GPT Image 2.5 Flare · API

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三步跑通：提交任务 → 查询结果 → 拿到图片链接。把 YOUR_API_KEY 换成你的 Key，下面的命令可以直接运行。

第 1 步 · 提交任务（立刻返回任务号，HTTP 202）

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "极简风格的产品图：浅色背景上的一只白色陶瓷杯，柔和的侧光", "size": "16:9", "resolution": "2K"}'

返回（HTTP 202）

{
  "id": "img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d",
  "object": "image.generation.job",
  "status": "queued",
  "created": 1791281400,
  "model": "gpt-image-2.5-flare"
}

第 2 步 · 每 2–3 秒查询一次，直到 status 变成 succeeded 或 failed

curl https://nezhagate.com/v1/images/jobs/img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

成功时的返回

{
  "id": "img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d",
  "object": "image.generation.job",
  "status": "succeeded",
  "created": 1791281400,
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "data": [
    {"url": "https://img.nezhagate.com/i/2be8cd16d37f3a4b9c0e1f2a3b4c5d6e.png"}
  ],
  "usage": {"images": 1, "resolution": "2K", "model": "gpt-image-2.5-flare"}
}

第 3 步 · data[0].url 就是图片链接（PNG），保留 15 天；需要长期使用，请下载到你自己的存储。

完整示例（Python：提交 → 等待 → 保存到本地）

import time
import requests

BASE = "https://nezhagate.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

# 1. 提交任务
job = requests.post(f"{BASE}/images/generations", headers=HEADERS, json={
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "极简风格的产品图：浅色背景上的一只白色陶瓷杯，柔和的侧光",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2K",
}).json()
if "error" in job:
    raise SystemExit(job["error"]["message"])

# 2. 每 3 秒查询一次，直到结束
while job["status"] not in ("succeeded", "failed"):
    time.sleep(3)
    job = requests.get(f"{BASE}/images/jobs/{job['id']}", headers=HEADERS).json()

# 3. 下载图片
if job["status"] == "succeeded":
    url = job["data"][0]["url"]
    with open("gpt-image-2.5-flare.png", "wb") as f:
        f.write(requests.get(url).content)
    print("saved", url)
else:
    print("failed:", job["error"]["code"], job["error"]["message"])

认证

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

在控制台创建 API Key 后即可调用。

请求参数

POST /v1/images/generations 的请求体（JSON）：

其他 OpenAI 参数（如 background、output_format、response_format、style）不影响价格，也不保证生效；成片一律是 PNG，通过 url 返回。

价格

按张计费，价格只看档位，跟比例、文生图还是图生图无关。提交时按档位预扣，任务失败全额退回。1 积分 = $0.005。

比例、分辨率与输出尺寸

size 写比例，resolution 写档位。交付的图片严格按下表的尺寸：长边由档位决定，另一边按比例换算。表里没有的比例也可以用，规则相同。

• 1K 档：模型按最接近的横版、竖版或方形构图出图，网关再居中裁切、缩放到上表的尺寸，所以比例离 3:2、2:3、1:1 越远，边缘裁掉得越多。网关会在提示词后补一句英文的比例说明，让主体尽量完整、居中；要保证边缘的内容，把它写在画面中部。
• 原生出图的档位（见下面的「画质与原生分辨率」）直接按你要的比例出图，边缘不会被裁掉。
• size 也可以写像素尺寸（如 1536x1024），按所写的尺寸交付（长边超过 4096 时等比缩小）。这时档位按 resolution 定；没写 resolution 时看长边：不超过 1536 为 1K，不超过 2048 为 2K，更大为 4K。resolution 只能把档位调高、不能调低，也不改变交付尺寸，所以别把小尺寸和高档位写在一起。

画质与原生分辨率

• 不传 quality 时按 OpenAI 的 medium 档出图。1K 可以选 low、medium 或 high，文生图和图生图都生效；2K 和 4K 一律按 medium 出图。auto、xhigh、max 等其他值都按 medium 处理，不会报错。价格只看分辨率档，和 quality 无关。
• quality 写成 1K、2K 或 4K、又没传 resolution 时，按分辨率档处理（出图尺寸和价格都按这一档）。
• 1K：模型按自己的原生画幅出图（约 157 万像素，方图 1254×1254），网关再缩放到上面表里的尺寸。
• 2K 和 4K：按你要的比例原生出图，单边最多 3840 像素、总像素约 830 万以内：2K 方图直接出 2048×2048，4K 的 16:9 出 3840×2160、方图出 2880×2880。表里的 4K 尺寸超出这个上限的部分由网关放大补齐（16:9 每边约 7%，越接近方形放大越多）；想拿到原生像素，size 直接写上限以内的像素尺寸，例如 3840x2160。
• 原生出图的档位只走原生线路：线路忙时任务排队等候，实在出不了图就失败并全额退款，不会拿 1K 图放大来交差。
• 1K 偶尔由备用线路完成，这时 quality 不一定生效。

图生图与参考图

• 传 image（一张）或 images（多张，最多 8 张，多出的不用）就是图生图，在提示词里写清楚要怎么改。也可以调用 POST /v1/images/edits，参数相同。
• 两个接口都只收 JSON 请求体，不支持 multipart 上传文件，所以 OpenAI SDK 的 images.edit() 不能直接用，请按下面的示例传链接或 base64。
• 每张参考图可以是公网图片链接（http / https）、data: URI 或纯 base64，单张不超过 16MB，JPEG、PNG、WebP 等常见格式都可以。
• 链接要能直接下载到图片本身，不能是网页、需要登录或有防盗链的地址。读不到的参考图会在提交时直接返回 400，写明是哪一张、什么原因，不建任务、不扣费。
• 输出比例由 size 决定，不跟随参考图；想保持原图比例，就把 size 设成和原图一样的比例。
• 参考图由我们代为托管，保留 7 天。

两张参考图的图生图

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "保留画面里的人物，把背景换成夜晚的海边，加上暖色的灯串", "images": ["https://example.com/people.jpg", "https://example.com/beach.jpg"], "size": "3:4", "resolution": "2K"}'

任务状态与返回字段

GET /v1/images/jobs/{id} 返回的状态如下，每个字段的说明见 异步任务。建议每 2–3 秒查一次，或者用 Webhook。

同一个账号最多 50 个任务同时生成，更多的任务按提交顺序排队；排队超过 15 分钟还没开始的任务会自动失败并全额退款。任务记录保留 3 天，图片链接保留 15 天。

出图时间

从提交到拿到结果：1K 通常 20–60 秒；2K 和 4K 是原生出图，通常 30–120 秒。图生图和多张参考图会更久，个别任务在自动换线重试时要几分钟。

近 7 天真实调用：中位 25 秒，90% 在 40 秒 内完成。

错误与退款

提交时出错会直接返回 HTTP 4xx / 5xx，不建任务、不扣费；提交成功后的失败写在查询结果里，预扣的积分全额退回。全部错误码见 错误码。

提交时返回的错误

任务失败（status 为 failed）

用 Webhook 代替轮询

提交时加上 callback_url，任务一结束（成功或失败），网关就把和查询接口完全一样的结果推送到这个地址，带签名，失败会自动重试。也可以在控制台「设置 → Webhook」里配一个账户级地址。 Webhook 文档 →

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "极简风格的产品图：浅色背景上的一只白色陶瓷杯，柔和的侧光", "size": "1:1", "callback_url": "https://your-domain.com/webhook"}'