GPT-Image-2 API: Genera e modifica immagini da $0.02 — Accesso più economico disponibile

OpenAI ha appena rilasciato GPT-Image-2, il suo nuovo model di punta per image generation e editing. Lo abbiamo aggiunto a Smart AIPI lo stesso giorno. Usa il model ID gpt-image-2 in qualsiasi chiamata a /v1/images/generations o /v1/images/edits — nessuna modifica alla configurazione, nessun redeployment, stessa API key.

Di seguito: cosa è cambiato davvero rispetto a gpt-image-1.5, perché le modifiche multi-reference + mask inpainting contano in produzione, il pricing esatto e codice funzionante in quattro linguaggi.

Perché GPT-Image-2 è diverso

GPT-Image-2 è il primo image model OpenAI che è davvero pratico da distribuire per workflow creativi seri — non solo demo una tantum. Quattro cambiamenti concreti di capability guidano questo:

• Risoluzione 4K nativa. GPT-Image-2 accetta qualsiasi dimensione fino a 3840×2160 (4K landscape) o 2160×3840 (4K portrait), rispetto al limite di 1536×1024 di gpt-image-1.5. È un salto di 7,5× nel numero massimo di pixel in output. Ora puoi generare hero image pronte per la produzione, poster di qualità da stampa e still cinematografici in una sola tool call.
• Risoluzioni free-form. I precedenti model gpt-image ti bloccavano su tre preset (square, landscape, portrait). GPT-Image-2 accetta qualsiasi WxH in cui entrambi i lati siano multipli di 16, lato massimo ≤ 3840px, pixel totali tra 655.360 e 8.294.400 e rapporto lato lungo/lato corto ≤ 3:1. Questo copre migliaia di aspect ratio — banner, social crop, app icon, copertine di libri, frame cinematografici.
• Elaborazione reference ad alta fedeltà di default. Il vecchio flag input_fidelity: "high" è ora sempre attivo. Ogni immagine reference che passi viene elaborata in dettaglio completo — i logo del brand restano nitidi, le texture dei prodotti sopravvivono alle modifiche, i volti dei personaggi restano riconoscibili tra un turno e l'altro. Non c'è trade-off qualità/velocità da regolare.
• Draft a bassa qualità più veloci. quality: "low" a 1024×1024 costa $0.003 tramite Smart AIPI e restituisce il risultato in circa 20–40 secondi. È abbastanza economico da poterlo scartare — ideale per esplorare prompt e per preview UI prima di passare a un render high-quality da $0.10+.

Pricing: 50% in meno rispetto a OpenAI diretto

Il pricing diretto di OpenAI per GPT-Image-2 a 1024×1024 è $0.006 low / $0.053 medium / $0.211 high. Le dimensioni non quadrate (1024×1536, 1536×1024) costano 1,5× rispetto alla tariffa square.

Attraverso Smart AIPI, ogni tier costa esattamente il 50% del prezzo retail OpenAI:

Un tipico ciclo di iterazione creativa — 10 draft low-quality a 1024×1024, poi un render finale high-quality 1536×1024 — costa $0.19 tramite Smart AIPI contro $0.38 direttamente da OpenAI. Scalalo a uno studio che produce 100 di questi cicli al giorno e risparmi $570 al mese senza alcuno sforzo.

Nessun altro provider offre GPT-Image-2 a questo sconto. OpenRouter applica il pricing OpenAI diretto più un margine. Fal, Replicate e Vertex non ospitano affatto model OpenAI. Smart AIPI aggrega la capacità immagini dell'abbonamento ChatGPT Business e trasferisce il risparmio direttamente all'utente.

Modifiche multi-reference: workflow creativi componibili

Il edit endpoint di GPT-Image-2 accetta più immagini reference in una singola chiamata. È questa capability che sblocca workflow creativi reali — compositi di prodotto, personaggi coerenti con il brand tra scene diverse, generazione di collage.

