gpt image 2 official api integration guide ru image 0 图示

Практическое руководство из 9 шагов по интеграции gpt-image-2 с официальным API: от нуля до продакшена

от

Модель gpt-image-2, выпущенная OpenAI в апреле 2026 года, стала настоящим хитом в сфере генерации изображений: точность рендеринга текста на уровне символов 99%, вывод в 4K, нативная поддержка китайского языка/CJK и интеграция возможностей рассуждения серии O. Однако первый вопрос, который возникает у многих разработчиков после получения доступа к модели: как правильно подключиться к официальному API gpt-image-2? Какие параметры обязательны? Как настроить base_url? И что делать с b64_json в ответе?

В этой статье представлено практическое руководство по интеграции официального API gpt-image-2: от установки SDK и настройки base_url до генерации изображений, редактирования, инпейнтинга (inpainting) и обработки ошибок. Весь код основан на официальном SDK OpenAI и прокси-сервисе APIYI (поля которого на 100% соответствуют официальным). После прочтения вы сможете сразу внедрить gpt-image-2 в свои рабочие проекты.

gpt-image-2-official-api-integration-guide-ru 图示

Чек-лист по подготовке к подключению официального API gpt-image-2

Прежде чем писать первую строку кода, нужно подготовить окружение. Ниже приведен список из 4 обязательных условий для подключения к официальному API gpt-image-2.

Список требований для подключения к официальному API gpt-image-2

Параметр Требование Примечание
API-ключ Действующий Bearer Token Получите через консоль APIYI, тестовый баланс начисляется сразу после регистрации
Python SDK openai >= 1.50.0 Старые версии не поддерживают новые параметры images.generate()
Node.js SDK openai >= 4.50.0 Типы TypeScript синхронизированы с официальными
HTTP-таймаут ≥ 360 секунд Реальное время генерации в высоком качестве (2K/4K) составляет 3-5 минут
Сетевые требования Прямой доступ из РФ api.apiyi.com доступен через любых провайдеров и зарубежные узлы

Установка SDK для работы с официальным API gpt-image-2

Независимо от выбранного языка программирования, просто установите официальный SDK OpenAI — APIYI полностью совместим с официальными полями запросов, поэтому дополнительные библиотеки не требуются.

# Python
pip install --upgrade openai

# Node.js
npm install openai@latest

# Если используете yarn / pnpm
yarn add openai
pnpm add openai

Процесс получения API-ключа для gpt-image-2

Получить ключ очень просто:

  1. Зайдите в консоль APIYI на api.apiyi.com
  2. После регистрации перейдите на страницу «API Tokens»
  3. Создайте новый токен (рекомендуется использовать отдельные токены для разных проектов для удобства аудита)
  4. Сохраните токен в переменные окружения (настоятельно не рекомендуется прописывать его в коде напрямую)

🚀 Совет для быстрого старта: При первом подключении к официальному API gpt-image-2 рекомендуем сначала отладить цепочку на низком качестве и разрешении 1024×1024, а затем переходить к высокому качеству и большим размерам. Мы советуем воспользоваться платформой APIYI (apiyi.com) для получения тестового баланса — его хватит для полной проверки PoC.

# Добавьте в ~/.zshrc или ~/.bashrc
export APIYI_KEY="sk-your-token-here"

Настройка base_url для официального API gpt-image-2

Во всем процессе подключения к официальному API gpt-image-2 единственное отличие от оригинального SDK OpenAI — это base_url. Замените api.openai.com на api.apiyi.com, остальной код останется прежним.

gpt-image-2-official-api-integration-guide-ru 图示

Два эндпоинта для работы с API gpt-image-2

APIYI предоставляет два эндпоинта для работы с изображениями, полностью совместимых с OpenAI:

Эндпоинт Назначение Обязательные параметры
POST /v1/images/generations Текст-в-изображение (генерация по промпту) model, prompt
POST /v1/images/edits Редактирование, объединение, перерисовка по маске model, prompt, image

Инициализация клиента для gpt-image-2

Ниже приведен код инициализации клиента для Python и Node.js. Не забудьте установить таймаут на 360 секунд или более.

# Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("APIYI_KEY"),
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",  # Переключаемся на прокси APIYI
    timeout=600.0,                         # Обязательно для высокого качества
    max_retries=2
)

// Node.js
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.APIYI_KEY,
  baseURL: "https://api.apiyi.com/v1",  // Обратите внимание: baseURL (camelCase)
  timeout: 600 * 1000,                  // В миллисекундах
  maxRetries: 2
});

💡 Напоминание о таймауте: Стандартный таймаут в 60 секунд гарантированно приведет к ошибке при генерации в высоком качестве (2K/4K). Мы рекомендуем при подключении через APIYI (apiyi.com) устанавливать таймаут для всех клиентских запросов в диапазоне 360-600 секунд, чтобы избежать преждевременного прерывания длительных операций.

Переходим к практике. Ниже показано, как выполнить первый вызов модели gpt-image-2 для генерации изображений через официальный API, используя три популярных языка программирования.

Генерация изображений с gpt-image-2 через Python

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("APIYI_KEY"),
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
    timeout=600.0
)

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A modern minimalist office desk with a vintage typewriter, soft morning light from the window, photorealistic, 8K",
    size="1536x1024",
    quality="high",
    output_format="jpeg",
    output_compression=92,
    n=1
)

# Важно: APIYI возвращает чистую base64-строку без префикса data:image/...
b64 = response.data[0].b64_json
with open("output.jpg", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(b64))

print("✓ Изображение сохранено в output.jpg")

Генерация изображений с gpt-image-2 через Node.js

import fs from "node:fs/promises";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.APIYI_KEY,
  baseURL: "https://api.apiyi.com/v1",
  timeout: 600_000
});

const response = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "An e-commerce product photo of a leather backpack on a marble desk, studio lighting",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
  output_format: "png",
  n: 1
});

const b64 = response.data[0].b64_json;
await fs.writeFile("output.png", Buffer.from(b64, "base64"));
console.log("✓ Изображение сохранено");

Генерация изображений с gpt-image-2 через cURL

cURL отлично подходит для быстрой проверки работоспособности API-ключа и тестирования новых комбинаций параметров.

curl https://api.apiyi.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $APIYI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --max-time 600 \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A futuristic cyberpunk city at night, neon signs in mixed Chinese and English",
    "size": "2048x1152",
    "quality": "high",
    "output_format": "jpeg",
    "output_compression": 90,
    "n": 1
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 -d > output.jpg

Обратите внимание: параметр --max-time 600 обязателен — по умолчанию у cURL нет таймаута, но многие оболочки принудительно прерывают соединение через 60 секунд.

Нюансы обработки ответов API для gpt-image-2

Многие разработчики при первой интеграции сталкиваются с трудностями при парсинге base64. Вот несколько распространенных ошибок:

# ✗ Ошибка: APIYI не возвращает поле url
url = response.data[0].url  # AttributeError

# ✓ Правильно: используйте b64_json
b64 = response.data[0].b64_json

# ✗ Ошибка: попытка рендеринга чистой b64-строки в браузере
<img src="{b64}">  # Не отобразится

# ✓ Правильно: для рендеринга в браузере нужно добавить префикс
data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{b64}"
# <img src="{{ data_uri }}">

# ✓ Правильно: сохранение на диск на стороне сервера
with open("output.jpg", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(b64))

Полный разбор параметров API для gpt-image-2

Понимание диапазонов значений и сценариев использования каждого параметра — ключ к успешному внедрению gpt-image-2 в продакшн.

gpt-image-2-official-api-integration-guide-ru 图示

Таблица основных параметров gpt-image-2

Параметр Значение По умолчанию Описание
model "gpt-image-2" Обязательно ID модели
prompt Строка Обязательно Промпт, поддерживает смесь языков
size 8 пресетов + кастом auto См. таблицу ниже
quality auto / low / medium / high auto Влияет на стоимость и время
output_format png / jpeg / webp png Рекомендуем jpeg + 90
output_compression 1-100 100 Только для jpeg/webp
moderation auto / low auto low снижает чувствительность фильтров
n 1-10 1 Кол-во изображений за раз

