OpenAI Images Generations API: Заявка та використання

OpenAI Images Generations API наразі підтримує різні моделі генерації зображень, включаючи класичну dall-e-3, модель з покращеними можливостями рендерингу тексту gpt-image-1, найновіше покоління gpt-image-2, а також серію моделей nano-banana / nano-banana-2 / nano-banana-pro, які підключаються через той самий інтерфейс. Всі вони можуть генерувати високоякісні зображення на основі текстового опису. Цей документ головним чином описує процес використання OpenAI Images Generations API, що дозволяє легко застосовувати функції генерації зображень серії OpenAI.

Процес заявки

Щоб використовувати OpenAI Images Generations API, спочатку можна перейти на сторінку OpenAI Images Generations API та натиснути кнопку «Acquire», щоб отримати необхідні для запиту облікові дані: Якщо ви ще не увійшли або не зареєстровані, вас автоматично перенаправлять на сторінку входу, де можна зареєструватися та увійти. Після входу чи реєстрації ви автоматично повернетесь на цю сторінку. При першій заявці надається безкоштовний ліміт для використання API.

Модель GPT-Image-2

gpt-image-2 — це нове покоління моделі генерації зображень від OpenAI, яке має суттєві покращення порівняно з dall-e-3 та gpt-image-1 у таких аспектах:

Краща здатність слідувати інструкціям: точно розуміє складні композиції, підрахунки, просторові відносини та інші структуровані інструкції.
Чіткіше рендеринг тексту: у постерах, меню, інфографіці, логотипах англійські літери та цифри майже не спотворюються.
Багатший стильовий вираз: нативна підтримка стилів кіно-портретів, вінтажних постерів, дитячих ілюстрацій, продуктової фотографії, інфографіки тощо.
Нативна підтримка різних пропорцій і високої роздільної здатності: підтримує 5 пропорцій (1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16) та 3 рівні роздільної здатності (1K / 2K / 4K).

Виклик здійснюється так само, як і для інших моделей, достатньо встановити поле model в gpt-image-2. У результаті в полі url повертається постійне посилання на зображення, розміщене на platform.cdn.acedata.cloud, яке можна відкрити у браузері або вставити на веб-сторінку.

Підтримувані значення `size`

gpt-image-2 перевіряє лише формат size: якщо значення не auto і не порожнє, воно має відповідати формату WIDTHxHEIGHT (наприклад, 1024x1024, 2048x1152, 800x600); інші формати повернуть помилку 400. Всі розміри (1K / 2K / 4K / кастомні) тарификуються за одиничне зображення без додаткової націнки за розмір. Верхній рівень обмежень для кастомних розмірів: ширина і висота мають бути кратними 16, довга сторона ≤ 3840, загальна кількість пікселів ≤ 8,294,400. Перевищення призведе до відмови з кодом 4xx.

Пропорція	Рекомендовано 1K	Рекомендовано 2K	Рекомендовано 4K
1:1	`1024x1024`	`2048x2048`	`2880x2880`
4:3	`1536x1024`	`2048x1536`	`3264x2448`
3:4	`1024x1536`	`1536x2048`	`2448x3264`
16:9	`1792x1024`	`2048x1152`	`3840x2160`
9:16	`1024x1792`	`1152x2048`	`2160x3840`

Ви також можете передати size: "auto" або пропустити поле size, тоді модель вибере розмір за замовчуванням. На рівні 1K вихідні зображення не гарантують точне вирівнювання пікселів — наприклад, при запиті 1024x1024 можна отримати 1254x1254 з тією ж пропорцією. Якщо повторно передати цей розмір у size, тарифи не зміняться. Виклик на 4K зазвичай займає 4–8 хвилин, рекомендується використовувати асинхронний зворотний виклик через callback_url.

