GPT-Image-2.5 · 이미지-이미지
curl --request POST \
--url https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>'import requests
url = "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits"
headers = {
"Authorization": "<authorization>",
"Content-Type": "<content-type>"
}
response = requests.post(url, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: '<authorization>', 'Content-Type': '<content-type>'}
};
fetch('https://api.gravitex.ai/v1/images/edits', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: <authorization>",
"Content-Type: <content-type>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits"
req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)
req.Header.Add("Authorization", "<authorization>")
req.Header.Add("Content-Type", "<content-type>")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.gravitex.ai/v1/images/edits")
.header("Authorization", "<authorization>")
.header("Content-Type", "<content-type>")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/edits")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = '<authorization>'
request["Content-Type"] = '<content-type>'
response = http.request(request)
puts response.read_bodyimage-2.5
GPT-Image-2.5 · 이미지-이미지
GPT-Image-2.5 Flare / Sunburst · POST /v1/images/edits
POST
/
v1
/
images
/
edits
GPT-Image-2.5 · 이미지-이미지
curl --request POST \
--url https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>'import requests
url = "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits"
headers = {
"Authorization": "<authorization>",
"Content-Type": "<content-type>"
}
response = requests.post(url, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: '<authorization>', 'Content-Type': '<content-type>'}
};
fetch('https://api.gravitex.ai/v1/images/edits', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: <authorization>",
"Content-Type: <content-type>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.gravitex.ai/v1/images/edits"
req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)
req.Header.Add("Authorization", "<authorization>")
req.Header.Add("Content-Type", "<content-type>")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.gravitex.ai/v1/images/edits")
.header("Authorization", "<authorization>")
.header("Content-Type", "<content-type>")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/edits")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = '<authorization>'
request["Content-Type"] = '<content-type>'
response = http.request(request)
puts response.read_body소개
GPT-Image-2.5 Flare와 Sunburst는 참조 이미지와 텍스트 지시를 바탕으로 편집합니다.POST /v1/images/edits는 배경 교체, 색상 변경, 스타일 전환, 부분 리터치 및 다중 참조에 적합합니다.
prompt에 변경 및 유지할 부분을 명확히 작성하고 JSON 이미지 참조 또는 multipart 파일을 전달하세요. 국소 편집은 mask 또는 투명 markup 중 하나만 사용합니다. 빠른 반복에는 Flare, 세부 표현과 편집 정확도에는 Sunburst가 적합합니다.
모델 선택
| 모델 ID | 권장 용도 |
|---|---|
gpt-image-2.5-flare | 빠른 반복 작업과 대화형 생성 |
gpt-image-2.5-sunburst | 세부 묘사, 복잡한 레이아웃 및 정밀 편집 |
인증
string
필수
Bearer $GRAVITEX_API_KEY
string
필수
application/json / multipart/form-data
요청 매개변수
| 매개변수 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
model | string | 필수: gpt-image-2.5-flare 또는 gpt-image-2.5-sunburst |
prompt | string | 필수 생성 설명 또는 편집 지시, 최대 32,000자 |
quality | string | auto / low / medium / high / xhigh / max; 기본 auto |
size | string | auto 또는 WxH, 너비와 높이는 16의 배수. 모델 크기와 픽셀 제한 적용 |
n | integer | 1–10; 기본 1 |
background | string | auto / opaque / transparent; 투명 래스터 출력은 png 또는 webp |
output_format | string | png / jpeg / webp; 기본 png |
output_compression | integer | 0–100, 기본 100; JPEG / WebP 전용 |
moderation | string | auto / low; 기본 auto |
safety_identifier | string | 안정적인 해시 사용자 식별자, 최대 128자; user 대체 |
stream | boolean | 기본 false. true이면 단일 JSON 대신 SSE 이벤트를 읽습니다 |
partial_images | integer | 래스터 스트리밍 전용, 0–3, 기본 0. 요청한 미리보기 수보다 적게 반환될 수 있습니다 |
images / image[] | array / file | JSON 필수: images: [{"image_url": "HTTPS URL 또는 base64 data URI"}]로 하나 이상의 참조 이미지 전달. multipart는 image[] 파일 사용 |
markup | object / file | 첫 번째 참조 이미지용 투명 PNG 오버레이. mask와 동시 사용 불가 |
mask | object / file | 첫 번째 참조 이미지와 크기가 같고 alpha 채널이 있는 PNG 마스크. 완전히 투명한 영역이 편집 대상입니다. 첫 이미지에만 적용되며 markup와 함께 사용 불가 |
images / markup / mask
JSON은images: [{"image_url": "https://..."}] 또는 base64 data URI를 사용합니다. multipart는 image[]로 파일을 업로드합니다. 플랫폼 연동 설명에 따르면 JSON 편집은 multipart로 변환되며 OpenAI file_id 참조는 지원하지 않습니다.
첫 번째 입력 이미지의 방향 보정 후 크기와 일치하는 투명 PNG 마크업 레이어를 사용합니다. 투명 픽셀을 포함해야 합니다. JSON은 markup.image_url, multipart는 markup 파일을 사용합니다. mask와 함께 사용할 수 없습니다.
편집 영역은 mask 또는 markup 중 하나로 지정합니다. JSON은 image_url, multipart는 파일을 사용합니다.
