OpenAI

GPT Image 2.6

gpt-image-2.6-flare/image-to-image

Modèles de génération et d’édition d’images à deux niveaux d’OpenAI : Flare privilégie la vitesse, Sunburst vise la précision ; ils produisent directement des GIF animés et des SVG vectoriels et prennent en charge la retouche locale d’image

gpt-image-2.6-flare/image-to-image gpt-image-2.6-flare/text-to-image gpt-image-2.6-sunburst/image-to-image gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image

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image

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GPT Image 2.6 : nouveauté à -20 % pour une durée limitée 20% OFF · Se termine le 2026-11-13 Voir l'offre

gpt-image-2.6-flare/image-to-image per image

Spécifications	low	medium	high	xhigh	max
1K	~~$0.023~~ $0.0184	~~$0.041~~ $0.0328	~~$0.049~~ $0.0392	~~$0.087~~ $0.0696	~~$0.195~~ $0.156
2K	~~$0.042~~ $0.0336	~~$0.075~~ $0.060	~~$0.090~~ $0.072	~~$0.160~~ $0.128	~~$0.360~~ $0.288
4K	~~$0.075~~ $0.060	~~$0.133~~ $0.1064	~~$0.160~~ $0.128	~~$0.283~~ $0.2264	~~$0.636~~ $0.5088

Présentation

Le modèle image vers image gpt-image-2.6-flare s'adresse aux développeurs qui doivent modifier, étendre et réinterpréter des ressources existantes. Il prend une image source en entrée et un prompt comme instruction d'édition, accepte jusqu'à 16 images de référence par appel et prend en charge le repaint local par masque, les indications annotées ainsi qu'une sortie en résolution 1K à 4K. Il est adapté à l'intégration de capacités d'édition d'image dans des flux automatisés tels que la production de contenu, les ressources e-commerce et la génération d'images marketing.

Points clés

Jusqu'à 16 images source par appel — plusieurs images de référence peuvent servir simultanément de base à l'édition, ce qui évite les appels par lots et l'assemblage des résultats.
Deux modes de contrôle local : masque et annotation — le masque définit les zones à repeindre ; l'image annotée sert à désigner les zones par un encerclement et n'est pas conservée dans la sortie ; les deux ne peuvent pas être utilisés en même temps.
Qualité et complexité réglables séparément — la qualité de rendu et la complexité de planification disposent chacune de leurs niveaux, à ajuster selon la difficulté de la tâche, sans devoir augmenter ou réduire l'ensemble des ressources.
Résolution et format d'image spécifiables selon la cible de sortie — prise en charge du 1K, 2K et 4K ainsi que de plusieurs ratios d'image ; il est aussi possible de suivre l'image source ou de laisser le modèle décider automatiquement.

Description des capacités

Édition par instruction basée sur une image source : décrire l'intention de modification dans un prompt, avec 1 à 16 images source jpeg, png ou webp, pour retoucher de manière ciblée une image existante plutôt que de générer à partir de zéro.

Repaint local par masque : fournir un masque PNG RGBA de même taille que la première image source, les pixels transparents marquant les zones d'édition ; des variations légères peuvent également apparaître hors du masque.

Indication par annotation pour localiser les modifications : utiliser un PNG transparent avec des annotations telles que des cercles comme indice auxiliaire afin d'attirer l'attention du modèle sur les zones visées ; les annotations n'apparaissent pas dans la sortie.

Contrôle du format de sortie et de l'arrière-plan : sortie possible en png, jpeg ou webp ; jpeg et webp prennent en charge un niveau de compression de 0 à 100 ; pour un arrière-plan transparent, le format de sortie doit être png ou webp.

Qualité, complexité et modération du contenu par niveaux : la qualité de rendu comporte cinq niveaux et la complexité de planification trois niveaux, adaptables respectivement à la retouche fine et aux tâches comportant du texte dense ou une mise en page complexe ; la modération du contenu peut être automatique ou basse.