Про параметр n gpt-image-2 наразі не підтримує n > 1: цей параметр ігнорується, незалежно від того, чи передано n=1 чи n=10, у відповіді повертається лише одне зображення, тарифи нараховуються за одне. Якщо потрібно отримати кілька варіантів, слід робити кілька паралельних запитів (рекомендується змінювати prompt або seed, інакше зображення будуть дуже схожими). Це обмеження також стосується моделей gpt-image-1 / gpt-image-1.5 та серії nano-banana. Єдина модель, що підтримує n > 1 — dall-e-2; dall-e-3 підтримує лише n = 1.

Нижче наведено кілька реальних прикладів, що демонструють можливості gpt-image-2.

Сценарій 1: Кінематографічний портрет

У підказці можна використовувати кінематографічні терміни (35mm плівка, мала глибина різкості, неонове світло) для точного контролю атмосфери та текстури. Приклад виклику на Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cinematic portrait of a young woman standing in a convenience store at night, illuminated by soft pink and cyan neon signs through the window. Shot on 35mm film, shallow depth of field, slight grain, melancholic mood.",
    "size": "1024x1536"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "success": true,
  "task_id": "ab58a5df-6f46-4874-bff6-93169e2849a3",
  "created": 1777048800,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A cinematic portrait of a young woman standing in a convenience store at night, illuminated by soft pink and cyan neon signs through the window. Shot on 35mm film, shallow depth of field, slight grain, melancholic mood.",
      "url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/gpt-image/ab58a5df-6f46-4874-bff6-93169e2849a3_0.png"
    }
  ]
}

Згенероване зображення:

Сценарій 2: Вінтажний туристичний постер (з рендерингом тексту)

gpt-image-2 стабільно виконує верстку та рендеринг шрифтів, що ідеально підходить для постерів, меню, листівок з текстом.

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A vintage travel poster of the Amalfi Coast, Italy. Stylized art-deco illustration of cliffside lemon-yellow houses cascading down to a turquoise sea, with a small white sailboat in the harbor. Bold typography at the top reads AMALFI and at the bottom ITALIA 1958. Limited color palette: cream, sea-blue, lemon yellow, terracotta. Slight paper-grain texture.",
    "size": "1024x1536"
}

Зображення за посиланням у відповіді:

Модель точно відтворила візуальний стиль Art Deco, а текст AMALFI і ITALIA 1958 чітко та коректно відображено.

Сценарій 3: Складна композиція та підрахунок

Цей запит перевіряє здатність моделі слідувати структурованим інструкціям щодо кількості та розташування.

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A wooden bookshelf consisting of three shelves: On the top shelf, there should be one book. On the second shelf, there should be three books. On the bottom shelf, there should be seven books. Soft warm lighting, photorealistic, cozy library atmosphere.",
    "size": "1024x1024"
}

Згенероване зображення:

Кількість книг на трьох полицях (1 / 3 / 7) повністю відповідає запиту — це було складно стабільно реалізувати в епоху dall-e-3.

Сценарій 4: Ілюстративний стиль (горизонтальний формат)

Вказуючи художні матеріали та емоційні ключові слова, можна направити модель на створення стилізованих ілюстрацій.

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A soft, poetic children's book illustration of a small fox reading a book under a glowing mushroom in a moonlit forest. Watercolor and pencil texture, gentle pastel colors, dreamy atmosphere, hand-drawn feel.",
    "size": "1536x1024"
}

Згенерована горизонтальна ілюстрація:

Асинхронність та зворотні виклики

gpt-image-2 зазвичай потребує 60–90 секунд на один виклик. Якщо не хочете тримати довге з’єднання, можна використовувати механізм асинхронного зворотного виклику через callback_url. Процес виклику такий самий, як і для інших моделей.

Серія моделей Nano Banana

Серія nano-banana базується на моделі Gemini і підключена через той самий інтерфейс /openai/images/generations, без необхідності змінювати endpoint — достатньо змінити поле model на будь-яку модель із таблиці нижче.

