Image to image (image editing)

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)"
    }
  ]
}

POST

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)"
    }
  ]
}

POST /v1/images/edits The image-to-image endpoint uses a multipart/form-data request body. Upload one or more reference images and submit prompt and parameter fields as form fields.

Use https://www.llmeasy.ru/v1 as the Base URL. Pass your LLMEasy API Key through Authorization: Bearer YOUR_API_KEY.

You can fill in form fields and upload reference images in the Playground on the right side of the page, then send the request directly to https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits.

Do not use a regular JSON body for image-to-image requests. Submit text fields and file fields with multipart/form-data.

Recommended values

Send these fields explicitly in every request:

model=gpt-image-2
n=1
response_format=b64_json
output_format=png

Use image for a single reference image. Use repeated image[] fields for multiple reference images.

Single reference image

curl 'https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-***REDACTED***' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=Use this reference image to create a more polished square product hero image while keeping the main style consistent.' \
  -F 'n=1' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -F 'image=@reference.png'

Multiple reference images

curl 'https://www.llmeasy.ru/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-***REDACTED***' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'prompt=Combine these reference images into one consistent promotional poster.' \
  -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 example

import requests

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

data = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Use this reference image to create a more polished square product hero image while keeping the main style consistent.",
    "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"]

Recommended sizes

`size`	Ratio	Use case
`auto`	Auto	Automatic size selection
`1024x1024`	`1:1`	Square images, avatars, covers, assets
`1536x1024`	`3:2`	Landscape posters, banners, scenes
`1024x1536`	`2:3`	Portrait mobile covers and posters
`1536x1152`	`4:3`	Standard landscape images, product images, content graphics
`1152x1536`	`3:4`	Standard portrait images, mobile covers, vertical posters
`2048x2048`	`1:1`	High-resolution square images
`2048x1152`	`16:9`	High-resolution landscape images
`3840x2160`	`16:9`	4K landscape images
`2160x3840`	`9:16`	4K portrait images

size represents the expected aspect ratio and size tier. The actual returned pixels may be mapped or adjusted by the server. Use the decoded image dimensions instead of forcibly cropping the output to the requested value.

Save the image

A successful response follows the OpenAI-compatible image response shape:

{
  "created": 1710000000,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...(truncated)"
    }
  ]
}

Read data[0].b64_json and save it as base64 image content. Always set output_format: "png" so you can save the decoded image as .png.

Response flow

This endpoint is synchronous. After sending POST /images/edits, keep the current HTTP request open until the server responds. When generation succeeds, the image content is returned in data[0].b64_json. The endpoint does not return a task_id, and there is no separate status query or result download endpoint.

Authorizations

Authorization

string

header

required

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

Body

multipart/form-data

model

enum<string>

default:gpt-image-2

required

Используйте фиксированное значение gpt-image-2.

Available options:

gpt-image-2

Example:

"gpt-image-2"

prompt

string

required

Инструкция для редактирования изображения или генерации по reference image.

Example:

"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[].

default:1

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

Example:

"1"

size

enum<string>

default: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.

Available options:

auto,

1024x1024,

1536x1024,

1024x1536,

1536x1152,

1152x1536,

2048x2048,

2048x1152,

3840x2160,

2160x3840

Example:

"1024x1024"

response_format

enum<string>

default:b64_json

Рекомендуется фиксировать b64_json.

Available options:

b64_json

Example:

"b64_json"

output_format

enum<string>

default:png

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

Available options:

png

Example:

"png"

Response

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

Example:

1710000000

data

object[]

Show child attributes

Text to image (image generation)

Documentation Index

​Recommended values

​Single reference image

​Multiple reference images

​Python example

​Recommended sizes

​Save the image

​Response flow

​Related docs

Authorizations

Body

Response

Recommended values

Single reference image

Multiple reference images

Python example

Recommended sizes

Save the image

Response flow

Related docs