Bouwen met CometAPIHeb je één API voor meerdere modellen nodig?Test de workflow in Playground en maak daarna een API-sleutel aan wanneer het model en de kosten passen bij je use case.
Hoe gebruikt u de GPT Image 2.6-API: SVG-generatie en afbeeldingsbewerking
Leer de GPT Image 2.6 API-workflows met CometAPI: SVG-generatie, transparante PNG's, bewerking van meerdere afbeeldingen, markup, parameters, prijzen en migratie.
Deon GoodwinOnderzoeksteam voor AI-modellen en API
GPT Image 2.6 API in CometAPI biedt ontwikkelaars een praktische route voor beeldgeneratie en -bewerking met twee varianten: Sunburst en Flare.
Bouw beeldassets met Python en een CometAPI-sleutel: begin met een rasteraanvraag, voeg daarna SVG-uitvoer, referentieafbeeldingen of een transparante PNG-annotatielaag toe wanneer je route die ondersteunt. De voorbeelden gebruiken Python 3.10 of hoger en houden de API-sleutel op je server.
Het onderscheid dat het meest telt: een transparante PNG-uitvoer is een gereed asset; een transparant PNG-markupbestand is een invoer die het model vertelt waar te bewerken.
Key Takeaways
Gebruik GPT Image 2.6 Flare voor snelle concepten en Sunburst voor gedetailleerde revisies.
Verstuur generatieaanvragen en bewerkverzoeken naar hun respectieve Image API-endpoints.
Gecontroleerd op duidelijkheid, bronvermelding en actuele API-terminologie.
Gebruik SVG voor vectorassets en transparante PNG voor rasteruitsnedes.
Houd markup gescheiden van de bronafbeelding en laat hun georiënteerde afmetingen overeenkomen.
Bevestig route-ondersteuning voordat je geavanceerde velden in je applicatie inschakelt.
What Is the GPT Image 2.6 API?
OpenAI introduceerde GPT Image 2.6 op 4 november 2026. De modelfamilie accepteert tekst- en afbeeldinginvoer voor visuele creatie en revisie.
De twee varianten delen een workflowgerichte rol, maar hun prioriteiten verschillen.
Specificatie
Sunburst
Flare
API-identificatie
gpt-image-2.6-sunburst
gpt-image-2.6-flare
Primaire focus
Gedetailleerd visueel werk
Snelle iteratie
Invoermodaliteiten
Tekst en afbeeldingen
Tekst en afbeeldingen
Uitvoermodaliteit
Afbeeldingen
Afbeeldingen
Praktisch startpunt
Definitieve assets en zorgvuldige revisies
Concepten en interactieve bewerking
Audio-ondersteuning
Nee
Nee
What Parameters Does the GPT Image 2.6 API Support?
Begin met een kleine, expliciete configuratie.
Parameter
Generatieaanvraag
Praktisch gebruik
model
Expliciete variantidentifier
Houd modelselectie reproduceerbaar
prompt
Tekstinstructies
Beschrijf de asset en beperkingen
quality
Begin met low, medium of high
Pas de renderkwaliteit aan
complexity
low, medium of high
Pas de planningsinspanning aan
size
Bijvoorbeeld 1024x1024
Leg afmetingen vast voor vergelijkingen
n
Gebruik aanvankelijk 1
Vereenvoudig testen en kostenreview
output_format
PNG, JPEG, WebP, SVG of GIF, afhankelijk van endpointondersteuning
Laat aansluiten op de downstream asset
background
auto, opaque of transparent
Beheer rasterachtergrondgedrag
Voor bewerkingen levert het verzoek ook bronafbeeldingen. Het image-edit schema ondersteunt tot 16 referentieafbeeldingen.
Laat complexity bij de eerste generatie op de standaardwaarde. Begin voor een gerichte bewerking, zoals het herkleuren van één object, met low en controleer dat omringende details intact blijven.
How Do You Use GPT Image 2.6 API with CometAPI?
Volg de CometAPI-setupgids om een sleutel te maken en sla die vervolgens op in de onderstaande omgevingsvariabele. Je hebt ook lokale PNG-bronbestanden nodig voor de bewerkingsvoorbeelden.
De voorbeelden gebruiken Python requests om de JSON- en multipart-aanvraagbodies direct te tonen.
Deze voorbeelden gebruiken OpenAI’s Image API-aanvraagformaat via CometAPI. Bevestig vóór het uitvoeren dat je geselecteerde CometAPI-route het model en de in het voorbeeld gebruikte velden ondersteunt.