Модель	Вартість (кредити / запит)	Сценарії використання
`nano-banana`	0.14	Звичайна генерація зображень, найшвидша та найекономніша
`nano-banana-2`	0.28	Покращена якість та деталізація
`nano-banana-pro`	0.35	Флагман серії, найкраща композиція, деталізація та рендеринг тексту

Важливо: підтримувані параметри Nano Banana інтегровано через адаптер OpenAI протоколу і підтримує лише параметри: model, prompt, size.

size відображається у внутрішній aspect_ratio за таблицею:

1024x1024 / 512x512 / 256x256 → 1:1

1792x1024 → 16:9

1024x1792 → 9:16

Не підтримуються параметри n, quality, style, response_format, background, output_format; вони ігноруються.

Формат відповіді відповідає OpenAI (поле data[].url), але created завжди 0, b64_json не повертається, revised_prompt завжди дорівнює оригінальному prompt.

Базовий виклик

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "nano-banana",
    "prompt": "a small red apple on a white table, photoreal",
    "size": "1024x1024"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 0,
  "data": [
    {
      "url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/nanobanana/6870b330-65c4-436c-bb80-819fdae7a7a4.png",
      "revised_prompt": "a small red apple on a white table, photoreal"
    }
  ]
}

Згенероване зображення можна переглянути за посиланням у полі url:

Оновлення до флагманської моделі `nano-banana-pro`

Достатньо змінити model на nano-banana-pro, інші параметри залишаються без змін:

payload = {
    "model": "nano-banana-pro",
    "prompt": "abstract painting",
    "size": "1024x1024"
}

Приклад відповіді:

{
  "created": 0,
  "data": [
    {
      "url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/nanobanana/6227fcc9-3442-4aa3-a76c-4a4441a99649.png",
      "revised_prompt": "abstract painting"
    }
  ]
}

Асинхронний зворотний виклик

Механізм callback_url для асинхронного зворотного виклику також підтримується для nano-banana, процес виклику такий самий, як і для інших моделей, див. розділ Асинхронний зворотний виклик.

Базове використання

Далі можна заповнити відповідні поля у інтерфейсі, як показано на зображенні:

При першому використанні інтерфейсу потрібно заповнити щонайменше три поля: authorization (вибирається зі списку), model (модель OpenAI DALL-E, яку хочете використовувати; тут доступна одна модель, див. наш перелік моделей) та prompt (текстова підказка для генерації зображення). Зверніть увагу, що праворуч генерується код виклику, який можна скопіювати та виконати, або натиснути кнопку «Try» для тестування.

Приклад виклику на Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 1721626477,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A delightful image showcasing a young sea otter, who is born brown, with wide charming eyes. It is delightfully lying on its back, paddling in the calm sea waters. Its dense, velvety fur appears wet and shimmering, capturing the essence of its habitat. The small creature curiously plays with a sea shell with its small paws, looking absolutely innocent and charming in its natural environment.",
      "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/5d98aa7c-80c6-4523-b571-fc606ad455b9/generated_00.png?se=2024-07-23T05%3A34%3A48Z&sig=GAz%2Bi3%2BkHOQwAMhxcv22tBM%2FaexrxPgT9V0DbNrL4ik%3D&ske=2024-07-23T08%3A41%3A10Z&skoid=e52d5ed7-0657-4f62-bc12-7e5dbb260a96&sks=b&skt=2024-07-16T08%3A41%3A10Z&sktid=33e01921-4d64-4f8c-a055-5bdaffd5e33d&skv=2020-10-02&sp=r&spr=https&sr=b&sv=2020-10-02"
    }
  ]
}

Пояснення полів відповіді:

created — унікальний ID генерації зображення.
data — інформація про результат генерації.

У data міститься інформація про згенероване зображення, поле url містить посилання на зображення.

Параметр якості зображення `quality`

Далі розглянемо, як налаштувати параметри якості згенерованого зображення. Параметр quality має два значення: standard — стандартна якість, та hd — зображення з більшою деталізацією та узгодженістю. Приклад налаштування якості standard:

Знову ж таки, праворуч генерується код виклику, який можна скопіювати або натиснути «Try».

