GPT Image 2 API
GPT Image 2 de OpenAI: endpoints de texto a imagen y edición de alta calidad a partir de prompts en lenguaje natural. Los niveles de calidad (low / medium / high) y el escalado de resolución permiten equilibrar coste y fidelidad en cada llamada.
Endpoints de texto a imagen y edición con niveles de calidad (low / medium / high) y escalado de resolución (base, 2K, 4K). El endpoint de edición acepta una o varias imágenes de referencia para ediciones en lenguaje natural.
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Resumen
Acerca de GPT Image 2 API
Qué hace GPT Image 2, cómo encaja en la gama de modelos de OpenAI y por qué los equipos lo eligen.
GPT Image 2 es un modelo de generación y edición de imágenes de OpenAI, disponible a través de la API REST de WaveSpeedAI. GPT Image 2 de OpenAI: endpoints de texto a imagen y edición de alta calidad a partir de prompts en lenguaje natural. Los niveles de calidad (low / medium / high) y el escalado de resolución permiten equilibrar coste y fidelidad en cada llamada.
Endpoints de texto a imagen y edición con niveles de calidad (low / medium / high) y escalado de resolución (base, 2K, 4K). El endpoint de edición acepta una o varias imágenes de referencia para ediciones en lenguaje natural.
La familia GPT Image 2 en WaveSpeedAI incluye 2 endpoints REST que cubren los flujos de trabajo de Text-To-Image, Image-To-Image. Cada variante tiene su propio precio, parámetros y ejemplos de resultados: elige la que se ajuste a tu modalidad de entrada y a tus requisitos de producción, o llama a varias con la misma clave de API para componer flujos de varios pasos.
Ejecuta GPT Image 2 con la misma clave de API, la misma cuenta de facturación y los mismos límites de uso que ya usas para los demás más de 1.000 modelos de IA de WaveSpeedAI. Sin configuración aparte por proveedor, sin SDK por proveedor, sin límites de uso distintos por proveedor: una sola integración lo cubre todo, desde texto a imagen y texto a vídeo hasta síntesis de audio, generación 3D, escalado y edición.
Endpoints
Todos los endpoints de la API de GPT Image 2
2 endpoints de GPT Image 2 disponibles ahora en WaveSpeedAI: elige la variante que se ajuste a tu flujo de trabajo.
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Gpt Image 2 Text To Image
OpenAI's GPT Image 2 Text-to-Image generates high-quality images from natural-language prompts. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Gpt Image 2 Edit
OpenAI's GPT Image 2 Edit enables image editing from natural-language instructions with one or more reference images. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Ejemplos
Mira GPT Image 2 en acción
Resultados reales generados con la API de GPT Image 2. Pasa el cursor sobre cualquier vídeo para previsualizarlo y haz clic para abrir el visor a tamaño completo.
Cómo empezar
Cómo usar la API de GPT Image 2
Cuatro pasos desde el registro hasta una generación terminada. Encontrarás ejemplos completos en Python, Node.js y cURL en la sección de API más abajo.
- 01
Obtén una clave de API
Regístrate en WaveSpeedAI y copia tu clave de API desde el panel. Las cuentas nuevas incluyen créditos gratuitos para empezar: suficientes para usar el playground unas decenas de veces antes de que empiece la facturación.
- 02
Envía una predicción
Haz POST de tu entrada como JSON a https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image. El endpoint devuelve un id de predicción de inmediato: las generaciones son asíncronas, así que no mantienes una conexión abierta durante la inferencia.
- 03
Consulta hasta que termine
Haz GET a https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Devuelve los resultados con completed; detente con un error en failed, cancelled, timeout o deleted; sigue consultando con cualquier otro estado.
- 04
Lee la URL del resultado
Cuando status sea "completed", lee la URL de data.outputs[0]. La URL apunta a tu contenido generado en la CDN de WaveSpeedAI: imagen, vídeo, audio o archivo 3D según la variante de GPT Image 2 que hayas llamado.
Casos de uso
Qué puedes crear con GPT Image 2
Flujos de trabajo habituales para los que desarrolladores y creadores usan la API de GPT Image 2.
