GPT-Image-2-All 生图/编辑

GPT 图像生成 ChatGPT 网页版官逆模型 gpt-image-2-all，$0.03/张按次计费，约 30–60 秒出图，支持文生图、多图融合编辑、自然语言改图，文字还原度高、中文提示词友好。

图片 API 全部为同步调用：没有异步任务 ID，客户端断开连接结果即丢失、但请求仍会计费。请为本模型设置足够大的 timeout，详见 图片 API 调用须知与最佳实践。

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概述

gpt-image-2-all 是 API易 平台上线的一款 GPT 图像生成官逆模型（逆向 ChatGPT 网页版）。以 $0.03/张 的极具竞争力的按次计费定价，约 30–60 秒出图，支持 文生图 / 单图编辑 / 多图融合 / 自然语言改图，文字还原度高、原生支持中文提示词。

🎨 核心亮点：官逆通道稳定、定价统一每张 $0.03，无需关心 size/quality/n 等参数，尺寸与风格全部写进 prompt 即可——最适合”开箱即用”的图像生成场景。统一使用 OpenAI Images API 标准端点：/v1/images/generations（文生图）与 /v1/images/edits（图片编辑）。

需要锁定输出尺寸或 4K？ 请改用姐妹模型 gpt-image-2-vip——调用方式与本模型完全一致，仅多一个 size 字段。

文生图 API

/v1/images/generations，输入文本提示词生成图片。

图片编辑 API

/v1/images/edits，multipart 上传参考图 + 编辑/融合指令。

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核心特性

极具竞争力定价

统一按次计费 $0.03/张，无分辨率阶梯，出图成本可预测

文字还原度高

图内中英文、招牌、海报文字还原稳定，适合信息图与营销物料

中文提示词友好

原生理解中文描述，无需翻译即可获得高质量输出

多图融合编辑

支持多张参考图同时输入，prompt 中可用「图1/图2/图3」指代

出图速度较快

约 30–60 秒出图，比 gpt-image-2-vip 和官转 gpt-image-2 都更快

R2 CDN 加速返回

显式传 response_format: "url" 返回 R2 CDN 链接，全球低延迟下载

自然语言改图

支持通过对话描述直接改图，无需蒙版，可多轮迭代

标准端点兼容

兼容 OpenAI Images API 标准端点 /images/generations、/images/edits

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模型定价

模型名	计费方式	价格	输出
gpt-image-2-all	按次计费	$0.03 / 张	单次返回 1 张图片

计费说明：

• 统一定价，不区分分辨率、质量或提示词长度
• 失败请求不计费（如鉴权失败、参数校验失败）
• 如需生成 N 张，客户端并行调用 N 次

同价姐妹模型：gpt-image-2-vip（逆向 Codex 线路）同样 $0.03/张，支持 30 档常见 size（含 4K），调用方式与本模型完全一致——需要锁定输出尺寸时切过去即可。

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分组介绍

gpt-image-2-all 放在 Default 默认分组即可，不需要额外切分组。逆向通道目前供给稳定，不存在像官转那样需要”企业分组”过渡的场景。

模型	分组	备注
gpt-image-2-all	Default	逆向 ChatGPT 官网线路，统一 $0.03/张，约 30–60 秒出图
gpt-image-2-all	image2_OSS	1x 倍率（不加价），确定性 URL 输出——默认分组资源紧张时不会降级为 base64

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需要确定性 URL 输出 → 切到 image2_OSS 分组

gpt-image-2-all（及 gpt-image-2-vip）在默认分组下实测（2026-07）不传 response_format 时返回 b64_json；显式传 response_format: "url" 可拿到图片 URL。但默认分组的输出格式不做承诺——历史上曾默认返回 url、资源紧张时降级为 b64_json，行为随负载与渠道版本变化过。

如果你的业务强依赖 URL 输出（直接把 URL 落库、前端按 URL 渲染、不接受 base64），请把令牌分组切到 image2_OSS——这是专为 URL 输出确定性设计的分组，1x 倍率（不加价），对 gpt-image-2-all 和 gpt-image-2-vip 两个官逆模型都生效，保证响应稳定输出图片 URL，不会降级为 base64。