Приклад виклику:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "quality": "standard"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 1721636023,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A cute baby sea otter is lying playfully on its back in the water, with its fur looking glossy and soft. One of its tiny paws is reaching out curiously, and it has an expression of pure joy and warmth on its face as it looks up to the sky. Its body is surrounded by bubbles from its playful twirling in the water. A gentle breeze is playing with its fur making it look more charming. The scene portrays the tranquility and charm of marine life.",
      "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/a93ee5e7-3abd-4923-8d79-dc9ef126da46/generated_00.png?se=2024-07-23T08%3A13%3A55Z&sig=wTXGYvUOwUIkaB2CxjK9ww%2FHjS8OwYUWcYInXYKwcAM%3D&ske=2024-07-23T11%3A32%3A05Z&skoid=e52d5ed7-0657-4f62-bc12-7e5dbb260a96&sks=b&skt=2024-07-16T11%3A32%3A05Z&sktid=33e01921-4d64-4f8c-a055-5bdaffd5e33d&skv=2020-10-02&sp=r&spr=https&sr=b&sv=2020-10-02"
    }
  ]
}

Зображення з якістю standard:

Якщо змінити параметр якості на hd, отримаємо зображення з більшою деталізацією:

Параметр розміру зображення `size`

Можна також налаштувати розмір згенерованого зображення. Приклад налаштування розміру 1024x1024:

Код виклику:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "size": "1024x1024"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 1721636652,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A delightful depiction of a baby sea otter. The small mammal is captured in its natural habitat in the ocean, floating on its back. It has thick brown fur that is sleek and wet from the sea water. Its eyes are closed as if it is enjoying a moment of deep relaxation. The water around it is calm, reflecting the peacefulness of the scene. The background should hint at a diverse marine ecosystem, with visible strands of kelp floating on the surface, suggesting the baby otter's preferred environment.",
      "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/9d625ac6-fd2b-42a9-84a6-8c99eb357ccf/generated_00.png?se=2024-07-23T08%3A24%3A24Z&sig=AXtYXowEakGxfRp8LhC2DwqL%2F07LhEDW40oCP%2BdTO8s%3D&ske=2024-07-23T18%3A00%3A45Z&skoid=e52d5ed7-0657-4f62-bc12-7e5dbb260a96&sks=b&skt=2024-07-16T18%3A00%3A45Z&sktid=33e01921-4d64-4f8c-a055-5bdaffd5e33d&skv=2020-10-02&sp=r&spr=https&sr=b&sv=2020-10-02"
    }
  ]
}

Зображення розміром 1024x1024:

Якщо змінити розмір на 1792x1024, отримаємо інше співвідношення: Детальніше про підтримувані розміри дивіться у документації на сайті.

Параметр стилю зображення `style`

Параметр стилю має два значення: vivid — більш яскравий, живий стиль, та natural — більш природний вигляд. Приклад налаштування стилю vivid:

Код виклику:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "style": "vivid"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 1721637086,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A baby sea otter with soft, shiny fur and sparkling eyes floating playfully on calm ocean waters. This adorable creature is trippingly frolicking amidst small, gentle waves under a bright, clear, sunny sky. The tranquility of the sea contrasts subtly with the delightful energy of this young otter. The critter gamely clings to a tiny piece of driftwood, its small paws adorably enveloping the floating object.",
      "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/6e48f701-7fd3-4356-839e-a2f6f0fe82d9/generated_00.png?se=2024-07-23T08%3A31%3A37Z&sig=4percxqTbUR1j3BQmkhvj%2FAhHzInKI%2FqiTo1MP69coI%3D&ske=2024-07-27T10%3A39%3A55Z&skoid=e52d5ed7-0657-4f62-bc12-7e5dbb260a96&sks=b&skt=2024-07-20T10%3A39%3A55Z&sktid=33e01921-4d64-4f8c-a055-5bdaffd5e33d&skv=2020-10-02&sp=r&spr=https&sr=b&sv=2020-10-02"
    }
  ]
}

Зображення зі стилем vivid:

Якщо змінити стиль на natural, отримаємо більш природний вигляд:

vivid виглядає більш яскраво та живо, ніж natural.