Scénarios d'utilisation

Itérations multiples d'une équipe de design sur des ressources existantes — saisir une maquette visuelle existante et des consignes de modification, puis ajuster la composition et les détails au fil des itérations pour produire des ressources visuelles directement prêtes pour la revue.
Réinterprétation de ressources par les équipes e-commerce et marque — utiliser une photo produit ou un visuel principal comme image source, remplacer l'arrière-plan, étendre la scène ou corriger des zones afin d'obtenir des images de produits et de campagnes prêtes à être publiées.
Flux de composition et de retouche locale fine — localiser les zones à modifier à l'aide d'un masque ou d'annotations, n'ajuster que la partie désignée et produire des visuels destinés à la composition d'affiches, de pages de détail et autres mises en page.
Besoins de livraison en haute résolution — spécifier directement une résolution 2K ou 4K et le ratio d'image cible, ce qui réduit les étapes d'agrandissement et de recadrage en post-traitement.

Limites et recommandations de choix

Il s'agit d'un modèle d'édition image vers image, sans capacité de génération d'image à partir de texte ; pour générer une image à partir de zéro, il faut se tourner vers la ligne text-to-image de la même série. Le contrôle local repose sur un masque ou des annotations, et des variations légères peuvent apparaître hors du masque. La sortie avec arrière-plan transparent est soumise à des contraintes de format et doit être associée à png ou webp ; le niveau de compression ne s'applique qu'à jpeg et webp. Pour conserver la cohérence des détails sur plusieurs tours d'édition, la ligne Sunburst de la même série peut être utilisée.

Questions fréquentes

Voir toutes les questions →

Comment se fait la facturation ? Les requêtes refusées sont-elles facturées ?

La facturation se fait à l'image, le prix unitaire étant déterminé par le niveau de qualité et la résolution, voir la grille tarifaire de cette page ; Flare et Sunburst sont au même prix. Pour l'image à image, chaque image de référence ajoute $0.012. Les GIF sont facturés séparément selon le niveau de qualité, indépendamment de la résolution. Les requêtes dont les paramètres sont invalides ou dont la taille du GIF dépasse la limite sont rejetées dès la soumission, et le montant prélevé est intégralement remboursé, sans frais.
Est-il possible de modifier seulement une partie de l'image ?

Oui, en utilisant la voie image-vers-image, avec l'une des deux méthodes suivantes au choix. Premièrement, mask_url : transmettez une image PNG RGBA de mêmes dimensions que la première image source ; les pixels entièrement transparents correspondent à la zone à modifier. Deuxièmement, markup_url : transmettez une image PNG transparente annotée, en indiquant par un cercle ou un autre marquage l'emplacement à modifier ; l'annotation elle-même n'apparaîtra pas dans le résultat. Les deux ne peuvent pas être transmises en même temps. Même avec un masque, le modèle peut encore effectuer une légère retouche sur l'ensemble de l'image.
Quelle est la différence entre Flare et Sunburst, et lequel choisir ?

Les deux modèles ont exactement les mêmes paramètres, le même mode d'utilisation et le même prix ; la différence réside dans leur orientation. Selon la présentation d'OpenAI, Flare génère les images plus rapidement, ce qui le rend adapté aux itérations rapides et à la génération d'images en lot : c'est le choix par défaut recommandé. Sunburst accorde davantage d'importance aux détails : lors d'éditions en plusieurs passes avec un niveau de qualité medium ou supérieur, les détails des personnages, des produits ou de la mise en page sont préservés de manière plus cohérente. En général, commencez par Flare ; si une même image doit être modifiée à plusieurs reprises et que la stabilité des détails est nécessaire, passez à Sunburst et réglez quality sur medium ou plus.
Peut-on générer directement des GIF animés ou des images vectorielles SVG ?

Oui, il suffit de définir output_format sur gif ou svg sur la ligne text-to-image ; la ligne image-to-image ne prend en charge que png, jpeg et webp. Le GIF est contrôlé par trois paramètres : frame_size définit la taille en pixels de chaque image (512x512 par défaut, la largeur et la hauteur déterminent aussi les proportions du GIF), frame_count définit le nombre d'images (2–16, 9 par défaut), frame_duration_ms définit la durée de chaque image (200 millisecondes par défaut). Lors de la génération d'un GIF, ne pas transmettre aspect_ratio ou transmettre auto.

