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# GPT-Image-2.5 Ext — Génération d’images

>  - Utilisez gpt-image-2.5-ext et sélectionnez Flare ou Sunburst avec version
- Traitement asynchrone : consultez les résultats à l’aide de l’ID de tâche après l’envoi
- Prend en charge la génération à partir de texte ou d’images, avec jusqu’à 16 images de référence
- Prend en charge 10 rapports d’aspect et auto, avec les résolutions 1K / 2K / 4K
- Générez de 1 à 4 images par requête, avec une facturation selon la version, la résolution et le nombre d’images effectivement livrées 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  # Créez cette valeur une seule fois par nouvelle génération ; conservez-la lors des nouvelles tentatives.
  IDEMPOTENCY_KEY="$(uuidgen)"

  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --header 'X-APIMart-Response-Version: 2026-07-27' \
    --header "Idempotency-Key: ${IDEMPOTENCY_KEY}" \
    --data '{
      "model": "gpt-image-2.5-ext",
      "version": "flare",
      "prompt": "Un coin lecture chaleureux près d’une fenêtre un jour de pluie, une lampe de table à lumière chaude, un éclairage cinématographique",
      "size": "1:1",
      "resolution": "1K",
      "n": 1
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import uuid
  import requests

  # Créez une seule fois par nouvelle génération ; réutilisez les headers et le payload d’origine lors des nouvelles tentatives.
  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json",
      "X-APIMart-Response-Version": "2026-07-27",
      "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4()),
  }
  payload = {
      "model": "gpt-image-2.5-ext",
      "version": "flare",
      "prompt": "Un coin lecture chaleureux près d’une fenêtre un jour de pluie, une lampe de table à lumière chaude, un éclairage cinématographique",
      "size": "1:1",
      "resolution": "1K",
      "n": 1,
  }

  response = requests.post(
      "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
      headers=headers,
      json=payload,
  )

  print(response.status_code, response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  // Créez une seule fois par nouvelle génération ; réutilisez les headers et le body d’origine lors des nouvelles tentatives.
  const headers = {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
    "X-APIMart-Response-Version": "2026-07-27",
    "Idempotency-Key": crypto.randomUUID(),
  };
  const body = JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2.5-ext",
    version: "flare",
    prompt: "Un coin lecture chaleureux près d’une fenêtre un jour de pluie, une lampe de table à lumière chaude, un éclairage cinématographique",
    size: "1:1",
    resolution: "1K",
    n: 1,
  });

  const response = await fetch(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    { method: "POST", headers, body },
  );

  console.log(response.status, await response.json());
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 202 theme={null}
  {
    "code": 202,
    "request_id": "req_example",
    "data": {
      "id": "task_01EXAMPLE",
      "object": "generation.task",
      "type": "image",
      "status": "pending",
      "progress": 0,
      "poll_url": "/v1/tasks/task_01EXAMPLE"
    }
  }
  ```

  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01EXAMPLE"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "message": "n must be an integer between 1 and 4",
      "type": "invalid_request_error",
      "param": "",
      "code": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Authentification et en-têtes

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  Les endpoints de génération et de consultation des tâches utilisent une API Key de la plateforme pour l’authentification Bearer Token. Obtenez une clé sur la [page de gestion des API Key](https://apimart.ai/keys).

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```

  Pour consulter une tâche, utilisez une API Key appartenant au même utilisateur de la plateforme.
</ParamField>

<ParamField header="Content-Type" type="string" required>
  Utilisez `application/json` pour l’envoi. La génération à partir de texte comme celle à partir d’images utilise un corps de requête JSON.
</ParamField>

## Choix de la version

| Nom affiché        | `model`             | `version`  |
| ------------------ | ------------------- | ---------- |
| Flare (par défaut) | `gpt-image-2.5-ext` | `flare`    |
| Sunburst           | `gpt-image-2.5-ext` | `sunburst` |

## Paramètres de la requête

<ParamField body="model" type="string" required>
  Valeur fixe : `gpt-image-2.5-ext`.
</ParamField>

<ParamField body="version" type="string" default="flare">
  Version du modèle. Valeurs possibles : `flare`, `sunburst`.
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required>
  Prompt de génération ou de retouche d’image. Il ne doit pas être vide après suppression des espaces en début et en fin.

  Pour la génération à partir d’images, décrivez les éléments à conserver et ceux à modifier dans les références.
</ParamField>

<ParamField body="resolution" type="string" default="1K">
  Niveau de résolution de sortie. Valeurs possibles : `1K`, `2K`, `4K`.
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto">
  Rapport d’aspect de sortie. Choisissez `auto` ou l’un des 10 rapports suivants :

  `1:1`, `16:9`, `9:16`, `4:3`, `3:4`, `3:2`, `2:3`, `5:4`, `4:5`, `21:9`.
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Nombre d’images à générer par requête. Doit être un entier compris entre `1` et `4`.
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="string[]">
  Tableau contenant jusqu’à `16` images de référence. Sans références, la génération se fait à partir de texte ; avec des références, elle se fait à partir d’images. Les références n’entraînent aucun supplément.

  Formats d’entrée acceptés :

  * URL d’images accessibles
  * Data URL: `data:image/...;base64,...`
</ParamField>

## Exemples d’utilisation

Les exemples suivants sont des corps de requête JSON pour `POST /v1/images/generations`. Utilisez l’authentification et les en-têtes recommandés ci-dessus. Remplacez les adresses des images de référence par de véritables URL d’images accessibles.

### Génération à partir de texte

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "flare",
  "prompt": "Un jardin suspendu dans une ville futuriste, une légère brume matinale, photographie d’architecture",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2K",
  "n": 1
}
```

