使用 OpenAI GPT Image 2 API 生成高精度图像。获得强大的提示词理解、清晰文字渲染、灵活质量控制和稳定输出，适合产品图、社媒素材、设计草图与创意迭代。 可用于海报、封面、商品展示、品牌视觉和批量素材生产，让从提示词到成图的流程更顺畅。
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OpenAI 的 GPT Image 2 API 为开发者和创意团队提供高质量、具备高性价比的 AI 图像生成能力。这个专业的文生图 API 集成可帮助你将自然语言提示词转化为精致视觉内容，并具备出色的指令遵循能力、灵活的质量控制以及稳定可靠的输出一致性。GPT Image 2 基于 OpenAI 最新的 GPT 图像生成技术栈构建，将语义级提示词理解与生产级 API 集成结合起来，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。如果发生错误，请检查提示词中是否包含受限内容，调整后再重试。
GPT Image 2 vs. GPT Image 2 Client
GPT Image 2 Client 提供相同的核心文生图能力，并为注重成本效率的团队提供非常实惠的接入路径。GPT Image 2 保持了同样强的提示词遵循能力、文字渲染效果和适合生产环境的工作流，因此这两个版本都适用于专业创意应用，具体可根据预算优先级进行选择。
GPT Image 2 vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image 更强调电影感美学和基于参考图的创意工作流。GPT Image 2 API 则在文字渲染、稳定的指令遵循能力以及面向可扩展文生图生产的简洁 API 集成方面更具优势。
GPT Image 2 vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 具备开放模型的灵活性和定制空间。GPT Image 2 提供了开箱即用的 API 集成、更好的默认提示词遵循能力，以及更低的运维负担，适合希望立即获得生产级图像生成能力的团队。
GPT Image 2 vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 是一款偏重性价比、并具备多语言优势的强力图像模型。GPT Image 2 API 则凭借 OpenAI 更成熟的指令遵循能力、更可靠的图中文字渲染，以及面向全球创意团队的流畅专业工作流而脱颖而出。
GPT Image 2 vs. Seedream 5.0
Seedream 5.0 擅长高端真实感和精细视觉细节。GPT Image 2 则提供了出色的提示词控制能力、干净的文字排版处理，以及面向广泛创意工作流的高效 API 集成。
// 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)