gpt-image-1.5 API

本文介绍 gpt-image-1.5 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-1.5。
n	int	可选	1	生成图片数量，取值范围为 1~4
size	string	可选	”1024x1024”	分辨率。GPT‑image‑1.5 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。相比 1.0 版本，生成速度提升 4 倍，成本降低 20%。
output_format	string	可选	”png”	输出图片格式，支持 png、jpeg、webp。
output_compression	int	可选	100	图片压缩强度，取值 0~100；0 为不压缩，100 为最大压缩。

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）。
data	array	输出图像的信息，包括图像下载的 URL 或 Base64，gpt-image-1.5模型返回的是base64数据。 • 当指定返回生成图像的格式为 url 时，则相应参数的子字段为 url； • 当指定返回生成图像的格式为 b64_json 时，则相应参数的子字段为 b64_json。 注意：链接将在生成后 7 天内失效，请务必及时保存图像。
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

curl --location 'https://api.modelverse.cn/v1/images/generations' \
 --header "Authorization: Bearer $MODELVERSE_API_KEY" \
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --data '{
 "model": "gpt-image-1.5",
 "prompt": "a beautiful flower",
 "size": "1024x1024",
 "quality": "high",
 "output_format": "png",
 "output_compression": 100
 }'

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-1.5",
 prompt="a beautiful flower",
 size="1024x1024",
 quality="high",
)
 
# gpt-image-1.5 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

gpt-image-1.5 支持更精确的局部编辑功能，能够针对特定区域进行修改，同时保持其他区域的构图、色调和人物外观一致，避免整体重绘。

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。

curl

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-1.5" \
 -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

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-1.5",
 "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

{
 "created": 1750667997,
 "data":
 [
 {
 "b64_json": "{image_base64_string}"
 }
 ],
 "usage":
 {
 "total_tokens": 4169,
 "input_tokens": 9,
 "output_tokens": 4160,
 "input_tokens_details":
 {
 "text_tokens": 9
 }
 }
}

{
 "error": {
 "message": "error_message",
 "type": "error_type",
 "param": "request_id",
 "code": "error_code"
 }
}