GPT Image
Генерация изображения
Создаёт изображение по текстовому описанию. Ответ возвращается синхронно и содержит ссылки на готовые изображения.
POST
/
v1
/
images
/
generations
Генерация изображения
curl --request POST \
--url https://api.nixai.ru/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}
'import requests
url = "https://api.nixai.ru/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch('https://api.nixai.ru/v1/images/generations', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));const url = 'https://api.nixai.ru/v1/images/generations';
const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch(url, options)
.then(res => res.json())
.then(json => console.log(json))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.nixai.ru/v1/images/generations",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-image-2',
'prompt' => 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
'size' => '1024x1024',
'response_format' => 'b64_json'
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.nixai.ru/v1/images/generations"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body$headers=@{}
$headers.Add("Authorization", "Bearer <token>")
$headers.Add("Content-Type", "application/json")
$response = Invoke-WebRequest -Uri 'https://api.nixai.ru/v1/images/generations' -Method POST -Headers $headers -ContentType 'application/json' -Body '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}'import Foundation
let parameters = [
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
] as [String : Any?]
let postData = try JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])
let url = URL(string: "https://api.nixai.ru/v1/images/generations")!
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.timeoutInterval = 10
request.allHTTPHeaderFields = [
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
]
request.httpBody = postData
let (data, _) = try await URLSession.shared.data(for: request)
print(String(decoding: data, as: UTF8.self))using RestSharp;
var options = new RestClientOptions("https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
var client = new RestClient(options);
var request = new RestRequest("");
request.AddHeader("Authorization", "Bearer <token>");
request.AddJsonBody("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}", false);
var response = await client.PostAsync(request);
Console.WriteLine("{0}", response.Content);using RestSharp;
var options = new RestClientOptions("https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
var client = new RestClient(options);
var request = new RestRequest("");
request.AddHeader("Authorization", "Bearer <token>");
request.AddJsonBody("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}", false);
var response = await client.PostAsync(request);
Console.WriteLine("{0}", response.Content);const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch('https://api.nixai.ru/v1/images/generations', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));CURL *hnd = curl_easy_init();
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_WRITEDATA, stdout);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}");
CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);CURL *hnd = curl_easy_init();
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_WRITEDATA, stdout);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}");
CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);val client = OkHttpClient()
val mediaType = MediaType.parse("application/json")
val body = RequestBody.create(mediaType, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
val request = Request.Builder()
.url("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
.post(body)
.addHeader("Authorization", "Bearer <token>")
.addHeader("Content-Type", "application/json")
.build()
val response = client.newCall(request).execute()falsefalse{
"data": [
{
"url": "https://cdn.nixai.ru/images/db242923.png",
"b64_json": "base64"
}
]
}Authorizations
Заголовок авторизации вида Bearer <token>, где <token> — ваш API-ключ.
Body
application/json
Идентификатор image-модели.
Available options:
gpt-image-2 Example:
"gpt-image-2"
Текстовое описание желаемого изображения.
Example:
"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд"
Размер итогового изображения в формате ШИРИНАxВЫСОТА.
Допустимо любое разрешение, если выполнены все четыре условия:
- обе стороны кратны 16 пикселям;
- длинная сторона не больше 3840 px;
- соотношение сторон в пределах от 1:3 до 3:1;
- общее число пикселей (ширина × высота) — от 655 360 до 8 294 400.
Example:
"1024x1024"
Формат, в котором возвращается изображение:
url— в полеurlприходит ссылка на готовое изображение;b64_json— в полеb64_jsonприходит изображение, закодированное в base64.
Available options:
url, b64_json Response
200 - application/json
Изображение сгенерировано
Список сгенерированных изображений. Каждый элемент содержит либо
url, либо b64_json — в зависимости от параметра response_format.
Show child attributes
Show child attributes
Was this page helpful?
Previous
Редактирование изображенияИзменяет исходное изображение по текстовому описанию.
Ответ возвращается синхронно и содержит ссылки на готовые изображения.
Next
⌘I
Генерация изображения
curl --request POST \
--url https://api.nixai.ru/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}
'import requests
url = "https://api.nixai.ru/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch('https://api.nixai.ru/v1/images/generations', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));const url = 'https://api.nixai.ru/v1/images/generations';
const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch(url, options)
.then(res => res.json())
.then(json => console.log(json))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.nixai.ru/v1/images/generations",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gpt-image-2',
'prompt' => 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
'size' => '1024x1024',
'response_format' => 'b64_json'
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.nixai.ru/v1/images/generations"
payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body$headers=@{}
$headers.Add("Authorization", "Bearer <token>")
$headers.Add("Content-Type", "application/json")
$response = Invoke-WebRequest -Uri 'https://api.nixai.ru/v1/images/generations' -Method POST -Headers $headers -ContentType 'application/json' -Body '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
}'import Foundation
let parameters = [
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд",
"size": "1024x1024",
"response_format": "b64_json"
] as [String : Any?]
let postData = try JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])
let url = URL(string: "https://api.nixai.ru/v1/images/generations")!
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.timeoutInterval = 10
request.allHTTPHeaderFields = [
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
]
request.httpBody = postData
let (data, _) = try await URLSession.shared.data(for: request)
print(String(decoding: data, as: UTF8.self))using RestSharp;
var options = new RestClientOptions("https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
var client = new RestClient(options);
var request = new RestRequest("");
request.AddHeader("Authorization", "Bearer <token>");
request.AddJsonBody("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}", false);
var response = await client.PostAsync(request);
Console.WriteLine("{0}", response.Content);using RestSharp;
var options = new RestClientOptions("https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
var client = new RestClient(options);
var request = new RestRequest("");
request.AddHeader("Authorization", "Bearer <token>");
request.AddJsonBody("{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}", false);
var response = await client.PostAsync(request);
Console.WriteLine("{0}", response.Content);const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-image-2',
prompt: 'Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд',
size: '1024x1024',
response_format: 'b64_json'
})
};
fetch('https://api.nixai.ru/v1/images/generations', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));CURL *hnd = curl_easy_init();
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_WRITEDATA, stdout);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}");
CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);CURL *hnd = curl_easy_init();
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_WRITEDATA, stdout);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://api.nixai.ru/v1/images/generations");
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}");
CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);val client = OkHttpClient()
val mediaType = MediaType.parse("application/json")
val body = RequestBody.create(mediaType, "{\n \"model\": \"gpt-image-2\",\n \"prompt\": \"Рыжий кот в космическом скафандре на фоне звёзд\",\n \"size\": \"1024x1024\",\n \"response_format\": \"b64_json\"\n}")
val request = Request.Builder()
.url("https://api.nixai.ru/v1/images/generations")
.post(body)
.addHeader("Authorization", "Bearer <token>")
.addHeader("Content-Type", "application/json")
.build()
val response = client.newCall(request).execute()falsefalse{
"data": [
{
"url": "https://cdn.nixai.ru/images/db242923.png",
"b64_json": "base64"
}
]
}