GPT 生图接口

MoaCode 提供两种 GPT 生图调用方式：

Codex Pro 渠道：由 gpt-5.5 调用 gpt-image-2 生图工具
GPT-IMAGE-2 渠道：直接使用 gpt-image-2 模型生成图片

两种方式都调用 Responses API（/v1/responses），并通过 SSE 流式响应返回 Base64 编码的 PNG 图片。

不想写代码？

AI Chat 里点一下 Image 按钮即可生图。另有 Google 系生图模型见 Nano Banana 生图（支持直接指定尺寸与比例）。

使用前准备

1. 设置 API Key

使用 Dashboard 的主 Key
或在接口管理中生成对应渠道的专用 Key

2. 安装命令行工具

示例命令需要：

curl — 发送 HTTP 请求
jq — 解析 SSE 中的 JSON 数据
base64 — 把返回的 Base64 数据解码为图片

下文的完整管道命令适用于 Linux、macOS、WSL 或 Git Bash。

方式一：Codex Pro 渠道

以 gpt-5.5 作为主模型，并明确要求它调用 gpt-image-2 图像生成工具。

适用场景：

希望由主模型理解、优化生图意图后调用图像工具
后续可能在同一个 Responses 请求中组合文本推理和工具调用
当前渠道选择的是 Codex Pro

完整调用示例

bash

curl -sS -N https://moacode.org/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $MOACODE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "OpenAI-Beta: responses=experimental" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": [{
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [{
        "type": "input_text",
        "text": "一只三花猫"
      }]
    }],
    "tools": [{
      "type": "image_generation",
      "model": "gpt-image-2",
      "size": "1024x1024",
      "quality": "high",
      "output_format": "png"
    }],
    "tool_choice": {
      "type": "image_generation"
    },
    "stream": true,
    "store": false
  }' |
tee response.sse |
sed -n 's/^data: //p' |
grep -v '^\[DONE\]$' |
jq -r '
  if .type == "response.output_item.done"
     and .item.type == "image_generation_call"
  then .item.result
  elif .type == "response.completed"
  then .response.output[]?
       | select(.type == "image_generation_call")
       | .result
  else empty
  end
' |
head -n 1 |
base64 -d > image.png

执行完成后：

原始 SSE 响应保存在 response.sse
解码后的图片保存在 image.png

size 参数不生效

实测本接口不支持通过 size 参数指定尺寸（传任意值均不生效、也不报错），示例中的 size 仅为官方格式示意。尺寸与比例的实际控制方法见下文尺寸与宽高比控制。

方式二：GPT-IMAGE-2 渠道

直接把 gpt-image-2 设置为顶层模型，不再声明 image_generation 工具。

适用场景：

只需要生成图片，不需要主模型参与工具编排
希望请求结构更简单
当前渠道选择的是 GPT-IMAGE-2

完整调用示例

bash

curl -sS -N https://moacode.org/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $MOACODE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "input": [{
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [{
        "type": "input_text",
        "text": "一只三花猫"
      }]
    }],
    "stream": true,
    "store": false
  }' |
tee response.sse |
sed -n 's/^data: //p' |
grep -v '^\[DONE\]$' |
jq -r '
  if .type == "response.output_item.done"
     and .item.type == "image_generation_call"
  then .item.result
  else empty
  end
' |
head -n 1 |
base64 -d > image.png

两种方式的主要区别

项目	Codex Pro	GPT-IMAGE-2
顶层 `model`	`gpt-5.5`	`gpt-image-2`
是否声明生图工具	是	否
是否设置 `tool_choice`	是	否
生图参数位置	`tools` 数组中	由图像模型接口或渠道默认配置决定
请求结构	较完整，支持模型调用工具	较简单，直接生成图片
对应渠道	Codex Pro	GPT-IMAGE-2