요청 예시
예시는 터미널 환경 변수 GRAVITEX_API_KEY에서 플랫폼 토큰을 읽습니다. 업로드 시 curl -F가 Content-Type과 boundary를 자동 생성하므로 multipart/form-data 헤더를 직접 고정하지 마세요.접근 가능한 HTTPS URL 또는 base64 data URI를 사용하세요. multipart 예시는 공식 이미지를 먼저 다운로드합니다. 플랫폼 연동 설명은 OpenAI file_id 참조를 지원하지 않습니다. 2.6의 과거 상태 코드를 2.5의 보장으로 간주하지 마세요.
JSON
curl https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $GRAVITEX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Change the vase to blue. Keep everything else unchanged.",
"quality": "medium",
"size": "1024x1024",
"images": [
{
"image_url": "https://developers.openai.com/images/platform/guides/image-prompting/kitchen.webp"
}
]
}'
multipart/form-data
curl --fail --location "https://developers.openai.com/images/platform/guides/image-prompting/kitchen.webp" -o kitchen.webp
curl https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $GRAVITEX_API_KEY" \
-F "model=gpt-image-2.5-flare" \
-F "prompt=Change the vase to blue. Keep everything else unchanged." \
-F "image[]=@kitchen.webp"
마크업 편집
curl https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $GRAVITEX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Change the vase to blue. Keep everything else unchanged.",
"quality": "medium",
"size": "1024x1024",
"images": [
{
"image_url": "https://developers.openai.com/images/platform/guides/image-prompting/kitchen.webp"
}
],
"markup": {
"image_url": "https://developers.openai.com/images/platform/guides/image-prompting/markup-vase-overlay-gpt-image-2-6.png"
}
}'
마스크 부분 편집
curl https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $GRAVITEX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Add a pink flamingo float in the masked pool area. Keep the rest of the room unchanged.",
"images": [
{
"image_url": "https://cdn.openai.com/API/docs/images/sunlit_lounge.png"
}
],
"mask": {
"image_url": "https://cdn.openai.com/API/docs/images/mask.png"
},
"quality": "medium"
}'
스트리밍
curl --no-buffer https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $GRAVITEX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Change the vase to blue. Keep everything else unchanged.",
"quality": "medium",
"size": "1024x1024",
"stream": true,
"partial_images": 1,
"images": [
{
"image_url": "https://developers.openai.com/images/platform/guides/image-prompting/kitchen.webp"
}
]
}'
제한 및 참고 사항
size 기본값은 auto입니다. WxH의 각 변은 16의 배수이며 비율은 1:3–3:1 범위입니다. image-2 가이드는 최대 변 3840px, 총 픽셀 655,360–8,294,400을 명시하고 2.5 API 참조도 모델별 제한을 요구합니다. 특히 GIF를 포함한 2.6 예산은 기존 모델 상한을 그대로 적용하지 말고 확인하세요. 공식 Images API JSON 편집은 PNG, JPEG, WebP 참조 1–16장, 각 50MB 미만을 허용합니다. mask는 첫 참조와 크기가 같은 alpha 채널 PNG입니다. 투명 영역은 편집을 유도하지만 픽셀 단위 경계를 보장하지는 않습니다. 게이트웨이가 검증하지 않아도 상위 서비스 제한은 적용됩니다. 이 페이지는 공식 문서에서 명시한 GPT-Image-2.5 사용법을 다룹니다. 2.6의 complexity, GIF, SVG 설명을 2.5에 그대로 적용하지 않습니다. 공통 API schema에 필드가 있다고 모든 모델과 채널이 지원하는 것은 아닙니다.응답 예시
다음은 비스트리밍 응답 구조 예시입니다. 이미지 데이터와 토큰 수는 실제 생성 결과가 아닙니다. b64_json을 디코딩하여 해당 형식으로 저장하고 Base64 텍스트를 이미지 파일로 직접 저장하지 마세요.{
"created": 1794268800,
"data": [
{
"b64_json": "<BASE64_IMAGE_DATA>"
}
],
"usage": {
"input_tokens": 100,
"output_tokens": 824,
"total_tokens": 924
}
}
응답 및 과금
비스트리밍 예시는 b64_json으로 이미지를 반환합니다. response_format=url로 이미지 링크를 기대하지 마세요. 같은 토큰 단가가 이미지당 같은 비용을 뜻하지 않으므로 실제 usage를 확인하세요. data[].b64_json과 usage를 반환합니다. 이미지는 Base64 디코딩 후 저장하세요. 아래는 OpenAI 표준 요금이며 GravitexAI 견적이 아닙니다. 캐시 요금은 공식 참고 가격입니다. 가이드에 따르면 GPT Image 2 / 2.5 캐시 입력 할인은 Responses 이미지 도구에만 적용되며 직접 Images API 호출(edits 포함)에는 적용되지 않습니다. 플랫폼 결제는 콘솔 기준입니다.| 유형 | USD / 1M tokens |
|---|---|
| 텍스트 입력 | $5.00 |
| 캐시 텍스트 입력 | $1.25 |
| 이미지 입력 | $8.00 |
| 캐시 이미지 입력 | $2.00 |
| 이미지 출력 | $30.00 |