GPT Image 2 API
GPT Image 2 จาก OpenAI — endpoint ข้อความเป็นภาพและแก้ไขคุณภาพสูงจากพรอมต์ภาษาธรรมชาติ ระดับคุณภาพ (low / medium / high) และการปรับความละเอียดให้คุณแลกต้นทุนกับความเที่ยงตรงได้ในแต่ละการเรียก
endpoint ข้อความเป็นภาพและแก้ไข พร้อมระดับคุณภาพ (low / medium / high) และการปรับความละเอียด (พื้นฐาน 2K 4K) endpoint แก้ไขรับภาพอ้างอิงตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไปสำหรับการแก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติ
/filters:quality(82)/examples/bdc87732ca150d74d58327357a20ecdd/1783683931539388653_vcluDNzJ.webp)
ภาพรวม
เกี่ยวกับ GPT Image 2 API
GPT Image 2 ทำอะไรได้ อยู่ตรงไหนในกลุ่มโมเดลของ OpenAI และทำไมทีมต่างๆ จึงเลือกใช้
GPT Image 2 คือโมเดลการสร้างและแก้ไขภาพจาก OpenAI ใช้งานได้ผ่าน REST API ของ WaveSpeedAI GPT Image 2 จาก OpenAI — endpoint ข้อความเป็นภาพและแก้ไขคุณภาพสูงจากพรอมต์ภาษาธรรมชาติ ระดับคุณภาพ (low / medium / high) และการปรับความละเอียดให้คุณแลกต้นทุนกับความเที่ยงตรงได้ในแต่ละการเรียก
endpoint ข้อความเป็นภาพและแก้ไข พร้อมระดับคุณภาพ (low / medium / high) และการปรับความละเอียด (พื้นฐาน 2K 4K) endpoint แก้ไขรับภาพอ้างอิงตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไปสำหรับการแก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติ
กลุ่ม GPT Image 2 บน WaveSpeedAI มี 2 REST endpoint ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ Text-To-Image, Image-To-Image แต่ละแบบมีราคา พารามิเตอร์ที่ปรับได้ และตัวอย่างผลลัพธ์ของตัวเอง เลือกแบบที่ตรงกับประเภทอินพุตและข้อจำกัดของงานจริง หรือเรียกหลายแบบด้วย API key เดียวเพื่อประกอบเป็นไปป์ไลน์หลายขั้นตอน
รัน GPT Image 2 ผ่าน API key บัญชีเรียกเก็บเงิน และขีดจำกัดอัตราเดียวกับที่คุณใช้กับโมเดล AI กว่า 1,000 รายการอื่นบน WaveSpeedAI ไม่ต้องตั้งค่ากับผู้ให้บริการแยก ไม่ต้องใช้ SDK แยกตามผู้ให้บริการ และไม่ต้องจัดการขีดจำกัดอัตราแยกตามผู้ให้บริการ การเชื่อมต่อเดียวครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ข้อความเป็นภาพและข้อความเป็นวิดีโอ ไปจนถึงการสังเคราะห์เสียง การสร้าง 3D การอัปสเกล และการแก้ไข
Endpoint
API endpoint ของ GPT Image 2 ทั้งหมด
2 endpoint ของ GPT Image 2 พร้อมใช้งานบน WaveSpeedAI แล้ว — เลือกแบบที่ตรงกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ
/filters:quality(82)/media/images/1782721508918099909_oCMW3dT2.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/1782721434327650196_n8i8hqAK.webp)
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.
