GPT-Image-2 API: Генеруйте та редагуйте зображення від $0.02 — найдешевший доступ, який є

OpenAI щойно випустила GPT-Image-2 — свою нову флагманську модель для генерації та редагування зображень. Ми додали її до Smart AIPI того ж дня. Використовуйте model ID gpt-image-2 у будь-якому виклику /v1/images/generations або /v1/images/edits — без змін у конфігурації, без redeployment, з тим самим API key.

Нижче: що саме змінилося порівняно з gpt-image-1.5, чому multi-reference редагування + mask inpainting важливі для production, точні ціни та робочий код на чотирьох мовах.

Що робить GPT-Image-2 іншим

GPT-Image-2 — перша image model від OpenAI, яку практично використовувати для серйозних creative workflows, а не лише для одноразових демо. Чотири конкретні зміни можливостей дають цей ефект:

• Нативна роздільна здатність 4K. GPT-Image-2 приймає будь-які розміри до 3840×2160 (4K landscape) або 2160×3840 (4K portrait), тоді як у gpt-image-1.5 стеля була 1536×1024. Це зростання максимальної кількості пікселів у 7.5 раза. Тепер ви можете одним викликом generate production-ready hero images, постери друкарської якості та cinematic stills.
• Вільні роздільні здатності. Попередні gpt-image models жорстко прив’язували вас до трьох preset’ів (square, landscape, portrait). GPT-Image-2 приймає будь-який WxH, де обидві сторони кратні 16, max edge ≤ 3840px, загальна кількість пікселів між 655,360 і 8,294,400, а співвідношення довгої сторони до короткої ≤ 3:1. Це покриває тисячі aspect ratios — банери, social crops, app icons, обкладинки книжок, film frames.
• High-fidelity обробка reference image за замовчуванням. Старий прапорець input_fidelity: "high" тепер завжди ввімкнений. Кожне reference image, яке ви передаєте, обробляється у повній деталізації — brand logos лишаються чіткими, текстури продуктів переживають редагування, обличчя персонажів лишаються впізнаваними між ітераціями. Немає trade-off між quality і speed, який потрібно налаштовувати.
• Швидші low-quality чернетки. quality: "low" у 1024×1024 коштує $0.003 через Smart AIPI та повертається приблизно за 20–40 секунд. Це достатньо дешево, щоб без жалю викидати результат — ідеально для prompt exploration та UI previews перед тим, як переходити до high-quality render за $0.10+.

Ціни: 50% від OpenAI direct

OpenAI direct API pricing для GPT-Image-2 у 1024×1024 становить $0.006 low / $0.053 medium / $0.211 high. Не квадратні розміри (1024×1536, 1536×1024) коштують у 1.5 раза більше за square rate.

Через Smart AIPI кожен tier коштує рівно 50% від OpenAI retail:

Типовий цикл creative iteration — 10 low-quality чернеток у 1024×1024, потім один high-quality фінальний render 1536×1024 — коштує $0.19 через Smart AIPI проти $0.38 напряму в OpenAI. Масштабуйте це до студії, яка робить 100 таких циклів на день, і ви економите $570 на місяць без жодних зусиль.

Жоден інший provider не пропонує GPT-Image-2 з такою знижкою. OpenRouter передає OpenAI direct pricing плюс маржу. Fal, Replicate і Vertex взагалі не хостять OpenAI models. Smart AIPI агрегує image capacity з ChatGPT Business subscription і передає економію напряму вам.

Multi-Reference редагування: composable creative workflows

GPT-Image-2 edit endpoint приймає кілька reference images в одному виклику. Саме ця можливість відкриває реальні creative workflows — product composites, персонажі з однаковим стилем у різних сценах, collage generation.

Smart AIPI підтримує всі способи, якими їх надсилає офіційний OpenAI SDK:

Python SDK (multipart з 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))

JSON API (масив 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 (працюють і image[], і повторюване image)

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: точкові редагування

Передайте mask разом із image, щоб обмежити редагування конкретною областю. Білі пікселі в mask означають області, які потрібно переписати; чорні пікселі залишаються без змін.

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"

Вимоги до формату mask: ті самі розміри в пікселях, що й основне зображення, PNG з alpha channel, ≤ 50MB. Якщо ваш вихідний mask — RGB без transparency, OpenAI docs містять 10-рядковий PIL snippet, який додає alpha channel на основі grayscale значень.

Generate: базовий запит

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"
  }'

Відповідь має стандартну структуру OpenAI — { "created": ..., "data": [{ "b64_json": "..." }] }. Виконайте base64-decode b64_json, щоб отримати PNG bytes.

Формати output: PNG, JPEG, WebP

Використовуйте output_format, щоб керувати контейнером. JPEG повертається помітно швидше за PNG і є правильним default, коли latency важливіша за lossless fidelity. Поєднуйте JPEG або WebP з output_compression (0–100), щоб налаштувати розмір файлу.

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

Підтримувані параметри (v1/images/generations & v1/images/edits)

• model — gpt-image-2 (default), gpt-image-1.5, gpt-image-1, gpt-image-1-mini. Legacy aliases dall-e, dall-e-3, gpt-image, gpt-image-latest усі мапляться на gpt-image-2.
• prompt — обов’язкова текстова інструкція.
• n — batch size, 1–10. Smart AIPI виконує цикл на сервері, тому що Codex image tool створює одне зображення за виклик.
• size — auto або будь-який WxH, що відповідає обмеженням gpt-image-2 (кратність 16, сторони ≤ 3840, 655,360 ≤ pixels ≤ 8,294,400, long:short ≤ 3:1).
• quality — low / medium / high / auto (default — medium).
• output_format — png (default) / jpeg / webp.
• output_compression — 0–100, лише для jpeg/webp.
• background — auto / opaque. Transparent не підтримується в gpt-image-2; використовуйте gpt-image-1.5, якщо це потрібно.
• moderation — auto (default) / low.
• image (лише edits) — один base64 string або масив base64 strings (JSON) / multipart file parts image або image[].
• mask (лише edits) — один base64 string (JSON) / multipart file. White=edit, black=preserve.

Структура відповіді

Ідентична відповіді OpenAI /v1/images. За потреби додається одне поле: якщо Codex backend повертає revised_prompt, Smart AIPI показує його в кожному елементі image.

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

Початок роботи

1. Зареєструйтеся на smartaipi.com/signup (free credits, без credit card)
2. Створіть API key у dashboard
3. Встановіть base URL на https://api.smartaipi.com/v1
4. Використовуйте model gpt-image-2

Та сама OpenAI-compatible API shape, той самий Python / JavaScript / curl code, ті самі image-generation tools — тепер із новою флагманською image model від OpenAI, але вдвічі дешевше.