OpenAI

GPT Image 2

gpt-image-2/image-to-image

OpenAI 的图像生成与编辑模型，主打照片级真实感、高精度文字渲染和原生 4K 输出，适合含文字的商业物料与产品图

线路

default ext beta

gpt-image-2/image-to-image gpt-image-2/text-to-image

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image

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gpt-image-2/image-to-image 每张

规格	单价
1K	$0.030
2K	$0.040
4K	$0.060

定位简介

gpt-image-2/image-to-image 是 OpenAI 图像模型系列中面向图像再生成与编辑的线路，接收 1 至 16 张参考图与一段文本提示，输出重构后的图像。它适合需要以已有素材为基准做改写、扩图、风格统一或版式替换的开发场景，并可按投放规格选择画幅与最高 4K 分辨率。相比纯文生图，这一线路的价值在于让生成结果锚定在开发者提供的参考图上。

核心亮点

多图参考输入——单次调用可提交 1 至 16 张参考图，把素材集合作为生成依据，而非只靠文字描述。
画幅按投放规格选择——内置从 1:1、16:9 到 21:9、9:21 等十余种比例，可直接对齐落地页、信息流与竖屏素材。
分辨率上限到 4K——支持 1K、2K、4K 三档输出，1:1 画幅不支持 4K，高分辨率可用于印刷级或大屏素材。
支持透明背景输出——1K 分辨率下可选择透明、不透明或自动背景模式，便于直接叠入其他设计图层。

能力说明

参考图驱动的图像改写：以输入图为基础生成新图，适用于替换风格、调整构图或基于现有素材做变体，结果继承参考图的视觉线索。

画幅与分辨率组合控制：通过 aspect_ratio 与 resolution 两个参数确定输出规格；选择 auto 或特殊长宽比时画幅受限于 1K，需提前在参数上做好约束。

背景模式控制：background 参数提供 auto、opaque、transparent 三种取值，仅在 1K 分辨率下生效，适合需要去底或分层合成的下游流程。

长提示词约束：prompt 上限 20000 字符，可把多段约束、版式说明与文案内容一次性写入，减少多轮补充描述。

多图素材合并：input_urls 支持一次传入多张图，可把主体、风格参考与版式样例分开提供，由模型综合成一张输出。

适用场景

设计团队基于已有主视觉做多规格延展——上传主视觉与不同画幅要求，批量产出适配信息流、开屏与竖屏的版本，直接进入投放素材库。
电商运营对商品图做场景化再生成——传入实拍商品图，生成不同背景与光照下的成品图，用于详情页与广告位替换。
视觉设计中的图文版式迭代——以现有版式稿为参考，通过提示词替换文案与图形要素，产出新一版设计稿供评审。
需要透明底素材的合成流程——在 1K 下启用透明背景输出，把结果直接叠加到其他图层或场景中，省去人工抠图环节。

限制与选型建议

该线路只输出图像，不涉及视频或文本等其他模态。分辨率与画幅存在联动约束：自动或特殊长宽比仅支持 1K，1:1 不支持 4K，透明背景也只在 1K 下可用，高规格与背景控制需在参数上取舍。高分辨率与多图参考会增加生成耗时与调用成本，不适合对延迟要求极低的实时交互场景；若只需要从文字直接出图、没有参考素材，应选择同族的文生图线路。

近期更新

查看更新日志 →

参数变更 gpt-image-2 新增 1K / 2K / 4K 分辨率档位 Apr 30, 2026

常见问题

查看全部常见问题 →

什么是 GPT Image 2？

GPT Image 2 是 OpenAI 的文生图模型，适合海报、知识卡片、产品视觉和包含明确文字与版式要求的图像生成。
GPT Image 2 和 GPT Image 2.0 是同一个模型吗？

GPT Image 2.0 是常见的搜索简称；使用 GPT Image 2 页面和 API 文档列出的准确模型 ID。
GPT Image 2 API 使用哪个端点和模型 ID？

向 POST /v1/tasks 发送请求，文生图将 model 设置为 gpt-image-2/text-to-image，并在 input 中传入 prompt、aspect_ratio 和 resolution。接口会先返回 taskId，再通过任务查询或 callback 获取最终图片。
如何使用 GPT Image 2？

在 Playground 中写明主体、场景、版式和必须出现的文字，再选择画幅、分辨率和背景，点击运行并查看结果。

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/image-to-image

routestring可选

当前固定值：default

inputobject必填

gpt-image-2/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 20000

文本提示词，必填，最大长度 20000 个字符，用于描述期望生成的图像内容。

backgroundstring可选

背景模式，控制生成图像的背景处理方式；该参数仅在 1K 分辨率下受支持。

可选项：autoopaquetransparent

input_urlsarray必填minItems 1maxItems 16

参考图像 URL 数组，提供一张或多张图片作为图生图生成的参考；支持 1 到 16 张图片。

Array [ string ]

resolutionstring可选默认值: "1K"

生成图像的分辨率，默认 1K。当 aspect_ratio 为 auto 时须使用 1K；1:1 不支持 4K；当 aspect_ratio 为 3:1/1:3/9:21 时仅支持 1K；当 background 为 auto/opaque/transparent 时仅支持 1K。

可选项：1K2K4K

aspect_ratiostring可选默认值: "auto"

生成图像的宽高比，默认 auto。当取值为 auto 或省略时，仅支持 1K 分辨率。

可选项：auto1:13:22:34:33:45:44:5

显示全部（8 项）

16:99:162:11:23:11:321:99:21

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/image-to-image",
  "input": {
    "prompt": "…",
    "input_urls": "…",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "auto"
  }
}'

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/image-to-image",
    input: {
      "prompt": "…",
      "input_urls": "…",
      "resolution": "1K",
      "aspect_ratio": "auto"
    }
  }),
});
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/image-to-image",
        "input": {
          "prompt": "…",
          "input_urls": "…",
          "resolution": "1K",
          "aspect_ratio": "auto"
        }
    },
)
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"
}

# 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/image-to-image@ext",
  "input": {
    "prompt": "…",
    "quality": "low",
    "image_urls": "…",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "auto"
  }
}'

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/image-to-image@ext",
    input: {
      "prompt": "…",
      "quality": "low",
      "image_urls": "…",
      "resolution": "1K",
      "aspect_ratio": "auto"
    }
  }),
});
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/image-to-image@ext",
        "input": {
          "prompt": "…",
          "quality": "low",
          "image_urls": "…",
          "resolution": "1K",
          "aspect_ratio": "auto"
        }
    },
)
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"
    }
  }
}