ตัวอย่าง
ดู GPT Image 2 ทำงานจริง
ผลลัพธ์จริงที่สร้างโดย GPT Image 2 API วางเมาส์บนวิดีโอเพื่อดูตัวอย่าง คลิกเพื่อเปิดตัวดูขนาดเต็ม
วิธีใช้
วิธีใช้ GPT Image 2 API
สี่ขั้นตอนจากการสมัครไปจนถึงผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ ตัวอย่าง Python, Node.js และ cURL แบบเต็มอยู่ในส่วน API ด้านล่าง
- 01
รับ API key
สมัครบัญชี WaveSpeedAI แล้วคัดลอก API key จากแดชบอร์ด บัญชีใหม่มาพร้อมเครดิตเริ่มต้นฟรี เพียงพอให้ลองใช้ playground ได้หลายสิบครั้งก่อนเริ่มเรียกเก็บเงิน
- 02
ส่ง prediction
POST อินพุตของคุณเป็น JSON ไปที่ https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image endpoint จะส่ง prediction id กลับมาทันที การสร้างทำงานแบบอะซิงโครนัส คุณจึงไม่ต้องเปิดการเชื่อมต่อค้างไว้ระหว่างประมวลผล
- 03
poll เพื่อรอให้เสร็จ
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result เมื่อสถานะเป็น completed ให้นำผลลัพธ์ไปใช้ เมื่อเป็น failed, cancelled, timeout หรือ deleted ให้หยุดพร้อมแจ้งข้อผิดพลาด และ poll ต่อไปสำหรับสถานะอื่นทั้งหมด
- 04
อ่าน URL ของผลลัพธ์
เมื่อสถานะเป็น "completed" ให้อ่าน URL จาก data.outputs[0] URL ชี้ไปยังสื่อที่สร้างขึ้นของคุณบน CDN ของ WaveSpeedAI ซึ่งเป็นภาพ วิดีโอ เสียง หรือไฟล์ 3D ตามแบบของ GPT Image 2 ที่คุณเรียกใช้
กรณีการใช้งาน
สิ่งที่คุณสร้างได้ด้วย GPT Image 2
เวิร์กโฟลว์ทั่วไปที่นักพัฒนาและครีเอเตอร์ใช้ GPT Image 2 API
ข้อความเป็นภาพพร้อมระดับคุณภาพ
openai/gpt-image-2/text-to-image สร้างภาพคุณภาพสูงจากพรอมต์ภาษาธรรมชาติ พารามิเตอร์ quality (low / medium / high) ให้คุณเลือกสมดุลระหว่างต้นทุนกับคุณภาพต่อการเรียกโดยไม่ต้องเปลี่ยน endpoint
แก้ไขด้วยภาพอ้างอิง
openai/gpt-image-2/edit ช่วยแก้ไขภาพจากคำสั่งภาษาธรรมชาติ โดยใส่ภาพอ้างอิงตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป มีประโยชน์กับการปรับแต่งด้วยพรอมต์ที่อิงต้นฉบับเฉพาะ
ปรับความละเอียดเพื่อส่งมอบ
พารามิเตอร์ความละเอียดครอบคลุมพื้นฐาน 2K และ 4K เลือกขนาดที่เล็กที่สุดที่ตอบโจทย์การส่งมอบ แล้วขยายเมื่อจำเป็นเท่านั้น รูปแบบพรอมต์เดียวกันใช้ได้ทุกความละเอียด
ทำซ้ำด้วยคุณภาพ low / medium
คุณภาพ low สำหรับทำซ้ำเพื่อหาทิศทางพรอมต์ medium สำหรับเอาต์พุตระดับส่งมอบ high เมื่อความเที่ยงตรงสูงสุดเป็นสิ่งสำคัญ
เวิร์กโฟลว์แก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติ
endpoint แก้ไขรับภาพต้นฉบับ + ข้อความคำสั่ง และมีภาพอ้างอิงเพิ่มเติมได้ เบากว่าเวิร์กโฟลว์ที่ใช้มาสก์ โดยเฉพาะมีประโยชน์กับการปรับแต่งด้านสไตล์ (“ทำให้อบอุ่นขึ้น” “เพิ่มถ้วยกาแฟ” “ลบลายน้ำ”)
เคล็ดลับ
เคล็ดลับการเขียนพรอมต์สำหรับ GPT Image 2
คำแนะนำเชิงปฏิบัติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจาก GPT Image 2 — มาจากรูปแบบที่ได้ผลกับโมเดลภาพในไปป์ไลน์การผลิตจริง
- 01
ใช้พารามิเตอร์ quality อย่างตั้งใจ
GPT Image 2 มีพารามิเตอร์ quality พร้อมระดับ low / medium / high ทำซ้ำบน low เพื่อหาทิศทางพรอมต์ ปรับแต่งบน medium (ค่าเริ่มต้น) และสงวน high ไว้สำหรับเอาต์พุตหลัก / ส่งมอบที่ความเที่ยงตรงสูงสุดสำคัญ
- 02
ใช้ endpoint Edit กับภาพอ้างอิง