Параметр формату посилання на зображення `response_format`

Параметр response_format має два значення: b64_json — посилання на зображення кодується у Base64, та url — звичайне посилання на зображення, яке можна безпосередньо переглянути. Приклад налаштування response_format на url:

Код виклику:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "response_format": "url"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Приклад відповіді:

{
  "created": 1721637575,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "A charming depiction of a baby sea otter. The otter is seen resting serenely on its back amidst the gentle, blue ocean waves. The baby otter's fur is an endearing mix of soft greyish brown shades, glinting subtly in the muted sunlight. Its small paws are touching, lifted slightly towards the sky as if playing with an unseen object. Its round, expressive eyes are wide in curiosity, sparking with life and innocence. Use a realistic style to evoke the otter's natural habitat and its adorably fluffy exterior.",
      "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/87792c5f-8b6d-412e-81dd-f1a1baa19bd2/generated_00.png?se=2024-07-23T08%3A39%3A47Z&sig=zzRAn30TqIKHdLVqZPUUuSJdjCYpoJdaGU6BeoA76Jo%3D&ske=2024-07-23T13%3A32%3A13Z&skoid=e52d5ed7-0657-4f62-bc12-7e5dbb260a96&sks=b&skt=2024-07-16T13%3A32%3A13Z&sktid=33e01921-4d64-4f8c-a055-5bdaffd5e33d&skv=2020-10-02&sp=r&spr=https&sr=b&sv=2020-10-02"
    }
  ]
}

Посилання на зображення з параметром url можна відкрити напряму:

Якщо встановити response_format в b64_json, у відповіді буде Base64-кодоване зображення:

{
  "created": 1721638071,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0..............v//AQEAAP4AAAD+AAADAQAAAwEEA/4D//8Q/Pbw64mKbVTFoQAAAABJRU5ErkJggg==",
      "revised_prompt": "A charming image of a young baby sea otter. The otter is gently floating on a calm blue sea, basking in the warm, golden rays of sunlight streaming down from a clear sky above. The otter's fur is a rich chocolate brown, and it looks incredibly soft and fluffy. The otter's eyes are bright and expressive, filled with childlike curiosity and joy. It has small, pricked ears and a button-like nose which adds to its overall cuteness. In the sea around it, twinkling droplets of water can be seen, pepped up by the sunlight, the sight is certainly a delightful one."
    }
  ]
}

Асинхронний зворотний виклик

Оскільки генерація зображень через OpenAI Images Generations API може займати тривалий час, HTTP-запит може довго утримувати з’єднання, що призводить до додаткових витрат ресурсів. Тому API підтримує асинхронний зворотний виклик. Загальний процес: клієнт під час запиту вказує поле callback_url. Після відправлення запиту API одразу повертає результат з полем task_id — унікальним ідентифікатором завдання. Коли завдання завершується, результат у форматі POST JSON надсилається на вказаний callback_url, включаючи task_id для ідентифікації. Розглянемо приклад. Webhook — це HTTP-сервіс, який приймає запити. Розробник повинен замінити URL на свій сервер. Для демонстрації можна використати публічний сервіс https://webhook.site/, де після відкриття сайту отримуємо Webhook URL: Скопіюйте цей URL, наприклад https://webhook.site/3d32690d-6780-4187-a65c-870061e8c8ab, і використайте як callback_url у запиті:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/images/generations"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "callback_url": "https://webhook.site/3d32690d-6780-4187-a65c-870061e8c8ab"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Після виконання отримаємо миттєву відповідь:

{
  "task_id": "6a97bf49-df50-4129-9e46-119aa9fca73c"
}

Через деякий час на Webhook URL надійде результат генерації:

{
  "success": true,
  "task_id": "6a97bf49-df50-4129-9e46-119aa9fca73c",
  "trace_id": "9b4b1ff3-90f2-470f-b082-1061ec2948cc",
  "data": {
    "created": 1721626477,
    "data": [
      {
        "revised_prompt": "A delightful image showcasing a young sea otter...",
        "url": "https://dalleprodsec.blob.core.windows.net/private/images/..."
      }
    ]
  }
}

У відповіді є поле task_id та data з результатом генерації, що дозволяє зв’язати завдання по ID.

