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shay7sev 7b9b96e332 fix(image): support stream and moderation options

2026-05-25 18:42:47 +08:00

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图片生成接口指南

1. 环境准备

Windows PowerShell：

py -m pip install requests pillow

Mac / Linux Terminal：

python3 -m pip install requests pillow

2. 接口地址

POST https://api.toskaxy.xyz/v1/images/generations

3. 鉴权方式

Authorization: Bearer pk_live_xxx
Content-Type: application/json

4. 支持的图片模型

gpt-image-1
gpt-image-1.5
gpt-image-2

5. 文生图最小字段

model：图片模型名称，例如 gpt-image-2
prompt：图片提示词
size：输出尺寸。推荐直接传像素尺寸，例如 4096x4096、4096x2304、2304x4096
resolution：兼容字段。使用比例写法时传 1K、2K、4K，网关会转换成实际像素尺寸

6. `gpt-image-2` 的 4K 尺寸规则

推荐写法：直接传像素。

{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "4096x4096" }
{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "4096x2304" }
{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "2304x4096" }

兼容写法：比例 + resolution。

{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "1:1", "resolution": "4K" }
{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "16:9", "resolution": "4K" }
{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "draw a clean product poster", "size": "9:16", "resolution": "4K" }

7. 比例转换示例

1:1 + 4K -> 4096x4096
16:9 + 4K -> 4096x2304
9:16 + 4K -> 2304x4096
3:4 + 4K -> 3072x4096
4:3 + 4K -> 4096x3072

8. 旧图片模型的 4K 降级规则

gpt-image-1 和 gpt-image-1.5 不支持真正 4K。如果用户传 resolution: "4K"，网关会自动降级成上游支持的最大尺寸。

横图比例：1536x1024
竖图比例：1024x1536
方图比例：1024x1024

9. 支持的比例

1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、5:4、4:5、2:1、1:2、21:9、9:21

建议只通过 size 传比例，不要在 prompt 里重复写比例。

10. 4K 文生图完整 Python 示例

把 API_KEY 改成自己的密钥，保存为 gpt_image2_generate.py 后运行。

import base64
import requests

API_KEY = "pk_live_xxx"
BASE_URL = "https://api.toskaxy.xyz"

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "高端香水产品海报，玻璃瓶，干净背景，商业摄影，细节清晰",
    "n": 1,
    "size": "4096x4096",
    "quality": "high",
    "response_format": "b64_json",
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/images/generations",
    json=payload,
    headers=headers,
    timeout=240,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

img_b64 = data["data"][0]["b64_json"]
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_b64))

print("已保存 output.png")

11. 图生图：参考图为公开 URL

import base64
import requests

API_KEY = "pk_live_xxx"
BASE_URL = "https://api.toskaxy.xyz"

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "把参考图变成水彩画风格，保留主体结构",
    "n": 1,
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high",
    "response_format": "b64_json",
    "image_urls": [
        "https://example.com/reference.jpg"
    ],
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/images/generations",
    json=payload,
    headers=headers,
    timeout=240,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

img_b64 = data["data"][0]["b64_json"]
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_b64))

print("已保存 output.png")

12. 图生图：参考图为本地文件 base64

把 reference.png 放到脚本同一个文件夹，脚本会把它转成 data URL 再提交。

import base64
import requests

API_KEY = "pk_live_xxx"
BASE_URL = "https://api.toskaxy.xyz"
REFERENCE_FILE = "reference.png"

with open(REFERENCE_FILE, "rb") as f:
    reference_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "基于参考图生成一张高端产品海报，干净构图，中文界面可用",
    "n": 1,
    "size": "4096x2304",
    "quality": "high",
    "response_format": "b64_json",
    "image_urls": [
        f"data:image/png;base64,{reference_b64}"
    ],
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/images/generations",
    json=payload,
    headers=headers,
    timeout=240,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

img_b64 = data["data"][0]["b64_json"]
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_b64))

print("已保存 output.png")

13. 下载后校验是否为 4K

from io import BytesIO
from PIL import Image
import requests

image_url = "<接口返回的图片URL>"
img_bytes = requests.get(image_url, timeout=120).content
img = Image.open(BytesIO(img_bytes))
print(img.size)

width, height = img.size
assert max(width, height) >= 3840, f"not 4K enough: {img.size}"

14. 同步返回与异步轮询兼容写法

import base64
import time
import requests

API_KEY = "pk_live_xxx"
BASE_URL = "https://api.toskaxy.xyz"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "a corgi astronaut on the moon, cinematic, 8k",
    "size": "16:9",
    "resolution": "4K",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
}