Полный список опций размера (size) для gpt-image-2

# 8 официальных пресетов
size = "1024x1024"   # 1:1 стандартный квадрат
size = "1536x1024"   # 3:2 горизонтальный
size = "1024x1536"   # 2:3 вертикальный
size = "2048x2048"   # 2K квадрат
size = "2048x1152"   # 16:9 горизонтальный (для обоев/постеров)
size = "3840x2160"   # 4K горизонтальный
size = "2160x3840"   # 4K вертикальный (для обоев смартфона)
size = "auto"        # Автоматический выбор моделью

Если вам нужен пользовательский размер, необходимо соблюдать следующие ограничения:

✓ Стороны должны быть кратны 16
✓ Максимальная сторона ≤ 3840px
✓ Соотношение сторон ≤ 3:1
✓ Общее кол-во пикселей от 655,360 до 8,294,400

Например, 1280x720 (720P) допустимо, а 3840x1080 (ультраширокий формат) будет отклонено из-за соотношения сторон > 3:1.

Сравнение качества (quality) и стоимости gpt-image-2

quality — параметр, сильнее всего влияющий на цену. Ниже приведена таблица тарифов (за одно изображение).

Качество 1024×1024 1024×1536 1536×1024 Сценарии
low $0.006 $0.005 $0.005 Эскизы, превью, быстрая итерация
medium $0.053 $0.041 $0.041 Контент-сайты, иллюстрации
high $0.211 $0.165 $0.165 Товарные фото, постеры, реклама

💰 Оптимизация затрат: Команды, генерирующие в среднем 100 изображений в день, могут сэкономить до 75%, перейдя с high на medium. Мы рекомендуем сначала подбирать промпты на low через платформу APIYI (apiyi.com), а после утверждения результата переключаться на medium/high для финального рендеринга. Это снизит ежемесячный бюджет на генерацию на 30-50%.

Выбор формата вывода (output_format)

Формат влияет на стоимость хранения и скорость загрузки:

# Нужно прозрачный фон? gpt-image-2 не поддерживает, будет ошибка 400
# ✗ output_format="png", background="transparent" → 400 Bad Request

# Веб/мини-приложения: jpeg + сжатие 90
output_format="jpeg", output_compression=90

# Архив высокого качества: png (без потерь)
output_format="png"

# Современные Web-приложения: webp (минимальный вес)
output_format="webp", output_compression=85

Помимо генерации изображений по тексту, модель gpt-image-2 поддерживает три продвинутых сценария редактирования: редактирование изображений, объединение нескольких картинок и локальное перерисовывание (inpainting/outpainting).

gpt-image-2-official-api-integration-guide-ru 图示

Редактирование изображений в gpt-image-2 через официальный API (режим эталонного изображения)

Редактирование с использованием эталонного изображения автоматически включает режим high-fidelity, поэтому не передавайте параметр input_fidelity (запрос будет отклонен).

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("APIYI_KEY"),
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# Редактирование одного эталонного изображения
with open("source.jpg", "rb") as img:
    response = client.images.edit(
        model="gpt-image-2",
        image=img,
        prompt="Замени фон на закатный пляж, сохрани позу и одежду персонажа на переднем плане",
        size="1024x1024",
        quality="high"
    )

Объединение нескольких изображений в gpt-image-2 (до 16 штук)

Эндпоинт /images/edits поддерживает загрузку до 16 эталонных изображений одновременно. В промпте к ним можно обращаться как «изображение 1/2/3» и так далее.

images = [
    open("character.jpg", "rb"),     # Изображение 1: персонаж
    open("background.jpg", "rb"),    # Изображение 2: фон
    open("outfit.jpg", "rb"),        # Изображение 3: референс одежды
]

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=images,
    prompt="Помести персонажа с первого изображения на фон второго, одень его в стиле третьего изображения, сохрани кинематографичное качество",
    size="2048x1152",
    quality="high"
)

Эта функция невероятно полезна для замены фона товаров в интернет-магазинах, виртуальной примерки одежды, создания раскадровок для комиксов и многого другого.

