Подготовьте визуальное задание с GPT Image 2.6. Опишите новое изображение или изменения в референсах и проверьте пропорции, разрешение, качество и формат в APIMart.
Настройки GPT Image 2.6 API
Опишите объект, композицию, освещение и текст, который нужно добавить.
Для прозрачного фона нужен формат PNG или WebP.
Референсные изображения
Добавьте до 16 изображений по общедоступным HTTP(S) URL или из локальных файлов PNG, JPEG и WebP размером до 10 МБ каждый.
Созданные изображения появятся здесь
Превратите идею в конкретное визуальное задание. Соберите описание объекта, композицию и настройки вывода в одном черновике, затем проверьте запрос.
Примеры используют общий формат асинхронных задач изображений APIMart. Проверьте значение модели и настройки, затем изучите структуру ID задачи и запроса результата.
Сохраните ключ APIMart в APIMART_API_KEY. При отправке и проверке задачи используйте Authorization: Bearer <key>.
Пример отправляет POST /v1/images/generations с model: gpt-image-2.6, prompt и настройками вывода. Для редактирования добавьте image_urls. Общий ответ содержит data[0].task_id.
Используйте GET /v1/tasks/{task_id}. После завершения прочитайте data.result.images[0].url[0], а при ошибке — data.error.message.
Сведения об авторизации и общих принципах работы API доступны в документации APIMart.
curl -X POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.6",
"prompt": "Керамическая кофейная чашка на светлом деревянном столе, мягкий свет из окна, много свободного места справа, предметная фотография для журнала.",
"size": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"n": 1,
"output_format": "png",
"background": "auto"
}'import os
import time
import requests
API_BASE = "https://api.apimart.ai"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['APIMART_API_KEY']}"}
# 1. Submit the generation task
payload = {
"model": "gpt-image-2.6",
"prompt": "Керамическая кофейная чашка на светлом деревянном столе, мягкий свет из окна, много свободного места справа, предметная фотография для журнала.",
"size": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"n": 1,
"output_format": "png",
"background": "auto"
}
resp = requests.post(f"{API_BASE}/v1/images/generations", headers=headers, json=payload, timeout=60)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["data"][0]["task_id"]
# 2. Poll the task until it finishes
for _ in range(200):
task_resp = requests.get(f"{API_BASE}/v1/tasks/{task_id}", headers=headers, timeout=30)
task_resp.raise_for_status()
task = task_resp.json()["data"]
if task["status"] == "completed":
print(task["result"]["images"][0]["url"][0])
break
if task["status"] == "failed":
raise RuntimeError(task.get("error", {}).get("message", "generation failed"))
time.sleep(3)
else:
raise TimeoutError(f"task {task_id} did not finish in time; continue GET polling with this task ID")curl -X POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.6",
"prompt": "Поместите товар с референса на светлую каменную столешницу, сохранив форму, цвета и этикетку.",
"size": "auto",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"n": 1,
"output_format": "png",
"background": "auto",
"image_urls": [
"https://example.com/product.png"
]
}'TASK_ID="task_xxx" # replace with the task_id returned by the POST request
curl "https://api.apimart.ai/v1/tasks/$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY"| Параметр | Тип | Обязательный | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|---|
model | string | Да | По умолчанию: gpt-image-2.6 | Значение модели в этой панели и её примерах: gpt-image-2.6. |
prompt | string | Да | По умолчанию: — | Опишите нужное изображение или изменения и детали референсов, которые следует сохранить. |
size | string | Нет | По умолчанию: auto | Варианты в панели: auto, 1:1, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 4:5 или 5:4. |
resolution | string | Нет | По умолчанию: 1k | Варианты разрешения: 1k, 2k или 4k. Это настройки запроса, а не заявление о нативных размерах в пикселях. |
quality | string | Нет | По умолчанию: auto | Уровни качества: auto, low, medium или high. |
n | integer | Нет | По умолчанию: 1 | Количество изображений в этой панели: целое число от 1 до 4. |
output_format | string | Нет | По умолчанию: png | Форматы: png, jpeg или webp. Для прозрачного фона выберите png или webp. |
background | string | Нет | По умолчанию: auto | Фон: auto, opaque или transparent. transparent нельзя сочетать с jpeg. |
