OpenAI

GPT Image 2.6

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

OpenAI 双档位图像生成与编辑模型，Flare 主打速度、Sunburst 追求精度，可直接输出 GIF 动图和 SVG 矢量图，支持局部改图

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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gpt-image-2.6-flare/image-to-image 每张

规格	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

定位简介

gpt-image-2.6-flare 的图像到图像模型，面向需要在既有素材上做修改、扩展与再创作的开发者。它以源图为输入、提示词为指令完成编辑，单次可接收最多 16 张参考图，并支持遮罩局部重绘、标注提示与 1K 至 4K 分辨率输出。适合把图片编辑能力嵌入内容生产、电商素材、营销出图等自动化流程。

核心亮点

单次最多接收 16 张源图——多张参考图可同时作为编辑依据，减少分批调用和结果拼接。
遮罩与标注两种局部控制方式——遮罩指定重绘区域，标注图用于圈选提示且不保留在输出中，二者不可同时使用。
质量与复杂度分开调节——渲染质量与规划复杂度各设档位，可按任务难度分别取舍，不必整体升降配。
分辨率与画幅可按输出目标指定——支持 1K、2K、4K 与多种画幅比例，也可跟随源图或交由模型自动决定。

能力说明

基于源图的指令编辑：以提示词描述修改意图，配合 1 至 16 张 jpeg、png 或 webp 源图完成编辑，适合在原图基础上做定向改造而非从零生成。

遮罩局部重绘：传入与首张源图同尺寸的 RGBA PNG 遮罩，透明像素标记编辑区域；遮罩以外的区域也可能有轻微变化。

标注提示定位修改：用带圈选等注释的透明 PNG 作为辅助提示，引导模型关注目标区域，标注本身不会出现在输出中。

输出格式与背景控制：可选择 png、jpeg、webp 输出，jpeg 与 webp 支持 0 至 100 压缩档位；需要透明背景时输出格式限定为 png 或 webp。

质量、复杂度与内容审核分档：渲染质量分五档、规划复杂度分三档，可分别适配精细修图与含密集文字、复杂版式的任务；内容审核可选自动或低档。

适用场景

设计团队对既有素材做多轮迭代——输入已有视觉稿与修改说明，逐轮调整构图与细节，产出可直接进入评审的图片资产。
电商与品牌团队的素材再创作——以产品图或主视觉为源图，替换背景、扩展场景或修正局部，得到可上架使用的商品与活动图。
合成与局部精修流程——用遮罩或标注定位待改区域，只调整指定部分，输出用于海报、详情页等版面合成的图形。
高分辨率交付需求——直接指定 2K 或 4K 分辨率与目标画幅比例，减少后期放大与裁切环节。

限制与选型建议

这是图像到图像的编辑模型，不具备文本生成图像能力，从零出图需改用同系列 text-to-image 线路。局部控制依赖遮罩或标注，遮罩以外的区域也可能有轻微变化。透明背景输出受格式约束，需与 png 或 webp 搭配使用；压缩档位仅对 jpeg 与 webp 生效。需要跨多轮编辑保持细节一致时，可选用同系列的 Sunburst 线路。

常见问题

查看全部常见问题 →

怎么计费？请求被拒会扣费吗？

按张计费，单价由质量档位和分辨率决定，见本页价格表；Flare 和 Sunburst 同价。图生图每张参考图另加 $0.012。GIF 按质量档位单独计价，与分辨率无关。参数不合法、GIF 尺寸超出上限这类请求在提交阶段就会被拒绝，预扣的费用全额退回，不扣费。
能只修改图片的一部分吗？

可以，用图生图线路，两种方式二选一。一是 mask_url：传一张与第一张源图同尺寸的 RGBA PNG，完全透明的像素就是要修改的区域。二是 markup_url：传一张透明 PNG 标注图，用圈选等标记指出要改的位置，标注本身不会出现在结果里。两者不能同时传。即使用了蒙版，模型仍可能对整张图做轻微重绘。
Flare 和 Sunburst 有什么区别，该选哪个？

两者参数、用法和价格完全相同，区别在侧重点。按 OpenAI 的介绍，Flare 出图更快，适合快速迭代和批量出图，是推荐的默认选择；Sunburst 更重细节，在 medium 及以上质量档位做多轮编辑时，角色、产品或版式的细节保持得更一致。一般先用 Flare；同一张图要反复修改、需要细节稳定时，换 Sunburst 并把 quality 设为 medium 或更高。
能直接生成 GIF 动图或 SVG 矢量图吗？

可以，在文生图线路把 output_format 设为 gif 或 svg 即可；图生图线路只支持 png、jpeg、webp。GIF 由三个参数控制：frame_size 设每帧像素尺寸（默认 512x512，宽高也决定 GIF 比例），frame_count 设帧数（2–16，默认 9），frame_duration_ms 设每帧时长（默认 200 毫秒）。生成 GIF 时 aspect_ratio 不传或传 auto。

提交生成任务

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

请求头

Authorizationstring必填

账号 API Key，所有请求必填。示例：Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY。获取 API Key

Content-Typestring可选

请求体固定按 JSON 解析；如携带，仅接受 application/json（可带 charset），其他取值返回 415。示例：application/json。

