跳转到主要内容
POST
/
v1
/
images
/
edits
curl 'https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-***REDACTED***' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=На основе этого изображения создай более аккуратный квадратный key visual продукта, сохранив общий стиль основного объекта.' \
  -F 'n=1' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -F 'image=@reference.png'
{
  "created": 1710000000,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...(truncated)"
    }
  ]
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.llmeasy.ru/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

POST /v1/images/edits 图生图接口使用 multipart/form-data 请求体。你需要上传一张或多张参考图片，并通过表单字段提交提示词和参数。
使用 https://www.llmeasy.ru/v1 作为 Base URL。调用时通过 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 传入 LLMEasy API Key。
你可以在页面右侧的 Playground 填写表单字段并上传参考图片，直接在线调试。请求会发往 https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits。
图生图不能使用普通 JSON body。请用 multipart/form-data 提交文本字段和文件字段。

​
推荐请求值

所有图生图请求建议显式传入这些字段： 
model=gpt-image-2
n=1
response_format=b64_json
output_format=png
单参考图使用字段名 image。多参考图使用可重复的字段名 image[]。

​
单参考图

提交这些表单字段：
表单字段示例值
modelgpt-image-2
prompt参考这张图片，生成一张更精致的方形产品主视觉，保持主体风格一致。
n1
size1024x1024
response_formatb64_json
output_formatpng
image选择本地文件 reference.png
curl 'https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-***REDACTED***' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=参考这张图片，生成一张更精致的方形产品主视觉，保持主体风格一致。' \
  -F 'n=1' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -F 'image=@reference.png'

​
多参考图

提交这些表单字段：
表单字段示例值
modelgpt-image-2
prompt综合这些参考图，生成一张统一风格的宣传海报。
n1
size1024x1024
response_formatb64_json
output_formatpng
image[]选择本地文件 reference-1.png
image[]选择本地文件 reference-2.jpg
image[]选择本地文件 reference-3.png
curl 'https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-***REDACTED***' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=综合这些参考图，生成一张统一风格的宣传海报。' \
  -F 'n=1' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -F 'image[]=@reference-1.png' \
  -F 'image[]=@reference-2.jpg' \
  -F 'image[]=@reference-3.png'

​
Python 示例

import requests

url = "https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits"
headers = {
    "Authorization": "Bearer sk-***REDACTED***",
}

data = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "参考这张图片，生成一张更精致的方形产品主视觉，保持主体风格一致。",
    "n": "1",
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "b64_json",
    "output_format": "png",
}

with open("reference.png", "rb") as image_file:
    files = {
        "image": ("reference.png", image_file, "image/png"),
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data, files=files, timeout=300)

response.raise_for_status()
result = response.json()
b64_json = result["data"][0]["b64_json"]

​
推荐尺寸

size比例适用场景
auto自动自动选择尺寸
1024x10241:1方图，通用头像、封面、素材图
1536x10243:2横图，海报、banner、场景图
1024x15362:3竖图，移动端封面、人物海报
1536x11524:3标准横图，商品图、内容配图、横版素材
1152x15363:4标准竖图，移动端封面、竖版海报、人物图
2048x20481:1高清方图
2048x115216:9高清横图
3840x216016:94K 横图
2160x38409:164K 竖图
size 表示期望的图片比例和尺寸档位。实际返回图片像素可能由服务端映射或调整，客户端应以解码后的真实图片尺寸为准。

​
保存返回图片

成功响应为 OpenAI 兼容图片响应结构： 
{
  "created": 1710000000,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...(truncated)"
    }
  ]
}
客户端应读取 data[0].b64_json 并将其作为 base64 图片内容保存。响应中可能出现额外字段，例如 revised_prompt，客户端应允许这些字段存在。 建议所有请求都显式指定 output_format: "png"。这样保存为 .png 即可，不需要再解析文件头判断格式。

​
响应流程

图生图接口是同步响应模式。客户端提交 POST /images/edits 后，应保持当前 HTTP 请求连接并等待服务端返回。生成成功时，图片内容会直接出现在同一个响应的 data[0].b64_json 字段中。 图生图不会返回 task_id，也没有单独的状态查询接口或结果下载接口。不需要轮询任务状态，也不能通过额外的 /images/... URL 再获取结果。

​
超时和重试

  • HTTP 客户端超时建议设置为数分钟级别。
  • 对传输层异常、408、409、425、429 和 5xx 可以重试。
  • 对 400、401、参数缺失、格式错误不要自动重试。
  • 重试时使用指数退避，例如等待 3s、8s、15s。
  • 如果业务不能接受重复图片，应用层应记录自己的请求 ID，避免用户重复提交。

​
接入检查清单

  • Base URL 是 https://www.llmeasy.ru/v1。
  • Header 包含 Authorization: Bearer sk-...。
  • 请求使用 multipart/form-data。
  • 模型固定为 gpt-image-2。
  • 单参考图使用 image，多参考图使用重复的 image[]。
  • response_format 固定为 b64_json。
  • output_format 固定为 png。
  • n 固定为 1。
  • size 使用推荐尺寸之一。
  • 客户端能处理数分钟级别的生成耗时。
  • 日志和报错截图中不会泄露 API Key 或完整 base64 图片内容。

​
相关文档

授权

​
Authorization
string
header
必填

Используйте API Key LLMEasy как bearer token. Не публикуйте API keys во frontend-коде, скриншотах, логах, тикетах или Git-репозиториях.

请求体

multipart/form-data
​
model
enum<string>
默认值:gpt-image-2
必填

Используйте фиксированное значение gpt-image-2.

可用选项:
gpt-image-2
示例:

"gpt-image-2"

​
prompt
string
必填

Инструкция для редактирования изображения или генерации по reference image.

示例:

"На основе этого изображения создай более аккуратный квадратный key visual продукта, сохранив общий стиль основного объекта."

​
image
file

Поле для одной reference image. При одной reference image используйте image.

​
image[]
file[]

Поле для нескольких reference images. При нескольких reference images повторяйте image[].

​
n
默认值:1

Рекомендуется фиксировать значение 1. Для нескольких изображений отправляйте несколько отдельных запросов.

示例:

"1"

​
size
enum<string>
默认值:1024x1024

Размеры и соотношения сторон изображения. auto выбирает размер автоматически; 1024x1024 и 2048x2048 — 1:1; 1536x1024 — 3:2; 1024x1536 — 2:3; 1536x1152 — 4:3; 1152x1536 — 3:4; 2048x1152 и 3840x2160 — 16:9; 2160x3840 — 9:16. Фактический размер может быть сопоставлен или скорректирован сервером, поэтому клиенту следует ориентироваться на реальные размеры декодированного изображения.

可用选项:
auto,
1024x1024,
1536x1024,
1024x1536,
1536x1152,
1152x1536,
2048x2048,
2048x1152,
3840x2160,
2160x3840
示例:

"1024x1024"

​
response_format
enum<string>
默认值:b64_json

Рекомендуется фиксировать b64_json.

可用选项:
b64_json
示例:

"b64_json"

​
output_format
enum<string>
默认值:png

Рекомендуется фиксировать png. Не рассчитывайте, что jpeg или webp всегда вернутся напрямую в выбранном формате.

可用选项:
png
示例:

"png"

响应

Результат генерации изображения.

OpenAI-совместимый ответ с изображением. Клиентам следует читать data[0].b64_json и учитывать возможные дополнительные поля, например revised_prompt.

​
created
integer
示例:

1710000000

​
data
object[]