GPT Image 2.5 Flare Image Edit API

openai/gpt-image-2.5-flare/edit

image_urls · mask_url

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 将参考图与提示词转化为新画面，支持 1–16 张素材融合与局部重绘。它在快速完成目标修改的同时，稳定保留原图主体的外观特征与构图。

获取 API Key

Input

Prompt必填962/32000

Image Urls必填

拖拽文件、粘贴剪贴板素材，或输入 URL。按提示词顺序提供 1–16 个公开 HTTP(S) 图片地址，地址不能包含账号密码。

2/16 个素材

Size可选

Resolution可选

Output Format可选

Quality可选

Background可选

Mask Url可选

拖拽文件、粘贴剪贴板素材，或输入 URL。可选单张 HTTP(S) 遮罩图，地址不能包含账号密码，需搭配参考图片。

Output已就绪

预估费用: low / 1K · 1.31 credits · $0.00655

费用由画质与分辨率决定，按张计费。1 credit = $0.005。

继续使用

GPT Image 2.5 Flare Text to Image GPT Image 2.5 Sunburst Image Edit Nano Banana 2.1 Edit

示例

Edit image 1 using the supplied mask. Change only the visible sky through the window glass from dull overcast grey to a clear dark blue night with many fine stars and a faint natural Milky Way band. Preserve the wooden window frame and crossbars, brass telescope, stool, cable, interior lamp, wall texture and exact camera composition. Keep the interior lighting and all object positions unchanged; the night sky should fit naturally behind the existing window panes. No added planets, moon, figures, text, labels or surreal light beams. No brands, logos, products for sale, advertisements, promotional graphics, watermark, split screen or comparison panels.

Use image 1 as the only reference. Isolate the exact handmade terracotta dragon from its workbench onto a genuinely transparent background. Preserve the dragon's rusty-red clay body, green glazed eyes, closed-mouth friendly smile, exactly four feet, both wings, curled tail, tiny belly crack, fingerprint impressions and chipped right wing tip. Keep its original pose and framing with the whole silhouette visible. Remove only the wooden tabletop and all background tools; do not restyle, repaint, smooth or redesign the sculpture. Retain natural soft light on the subject. No replacement floor, solid backdrop, checkerboard or shadow rectangle. No brands, logos, products for sale, advertisements, promotional graphics, watermark, split screen or comparison panels.

REST API

快速开始

以下流程提交一个合法的 GPT Image 2.5 Flare Image Edit 请求，取得 task_id，并在异步任务结束后读取图片 URL。

连接 Vidgo API

创建 API Key，仅保存在服务端，并通过 Authorization: Bearer VIDGO_API_KEY 发送。

端点: POSThttps://api.vidgo.ai/api/generate/submit
认证: Authorization: Bearer VIDGO_API_KEY

提交一个图片任务

向统一提交端点发送当前模型 ID、提示词和有序图片 URL，示例只包含完成首次调用所需的字段。

提交请求

curl --request POST \
  --url "https://api.vidgo.ai/api/generate/submit" \
  --header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
  "model": "openai/gpt-image-2.5-flare/edit",
  "input": {
    "prompt": "Replace the sky with a starry night sky.",
    "image_urls": [
      "https://example.com/image.png"
    ],
    "size": "1:1",
    "resolution": "1K",
    "output_format": "png",
    "quality": "high",
    "background": "auto"
  }
}'

等待图片结果

读取 data.task_id，仅在 not_started 或 running 时继续轮询；finished 与 failed 都必须停止。

查询状态

GET https://api.vidgo.ai/api/generate/status/{task_id}

建议每 2–5 秒查询一次，并对 429/5xx 退避。也可在顶层提供 callback_url，在任务进入终态时接收回调。

not_startedrunningfinishedfailed

提交响应

{
  "code": 200,
  "data": {
    "task_id": "task-example",
    "status": "not_started",
    "created_time": "2026-09-25T08:00:00"
  }
}

完成响应

{
  "code": 200,
  "data": {
    "task_id": "task-example",
    "status": "finished",
    "created_time": "2026-09-25T08:00:00",
    "files": [
      {
        "file_url": "https://example.com/result.png",
        "file_type": "image"
      }
    ]
  }
}

完整可运行轮询示例

展开后可查看同一 payload 的端到端脚本，包含业务 code、缺失 task_id、失败状态、异常状态和网络错误处理。

完整可运行轮询示例

set -euo pipefail
: "${VIDGO_API_KEY:?Set VIDGO_API_KEY in your environment}"

