Guía de la API de imagen a imagen de GPT Image 2

Texto a imagen parte de cero. Imagen a imagen parte de material que ya tienes —una foto de producto sobre fondo blanco, una imagen de marca, una foto de referencia— y lo transforma: nuevo fondo, nueva iluminación, otra escena, restilización. Este es el flujo de trabajo adecuado para equipos que ya disponen de sus propias imágenes y necesitan variantes en lugar de ideas completamente nuevas. Esta guía muestra la API de imagen a imagen de GPT Image 2 en hiapi, con dos comparativas reales de antes y después, la forma exacta de llamarla y los parámetros.

Lo más destacable: en hiapi, gpt-image-2/image-to-image cuesta $0 por llamada. Puedes probar una y otra vez la sustitución de fondos y la restilización de forma gratuita, lo que lo convierte en la opción natural antes de plantearte cualquier nivel de pago.

La llamada: prompt + input_urls

La imagen a imagen comparte el mismo ciclo de vida de tarea que el resto de tareas de hiapi: POST /v1/tasks, sondeo o callback, descarga. La única parte nueva es input_urls: las imágenes sobre las que quieres que trabaje el modelo.

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Place this product on a dark slate surface with dramatic side lighting",
      "input_urls": ["https://static.hiapi.ai/blog/gpt-image-2-product-image-api/white-bg-packshot.jpg"],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

Campo	Tipo	Obligatorio	Descripción
prompt	string	Sí	Lo que se quiere cambiar
input_urls	string[]	Sí	Las imágenes de origen que se van a transformar
aspect_ratio	enum	No	Proporción de salida
resolution	enum	No	1K / 2K / 4K

La imagen de origen

Las dos transformaciones siguientes parten de la misma foto de catálogo de producto sobre fondo blanco: una cafetera de goteo de cerámica blanca, sobre un fondo blanco sin costuras:

Transformación 1: cambiar el fondo y la iluminación

El mismo producto, con un tratamiento de estudio atmosférico: pizarra oscura, iluminación lateral dramática, un hilo de vapor. Esta foto sobre fondo blanco se convierte en una imagen principal de nivel revista sin necesidad de volver a fotografiarla.

Place this exact white ceramic pour-over dripper on a dark slate stone surface
with dramatic side lighting and a soft steam wisp, moody editorial product
photography, keep the product shape and color unchanged.

• Modelo: gpt-image-2/image-to-image · aspect_ratio: 1:1 · ID de tarea: tk-hiapi-01KVQK47VS7W1BCS9FCDTEX9XP · Coste: $0
• Lo que hay que copiar: la frase "keep the product shape and color unchanged" es clave: ancla el sujeto para que el modelo restilice la escena y no el producto.

Transformación 2: integrar en una escena

La misma imagen de origen, otra intención: situar el producto en una escena de estilo de vida para usarla como imagen principal de la página de inicio.

Place this exact white ceramic pour-over dripper on a wooden cafe counter with
a blurred warm cafe interior behind it, morning light, lifestyle product
photography, keep the product shape and color unchanged.

• Modelo: gpt-image-2/image-to-image · aspect_ratio: 4:3 · ID de tarea: tk-hiapi-01KVQK75691SE3XJ1RP31JPQAE · Coste: $0

Cuándo pasar al nivel Pro

El nivel gratuito de gpt-image-2/image-to-image sirve para explorar y para la mayoría de las ediciones. Cuando los resultados renderizados deban ser estables para producción y necesites introducir de 1 a 5 imágenes de referencia a la vez —composición, consistencia entre varios ángulos, material crítico de marca—, existe un nivel gpt-image-2-image-to-image-pro concebido para esa fiabilidad, con un coste de $0.40. Empieza por el gratuito y sube de nivel solo cuando la necesidad lo exija.

Para flujos de trabajo de edición de varios turnos (editar de forma iterativa a lo largo de varias llamadas), consulta Edición de varios turnos de GPT Image 2. ¿Listo para transformar tu propio material? Abre la página del modelo de imagen a imagen de GPT Image 2.