Créer une tâche de génération

POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks

En-têtes

AuthorizationstringRequis

Clé API du compte. Requise sur chaque requête. Exemple : Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. Obtenir une clé API

Content-TypestringOptionnel

Le corps de la requête est toujours analysé en JSON ; s'il est envoyé, seul application/json (charset facultatif) est accepté — toute autre valeur renvoie 415. Exemple : application/json.

Idempotency-KeystringOptionnel

Clé d'idempotence, jusqu'à 255 octets. Les reprises avec la même clé du même compte ne créent la tâche qu'une seule fois ; les rejeux renvoient le taskId d'origine.

Clé d'idempotence

En cas de timeout réseau ou de relance automatique du client, la même clé ne crée la tâche qu'une seule fois, sans double facturation (portée = le compte de la clé API). Utilisez un identifiant métier unique (ex. "order-42") ; les rejeux renvoient le taskId d'origine et les clés expirent 24 h après la première requête. La matrice complète des scénarios est dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.

Corps

modelstringRequis

Valeur fixe actuelle : gpt-image-2.6-flare/image-to-image

routestringOptionnel

Valeur fixe actuelle : default

inputobjectRequis

Objet de paramètres métier pour gpt-image-2.6-flare/image-to-image et la route default — voir le tableau des paramètres ci-dessous.

promptstringRequisminLength 1maxLength 32000

Décrivez les modifications à apporter à l'image source, ou l'image à générer à partir de l'image source, jusqu'à 32 000 caractères.

qualitystringOptionnelDéfaut: "high"

Niveau de qualité de rendu, valeurs possibles : low, medium, high, xhigh, max ; high par défaut si non fourni.

Options：lowmediumhighxhighmax

mask_urlstringOptionnel

URL de l'image de masque : PNG RGBA de même taille que la première image source, les pixels entièrement transparents indiquent les zones à modifier ; l'image entière peut tout de même être légèrement redessinée. Ne peut pas être fourni en même temps que markup_url.

backgroundstringOptionnel

Mode d'arrière-plan, valeurs possibles : auto, opaque, transparent ; transparent nécessite une sortie png ou webp.

Options：autoopaquetransparent

complexitystringOptionnel

Niveau de planification, indépendant de la qualité de rendu : low convient aux modifications locales et ponctuelles, high convient aux textes denses et aux mises en page complexes ; high par défaut si non fourni.

Options：lowmediumhigh

image_urlsarrayRequisminItems 1maxItems 16

Tableau d'URL d'images source, 1 à 16 images http(s) accessibles publiquement, formats jpeg, png, webp pris en charge.

Array [ string ]

markup_urlstringOptionnel

URL de l'image d'annotation : calque PNG transparent, utilisant des cercles et autres marques pour indiquer les emplacements à modifier ; les annotations elles-mêmes n'apparaissent pas dans le résultat. Ne peut pas être fourni en même temps que mask_url.

moderationstringOptionnel

Niveau de modération du contenu, valeurs possibles : auto ou low ; low par défaut si non fourni.

Options：autolow

resolutionstringOptionnelDéfaut: "1K"

Niveau de résolution de sortie, valeurs possibles : 1K, 2K, 4K ; 1K par défaut si non fourni.

Options：1K2K4K

aspect_ratiostringOptionnelDéfaut: "auto"

Rapport largeur-hauteur de sortie ; auto par défaut si non fourni, c'est-à-dire qu'il suit le ratio de l'image source.

Options：auto1:13:22:34:33:45:44:5

Tout afficher (8)

16:99:162:11:221:99:213:11:3

output_formatstringOptionnelDéfaut: "png"

Format de sortie, valeurs possibles : png, jpeg, webp ; png par défaut si non fourni. Si output_compression est fourni, jpeg ou webp doit être fourni en même temps.

Options：pngjpegwebp

output_compressionintegerOptionnelmin 0max 100

Niveau de compression 0–100, utilisé uniquement pour jpeg ou webp ; lorsque ce paramètre est fourni, output_format doit être défini sur jpeg ou webp en même temps.

callbackobjectOptionnel

Configuration de notification d'état terminal. Sans elle, aucun callback — interrogez la tâche vous-même.