REQUEST_BODY=$(cat <<'JSON'
{
  "model": "openai/gpt-image-2.5-flare/edit",
  "input": {
    "prompt": "Replace the sky with a starry night sky.",
    "image_urls": [
      "https://example.com/image.png"
    ],
    "size": "1:1",
    "resolution": "1K",
    "output_format": "png",
    "quality": "high",
    "background": "auto"
  }
}
JSON
)

SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
  --request POST \
  --url "https://api.vidgo.ai/api/generate/submit" \
  --header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "$REQUEST_BODY")

TASK_ID=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq -r '.data.task_id // .task_id // empty')
if [ -z "$TASK_ID" ]; then
  printf 'Submit response did not include task_id:
%s
' "$SUBMIT_RESPONSE" >&2
  exit 1
fi

while true; do
  STATUS_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
    --url "https://api.vidgo.ai/api/generate/status/$TASK_ID" \
    --header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY")
  STATUS=$(printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '.data.status // .status // empty')

  case "$STATUS" in
    finished)
      printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '(.data.files // .files // [])[]?.file_url'
      break
      ;;
    failed)
      printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '.data.error_message // .error_message // "Generation failed"' >&2
      exit 1
      ;;
    not_started|running)
      sleep 2
      ;;
    *)
      printf 'Unexpected task status: %s
' "$STATUS" >&2
      exit 1
      ;;
  esac
done

请求参数

下表仅列出 input 对象内的公开字段。顶层 model 与可选 callback_url 请参考快速开始示例。

字段	类型	必填	默认值	说明
input.prompt	string	是	–	非空文本，最多 32,000 个字符。
input.image_urls	string[] \| string	是	–	按提示词顺序提供 1–16 个公开 HTTP(S) 图片地址，地址不能包含账号密码。
input.size	string	否	1:1	默认 1:1。可用比例：auto、1:1、2:3、3:2、4:3、3:4、4:5、5:4、16:9、9:16、21:9。auto 仅支持 1K。自定义 WIDTHxHEIGHT 需使用 2K/4K，两边为正的 16 倍数，最长边不超过 3840，比例不超过 3:1，总像素为 655360–8294400；3840 边长必须使用 4K。
input.resolution	string	否	1K	1K、2K 或 4K，默认 1K。 1K, 2K, 4K.
input.output_format	string	否	png	png、jpeg 或 webp，默认 png。 png, jpeg, webp.
input.quality	string	否	high	low、medium、high、xhigh 或 max，默认 high。价格由 quality 与 resolution 决定。 low, medium, high, xhigh, max.
input.background	string	否	auto	auto、transparent 或 opaque，默认 auto。transparent 必须搭配 png 或 webp。 auto, transparent, opaque.
input.mask_url	string	否	–	可选单张 HTTP(S) 遮罩图，地址不能包含账号密码，需搭配参考图片。

响应字段

提交响应返回任务标识；状态响应在任务结束时提供图片文件或失败信息。

字段	类型	说明
code	integer	业务返回码，0 或 200 表示成功。
message	string	可选的人类可读响应信息。
data.task_id	string	提交成功后用于查询状态的唯一任务 ID。
data.status	string	not_started、running、finished 或 failed。
data.created_time	string	任务创建时间。
data.progress	integer	状态响应中的 0–100 进度值。
data.files[]	array	finished 时按返回顺序排列的生成文件。
data.files[].file_url	string	生成图片的直接 URL。
data.files[].file_type	string	图片结果应为 image。
data.files[].watermark_url	string \| null	存在时为可选水印文件 URL。
data.error_message	string \| null	failed 状态的可读失败原因。

任务生命周期

只有前两个状态可继续轮询；finished 与 failed 均为终态。

not_started
已接收并排队，等待执行。
running
正在生成图片，可以继续轮询。
finished
成功终态，验证 files 并读取图片 URL。
failed
失败终态，读取 error_message 并停止。

轮询与错误处理

认证使用有效的 VIDGO_API_KEY，将密钥保存在服务端，并通过 Bearer 认证发送请求。
参数校验400 表示模型 ID、字段、枚举、长度或图片数量不符合契约。
轮询间隔从 2–5 秒开始；对 429 和 5xx 使用指数退避，并设置总超时。
终态finished 后读取 files 中的图片 URL；failed 后读取 error_message。两种状态均结束轮询。
回调在顶层提供公开 callback_url；服务会在 finished 或 failed 后 POST 扁平任务对象。
网络错误区分请求超时、网络失败和任务失败；仅在安全时重试同一查询。

