Images API

엔드포인트는 두 개：생성（텍스트 → 이미지）, 편집（이미지 + 텍스트 → 이미지）. 응답은 모두 OpenAI 표준 구조 data[0].b64_json입니다.

Gemini 계열 이미지 모델（예：google/gemini-3.1-flash-image-preview）은 본 엔드포인트에서 생성만 가능하고 편집은 불가능합니다. 편집이 필요하면 Gemini 네이티브 프로토콜을 사용하세요.

이미지 생성


POST https://api.ofox.ai/v1/images/generations

gpt-image-2 사용

Python

gen.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "A simple red apple on a white table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

실제 출력：

gpt-image-2가 생성한 빨간 사과

gemini-3.1-flash-image-preview 사용

같은 엔드포인트에서 Gemini 이미지 모델도 사용할 수 있습니다. n을 전달하지 마세요 —— 게이트웨이가 n을 numberOfImages 필드로 잘못 매핑하여 400 오류를 반환하며, 매번 1장만 고정 생성됩니다.

Python

gen_gemini.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A simple red apple on a white table, photorealistic",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen_gemini.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image-preview',
  prompt: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "A simple red apple on a white table, photorealistic",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

실제 출력：

Gemini가 생성한 빨간 사과

파라미터

파라미터	타입	필수	설명
`model`	string	✅	`openai/gpt-image-2`, `google/gemini-3.1-flash-image-preview`
`prompt`	string	✅	자연어 설명
`quality`	string	✅	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `standard` / `hd`
`n`	number	—	1–10, 기본값 1. Gemini 모델은 미지원
`size`	string	—	`auto` / `1024x1024` / `1536x1024` / `1024x1536` / `256x256` / `512x512` / `1792x1024` / `1024x1792`
`output_format`	string	—	`png` / `jpeg` / `webp`
`background`	string	—	`transparent` / `opaque` / `auto`
`stream`	boolean	—	기본값 `false`

응답


{
  "created": 1777385517,
  "data": [
    { "b64_json": "<이미지 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 14,
    "input_tokens_details": { "text_tokens": 14 },
    "output_tokens": 208,
    "total_tokens": 222
  }
}

이미지는 data[0].b64_json에 있으며, base64 디코딩 후 직접 저장하세요.

이미지 편집


POST https://api.ofox.ai/v1/images/edits

multipart/form-data로 이미지 파일을 업로드해야 합니다.

이 엔드포인트는 OpenAI / Azure OpenAI 모델만 지원합니다. google/gemini-3.1-flash-image-preview를 호출하면 Image editing is not supported for model 오류가 반환됩니다 —— Gemini 네이티브 프로토콜로 이미지 편집을 사용하세요.

호출

Python

edit.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    resp = client.images.edit(
        model="openai/gpt-image-2",
        image=f,
        prompt="사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요",
        size="auto",
        quality="low",
    )
 
with open("apple_edited.png", "wb") as out:
    out.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

edit.ts


import OpenAI, { toFile } from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.edit({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  image: await toFile(fs.createReadStream('apple.png'), 'apple.png'),
  prompt: '사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요',
  size: 'auto',
  quality: 'low',
})
 
fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -F 'model="openai/gpt-image-2"' \
  -F 'prompt="사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요"' \
  -F 'image=@/path/to/apple.png' \
  -F 'size="auto"' \
  -F 'quality="low"'

image 필드에는 로컬 파일 경로를 전달하세요（cURL은 @ 접두사 사용）. URL이 아닙니다.

실제 비교：

원본	편집 후

파라미터

파라미터	타입	필수	설명
`model`	string	✅	`openai/gpt-image-2` 권장
`image`	file	✅	PNG / JPEG 파일
`prompt`	string	✅	편집 지시문
`quality`	string	✅	`low` / `medium` / `high`
`n`	number	—	기본값 1
`size`	string	—	`auto`는 원본과 동일한 크기

응답

생성 응답과 동일：


{
  "created": 1777385669,
  "data": [
    { "b64_json": "<편집된 이미지 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "auto",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 1041,
    "input_tokens_details": { "image_tokens": 1024, "text_tokens": 17 },
    "num_input_images": 1,
    "output_tokens": 358,
    "total_tokens": 1399
  }
}

usage.input_tokens_details.image_tokens는 입력 이미지가 소비한 토큰이며, num_input_images는 입력 이미지 장수입니다.

지원 모델과 가격은 모델 카탈로그 에서 확인하세요.