Обробка помилок

При виклику API у разі помилки повертається відповідний код та повідомлення. Наприклад:

400 token_mismatched: Неправильний запит, можливо, через відсутність або некоректність параметрів.
400 api_not_implemented: Неправильний запит, можливо, через відсутність або некоректність параметрів.
401 invalid_token: Неавторизований, недійсний або відсутній токен авторизації.
429 too_many_requests: Занадто багато запитів, перевищено ліміт.
500 api_error: Внутрішня помилка сервера.

Приклад відповіді з помилкою

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Висновок

Цей документ допоміг вам ознайомитися з використанням OpenAI Images Generations API для легкого застосування офіційної функції генерації зображень OpenAI DALL-E. Сподіваємося, що він допоможе вам успішно інтегрувати та використовувати API. Якщо у вас виникнуть питання, будь ласка, звертайтеся до нашої технічної підтримки.

Getting Started

AI Чат

AI Зображення

AI Відео

AI Аудіо

Веб і дані

CAPTCHA

Ідентичність

Проксі

Advanced

OpenAI Images Generations API: Заявка та використання

Процес заявки

Модель GPT-Image-2

Підтримувані значення `size`

Сценарій 1: Кінематографічний портрет

Сценарій 2: Вінтажний туристичний постер (з рендерингом тексту)

Сценарій 3: Складна композиція та підрахунок

Сценарій 4: Ілюстративний стиль (горизонтальний формат)

Асинхронність та зворотні виклики

Серія моделей Nano Banana

Базовий виклик

Оновлення до флагманської моделі `nano-banana-pro`

Асинхронний зворотний виклик

Базове використання

Параметр якості зображення `quality`

Параметр розміру зображення `size`

Параметр стилю зображення `style`

Параметр формату посилання на зображення `response_format`

Асинхронний зворотний виклик

Обробка помилок

Приклад відповіді з помилкою

Висновок

​Процес заявки

​Модель GPT-Image-2

​Підтримувані значення size

​Сценарій 1: Кінематографічний портрет

​Сценарій 2: Вінтажний туристичний постер (з рендерингом тексту)

​Сценарій 3: Складна композиція та підрахунок

​Сценарій 4: Ілюстративний стиль (горизонтальний формат)

​Асинхронність та зворотні виклики

​Серія моделей Nano Banana

​Базовий виклик

​Оновлення до флагманської моделі nano-banana-pro

​Асинхронний зворотний виклик

​Базове використання

​Параметр якості зображення quality

​Параметр розміру зображення size

​Параметр стилю зображення style

​Параметр формату посилання на зображення response_format

​Асинхронний зворотний виклик

​Обробка помилок

​Приклад відповіді з помилкою

​Висновок

Процес заявки

Модель GPT-Image-2

Підтримувані значення `size`

Сценарій 1: Кінематографічний портрет

Сценарій 2: Вінтажний туристичний постер (з рендерингом тексту)

Сценарій 3: Складна композиція та підрахунок

Сценарій 4: Ілюстративний стиль (горизонтальний формат)

Асинхронність та зворотні виклики

Серія моделей Nano Banana

Базовий виклик

Оновлення до флагманської моделі `nano-banana-pro`

Асинхронний зворотний виклик

Базове використання

Параметр якості зображення `quality`

Параметр розміру зображення `size`

Параметр стилю зображення `style`

Параметр формату посилання на зображення `response_format`

Асинхронний зворотний виклик

Обробка помилок

Приклад відповіді з помилкою

Висновок