GPT Image 2

O GPT Image 2 é o modelo GPT Image mais recente da OpenAI para gerar e editar imagens. A Aiberm o expõe por endpoints de imagem compatíveis com a OpenAI, então você pode usar o SDK da OpenAI alterando base_url / baseURL para https://aiberm.com/v1.

Endpoint de geração: POST https://aiberm.com/v1/images/generations

Endpoint de edição: POST https://aiberm.com/v1/images/edits

Modelo: gpt-image-2

Escolher uma API

Use a Image API quando precisar de uma única solicitação para gerar ou editar uma imagem. Este é o caminho recomendado para a maioria das integrações com a Aiberm.

A OpenAI também documenta a geração de imagens como uma ferramenta na Responses API para fluxos conversacionais ou de várias etapas. Se sua integração depende de edição em vários turnos, primeiro confirme se o modelo e o endpoint da Aiberm oferecem suporte à Responses API.

Gerar uma imagem

A Image API retorna os dados da imagem em base64 em data[0].b64_json. Decodifique-os e grave os bytes em um arquivo.

1from openai import OpenAI
2import base64
3 
4client = OpenAI(
5  api_key="YOUR_API_KEY",
6  base_url="https://aiberm.com/v1",
7)
8 
9result = client.images.generate(
10  model="gpt-image-2",
11  prompt="A clean product photo of a matte black smart desk lamp on a white background",
12  size="1024x1024",
13  quality="medium",
14)
15 
16image_base64 = result.data[0].b64_json
17image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
18 
19with open("lamp.png", "wb") as f:
20  f.write(image_bytes)

Saída de exemplo verificada

Esta imagem foi gerada com o exemplo em Python acima e salva a partir de data[0].b64_json.

Editar com imagens de referência

Passe uma ou mais imagens para images.edit e descreva a saída desejada. Várias imagens de entrada podem ser usadas como referências para uma nova composição.

1from openai import OpenAI
2import base64
3 
4client = OpenAI(
5  api_key="YOUR_API_KEY",
6  base_url="https://aiberm.com/v1",
7)
8 
9result = client.images.edit(
10  model="gpt-image-2",
11  image=[
12      open("product.png", "rb"),
13      open("background.png", "rb"),
14  ],
15  prompt="Place the product from the first image onto the desk in the second image. Keep realistic lighting.",
16  size="1536x1024",
17  quality="high",
18)
19 
20image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
21with open("edited-product.png", "wb") as f:
22  f.write(image_bytes)

Edição de referência verificada

O exemplo de edição combina a imagem do produto com o fundo da mesa e retorna um novo PNG 1536x1024.

Entrada do produto	Entrada do fundo	Saída editada

Editar com uma máscara

Use uma máscara quando quiser orientar qual área deve mudar. A imagem de origem e a máscara devem ter as mesmas dimensões e o mesmo formato, e a máscara deve incluir um canal alfa.

1from openai import OpenAI
2import base64
3 
4client = OpenAI(
5  api_key="YOUR_API_KEY",
6  base_url="https://aiberm.com/v1",
7)
8 
9result = client.images.edit(
10  model="gpt-image-2",
11  image=open("room.png", "rb"),
12  mask=open("mask.png", "rb"),
13  prompt="Replace the masked area with a modern walnut bookshelf.",
14)
15 
16image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
17with open("room-bookshelf.png", "wb") as f:
18  f.write(image_bytes)

Edição com máscara verificada

A imagem da máscara usa um canal alfa para orientar a área editável. A imagem retornada é um PNG normal.

Imagem de origem	Imagem da máscara	Saída editada

Streaming de imagens parciais

A API original da OpenAI documenta stream e partial_images para receber imagens intermediárias antes do resultado final. Na Aiberm, trate isso como dependente de compatibilidade: use o fluxo padrão sem streaming, a menos que seu endpoint tenha confirmado explicitamente o suporte a streaming.

Se você enviar stream: true e partial_images, a resposta ainda pode ser um payload JSON final normal com data[0].b64_json.

Opções de saída

Observações e limitações

• Prompts complexos podem demorar mais para serem processados; projete seu aplicativo considerando timeouts e trabalho em segundo plano.
• A renderização de texto melhorou, mas ainda não é garantida como exata. Para logotipos, rótulos ou mockups de UI, verifique a saída antes de publicar.
• O modelo pode não preservar perfeitamente personagens recorrentes, layouts exatos ou detalhes de marca em gerações separadas.
• Nas edições, omita input_fidelity com gpt-image-2; o modelo processa as entradas de imagem com alta fidelidade automaticamente.
• Nas edições com máscara, a máscara é uma orientação, e não uma seleção pixel a pixel.