Gemini OpenAI 형식 (이미지)

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($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/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

POST

images

generations

Gemini OpenAI 형식 (이미지)

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($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/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

Gemini 네이티브 generateContent 이미지 생성은 Gemini 네이티브 (이미지)를 참고하세요. extra_body.google 세밀 제어가 필요하면 Gemini OpenAI 형식 (채팅)의 /v1/chat/completions 엔드포인트를 사용할 수 있습니다(부록 참고).

Gemini imagine 시리즈(Google 공식 “nano banana” 등 텍스트 + 이미지를 동시에 반환하는 멀티모달 이미지 모델 포함)는 Gravitex AI에서 OpenAI 호환 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits 인터페이스로 직접 호출할 수 있습니다. Base URL: https://api.gravitex.ai

인증
모델 목록
인터페이스 개요
/v1/images/generations — 텍스트-이미지 / 이미지-이미지
/v1/images/edits — 이미지 편집
사용 시나리오 및 예제
오류 처리
과금 규칙
제한 사항
모범 사례
자주 묻는 질문
부록: /v1/chat/completions 엔드포인트와 비교

인증

모든 인터페이스는 Bearer Token 인증을 사용합니다. Gravitex AI 콘솔에서 토큰을 생성한 후 요청 헤더에 추가하세요:

Authorization: Bearer sk-{your_token_key}

모든 요청은 JSON 형식을 사용합니다:

Content-Type: application/json

모델 목록

모델 ID	설명	이미지-이미지 지원	기본 출력 크기
`gemini-3-pro-image-preview`	Gemini 3 Pro 이미지 생성 프리뷰, 최고 품질, 정식 결과물에 적합	✅	1024×1024 / 2K
`gemini-3.1-flash-image-preview`	Gemini 3.1 Flash 이미지 생성 프리뷰, 빠르고 비용 효율적(“nano banana”)	✅	1024×1024
`gemini-2.5-flash-image`	Gemini 2.5 Flash 이미지 생성 안정판	✅	1024×1024

플랫폼은 지속적으로 새 imagine 시리즈 모델을 추가합니다. 최신 지원 목록은 Gravitex AI 콘솔 모델 페이지에서 확인하세요.

인터페이스 개요

인터페이스	Method	용도
`/v1/images/generations`	POST	텍스트-이미지, 이미지-이미지, 다중 이미지 융합
`/v1/images/edits`	POST	이미지 편집(generations 프로토콜과 동등, SDK 습관에 따라 선택)

imagine 모델의 경우 /v1/images/generations와 /v1/images/edits는 완전히 동등합니다 — image 필드 전달 여부가 텍스트-이미지/이미지-이미지를 결정하며, 인터페이스 경로가 아닙니다. OpenAI Python SDK의 images.generate vs images.edit 중 사용하는 SDK 습관에 따라 선택하세요.

`/v1/images/generations` — 텍스트-이미지 / 이미지-이미지

POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

요청 매개변수

Parameter	Type	Required	Default	Description
`model`	string	예	—	모델 ID, 모델 목록 참고
`prompt`	string	예	—	생성할 이미지를 설명하는 텍스트 프롬프트
`image`	string / string[]	아니오	—	입력 참조 이미지(이미지-이미지, 스타일 전환, 다중 이미지 융합용), 형식은 `image` 필드 형식 참고
`size`	string	아니오	모델에 따라 결정	원하는 크기 또는 종횡비, `size` / `quality` 값 매핑 참고
`quality`	string	아니오	`auto`	출력 품질 등급, `size` / `quality` 값 매핑 참고
`n`	integer	아니오	`1`	현재 무시됨: imagine 단일 호출 시 업스트림에서 1장만 생성; 여러 장은 클라이언트에서 반복 호출
`response_format`	string	아니오	`b64_json`	현재 패스스루 안 됨: 응답은 항상 `b64_json` 필드로 base64 반환

`image` 필드 형식

image 필드는 “이미지-이미지”용 — 하나 이상의 참조 이미지를 모델에 시각적 맥락으로 제공합니다. 다음 두 가지 JSON 형태를 지원합니다:

// (1) 단일: string
{ "image": "https://example.com/cat.jpg" }
{ "image": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." }
{ "image": "iVBORw0KGgo..." }   // raw base64 (must be valid image)

// (2) Multiple: string array
{ "image": [
    "https://example.com/a.jpg",
    "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."
] }

URL 형태: 게이트웨이가 자동으로 fetch하고 이미지 유형을 검증합니다. URL은 공개 접근 가능해야 하며, https 사용을 권장합니다.
base64 / data URI: 게이트웨이가 decode하고 MIME을 감지합니다.
지원 이미지 형식: image/png, image/jpeg, image/jpg, image/webp, image/heic, image/heif.
multipart/form-data 파일 업로드 미지원 — 이미지를 base64로 변환하거나 객체 스토리지에 업로드해 URL을 획득하세요.

