Dùng GPT Image 2 Client API để tạo hình ảnh độ chính xác cao với độ chính xác prompt mạnh, kiểm soát bố cục rõ ràng, tùy chọn chất lượng và đầu ra ổn định.
Mô hình này hiện đang ở giai đoạn xem trước và có thể kém ổn định hơn các phiên bản tiêu chuẩn.
Thử ngay AI tạo ảnh
API GPT Image 2 Client của OpenAI mang đến khả năng tạo ảnh AI chất lượng cao và rất tiết kiệm cho các nhà phát triển và đội ngũ sáng tạo. Tích hợp API tạo ảnh từ văn bản chuyên nghiệp này giúp bạn biến các prompt ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh hoàn thiện, với khả năng bám sát chỉ dẫn mạnh mẽ, kiểm soát chất lượng linh hoạt và độ nhất quán đầu ra đáng tin cậy. Được xây dựng trên nền tảng công nghệ tạo ảnh GPT mới nhất của OpenAI, GPT Image 2 Client kết hợp khả năng hiểu prompt theo ngữ nghĩa với tích hợp API sẵn sàng cho môi trường production, hỗ trợ các quy trình sáng tạo có thể mở rộng trên Best Image AI.
Lưu ý Vui lòng đảm bảo prompt của bạn tuân thủ các chính sách sử dụng của OpenAI. Nếu xảy ra lỗi, hãy xem lại prompt để kiểm tra nội dung bị hạn chế, điều chỉnh và thử lại.
GPT Image 2 Client vs. GPT Image 2
GPT Image 2 và GPT Image 2 Client chia sẻ cùng những thế mạnh cốt lõi về khả năng bám sát prompt, kết xuất văn bản và tính hữu dụng trong production. GPT Image 2 Client được định vị là một lựa chọn rất tiết kiệm cho các đội ngũ muốn cùng một quy trình tổng thể với hiệu quả chi phí tốt hơn.
GPT Image 2 Client vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image tập trung vào định hướng sáng tạo mang tính điện ảnh và hình ảnh dựa trên tham chiếu. API GPT Image 2 Client nổi bật với khả năng kết xuất văn bản mạnh mẽ, làm theo chỉ dẫn đáng tin cậy và định vị rất tiết kiệm cho sản xuất ảnh từ văn bản ở quy mô lớn.
GPT Image 2 Client vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 mang đến sự linh hoạt của mô hình mở và tiềm năng tùy chỉnh sâu hơn. GPT Image 2 Client cung cấp tích hợp API ít phiền toái, khả năng bám sát prompt tốt hơn ngay khi sử dụng và một lộ trình production rất tiết kiệm cho các nhóm muốn tạo ảnh sẵn sàng cho production ngay lập tức.
GPT Image 2 Client vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 mạnh ở khả năng tạo ảnh đa ngôn ngữ và định hướng giá trị. API GPT Image 2 Client tạo khác biệt nhờ khả năng làm theo chỉ dẫn tinh chỉnh của OpenAI, kết xuất văn bản trong ảnh đáng tin cậy và quy trình chuyên nghiệp rất tiết kiệm dành cho các đội ngũ sáng tạo toàn cầu.
GPT Image 2 Client vs. Nano Banana 2
Nano Banana 2 nhấn mạnh tốc độ của Gemini Flash và khả năng tạo ảnh thông lượng cao. GPT Image 2 Client mang đến một lựa chọn thay thế hấp dẫn với khả năng kiểm soát prompt mạnh mẽ, xử lý chữ rõ ràng và tích hợp API OpenAI rất tiết kiệm cho nhu cầu production thực tế.
// 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-client',
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-client',
'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-client",
"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)