GPT Image 2.5 API 调用教程：Node.js 实现图片生成与编辑

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文章摘要：本文记录 GPT Image 2.5 API 的实际调用方法，使用 Node.js 演示如何通过 Image API 生成图片，并介绍图片尺寸、质量、格式、透明背景、图片编辑、Responses API 多轮编辑以及流式生成等常见功能。

大家好这里是「代码简单说」

最近在折腾 GPT Image 2.5，发现它已经不只是网页端直接生成图片这么简单，官方 API 也提供了比较完整的图片生成和编辑能力。

目前 GPT Image 2.5 提供两个模型：

gpt-image-2.5-sunburst
gpt-image-2.5-flare

官方文档给出的定位是：Sunburst 更适合对编辑精度要求较高的场景，Flare 更适合快速、高质量的日常图片生成。

如果只是单次生成或者编辑一张图片，直接使用 Image API 就可以；如果想做类似聊天一样的多轮图片修改，则更适合使用 Responses API。

一、GPT Image 2.5 API 有哪些调用方式

生图接口注册 api.solov.cc/register?af...

目前主要有两套 API。

1. Image API

Image API 比较直接，主要包含：

text 复制代码

图片生成
    ↓
POST /v1/images/generations

图片编辑
    ↓
POST /v1/images/edits

官方将它分成两个能力：

Generations：根据文字 Prompt 从零生成图片
Edits：基于已有图片进行修改

如果你的需求就是：

给我一个 Prompt，生成一张图片。

那么 Image API 是最简单的选择。

2. Responses API

Responses API 则更适合复杂工作流。

例如：

text 复制代码

生成一张猫和水獭的图片
        ↓
把它变成写实风格
        ↓
再修改背景
        ↓
继续调整人物细节

这种多轮操作可以利用 Responses API 的上下文继续编辑图片。

官方文档也明确提到，Responses API 支持多轮图片编辑，并且可以使用 File ID 作为图片输入。

二、准备 OpenAI API

首先准备好 OpenAI API Key。

建议使用环境变量保存：

bash 复制代码

OPENAI_API_KEY=你的_API_Key

Windows PowerShell 可以：

powershell 复制代码

$env:OPENAI_API_KEY="你的_API_Key"

Node.js 代码直接读取：

javascript 复制代码

process.env.OPENAI_API_KEY

不要把 API Key 直接写进前端 Vue、uni-app、React 等浏览器代码中。

如果是前端项目，建议：

text 复制代码

Vue / uni-app
      ↓
自己的 Node.js 服务
      ↓
OpenAI API
      ↓
返回图片

这样 API Key 不会直接暴露给用户。

三、安装 OpenAI Node.js SDK

创建一个 Node.js 项目：

bash 复制代码

mkdir gpt-image-demo
cd gpt-image-demo
npm init -y

安装 OpenAI SDK：

bash 复制代码

npm install openai

然后修改 package.json：

json 复制代码

{
  "type": "module"
}

这样就可以直接使用：

javascript 复制代码

import OpenAI from "openai";

四、最简单的 GPT Image 2.5 图片生成

先来看最核心的代码。

创建：

text 复制代码

index.js

写入：

javascript 复制代码

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const openai = new OpenAI();

const prompt = `
A children's book drawing of a veterinarian using a stethoscope
to listen to the heartbeat of a baby otter.
`;

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;

const imageBuffer = Buffer.from(imageBase64, "base64");

fs.writeFileSync("otter.png", imageBuffer);

console.log("图片生成完成");

运行：

bash 复制代码

node index.js

最终会在当前目录得到：

text 复制代码

otter.png

这里最关键的就是：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt
});

官方 Image API 返回的是 Base64 编码的图片数据，可以从：

javascript 复制代码

result.data[0].b64_json

读取，然后使用 Node.js 的 Buffer 转换成图片文件。

五、设置图片尺寸

GPT Image 2.5 支持自定义图片尺寸。

例如：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "一个未来城市的夜景，电影级光影",
  size: "1024x1024"
});