`size` / `quality` 값 매핑

imagine 모델의 출력은 고정 등급이 있습니다(기존 모델처럼 임의 픽셀 지정 불가). 게이트웨이가 OpenAI 스타일 값을 모델이 지원하는 등급으로 자동 매핑합니다.

`size` → 종횡비

`size` 값	aspectRatio
`256x256`, `512x512`, `1024x1024`	`1:1`(정사각형)
`1536x1024`	`3:2`(가로)
`1024x1536`	`2:3`(세로)
`1024x1792`	`9:16`(모바일 세로)
`1792x1024`	`16:9`(와이드스크린)
종횡비 직접 전달(`9:16`, `16:9` 등)	그대로 사용
미전달 또는 위 표에 없음	모델 기본값(보통 `1:1`)

`quality` → imageSize 등급

`quality` 값	imageSize	참고
`hd`, `high`, `2K`	`2K`	고해상도, 파일 더 큼/시간 더 걸림
`standard`, `medium`, `low`, `auto`, `1K`, 미전달	`1K`	표준, 더 빠름

응답 형식

성공 응답

{
  "created": 1747299537,
  "data": [
    {
      "url": "",
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
      "revised_prompt": "好的，我已为您生成了一只穿唐装写春联的柴犬..."
    }
  ],
  "metadata": {
    "text": "好的，我已为您生成了一只穿唐装写春联的柴犬..."
  },
  "usage": {
    "total_tokens": 1421,
    "input_tokens": 27,
    "output_tokens": 1394,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 27,
      "image_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "image_tokens": 1290,
      "text_tokens": 104
    }
  }
}

Field	Type	Description
`created`	integer	Unix 타임스탬프(초)
`data[].b64_json`	string	Base64 이미지(`data:` 접두사 없음) — decode하여 PNG로 저장
`data[].url`	string	현재 빈 문자열(호환 필드 유지, 플랫폼이 외부 URL에 이미지 업로드 안 함)
`data[0].revised_prompt`	string	모델 설명/수정된 prompt(텍스트 + 이미지)
`metadata.text`	string	`revised_prompt`의 복사본, 간단한 클라이언트용
`usage.total_tokens`	integer	총 토큰 수
`usage.input_tokens`	integer	입력 토큰(prompt + 참조 이미지)
`usage.output_tokens`	integer	출력 토큰(이미지 + 설명 텍스트)
`usage.input_tokens_details.text_tokens`	integer	입력 텍스트 토큰
`usage.input_tokens_details.image_tokens`	integer	입력 이미지 토큰(참조 없으면 0)
`usage.output_tokens_details.image_tokens`	integer	출력 이미지 토큰(모델별 고정 비용)
`usage.output_tokens_details.text_tokens`	integer	출력 텍스트 토큰

Gemini imagine 모델은 이미지 생성과 함께 종종 텍스트 설명(“X를 그려 드렸습니다”)을 반환하며, revised_prompt + metadata.text 형태로 반환됩니다. 클라이언트에서 선택적으로 표시할 수 있습니다. usage 필드 형식은 OpenAI gpt-image-1과 완전히 정렬되어 OpenAI SDK 프로젝트의 원활한 통합을 지원합니다.

오류 응답

{
  "error": {
    "message": "request blocked by Gemini API: SAFETY",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "prompt_blocked"
  }
}

자세한 내용은 오류 처리를 참고하세요.

`/v1/images/edits` — 이미지 편집

POST https://api.gravitex.ai/v1/images/edits 요청/응답 형식은 /v1/images/generations와 완전히 동일합니다(JSON + image 필드 수락, 동일 구조 반환). 차이는 OpenAI Python SDK에서 images.edit와 images.generate가 서로 다른 메서드라는 점뿐이며, 일부 사용자는 “편집” 의미로 edits 엔드포인트를 선호합니다.