Idempotency-Keystring可选

幂等键，最长 255 字节。同账户同键的重试只创建一次任务，重放返回首次 taskId。

幂等键

网络超时或客户端自动重试时，同键只创建一次任务、不会重复扣费（幂等范围 = API Key 所属账户）。建议用业务侧唯一标识做键（如 "order-42"）；同键重放返回首次 taskId，键在首次提交 24 小时后过期。详细的场景矩阵见统一异步接口介绍页。

请求体

modelstring必填

当前固定值：gpt-image-2.6-flare/image-to-image

routestring可选

当前固定值：default

inputobject必填

gpt-image-2.6-flare/image-to-image 和线路 default 的业务参数对象，见下方参数表。

promptstring必填minLength 1maxLength 32000

描述要对源图做的修改，或要基于源图生成的画面，最长 32000 字符。

qualitystring可选默认值: "high"

渲染质量档位，可选 low、medium、high、xhigh、max；不传时为 high。

可选项：lowmediumhighxhighmax

mask_urlstring可选

蒙版图 URL：与第一张源图尺寸相同的 RGBA PNG，完全透明的像素标记要修改的区域，整张图仍可能被轻微重绘。不能与 markup_url 同时传。

backgroundstring可选

背景模式，可选 auto、opaque、transparent；transparent 需要输出 png 或 webp。

可选项：autoopaquetransparent

complexitystring可选

规划层级，与渲染质量相互独立：low 适合局部、单点修改，high 适合密集文字和复杂版式；不传时为 high。

可选项：lowmediumhigh

image_urlsarray必填minItems 1maxItems 16

源图 URL 数组，1–16 张可公开访问的 http(s) 图片，支持 jpeg、png、webp。

Array [ string ]

markup_urlstring可选

标注图 URL：透明 PNG 叠加层，用圈选等标记指出要修改的位置，标注本身不会出现在结果里。不能与 mask_url 同时传。

moderationstring可选

内容审核级别，可选 auto 或 low；不传时为 low。

可选项：autolow

resolutionstring可选默认值: "1K"

输出分辨率档位，可选 1K、2K、4K；不传时为 1K。

可选项：1K2K4K

aspect_ratiostring可选默认值: "auto"

输出宽高比，不传时为 auto，即跟随源图比例。

可选项：auto1:13:22:34:33:45:44:5

显示全部（8 项）

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

output_formatstring可选默认值: "png"

输出格式，可选 png、jpeg、webp；不传时为 png。传了 output_compression 时须同时传 jpeg 或 webp。

可选项：pngjpegwebp

output_compressioninteger可选min 0max 100

压缩级别 0–100，只用于 jpeg 或 webp；传此参数时须同时把 output_format 设为 jpeg 或 webp。

callbackobject可选

终态通知配置；为空则不回调，由调用方自行查询。详见下方回调说明。

回调（Webhook）

创建任务时提供 callback.url，任务终态时 HiAPI 主动 POST 通知你的服务，可免去轮询。回调请求体与任务详情数据结构同构；签名校验、投递重试与幂等说明见统一异步接口介绍页的回调说明。

urlstring必填

callback 存在时必填；任务终态后向该 URL 发起 POST，须为合法 http(s) URL。

whenstring可选默认值: "final"

当前仅支持 final，即 success / fail 均回调。

可选项：final

storagestring可选默认值: "temp"

产物存储档位：temp（默认，保留约 7 天）或 persistent（长期保存，按大小计费）。余额不足或超出存储上限会静默降级为 temp；实际生效档位见任务详情响应。

可选项：temppersistent

请求示例

# 提交异步任务，成功立即返回 taskId（不等待生成完成）
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"
}

获取任务详情

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

响应字段

taskIdstring必填

任务 ID，前缀固定 tk-hiapi-。

modelstring必填

解析后的模型全名。用 route 参数提交的任务返回 base@线路（如 gpt-image-2/text-to-image@ext）；否则与创建时传入的模型名一致。

routestring可选

仅当任务用显式 route 参数提交时出现，回显提交时的原值。

statusstring必填

任务状态。

状态枚举

queued 已入队，尚未开始。 handling 处理中。 archiving 处理完成，产物准备中。 success 终态：完成，产物可用（返回 output）。 fail 终态：失败（返回 error）。提交后按 status 判断：success 或 fail 为终态，其余为非终态，建议按 1~3 秒间隔轮询直至终态。成功终态后从 output[].url 下载产物，并在 expireAt 前完成下载或转存；需要长期保留时在创建任务时使用 storage: "persistent"。

creatednumber必填

任务创建时间（Unix 秒）。

completednumber必填

进入终态的 Unix 秒；非终态固定为 0。

outputarray可选

仅 status == success 时出现。产物列表，始终为数组，同一任务可能同时返回多个 type（如 video + first_frame）。

Array [ object ]

数组元素

urlstring必填

资源 URL，可直接下载。

typestring必填

当前可能值：video、image、audio、first_frame、last_frame、thumbnail，后续可能会扩展。

expireAtnumber必填

资源可访问截止时间（Unix 秒）；过期前请完成下载或转存。

errorobject可选

仅 status == fail 时出现。

codestring必填

业务错误码。

messagestring必填

错误描述。

响应示例

成功

{
  "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
      }
    ]
  }
}

处理中（非终态）

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

失败

{
  "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"
    }
  }
}