> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apimart.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# GPT-Image-2 이미지 생성

>  - 비동기 처리 모드, 후속 조회를 위해 작업 ID 반환
- OpenAI Images 호환 프로토콜 기반, 텍스트→이미지 / 이미지→이미지 지원
- `size` 필드를 통해 15가지 이미지 비율 지원
- `resolution`(`1k` / `2k` / `4k`)으로 실제 출력 픽셀 단계 제어

- 참조 이미지 최대 16장, URL 과 base64 혼합 사용 가능
- 해상도 단계(1K / 2K / 4K)에 따라 과금 

<Info>
  **모델명 호환 안내**: 이 엔드포인트는 별칭 `gpt-image-2-ext`도 지원하며, 이는 `gpt-image-2`와 동일하므로 서로 바꿔 사용할 수 있고 효과도 동일합니다.
</Info>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  # model 에는 "gpt-image-2" 를 입력할 수 있으며, 별칭 "gpt-image-2-ext" 도 지원합니다
  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "gpt-image-2",
      "prompt": "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
      "n": 1,
      "size": "16:9",
      "resolution": "2k"
    }'
  ```

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

  url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload = {
      "model": "gpt-image-2",
      "prompt": "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
      "n": 1,
      "size": "16:9",
      "resolution": "2k"
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  const payload = {
    model: "gpt-image-2",
    prompt: "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
    n: 1,
    size: "16:9",
    resolution: "2k"
  };

  const headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload)
  })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

      payload := map[string]interface{}{
          "model":      "gpt-image-2",
          "prompt":     "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
          "n":          1,
          "size":       "16:9",
          "resolution": "2k",
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          String payload = """
          {
            "model": "gpt-image-2",
            "prompt": "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
            "n": 1,
            "size": "16:9",
            "resolution": "2k"
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  $payload = [
      "model" => "gpt-image-2",
      "prompt" => "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
      "n" => 1,
      "size" => "16:9",
      "resolution" => "2k"
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

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

  payload = {
    model: "gpt-image-2",
    prompt: "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
    n: 1,
    size: "16:9",
    resolution: "2k"
  }

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

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["Authorization"] = "Bearer <token>"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "gpt-image-2",
      "prompt": "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
      "n": 1,
      "size": "16:9",
      "resolution": "2k"
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          var payload = @"{
              ""model"": ""gpt-image-2"",
              ""prompt"": ""창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일"",
              ""n"": 1,
              ""size"": ""16:9"",
              ""resolution"": ""2k""
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```

  ```dart Dart theme={null}
  import 'dart:convert';
  import 'package:http/http.dart' as http;

  void main() async {
    final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');

    final payload = {
      'model': 'gpt-image-2',
      'prompt': '창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일',
      'n': 1,
      'size': '16:9',
      'resolution': '2k'
    };

    final response = await http.post(
      url,
      headers: {
        'Authorization': 'Bearer <token>',
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: jsonEncode(payload),
    );

    print(response.body);
  }
  ```

  ```r R theme={null}
  library(httr)
  library(jsonlite)

  url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload <- list(
    model = "gpt-image-2",
    prompt = "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일",
    n = 1,
    size = "16:9",
    resolution = "2k"
  )

  response <- POST(
    url,
    add_headers(
      Authorization = "Bearer <token>",
      `Content-Type` = "application/json"
    ),
    body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
    encode = "raw"
  )

  cat(content(response, "text"))
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01KPQ7J7DWB7QZ3WCEK3YVPBRA"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "파라미터 오류: size 가 유효하지 않음 / resolution 미지원 / 픽셀 위반 등",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "인증 실패, API 키를 확인하세요",
      "type": "authentication_error"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "계정 잔액 부족, 충전 후 다시 시도하세요",
      "type": "payment_required"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "요청이 너무 많습니다. 잠시 후 다시 시도하세요",
      "type": "rate_limit_error"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "build_request_failed: invalid size: 3:5, allowed: 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 3:2 / 2:3 / 5:4 / 4:5 / 2:1 / 1:2 / 3:1 / 1:3 / 21:9 / 9:21",
      "type": "server_error"
    }
  }
  ```

