gpt-image-2.5-flare-c 图片编辑

POSThttps://api.apizt.com/v1/images/edits在线调试 →
▼Authorization

在 Header 中添加 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。

通过 apizt 调用 gpt-image-2.5-flare-c 编辑上传的图像。当前目录将本型号标为 OpenAI 图片生成与图片编辑接口,-c 是独立网关型号;可返回 URL 或 Base64,具体分组能力以控制台为准。 本页示例传入 model、prompt 与上传的 image,不沿用原生型号的尺寸或质量枚举。

协议参考:官方 API 文档。模型 ID 与网关地址使用 apizt 当前目录公布的值。

请求参数

Header 参数
Authorizationstring
必需
示例: Bearer YOUR_API_KEY
Acceptstring
可选
示例: application/json

由客户端自动生成 multipart/form-data 的 boundary。使用 FormData、requests 或 curl 上传文件时,不要手动设置 Content-Type。

Body 参数 multipart/form-data
modelstring
必需
模型完整 ID。示例: gpt-image-2.5-flare-c
promptstring
必需
描述需要生成或编辑的图像。
imagefile
必需
上传要编辑的图像文件。示例: reference.png
示例
{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-c",
  "prompt": "将背景改为海滩,保留主体外观"
}

请求示例代码

curl --request POST 'https://api.apizt.com/v1/images/edits' \
  --header "Authorization: Bearer $tokenba_API_KEY" \
  --form 'model=gpt-image-2.5-flare-c' \
  --form 'prompt=将背景改为海滩,保留主体外观' \
  --form '[email protected]'
const fs = require("node:fs/promises");

(async () => {
  const body = new FormData();
  body.append("model", "gpt-image-2.5-flare-c");
  body.append("prompt", "将背景改为海滩,保留主体外观");
  body.append("image", new Blob([await fs.readFile("reference.png")]), "reference.png");
  const response = await fetch("https://api.apizt.com/v1/images/edits", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.tokenba_API_KEY },
    body
  });
  console.log(response.status, await response.text());
})().catch(console.error);
import os
from contextlib import ExitStack
import requests

with ExitStack() as stack:
    files = {
        'image': ('reference.png', stack.enter_context(open('reference.png', "rb"))),
    }
    response = requests.post(
        'https://api.apizt.com/v1/images/edits',
        headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["tokenba_API_KEY"]},
        data={'model': 'gpt-image-2.5-flare-c', 'prompt': '将背景改为海滩,保留主体外观'},
        files=files,
        timeout=600,
    )
    response.raise_for_status()
    print(response.json())
POST https://api.apizt.com/v1/images/edits HTTP/1.1
Authorization: Bearer {{tokenba_API_KEY}}
Content-Type: multipart/form-data; boundary=tokenba-example

--tokenba-example
Content-Disposition: form-data; name="model"

gpt-image-2.5-flare-c
--tokenba-example
Content-Disposition: form-data; name="prompt"

将背景改为海滩,保留主体外观
--tokenba-example
Content-Disposition: form-data; name="image"; filename="reference.png"
Content-Type: image/png

< ./reference.png
--tokenba-example--

返回响应

以下为协议结构示意,时间与结果为占位值,不是实际调用记录。

响应参数 application/json
createdinteger
必需
响应创建时间,Unix 秒级时间戳。
dataarray [object]
必需
图像结果列表。
data[].b64_jsonstring
可选
Base64 编码的图像数据,解码后保存为图像文件。
data[].urlstring
可选
按返回模式提供的图片地址,请及时保存。
usageobject
可选
模型返回的用量信息;字段由当前模型决定。
示例
{
  "created": 1760000000,
  "data": [
    {
      "b64_json": "BASE64_IMAGE_DATA"
    }
  ]
}

示例先设置环境变量 tokenba_API_KEY。JavaScript 使用 Node.js 20+,Python 安装 requests。文件名和示例图片地址请替换为自己的值。

当前模型与版本

依据 apizt 价格页,同步于 。以下型号按目录声明的协议与本页用途筛选;不代表所有参数和功能通用。切换前请核对型号说明、令牌分组与参数差异。Gemini 原生接口需同时替换 URL 中的模型 ID。

模型 ID能力标签支持分组
gpt-image-2.5-sunburst绘画,dall-e-3格式
分组(4)

Azure-Gpt-4、Azure-Gpt-5、Openai-Gpt-1、Openai-Gpt-2

gpt-image-2.5-flare绘画,dall-e-3格式
分组(4)

Azure-Gpt-4、Azure-Gpt-5、Openai-Gpt-1、Openai-Gpt-2

gpt-image-2.5-sunburst-c绘画,dall-e-3格式
分组(3)

Gpt-Image-1、Gpt-Image-2、Gpt-Image-3

gpt-image-2.5-flare-c绘画,dall-e-3格式
分组(3)

Gpt-Image-1、Gpt-Image-2、Gpt-Image-3

gpt-image-2绘画,dall-e-3格式
分组(8)

Azure-Gpt-2、Azure-Gpt-3、Azure-Gpt-4、Azure-Gpt-5、Codex-Gpt-2、Codex-Gpt-3、Openai-Gpt-1、Openai-Gpt-2

gpt-image-2-c绘画
分组(3)

Gpt-Image-1、Gpt-Image-2、Gpt-Image-3

gpt-image-1.5dall-e-3格式,绘画
分组(7)

Azure-Gpt-1、Azure-Gpt-2、Azure-Gpt-3、Azure-Gpt-4、Azure-Gpt-5、Openai-Gpt-1、Openai-Gpt-2

gpt-image-1绘画,dall-e-3格式
分组(7)

Azure-Gpt-1、Azure-Gpt-2、Azure-Gpt-3、Azure-Gpt-4、Azure-Gpt-5、Openai-Gpt-1、Openai-Gpt-2

共列入 11 个候选型号。查看完整模型、版本与接口目录。