令牌创建：计费模式选「按量优先」，分组选 image2_OSS（1x）——需要确定性 URL 输出时使用

进阶玩法（同时使用 gpt-image-2-vip 与官转 gpt-image-2）：如果你的令牌同时覆盖逆向两模与官转 gpt-image-2，可以在令牌的「分组优先级」里这样配——

• 第一优先级：image2Enterprise（1.2x 企业分组，官转专用稳定通道）
• 默认（兜底）：Default（逆向两模都在这里，按模型路由）

这样官转 gpt-image-2 走企业分组保稳，逆向两模仍走默认分组——一把令牌覆盖三种模型，互不干扰。

📖 关于 image2Enterprise 企业分组：/live/2026-04/image2-enterprise

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技术规格

维度	参数
模型名	gpt-image-2-all
渠道性质	官方逆向（逆向 ChatGPT 官网）
定价	$0.03 / 张，按次计费
出图速度	约 30–60 秒
输出分辨率	无显式 size 参数，由模型自适应（建议在 prompt 中描述）
默认响应格式	b64_json（纯 base64，无 data: 前缀，2026-07 实测；建议显式传 response_format）
可选响应格式	url（R2 CDN 加速链接，默认 1 天有效期，需显式传 response_format: "url"）
中文提示词	✅ 原生支持
支持能力	文生图、单图编辑、多图融合、自然语言改图

本模型为自适应输出尺寸，不等同于官转 gpt-image-2 API。需要严格锁定输出尺寸或 4K 时，请改用 gpt-image-2-vip（逆向 Codex 线路，30 档 size 含 4K）；需要官方完全一致字段时，请使用 gpt-image-2（官转）。

⏰ 图片 URL 有效期：默认 1 天

url 模式响应的 url 字段是 R2 CDN 加速链接，有效期约 24 小时，过期后访问会 404。对于需要长期保存的图片（商品图、用户作品、历史记录等），请在生成后尽快转存到自己的对象存储 / CDN / 数据库。

两种常见做法：

• 服务端立即下载并入库：收到响应后用 requests / fetch 把图片拉回来存到 S3 / OSS / R2 / 本地磁盘
• 改用 b64_json 响应格式：直接拿到 base64 图片数据，省一次跨域下载，适合前端直接渲染或写入文件

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端点一览

端点	用途	Content-Type	适用场景
POST /v1/images/generations	文生图	application/json	OpenAI Images API 标准格式，方便同一套代码同时调用官转与官逆
POST /v1/images/edits	图片编辑（单图 / 多图）	multipart/form-data	OpenAI Images API 标准格式，方便同一套代码同时调用官转与官逆

统一使用 OpenAI Images API（/v1/images/generations + /v1/images/edits），理由有二：

1. 更稳定：上游对 Images API 通道的资源供给更充足，调用成功率更高
2. 兼容官转，便于切换：与官转 gpt-image-2 调用方式、size 等参数完全兼容——遇到官逆通道风控异常时，只需更换 model 名即可切换，业务代码零改动

另有对话式端点（/v1/chat/completions，不主推），见下方「常见问题」。

域名选择：api.apiyi.com 为主域名，也可使用 b.apiyi.com / vip.apiyi.com 等平台提供的其他网关域名，响应行为一致。

想用 size 参数锁定输出尺寸？ 改用姐妹模型 gpt-image-2-vip——端点完全一致，仅多一个 size 字段（30 档常见 size，含 4K）。

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尺寸与比例控制（写进 prompt）

gpt-image-2-all 没有 size 参数，尺寸通过 prompt 描述。如果你需要严格锁定输出尺寸（电商主图、海报模板、4K 壁纸等），请改用 gpt-image-2-vip。