image_urls | array | Нет | По умолчанию: — | Необязательный массив до 16 HTTP- или HTTPS-адресов референсов в этой панели. Локальные файлы служат для предпросмотра; в примерах запросов используются доступные URL изображений. |
Уточните детали запроса изображения.
Опишите цель изображения и детали для проверки.
Составьте визуальное задание за три шага.
Опишите объект и композицию. При редактировании отделите изменения от деталей, которые следует сохранить.
При необходимости добавьте референсы. Задайте пропорции, разрешение, качество, фон и формат.
Сравните черновик Form или JSON с примерами и таблицей параметров ниже.
Промпты, варианты названия, референсы и настройки.
Можно подготовить текстовое задание или правки по референсам, выбрать настройки вывода и проверить черновики Form и JSON. Также показан общий асинхронный формат запросов APIMart.
Начните с объекта и сцены, затем уточните композицию и свет. Укажите точный текст и его положение, отделив изменения от деталей, которые нужно сохранить.
Панель принимает до 16 референсов. Добавьте общедоступные HTTP/HTTPS-адреса или просмотрите локальные файлы и объясните роль каждого изображения.
Файлы отображаются на вашем устройстве. Для image_urls нужны доступные HTTP/HTTPS-адреса. Выбор файла не загружает его и не создаёт публичную ссылку.
В панели есть auto, 1:1, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 4:5 и 5:4. Выберите подходящий вариант для места размещения.
Это настройки запроса 1k, 2k и 4k; исходно выбрано 1k. Они описывают варианты панели, а не нативные размеры изображения или производительность модели.
Доступны auto, low, medium и high. По умолчанию выбрано auto, а ваше значение явно сохраняется в настройках.
Выберите transparent вместе с png или webp. JPEG не хранит альфа-канал, поэтому форма отклоняет сочетание transparent и jpeg.
n принимает целые числа от 1 до 4, начальное значение — 1. Это диапазон настроек формы на этой странице.
Выберите png, jpeg или webp по назначению файла. По умолчанию используется png. Для прозрачного фона подойдут PNG и WebP.
Оба вида показывают один черновик. Корректные поддерживаемые значения JSON обновляют форму. При ошибке JSON текст сохраняется и выводится сообщение.
Отправьте POST /v1/images/generations, прочитайте data[0].task_id и запросите GET /v1/tasks/{task_id}. Готовое изображение находится в data.result.images[0].url[0].
В общем ответе статус failed сопровождается data.error.message. Проверьте причину, прежде чем менять входные данные или повторять запрос.
GPT Image 2.6 API, GPT-Image-2.6, gpt-image-2-6, gpt-image-2-6-api и OpenAI GPT Image 2.6 — варианты названия или поискового написания на этой странице. Они не обозначают отдельные модели для запросов. Значение настройки — gpt-image-2.6.
Страница описывает настройки и примеры. Перед планированием бюджета проверьте оплату и доступные идентификаторы в тарифах APIMart и соответствующей документации API.
Войдите в аккаунт и нажмите «Получить API-ключ», чтобы открыть управление ключами APIMart. Храните ключ на сервере или в переменной окружения, а не в публичном клиентском коде.
Откройте для себя другие модели в той же категории.

Muse Image Ext
Muse Image turns inspiration into compelling visuals. From a spark of an idea to a fully imagined scene, it helps bring your creative vision to life with images that express your style and tell your story. Explore new possibilities and give every idea a visual voice.

Hy Image V3.5 Preview
HY Image 3.5 Preview is an image generation and editing model developed by Tencent Hunyuan. It supports text-to-image creation, reference-based generation, and multi-turn editing, allowing users to refine images through conversational instructions. With support for up to 4K output and flexible image dimensions, it offers a versatile tool for creating and refining visual content.

Flux 3 Image Klein
FLUX 3 Image Klein is a compact, open-weight image generation and editing model developed by Black Forest Labs. It combines text-to-image creation, image editing, and composition using up to 10 reference images in a single model. With support for up to 4K resolution and bounding-box layout control, it gives creators flexible tools to bring their ideas to life.

Mai Image 2.6
MAI-Image-2.6 is Microsoft's image model for text-to-image, single-image editing and composition with up to 5 reference images. It is available in high-quality and Flash versions, with 1K and 2K output and sharp text rendering.