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Adobe 图片接口文档 · 2号站 #127【YYY】4k Image 2.0 (Med) 4K image2.5 flare / sunburst

Tip

首次接入从教程开始。 先完成 第一次图生图,再回来查询 #127 Adobe 图片分组 的参数、比例与完整示例。

Important

先建立单图基线: gpt-image-2、size="1536x864"、quality="medium"、n=1。更换分组时同时更换对应 Key;Grok 的 resolution/aspect_ratio 规则不应直接套到本分组。

分组:【YYY】4k Image 2.0 (Med) 4K image2.5 flare / sunburst 。更新日期:2026-09-15。

1. 模型与价格

模型 售价(1x) 质量参数
gpt-image-2 $0.025 / 张 本分组按 Medium 档接入,示例传 quality="medium"
gpt-image-2.5-flare $0.05 / 张 示例传 quality="medium";不承诺通过该参数切换模型质量档
gpt-image-2.5-sunburst $0.08 / 张 示例传 quality="medium";不承诺通过该参数切换模型质量档

三个模型均按图片计费,当前各模型在本分组按分辨率统一单张价格。上表是 1x 售价 ,不是上游成本;如果账户另有折扣,以实际账单为准。页面展示的官方 Token 单价不是这里的单张价格。

2. 参考图、尺寸与比例

参考图数量

模型 文生图 图生图参考图范围
gpt-image-2 0 张 1~10 张 ;1、2、3、8、10 张成功,11 张返回 400,明确上限 10 张
gpt-image-2.5-flare 0 张 已验证到 6 张 ;1、2、3、6 张成功,7、8、15 张返回 502,尚无明确上限报错
gpt-image-2.5-sunburst 0 张 1~6 张 ;1、2、3、6 张成功,7 张返回 400,明确当前可用号源上限 6 张

以上是 2026-09-15 当前通道的测试结果,4~5 张等中间数量未逐一枚举。Image 2 的 10 张、Flare / Sunburst 的 6 张成图已人工检查,均出现全部编号色卡;这不等于所有复杂素材都能完整保留。Flare 的 7、8、15 张请求返回 502,随后部分请求出现 503,不能据此确定张数上限。

尺寸与比例集合

推荐先使用 16:9、9:16 ,请求 3840x2160 或 2160x3840。基础调用通过 size 表达比例,不必再传 aspect_ratio。

比例 较小尺寸请求示例 较大尺寸请求示例
1:1 1024x1024 2048x2048
16:9 1536x864 3840x2160
9:16 864x1536 2160x3840
4:3 1536x1152 2048x1536
3:4 1152x1536 1536x2048
3:2 1536x1024 3072x2048
2:3 1024x1536 2048x3072

表格是常用请求模板,不是三个模型都已逐项验证的支持白名单。 其他比例,如 3:1、1:3、21:9、9:21、5:4、4:5,也应先按目标宽高小量验证;当前没有经确认的完整上游尺寸白名单或统一最大像素限制。

size 使用正整数像素,例如 3840x2160,中间是小写英文 x。不要仅凭“4K”分组名称判断实际输出像素。

验证结果(2026-09-15): 三次均为 size="3840x2160"、quality="medium"、n=1 的 JSON 编辑请求,均返回 HTTP 200。

模型 实测日期 实际返回像素
gpt-image-2 2026-09-15 3840x2160
gpt-image-2.5-flare 2026-09-15 3584x2016
gpt-image-2.5-sunburst 2026-09-14 3584x2016

实际像素说明: 本 Adobe 分组没有绑定本站本地超分代理,上游可能调整尺寸。交付前应检查图片文件,而不是只检查 HTTP 200 或账单中的 4K 档位。上表证明这些 4K 请求成功;参考图上限以本页最新边界测试为准,完整比例集合尚未逐项验证。