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经过验证的「提示词 → 实际分辨率」对照表

下表是实测复现稳定的 8 种写法。把第一列的描述放在 prompt 最前面，就能拿到第二列的分辨率（输出全部在 1.5K 像素量级）：

提示词包含描述	实测分辨率	文件体积	实际比例
横版 16:9	1672 × 941	~1.9 MB	16:9
竖屏 9:16	941 × 1672	~2.1 MB	9:16
4:3	1448 × 1086	~2.3 MB	4:3
3:4	1086 × 1448	~2.5 MB	3:4
3:2 尺寸	1536 × 1024	~2.9 MB	3:2
2:3 尺寸	1024 × 1536	~3.0 MB	2:3
2:5 竖屏	793 × 1983	~1.9 MB	2:5
5:2 横屏	1983 × 793	~1.9 MB	5:2

使用须知：

• 输出统一在 ~1.5K 量级（最长边 1500–2000 px），不是真正的”任意分辨率”——所有 8 种写法都属于”约 1.5K”水平的模型上限
• prompt 里只包含表中描述词时复现度最高；和其它构图词混写会发生偏离

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风格化补充写法（无固定分辨率）

下面这些写法没有稳定的实测分辨率，仅作风格修饰用，搭配上表使用：

需求	写法（仅风格参考，不保证分辨率）
方形	1024×1024 方图 / 1:1 方形构图
超宽横幅	横幅 21:9 超宽银幕
画幅风格	电影画幅 / 手机海报 / 方形构图

技巧：在 prompt 开头 描述尺寸/构图，模型遵循度更高。

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把这张表暴露给终端用户

虽然 gpt-image-2-all 没有 size 参数，但接入方完全可以在前端加一个「尺寸 / 比例」下拉框，给用户和官方 size 一样的体验：

• 每个选项的 value 直接用上表的 prompt 前缀（如 横版 16:9）
• label 同时展示预期分辨率（如 横版 16:9 (1672×941)），让用户对最终输出有数
• 后端把选中的 prefix 拼到用户原始 prompt 的最前面再发给 API

const SIZE_OPTIONS = [
  { label: "横版 16:9 (1672×941)", prefix: "横版 16:9" },
  { label: "竖屏 9:16 (941×1672)", prefix: "竖屏 9:16" },
  { label: "4:3 (1448×1086)",      prefix: "4:3" },
  { label: "3:4 (1086×1448)",      prefix: "3:4" },
  { label: "3:2 (1536×1024)",      prefix: "3:2 尺寸" },
  { label: "2:3 (1024×1536)",      prefix: "2:3 尺寸" },
  { label: "2:5 竖屏 (793×1983)",  prefix: "2:5 竖屏" },
  { label: "5:2 横屏 (1983×793)",  prefix: "5:2 横屏" },
];

const finalPrompt = `${selected.prefix}，${userPrompt}`;

底层模型仍是自适应——返回分辨率允许 ±少量像素偏差，请不要在 UI 上向用户承诺”像素级精确”。需要严格锁死输出尺寸（电商主图、海报模板、4K 壁纸等），请改用姐妹模型 gpt-image-2-vip——同价、同套调用代码，仅多一个 size 字段。

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最佳实践

1. 输入图先压到 1.5MB 以内（图生图 / 多图融合）

   上传给接口的每张图先压到 1.5MB 以内（JPEG 质量 80-90 / 分辨率适当下调），多图融合时也按这个标准逐张控制。偶发的服务端错误大多就是图片体积过大触发的，压一下请求成功率和出图速度都会明显改善。输出分辨率由 prompt 的画幅描述决定，与输入图体积无关——压小输入只会提速、不会损画质。提示词里光写 4K / 8K 这类词也不会真给你高清；要稳定拿到大图请用上文「经过验证的『提示词 → 实际分辨率』对照表」里的写法。

2. 尺寸写在 prompt 开头

   把比例、分辨率、画幅描述放在提示词最前面，模型遵循度更高。

3. 大胆使用文字元素

   该模型文字还原度是主要卖点，招牌、海报、信息图都可直接写中英文文字。

4. 多图融合标注顺序

   重复传入的同名 image 字段顺序有意义，在 prompt 里可用「图1/图2/图3」明确指代。

5. 响应格式按需选择

   Web 应用直接渲染用 b64_json，服务端中转存储用 url。

6. 超时设到 300 秒

   典型 30–60s，但叠加图片上传 / 下载、官逆高峰长尾后实际耗时波动较大。保守按 300 秒配，避免大量误超时。

7. 清理不接受的参数

   gpt-image-2-all 不接受 size、n、quality、aspect_ratio，传入可能触发参数校验错误——请把它们从请求里去掉。需要传 size 时改用 gpt-image-2-vip。