⚠️ OpenAI 공식 dall-e-2의 /images/edits와 다름: 이 인터페이스는 multipart/form-data 업로드 + mask 필드를 지원하지 않습니다(imagine 모델은 prompt로 편집을 지시하며 mask가 필요 없음). image 필드는 generations와 동일합니다.

사용 시나리오 및 예제

1. 순수 텍스트-이미지

가장 기본적인 사용: prompt만 전달.

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "Shiba inu in Tang suit writing spring couplets, ink wash style",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "hd"
  }'

2. 이미지-이미지 / 스타일 전환

사진을 사이버펑크 스타일로 변경 — image 필드에 단일 참조 이미지 전달.

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "Cyberpunk style, neon, rainy street",
    "size": "16:9",
    "quality": "hd",
    "image": "https://example.com/portrait.jpg"
  }'

또는 base64 / data URI(로컬 파일용):

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "Anime character style",
    "image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/..."
  }'

3. 다중 이미지 융합

여러 참조 이미지를 하나로 합성 — image 필드에 문자열 배열 전달.

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-image",
    "prompt": "Both characters on a sunset beach",
    "size": "16:9",
    "image": [
      "https://example.com/character-a.png",
      "https://example.com/character-b.png"
    ]
  }'

4. `/v1/images/edits` 동등 호출

시나리오 2와 동일하지만 edits 엔드포인트 사용:

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "Cyberpunk style",
    "image": "https://example.com/portrait.jpg"
  }'

5. Python (OpenAI SDK) 호출

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your_token_key",
    base_url="https://api.gravitex.ai/v1",
)

# 텍스트-이미지
resp = client.images.generate(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="一只穿唐装在写春联的柴犬，水墨风格",
    size="1024x1024",
    quality="hd",
)

img_b64 = resp.data[0].b64_json
print("revised_prompt:", resp.data[0].revised_prompt)

# 로컬 PNG로 저장
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_b64))

이미지-이미지(OpenAI SDK의 images.edit도 여기서는 generations 프로토콜 사용; /v1/images/edits 엔드포인트는 client.images.edit(...) 사용):

# I2I via generations (recommended):
# OpenAI SDK의 images.generate는 image 필드를 직접 지원하지 않으므로
# HTTP POST 사용:
import httpx
resp = httpx.post(
    "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-your_token_key"},
    json={
        "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
        "prompt": "Cyberpunk neon style",
        "image": "https://example.com/portrait.jpg",
    },
    timeout=60,
).json()
print(resp["data"][0]["b64_json"][:80] + "...")

6. Node.js (OpenAI SDK) 호출

import OpenAI from "openai";
import { writeFile } from "fs/promises";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-your_token_key",
  baseURL: "https://api.gravitex.ai/v1",
});

// 텍스트-이미지
const resp = await client.images.generate({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  prompt: "一只穿唐装在写春联的柴犬，水墨风格",
  size: "1024x1024",
  quality: "hd",
});

const b64 = resp.data[0].b64_json!;
await writeFile("output.png", Buffer.from(b64, "base64"));
console.log("revised_prompt:", resp.data[0].revised_prompt);

참조 이미지 포함(I2I) — fetch로 직접 전달:

const r = await fetch("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer sk-your_token_key",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "Cyberpunk style",
    image: "https://example.com/portrait.jpg",
  }),
});
const data = await r.json();

오류 처리

실패 시 HTTP ≠ 200:

{
  "error": {
    "message": "...",
    "type": "...",
    "code": "..."
  }
}

일반적인 오류 코드

HTTP	`code`	Description	Action
`400`	`prompt_blocked`	Gemini 안전 정책에 의해 차단(폭력, 민감 콘텐츠)	prompt 또는 참조 이미지 변경
`400`	`invalid_request`	imagine 목록에 없는 모델, 빈 `prompt`, 잘못된 `image` 형식, 허용되지 않은 MIME 등	오류 메시지에 따라 수정
`401`	`invalid_authentication`	유효하지 않거나 만료된 토큰	새 키 생성
`402`	`insufficient_quota`	할당량 부족	충전 또는 관리자 문의
`429`	`rate_limit_exceeded`	속도 제한 초과	`Retry-After`에 따라 백오프
`502`	`empty_response`	업스트림 200이지만 이미지 없음(드묾)	1–2회 재시도 후 지원 문의
`503`	`bad_response`	업스트림 일시적 불가	백오프 후 재시도
`504`	`request_timeout`	업스트림 타임아웃	재시도

prompt_blocked는 종종 민감한 주제를 의미합니다 — prompt를 다시 작성하세요.