### Génération à partir d’images avec Sunburst

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "sunburst",
  "prompt": "Conserver le produit et le texte de l’emballage, remplacer le fond par un studio blanc cassé aux tons doux et ajouter une ombre portée naturelle",
  "size": "1:1",
  "resolution": "2K",
  "n": 1,
  "image_urls": [
    "https://example.com/product.png"
  ]
}
```

### Plusieurs images de référence et de sortie

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "sunburst",
  "prompt": "Utiliser le produit de la première image comme sujet, s’inspirer du décor de la deuxième image et créer un visuel publicitaire horizontal",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2K",
  "n": 2,
  "image_urls": [
    "https://example.com/product.png",
    "https://example.com/set.jpg"
  ]
}
```

### Rapport d’aspect automatique et résolution 4K

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "flare",
  "prompt": "Un visuel principal minimaliste pour un lancement de produit, avec un rapport d’aspect adapté au contenu de l’image",
  "size": "auto",
  "resolution": "4K",
  "n": 1
}
```

## Consulter les résultats d’une tâche

Utilisez l’ID de tâche pour appeler l’[endpoint de consultation des tâches](/fr/api-reference/tasks/status) :

```bash theme={null}
curl --request GET \
  --url https://api.apimart.ai/v1/tasks/task_01EXAMPLE \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'
```

### Tâche réussie

L’ID de tâche, les horodatages, les URL et les montants ci-dessous illustrent uniquement la structure de la réponse. Ils ne correspondent pas à une tâche réelle ni aux tarifs en vigueur.

```json theme={null}
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01EXAMPLE",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "created": 1788912000,
    "completed": 1788912045,
    "actual_time": 45,
    "estimated_time": 300,
    "cost": 0.2,
    "credits_cost": 2,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://example.com/output-1.png",
            "https://example.com/output-2.png"
          ],
          "expires_at": 1788998445
        }
      ]
    }
  }
}
```

## Réponse

<ResponseField name="code" type="integer">
  Code de statut de la réponse. Un envoi réussi au format unifié renvoie `200`.
</ResponseField>

<ResponseField name="request_id" type="string">
  Identifiant de cette requête, utilisé pour le diagnostic.
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="object">
  La tâche asynchrone acceptée.

  <Expandable title="Champs de la tâche">
    <ResponseField name="id" type="string">
      Identifiant unique de la tâche, utilisé pour consulter son statut et les images obtenues.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="object" type="string">
      Type d’objet. La valeur est `generation.task`.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="type" type="string">
      Type de tâche. La valeur est `image`.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="status" type="string">
      Le statut initial est `pending`, ce qui indique que la tâche a été acceptée.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="progress" type="integer">
      Progression actuelle, initialement `0`.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="poll_url" type="string">
      Chemin relatif de consultation de la tâche, par exemple `/v1/tasks/task_01EXAMPLE`.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>