# gpt-image-1-mini API 本文介绍 `gpt-image-1-mini` 模型调用 API 的输入输出参数，供您使用接口时查阅字段含义。 --- ## 请求参数 ### 请求体 | 字段名 | 类型 | 是否必须 | 默认值 | 描述 | | ------------------- | ------ | -------- | ------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | prompt | string | 必须 | - | 提示词 | | model | string | 必须 | - | 本次请求使用的模型名称，此处为 `gpt-image-1-mini`。 | | n | int | 可选 | 1 | 生成图片数量，取值范围为 1~10 | | size | string | 可选 | `1024x1536` | 分辨率。支持 `1024x1024`、`1024x1536`、`1536x1024`。 | | quality | string | 可选 | - | 图片质量，支持 `low`、`medium`、`high`；质量越高耗时越长。 | | background | string | 可选 | `auto` | 背景透明度，支持 `transparent`（透明）、`opaque`（不透明）、`auto`（自动）。设为 `transparent` 时需配合 `output_format=png`。| | moderation | string | 可选 | `auto` | 内容审核级别，支持 `auto`（默认）、`low`（宽松）。 | | output_format | string | 可选 | `png` | 输出图片格式，支持 `png`、`jpeg`。 | | output_compression | int | 可选 | - | 图片压缩强度，取值 0~100；`0` 为不压缩，`100` 为最大压缩。仅对 `jpeg` 格式生效。 | | user | string | 可选 | - | 终端用户标识符，透传给上游用于滥用检测，不影响生成结果。 | ## 响应参数 | 字段名 | 类型 | 描述 | | ----------------------------------------- | --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | created | `integer` | 本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）。 | | background | `string` | 本次生成图片的背景类型，与请求参数 `background` 对应，如 `opaque`、`transparent`。 | | output_format | `string` | 本次生成图片的格式，与请求参数 `output_format` 对应，如 `png`、`jpeg`。 | | quality | `string` | 本次生成图片的质量，与请求参数 `quality` 对应，如 `low`、`medium`、`high`。 | | size | `string` | 本次生成图片的分辨率，与请求参数 `size` 对应，如 `1024x1024`。 | | data | `array` | 输出图像的信息，gpt-image-1-mini 模型返回的是 base64 数据。
• `b64_json`：base64 编码的图片数据，解码后即为原始图片文件。 | | usage | `object` | 本次请求的 token 用量。 | | usage.input_tokens | `integer` | 输入消耗的 token 总数。 | | usage.input_tokens_details.text_tokens | `integer` | 输入中文字 prompt 消耗的 token 数。 | | usage.input_tokens_details.image_tokens | `integer` | 输入中图片消耗的 token 数（图片编辑接口传入图片时有值，纯文字生图时为 0）。 | | usage.output_tokens | `integer` | 输出消耗的 token 总数。 | | usage.output_tokens_details.image_tokens | `integer` | 输出图片消耗的 token 数。 | | usage.total_tokens | `integer` | 本次请求消耗的 token 总数。 | | error | `Object` | 错误信息对象 | | error.code | `string` | 错误码 | | error.message | `string` | 错误提示信息 | | error.param | `string` | 请求 id | ## 示例 ### OPENAI 兼容接口 `POST https://api.modelverse.cn/v1/images/generations` #### 同步请求 #### curl ```bash curl --location 'https://api.modelverse.cn/v1/images/generations' \ --header "Authorization: Bearer $MODELVERSE_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "gpt-image-1-mini", "prompt": "a beautiful flower", "size": "1024x1024", "quality": "high", "output_format": "png", "output_compression": 100 }' ``` #### python ```python import os, base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.modelverse.cn/v1", api_key=os.getenv("MODELVERSE_API_KEY", "YOUR_API_KEY") ) res = client.images.generate( model="gpt-image-1-mini", prompt="a beautiful flower", size="1024x1024", quality="high", ) # gpt-image-1-mini 返回 base64 数据 image_b64 = res.data[0].b64_json raw = image_b64.split(",")[-1] if image_b64.startswith("data:") else image_b64 with open("image.png", "wb") as f: f.write(base64.b64decode(raw)) print("Saved to image.png") ``` ### 图片编辑 `POST https://api.modelverse.cn/v1/images/edits` 使用 multipart/form-data 传参，至少包含待编辑图片 `image`（可选 `mask`）、以及 `model`、`prompt` 等字段；其余参数如 `size`、`quality`、`output_format`、`output_compression` 与生成接口一致。 > **mask 说明**：mask 为可选参数，用于指定图片中需要编辑的区域（透明区域=需要编辑，不透明区域=保留）。使用时需满足以下两个条件： > 1. 必须为 **PNG 格式且包含 alpha 通道（RGBA 模式）**，普通 RGB 的 PNG 或 JPEG 不支持； > 2. 尺寸必须与原图 `image` **完全一致**。 #### curl ```bash curl --location 'https://api.modelverse.cn/v1/images/edits' \ --header "Authorization: Bearer $MODELVERSE_API_KEY" \ -F "image=@/path/to/your/image.png" \ -F "mask=@/path/to/your/mask.png" \ -F "model=gpt-image-1-mini" \ -F "prompt=Add a beach ball in the center" \ -F "size=1024x1024" \ -F "n=1" \ -F "quality=high" \ -F "output_format=png" \ -F "output_compression=100" ``` #### python ```python import os, base64, requests url = "https://api.modelverse.cn/v1/images/edits" headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('MODELVERSE_API_KEY', '$MODELVERSE_API_KEY')}"} files = { "image": ("beach.png", open("beach.png", "rb"), "image/png"), # 可选：提供 mask 来限定编辑区域 # "mask": ("mask.png", open("mask.png", "rb"), "image/png"), } data = { "model": "gpt-image-1-mini", "prompt": "Add a beach ball in the center", "size": "1024x1024", "n": "1", "quality": "high", "output_format": "png", "output_compression": "100", } r = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data) r.raise_for_status() resp = r.json() image_b64 = resp["data"][0]["b64_json"] raw = image_b64.split(",")[-1] if image_b64.startswith("data:") else image_b64 with open("edit.png", "wb") as f: f.write(base64.b64decode(raw)) print("Saved to edit.png") ``` ### 响应 ```json { "created": 1748484857, "background": "opaque", "output_format": "png", "quality": "low", "size": "1024x1024", "data": [ { "b64_json": "{image_base64_string}" } ], "usage": { "total_tokens": 280, "input_tokens": 8, "output_tokens": 272, "input_tokens_details": { "image_tokens": 0, "text_tokens": 8 }, "output_tokens_details": { "image_tokens": 272, "text_tokens": 0 } } } ``` ```json { "error": { "message": "error_message", "type": "error_type", "param": "request_id", "code": "error_code" } } ```