Локальное перерисовывание (Inpainting) в gpt-image-2

Inpainting выполняется путем указания области для перерисовки через параметр mask. Ключевые правила:

  • Маска должна совпадать по размеру с первым эталонным изображением.
  • Маска должна быть в формате PNG с альфа-каналом.
  • Прозрачные области = области, которые нужно перерисовать.
  • Непрозрачные области = области, которые нужно оставить без изменений.
with open("photo.png", "rb") as img, open("mask.png", "rb") as msk:
    response = client.images.edit(
        model="gpt-image-2",
        image=img,
        mask=msk,
        prompt="Замени область в красной рамке на рыжего кота",
        size="1024x1024",
        quality="high"
    )

Если вам нужно программно создать маску на Python, можно воспользоваться библиотекой PIL:

from PIL import Image

# Создаем маску того же размера, что и исходное изображение, по умолчанию полностью черную (непрозрачная = сохранить)
mask = Image.new("RGBA", (1024, 1024), (0, 0, 0, 255))

# Делаем область для перерисовки прозрачной (alpha=0)
for x in range(400, 700):
    for y in range(300, 600):
        mask.putpixel((x, y), (0, 0, 0, 0))

mask.save("mask.png")

Обработка ошибок и лучшие практики при интеграции официального API gpt-image-2

При выводе gpt-image-2 в продакшн критически важно проработать три аспекта: коды ошибок, параллелизм и тайм-ауты.

Полная таблица кодов ошибок API gpt-image-2

HTTP-код Значение Рекомендация
400 Неверные параметры (выход за границы size, неподдерживаемые поля) Проверьте ввод; не передавайте input_fidelity или background:transparent
401 Неверный токен Проверьте Bearer Token и срок его действия
403 Блокировка контент-фильтром Пересмотрите промпт или добавьте moderation: "low"
429 Лимит запросов / недостаточно средств Экспоненциальная задержка (retry) + проверка баланса
5xx Ошибка шлюза или бэкенда Повторите запрос 1-2 раза, если не помогло — отправьте алерт
Тайм-аут Долгая обработка запроса Установите тайм-аут клиента ≥ 360 секунд

Экспоненциальная задержка при повторных запросах (Retry)

Ниже приведен пример реализации для продакшна, обрабатывающий ошибки 429 и 5xx:

import time
import random
from openai import OpenAI, RateLimitError, APIStatusError

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("APIYI_KEY"),
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
    timeout=600.0
)

def generate_with_retry(prompt: str, max_retries: int = 5):
    delay = 1.0
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.images.generate(
                model="gpt-image-2",
                prompt=prompt,
                size="1024x1024",
                quality="high"
            )
        except RateLimitError:
            sleep = delay + random.uniform(0, 0.5)
            print(f"429 Лимит запросов, повтор через {sleep:.1f}с ({attempt+1}/{max_retries})")
            time.sleep(sleep)
            delay *= 2
        except APIStatusError as e:
            if 500 <= e.status_code < 600 and attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(delay)
                delay *= 2
                continue
            raise
    raise RuntimeError("Превышено максимальное количество попыток")

Управление параллелизмом для gpt-image-2

Для пакетных задач используйте asyncio.Semaphore, чтобы ограничить количество одновременных запросов и не перегрузить API:

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

aclient = AsyncOpenAI(
    api_key=os.getenv("APIYI_KEY"),
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
    timeout=600.0
)

async def gen_one(prompt: str, sem: asyncio.Semaphore):
    async with sem:
        return await aclient.images.generate(
            model="gpt-image-2",
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
            quality="medium"
        )

async def batch(prompts: list[str], concurrency: int = 30):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    return await asyncio.gather(*[gen_one(p, sem) for p in prompts])

# Генерация 200 изображений, 30 потоков параллельно
prompts = [f"Вариант изображения товара #{i}" for i in range(200)]
results = asyncio.run(batch(prompts))

Оценка стоимости использования gpt-image-2

Перед запуском оцените бюджет. Примерные ежемесячные затраты:

Сценарий Объем в день Качество Оценка затрат в месяц
Контент для соцсетей 30 шт. medium ~$48
Карточки товаров 200 шт. high ~$1266
Генерация для SaaS 1000 раз medium ~$1590
Игровые ключевые кадры 500 шт. high ~$3165

🎯 Совет по развертыванию: используйте отдельные API-ключи для разных бизнес-направлений — это упростит отслеживание расходов и настройку лимитов. Рекомендуем настроить уведомления о расходах в консоли APIYI (apiyi.com), чтобы получать оповещения при достижении лимитов бюджета.