模型规格

规格	取值	说明
模型	openai/gpt-image-2.5-flare/edit	使用参考图与文本指令编辑图片。
size	auto / 1:1 / 2:3 / 3:2 / 4:3 / 3:4 / 4:5 / 5:4 / 16:9 / 9:16 / 21:9 / WIDTHxHEIGHT	Default: 1:1

GPT Image 2.5 Flare Image Edit API 文档

GPT Image 2.5 Flare Image Edit

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 是 OpenAI 面向敏捷修改与高频迭代研发的图像编辑模型。模型支持输入 1–16 张参考素材与可选遮罩，通过自然语言指令精确执行局部替换、风格迁移与多图特征合成。它在保障极速响应的同时有效保留主体外貌与核心构图，帮助创作者高效完成商品换景、人像微调与素材拼接。

为什么选择 GPT Image 2.5 Flare Image Edit？

多达 16 张多图参考与跨图融合支持同时传入 1 至 16 张公开图片地址，可在同一生成流程中提取并组合不同参考图的角色特征、产品细节与艺术风格。
卓越的主体身份与构图锁定在执行场景转换或材质替换时，智能锁定人物面容特征、产品轮廓与核心空间构图，避免过度变形与身份失真。
低延迟敏捷迭代与交互式修图依托 Flare 架构的极速推理优势，生成延迟大幅缩减，支撑连续多轮渐进式修改打样与快速上线验收。
精准遮罩与局部定向重绘结合可选的单张二值化遮罩图（mask_url），支持对指定选区进行像素级定点修改，未选区域完全不受影响。
多画幅、多格式与透明背景支持支持 1K 至 4K 分辨率、透明背景输出以及自定义尺寸，修图成品可直接对接印刷品、电商详情页与数字合成设计。

参数

参数	要求	说明
prompt	必填	非空文本，最多 32,000 个字符。
image_urls	必填	按提示词顺序提供 1–16 个公开 HTTP(S) 图片地址，地址不能包含账号密码。
size	可选	默认 1:1。可用比例：auto、1:1、2:3、3:2、4:3、3:4、4:5、5:4、16:9、9:16、21:9。auto 仅支持 1K。自定义 WIDTHxHEIGHT 需使用 2K/4K，两边为正的 16 倍数，最长边不超过 3840，比例不超过 3:1，总像素为 655360–8294400；3840 边长必须使用 4K。默认值`1:1`
resolution	可选	1K、2K 或 4K，默认 1K。默认值`1K2K4K`
output_format	可选	png、jpeg 或 webp，默认 png。默认值`pngjpegwebp`
quality	可选	low、medium、high、xhigh 或 max，默认 high。价格由 quality 与 resolution 决定。默认值`highlowmediumxhighmax`
background	可选	auto、transparent 或 opaque，默认 auto。transparent 必须搭配 png 或 webp。默认值`autotransparentopaque`
mask_url	可选	可选单张 HTTP(S) 遮罩图，地址不能包含账号密码，需搭配参考图片。

使用方法

准备参考素材与可选遮罩准备 1–16 张公开可访问的 HTTP(S) 图片链接，如需针对特定区域局部修改，可额外提供一张单通道遮罩图。
编写自然语言修改提示词在 prompt 中指明需要添加、替换或移除的元素，同时标明需保留的主体部位与期望的光影色调。
设置画幅比例与画质档位根据成品用途指定 1:1 或原图匹配比例，选定 1K 至 4K 分辨率及 low 到 max 之间的画质档位。
提交异步图像编辑任务调用 API 发送包含 image_urls 与 prompt 的编辑请求，立即获取用于轮询进度的 task_id。
轮询状态并获取编辑成品使用 task_id 查询处理状态，在状态变为 finished 后读取响应并下载高质量编辑图片。

用量与计费

每次生成 1 张图片，按所选画质和分辨率计费，最低 1.31 credits/张。API 默认参数 high / 1K 为 11.78 credits/张（$0.05890）。1 credit = $0.005，完整费率见下表。

用量与计费
画质	分辨率	单张费用
low	1K	1.31 credits $0.00655
	2K	2.65 credits $0.01325
	4K	2.47 credits $0.01235
medium	1K	2.95 credits $0.01475
	2K	5.99 credits $0.02995
	4K	5.81 credits $0.02905
high	1KAPI 默认	11.78 credits $0.05890
	2K	23.94 credits $0.11970
	4K	22.39 credits $0.11195
xhigh	1K	20.93 credits $0.10465
	2K	42.55 credits $0.21275
	4K	39.78 credits $0.19890
max	1K	47.11 credits $0.23555
	2K	95.74 credits $0.47870
	4K	89.51 credits $0.44755