Install the dependencies
pip install requests pillow
Stel de sleutel in je shell in:
export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"
PowerShell-gebruikers kunnen:
$env:COMETAPI_KEY = "YOUR_COMETAPI_KEY"
Create shared request helpers
Sla de gedeelde helpers op als image_workflows.py. Plaats elk workflowvoorbeeld in een apart script en importeer de helpers die het gebruikt. Voer alleen de workflow uit die je wilt testen.
Deze helper geeft een fout als de HTTP-respons niet succesvol is of de base64-gegevens ongeldig zijn. Hij verwacht data[0].b64_json; als jouw route een andere structuur retourneert, inspecteer die respons dan voordat je de save-functie wijzigt.
Bewaar het geretourneerde gebruiksrecord naast de output. Als een verzoek time-out, inspecteer de status of het factureringsrecord voordat je opnieuw indient: een time-out bewijst niet dat de generatie is mislukt.
Generate a first image
Voer deze aanroep uit na de gedeelde helpers om een enkele productafbeelding te genereren en op te slaan als cup.png.
Maak voor de latere bewerkingsvoorbeelden een kopie van cup.png met de naam product.png in dezelfde werkmap. Laat cup.png ongewijzigd als je origineel. Je kunt ook je eigen productfoto gebruiken, opgeslagen als product.png.
Bereid setting.png apart voor: gebruik een PNG-foto van de achtergrond of setting waarin je de beker wilt laten verschijnen, met voldoende vrije ruimte voor het product. Gebruik een afbeelding die je mag uploaden. Sla deze naast product.png op; de aanvraag met meerdere referenties gebruikt deze voor de setting, niet als tweede productreferentie.
generate(
prompt=(
"Create a studio product photograph of an unbranded teal "
"ceramic travel cup on a warm cream background. "
"Show one cup, a clean silhouette, and a soft contact shadow. "
"No text or decorative objects."
),
destination="cup.png",
output_format="png",
)
Controleer het resultaat aan de hand van een korte acceptatiechecklist: één beker, juiste kleur, schone silhouet, en geen extra objecten.
How Do You Generate SVG with GPT Image 2.6?
Gebruik SVG-uitvoer voor bewerkbare vectorassets. Vraag dit aan via het generatie-endpoint met n=1 en decodeer de respons naar een .svg-bestand. SVG-uitvoer ondersteunt geen streaming.
generate(
prompt=(
"Design an original minimalist icon of a teal travel cup "
"with a small leaf motif. Use simple closed vector shapes, "
"two flat colors, and generous negative space. "
"No text, gradients, photographs, or background scenery."
),
destination="cup-icon.svg",
output_format="svg",
)
Een nuttige SVG-acceptatietest gaat verder dan het bestand openen:
Inspecteer het pictogram op kleine en grote formaten.
Controleer of vormen en kleuren gemakkelijk te bewerken zijn.
Bevestig dat het resultaat past binnen het beoogde visuele systeem.
Controleer de XML voordat je extern aangeleverde SVG in een applicatie insluit.
Dien geen SVG opnieuw in als rasterbewerkingsinvoer. Houd vectorrevisie- en afbeeldingsbewerkingsworkflows gescheiden.
How Do You Create Transparent PNG Assets with GPT Image 2.6?
Vraag voor een uitsnede PNG-uitvoer en een transparante achtergrond aan. Het officiële transparent-logo-voorbeeld benadrukt ook schone alfa-randen en de afwezigheid van een geschilderd schaakbordpatroon.
generate(
prompt=(
"Create a single teal ceramic travel cup as an isolated "
"e-commerce asset. Center the entire cup with generous padding. "
"Keep clean edges and a fully transparent background. "
"No floor, backdrop, checkerboard pattern, or text."
),
destination="cup-transparent.png",
output_format="png",
background="transparent",
)
Valideer daadwerkelijke transparantie:
from PIL import Image
with Image.open("cup-transparent.png") as image:
alpha = image.convert("RGBA").getchannel("A")
minimum, maximum = alpha.getextrema()
if minimum == 255:
raise RuntimeError("The output contains no transparent pixels.")
if maximum == 0:
raise RuntimeError("The output is entirely transparent.")
print("The output contains visible content and transparency.")
Dit detecteert een ondoorzichtige afbeelding die zich voordoet als een uitsnede. Het beoordeelt de randkwaliteit niet; inspecteer de asset op zowel lichte als donkere achtergronden.