과금 규칙

“실제 생성된 이미지 수”로 과금: 업스트림이 실제 반환한 이미지 수만큼 차감, 요청의 n 매개변수는 과금에 영향 없음(제한 사항 참고).
차단되거나 이미지가 0장일 때 과금 없음.
모델/quality 등급별 단가는 콘솔 가격에서 확인.
과금 내역은 토큰 사용 기록 페이지에서 확인 가능하며, 각 기록에 생성 수량 N 필드가 포함됩니다.

제한 사항

제한 항목	Description
`n` 무시됨	호출당 1장; N장 필요 시 클라이언트에서 N회 반복
스트리밍 미지원	`/v1/images/generations`와 `/v1/images/edits` 모두 비스트리밍, SSE chunk 없음
multipart 업로드 미지원	`multipart/form-data` 불가; `image` 필드는 JSON 문자열(URL / base64 / data URI)이어야 함
`response_format` 항상 `b64_json`	호스팅 URL 없음 — base64를 직접 업로드
`mask` 필드 없음	imagine 모델은 prompt로 편집 지시, mask 불필요; dall-e-2 mask 프로토콜 무효
참조 이미지 ≤ 8 MB 권장	큰 입력 이미지는 처리 시간 증가 및 HTTP body 크기 제한 가능
입력 MIME 허용 목록 필수	png / jpeg / jpg / webp / heic / heif; 기타 형식(bmp, tiff, gif) 오류
참조 이미지 ≤ 4장 권장	다중 이미지 융합 시 이미지가 많을수록 지연 증가
이 엔드포인트에서 `extra_body` 없음	`imageConfig` / `safetySettings` / `thinking_config` 제어는 `/v1/chat/completions` 사용(부록)

모범 사례

prompt: 구체적으로 작성(스타일, 색상, 구도, 카메라); 모호한 단어 피하기.
I2I는 ≤512×512 참조로 시작, 이후 전체 크기로.
여러 번 재시도: 이미지 생성은 무작위성이 있으므로 “다시 생성” 버튼 제공 권장.
민감 주제에 재생성/신고 추가.
b64_json 즉시 저장 — 업스트림 캐시 없음.
revised_prompt를 UX 카피로 표시.
**초안은 1K, 최종은 2K**로 비용 절감.

자주 묻는 질문

Q1: `n=4`를 전달했는데 1장만 반환되는 이유는?

A: Gemini imagine 모델은 업스트림 단일 호출당 1장만 생성합니다. 플랫폼은 실제 생성 수로 과금합니다. 여러 장은 클라이언트에서 여러 번 호출하세요.

Q2: I2I에서 영역별 mask를 사용할 수 있나요?

A: imagine 모델은 mask 필드를 지원하지 않습니다. 모든 변경은 prompt로 설명합니다(예: “머리카락만 빨간색으로, 나머지는 유지”). 모델이 prompt를 이해해 영역을 자동으로 파악합니다.

Q3: `b64_json`에 `data:` 접두사가 없는 이유는?

A: b64_json은 순수 base64 문자열로 파일 저장이 편리합니다. HTML <img src>에 삽입하려면 "data:image/png;base64," + b64_json으로 접두사를 직접 붙이세요.

Q4: 텍스트 없이 이미지만 반환할 수 있나요?

A: 현재 불가 — imagine 모델의 특징이 텍스트+이미지 동시 반환입니다. revised_prompt/metadata.text는 표시하지 않을 수 있지만 요청 수준에서 비활성화는 불가합니다.

Q5: T2I와 I2I 과금이 동일한가요?

A: 예 — “출력 이미지 수 + 출력 quality 등급”으로 과금하며, image 필드 포함 여부와 무관합니다.

Q6: 텍스트 + 다중 참조 이미지를 동시에 전달할 수 있나요?

A: 가능합니다. image 필드는 string[]를 지원하며, prompt로 융합 방식을 설명하세요. 시나리오 3: 다중 이미지 융합 참고.

Q7: imagine 모델에 generations vs chat 차이는?

A: 부록 참고. 요약:

/v1/images/generations: 프로토콜 단순(OpenAI Image API 표준), “이미지만 필요”한 경우에 적합.
/v1/chat/completions: Gemini 네이티브 매개변수(imageConfig, safetySettings, thinking_config 등) 제어 가능, “세밀한 제어”가 필요한 경우에 적합.

