1. 图片生成（Images）
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  1. 图片生成（Images）

GPT-image2异步接口格式

开发中
POST
https://xibapi.com/v1/videos

gpt-image-2 接口文档（/v1/videos 视频接口格式）#

接口地址#

POST /v1/videos

功能说明#

通过 /v1/videos 接口调用 GPT 图片生成能力（与视频生成共用接口，通过 model 参数区分），支持文生图和图生图两种模式，采用异步任务方式，先提交返回任务 ID，再轮询获取结果。
画幅 / 宽高比：支持三种控制方式：
1.
aspect_ratio 传入固定比例字符串（如 9:16、16:9 等），精确控制输出比例
2.
size 传入像素尺寸字符串（如 "1280x720"、"1456x624"）——与 aspect_ratio 二选一，不需要同时传
3.
传 "auto"，或两个参数均不传——两者等价，均根据提示词内容自动推断，无固定比例；提示词中若写明了比例（如"竖屏 9:16"），模型也会据此生成
分辨率档位（gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst 用参数选档，见下文「分辨率控制」）：
旧档 gpt-image-2 / gpt-image-2-2K / gpt-image-2-4K：档位写在 model 里
gpt-image-2.5：仅 1K，不要传 2K / 4K
gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst：同一模型出 1K / 2K / 4K，用 size 像素，或 aspect_ratio + image_size / resolution；二者调用方式相同

支持的模型#

model 参数分辨率说明
gpt-image-21KGPT 图片生成（标准档）
gpt-image-2-2K2K2K 档，档位写在模型名里
gpt-image-2-4K4K4K 档，档位写在模型名里
gpt-image-2.5仅 1K新版标准档；不支持 2K / 4K
gpt-image-2.5-flare1K / 2K / 4K用参数选分辨率，不要换模型名
gpt-image-2.5-sunburst1K / 2K / 4K调用方式与 gpt-image-2.5-flare 相同
以上均走同一套 /v1/videos 异步流程，仅 model 与分辨率控档方式不同；计费与渠道路由以 model 区分。

请求头#

参数名类型必填说明
Authorizationstring是Bearer YOUR_API_KEY
Content-Typestring是application/json

请求参数#

参数名类型必填说明
modelstring是模型名称，见上表。大小写须与上表一致（2K/4K 为大写 K；gpt-image-2.5 系列中间是点号）
promptstring是文本提示词
aspect_ratiostring否宽高比。传固定比例字符串（见下表）则精确控制；传 "auto" 或不传则根据提示词自动推断。与 size 二选一
sizestring否像素尺寸，格式 "宽x高"（如 "1280x720"、"1456x624"、"3696x1584"）。按对照表选 1K / 2K / 4K 列即可直接出对应分辨率。与 aspect_ratio 二选一
image_sizestring否分辨率档位：1K、2K、4K（大写 K）。与 resolution 完全等价，只传其中一个。配合 aspect_ratio 使用；gpt-image-2.5 仅允许 1K（可不传，默认 1K）
resolutionstring否与 image_size 通用、等价，取值同样是 1K / 2K / 4K。不要与 image_size 同时传不同值
imagesstring[]否参考图片数组（支持 Base64 或 URL），最多 8 张。传此参数为图生图模式，不传或传空数组为文生图模式

aspect_ratio 支持的值#

值方向适用场景
auto自动不指定比例，根据提示词内容自动推断（与不传等价）
1:1正方形通用、社交媒体
16:9横向（宽屏）横屏内容、PC 端
9:16竖向短视频、手机竖屏
4:3横向传统屏幕
3:4竖向竖屏内容
3:2横向摄影常用
2:3竖向竖版海报
5:4横向大幅横图
4:5竖向Instagram 竖图
21:9超宽横向影院宽幅