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错误码与重试

状态码	含义	建议
401	令牌无效	检查 Bearer Token
429	限流/额度不足	指数退避重试
5xx	网关/后端临时错误	重试 1–2 次
超时	官逆高峰偶发 + 图片上传/下载长尾	客户端设置 ≥ 300s 超时（保守值）

建议客户端：

• 请求超时 300 秒 起步（保守值；典型 30–60s，但叠加图片上传 / 下载、官逆高峰长尾后波动大，按 120s 配置容易误超时）
• 对 5xx 与超时做 指数退避重试（建议 2–3 次）
• 记录响应头 request-id 方便排查

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常见问题

我同时看到 gpt-image-2-all 和 gpt-image-2-vip，该选哪个？

两者价格一样（$0.03/次），都是逆向通道，调用方式完全一致，差异主要在 size 和出图速度：

• 不需要严格控尺寸、追求出图速度 → gpt-image-2-all（约 30–60s 出图，尺寸写进 prompt）。
• 要锁死输出尺寸或要 4K → gpt-image-2-vip（约 90–150s 出图，30 档常见 size 含 4K）。
• 需要画质参数 quality 或 OpenAI 官方完全对齐字段 → 改用官方版 gpt-image-2。

能同时生成多张图吗？

本模型单次返回 1 张。如需 N 张，请客户端并行调用 N 次。每张独立按 $0.03 计费。

支持 n 参数吗？传 n=3 会怎样？

不支持。 本模型单次只返回 1 张图，请通过重复调用 / 并发调用的方式生成多张。

⚠️ 重要：如果在请求里传入 n=3，计费会按 0.03 × 3 = $0.09 扣费，但实际上仍然只返回 1 张图。请务必把 n 字段从请求里去掉，避免被多扣费。

内容被拒/模型回复「我不能做到这个需求」，会计费吗？

官逆是同步对话式返回，结果分两种情况，计费规则不同：

1) 返回 5xx 状态码 → 不计费

上游内容策略明确拦截时会返回类似：

{
  "error": {
    "message": "没有按照预期生成图片，请重新调整提示词后重试（traceid: 0672821c6951af183dbf847130caaf16）",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "",
    "code": null
  }
}

这种”明确报错”调用不计费，引导用户调整提示词重试即可。

2) 返回 200 状态码（模型用文字软拒绝）→ 计费

模型在对话里软拒绝、用文字回复（例如「我不能做到这个需求」「抱歉，这个请求涉及……」），从协议层看就是一次正常的对话返回，这种情况会被计费。官逆目前没有办法在协议层提前识别”这一段是拒绝文字而不是图片”。

为什么不能直接对软拒绝免单？

强行对所有”软拒绝”都不计费意味着平台要为每次失败承担上游成本；更关键的是，频繁触发上游内容安全会让供应方账号更容易被封号——这部分供给侧的硬成本也无法完全规避。

给接入方的建议

• ✅ 前置内容过滤 / 风险提示：在前端或接入层先做一道关键词与场景过滤（如真实姓名、版权角色、敏感题材），并在 UI 上提示”涉及名人/版权题材时上游限制较严，可能失败也会计费”，能显著降低误扣率。
• ✅ C 端产品月度补发：理解 C 端产品无法完全控制用户输入。如果你的月用量较大（月消费 $1000+ 起），可以按月汇总日志（短耗时调用通常对应软拒绝）联系客服一次性人工补发，无须逐条申诉。

📖 相关：官逆 500 多为内容违规

b64_json 前缀要不要自己加 data:image/png;base64,？

先检测再处理。2026-07 实测返回的 b64_json 为纯 base64（不带前缀），需要解码写文件或自行拼接前缀后再渲染；但历史版本曾直接带前缀。请在代码里做 startsWith('data:') 检测：有前缀直接用作 img src，无前缀先解码，避免双重拼接或带前缀解码产出损坏的图片。

