
Openai GPT Image 1 Text-to-Image API by OpenAI
OpenAI GPT Image-1 generates images from text prompts from OpenAI's latest text-to-image model, ideal for creating visual assets. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
इनपुट
आउटपुट
निष्क्रियआपके अनुरोध की लागत $0.009 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 1111 बार चला सकते हैं।
आगे आप यह कर सकते हैं:
कोड उदाहरण
import requests
import time
# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "openai/gpt-image-1/text-to-image",
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
"width": 512,
"height": 512,
"steps": 20,
"guidance_scale": 7.5,
}
generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]
# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
def check_status():
while True:
response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
result = response.json()
if result["data"]["status"] == "completed":
print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
return result["data"]["outputs"][0]
elif result["data"]["status"] == "failed":
raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
else:
# Still processing, wait 2 seconds
time.sleep(2)
image_url = check_status()इंस्टॉल करें
अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।
pip install requestsप्रमाणीकरण
सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP हेडर
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।
अनुरोध सबमिट करें
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"prompt": "A beautiful landscape"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())अनुरोध सबमिट करें
एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
/api/v1/model/generateImageअनुरोध बॉडी
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "openai/gpt-image-1/text-to-image",
"input": {
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")प्रतिक्रिया
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}स्थिति जाँचें
अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}पोलिंग उदाहरण
import requests
import time
prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
while True:
response = requests.get(url, headers=headers)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
print(f"Status: {status}")
if status in ["completed", "succeeded"]:
output_url = result["data"]["outputs"][0]
print(f"Output URL: {output_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
break
time.sleep(3)स्थिति मान
processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।पूर्ण प्रतिक्रिया
{
"data": {
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}
}फ़ाइलें अपलोड करें
Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।
/api/v1/model/uploadMediaअपलोड उदाहरण
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
with open("image.png", "rb") as f:
files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")प्रतिक्रिया
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।
कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।
अनुरोध बॉडी का उदाहरण
{
"model": "openai/gpt-image-1/text-to-image"
}Output Schema
API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।
प्रतिक्रिया का उदाहरण
{
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"model": "model-name",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}Atlas Cloud Skills
Atlas Cloud Skills 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI कुंजी सेटअप करें
Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"क्षमताएँ
एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx -y atlascloud-mcpकॉन्फ़िगरेशन
अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}उपलब्ध टूल
API स्कीमा
स्कीमा उपलब्ध नहींकोई उदाहरण उपलब्ध नहीं
अनुरोध इतिहास देखने के लिए कृपया साइन इन करें
अपने मॉडल अनुरोध इतिहास तक पहुंचने के लिए आपको साइन इन करना होगा।
साइन इन करेंOpenAI GPT Image 1
GPT Image 1 is OpenAI’s latest multimodal image generation model, built to understand both text and image inputs and produce visually coherent, high-quality image outputs. It combines the reasoning power of GPT-4-Turbo with DALL·E-class visual synthesis, allowing for creative, controllable, and context-aware generation across illustration, photography, design, and visualization tasks.
🧠 Key Features
-
Multimodal Understanding
Accepts both text and image inputs, enabling style transfer, editing, or contextual composition. -
Flexible Styles
Produces photorealistic renders, stylized artwork, concept art, infographics, and 3D-style illustrations. -
High Visual Fidelity
Maintains object relationships, lighting consistency, and color balance with strong adherence to prompts. -
Accurate Text Rendering
Capable of generating clean typography, ideal for posters, memes, comics, and branding visuals. -
Knowledge-Grounded Creativity
Uses GPT-4’s world knowledge to generate factual, contextually appropriate visuals.
⚙️ Parameters
| Parameter | Description |
|---|---|
prompt | Required text description of the desired image |
size | Supports 1024×1024, 1024×1536, and 1536×1024 |
quality | Choose between low, medium, and high |
💡 Tips for Best Results
- Write prompts that specify style, subject, composition, and lighting.
- Example:
A small robot exploring an abandoned city, cartoon style, bright colors.
- Use high quality for detailed or large-format outputs.
- Prefer landscape (
1536×1024) for cinematic or wide compositions. - Prefer portrait (
1024×1536) for characters or vertical art.
📝 Notes
- All generated content follows OpenAI’s safety and content policies.
- If a prompt triggers moderation, rephrase or simplify it.
- This model supports multi-image input via API, enabling creative editing and composition workflows.
- For performance- and latency-sensitive cases, use medium quality as the balanced default.