  ```json 503 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 503,
      "message": "업스트림이 일시적으로 사용할 수 없습니다. 잠시 후 다시 시도하세요",
      "type": "service_unavailable"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Authorizations

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  모든 엔드포인트는 Bearer Token 인증이 필요합니다

  API 키 받기：

  [API 키 관리 페이지](https://apimart.ai/keys) 에서 API 키를 받으세요

  사용 시 요청 헤더에 다음을 추가：

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

## Body

<ParamField body="model" type="string" default="gpt-image-2" required>
  이미지 생성 모델 이름

  `gpt-image-2` 로 고정 (호환 별칭 `gpt-image-2-ext` 사용 가능)

  <Note>
    구버전 호출과의 호환을 위해 별칭 `gpt-image-2-ext`(`gpt-image-2`에 해당)는 계속 정상적으로 사용할 수 있습니다.
  </Note>
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required>
  이미지 생성을 위한 텍스트 설명

  * 한국어 / 영어 / 중국어 지원, 상세한 설명을 권장
  * 제출 전에 플랫폼의 민감어 / 안전 심사를 거칩니다. 위반 내용은 즉시 오류를 반환합니다
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  생성할 이미지 장수

  범위：`1 - 10`

  <Warning>
    반드시 순수 숫자(예：`1`)를 입력하세요. 따옴표로 감싸지 마세요
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="1:1">
  이미지 생성 비율

  다음 비율 지원, `auto` 를 전달하면 서버에서 적절한 비율을 자동 선택합니다：

  | size   | 유형   |
  | ------ | ---- |
  | `auto` | 자동   |
  | `1:1`  | 정사각형 |
  | `3:2`  | 가로   |
  | `2:3`  | 세로   |
  | `4:3`  | 가로   |
  | `3:4`  | 세로   |
  | `5:4`  | 가로   |
  | `4:5`  | 세로   |
  | `16:9` | 가로   |
  | `9:16` | 세로   |
  | `2:1`  | 가로   |
  | `1:2`  | 세로   |
  | `3:1`  | 가로   |
  | `1:3`  | 세로   |
  | `21:9` | 가로   |
  | `9:21` | 세로   |

  `1881x836` / `887x1774` 같은 픽셀 크기도 직접 전달할 수 있습니다.

  <Warning>
    `size` 에 `auto` 를 전달하면 기본 비율은 `1:1` 입니다.
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="resolution" type="string" default="1k">
  출력 해상도 단계

  선택 가능 값：`1k` / `2k` / `4k`

  `size × resolution` → 실제 픽셀 매핑：

  | size   | `1k`                  | `2k`      | `4k`          |
  | ------ | --------------------- | --------- | ------------- |
  | `1:1`  | 1024×1024 / 1254×1254 | 2048×2048 | **2880×2880** |
  | `3:2`  | 1536×1024             | 2048×1360 | **3520×2336** |
  | `2:3`  | 1024×1536             | 1360×2048 | **2336×3520** |
  | `4:3`  | 1024×768              | 2048×1536 | **3312×2480** |
  | `3:4`  | 768×1024              | 1536×2048 | **2480×3312** |
  | `5:4`  | 1280×1024 / 1448×1086 | 2560×2048 | **3216×2576** |
  | `4:5`  | 1024×1280 / 1122×1402 | 2048×2560 | **2576×3216** |
  | `16:9` | 1536×864 / 1672×941   | 2048×1152 | **3840×2160** |
  | `9:16` | 864×1536 / 941×1672   | 1152×2048 | **2160×3840** |
  | `2:1`  | 2048×1024 / 1774×887  | 2688×1344 | **3840×1920** |
  | `1:2`  | 1024×2048 / 887×1774  | 1344×2688 | **1920×3840** |
  | `3:1`  | 1881×836 / 1536×512   | 3072×1024 | **3840×1280** |
  | `1:3`  | 887×1774 / 512×1536   | 1024×3072 | **1280×3840** |
  | `21:9` | 2016×864 / 1915×821   | 2688×1152 | **3840×1648** |
  | `9:21` | 864×2016 / 821×1915   | 1152×2688 | **1648×3840** |