Smart AIPI supporta tutti i modi in cui l'SDK ufficiale OpenAI li invia:

Python SDK (multipart con 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="Cesto regalo fotorealistico 'Relax & Unwind' con un nastro, contenente gli articoli presenti nelle immagini reference.",
)

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

JSON API (array di stringhe base64)

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": "Cesto regalo contenente tutti gli articoli presenti nelle reference",
    "image": ["<base64-png-1>", "<base64-png-2>", "<base64-png-3>"]
  }'

curl multipart (funzionano sia image[] sia image ripetuto)

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=Cesto regalo con tutti gli articoli referenziati"

Mask Inpainting: modifiche chirurgiche

Passa un mask insieme a image per limitare le modifiche a una regione specifica. I pixel bianchi nella mask indicano le aree da riscrivere; i pixel neri vengono preservati invariati.

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=Sostituisci la piscina con un galleggiante a forma di fenicottero"

I requisiti del formato mask: stessa dimensione in pixel dell'immagine principale, PNG con canale alpha, ≤ 50MB. Se la mask sorgente è RGB senza trasparenza, la documentazione OpenAI include uno snippet PIL di 10 righe che aggiunge un canale alpha dai valori in scala di grigi.

Generazione: richiesta 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": "Una tazza da caffè fotorealistica su un tavolo di quercia consumato",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }'

La risposta è una shape OpenAI standard — { "created": ..., "data": [{ "b64_json": "..." }] }. Fai il base64-decode di b64_json per ottenere i byte PNG.

Formati di output: PNG, JPEG, WebP

Usa output_format per controllare il container. JPEG ritorna sensibilmente più velocemente di PNG ed è il default giusto quando la latenza conta più della fedeltà lossless. Abbina JPEG o WebP con output_compression (0–100) per regolare la dimensione del file.

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

Parametri supportati (v1/images/generations & v1/images/edits)

• model — gpt-image-2 (default), gpt-image-1.5, gpt-image-1, gpt-image-1-mini. I legacy alias dall-e, dall-e-3, gpt-image, gpt-image-latest mappano tutti a gpt-image-2.
• prompt — istruzione testuale richiesta.
• n — batch size, 1–10. Smart AIPI esegue il loop lato server perché il Codex image tool produce una sola immagine per chiamata.
• size — auto o qualsiasi WxH che soddisfi i vincoli di gpt-image-2 (multipli di 16, lati ≤ 3840, 655.360 ≤ pixel ≤ 8.294.400, long:short ≤ 3:1).
• quality — low / medium / high / auto (default medium).
• output_format — png (default) / jpeg / webp.
• output_compression — 0–100, solo jpeg/webp.
• background — auto / opaque. La trasparenza non è supportata da gpt-image-2; usa gpt-image-1.5 se ti serve.
• moderation — auto (default) / low.
• image (solo edits) — singola stringa base64 o array di stringhe base64 (JSON) / parti multipart image o image[].
• mask (solo edits) — singola stringa base64 (JSON) / file multipart. Bianco=modifica, nero=preserva.

Shape della risposta

Identica alla response OpenAI di /v1/images. Viene aggiunto opzionalmente un campo: se il backend Codex emette un revised_prompt, Smart AIPI lo espone su ogni image item.

{
  "created": 1777064910,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgo...",
      "revised_prompt": "Una tazza da caffè fotorealistica dettagliata..."
    }
  ]
}

Inizia subito

1. Registrati su smartaipi.com/signup (crediti gratuiti, nessuna carta di credito)
2. Crea una API key nella dashboard
3. Imposta il tuo base URL su https://api.smartaipi.com/v1
4. Usa il model gpt-image-2

Stessa shape API compatibile con OpenAI, stesso codice Python / JavaScript / curl, stessi tool di image generation — ora con il nuovo flagship image model di OpenAI, a metà prezzo.