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GPT-Image-2 图片生成

通过Constreet，你可以使用 OpenAI 原生 Images API 调用 gpt-image-2 生成图片。

这个接口适合：

  • 需要直接文生图的项目
  • 已经兼容 OpenAI Images API 的应用
  • 需要更高分辨率与更稳定文字渲染的场景

接口地址​

https://api.constreet.cc/v1

认证方式​

在请求头中添加 API 密钥：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Generations API​

接口说明​

用于根据提示词直接生成图片。

请求地址​

POST /v1/images/generations

请求示例​

curl https://api.constreet.cc/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "生成一个Constreet中转站的Logo",
    "size": "1536x1024",
    "quality": "high",
    "n": 1
  }'

请求参数​

可用参数会随模型版本更新。请以本页请求示例为基础，并在调用前通过 API 概览 确认模型可用性。

图片编辑 / 图生图：/v1/images/edits​

/v1/images/edits 使用 multipart/form-data 上传图片。image 是二进制图片文件，prompt 写清楚希望怎么修改图片。

请求示例​

curl https://api.constreet.cc/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=保留图片的整体构图，把色调改成暖黄色调' \
  -F 'image[]=@/path/to/your-image.jpg' \
  -F 'size=1536x1024' \
  -F 'quality=high' \
  -F 'n=1'

请求参数​

编辑接口的字段与文件限制请以实际返回的错误信息为准；遇到问题请查看 疑难杂症排查指南。

注意事项​

  1. 图生图比文生图耗时更长（高清 + mask 场景尤甚），建议请求超时设置为 600 秒（10 分钟）
  2. 如果经过代理，注意代理可能会在 60 秒左右断开长连接，建议将 api.constreet.cc 加入代理直连白名单
  3. 响应结构与文生图一致，返回 b64_json

价格说明​

1k/2k/4k统一0.2元一张

接口返回 OpenAI Images API 风格响应：

  • b64_json：直接返回 base64 图片数据
{
  "created": 1713772800,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
    }
  ]
}

支持的尺寸​

支持的尺寸和质量选项会随模型版本更新；请以接口实际响应为准。

代码示例​

Python（urllib）​

import base64
import json
import os
import urllib.error
import urllib.request
from datetime import datetime

API_KEY = os.environ.get("FLASH_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
API_URL = "https://api.constreet.cc/v1/images/generations"
PROMPT = "生成一个Constreet AI中转站的 Logo 图片"
MODEL = "gpt-image-2"
SIZE = "auto"
QUALITY = "medium"
N = 1


def generate_image(prompt: str, size: str, quality: str, n: int) -> dict:
    payload = json.dumps({
        "model": MODEL,
        "prompt": prompt,
        "size": size,
        "quality": quality,
        "n": n,
    }).encode("utf-8")
    req = urllib.request.Request(
        API_URL,
        data=payload,
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        method="POST",
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
        return json.loads(resp.read().decode("utf-8"))


def save_image(data_entry: dict, index: int) -> str | None:
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"output_{timestamp}_{index}.png"
    if data_entry.get("b64_json"):
        img_bytes = base64.b64decode(data_entry["b64_json"])
        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(img_bytes)
        print(f"[{index + 1}] 已保存到：{filename}")
        return filename
    if data_entry.get("url"):
        url = data_entry["url"]
        urllib.request.urlretrieve(url, filename)
        print(f"[{index + 1}] 已下载保存到：{filename}")
        return filename
    print(f"[{index + 1}] 未知返回格式：{data_entry}")
    return None


def main():
    try:
        result = generate_image(PROMPT, SIZE, QUALITY, N)
    except urllib.error.HTTPError as e:
        body = e.read().decode("utf-8")
        print(f"[HTTP 错误] {e.code} {e.reason}")
        print(body)
        return
    except urllib.error.URLError as e:
        print(f"[网络错误] {e.reason}")
        return
    data_list = result.get("data", [])
    for i, entry in enumerate(data_list):
        save_image(entry, i)


if __name__ == "__main__":
    main()

注意事项​

  • 图片生成接口不是聊天接口，不要调用 /v1/chat/completions。
  • 建议把请求超时设置为 600 秒，避免高分辨率生成时超时。
  • quality 越高，耗时和费用通常越高；测试时建议先用 low 或 medium。
  • 当你不确定画幅时，可以先使用 auto，再按需要切换到固定尺寸。

下一步​