请根据所选渠道使用对应请求格式，不要把两种格式混合——直接调用 gpt-image-2 时通常不需要再声明 image_generation 工具。

尺寸与宽高比控制

以下均为实测结论：

接口不支持 size 参数——传任意值均不生效（也不会报错），各种调用形式（直连 / gpt-5.5 托管 / tool_choice）行为一致
GPT-IMAGE 的模型固定输出约 150 万像素（1,572,864），无法通过参数提高；需要更大尺寸请取图后自行放大
宽高比有两个可靠的控制方式：
- 提示词写明比例：一只三花猫，16:9 构图 → 精确生效
- 附参考图（垫图）：content 里附一张目标比例的图（纯色即可），输出跟随其比例
比例支持范围为 5:2 ~ 2:5，超出范围时模型会自行调整，结果不保证
流式响应偶尔会提前结束（HTTP 仍为 200 但收不到最终图），建议解析 partial_image_b64 作为兜底并配合重试

比例 → 实际尺寸对照

公式：宽 = √(1572864 × r)，高 = √(1572864 ÷ r)（r = 宽/高，误差 ±1 像素）

提示词写	返回尺寸	提示词写	返回尺寸
`1:1`	1254 × 1254	`16:9`	1672 × 941
`3:2`	1536 × 1024	`9:16`	941 × 1672
`2:3`	1024 × 1536	`2:1`	1774 × 887
`4:3`	1448 × 1086	`5:2`（最宽）	1983 × 793
`3:4`	1086 × 1448	`2:5`（最窄）	793 × 1983

不写比例时由模型自行决定构图（多为竖版），每次可能不同。建议始终写明比例。

尺寸限制（OpenAI 官方口径 vs 本接口）

OpenAI 官方 image_generation 工具的 size 只有 4 个合法值，本接口的像素预算与官方最大档一致：

项目	OpenAI 官方	本接口实际
`size` 合法值	`1024x1024` / `1536x1024` / `1024x1536` / `auto`	传任意值均不生效，等同 `auto`
最大像素	1536×1024 = 1,572,864	恒为 ≈1,572,864（与官方最大档相同）
可选比例	1:1 / 3:2 / 2:3 三档	通过提示词连续可调，范围 5:2 ~ 2:5
更大尺寸（2K/4K）	不支持	不支持，需取图后自行放大

即：上游始终按官方最大像素档出图，size 的选档功能不可用，比例改由提示词或参考图控制。

推荐取图写法（含兜底）

文生图（提示词控制比例）

bash

KEY="你的APIKey"

curl -sS -N https://moacode.org/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "input": [{
      "type": "message", "role": "user",
      "content": [{"type": "input_text", "text": "一只三花猫，16:9 构图"}]
    }],
    "stream": true, "store": false
  }' > response.sse

# 1) 优先取最终图
img=$(sed -n 's/^data: //p' response.sse | grep -v '^\[DONE\]$' |
  jq -r 'select(.type == "response.output_item.done"
                and .item.type == "image_generation_call") | .item.result // empty' |
  head -n 1)

# 2) 流提前结束时，退回 partial_image（完整可用，画质略低）
if [ -z "$img" ]; then
  img=$(sed -n 's/^data: //p' response.sse | grep -v '^\[DONE\]$' |
    jq -r 'select(.type == "response.image_generation_call.partial_image")
           | .partial_image_b64 // empty' |
    tail -n 1)
fi

if [ -n "$img" ]; then
  printf '%s' "$img" | base64 -d > image.png   # → 1672x941
else
  echo "本次未取到图，请重试"
fi

垫图（比例跟随参考图，提示词不写比例）

bash

REF=$(base64 -w0 ref_16x9.png)   # macOS 用: base64 -i ref_16x9.png

curl -sS -N https://moacode.org/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d @- <<REQBODY > response.sse
{
  "model": "gpt-image-2",
  "input": [{
    "type": "message", "role": "user",
    "content": [
      {"type": "input_text",  "text": "在这张画布上画一只三花猫"},
      {"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,${REF}"}
    ]
  }],
  "stream": true, "store": false
}
REQBODY
# 取图步骤同上