使用场景

电商商品智能换景与模特换装上传商品或模特原图，在保持产品真实外观与质感的前提下，一键替换摄影棚背景、环境光线或服装搭配。
角色设计与跨场景外貌一致性保持以已有角色立绘为参考图，通过提示词引导角色在不同姿态、服饰与宏大场景中保持一致的面容与发型。
海报素材局部去瑕与文字区域重绘利用精确遮罩针对画面中的瑕疵杂物、特定标语或陈旧背景进行局部重绘，快速翻新陈旧视觉素材。
概念艺术跨图特征拼接与风格迁移将多张线稿、色彩参考与构图草图同时输入模型，在保持画面连贯性的同时融合不同素材的视觉优点。

使用技巧

多图提示词顺序映射：在提示词中建议通过“第一张图”、“第二张图”或明确的主体特征引用输入素材，模型会严格按 image_urls 数组顺序对齐特征。
局部定向编辑遮罩规范：mask_url 需为黑白二值或灰度图像，白色区域代表需要重新生成的编辑选区，黑色区域则代表严格锁定的保留原图内容。
多轮迭代渐进式修改：推荐将每次满意的编辑输出作为下一轮的参考输入，分步完成换景、光影微调与细节添加，结果更易受控。
透明背景导出建议：如需将编辑后的主体抠出，设置 background 为 transparent 并选择 png 格式，可直接导出无背景合成素材。

注意事项

image_urls 字段为必填数组，支持 1–16 个公开可访问的 HTTP(S) 图片链接，链接中严禁包含账号密码。
mask_url 为可选单张遮罩图片，必须配合 image_urls 使用，无法在没有参考原图时独立生效。
prompt 字段为必填项，最多支持 32,000 个字符，建议清晰说明修改意图与保留目标。
计费标准与文生图完全一致，按 quality 与 resolution 阶梯计费，每次提交扣除相应积分。

GPT Image 2.5 Flare Image Edit API 常见问题

GPT Image 2.5 Flare Image Edit API 是什么？

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 是 OpenAI 研发的高性能图像编辑与多图参考融合模型。它根据 1–16 张输入图片与文本提示词，在毫秒级低延迟响应下执行局部定向重绘、风格转换与多图特征合成，支持最高 4K 分辨率及可选遮罩控制。基于新一代图像多模态推理底座，它在快速修改画面元素的同时，高度保留原图主体的身份特征、结构透视与光照一致性。你可以通过 API 进行程序化调用，也可以在上方体验区直接在线试用。

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 最多支持上传多少张参考图片？

image_urls 字段最多支持传入 16 张公开可访问的 HTTP(S) 图片地址。模型能够同时理解并融合多张图片中的主体轮廓、色彩风格、材质细节与空间构图，满足复杂的多图特征合成需求。

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 如何使用遮罩进行定点局部修改？

在请求中传入 mask_url 参数即可启用遮罩编辑。遮罩图中白色区域对应需要重新生成的目标区域，黑色区域对应原样锁定的保护区域，模型只会在白色选区内按提示词执行精准重绘。

在连续多轮编辑中 GPT Image 2.5 Flare Image Edit 会导致画质退化吗？

相较传统模型多次重绘容易造成细节模糊与画质衰减，GPT Image 2.5 专门针对多轮迭代进行了记忆强化，前序修改能够稳固保留在图像中，使创作者可以像使用专业修图软件一样逐步微调完善作品。

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 与 Sunburst Edit 应该如何选择？

Flare Edit 主打低延迟与敏捷响应，在保障高质量主体一致性的同时大幅提升生成速度，非常适合实时交互与大批量出图；而 Sunburst Edit 面向商业终稿与极致细节，在复杂光影微调与极端精细局部控制上更胜一筹。

GPT Image 2.5 Flare Image Edit 的调用价格是多少？

编辑端点与文生图端点共享相同的计费矩阵，按 quality 与 resolution 阶梯扣费。最基础的 low / 1K 档位单张仅需 1.31 积分（$0.00655），默认的 high / 1K 档位为 11.78 积分（$0.05890），多张参考图不加收额外费用。

如何编写提示词以最大程度保留参考图中的人物或商品特征？

建议采用“明确修改项，显式声明保留项”的结构。例如指明“将第一张图中的模特服装替换为黑色晚礼服，保持面部外貌、发型、发色与身体姿势完全不变”，能最大程度避免非目标区域受到重绘影响。