透過 OpenAI ChatGPT Images 2.5 Client API，將創意轉化為產品圖、廣告素材和社群媒體配圖。以實惠的圖像生成服務，支援創意工具與內容製作。支援產品展示與行銷創作。
此模型目前處於預覽階段，穩定性可能低於標準版本。
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ChatGPT Images 2.5 Client API 在 Best Image AI 上為開發者和創意團隊提供價格十分實惠、以提示詞驅動的圖像生成服務。 它能將文字需求轉化為產品圖片、行銷活動概念、編輯插圖和 結構清晰的視覺構圖。Client 路線為重視預算的團隊和 可擴充的創意應用程式提供相同的核心生成工作流程。
精細圖像生成： 在攝影、插畫和平面設計等風格中，創作光線自然、紋理逼真、 主體呈現清晰的精美圖像。
複雜提示詞理解： 透過詳細的自然語言需求，引導主體之間的關係、 構圖和視覺層次。
更強的風格控制： 定義媒材、氛圍、色彩、光線和構圖， 讓不同創意概念維持明確的視覺方向。
結構化視覺版面： 製作海報、簡報圖形、產品概念圖，以及其他 需要有序安排視覺元素的圖像。
創意迭代： 透過調整提示詞，探索不同場景、配色和 構圖，完善創意。
應用程式整合： 透過 Best Image AI 上的 ChatGPT Images 2.5 Client 路線，將圖像生成加入發布工具、 設計工作流程和內容製作系統。
輸入： 用自然語言提示詞描述主體、場景、構圖、光線、風格，以及 重要的視覺細節。
輸出： 取得根據提示詞中的創意指令生成的圖像。
創作方向： 當結果需要遵循既定視覺系統時，明確說明版面、色彩、氛圍和 主體位置的要求。
能力： 透過整合 ChatGPT Images 2.5 Client API，實現文字生成圖像、提示詞引導的風格塑造、複雜場景構圖，以及 注重版面的視覺創作。
行銷創意： 根據結構化需求，製作行銷活動概念圖、上市視覺素材、廣告圖像，以及 到達網頁圖片。
電商圖片： 為線上商店建立產品概念圖、生活風格場景、季節性場景，以及 促銷構圖。
社群媒體內容： 製作縮圖、貼文插圖和行銷活動視覺素材，呈現清晰的主體和 視覺層次。
編輯與簡報圖形： 將文章、報告或簡報的需求轉化為構圖完整的插圖和 輔助視覺素材。
創意產品功能： 為設計助理、發布平台，以及圍繞 Client 整合路線建立的應用程式 加入圖像生成功能。
注意： 提示詞應符合適用的內容與安全要求。如果生成失敗，請修改 請求後重試。
ChatGPT Images 2.5 Client 與 GPT Image 2
GPT Image 2 是 OpenAI 既有的圖像生成與編輯模型。ChatGPT Images 2.5 Client 透過其 Best Image AI 整合路線，
著重詳細提示詞、自然的視覺處理和結構化構圖。
ChatGPT Images 2.5 Client 與 Nano Banana 2
Nano Banana 2 在 Gemini 生態系中提供圖像生成。ChatGPT Images 2.5 Client 提供以
OpenAI 為核心的工作流程，用於風格導向的創作和協調的視覺版面。
ChatGPT Images 2.5 Client 與 Nano Banana Pro
Nano Banana Pro 面向 Gemini 模型家族中的精細圖像生成與編輯。ChatGPT Images 2.5 Client
著重將自然語言創意需求轉化為適用於應用程式工作流程的精美圖像。
ChatGPT Images 2.5 Client 與 FLUX.2
FLUX.2 支援圖像生成與參考圖引導的創意工作流程。ChatGPT Images 2.5 Client 用於提示詞驅動的圖像創作，
而對應的 Edit Client 路線支援以來源圖像為起點的工作流程。
ChatGPT Images 2.5 Client 與 Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 結合圖像生成與編輯，並支援文字排版豐富的構圖。ChatGPT Images 2.5 Client
以詳細指令、協調版面和精美視覺輸出為定位。
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'chatgpt-images-2.5-client',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'chatgpt-images-2.5-client',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k'
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "chatgpt-images-2.5-client",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k"
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)