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/images/generations",
    json=payload,
    headers=headers,
    timeout=240,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

# 情况 1：同步返回 base64
if isinstance(data, dict) and data.get("data") and data["data"][0].get("b64_json"):
    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(data["data"][0]["b64_json"]))
    print("已保存 output.png")

# 情况 2：异步任务返回 task_id
elif isinstance(data, dict) and isinstance(data.get("data"), dict) and data["data"].get("id"):
    task_id = data["data"]["id"]
    task_url = f"{BASE_URL}/v1/tasks/{task_id}"

    time.sleep(10)
    while True:
        task_resp = requests.get(task_url, headers=headers, timeout=60)
        task_resp.raise_for_status()
        task = task_resp.json()

        status = task["data"]["status"]
        if status == "completed":
            print(task["data"]["result"]["images"][0]["url"][0])
            break
        if status == "failed":
            raise RuntimeError(task["data"]["error"]["message"])

        time.sleep(5)
else:
    raise RuntimeError(f"unexpected response: {data}")

15. `stream`、`partial_images`、`moderation`

gpt-image-2 的图片接口可额外尝试下面几个字段：

stream：true / false
partial_images：整数，常见值 1
moderation：auto 或 low

示例：

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "火影忍者真人版海报",
  "size": "3840x1280",
  "quality": "high",
  "output_format": "png",
  "moderation": "low",
  "stream": true,
  "partial_images": 1
}

说明：

stream=true 时，服务端可能返回 text/event-stream。
partial_images=1 表示在最终图之前，先推 1 张中间图。
moderation 当前只观察到 auto 和 low 两个枚举值。
不是所有兼容网关都会真的返回 SSE；有些网关即使接受 stream=true，仍然返回普通 JSON。

仓库里的环境变量映射：

IMAGE_STREAM=true
IMAGE_PARTIAL_IMAGES=1
IMAGE_MODERATION=low

脚本处理策略：

收到 EventStream：逐条解析事件，保存 stream-events.jsonl 和 partials/。
没收到 EventStream：自动回退到同步 JSON 或异步任务轮询逻辑。

16. 图片接口常见问题

只传 size: "16:9" 不能保证一定是 4K；要 4K，推荐直接传 4096x2304 等像素尺寸。
gpt-image-1 和 gpt-image-1.5 不支持真正 4K，网关会自动降级。
gpt-image-2 的图生图不要把参考图塞进 /v1/images/generations 的 JSON。应改走 /v1/images/edits，并用 multipart/form-data 上传 image 或 image[]。
单张图可能耗时较长，客户端 timeout 建议至少 120 秒；4K 建议 240 秒。
如果返回 b64_json，说明当前是同步模式，不需要再轮询 task_id。

17. 直连测试命令

运行 scripts/run_figma_direct_test.sh 会先读取当前 .env，再临时清空本地代理并直连 vip.auto-code.net。
它只强制 IMAGE_REQUEST_STYLE=apicodex、IMAGE_SIZE=3840x2160 和长超时，其余参数继续沿用 .env 和 gpt_image2_generate.py 的默认值。
每次请求会落到 outputs/image-demo-runs/<时间戳>/。
直接运行：bash scripts/run_figma_direct_test.sh
只测 https://api.aoixx.com/v1/images/generations 时，运行 bash scripts/run_aoixx_direct_test.sh。
这两个 direct test 会自动忽略 .env 里的 REFERENCE_IMAGE 和 MASK_IMAGE，默认走纯生成流程。
如果要走 OpenAI-compatible 的 gpt-image-2 图生图，运行 bash scripts/run_openai_gpt_image2_edit.sh。
如果要走多图参考生成多图，运行 bash scripts/run_openai_gpt_image2_multi.sh。
这两个 OpenAI 脚本会强制 IMAGE_REQUEST_STYLE=openai，不会沿用 .env 里的 apicodex。
图生图可通过环境变量传参考图： REFERENCE_IMAGE=./input.png，或 REFERENCE_IMAGE_URL=https://example.com/input.png。
如需 mask，可额外传： MASK_IMAGE=./mask.png，或 MASK_IMAGE_URL=https://example.com/mask.png。
多图参考推荐两种写法： REFERENCE_IMAGE_1=./a.png、REFERENCE_IMAGE_2=./b.png，或 REFERENCE_IMAGES='["./a.png","./b.png","./c.png"]'。
多图输出用 IMAGE_N=3 控制，未设置时默认等于参考图数量。
示例： REFERENCE_IMAGE=./input.png IMAGE_PROMPT="改成极简白底产品海报" bash scripts/run_openai_gpt_image2_edit.sh

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