> ## 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-2.5 Ext — генерация изображений > - Используйте gpt-image-2.5-ext и выбирайте Flare или Sunburst через version - Асинхронная обработка: после отправки запрашивайте результат по ID задачи - Генерация по тексту и по изображениям с поддержкой до 16 референсов - Поддержка 10 соотношений сторон и auto, разрешения 1K / 2K / 4K - От 1 до 4 изображений за запрос; оплата зависит от версии, разрешения и фактически полученного числа изображений ```bash cURL theme={null} # Создавайте один раз для каждой новой операции генерации; при повторной попытке сохраняйте исходное значение. IDEMPOTENCY_KEY="$(uuidgen)" curl --request POST \ --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \ --header 'Authorization: Bearer ' \ --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": "Уютный уголок для чтения у окна в дождливый день, тёплый свет настольной лампы, кинематографическое освещение", "size": "1:1", "resolution": "1K", "n": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import uuid import requests # Создавайте один раз для каждой новой операции генерации; при повторной попытке используйте исходные headers и payload. headers = { "Authorization": "Bearer ", "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": "Уютный уголок для чтения у окна в дождливый день, тёплый свет настольной лампы, кинематографическое освещение", "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} // Создавайте один раз для каждой новой операции генерации; при повторной попытке используйте исходные headers и body. const headers = { Authorization: "Bearer ", "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: "Уютный уголок для чтения у окна в дождливый день, тёплый свет настольной лампы, кинематографическое освещение", 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()); ``` ```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" } } ``` ## Аутентификация и заголовки Эндпоинты генерации и запроса задач используют API Key платформы для аутентификации Bearer Token. Получите ключ на [странице управления API Key](https://apimart.ai/keys). ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` Для запроса задачи используйте API Key, принадлежащий тому же пользователю платформы. При отправке используйте `application/json`. Генерация по тексту и по изображениям использует тело запроса в формате JSON. ## Выбор версии | Отображаемое имя | `model` | `version` | | -------------------- | ------------------- | ---------- | | Flare (по умолчанию) | `gpt-image-2.5-ext` | `flare` | | Sunburst | `gpt-image-2.5-ext` | `sunburst` | ## Параметры запроса Фиксированное значение: `gpt-image-2.5-ext`. Версия модели. Варианты: `flare`, `sunburst`. Промпт для генерации или редактирования изображения. После удаления пробелов по краям он не должен быть пустым. При генерации по изображениям можно описать, что нужно сохранить и что изменить в референсах. Уровень выходного разрешения. Варианты: `1K`, `2K`, `4K`. Соотношение сторон результата. Выберите `auto` или одно из следующих 10 соотношений: `1:1`, `16:9`, `9:16`, `4:3`, `3:4`, `3:2`, `2:3`, `5:4`, `4:5`, `21:9`. Количество изображений для генерации за один запрос. Целое число от `1` до `4`. Массив из не более чем `16` референсных изображений. Без референсов выполняется генерация по тексту, с референсами — генерация по изображениям. Референсы не оплачиваются отдельно. Поддерживаемые форматы ввода: * Доступные URL изображений * Data URL: `data:image/...;base64,...` ## Примеры использования Ниже приведены тела JSON-запросов для `POST /v1/images/generations`. Используйте аутентификацию и рекомендуемые заголовки, описанные выше. Замените примеры адресов референсов реальными доступными URL изображений. ### Генерация по тексту ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.5-ext", "version": "flare", "prompt": "Воздушный сад в футуристическом городе, лёгкий утренний туман, архитектурная фотография", "size": "16:9", "resolution": "2K", "n": 1 } ``` ### Генерация по изображениям с Sunburst ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.5-ext", "version": "sunburst", "prompt": "Сохранить сам товар и текст на упаковке, заменить фон мягкой студийной обстановкой кремово-белого цвета и добавить естественную падающую тень", "size": "1:1", "resolution": "2K", "n": 1, "image_urls": [ "https://example.com/product.png" ] } ``` ### Несколько референсов и несколько результатов ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.5-ext", "version": "sunburst", "prompt": "Взять товар с первого изображения за основу, использовать обстановку со второго изображения и создать горизонтальное рекламное изображение", "size": "16:9", "resolution": "2K", "n": 2, "image_urls": [ "https://example.com/product.png", "https://example.com/set.jpg" ] } ``` ### Автоматическое соотношение сторон и разрешение 4K ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.5-ext", "version": "flare", "prompt": "Минималистичный ключевой визуал для презентации продукта, выбрать подходящее соотношение сторон композиции по содержанию изображения", "size": "auto", "resolution": "4K", "n": 1 } ``` ## Запрос результатов задачи Используйте ID задачи для вызова [эндпоинта запроса задачи](/ru/api-reference/tasks/status): ```bash theme={null} curl --request GET \ --url https://api.apimart.ai/v1/tasks/task_01EXAMPLE \ --header 'Authorization: Bearer ' ``` ### Успешная задача Приведённые ниже ID задачи, время, URL и суммы показывают только структуру ответа и не соответствуют реальной задаче или действующим ценам. ```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 } ] } } } ``` ## Ответ Код состояния ответа. При успешной отправке в унифицированном формате возвращается `200`. Идентификатор этого запроса для диагностики проблем. Принятая асинхронная задача. Уникальный идентификатор задачи для запроса её состояния и полученных изображений. Тип объекта. Значение: `generation.task`. Тип задачи. Значение: `image`. Начальное состояние — `pending`: задача принята. Текущий прогресс, начальное значение — `0`. Относительный путь для запроса задачи, например `/v1/tasks/task_01EXAMPLE`.