通过 OpenAI ChatGPT Images 2.5 Client API，将创意转化为产品图、广告素材和社交媒体配图。以实惠的图像生成服务，为创意工具和内容制作提供支持。支持产品展示与营销创作。
此模型目前处于预览阶段，稳定性可能低于标准版本。
立即体验 AI 图片生成
ChatGPT Images 2.5 Client API 在 Best Image AI 上为开发者和创意团队提供价格十分实惠的、基于提示词的图像生成服务。 它可以将文字需求转化为产品图片、营销活动创意、编辑插图和 结构清晰的视觉构图。Client 路线为注重预算的团队和 可扩展的创意应用提供相同的核心生成工作流。
精细图像生成： 在摄影、插画和平面设计等风格中，创作光照自然、纹理逼真、 主体呈现清晰的精美图像。
复杂提示词理解： 通过详细的自然语言需求，指导主体之间的关系、 构图和视觉层次。
更强的风格控制： 定义媒介、氛围、色彩、光照和构图， 让不同创意方案保持明确的视觉方向。
结构化视觉布局： 制作海报、演示图形、产品概念图以及其他 需要有序安排视觉元素的图像。
创意迭代： 通过调整提示词，探索不同场景、配色和 构图，完善创意。
应用集成： 通过 Best Image AI 上的 ChatGPT Images 2.5 Client 路线，将图像生成加入发布工具、 设计工作流和内容生产系统。
输入： 用自然语言提示词描述主体、场景、构图、光照、风格以及 重要的视觉细节。
输出： 获取根据提示词中的创意指令生成的图像。
创作方向： 当结果需要遵循既定视觉体系时，明确说明布局、色彩、氛围和 主体位置的要求。
能力： 通过集成 ChatGPT Images 2.5 Client API，实现文生图、提示词引导的风格塑造、复杂场景构图以及 注重布局的视觉创作。
营销创意： 根据结构化需求，制作营销活动概念图、发布视觉素材、广告图像以及 落地页图片。
电商图片： 为在线商店创建产品概念图、生活方式场景、季节性场景以及 促销构图。
社交媒体内容： 制作缩略图、帖子插图和营销活动视觉素材，保持清晰的主体和 视觉层次。
编辑与演示图形： 将文章、报告或演示文稿的需求转化为构图完整的插图和 配套视觉素材。
创意产品功能： 为设计助手、发布平台以及围绕 Client 集成路线构建的应用 添加图像生成功能。
注意： 提示词应符合适用的内容与安全要求。如果生成失败，请修改 请求后重试。
ChatGPT Images 2.5 Client 与 GPT Image 2
GPT Image 2 是 OpenAI 已有的图像生成与编辑模型。ChatGPT Images 2.5 Client 通过其 Best Image AI 集成路线，
侧重详细提示词、自然的视觉处理和结构化构图。
ChatGPT Images 2.5 Client 与 Nano Banana 2
Nano Banana 2 在 Gemini 生态中提供图像生成。ChatGPT Images 2.5 Client 提供以
OpenAI 为核心的工作流，用于风格引导的创作和协调的视觉布局。
ChatGPT Images 2.5 Client 与 Nano Banana Pro
Nano Banana Pro 面向 Gemini 模型家族中的精细图像生成与编辑。ChatGPT Images 2.5 Client
侧重将自然语言创意需求转化为适用于应用工作流的精美图像。
ChatGPT Images 2.5 Client 与 FLUX.2
FLUX.2 支持图像生成和参考图引导的创意工作流。ChatGPT Images 2.5 Client 面向提示词驱动的图像创作，
而对应的 Edit Client 路线支持以源图像为起点的工作流。
ChatGPT Images 2.5 Client 与 Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 结合图像生成与编辑，并支持文字排版丰富的构图。ChatGPT Images 2.5 Client
围绕详细指令、协调布局和精美视觉输出定位。
// 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)