用 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 生成并编辑图像

一个请求看懂生成路由

GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 通过 OpenAI 兼容接口调用：向 /v1/images/generations 发送提示词，model 填 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst，带上 Authorization: Bearer，就能拿回一张 PNG。不需要单独图像套餐或第二把密钥。Flare 更快，适合日常生成；Sunburst 更慢，偏向高精度编辑。官方 token 费率与 GPT Image 2 相同。

curl https://router.apitoken.sale/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $APITOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "A precise technical cutaway of a lunar rover",
    "quality": "low"
  }'

官方 GPT Image 字段会被接受并转换到本 ChatGPT 池。多余键（user、stream、moderation、style）会被忽略，而不是 400。干净提示词下 quality 为 medium/high/xhigh/max/auto 时仍按本池 low 档生成。output_format 为 jpeg 或 webp 时会把原生 PNG 本地转码。response_format=url 会被忽略，响应始终是 b64_json。n 可为 1–10。background=auto 视为 opaque；transparent 会加上抠图句并请求真实 PNG alpha——请检查文件；没有 alpha 仍是 HTTP 200。JSON background=transparent 不是 alpha 锁。size 选择比例，不是像素锁。2048x2048 和 3840x2160 映射到 1:1 和 16:9；PNG 仍约 1.57 百万像素，响应里的 size 是真实 IHDR。

1024x1024 是正方形档，不是锁定 1024 像素。原生显式 WIDTHxHEIGHT 仍约 1.57 MP。表格是客户比例前缀目标。若 PNG 头与档位不符，接口仍返回 HTTP 200 和 PNG。

POST /v1/images/* 非流式。n=2..10 会跑连续原生回合并返回相应长度的 data[]。流式预览帧请用 Responses image_generation 的 partial_images。Responses 结算走文本模型，不是五段图像费率。

另见： 用 GPT Image 2 API 生成和编辑图像

用最多五张 PNG、JPEG 或 WebP 参考图编辑现有图像

编辑走另一条路由、另一种 content type。向 /v1/images/edits 发送 multipart/form-data，model 用 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst，附上提示词和一到五张 PNG、JPEG 或 WebP（每张 ≤50 MB）。需要更高精度时用 Sunburst；更在意延迟时用 Flare。

curl https://router.apitoken.sale/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $APITOKEN_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2.5-flare" \
  -F "prompt=Replace the backdrop with a seamless light-gray studio sweep" \
  -F "image=@packshot.png" \
  -F "image=@brand-swatch.png"

• 每张参考图重复字段名 image，或发送 image[]。此路由忽略 multipart mask——局部重绘请用 Responses input_image_mask。
• 参考图为 PNG、JPEG 或 WebP，每张不超过 50 MB。GIF、HEIC 及其他类型会被拒绝。
• 每次调用最多五张参考图。
• 每张参考图都按图像输入计费。
• 响应结构与生成一致：b64_json 加上实际 size/background/output_format。jpeg/webp 是原生 PNG 的本地转码。

更深入的编辑工作流：蒙版、批量与验收检查 →

局部重绘与 Responses image_generation

/v1/images/edits 的 multipart mask 会被忽略，以便 SDK 仍得到整图编辑。若要只改一部分——或从 GPT 文本模型调用 hosted image_generation——请用 POST /v1/responses。编辑时把源 PNG 放在 input 的 input_image，并添加 tools: [{type:"image_generation", model:"gpt-image-2.5-flare", …}]。蒙版用 input_image_mask.image_url 设为 PNG data URL。不支持 file_id。

import base64, os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APITOKEN_API_KEY"],
    base_url="https://router.apitoken.sale/v1",
)

def png_url(path):
    return "data:image/png;base64," + base64.b64encode(Path(path).read_bytes()).decode()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "Change only the masked region."},
            {"type": "input_image", "image_url": png_url("photo.png")},
        ],
    }],
    tools=[{
        "type": "image_generation",
        "model": "gpt-image-2.5-flare",
        "output_format": "webp",
        "partial_images": 2,
        "input_image_mask": {"image_url": png_url("mask.png")},
    }],
)