常见尺寸：

尺寸	用途
`1024x1024`	正方形图片
`1536x1024`	横向图片
`1024x1536`	竖向图片

GPT Image 2.5 还支持自定义 WIDTHxHEIGHT。

例如：

javascript 复制代码

size: "1536x864"

不过尺寸需要满足一定限制：

宽高必须是 16 的倍数
长宽比不能超过 3:1
单边最大 3840px
总像素不能超过 8,294,400
总像素不能低于 655,360

超过 2560x1440 的分辨率目前属于实验性范围。

六、设置图片质量

GPT Image 2.5 支持：

text 复制代码

low
medium
high
xhigh
max
auto

例如：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "一只坐在窗边的橘猫",
  size: "1024x1024",
  quality: "high"
});

如果只是快速测试 Prompt，可以：

javascript 复制代码

quality: "low"

最终素材则可以尝试：

javascript 复制代码

quality: "high"

或者更高质量档位。

官方文档说明，gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare 都增加了 xhigh 和 max 质量选项，默认值为 auto。

七、生成透明背景图片

这个功能对于前端开发其实非常实用。

比如：

text 复制代码

商品 PNG
Logo
人物抠图
图标
贴纸
游戏素材
电商素材

可以直接设置：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "一个可爱的 3D 小机器人，产品展示图",
  size: "1024x1024",
  background: "transparent",
  output_format: "png"
});

然后保存：

javascript 复制代码

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;

fs.writeFileSync(
  "robot.png",
  Buffer.from(imageBase64, "base64")
);

这里有两个地方需要注意。

透明背景需要：

javascript 复制代码

background: "transparent"

同时输出格式使用：

javascript 复制代码

output_format: "png"

或者：

javascript 复制代码

output_format: "webp"

官方文档明确说明，透明背景需要配合 PNG 或 WebP 输出。

八、输出 JPG / WebP

Image API 默认返回：

text 复制代码

PNG

也可以指定：

javascript 复制代码

output_format: "jpeg"

或者：

javascript 复制代码

output_format: "webp"

例如：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare",
  prompt: "一辆未来感十足的电动汽车",
  size: "1536x1024",
  quality: "high",
  output_format: "webp"
});

如果使用 JPEG 或 WebP，还可以设置：

javascript 复制代码

output_compression: 50

压缩范围为：

text 复制代码

0 - 100

例如：

javascript 复制代码

output_format: "webp",
output_compression: 50

可以进一步控制图片体积。

九、一次生成多张图片

如果想一次请求生成多张图片，可以使用：

javascript 复制代码

例如：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "一个极简风格的科技公司 Logo",
  n: 4
});

for (let i = 0; i < result.data.length; i++) {
  const imageBase64 = result.data[i].b64_json;

  fs.writeFileSync(
    `logo-${i + 1}.png`,
    Buffer.from(imageBase64, "base64")
  );
}

官方文档说明，n 可以让一次请求返回多张图片，默认情况下返回一张。

十、完整封装一个 Node.js 图片生成函数

实际开发中，我更建议封装一下：

javascript 复制代码

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const openai = new OpenAI();

async function generateImage({
  prompt,
  filename = "output.png",
  model = "gpt-image-2.5-sunburst",
  size = "1024x1024",
  quality = "auto",
  background = "auto",
  output_format = "png"
}) {
  const result = await openai.images.generate({
    model,
    prompt,
    size,
    quality,
    background,
    output_format
  });

  const imageBase64 = result.data[0].b64_json;

  const imageBuffer = Buffer.from(imageBase64, "base64");

  fs.writeFileSync(filename, imageBuffer);

  return filename;
}

await generateImage({
  prompt: "一只穿着宇航服的柴犬，站在月球表面，电影级光影",
  filename: "shiba.png",
  size: "1024x1024",
  quality: "high"
});

以后只需要：

javascript 复制代码

generateImage({
  prompt: "你的 Prompt"
});

就可以生成图片。

十一、使用 gpt-image-2.5-flare

如果主要是快速生成日常图片，可以把模型换成：

javascript 复制代码

model: "gpt-image-2.5-flare"

例如：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare",
  prompt: "一杯放在木桌上的咖啡，阳光从窗户照进来",
  size: "1024x1024",
  quality: "medium"
});