Наблюдаемость (Observability)

В продакшене обязательно логируйте ключевые метрики каждого запроса:

import time
import logging

logger = logging.getLogger("gpt-image-2")

def call_with_metrics(prompt: str, **params):
    start = time.perf_counter()
    try:
        resp = client.images.generate(model="gpt-image-2", prompt=prompt, **params)
        latency = time.perf_counter() - start
        logger.info(
            "gpt-image-2 успешно",
            extra={
                "latency_ms": int(latency * 1000),
                "size": params.get("size"),
                "quality": params.get("quality"),
                "n": params.get("n", 1)
            }
        )
        return resp
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка gpt-image-2: {type(e).__name__}: {e}")
        raise

FAQ: Часто задаваемые вопросы по API gpt-image-2

Q1: Почему при вызове gpt-image-2 возникает ошибка 400 на параметр input_fidelity?

В gpt-image-2 режим high-fidelity включен автоматически для всех задач редактирования, поэтому параметр input_fidelity больше не поддерживается. Просто удалите его из кода. Если вы мигрируете с gpt-image-1, выполните глобальный поиск по проекту. Сравнить параметры можно в документации APIYI: docs.apiyi.com.

Q2: Почему вызовы API часто завершаются по тайм-ауту?

Генерация в качестве high + разрешение 2K/4K может занимать 3-5 минут. Если в клиенте стоит стандартный тайм-аут 60 секунд, запрос упадет. Решение: установите timeout на 360-600 секунд. В Python SDK это OpenAI(timeout=600), в Node.js — timeout: 600_000, в cURL — --max-time 600.

Q3: Как отобразить b64_json из ответа API на веб-странице?

API возвращает «чистую» base64-строку без префикса, которую браузер не распознает. Нужно добавить заголовок:

const dataUri = `data:image/${format};base64,${b64}`;
imgElement.src = dataUri;

Для бэкенд-сервисов лучше декодировать base64 и сохранять файл в OSS/CDN, отдавая фронтенду прямую ссылку — это ускорит загрузку страницы.

Q4: Можно ли получить прозрачный фон?

На данный момент gpt-image-2 не поддерживает прозрачный фон. Передача background: "transparent" приведет к ошибке 400. Обходной путь: генерируйте изображение на белом/зеленом фоне, а затем используйте библиотеку вроде rembg для удаления фона.

Q5: Как использовать параметр thinking?

thinking — это параметр рассуждения (off / low / medium / high). При его включении модель планирует композицию перед генерацией. Качество выше, но стоимость возрастает (в режиме high — в 4-5 раз). Совет: используйте medium только для сложных постеров с текстом, в остальных случаях оставляйте off. Рекомендуем провести A/B тестирование через APIYI перед внедрением.

Q6: Что делать с ошибкой 403 (контент-фильтр)?

Попробуйте добавить moderation: "low" в запрос, чтобы снизить чувствительность фильтра. Если это не помогло, значит промпт нарушает базовые политики безопасности (насилие, контент с несовершеннолетними, изображения публичных личностей). Важно: moderation: "low" не отключает проверку, а лишь смягчает её.

Q7: Что будет, если неправильно указать base_url?

Если указать https://api.apiyi.com (без /v1), SDK добавит путь /images/generations к неверному адресу, что приведет к 404. Правильный адрес: https://api.apiyi.com/v1. В Python используйте base_url, в Node.js — baseURL (соблюдайте регистр).

Q8: Лучшие практики для объединения нескольких изображений?

