GPT-Image-2 API : générez et modifiez des images à partir de 0,02 $ — l’accès le moins cher disponible

OpenAI vient de publier GPT-Image-2, son nouveau modèle phare pour la génération et l’édition d’images. Nous l’avons ajouté à Smart AIPI le même jour. Utilisez le model ID gpt-image-2 dans n’importe quel appel /v1/images/generations ou /v1/images/edits — aucun changement de configuration, aucun redéploiement, même API key.

Ci-dessous : ce qui change réellement par rapport à gpt-image-1.5, pourquoi les edits multi-reference + mask inpainting sont importants en production, le pricing exact, et du code fonctionnel dans quatre langages.

Ce qui différencie GPT-Image-2

GPT-Image-2 est le premier modèle image d’OpenAI suffisamment pratique pour des workflows créatifs sérieux — pas seulement pour des demos ponctuelles. Quatre évolutions concrètes rendent cela possible :

• Résolution native 4K. GPT-Image-2 accepte n’importe quelles dimensions jusqu’à 3840×2160 (4K paysage) ou 2160×3840 (4K portrait), contre un plafond de 1536×1024 pour gpt-image-1.5. Cela représente une hausse de 7,5× du nombre maximal de pixels en sortie. Vous pouvez désormais générer en un seul appel des hero images prêtes pour la production, des posters qualité impression et des images cinématographiques.
• Résolutions libres. Les modèles gpt-image précédents vous limitaient à trois presets (square, landscape, portrait). GPT-Image-2 accepte n’importe quelle WxH où les deux bords sont des multiples de 16, avec un bord max ≤ 3840 px, un total de pixels compris entre 655,360 et 8,294,400, et un ratio grand/petit bord ≤ 3:1. Cela couvre des milliers de formats — bannières, recadrages social, icônes d’app, couvertures de livres, frames de film.
• Traitement de référence haute fidélité par défaut. L’ancien flag input_fidelity: "high" est désormais toujours activé. Chaque image de référence que vous fournissez est traitée en pleine précision — les logos de marque restent nets, les textures produit survivent aux edits, les visages des personnages restent reconnaissables d’un tour à l’autre. Il n’y a pas de compromis qualité/vitesse à régler.
• Brouillons basse qualité plus rapides. quality: "low" en 1024×1024 coûte 0,003 $ via Smart AIPI et revient en environ 20 à 40 secondes. C’est assez peu cher pour être jeté — idéal pour explorer des prompt et prévisualiser une UI avant de lancer un rendu haute qualité à 0,10 $ ou plus.

Pricing : 50 % de remise par rapport à OpenAI direct

Le pricing direct d’OpenAI pour GPT-Image-2 en 1024×1024 est de 0,006 $ en low / 0,053 $ en medium / 0,211 $ en high. Les tailles non carrées (1024×1536, 1536×1024) coûtent 1,5× le tarif carré.

Via Smart AIPI, chaque niveau est exactement à 50 % du prix public OpenAI :

Un cycle créatif typique — 10 brouillons basse qualité en 1024×1024, puis un rendu final haute qualité en 1536×1024 — coûte 0,19 $ via Smart AIPI contre 0,38 $ en direct chez OpenAI. À l’échelle d’un studio produisant 100 cycles de ce type par jour, vous économisez 570 $ par mois sans effort.

Aucun autre fournisseur ne propose GPT-Image-2 avec une telle remise. OpenRouter répercute le pricing direct OpenAI plus une marge. Fal, Replicate et Vertex n’hébergent pas les modèles OpenAI. Smart AIPI agrège la capacité image de l’abonnement ChatGPT Business et répercute l’économie directement.

Edits multi-reference : workflows créatifs composables

L’endpoint d’edit de GPT-Image-2 accepte plusieurs images de référence dans un seul appel. C’est cette capacité qui débloque de vrais workflows créatifs — composites produit, personnages cohérents à travers plusieurs scènes, génération de collages.

