使用 GPT Image 2 Client API 进行高精度图像生成，获得更强提示词准确度、清晰版面控制、质量选项和稳定输出，适合产品视觉、广告创意和设计流程。 覆盖从灵感探索到正式交付的图像生成场景，让 API 集成更适合连续创作。
此模型目前处于预览阶段，稳定性可能低于标准版本。
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OpenAI 的 GPT Image 2 Client API 为开发者和创意团队提供高质量且非常实惠的 AI 图像生成能力。这个专业级文生图 API 集成可帮助你将自然语言提示词转换为精致视觉内容，具备强大的指令遵循能力、灵活的质量控制和可靠的输出一致性。基于 OpenAI 最新的 GPT 图像生成技术栈构建，GPT Image 2 Client 结合了语义化提示词理解与面向生产环境的 API 集成，可在 Best Image AI 上支持可扩展的创意工作流。
注意 请确保你的提示词符合 OpenAI 的使用政策。如果出现错误，请检查提示词中是否包含受限内容，进行调整后再试一次。
GPT Image 2 Client vs. GPT Image 2
GPT Image 2 和 GPT Image 2 Client 在提示词遵循、文字渲染和生产可用性方面拥有相同的核心生成优势。GPT Image 2 Client 被定位为一个非常实惠的选项，适合希望获得相同整体工作流并具备更高成本效率的团队。
GPT Image 2 Client vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image 更侧重电影化创意控制和参考图驱动视觉。GPT Image 2 Client API 则凭借强大的文字渲染、可靠的指令遵循以及面向可扩展文生图生产的非常实惠定位而脱颖而出。
GPT Image 2 Client vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 提供开源模型灵活性和更深度的定制潜力。GPT Image 2 Client 提供更省心的 API 集成、更好的开箱即用提示词遵循能力，以及一个非常实惠、适合想立即投入生产级图像生成团队的生产路径。
GPT Image 2 Client vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 在多语言和高性价比图像生成方面表现强劲。GPT Image 2 Client API 则以 OpenAI 更成熟的指令遵循、可靠的图中文字渲染，以及面向全球创意团队的非常实惠专业工作流形成差异化。
GPT Image 2 Client vs. Nano Banana 2
Nano Banana 2 强调 Gemini Flash 速度和高吞吐生成。GPT Image 2 Client 则通过强提示词控制、清晰的文字排版处理，以及面向实际生产使用的非常实惠 OpenAI API 集成，提供了一个有吸引力的替代方案。
// 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)