为什么提示词里写了 1024x1024 还是拿到别的尺寸？

自适应模型对尺寸描述是”参考”不是”强制”。提升遵循度的写法：把尺寸/画幅词放在 prompt 最前面，并配合画幅风格词（如 电影画幅、手机海报、方形构图）。

具体能稳定复现的写法和对应分辨率，参见上文「尺寸与比例控制 → 经过验证的『提示词 → 实际分辨率』对照表」。

输入图要压缩吗？提示词里写 4K / 8K 有用吗？

强烈建议压。单张输入图压到 1.5MB 以内（JPEG 质量 80-90 / 分辨率适当下调）：偶发的服务端错误大多就是图片体积过大触发的，压一下请求成功率和出图速度都会明显改善。注意 1.5MB 是推荐上限（追求稳定性与速度），上面 FAQ 写的 10MB 是网关硬上限。

别担心压输入会损画质——本模型输出分辨率由 prompt 的画幅描述决定，跟你上传图的体积没关系。压小输入只会提速、不会损画质。

提示词光写 4K / 8K 这类词也不会真给你高清——这些只是修饰词，模型不会因此提分辨率。要稳定拿到大图，请用上文「经过验证的『提示词 → 实际分辨率』对照表」里验证过的写法（如 电影画幅、手机海报、方形构图）；需要严格锁尺寸或 4K 请改用 gpt-image-2-vip（30 档 size，含 4K，同价 $0.03/张）。

参考图最大多大？格式要求？

推荐 单张 ≤ 10MB，格式 png / jpg / webp。过大的图可能触发网关限制。多图融合时每张都需满足此限制。

生成的图片 URL 有效期是多久？需要自己转存吗？

url 模式响应的 url 字段是 R2 CDN 加速链接，有效期约 1 天（24 小时），过期后会 404。

强烈建议：生成后尽快把图片 转存到自己的对象存储（S3 / OSS / R2）、CDN 或数据库，不要长期直接引用本服务返回的 URL。

两种推荐做法：

• 服务端中转：收到响应后立即 requests.get(url) 把图片拉回来存到你自己的存储，把你自己的 URL 返回给前端；
• 改用 b64_json：请求时加 "response_format": "b64_json"，直接拿到 base64 图片数据，少一次跨域下载，适合前端直接渲染或写入文件。

如果只是短期展示（如单次会话预览），可以直接用 R2 URL 无需转存。

能流式返回吗？

本模型为一次性出图，不支持 stream 输出。如果对响应延迟敏感，建议客户端显示”生成中”进度提示，并合理配置 300s 超时（保守值）。

能用 OpenAI 的官方 SDK 直连吗？

可以。把 base_url 指向 https://api.apiyi.com/v1，api_key 设为 API易 令牌即可。但 client.images.generate() 方法默认带 size/n 参数——本模型不接受这两个参数，建议直接用 requests / fetch 发原生 HTTP 请求调用 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits。

中文提示词和英文提示词效果差异大吗？

本模型原生支持中文，两者效果接近。对中文特有的场景（如中式书法、传统节日元素）中文表达更自然。

还能用 /v1/chat/completions 对话方式出图吗？

可以，端点仍然可用，但不再主推——推荐统一使用 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits（更稳定、与官转 gpt-image-2 同套代码）。

对话方式仅适合两类场景：多轮迭代改图、需要直接传在线图片 URL。注意出图意图不够明确时可能返回纯文字而不是图片（可在提示词开头加「生成图片：」前缀强化）。

详细参数见 对话式调用说明。

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• 社区贡献：APIYI GPT-Image 2 Skills - 在 Codex CLI / Cursor / Gemini CLI 等 AI 编程工具中一句话调用
• API 使用手册 - 通用调用规范

gpt-image-2-all 属于官逆通道，行为对齐但定价/能力与官方版本不完全一致。如需官方直连版本，请参考 GPT-Image-1.5。