3. 请求参数

三个模型使用同一套请求结构,但部分参数的实际效果不同。下表给出 JSON /v1/images/edits 的已确认结果;文生图使用后续示例中的基础结构。

参数 填法 当前结论
model 必填完整模型名 三个模型均已实际出图
prompt 建议必填 描述编辑目的,多图时说明图1、图2用途;编号色卡测试验证了多图内容进入结果
images 图生图必填对象数组 每项 {"image_url":"URL或data URL"};本地文件则改用 multipart image
size 建议填写 宽x高 横竖方向有效;实际像素见下表,不保证等于请求值
aspect_ratio 本次测试 "9:16" 且省略 size 实际像素见下表;未测试与 size 冲突时的优先级
quality 推荐 "medium" Image 2 的 high 返回 200,但未证明切换质量档;Sunburst 的 high 返回 502;Flare 的高质量请求遇到 503,尚未验证。基础调用不要据此切换 High 档
n 推荐数字 1 Image 2 的 n=2 确实返回两张;Sunburst 的 n=2 返回 502;Flare 的 n=2 补测返回 502。未测更大输出张数
response_format "b64_json" 或 "url" 三个模型两种形式均已验证;URL 已实际下载校验,有效期未验证
output_format 可选 "jpeg" Image 2 请求 JPEG 仍返回 PNG;Flare / Sunburst 以文件检测结果为准,见下表
实测项目 gpt-image-2 gpt-image-2.5-flare gpt-image-2.5-sunburst
JPEG + WebP 双参考图 1536×864 PNG 1376×768 PNG 1376×768 PNG
size="1536x864" 1536×864 PNG 1376×768 PNG 1376×768 PNG
size="864x1536" 864×1536 PNG 768×1376 PNG 768×1376 PNG
仅 aspect_ratio="9:16",省略 size 1440×2560 PNG 1152×2048 PNG 1152×2048 PNG
output_format="jpeg" 1536×864 PNG 1376×768 JPEG 1376×768 JPEG

基础示例显式填写 quality="medium"。HTTP 200 仅表示请求成功,不表示所有附带字段均已生效。seed、mask、background、output_compression、moderation、input_fidelity、style、partial_images、流式响应及 output_format="webp" 不在当前已确认支持范围内。

日期化结果矩阵:支持矩阵与验证结果。本次记录了错误请求和补测结果,未把 502 / 503 简化为“参数不支持”。

推荐调用配置

模型 推荐起点 已确认范围
gpt-image-2 1 张 PNG、1536x864、quality="medium"、n=1 参考图 1~10;n=1~2;URL / Base64;JSON / multipart;最高已验证请求 3840×2160
gpt-image-2.5-flare 1 张 PNG、1536x864、quality="medium"、n=1 参考图已确认 1~6;URL / Base64;JSON / multipart;最高已验证请求 3840×2160
gpt-image-2.5-sunburst 1 张 PNG、1536x864、quality="medium"、n=1 参考图 1~6;URL / Base64;JSON / multipart;最高已验证请求 3840×2160

交付时读取实际文件格式和宽高。Flare / Sunburst 可能调整请求尺寸;quality="high" 和多张输出不列入当前支持范围。

4. 请求示例

文生图:每个模型的请求体

选一份保存为 request.json。三个示例均为一张横向图片。

gpt-image-2 · $0.025/张

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "白色陶瓷杯放在木桌上,柔和自然光,无文字",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "medium",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

gpt-image-2.5-flare · $0.05/张

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "白色陶瓷杯放在木桌上,柔和自然光,无文字",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "medium",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

gpt-image-2.5-sunburst · $0.08/张

{
  "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
  "prompt": "白色陶瓷杯放在木桌上,柔和自然光,无文字",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "medium",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

发送请求 (Bash / WSL):

export YM2API_KEY="YOUR_GROUP_127_API_KEY"

curl --max-time 300 "https://yyds.seqnode.com/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $YM2API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @request.json \
  -o response.json

图生图:两张本地参考图

三个模型都使用下面的结构,只修改 MODEL。单图时删除第二个 image 字段。

export YM2API_KEY="YOUR_GROUP_127_API_KEY"
MODEL="gpt-image-2.5-flare"
# MODEL 也可填写 gpt-image-2 或 gpt-image-2.5-sunburst

curl --max-time 300 "https://yyds.seqnode.com/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $YM2API_KEY" \
  -F "model=$MODEL" \
  -F "prompt=保留图1的主体,采用图2的配色,白色背景,无文字" \
  -F "image=@reference-1.png" \
  -F "image=@reference-2.png" \
  -F "size=3840x2160" \
  -F "quality=medium" \
  -F "n=1" \
  -F "response_format=b64_json" \
  -o response.json

让 cURL 自动生成 multipart 请求头,不要手动填写 Content-Type。

图生图:URL / Base64 参考图

将下面保存为 edit.json,替换模型名和两张真实图片:

{
  "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
  "prompt": "保留图1的主体,采用图2的配色,白色背景,无文字",
  "images": [
    {"image_url": "https://YOUR_IMAGE_HOST/reference-1.png"},
    {"image_url": "data:image/png;base64,YOUR_REFERENCE_2_BASE64"}
  ],
  "size": "3840x2160",
  "quality": "medium",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}
curl --max-time 300 "https://yyds.seqnode.com/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $YM2API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @edit.json \
  -o response.json

返回结果

{
  "created": 1789380000,
  "data": [{"b64_json": "BASE64_IMAGE_BYTES"}]
}

解码 data[].b64_json 后保存图片。若选择 url,读取 data[].url 并及时下载。文件扩展名应按实际图片编码确定,尤其 Image 2 的 JPEG 参数实测仍返回 PNG。超时后先检查用量记录,避免重复提交。

当前 Key 的可用模型可通过 GET https://yyds.seqnode.com/v1/models 查询,使用同一鉴权头。