Можно использовать до 16 эталонных изображений, ссылаясь на них в промпте как «Изображение 1/2». Советы:

  1. Первое изображение обычно считается «основным», модель сохраняет его структуру.
  2. Для сложных задач разбивайте промпт: сначала «Использовать изображение 1 как основу», затем «Смешать с цветовой гаммой изображения 2».
  3. Редактирование с несколькими изображениями стоит в 1.5-2 раза дороже обычной генерации.
  4. Сначала отладьте логику на 2-3 изображениях, затем масштабируйте.

Итоги: полный обзор процесса подключения к официальному API gpt-image-2

Пройдя все 9 глав этой статьи, вы теперь владеете полным инженерным подходом к подключению к официальному API gpt-image-2:

  1. ✅ Подготовка — обновление SDK до последней версии, установка тайм-аута ≥ 360 секунд.
  2. ✅ Настройка base_url — замена на https://api.apiyi.com/v1, остальной код идентичен официальному.
  3. ✅ Вызов генерации (текст-в-изображение) — шаблоны на Python, Node.js и cURL.
  4. ✅ Разбор параметров — 8 предустановок размера + кастомные значения, 3 уровня качества, 3 формата вывода.
  5. ✅ Редактирование изображений — использование до 16 эталонных изображений, обращение к ним в промпте через «图1/图2» (Изображение 1/Изображение 2).
  6. ✅ Inpainting (перерисовка) — использование альфа-канала маски для перерисовки прозрачных областей.
  7. ✅ Обработка ошибок — комплексные решения для кодов 400/401/403/429/5xx.
  8. ✅ Практика в продакшене — экспоненциальная задержка (backoff), контроль параллелизма, оценка затрат и наблюдаемость.

Напоследок дам совет по внедрению: сначала запустите «Hello World» с качеством low и разрешением 1024×1024, а затем постепенно усложняйте задачу. Это поможет быстро выявить базовые проблемы с версией SDK, тайм-аутами или API-ключом, чтобы не тратить время на отладку «тяжелых» запросов в режиме high и 4K.

Если ваша команда сейчас оценивает варианты интеграции gpt-image-2 или вы уже пишете первую версию кода и столкнулись с ошибками параметров или тайм-аутами, рекомендую запросить тестовый ключ через APIYI (apiyi.com) и прогнать шаблоны из этой статьи. Все примеры основаны на официальном SDK и сервисе-прокси APIYI (поля совпадают на 100%), поэтому они обладают высокой универсальностью и могут быть легко перенесены в ваши проекты.

Справочные материалы

  1. Документация модели OpenAI gpt-image-2: официальная информация о возможностях, параметрах и ценах.

    • Ссылка: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
    • Описание: включает ключевые функции, такие как 4K-рендеринг, отрисовка текста и интеграция логических рассуждений.

  2. Руководство OpenAI по генерации изображений: полный рабочий процесс для текст-в-изображение, редактирования и inpainting.

    • Ссылка: developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
    • Описание: подробный разбор всех параметров size/quality/format.

  3. Справочник API OpenAI Create Image: полная спецификация полей эндпоинта /v1/images/generations.

    • Ссылка: developers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/generate
    • Описание: авторитетный источник по полям запросов и ответов.

  4. Официальная документация APIYI: полное руководство по интеграции gpt-image-2.

    • Ссылка: docs.apiyi.com/api-capabilities/gpt-image-2/overview
    • Описание: содержит примеры на cURL/Python/Node.js и инструкции по обработке кодов ошибок.

  5. OpenAI Cookbook · Rate Limits: стратегия экспоненциальной задержки при ошибке 429.

    • Ссылка: developers.openai.com/cookbook/examples/how_to_handle_rate_limits
    • Описание: официальный шаблон кода для обработки лимитов запросов.

Автор: Техническая команда APIYI
Дата публикации: 27 апреля 2026 г.
Ключевые слова: подключение к официальному API gpt-image-2, base_url, текст-в-изображение, редактирование изображений, inpainting, APIYI, OpenAI SDK

Оставьте комментарий