  <Warning>
    4K 는 위 15가지 비율을 지원합니다. 표의 픽셀 크기를 `size` 로 직접 전달할 수도 있습니다.
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="array">
  참조 이미지 배열 (OpenAI 표준 필드). 전달하면 이미지-이미지 모드로 전환됩니다

  <Expandable title="세부사항">
    * 참조 이미지 최대 16장, 초과 시 `image_urls exceeds max 16` 반환
    * 이미지당 최대 20MB, 전체 상한 256MB
    * `이미지 URL` (공개 접근 가능한 안정 링크) 지원
    * `base64 data URI` (`data:image/png;base64,...` 형식) 지원
    * 동일 배열 내에 URL 과 base64 혼합 가능, 서버가 처리합니다
    * `size` 미전달 시 출력 해상도 = 입력 이미지 해상도. `size` 전달 시 지정 크기로 강제
  </Expandable>
</ParamField>

<Note>
  기타 OpenAI 표준 필드(`response_format`, `style` 등)는 현재 지원되지 않으며 무시됩니다. 작업 결과는 `url` 만 반환됩니다. base64 가 필요하면 직접 다운로드하여 변환하세요.
</Note>

<ParamField body="official_fallback" type="boolean" default="false">
  공식 채널을 폴백으로 사용할지 여부

  * `false`：사용 안 함 (기본값)
  * `true`：공식 채널 사용
</ParamField>

## 사용 시나리오 예시

**텍스트-이미지 (최소 요청)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "창가에 앉아 석양을 바라보는 주황색 고양이, 수채화 스타일"
}
```

**텍스트-이미지 (비율 지정 + 2K)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "a corgi astronaut on the moon, cinematic, 8k",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2k"
}
```

**텍스트-이미지 (4K 출력)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
  "size": "16:9",
  "resolution": "4k"
}
```

**텍스트-이미지 (다중 생성)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
  "size": "16:9",
  "resolution": "4k",
  "n": 2
}
```

**이미지-이미지 (참조 = URL)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "이 사진을 수채화 스타일로 변환",
  "image_urls": [
    "https://example.com/photo.jpg"
  ]
}
```

**이미지-이미지 (참조 = base64)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "이 사진을 수채화 스타일로 변환",
  "image_urls": [
    "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
  ]
}
```

**이미지-이미지 (다중 참조 융합, URL + base64 혼합)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "이 두 사진을 하나의 포스터로 융합",
  "size": "4:3",
  "resolution": "2k",
  "image_urls": [
    "https://example.com/photo-a.jpg",
    "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
  ]
}
```

## Response

<ResponseField name="code" type="integer">
  응답 상태 코드
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array">
  응답 데이터 배열

  <Expandable title="속성">
    <ResponseField name="status" type="string">
      작업 상태

      * `submitted` - 제출됨
    </ResponseField>

    <ResponseField name="task_id" type="string">
      작업 고유 식별자, 후속 결과 조회에 사용
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

## 작업 결과 조회

제출 성공 후 `task_id` 가 반환됩니다. `GET /v1/tasks/{task_id}` 로 작업 상태를 폴링하세요. 자세한 내용은 [작업 조회 API](/ko/api-reference/tasks/status) 참조.

### 성공 응답 예시

```json theme={null}
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01KPQ7J7DWB7QZ3WCEK3YVPBRA",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "created": 1776748674,
    "completed": 1776748726,
    "actual_time": 52,
    "cost": 0.05279,
    "credits_cost": 0.5279,
    "estimated_time": 100,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://upload.apimart.ai/f/image/xxxxxxxx-gpt_image_2_task_xxx_0.png"
          ],
          "expires_at": 1776835126
        }
      ]
    }
  }
}
```

이미지 가져오기：`data.result.images[0].url[0]`

### 작업 상태

| 상태           | 의미                        |
| ------------ | ------------------------- |
| `submitted`  | 제출됨                       |
| `processing` | 업스트림 처리 중                 |
| `completed`  | 성공, `result.images` 사용 가능 |
| `failed`     | 실패, `error.message` 확인    |