在 ModelFold 接入 GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 可以在 ModelFold 里直接调用。一个 API Key，同一个接口，用六个模型 ID 区分档位和任务。网页上的 Playground 能先看表单和示例，再按同样的参数写进代码。

本文由 ModelFold 团队编写，只写接入方法。能力描述来自 2026 年 11 月 7 日的模型页和接口文档。页面以后若有改动，以页面为准。

六个模型 ID

模型 ID	用途
gpt-image-2-6/economy-text-to-image	Economy 文生图
gpt-image-2-6/economy-image-to-image	Economy 图生图
gpt-image-2-6/flare-text-to-image	Flare 文生图
gpt-image-2-6/flare-image-to-image	Flare 图生图
gpt-image-2-6/sunburst-text-to-image	Sunburst 文生图
gpt-image-2-6/sunburst-image-to-image	Sunburst 图生图

模型页把 Flare 写成偏重速度，把 Sunburst 写成偏重细节和编辑时的一致性。这两档都支持 1K、2K、4K，各有文生图和图生图。Economy 固定 1K，输出 PNG；Economy 文生图还可以输出 GIF。

先在网页上试

打开模型页，地址会停在 Playground：

modelfold.ai/zh/models/g...

未登录也能看到六档切换、预填表单和示例结果。点「运行」需要登录。下面几张图是 2026 年 11 月 7 日未登录打开页面时截的，示例图是页面自带的，不是本文新生成的。

Economy 文生图。表单里是画面比例、背景、输出格式，以及文生图才有的 GIF 帧数和帧间隔。

Flare 文生图。这一档多了分辨率，示例输出是 GIF。

Sunburst 文生图。分辨率、背景和输出格式与 Flare 文生图同一套。

Sunburst 图生图。左边是参考图，右边是这一档的示例结果。

接口

文生图和图生图都是：

POST modelfold.ai/v1/images/g...

请求头带 Authorization: Bearer 和 Content-Type: application/json。调用会等到生成结束再返回，图片地址在 data 里的 url。不需要另查任务状态，也不要传回调地址。

把 Key 放在你自己的环境里。下面用占位符 YOUR_MODELFOLD_API_KEY，不要把真实 Key 写进命令或仓库。

文生图，Economy，1K PNG：

bash 复制代码

curl https://modelfold.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFOLD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2-6/economy-text-to-image","prompt":"白桌上的玻璃瓶，日光，产品照片。","aspect_ratio":"1:1","output_format":"png"}'

python 复制代码

import json
import urllib.request

key = "YOUR_MODELFOLD_API_KEY"
body = json.dumps({
    "model": "gpt-image-2-6/economy-text-to-image",
    "prompt": "白桌上的玻璃瓶，日光，产品照片。",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "output_format": "png",
}).encode()
req = urllib.request.Request(
    "https://modelfold.ai/v1/images/generations",
    data=body,
    headers={
        "Authorization": "Bearer " + key,
        "Content-Type": "application/json",
    },
    method="POST",
)
# 超时是客户端自己设的，不是接口文档里的时限。调用会等到生成结束。
with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
    data = json.load(resp)
print(data["data"][0]["url"])

图生图必须带 input_urls。下面这个地址是站点上已公开的示例图，用来说明字段怎么写。

bash 复制代码

curl https://modelfold.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFOLD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2-6/economy-image-to-image","prompt":"把这张产品照片改成象牙色纸上的彩色铅笔画，保留外形和文字。","aspect_ratio":"auto","output_format":"png","input_urls":["https://modelfold.ai/examples/gpt-image-2-6/gpt-image-2-6_flare-image-to-image-mw5vq7bn-um2v09.webp"]}'

Flare、Sunburst 在同一路径上更换 model。这两档可以传 resolution（1K、2K 或 4K）。文生图若要 GIF，把 output_format 设为 gif，并带上 frame_count 和 frame_duration_ms。Economy 不要传 resolution。

参数

以模型页上的说明为准。

参数	支持范围
prompt	1 到 20000 个字符
input_urls	图生图必填。最多 16 个公网可访问的 JPEG、PNG 或 WebP，每张不超过 30 MB
resolution	Flare、Sunburst：1K（默认）、2K、4K。Economy 固定 1K，不要传这个字段
aspect_ratio	Flare、Sunburst：auto、1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、5:4、4:5、16:9、9:16、2:1、1:2、21:9、9:21、3:1、1:3。Economy：auto、1:1、16:9、9:16、3:2、2:3、21:9、4:3
background	auto、opaque、transparent，只在 1K 生效
output_format	Flare、Sunburst：png、jpeg、webp，文生图另有 gif。Economy：png，文生图另有 gif
frame_count	仅文生图的 GIF。Flare、Sunburst：auto、4、9、16。Economy 文生图还可以 25、36、64
frame_duration_ms	20 到 2000 的整数。页面说明会按 10 毫秒取整

每次请求一个任务。页面写明没有批量张数，也没有 quality 参数。GIF 只用于文生图。不提供 SVG。

适合做什么

按页面已经开放的能力，常见用法是：

按提示词出图。页面自带示例里有产品照片，也有画面中的文字。
按参考图修改。图生图传入 input_urls，Playground 里可以先看到参考图和示例结果。
文生图输出 GIF。Flare 文生图的页面示例就是 GIF。
需要 2K 或 4K 时，用 Flare 或 Sunburst，并传 resolution。

页面没有把某一档写成「画质更好」的实测结论。选档时以模型页对 Flare、Sunburst、Economy 的说明为准。

怎么开始

打开 modelfold.ai/zh/signup 注册并登录。
打开 modelfold.ai/account?tab... ，创建一个 API Key。Key 只放在自己的环境变量或密钥管理里。
用上面的 curl 或 Python 调用。六个模型 ID 共用这一个 Key 和这一个地址。
想先看表单和示例，打开 Playground，在六档之间切换。

模型页标了「可商用」。正式使用前以当前服务条款为准：modelfold.ai/zh/terms

链接

模型页：modelfold.ai/zh/models/g...
Playground：modelfold.ai/zh/models/g...
Economy 文生图文档：modelfold.ai/docs/models...
另外五档把文档路径末尾换成对应的模型 ID（斜杠改成连字符），例如 Flare 文生图：modelfold.ai/docs/models...