Smart AIPI prend en charge toutes les formes d’envoi utilisées par le SDK OpenAI officiel :

Python SDK (multipart avec image[])

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.smartaipi.com/v1")

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=[
        open("body-lotion.png", "rb"),
        open("bath-bomb.png",  "rb"),
        open("incense-kit.png","rb"),
        open("soap.png",       "rb"),
    ],
    prompt="Photorealistic gift basket 'Relax & Unwind' with a ribbon, containing the items in the reference images.",
)

with open("gift-basket.png","wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

API JSON (array of base64 strings)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Gift basket containing all the items from the references",
    "image": ["<base64-png-1>", "<base64-png-2>", "<base64-png-3>"]
  }'

curl multipart (image[] et image répété fonctionnent tous deux)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "prompt=Gift basket with all the referenced items"

Mask inpainting : edits chirurgicales

Passez un mask en même temps que image pour limiter les edits à une zone précise. Les pixels blancs du mask indiquent les zones à réécrire ; les pixels noirs sont conservés tels quels.

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@sunlit_lounge.png" \
  -F "[email protected]" \
  -F "prompt=Replace the pool with a flamingo float"

Exigences du format mask : mêmes dimensions en pixels que l’image principale, PNG avec un canal alpha, ≤ 50MB. Si votre mask source est en RGB sans transparence, la documentation OpenAI inclut un snippet PIL de 10 lignes qui ajoute un canal alpha à partir des valeurs en niveaux de gris.

Génération : requête de base

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A photorealistic coffee mug on a weathered oak table",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }'

La réponse a la structure OpenAI standard — { "created": ..., "data": [{ "b64_json": "..." }] }. Décodez b64_json en Base64 pour obtenir les octets PNG.

Formats de sortie : PNG, JPEG, WebP

Utilisez output_format pour contrôler le conteneur. Le JPEG revient nettement plus vite que le PNG et constitue le bon choix par défaut lorsque la latence compte plus que la fidélité sans perte. Combinez JPEG ou WebP avec output_compression (0–100) pour ajuster la taille du fichier.

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "Cinematic landscape, golden hour",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "high",
  "output_format": "jpeg",
  "output_compression": 85
}

Paramètres pris en charge (v1/images/generations & v1/images/edits)

• model — gpt-image-2 (par défaut), gpt-image-1.5, gpt-image-1, gpt-image-1-mini. Les alias hérités dall-e, dall-e-3, gpt-image, gpt-image-latest pointent tous vers gpt-image-2.
• prompt — instruction texte requise.
• n — taille de lot, 1–10. Smart AIPI boucle côté serveur parce que l’outil image de Codex produit une image par appel.
• size — auto ou n’importe quelle WxH respectant les contraintes de gpt-image-2 (multiples de 16, bords ≤ 3840, 655,360 ≤ pixels ≤ 8,294,400, ratio grand:petit ≤ 3:1).
• quality — low / medium / high / auto (par défaut : medium).
• output_format — png (par défaut) / jpeg / webp.
• output_compression — 0–100, uniquement pour jpeg/webp.
• background — auto / opaque. La transparence n’est pas prise en charge par gpt-image-2 ; utilisez gpt-image-1.5 si vous en avez besoin.
• moderation — auto (par défaut) / low.
• image (edits uniquement) — chaîne base64 unique ou tableau de chaînes base64 (mode JSON) / parts de fichier multipart image ou image[].
• mask (edits uniquement) — chaîne base64 unique (JSON) / fichier multipart. Blanc = edit, noir = conserver.

Structure de réponse

Identique à la réponse /v1/images d’OpenAI. Un champ est éventuellement ajouté : si le backend Codex produit un revised_prompt, Smart AIPI l’expose sur chaque image item.

{
  "created": 1777064910,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgo...",
      "revised_prompt": "A detailed photorealistic coffee mug..."
    }
  ]
}

Commencer

1. Inscrivez-vous sur smartaipi.com/signup (crédits gratuits, sans carte bancaire)
2. Créez une API key dans le dashboard
3. Définissez votre base URL sur https://api.smartaipi.com/v1
4. Utilisez le modèle gpt-image-2

Même structure d’API compatible OpenAI, même code Python / JavaScript / curl, mêmes outils de génération d’images — désormais avec le tout dernier modèle image phare d’OpenAI, à moitié prix.