openai/gpt-image-2/edit รับภาพต้นฉบับพร้อมคำสั่งข้อความ และมีภาพอ้างอิงเพิ่มเติมได้ เบากว่าเวิร์กโฟลว์ที่ใช้มาสก์ — โดยเฉพาะมีประโยชน์กับการปรับแต่งด้านสไตล์ (“ทำให้อบอุ่นขึ้น” “เพิ่มถ้วยกาแฟ”)
- 03
เลือกความละเอียดที่เล็กที่สุดที่ตอบโจทย์การส่งมอบ
พารามิเตอร์ความละเอียดของ GPT Image 2 รองรับพื้นฐาน 2K และ 4K อย่าสร้าง 4K เมื่อ 2K เพียงพอ — รูปแบบพรอมต์เดียวกันใช้ได้ทุกความละเอียด และขนาดที่ใหญ่กว่าช้ากว่า
- 04
เขียนพรอมต์ที่เฉพาะเจาะจงและมีโครงสร้าง
วัตถุ + ฉาก + แสง + ภาษากล้อง ดึงจากส่วนที่แข็งแกร่งที่สุดของการเทรนโมเดล “แมวลายสลิดนั่งบนขอบหน้าต่าง แสงบ่าย ระยะชัดตื้น เลนส์ 50mm” ดีกว่า “แมว” อย่างมาก
- 05
ใช้คำอธิบายสไตล์แทนชื่อศิลปิน
“สไตล์ภาพถ่ายบรรณาธิการ” หรือ “แสงสตูดิโอสำหรับสินค้า” ดีกว่าการระบุชื่อศิลปินที่ยังมีชีวิตอยู่ — ทั้งหลีกเลี่ยงปัญหาไลเซนส์เชิงพาณิชย์ และมักให้เอาต์พุตที่ใช้งานได้มากกว่า
ราคา
ราคา GPT Image 2 API
คิดราคาตามผลลัพธ์ ค่าใช้จ่ายสุดท้ายขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่คุณตั้งใน playground ของแต่ละแบบ (ความละเอียด ความยาว จำนวนผลลัพธ์ ภาพอ้างอิง)
| Endpoint | ประเภท | ราคาเริ่มต้น |
|---|---|---|
| openai/ | text-to-image | ลด 5%$0.06$0.057 |
| openai/ | image-to-image | ลด 5%$0.07$0.0665 |
API
เรียกใช้ GPT Image 2 API
สมัครรับ API key ที่ wavespeed.ai/accesskey แล้วส่ง prediction ผ่าน REST playground สร้างตัวอย่างพร้อมวางได้สำหรับอินพุตทุกแบบ
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)เปรียบเทียบ
GPT Image 2 เทียบกับทางเลือกอื่น
เมื่อไรควรเลือก GPT Image 2 แทนโมเดลที่คล้ายกันบน WaveSpeedAI
GPT Image 2 เทียบกับ Nano Banana Pro
Nano Banana Pro ครอบคลุมข้อความเป็นภาพ 4K ระดับ Ultra และตัวเลือก Multi สำหรับงานแบตช์ ส่วน GPT Image 2 ถูกกว่าที่คุณภาพ medium มีระดับคุณภาพชัดเจน (low/medium/high) และ endpoint แก้ไขที่ขับเคลื่อนด้วยภาพอ้างอิง
GPT Image 2 เทียบกับ Seedream 4.5
Seedream 4.5 เน้นตัวอักษรและมีตัวเลือก Sequential เพื่อความสม่ำเสมอหลายภาพ ส่วน GPT Image 2 มีพารามิเตอร์ quality และเวิร์กโฟลว์แก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติพร้อมภาพอ้างอิง ซึ่ง Seedream จัดการต่างออกไป
GPT Image 2 เทียบกับ Nano Banana 2
Nano Banana 2 มีความสม่ำเสมอหลายตัวละคร (สูงสุด 5) และการอิงการค้นเว็บที่เลือกเปิดได้ ส่วน GPT Image 2 ครอบคลุมระดับคุณภาพชัดเจนและ endpoint แก้ไขด้วยภาพอ้างอิง พร้อมการปรับความละเอียดที่กว้างกว่า (พื้นฐาน / 2K / 4K)
GPT Image 2 เทียบกับ GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 คือรุ่นต่อยอด: สองระดับ (Flare เน้นความเร็ว Sunburst เน้นความเที่ยงตรง) ห้าระดับคุณภาพแทนที่จะเป็นสาม และราคาต่อภาพต่ำกว่า GPT Image 2 ยังคงใช้งานได้สำหรับไปป์ไลน์ที่ปรับพรอมต์กับรุ่นนี้ไว้แล้ว การย้ายเพียงเปลี่ยน model ID ดู /gpt-image-2-5-api
คำถามที่พบบ่อย
GPT Image 2 API — คำถามที่พบบ่อย
ราคา สัญญาอนุญาต การเชื่อมต่อ — คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการรัน GPT Image 2 บน WaveSpeedAI
GPT Image 2 API คืออะไร
