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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
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));
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
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))
}
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
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
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($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;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
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
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
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()
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-official"",
""prompt"": ""별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
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);
}
}
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-official',
'prompt': '별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "파라미터 오류: size 가 유효하지 않음 / resolution 미지원 / 픽셀 위반 등",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "접근이 금지되었습니다. 이 리소스에 접근할 권한이 없습니다",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "요청이 너무 잦습니다. 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "서버 내부 오류, 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "게이트웨이 오류, 서버를 일시적으로 사용할 수 없습니다",
"type": "bad_gateway"
}
}
GPT-Image-2
GPT-Image-2 공식 채널 이미지 생성
- OpenAI 공식
gpt-image-2모델,/v1/images/generations호환 프로토콜 기반 - 비동기 처리 모드,
task_id를 반환하여 후속 조회에 사용 - 텍스트-이미지 / 이미지-이미지 / 로컬 리터치(mask)3-in-1
- 신규
resolution등급 필드, 1K / 2K / 4K 선택 지원 - 15 가지 비율 지원, 1K / 2K / 4K 등급에서 모두 사용 가능
- 단일 요청당 최대 4 장, 참조 이미지는 최대 16 장
gpt-image-1.5-official과 파라미터 95% 일치, 마이그레이션은 모델명만 변경하면 됨
POST
/
v1
/
images
/
generations
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
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));
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
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))
}
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
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
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($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;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
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
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
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()
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-official"",
""prompt"": ""별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
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);
}
}
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-official',
'prompt': '별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "파라미터 오류: size 가 유효하지 않음 / resolution 미지원 / 픽셀 위반 등",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "접근이 금지되었습니다. 이 리소스에 접근할 권한이 없습니다",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "요청이 너무 잦습니다. 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "서버 내부 오류, 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "게이트웨이 오류, 서버를 일시적으로 사용할 수 없습니다",
"type": "bad_gateway"
}
}
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
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));
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
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))
}
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-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
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
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($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;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
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
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
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()
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-official"",
""prompt"": ""별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
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);
}
}
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-official',
'prompt': '별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "파라미터 오류: size 가 유효하지 않음 / resolution 미지원 / 픽셀 위반 등",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "접근이 금지되었습니다. 이 리소스에 접근할 권한이 없습니다",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "요청이 너무 잦습니다. 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "서버 내부 오류, 잠시 후 다시 시도하세요",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "게이트웨이 오류, 서버를 일시적으로 사용할 수 없습니다",
"type": "bad_gateway"
}
}
Authorizations
string
필수
모든 엔드포인트는 Bearer Token 인증이 필요합니다API 키 받기:API 키 관리 페이지 에서 API 키를 받으세요사용 시 요청 헤더에 추가:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body
string
기본값:"gpt-image-2-official"
필수
이미지 생성 모델 이름
gpt-image-2-official 로 고정 (OpenAI 공식 gpt-image-2 모델)string
필수
이미지 생성을 위한 텍스트 설명
- 한국어 / 영어 / 중국어 지원, 상세한 설명을 권장
- 제출 전에 플랫폼의 민감어 / 안전 심사를 거칩니다. 위반 내용은 즉시 오류를 반환합니다
string
기본값:"1:1"
이미지 비율외부에서는 비율 값을 사용하며, 시스템 내부에서는
resolution 에 따라 실제 픽셀로 자동 매핑됩니다.다음 비율 지원, 추가로 auto 를 전달하면 서버에서 적절한 비율을 자동 선택합니다:auto- 자동 (prompt / 참조 이미지에 따라 서버가 비율을 선택)1:1- 정사각형 (기본값, SNS 아바타 / 로고)3:2- 가로 구도 (DSLR 카메라 일반 비율)2:3- 세로 구도 (포스터 세로판)4:3- 가로 구도 (클래식 모니터 / 슬라이드)3:4- 세로 구도5:4- 가로 구도4:5- 세로 구도 (Instagram 세로판 게시물)16:9- 가로 구도 (와이드 비디오 커버)9:16- 세로 구도 (폰 풀스크린 / 숏 비디오 커버)2:1- 가로 구도 (웹 배너)1:2- 세로 구도3:1- 가로 구도 (초광각 배너)1:3- 세로 구도 (초장형 포스터)21:9- 가로 구도 (영화 울트라와이드)9:21- 세로 구도
1881x836 / 887x1774 같은 픽셀 크기도 직접 전달할 수 있습니다.size 에 auto 를 전달하면 기본 비율은 1:1 입니다.string
기본값:"1k"
해상도 등급 (신규 필드)실제 출력 해상도를 제어합니다.
