使用 OpenAI GPT Image 2 API 生成高精度圖像。獲得強大的提示詞理解、清晰文字渲染、彈性品質控制和穩定輸出，適合產品圖、社群素材、設計草圖與創意迭代。 可用於海報、封面、商品展示、品牌視覺和批量素材製作，讓從提示詞到成圖的流程更順暢。
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OpenAI 的 GPT Image 2 API 為開發者與創意團隊提供高品質、具高性價比的 AI 圖像生成能力。這個專業的文字轉圖片 API 整合可協助你將自然語言提示轉化為精緻的視覺內容，並具備出色的指令遵循能力、靈活的品質控制，以及可靠穩定的輸出一致性。GPT Image 2 建立於 OpenAI 最新的 GPT 圖像生成技術堆疊之上，結合語義層級的提示理解與可投入生產的 API 整合，可在 Best Image AI 上支援可擴展的創意工作流程。
注意 請確保你的提示符合 OpenAI 的使用政策。如果發生錯誤，請檢查提示中是否包含受限制內容，調整後再試一次。
GPT Image 2 vs. GPT Image 2 Client
GPT Image 2 Client 提供相同的核心文字轉圖片能力，並為以成本效率為優先的團隊提供非常實惠的接入方式。GPT Image 2 仍具備同樣強大的提示遵循能力、文字渲染表現，以及適合生產環境的工作流程，因此兩個版本都適用於專業創意應用，可依預算優先順序選擇。
GPT Image 2 vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image 更強調電影感美學與參考圖驅動的創意工作流程。GPT Image 2 API 則在文字渲染、穩定的指令遵循能力，以及可擴展文字轉圖片生產的乾淨 API 整合方面更具優勢。
GPT Image 2 vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 提供開放模型的靈活性與自訂空間。GPT Image 2 則帶來免折騰的 API 整合、更好的開箱即用提示遵循能力，以及更低的運維負擔，適合希望立即獲得可投入生產圖像生成能力的團隊。
GPT Image 2 vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 是一款強調性價比且具備多語言優勢的強大圖像模型。GPT Image 2 API 則憑藉 OpenAI 更成熟的指令遵循能力、更可靠的圖中文字渲染，以及面向全球創意團隊的流暢專業工作流程而脫穎而出。
GPT Image 2 vs. Seedream 5.0
Seedream 5.0 擅長高端寫實感與精緻視覺細節。GPT Image 2 則提供強大的提示控制能力、乾淨的文字排版處理，以及面向廣泛創意工作流程的高效 API 整合。
// 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: 'gpt-image-2',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
quality: 'medium'
})
});
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[].);
;
}
(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': 'gpt-image-2',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'quality': 'medium'
}
)
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": "gpt-image-2",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
# 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)