GPT Image 2 คือโมเดลการสร้างภาพของ OpenAI ที่เปิดให้ใช้เป็น REST API บน WaveSpeedAI GPT Image 2 จาก OpenAI — endpoint ข้อความเป็นภาพและแก้ไขคุณภาพสูงจากพรอมต์ภาษาธรรมชาติ ระดับคุณภาพ (low / medium / high) และการปรับความละเอียดให้คุณแลกต้นทุนกับความเที่ยงตรงได้ในแต่ละการเรียก คุณเรียกใช้ผ่านโค้ดหรือลองใช้จาก playground ที่ลิงก์ไว้ด้านบนได้
เรียกใช้ GPT Image 2 API อย่างไร
สมัครบัญชี WaveSpeedAI คัดลอก API key จาก /accesskey แล้ว POST ไปที่ https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image พร้อมอินพุตของคุณเป็น JSON endpoint จะส่ง prediction id กลับมา poll endpoint ผลลัพธ์โดยเริ่มประมาณทุก 2 วินาที เพิ่มช่วงเวลาสำหรับงานที่ใช้เวลานาน และหยุดเมื่อได้สถานะสิ้นสุดใดๆ ตัวอย่าง Python / Node.js / cURL ที่เหมาะกับงานจริงอยู่ด้านบน
GPT Image 2 API มีค่าใช้จ่ายเท่าไร
GPT Image 2 เริ่มต้นที่ $0.057 ต่อครั้ง ค่าใช้จ่ายจริงขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่คุณตั้ง (ความละเอียด ความยาว จำนวนผลลัพธ์ ภาพอ้างอิง) ตัวอย่างค่าใช้จ่ายแบบเรียลไทม์ข้างปุ่ม Generate ใน playground แสดงราคาที่แน่นอนสำหรับอินพุตปัจจุบันของคุณ
GPT Image 2 มีแบบไหนให้ใช้บ้าง
WaveSpeedAI มี endpoint GPT Image 2 ที่ใช้งานได้ 2 รายการ: openai/gpt-image-2/text-to-image, openai/gpt-image-2/edit แต่ละแบบมีหน้า playground และราคาของตัวเอง
ใช้ผลลัพธ์ของ GPT Image 2 เชิงพาณิชย์ได้ไหม
สิทธิ์ในการใช้เชิงพาณิชย์เป็นไปตามสัญญาอนุญาตของโมเดล OpenAI โมเดลของ OpenAI ส่วนใหญ่อนุญาตให้ใช้ผลลัพธ์เชิงพาณิชย์ ดูสรุปสัญญาอนุญาตเฉพาะในหน้า playground ของแต่ละโมเดล และข้อกำหนดการใช้บริการของ WaveSpeedAI สำหรับเงื่อนไขระดับแพลตฟอร์ม
ทำไมต้องใช้ GPT Image 2 บน WaveSpeedAI แทนการเชื่อมต่อตรง
API key เดียวและบัญชีเรียกเก็บเงินเดียวสำหรับ GPT Image 2 และโมเดล AI อื่นกว่า 1,000 รายการจากผู้ให้บริการอื่น ไม่ต้องตั้งค่า SDK แยกตามผู้ให้บริการ ไม่ต้องจัดการขีดจำกัดอัตราแยกกัน และไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนผู้ให้บริการ โดยทั่วไปราคาเท่ากับหรือต่ำกว่า API ตรงของ OpenAI
ผู้พัฒนา
เกี่ยวกับ OpenAI
ทีมเบื้องหลัง GPT Image 2 และกลุ่มโมเดลอื่นๆ ของ OpenAI บน WaveSpeedAI
OpenAI คือห้องปฏิบัติการเบื้องหลัง ChatGPT, GPT-4 และ GPT-5, DALL·E, Sora และ Whisper โมเดลภาพและวิดีโอถูกใช้งานอย่างกว้างขวางทั้งในแอปผู้บริโภคและองค์กร โดยเน้นการทำตามคำสั่ง ความสมจริง และกลไกความปลอดภัยแบบระมัดระวัง API ภาพเป็นตัวเลือกที่ใช้บ่อยสำหรับงานการตลาดและบรรณาธิการที่ต้องการความชัดเจนเรื่องการใช้เชิงพาณิชย์อย่างเคร่งครัด
เริ่มสร้างด้วย GPT Image 2 บน WaveSpeedAI
รับเครดิตเริ่มต้นฟรีเมื่อสมัคร API key เดียวใช้ได้กับโมเดล AI กว่า 1,000 รายการจาก OpenAI และผู้ให้บริการอื่นทุกราย
/filters:quality(82)/examples/874ce526dc7b45f758856a297ebe3554/1783683932960323788_1NW4enxG.webp)
/filters:quality(82)/examples/109ce7033b5441fb1eff58b63d16863b/1783683934369707528_qazInwFP.webp)
/filters:quality(82)/examples/8c270f7907b063ff49eabce65b002171/1783683935824334487_V58ZZaju.webp)
/filters:quality(82)/examples/05380da16689443ee6dc4544b1744b71/1783683937583622712_z9xxqlg6.webp)