官方目前将两个模型定位为：

text 复制代码

Sunburst
编辑精度优先

Flare
快速、高质量的日常图片生成

所以可以根据业务场景选择，而不是所有请求都固定使用同一个模型。

十二、使用 Image API 编辑已有图片

除了生成图片，还可以直接编辑已有图片。

例如：

text 复制代码

原图
 ↓
上传
 ↓
Prompt
 ↓
GPT Image 2.5
 ↓
修改后的图片

Node.js 示例：

javascript 复制代码

import fs from "fs";
import OpenAI, { toFile } from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.images.edit({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",

  image: await toFile(
    fs.createReadStream("input.png"),
    null,
    {
      type: "image/png"
    }
  ),

  prompt: "把背景改成日落海滩，保持主体不变"
});

const imageBase64 = response.data[0].b64_json;

fs.writeFileSync(
  "output.png",
  Buffer.from(imageBase64, "base64")
);

Image API 的 edits 接口就是用于修改已有图片，也可以通过多个输入图片组合生成新的图片。

十三、使用 Mask 精确修改图片

如果只想修改图片中的一部分，可以使用 Mask。

例如原图：

text 复制代码

房间 + 游泳池

然后只把游泳池里的一个区域交给模型修改：

text 复制代码

Mask
 ↓
指定区域
 ↓
加入火烈鸟

Node.js：

javascript 复制代码

import fs from "fs";
import OpenAI, { toFile } from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.images.edit({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",

  image: await toFile(
    fs.createReadStream("sunlit_lounge.png"),
    null,
    {
      type: "image/png"
    }
  ),

  mask: await toFile(
    fs.createReadStream("mask.png"),
    null,
    {
      type: "image/png"
    }
  ),

  prompt: "在泳池中加入一只充气火烈鸟"
});

const imageBase64 = response.data[0].b64_json;

fs.writeFileSync(
  "lounge-result.png",
  Buffer.from(imageBase64, "base64")
);

Mask 有一个容易忽略的要求：

原图片和 Mask 必须使用相同的尺寸和格式，Mask 还必须包含 Alpha 通道。

官方文档给出的示例也是通过 Mask 指定图片中的编辑区域。

十四、Image API 和 Responses API 怎么选

实际开发时可以直接这么理解：

使用场景	推荐
单次生成图片	Image API
单次图片编辑	Image API
批量生成图片	Image API
透明背景素材	Image API
多轮修改图片	Responses API
图片 + 对话上下文	Responses API
复杂图片工作流	Responses API
需要 File ID 管理图片	Responses API

官方的建议也非常明确：

单个 Prompt 生成或编辑图片，使用 Image API。
如果需要构建可对话、可持续编辑的 GPT Image 体验，则使用 Responses API。

十五、Responses API 调用 GPT Image 2.5

Responses API 的思路和普通 Image API 有一点区别。

这里不是直接把：

javascript 复制代码

model: "gpt-image-2.5-sunburst"

作为顶层模型。

而是：

javascript 复制代码

model: "gpt-6-astra"

然后在：

javascript 复制代码

tools

里面指定图片生成模型。

例如：

javascript 复制代码

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",

  input:
    "Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf",

  tools: [
    {
      type: "image_generation",
      model: "gpt-image-2.5-sunburst"
    }
  ]
});

const imageData = response.output
  .filter(
    output => output.type === "image_generation_call"
  )
  .map(output => output.result);

if (imageData.length > 0) {
  fs.writeFileSync(
    "cat-and-otter.png",
    Buffer.from(imageData[0], "base64")
  );
}

这种方式更适合后面的多轮工作流。

十六、Responses API 实现多轮修改

这是 Responses API 比较有意思的地方。

第一次：

javascript 复制代码

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input:
    "Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf",
  tools: [
    {
      type: "image_generation",
      model: "gpt-image-2.5-sunburst"
    }
  ]
});

然后继续：

javascript 复制代码

const response2 = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",

  previous_response_id: response.id,

  input: "Now make it look realistic",

  tools: [
    {
      type: "image_generation",
      model: "gpt-image-2.5-sunburst"
    }
  ]
});