比例与 size 对照#

gpt-image-2 / gpt-image-2-2K / gpt-image-2-4K：按 model 档位 选对应列。
gpt-image-2.5：只能用 1K 列。
gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst：三列都可用，见下方「分辨率控制」。
比例1K2K4K
1:11024x10242048x20482880x2880
16:91280x7202560x14403840x2160
9:16720x12801440x25602160x3840
3:21248x8322496x16643504x2336
2:3832x12481664x24962336x3504
4:31152x8642304x17283264x2448
3:4864x11521728x23042448x3264
5:41120x8962240x17923200x2560
4:5896x11201792x22402560x3200
21:91456x6243024x12963696x1584

gpt-image-2.5 / gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst 分辨率控制#

image_size 与 resolution 是通用字段，语义完全相同，取值均为 1K / 2K / 4K（大写 K），只传其中一个。
模型可用档位说明
gpt-image-2.5仅 1K不传档位即 1K；不要传 2K / 4K；size 只取上表 1K 列
gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst1K / 2K / 4K调用方式相同；用下面两种方式选档，不要改成带 -2K / -4K 后缀的模型名
方式一：size 直接传目标像素（与 aspect_ratio 二选一）
按上表选对应列的 "宽x高"，像素本身就决定了 1K / 2K / 4K，不必再传 image_size / resolution。例如 "size": "1456x624" 为 21:9 的 1K，2K 用 "3024x1296"，4K 用 "3696x1584"。gpt-image-2.5 只能传 1K 列。
方式二：aspect_ratio + image_size 或 resolution
aspect_ratio 传固定比例（如 "21:9"）；档位用 image_size 或 resolution（二者等价）。例如 "aspect_ratio": "21:9" + "image_size": "4K" 即为 21:9 的 4K。gpt-image-2.5 档位只能是 1K 或不传。
宽高比 / 分辨率控制方式对比
方式用法效果
像素尺寸"size": "1456x624" 或 "size": "3696x1584"直接按像素出 1K / 2K / 4K，与 aspect_ratio 二选一
比例 + 档位"aspect_ratio": "21:9" + "image_size" / "resolution"比例与分辨率分开传；两字段通用等价
固定比例"aspect_ratio": "9:16"精确输出指定比例；旧档分辨率看 model，flare / sunburst 可再加 image_size / resolution
自动推断"aspect_ratio": "auto" 或两者均不传根据提示词内容自动决定，无固定比例
提示词描述不传或传 "auto"，prompt 中写明比例模型从提示词中读取比例并遵循

images 数组元素传法#

方式示例
图片 URL"https://example.com/reference.jpg"
Base64"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg..."
注意：传入图片 URL 时，网关会自动将其下载并转为 Base64 后发给上游，请确保 URL 为可公网访问的图片直链。

请求示例#

文生图 — 固定比例#

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "生成抖音带货风格主图，主体 xxx",
  "aspect_ratio": "9:16"
}
gpt-image-2.5 同用法，仅 1K。旧档 2K/4K 把 model 改成 gpt-image-2-2K / gpt-image-2-4K。不传或 "auto" 则按提示词自动推断比例。

文生图 — size 像素（flare / sunburst 选 1K / 2K / 4K）#

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "做个广告",
  "size": "1456x624"
}
对照表 1K 列即 1K；2K 用 "3024x1296"，4K 用 "3696x1584"。gpt-image-2.5 只能用 1K 列。gpt-image-2.5-sunburst 把 model 换掉即可。

文生图 — 比例 + 分辨率（flare / sunburst）#

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "做个广告",
  "aspect_ratio": "21:9",
  "image_size": "4K"
}
image_size 与 resolution 等价，只传一个。gpt-image-2.5-sunburst 把 model 换掉即可。

图生图#

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "做个广告",
  "aspect_ratio": "21:9",
  "image_size": "4K",
  "images": [
    "https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png"
  ]
}
images 也可传 Base64（data:image/jpeg;base64,...）。不传或空数组为文生图。

响应参数#

图片任务也走 /v1/videos，object 固定为 "video"。完成态图片地址在顶层 url，同时也会写在 metadata.image_url / metadata.image，三者同值。
参数名类型说明
idstring任务 ID，格式：task_xxxx
objectstring固定值：video（图片任务也是，类型看 model）
modelstring使用的模型名称
statusstring任务状态：queued（排队中）、in_progress（处理中）、completed（已完成）、failed（失败）
progressnumber任务进度，0–100
created_atnumber创建时间戳（秒）
completed_atnumber完成时间戳（秒），仅在 completed 或 failed 状态返回
urlstring生成的图片 URL，仅 completed 返回
metadataobject完成态结果；见下表
metadata.image_urlstring与顶层 url 同值，仅 completed 返回
metadata.imagestring与顶层 url 同值，可能同时存在
errorobject错误信息，仅在 failed 状态返回
error.messagestring失败原因描述
error.codestring错误码，如 upstream_error