부록: `/v1/chat/completions` 엔드포인트와 비교

Gemini imagine 모델은 OpenAI /v1/chat/completions 인터페이스로도 호출 가능합니다(prompt를 message로, 이미지를 content 배열에 넣음). 두 엔드포인트 비교:

Aspect	`/v1/images/generations` & `/v1/images/edits`	`/v1/chat/completions`
Protocol	OpenAI Image API(경량)	OpenAI Chat Completions API(기능 풍부)
Input	`prompt` + `image` 필드	`messages[].content`(멀티모달 배열)
Output	`data[].b64_json` + `revised_prompt`	`choices[].message.content`(배열: text + image_url)
Streaming	❌ 없음	❌ imagine 모델도 chat에서 비스트리밍 강제
`extra_body` 패스스루	❌ 없음	✅ `extra_body.google.*`로 Gemini 네이티브 매개변수 완전 패스스루
Multi-turn context	❌ 단일 요청	✅ 다중 턴 `messages`
Best for	일회성 이미지, 배치 스크립트, DALL·E 호환 클라이언트	대화형 상호작용(“다시 수정”), 네이티브 매개변수(`imageConfig`/`safetySettings`/`thinking_config`) 필요 시

Chat 엔드포인트 예제(Gemini OpenAI Chat):

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": [
          { "type": "text", "text": "Cyberpunk style" },
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/portrait.jpg" } }
        ]
      }
    ],
    "extra_body": {
      "google": {
        "generationConfig": {
          "imageConfig": { "aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K" }
        }
      }
    }
  }'

반환되는 choices[0].message.content는 배열입니다:

[
  { "type": "text", "text": "Done, here is your edit..." },
  { "type": "image_url", "image_url": {
      "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo...",
      "mime_type": "image/png"
  } }
]

​목차

​인증

​모델 목록

​인터페이스 개요

​/v1/images/generations — 텍스트-이미지 / 이미지-이미지

​요청 매개변수

​image 필드 형식

​size / quality 값 매핑

​size → 종횡비

​quality → imageSize 등급

​응답 형식

​성공 응답

​오류 응답

​/v1/images/edits — 이미지 편집

​사용 시나리오 및 예제

​1. 순수 텍스트-이미지

​2. 이미지-이미지 / 스타일 전환

​3. 다중 이미지 융합

​4. /v1/images/edits 동등 호출

​5. Python (OpenAI SDK) 호출

​6. Node.js (OpenAI SDK) 호출

​오류 처리

​일반적인 오류 코드

​과금 규칙

​제한 사항

​모범 사례

​자주 묻는 질문

​Q1: n=4를 전달했는데 1장만 반환되는 이유는?

​Q2: I2I에서 영역별 mask를 사용할 수 있나요?

​Q3: b64_json에 data: 접두사가 없는 이유는?

​Q4: 텍스트 없이 이미지만 반환할 수 있나요?

​Q5: T2I와 I2I 과금이 동일한가요?

​Q6: 텍스트 + 다중 참조 이미지를 동시에 전달할 수 있나요?

​Q7: imagine 모델에 generations vs chat 차이는?

​부록: /v1/chat/completions 엔드포인트와 비교

목차

인증

모델 목록

인터페이스 개요

`/v1/images/generations` — 텍스트-이미지 / 이미지-이미지

요청 매개변수

`image` 필드 형식

`size` / `quality` 값 매핑

`size` → 종횡비

`quality` → imageSize 등급

응답 형식

성공 응답

오류 응답

`/v1/images/edits` — 이미지 편집

사용 시나리오 및 예제

1. 순수 텍스트-이미지

2. 이미지-이미지 / 스타일 전환

3. 다중 이미지 융합

4. `/v1/images/edits` 동등 호출

5. Python (OpenAI SDK) 호출

6. Node.js (OpenAI SDK) 호출

오류 처리

일반적인 오류 코드

과금 규칙

제한 사항

모범 사례

자주 묻는 질문

Q1: `n=4`를 전달했는데 1장만 반환되는 이유는?

Q2: I2I에서 영역별 mask를 사용할 수 있나요?

Q3: `b64_json`에 `data:` 접두사가 없는 이유는?

Q4: 텍스트 없이 이미지만 반환할 수 있나요?

Q5: T2I와 I2I 과금이 동일한가요?

Q6: 텍스트 + 다중 참조 이미지를 동시에 전달할 수 있나요?

Q7: imagine 모델에 generations vs chat 차이는?

부록: `/v1/chat/completions` 엔드포인트와 비교