Texto a imagen con niveles de calidad
openai/gpt-image-2/text-to-image genera imágenes de alta calidad a partir de prompts en lenguaje natural. El parámetro quality (low / medium / high) permite elegir en cada llamada el equilibrio entre coste y calidad sin cambiar de endpoint.
Edición con imágenes de referencia
openai/gpt-image-2/edit permite editar imágenes con instrucciones en lenguaje natural aportando una o varias imágenes de referencia. Útil para refinamientos guiados por prompt y basados en un origen concreto.
Escalado de resolución para la entrega
El parámetro de resolución abarca base, 2K y 4K. Elige el tamaño más pequeño que cumpla la entrega y escala solo cuando sea necesario. El mismo formato de prompt en todas las resoluciones.
Iterar en calidad low / medium
Calidad low para iterar sobre la dirección del prompt; medium para una salida apta para entregar; high cuando la máxima fidelidad es la prioridad.
Flujos de edición en lenguaje natural
El endpoint de edición toma una imagen de origen y un texto con la instrucción, opcionalmente con imágenes de referencia adicionales. Es más ligero que los flujos con máscaras y resulta especialmente útil para refinamientos de estilo («hazlo más cálido», «añade una taza de café», «quita la marca de agua»).
Consejos
Consejos para escribir prompts en GPT Image 2
Consejos prácticos para obtener mejores resultados con GPT Image 2, basados en los patrones que funcionan en modelos de imagen en flujos de producción.
- 01
Usa el parámetro quality con criterio
GPT Image 2 expone un parámetro quality con niveles low / medium / high. Itera en low para la dirección del prompt, refina en medium (por defecto) y reserva high para la salida principal o de entrega, donde importa la máxima fidelidad.
- 02
Usa el endpoint Edit con imágenes de referencia
openai/gpt-image-2/edit acepta una imagen de origen más una instrucción de texto, opcionalmente con imágenes de referencia adicionales. Es más ligero que los flujos con máscaras y resulta especialmente útil para refinamientos de estilo («hazlo más cálido», «añade una taza de café»).
- 03
Elige la resolución más pequeña que cumpla la entrega
El parámetro de resolución de GPT Image 2 admite base, 2K y 4K. No generes en 4K cuando 2K sea suficiente: el mismo formato de prompt funciona en todas las resoluciones y los tamaños mayores son más lentos.
- 04
Escribe prompts específicos y estructurados
Sujeto + escena + iluminación + lenguaje de cámara aprovecha la parte más sólida del entrenamiento del modelo. «Un gato atigrado sentado en el alféizar de una ventana, luz de tarde, poca profundidad de campo, objetivo de 50 mm» supera por mucho a «un gato».
- 05
Usa descriptores de estilo en lugar de nombres de artistas
«Al estilo de la fotografía editorial» o «iluminación de estudio para producto» funciona mejor que nombrar a artistas vivos: evita problemas de licencias comerciales y suele dar resultados más utilizables.
Precios
Precios de la API de GPT Image 2
El precio es por resultado. El cargo final depende de los parámetros que definas en el playground de cada variante (resolución, duración, número de resultados, referencias).
| Endpoint | Tipo | Precio inicial |
|---|---|---|
| openai/ | text-to-image | 5 % DTO.$0.06$0.057 |
| openai/ | image-to-image | 5 % DTO.$0.07$0.0665 |
API
Llama a la API de GPT Image 2
Obtén una clave de API en wavespeed.ai/accesskey y envía una predicción por REST. El playground genera ejemplos listos para pegar con cualquier combinación de entradas.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Comparar
GPT Image 2 frente a las alternativas
Cuándo elegir GPT Image 2 en lugar de modelos similares en WaveSpeedAI.
GPT Image 2 frente a Nano Banana Pro
Nano Banana Pro cubre texto a imagen en 4K, nivel Ultra y variantes Multi para trabajo por lotes. GPT Image 2 es más barato en calidad medium, con niveles de calidad explícitos (low/medium/high) y un endpoint de edición guiado por imágenes de referencia.
GPT Image 2 frente a Seedream 4.5
Seedream 4.5 hace hincapié en la tipografía y ofrece variantes Sequential para la consistencia entre varias imágenes. GPT Image 2 tiene el control del parámetro de calidad y un flujo de edición en lenguaje natural con referencia que Seedream resuelve de otra manera.