响应示例#

提交成功（排队中）#

{
  "id": "task_1776831820897",
  "object": "video",
  "model": "gpt-image-2",
  "status": "queued",
  "progress": 0,
  "created_at": 1709876543
}

任务处理中#

{
  "id": "task_1776831820897",
  "object": "video",
  "model": "gpt-image-2",
  "status": "in_progress",
  "progress": 10,
  "created_at": 1709876543
}

任务完成#

{
  "id": "task_1776831820897",
  "object": "video",
  "model": "gpt-image-2",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "created_at": 1709876543,
  "completed_at": 1709876598,
  "url": "https://example.com/uploads/gpt-images/task_1776831820897.png",
  "metadata": {
    "image": "https://example.com/uploads/gpt-images/task_1776831820897.png",
    "image_url": "https://example.com/uploads/gpt-images/task_1776831820897.png"
  }
}

任务失败#

{
  "id": "task_1776831820897",
  "object": "video",
  "model": "gpt-image-2",
  "status": "failed",
  "created_at": 1718123456,
  "completed_at": 1718123456,
  "progress": 100,
  "error": {
    "message": "上游任务失败原因",
    "code": "upstream_error"
  }
}

任务查询接口#

接口地址#

GET /v1/videos/{task_id}

请求示例#

响应说明#

返回字段与提交接口一致，根据 status 字段判断任务是否完成：
queued / in_progress：任务未完成，继续轮询
completed：任务完成，从顶层 url（或 metadata.image_url）获取图片地址
failed：任务失败，从 error.message 获取错误原因

注意事项#

1.
接口复用：GPT 图片生成使用 /v1/videos 接口，与视频生成共用，通过 model 参数区分；支持 gpt-image-2、gpt-image-2-2K、gpt-image-2-4K、gpt-image-2.5、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst
2.
参数位置：aspect_ratio、size、image_size、resolution、images 均为顶层字段，直接放在请求体根对象中
3.
宽高比 / 分辨率：
传 size（如 "1456x624"、"3696x1584"）→ 直接按像素出 1K / 2K / 4K，与 aspect_ratio 二选一，取值见上表
传 aspect_ratio + image_size 或 resolution → 比例与档位分开控制；image_size 与 resolution 通用等价（1K/2K/4K），只传一个
传 "auto" 或不传 aspect_ratio/size → 完全等价，根据提示词内容自动推断；提示词中若描述了比例，模型会据此生成
gpt-image-2.5 仅 1K；gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst 才支持用参数选 2K / 4K
4.
参考图片格式：支持 JPEG、PNG、WEBP 格式
5.
参考图片来源：支持两种格式
Base64 格式：需包含完整的 Data URL 前缀（如：data:image/jpeg;base64,）
URL 格式：直接传入可访问的图片 URL 地址
6.
任务模式：
不传 images 或传空数组 = 文生图模式
images 包含图片（Base64 或 URL）= 图生图模式
7.
异步处理：接口返回任务 ID 后，轮询 GET /v1/videos/{task_id}，建议间隔 2~5 秒。completed 读顶层 url（与 metadata.image_url 同值）
8.
图片有效期：生成的图片地址有效期为 5 小时，请及时下载保存

请求参数

Header 参数

Body 参数application/json必填

示例
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "根据图片做一个广告",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "images": [
    "https://xxx.cc/xxx.jpg",
    "https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png"
  ]
}

请求示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location 'https://xibapi.com/v1/videos' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "根据图片做一个广告",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "images": [
    "https://xxx.cc/xxx.jpg",
    "https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png"
  ]
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Bodyapplication/json

示例
{}
修改于 2026-09-09 09:03:09
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