
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.
WEJŚCIE
WYJŚCIE
BezczynnyKażde uruchomienie będzie kosztować $0.009. Za $10 możesz uruchomić ten model około 1111 razy.
Co możesz zrobić dalej:
Przykład kodu
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()Instalacja
Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.
pip install requestsUwierzytelnianie
Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Nagłówki HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.
Wyślij żądanie
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())Wyślij żądanie
Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.
/api/v1/model/generateImageTreść żądania
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']}")Odpowiedź
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Sprawdź status
Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Przykład odpytywania
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)Wartości statusu
processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.Odpowiedź ukończona
{
"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"
}
}Prześlij pliki
Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.
/api/v1/model/uploadMediaPrzykład przesyłania
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}")Odpowiedź
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Schema wejściowy
Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.
Brak dostępnych parametrów.
Przykładowa treść żądania
{
"model": "openai/gpt-image-1/text-to-image"
}Schema wyjściowy
API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.
Przykładowa odpowiedź
{
"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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.
Obsługiwani klienci
Instalacja
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsSkonfiguruj klucz API
Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Możliwości
Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.
Serwer MCP
Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.
Obsługiwani klienci
Instalacja
npx -y atlascloud-mcpKonfiguracja
Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Dostępne narzędzia
API Schema
Schema niedostępnaBrak dostępnych przykładów
Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań
Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.
Zaloguj sięOpenAI 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.