GPT Image 2 frente a Nano Banana 2
Nano Banana 2 incluye consistencia de varios personajes (hasta 5) y una base opcional de búsqueda web. GPT Image 2 cubre niveles de calidad explícitos y el endpoint de edición con imagen de referencia, con un escalado de resolución más amplio (base / 2K / 4K).
GPT Image 2 frente a GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 es el sucesor: dos niveles (Flare para velocidad, Sunburst para fidelidad), cinco niveles de calidad en lugar de tres y precios por imagen más bajos. GPT Image 2 sigue disponible para los pipelines que ya han ajustado sus prompts con él; migrar es cambiar el ID del modelo. Consulta /gpt-image-2-5-api.
Preguntas frecuentes
GPT Image 2 API — Preguntas frecuentes
Precios, licencia, integración: preguntas habituales sobre cómo ejecutar GPT Image 2 en WaveSpeedAI.
¿Qué es la API de GPT Image 2?
GPT Image 2 es un modelo de generación de imágenes de OpenAI expuesto como API REST en WaveSpeedAI. GPT Image 2 de OpenAI: endpoints de texto a imagen y edición de alta calidad a partir de prompts en lenguaje natural. Los niveles de calidad (low / medium / high) y el escalado de resolución permiten equilibrar coste y fidelidad en cada llamada. Puedes llamarlo por programación o probarlo desde el playground enlazado arriba.
¿Cómo llamo a la API de GPT Image 2?
Regístrate en WaveSpeedAI, copia tu clave de API desde /accesskey y haz POST a https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image con tu entrada como JSON. El endpoint devuelve un id de predicción. Consulta el endpoint de resultados aproximadamente cada 2 segundos, aumenta el intervalo en las tareas largas y detente ante cualquier estado final. Arriba tienes ejemplos en Python / Node.js / cURL orientados a producción.
¿Cuánto cuesta la API de GPT Image 2?
GPT Image 2 empieza en $0.057 por ejecución. El coste exacto depende de los parámetros que definas (resolución, duración, número de resultados, referencias). La vista previa del coste en tiempo real junto al botón Generar del playground muestra el precio exacto de tu entrada actual.
¿Qué variantes de GPT Image 2 hay disponibles?
WaveSpeedAI aloja 2 endpoints de GPT Image 2 en producción: openai/gpt-image-2/text-to-image, openai/gpt-image-2/edit. Cada variante tiene su propia página de playground y sus propios precios.
¿Puedo usar comercialmente los resultados de GPT Image 2?
Los derechos de uso comercial dependen de la licencia del modelo de OpenAI. La mayoría de los modelos de OpenAI permiten el uso comercial de los resultados; consulta la página del playground de cada modelo para ver el resumen de su licencia y los Términos del servicio de WaveSpeedAI para las condiciones de la plataforma.
¿Por qué usar GPT Image 2 en WaveSpeedAI en lugar de ir directamente al proveedor?
Una sola clave de API y una sola cuenta de facturación para GPT Image 2 Y más de 1.000 modelos de IA de otros proveedores. Sin configurar un SDK por proveedor, sin límites de uso aparte y sin reescribir el código de integración para cada proveedor. Los precios suelen ser iguales o inferiores a los de la API directa de OpenAI.
Proveedor
Acerca de OpenAI
El equipo detrás de GPT Image 2 y de la gama más amplia de modelos de OpenAI en WaveSpeedAI.
OpenAI es el laboratorio detrás de ChatGPT, GPT-4 y GPT-5, DALL·E, Sora y Whisper. Sus modelos de imagen y vídeo se usan ampliamente en aplicaciones de consumo y empresariales, con foco en el seguimiento de instrucciones, el fotorrealismo y unas salvaguardas de seguridad conservadoras. La API de imagen es una elección frecuente en casos de uso de marketing y editorial que necesitan una claridad estricta sobre el uso comercial.
Empieza a crear con GPT Image 2 en WaveSpeedAI
Créditos gratuitos al registrarte. Una sola clave de API para más de 1.000 modelos de IA de OpenAI y de todos los demás proveedores.
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