这样就可以形成：

text 复制代码

第一次
生成猫和水獭

       ↓

第二次
改成写实风格

       ↓

第三次
修改背景

       ↓

第四次
调整颜色

官方文档支持通过 previous_response_id 继续多轮图片生成和编辑。

十七、流式生成图片

如果图片生成时间比较长，还可以使用 Streaming。

例如：

javascript 复制代码

const stream = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",

  prompt:
    "A gorgeous winter landscape with a river made of white owl feathers",

  stream: true,

  partial_images: 2
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === "image_generation.partial_image") {
    const index = event.partial_image_index;

    const imageBuffer = Buffer.from(
      event.b64_json,
      "base64"
    );

    fs.writeFileSync(
      `partial-${index}.png`,
      imageBuffer
    );

    console.log(`收到第 ${index} 张预览图`);
  }
}

partial_images 可以设置为：

text 复制代码

设置为 0 时只接收最终图片。

如果设置大于 0，API 会在生成过程中提供部分图片，用来实现更有交互感的生成体验。

不过如果最终图片生成得非常快，也可能实际收到的预览图数量少于请求数量。

十八、一个完整的 API 服务写法

如果准备把 GPT Image 2.5 接入自己的 Vue 项目，可以再往前走一步。

例如使用 Express：

javascript 复制代码

import express from "express";
import OpenAI from "openai";

const app = express();

app.use(express.json());

const openai = new OpenAI();

app.post("/api/image", async (req, res) => {
  try {
    const { prompt } = req.body;

    if (!prompt) {
      return res.status(400).json({
        message: "prompt不能为空"
      });
    }

    const result = await openai.images.generate({
      model: "gpt-image-2.5-sunburst",
      prompt,
      size: "1024x1024",
      quality: "high"
    });

    res.json({
      success: true,
      image: result.data[0].b64_json
    });

  } catch (error) {
    console.error(error);

    res.status(500).json({
      success: false,
      message: error.message
    });
  }
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("API server running at http://localhost:3000");
});

前端 Vue 再调用：

javascript 复制代码

const res = await axios.post("/api/image", {
  prompt: "一个未来城市的夜景"
});

然后：

javascript 复制代码

const imageUrl =
  `data:image/png;base64,${res.data.image}`;

就可以直接显示：

html 复制代码

<img src="imageUrl" />

这样基本就是一个最简单的 GPT Image 2.5 在线图片生成器 了。

十九、实际开发时几个参数怎么选

如果只是做测试，我一般建议：

javascript 复制代码

{
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  size: "1024x1024",
  quality: "low"
}

如果是最终图片：

javascript 复制代码

{
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  size: "1536x1024",
  quality: "high"
}

如果是透明素材：

javascript 复制代码

{
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
  background: "transparent",
  output_format: "png"
}

如果是网页图片，希望文件体积更小：

javascript 复制代码

{
  output_format: "webp",
  output_compression: 50
}

具体参数最终还是应该根据图片用途、生成速度、图片质量和文件大小进行权衡。

二十、总结

GPT Image 2.5 的 API 调用其实并不复杂。

最简单的核心代码就是：

javascript 复制代码

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "你的图片描述"
});

然后取：

javascript 复制代码

result.data[0].b64_json

再通过：

javascript 复制代码

Buffer.from(imageBase64, "base64")

转换成真正的图片文件。

如果只是做：

text 复制代码

文字 → 图片

优先考虑：

text 复制代码

Image API

如果需要：

text 复制代码

生成
 ↓
继续修改
 ↓
再次修改
 ↓
保持上下文

则可以考虑：

text 复制代码

Responses API

而在实际项目中，GPT Image 2.5 比较值得关注的几个参数就是：

text 复制代码

model
prompt
size
quality
background
output_format
output_compression
n
stream
partial_images

把这些参数掌握之后，基本就可以覆盖图片生成、透明素材、图片编辑、批量生成以及流式预览等常见需求。

官方文档目前提供的 GPT Image 2.5 模型为 gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare，两套 API 均支持图片输出的尺寸、质量、格式和压缩等配置。