GPT Image 1.5 API——0.02/张！ GrsAi国内源头直连，便宜稳定（附快速接入教程）

GPT Image 1.5 模型介绍

Gpt iamge 1.5是 OpenAI 于 2025 年 12 月最新发布的旗舰级图像生成模型，是继前代模型之后的重大升级版本。它在图像生成质量、提示词遵循度、精确编辑能力以及文本渲染等方面取得了显著进步。

主要亮点包括：

**更强的提示词遵循：**更好地理解复杂指令，生成结果更贴合用户描述。
**精确图像编辑：**支持迭代编辑时保留关键细节（如脸部特征、logo 等），避免无关变化。
**文本渲染提升：**处理密集和小字体文本更出色，适合生成海报、UI 设计等场景。
**生成速度更快：**相比前代模型快达 4 倍，支持更流畅的迭代创作。
**更低的 API 成本：**图像生成和编辑费用降低约 20%。

该模型适用于专业设计、营销素材、产品可视化等场景，并在 OpenAI API 中以模型名 gpt-image-1.5 提供访问。

普通用户可以直接访问官网免费使用：https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here/

OpenAI API 接入方式

OpenAI 官方提供标准的 Images API 接口，用于调用 GPT Image 1.5 生成图像。

官方文档：https://platform.openai.com/

API 端点：POST https://api.openai.com/v1/images/generations

请求头：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

请求参数（JSON）：

python 复制代码

{
  "model": "gpt-image-1.5",  // 指定模型
  "prompt": "一只可爱的猫咪在草地上玩耍，高清写实风格",
  "n": 1,                    // 生成图片数量（1-4）
  "size": "1024x1024",       // 可选尺寸：1024x1024, 1024x1792 等
  "quality": "high",         // 可选：standard 或 high
  "style": "vivid"           // 可选：vivid 或 natural（部分模型支持）
}

响应示例：返回图像 URL（有效期有限）或 base64 数据。

Python 实战代码（使用 openai 库）：

python 复制代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your_openai_api_key")

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="一只可爱的猫咪在草地上玩耍",
    size="1024x1024",
    n=1
)

image_url = response.data[0].url
print(image_url)

官方接入稳定可靠，但需要 OpenAI API Key，且费用直接按官方计费。

OpenAI GPT Image 1.5 APi定价

OpenAI 图像生成价格同时取决于质量级别（决定清晰度和细节）和尺寸/比例（决定像素量）：

低质量（low）：

方形 1024×1024：$0.009 （约￥0.06 ）
非方形 1024×1536 或 1536×1024：0.013 美元（约0.09 元）

中等质量（medium）：

方形 1024×1024：$0.034 （约0.24 元）
非方形 1024×1536 或 1536×1024：$0.05（约0.35 元）

高质量（high）：

方形 1024×1024：$0.133 （约 0.94 元）
非方形 1024×1536 或 1536×1024：$0.20 （约1.42元）

最便宜也要0.06/张，最贵高达1.42/张！

GrsAI APi国内直连！源头供应

GrsA IAPI （https://grsai.com/ 是Ai大模型API源头供应平台。如果你觉得官方APi费用较高，想要寻找低成本和高稳定性那最适合不过你。

价格远低于官方 ：最高质量图像 0.02 元/张左右（批量生成额外图仅消耗 50 积分）。
国内直连更稳定：提供国内与海外双节点自由选择，访问速度快、稳定性高，支持高并发。
**丰富模型选择：**一站式接入多种先进图像生成模型，目前站内模型包含：
- GPT Image 1.5 ------ 0.02/张
- GPT-4o ------0.02/张
- Nano Banana------0.022/张
- Nano Banana Pro--- 0.09/张
- Sora2------ 0.08/条
- Veo3.1 / Veo3.0------0.4/条
- Gemini3.1等
**功能完整：**支持流式响应、Webhook 回调、进度查询、多张参考图片 URL、批量生成等高级特性。
失败不扣费：不管是什么原因导致的失败均布扣费，秒返积分。

更多模型详情及最新定价，请直接查看 GrsAI 控制台模型列表：https://grsai.com/zh/dashboard/models

GrsAi API Key获取方法

1.访问GrsAi 控制台（https://grsai.com/zh/dashboard/api-keys）

2.右上角创建，复制使用即可

开发文档：https://grsai.com/zh/dashboard/documents/gpt-image

GrsAI 国内快速接入代码

安装

python 复制代码

pip install requests

示例1：流式响应（推荐，实时获取进度）

python 复制代码

import requests
import json

# 配置信息
API_KEY = "你的API密钥"  # 从GRSAI平台获取
BASE_URL = "https://api.grsai.com"  # 海外节点
# BASE_URL = "https://api.grsai.cn"  # 国内节点

# 请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

def generate_image_simple(prompt):
    """
    最简单的图片生成函数
    prompt: 图片描述，如"一只可爱的猫咪在草地上玩耍"
    """
    # 请求数据
    data = {
        "model": "sora-image",  # 固定值
        "prompt": prompt,       # 必填：图片描述
        "size": "1:1",          # 选填，比例：auto、1:1、3:2、2:3
        "variants": 1           # 选填，批量生成 1-2 张（默认1，每额外一张 +50 积分）
    }
    
    # 发送请求
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1/draw/completions",
        headers=headers,
        json=data
    )
    
    # 处理流式响应
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            line_str = line.decode('utf-8')
            if line_str.startswith('data: '):
                result = json.loads(line_str[6:])
                
                # 显示进度
                if 'progress' in result:
                    print(f"进度: {result['progress']}%")
                
                # 生成完成
                if result.get('progress') == 100:
                    if result.get('status') == 'succeeded':
                        print("✓ 生成成功!")
                        print(f"图片地址: {result.get('url')}")
                        print(f"图片尺寸: {result.get('width')}x{result.get('height')}")
                        return result
                    else:
                        print("✗ 生成失败:", result.get('failure_reason'))
                        return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    result = generate_image_simple("一只可爱的猫咪在草地上玩耍")
    if result:
        print("图片已生成完成!")

示例2：使用 webHook 异步回调（适合生产环境）

在 payload 中添加 "webHook": "你的服务器地址"，服务器接收 POST 数据即可处理结果。

python 复制代码

import requests

# 配置
API_KEY = "你的密钥"
HOST = "https://api.grsai.com"

# 要生成的内容
prompt = "一只可爱的猫咪在草地上玩耍"

# 请求数据 - 关键就是加这一行！
payload = {
    "model": "sora-image",
    "prompt": prompt,
    "webHook": "http://你的服务器地址/callback"  # ← 就加这一行！
}

# 发送请求
response = requests.post(
    f"{HOST}/v1/draw/completions",
    json=payload,
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
)

print("任务已提交！")

示例3：立即返回 ID + 轮询结果

python 复制代码

# 第一步：提交任务
payload["webHook"] = "-1"  # 特殊值，返回 ID

resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers).json()
task_id = resp['data']['id']
print(f"任务 ID: {task_id}")

# 第二步：轮询结果
result_url = f"{host}/v1/draw/result"
while True:
    result = requests.post(result_url, json={"id": task_id}, headers=headers).json()
    if result['code'] == 0:
        data = result['data']
        print(f"状态: {data['status']}")
        if data['status'] == "succeeded":
            for res in data['results']:
                print(f"图片: {res['url']}")
            break
    time.sleep(5)  # 每 5 秒查一次

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