canonical_url: https://yycode.net/docs/ru/gpt-image-quickstart lang: ru updated_at: 2026-07-04T13:33:48.616Z source_html: https://yycode.net/docs/ru/gpt-image-quickstart # Руководство по использованию GPT-Image-2 GPT-Image-2 — это сервис AI-генерации изображений, предоставляемый YYCode. Он использует независимый интерфейс изображений `gpt.yycode.net` для text-to-image, image-to-image и асинхронного запроса задач. --- ## Подготовка ### 1. Создайте API Key Перейдите на [страницу управления токенами YYCode](https://yycode.net/console/token), создайте или скопируйте API Key. После создания сохраните его безопасно: все последующие запросы должны передавать этот Key в Header. ### 2. Адрес интерфейса GPT-Image-2 использует отдельный Base URL: ``` https://gpt.yycode.net ``` Все запросы изображений также передают адрес посредника YYCode: ``` x-demo-base-url: https://yycode.net ``` --- ## Подключение AI Agent в один шаг При использовании AI-инструментов для кодинга с поддержкой Skills, таких как Claude Code и Codex, отправьте AI следующий текст: ```text Подключи к этому проекту сервис генерации изображений YYCode GPT-Image-2. Base URL: https://gpt.yycode.net Text to Image: POST /api/images/generate Image to Image: POST /api/images/edit Запрос задачи: GET /api/jobs/{jobId} Request Header: x-demo-base-url: https://yycode.net x-demo-api-key: YOUR_API_KEY x-demo-async: 1 Text to Image использует JSON-тело запроса; Image to Image использует multipart/form-data и загружает исходное изображение через поле image. После отправки задачи и получения jobId запрашивай /api/jobs/{jobId} каждые 6 секунд. После возврата status=succeeded считай images[].b64 и images[].mimeType, затем сохрани base64 как файл изображения. ``` AI Agent выполнит интеграцию клиентского кода согласно указанным интерфейсам, Header, способу polling и сохранению изображений. --- ## Подробное описание API ### Text to Image Отправка задачи генерации: ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/generate' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -d '{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "Милый котенок дремлет на солнце", "n": 1, "size": "1024x1024" }' ``` Успешный ответ: ```json { "ok": true, "pending": true, "jobId": "job_1782732290788_3", "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" } } ``` ### Запрос результата задачи Замените `job_1782732290788_3` на `jobId`, который вернулся при отправке задачи: ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/jobs/job_1782732290788_3' ``` **Задача выполняется:** ```json { "ok": true, "pending": true, "jobId": "job_1782732290788_3", "status": "running", "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" } } ``` **Задача завершена:** ```json { "ok": true, "images": [ { "b64": "iVBORw0KGgo...", "filename": null, "mimeType": "image/png" } ], "usage": null, "raw": {}, "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" }, "jobId": "job_1782732290788_3", "status": "succeeded" } ``` Итоговые данные изображения находятся в `images[0].b64`, формат изображения — в `images[0].mimeType`. На фронтенде для отображения используйте `data:${mimeType};base64,${b64}`, а для скачивания декодируйте base64 в файл изображения. --- ### Image to Image Image to Image использует `multipart/form-data` для загрузки исходного изображения и отправляет файл через поле `image`. **Загрузить одно исходное изображение:** ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/edit' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -F 'model=gpt-image-2' \ -F 'prompt=Преобразуй это изображение в акварельный стиль' \ -F 'n=1' \ -F 'size=1024x1024' \ -F 'image=@input.png' ``` **Загрузить несколько исходных изображений:** ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/edit' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -F 'model=gpt-image-2' \ -F 'prompt=Создай единый постер в стиле киберпанк по этим референсам' \ -F 'n=1' \ -F 'size=1536x1024' \ -F 'image=@subject.png' \ -F 'image=@style.png' ``` **Важные замечания по Image to Image:** - `image` — поле файла изображения; при загрузке нескольких изображений передавайте `image` повторно - `mask` — поле файла маски изображения для локального редактирования - Не задавайте `Content-Type` в заголовке вручную: `curl` или SDK автоматически сгенерирует multipart boundary - Задача Image to Image также возвращает `jobId`, а результат запрашивается через `GET /api/jobs/{jobId}` --- ## Описание параметров | Параметр | Описание | |---|---| | `model` | Всегда указывать `gpt-image-2` | | `prompt` | Prompt для генерации или редактирования изображения | | `n` | Количество генерируемых изображений, диапазон от `1` до `10` | | `size` | Размер выходного изображения в формате `x` | | `output_format` | Формат вывода: `png`, `jpeg`, `webp` | | `quality` | Качество изображения: `auto`, `low`, `medium`, `high`, `standard`, `hd` | | `background` | Режим фона: `auto`, `opaque` | | `image` | Поле исходного файла для Image to Image, поддерживает повторную передачу | | `mask` | Поле файла маски для Image to Image, используется для локального редактирования | ### Поддержка size `size` использует реальные размеры в пикселях; ширина и высота должны быть кратны `16`, длинная сторона не больше `3840`, общее число пикселей не больше `3840x2160`. | Размер | Описание | |---|---| | `1024x1024` | Квадратное изображение | | `1536x1024` | Горизонтальное изображение | | `1024x1536` | Вертикальное изображение | | `1920x1080` | Горизонтальное HD-изображение | | `1080x1920` | Вертикальное HD-изображение | | `3840x2160` | 4K горизонтальное изображение | | `2160x3840` | 4K вертикальное изображение | --- ## Пример Python ```python import base64 import time import requests # Замените на свой YYCode API Key base_url = "https://gpt.yycode.net" api_key = "YOUR_API_KEY" headers = { "Content-Type": "application/json", "x-demo-base-url": "https://yycode.net", "x-demo-api-key": api_key, "x-demo-async": "1", } # Шаг 1: отправить задачу Text to Image submit = requests.post( f"{base_url}/api/images/generate", headers=headers, json={ "model": "gpt-image-2", "prompt": "Милый котенок дремлет на солнце", "n": 1, "size": "1024x1024", }, timeout=30, ) submit.raise_for_status() job_id = submit.json()["jobId"] print(f"Задача отправлена: {job_id}") # Шаг 2: каждые 6 секунд опрашивать статус задачи while True: result = requests.get( f"{base_url}/api/jobs/{job_id}", timeout=30, ) result.raise_for_status() data = result.json() if data.get("pending"): print("Задача обрабатывается...") time.sleep(6) continue if data.get("status") == "succeeded": # Шаг 3: сохранить base64-изображение в локальный файл image = data["images"][0] mime_type = image.get("mimeType") or "image/png" suffix = mime_type.split("/")[-1].replace("jpeg", "jpg") filename = f"{job_id}.{suffix}" with open(filename, "wb") as file: file.write(base64.b64decode(image["b64"])) print(f"Изображение создано: {filename}") break raise RuntimeError(data.get("error", {}).get("message", "Задача завершилась ошибкой")) ``` --- ## Описание биллинга - Генерация изображений расходует квоту аккаунта YYCode, которому принадлежит `x-demo-api-key` - Возврат `jobId` при отправке означает, что фоновая задача создана - Когда статус задачи `succeeded` и возвращены `images`, текущая генерация изображения завершена - При статусе `failed` в ответе возвращается информация об ошибке - Записи расхода аккаунта отображаются в панели YYCode --- ## Описание возврата изображений Интерфейс изображений YYCode возвращает стандартизированный массив `images`. Каждое изображение содержит поля `b64` и `mimeType`; интегратор декодирует `b64` для сохранения файла или собирает `data:${mimeType};base64,${b64}` для отображения на фронтенде.