1k- 1024 기준, 일상 사용에 비용 효율적 (기본값)2k- 2048 기준, 포스터 / 고해상도 용도에 적합4k- 3840 기준, 아래 매핑 표의 15가지 비율 지원
4K 는 아래 매핑 표의 15가지 비율을 지원합니다. 표의 픽셀 크기를
size 로 직접 전달할 수도 있습니다.string
기본값:"auto"
이미지 품질
auto- 자동 (기본값, 보통low와 동일)low- 빠르고 저렴, 윤곽 정도medium- 균형형high- 최고 정밀도 (4K + high 는 120 초 이상 소요 가능)
string
기본값:"auto"
배경 모드
auto- 자동 (기본값)opaque- 불투명transparent- ⚠️ gpt-image-2-official 은 투명 배경을 지원하지 않으며, 전달해도 시스템이 자동으로auto로 강등합니다
string
기본값:"auto"
모더레이션 강도
auto- 기본 모더레이션 강도low- 보다 완화된 모더레이션
string
기본값:"png"
출력 포맷
png- 기본값jpeg- 파일 크기가 작음webp- 최신 브라우저에 최적
integer
출력 압축 강도, 범위
0-100jpeg/webp에만 유효
integer
기본값:"1"
생성할 이미지 장수범위:
1 ~ 4반드시 순수 숫자 (예:
1) 를 입력하세요. 따옴표로 감싸지 마세요array
참조 이미지 URL 배열
표시 세부사항
표시 세부사항
- 이미지당 최대 20 MB, 총 상한 256 MB
- 참조 이미지 최대 16 장, 초과 시 거부됨
- 공개적으로 접근 가능한 안정 이미지 URL 이어야 함
string
마스크 이미지 URL, 로컬 리터치 (inpainting) 용도
image_urls와 함께 사용해야 합니다
- 마스크 이미지를 업로드하기 전에 Alpha 채널이「예」인지 확인하세요.
- 마스크 이미지 크기는 첫 번째 참조 이미지와 일치 해야 합니다.
사이즈 × 해상도 매핑 표
size × resolution → OpenAI 실제 픽셀 (15 비율 × 3 등급):
| size | 1k | 2k | 4k |
|---|---|---|---|
1:1 | 1024×1024 | 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 | 2560×2048 | 3216×2576 |
4:5 | 1024×1280 | 2048×2560 | 2576×3216 |
16:9 | 1536×864 | 2048×1152 | 3840×2160 |
9:16 | 864×1536 | 1152×2048 | 2160×3840 |
2:1 | 2048×1024 | 2688×1344 | 3840×1920 |
1:2 | 1024×2048 | 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 | 2688×1152 | 3840×1648 |
9:21 | 864×2016 | 1152×2688 | 1648×3840 |
참고:일부 크기는 16의 배수와 픽셀 상한을 기준으로 근사 매핑됩니다. 예를 들어3:2/2:3@ 2K 는 2048×1360,21:9@ 4K 는 3840×1648 입니다. 실제 픽셀은 표의 값을 기준으로 하세요.
사용 시나리오 예시
텍스트-이미지 (최소 요청){
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "별이 빛나는 하늘 아래의 고대 성"
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "사이버펑크 야경",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"output_format": "jpeg",
"output_compression": 90
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "설산 일출 파노라마",
"size": "16:9",
"resolution": "4k",
"quality": "high",
"n": 1
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "두 참조 이미지를 하나의 일러스트 포스터로 융합하고 주체 윤곽을 유지한다",
"size": "1:1",
"quality": "high",
"image_urls": [
"https://your-cdn.com/input-a.png",
"https://your-cdn.com/input-b.png"
]
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "배경을 사막 일몰로 바꾼다",
"size": "1:1",
"quality": "medium",
"image_urls": ["https://your-cdn.com/photo.png"],
"mask_url": "https://your-cdn.com/mask.png"
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "Four minimalist poster variations of a red fox",
"size": "1:1",
"quality": "low",
"n": 4
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "wide cinematic shot",
"size": "3840x2160",
"quality": "high"
}
Response
integer
응답 상태 코드
작업 결과 조회
제출 성공 후task_id 가 반환됩니다. GET /v1/tasks/{task_id} 로 작업 상태를 폴링하세요. 자세한 내용은 작업 조회 API 참조.
성공 응답 예시
{
"code": 200,
"data": {
"actual_time": 14,
"completed": 1784607890,
"cost": 0.004792,
"created": 1784607876,
"credits_cost": 0.047920000000000004,
"estimated_time": 60,
"id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX",
"progress": 100,
"result": {
"images": [
{
"expires_at": 1784694290,
"url": [
"https://upload.apimart.ai/f/image/xxxxxxxx-gpt_image_2_official_task_xxx_0.png"
]
}
]
},
"status": "completed",
"usage": {
"input_tokens": 22,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"image_tokens": 0,
"text_tokens": 22
},
"output_tokens": 196,
"output_tokens_details": {
"image_tokens": 196,
"text_tokens": 0
},
"total_tokens": 218
}
}
}
usage 필드는 이 요청의 과금 대상 토큰 사용량을 나타냅니다:
| 필드 | 설명 |
|---|---|
input_tokens | 소비된 입력 토큰 총합 |
input_tokens_details.cached_tokens | 캐시에서 제공된 입력 토큰 수 |
input_tokens_details.image_tokens | 입력 이미지가 사용한 토큰 수 |
input_tokens_details.text_tokens | 입력 텍스트(프롬프트)가 사용한 토큰 수 |
output_tokens | 소비된 출력 토큰 총합 |
output_tokens_details.image_tokens | 생성된 이미지가 사용한 토큰 수 |
output_tokens_details.text_tokens | 출력 텍스트가 사용한 토큰 수 |
total_tokens | 총 토큰 수, input_tokens + output_tokens 와 동일 |
output_tokens_details.image_tokens 는 보통 output_tokens 와 같습니다. 위 예시에서 total_tokens = 22 + 196 = 218 입니다.
작업 상태 흐름:submitted → in_progress → completed / failed.
이미지 가져오기:data.result.images[0].url[0].⌘I