• 在 /v1/responses 或 /v1/chat/completions 上使用 GPT 文本模型（例如 gpt-5.6-sol），不要用 gpt-image-2.5-flare——该 id 属于 Images 路由。把图像 id 发到文本 lane 会得到 400 并指出 /v1/images/*，不是 404。
• 源图和蒙版都必须是 data:image/png;base64,… URL。
• Responses image_generation 转发 output_format jpeg 或 webp，以及 partial_images 1..=3。
• background=transparent 会改写为 opaque，input_fidelity 会被丢弃。2026-09-08 的 Responses 矩阵保持 RGB。
• Responses 结算走文本模型，不是五段图像费率。Images HTTP 结算仍用 native /images/* usage。
• 不要把 Images HTTP 与 Responses image_generation 两套契约混用。

用官方 OpenAI SDK 调用

可以继续用官方 OpenAI SDK。base_url 和 api_key 与文本模型相同。多余键会被忽略。size=2048x2048 会转成正方形比例；PNG 不是 2K 像素——请读响应里的 size。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APITOKEN_API_KEY"],
    base_url="https://router.apitoken.sale/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="A clean isometric diagram of a wind turbine",
    quality="low",
    size="3:2",
)

png_bytes = result.data[0].b64_json  # decode base64 and write to disk

编辑场景下同一个客户端暴露 images.edits。把模型字符串换成 gpt-image-2.5-sunburst 即可使用更慢、更高精度的 id。

一次生成的真实成本

不存在诚实的「每张图固定价」。GPT Image 2.5 按 token 计费，费率与 GPT Image 2 相同：文本输入、图像输入、缓存输入和图像输出。总价以 API 返回的最终 usage 为准。

• 每条腿都享受统一的 50% B2C 折扣；缓存文本和图像输入在折扣前按普通输入费率的 25% 计费。
• 读取每次响应里的 usage 对象，并把它和资产一起记录。
• gpt-image-2.5-flare 是 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 的别名；gpt-image-2.5-sunburst 是 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 的别名。
• 2026-09-09 的生产 low canary 对 Flare 和 Sunburst 都返回 HTTP 200、RGB PNG 1254×1254、515 个 image-output token。

不要拿几张测试图就标单图价格。抠图/logo 提示词即使 JSON 写 quality=auto、background=opaque，也可能把 echo quality 升到 medium（约 2058 token）。

GPT Image 2 成本模型（费率相同） →

当前图像接口的限制

按这条 Codex 池今天可验证的行为做规划。官方客户端字段会转换到该信封：

• POST /v1/images/* 非流式。n=1..10 会跑同样次数的连续原生回合并全部计费。n>10 截到 10。
• 多余 JSON 键会被忽略。openai/gpt-image-2.5-flare 会被接受为 gpt-image-2.5-flare。GET /v1/models 列出六个 Images API id 和图像路由。
• size 是比例：2K/4K 字符串映射到 1:1 或 16:9，PNG 仍约 1.57 百万像素。干净提示词下 quality medium/high/xhigh/max/auto 仍是 low。jpeg/webp 是本地转码。background=transparent 是抠图提示，不是 alpha 锁。
• 已解析 PNG 且有终态 usage 时为 HTTP 200，即使 size 或 alpha 与 steer 不符。
• 编辑接受一到五张 PNG、JPEG 或 WebP（每张 ≤50 MB）。image[] 等同 image。mask 会被忽略。
• 图像用量和 GPT、Claude、Gemini 调用从同一个预付余额扣费。

若要对比，GPT Image 2 在相同路由上使用同一套转换；Gemini 侧图像路由另有文档。

在共享余额上控制图像开销

图像输出是最贵的一条腿，批量循环又会把它成倍放大，所以给图像 worker 单独发一把 API 密钥，并设置生命周期花费上限。

1. 01在后台为图像流水线创建一把专用密钥，把它的生命周期花费上限设为批量预算。
2. 02发送一次有界生成请求（上面的 curl）并确认返回的 PNG 以及带预期计费项的 usage。
3. 03用真实提示词集跑一小圈，记录每个资产的终态 usage，并与后台扣费核对。
4. 04然后才放大到全量批量，并让密钥上限对齐你实际批准的预算。

各提供商模型费率 →

常见问题

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