两步取图缺一不可

提取依赖 jq；final → partial 兜底两步都要做，只解析 final 会丢掉相当一部分成功结果。

其他要点

key 与 model 需匹配：不同 key 开通的模型范围不同（有的支持 gpt-image-2 直连，有的支持 gpt-5.5 托管），不匹配时返回 403。两条链路后端为同一引擎，生图行为一致
图像生成仅支持 /v1/responses 端点，/v1/images/generations 未开放
quality（low/high）参数有效，但只影响画质、不影响尺寸；默认传入的 quality 为 low。目前按请求计费（每次请求固定价，见模型目录与价格），暂未开放按指定质量的动态计费模式。单次生成约 35~66 秒
需要精确到像素的尺寸（如正好 1024×1024）：请在取图后自行 resize / 裁剪

常见问题

返回 `401 Unauthorized`

API Key 缺失、无效或格式错误。请求头必须是：

text

Authorization: Bearer 你的APIKey

返回 `400 Bad Request`

重点检查：

当前渠道是否与请求格式匹配
模型名称是否正确
JSON 是否包含多余逗号、错误引号或缺失括号
tools 和 tool_choice 是否只用于 Codex Pro 方式

请求显示 `200`，但没有生成图片

HTTP 200 只表示服务器接受了请求，不代表管道成功提取到图片。查看 response.sse：

是否出现 image_generation_call
对应事件是否包含非空的 result
是否返回了文本形式的错误信息

流式偶尔会提前结束导致收不到最终图——按推荐取图写法解析 partial_image_b64 兜底并重试即可。

`jq` 报解析错误

SSE 的结束标记 [DONE] 不是 JSON，需要先过滤：

bash

grep -v '^\[DONE\]$'

`base64: invalid input`

说明没有提取到纯 Base64 图片数据。先运行请求并检查 response.sse，确认事件结构和 result 字段与示例一致。

Windows PowerShell 无法直接执行完整命令

管道里用了 sed、grep、jq、base64 -d。Windows 用户建议在 WSL 或 Git Bash 中运行；也可以只用 PowerShell 发请求，但 SSE 解析和解码需自行改写。

GPT 生图接口 ​

使用前准备 ​

1. 设置 API Key ​

2. 安装命令行工具 ​

方式一：Codex Pro 渠道 ​

完整调用示例 ​

方式二：GPT-IMAGE-2 渠道 ​

完整调用示例 ​

两种方式的主要区别 ​

尺寸与宽高比控制 ​

比例 → 实际尺寸对照 ​

尺寸限制（OpenAI 官方口径 vs 本接口） ​

推荐取图写法（含兜底） ​

文生图（提示词控制比例） ​

垫图（比例跟随参考图，提示词不写比例） ​

其他要点 ​

常见问题 ​

返回 401 Unauthorized ​

返回 400 Bad Request ​

请求显示 200，但没有生成图片 ​

jq 报解析错误 ​

base64: invalid input ​

Windows PowerShell 无法直接执行完整命令 ​

GPT 生图接口

使用前准备

1. 设置 API Key

2. 安装命令行工具

方式一：Codex Pro 渠道

完整调用示例

方式二：GPT-IMAGE-2 渠道

完整调用示例

两种方式的主要区别

尺寸与宽高比控制

比例 → 实际尺寸对照

尺寸限制（OpenAI 官方口径 vs 本接口）

推荐取图写法（含兜底）

文生图（提示词控制比例）

垫图（比例跟随参考图，提示词不写比例）

其他要点

常见问题

返回 `401 Unauthorized`

返回 `400 Bad Request`

请求显示 `200`，但没有生成图片

`jq` 报解析错误

`base64: invalid input`

Windows PowerShell 无法直接执行完整命令