Rappels (Webhook)

Fournissez callback.url à la création et HiAPI envoie un POST à votre service à l'état terminal — plus besoin de polling. Le corps du rappel reprend la structure du détail de tâche ; vérification de signature, relances et idempotence sont décrits dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.

urlstringRequis

Obligatoire si callback est présent. Un POST est envoyé vers cette URL à l'état terminal ; doit être une URL http(s) valide.

whenstringOptionnelDéfaut: "final"

Seul final est pris en charge pour l'instant — notifié sur success et fail.

Options：final

storagestringOptionnelDéfaut: "temp"

Niveau de stockage des artefacts : temp (par défaut, ~7 jours) ou persistent (long terme, facturé au volume). Solde insuffisant ou dépassement de limite ⇒ rétrogradation silencieuse en temp ; le niveau effectif figure dans la réponse de détail.

Options：temppersistent

Exemples de requête

# Soumet une tâche asynchrone ; renvoie immédiatement un taskId (n'attend pas la génération)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-image-2.6-flare/image-to-image",
  "input": {
    "prompt": "…",
    "quality": "high",
    "image_urls": "…",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "auto",
    "output_format": "png"
  }
}'

const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2.6-flare/image-to-image",
    input: {
      "prompt": "…",
      "quality": "high",
      "image_urls": "…",
      "resolution": "1K",
      "aspect_ratio": "auto",
      "output_format": "png"
    }
  }),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } }

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "gpt-image-2.6-flare/image-to-image",
        "input": {
          "prompt": "…",
          "quality": "high",
          "image_urls": "…",
          "resolution": "1K",
          "aspect_ratio": "auto",
          "output_format": "png"
        }
    },
)
print(res.json())  # { code, message, data: { taskId } }

200 OK

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
  }
}

400 Bad Request

{
  "code": 400,
  "message": "invalid request",
  "data": null,
  "error_code": "INVALID_REQUEST"
}

Obtenir le détail de la tâche

GET https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id

Champs de réponse

taskIdstringRequis

Identifiant de tâche, toujours préfixé tk-hiapi-.

modelstringRequis

Nom complet résolu du modèle. Les tâches envoyées avec le paramètre route renvoient base@route (ex. gpt-image-2/text-to-image@ext) ; sinon identique au nom fourni.

routestringOptionnel

Présent uniquement si le paramètre route explicite a été utilisé ; renvoie la valeur soumise.

statusstringRequis

Statut de la tâche.

Valeurs de statut

queued En file, pas encore démarrée. handling En cours de traitement. archiving Traitement terminé, préparation des artefacts. success Terminal : terminé, artefacts disponibles (output renvoyé). fail Terminal : échec (error renvoyé). Après soumission, suivez status : success et fail sont terminaux, le reste non terminal. Interrogez toutes les 1–3 s jusqu'à l'état terminal. En cas de succès, téléchargez les artefacts via output[].url et transférez-les avant expireAt ; pour une conservation longue durée, indiquez storage: "persistent" à la création.

creatednumberRequis

Date de création de la tâche (secondes Unix).

completednumberRequis

Secondes Unix de l'état terminal ; 0 tant que non terminal.

outputarrayOptionnel

Présent uniquement si status == success. Liste d'artefacts — toujours un tableau ; une tâche peut renvoyer plusieurs types à la fois (ex. video + first_frame).

Array [ object ]

Éléments du tableau

urlstringRequis

URL de l'artefact, téléchargeable directement.

typestringRequis

Valeurs possibles actuelles : video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail ; d'autres pourront s'ajouter.

expireAtnumberRequis

Secondes Unix de disponibilité de l'artefact ; téléchargez ou transférez avant l'expiration.

errorobjectOptionnel

Présent uniquement si status == fail.

codestringRequis

Code d'erreur métier.

messagestringRequis

Description de l'erreur.

Exemples de réponse

Succès

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "success",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "output": [
      {
        "url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
        "type": "video",
        "expireAt": 1777886899
      }
    ]
  }
}

En cours (non terminal)

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "archiving",
    "created": 1777282033,
    "completed": 0
  }
}

Échec

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "fail",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "error": {
      "code": "TASK_FAILED",
      "message": "task failed"
    }
  }
}