How Do You Edit Images with Multiple GPT Image 2.6 References?
Geef elke referentie een specifieke rol. In dit voorbeeld levert de eerste afbeelding de productidentiteit en de tweede de gewenste setting.
with (
open("product.png", "rb") as product,
open("setting.png", "rb") as setting,
):
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/images/edits",
headers=HEADERS,
data={
"model": "gpt-image-2.6-sunburst",
"prompt": (
"Use the cup in the first image as the exact product "
"reference. Use the second image only for the setting. "
"Place the cup naturally in that setting. Preserve its "
"silhouette, lid, color, and printed details. "
"Do not copy other products from the second image."
),
"quality": "high",
"complexity": "medium",
"output_format": "png",
},
files=[
("image[]", ("product.png", product, "image/png")),
("image[]", ("setting.png", setting, "image/png")),
],
timeout=(15, 300),
)
save_result(response, "product-in-setting.png")
Het multipart-voorbeeld gebruikt image[]. JSON-bewerkaanvragen gebruiken een images-array; meng deze twee encoderingen niet.
Houd voor herhaalbaar testen de referentievolgorde vast. Vergelijk het oorspronkelijke product met de output op volledige resolutie, vooral handvatten, labels, randen en reflecties.
How Does Transparent PNG Markup Work in GPT Image 2.6?
Markup is een annotatielaag. Teken een cirkel of andere visuele instructie op een afzonderlijke transparante PNG en stuur dat bestand mee met de originele afbeelding.
De markup-workflow past annotaties toe op de eerste invoerafbeelding. De overlay moet overeenkomen met de georiënteerde afmetingen, transparante pixels bevatten en gescheiden blijven van het origineel. Combineer markup niet met mask of prompt_rewriter.
OpenAI’s demonstratie toont een gemarkeerde vaas:
De resulterende bewerking verandert de vaas:
Dit zijn officiële demonstratieafbeeldingen, niet de output van onderstaande code.
Prepare an annotation layer
De onderstaande begrenzingsbox definieert de annotatie-ellips. Pas de coördinaten aan om het object dat je wilt bewerken te omringen en inspecteer de overlay voordat je indient.
with (
open("product-oriented.png", "rb") as source,
open("markup.png", "rb") as markup,
):
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/images/edits",
headers=HEADERS,
data={
"model": MODEL,
"prompt": (
"Change the body of the cup inside the red circle "
"to matte cobalt blue. Preserve the lid, shape, "
"lighting, and surrounding scene. "
"Remove the annotation from the finished image."
),
"quality": "medium",
"complexity": "low",
"output_format": "png",
},
files={
"image": ("product.png", source, "image/png"),
"markup": ("markup.png", markup, "image/png"),
},
timeout=(15, 300),
)
save_result(response, "cup-edited.png")
De belangrijkste ontwerpkeuze is om zowel de gevraagde verandering als de te behouden details te specificeren. Een annotatie identificeert het doel; de tekst definieert de bewerking.
GPT Image 2.6 API Pricing: Token Rates and SVG Costs
Beide varianten hebben de volgende gepubliceerde OpenAI-tokenprijzen.
Tokencategorie
Sunburst-tarief per 1M tokens
Flare-tarief per 1M tokens
Tekstinvoer
$5.00
$5.00
Gecachte tekstinvoer
$1.25
$1.25
Afbeeldingsinvoer
$8.00
$8.00
Gecachte afbeeldingsinvoer
$2.00
$2.00
Afbeeldingsuitvoer
$30.00
$30.00
Dit zijn OpenAI-tarieven, niet een geverifieerde CometAPI-offerte.
Voor een niet-gecachet verzoek is de overeenkomstige berekening:
Een rasterverzoek met 1.000 tekstinvoertokens, geen afbeeldingsinvoertokens en 2.000 afbeeldingsuitvoertokens zou bijvoorbeeld $0,065 kosten.
Voor GPT Image 2.6 API in CometAPI, gebruik de prijs die voor je geselecteerde route wordt getoond en controleer de in rekening gebrachte kosten voor je verzoek. De bovenstaande OpenAI-tarieven zijn een referentieberekening, geen CometAPI-quote.
Een nuttige zakelijke metriek is:
Cost per accepted asset =
total workflow spending ÷ number of approved assets
Neem afgewezen generaties en revisierondes op in de teller.
How Do You Migrate an Existing Image Workflow to GPT Image 2.6?
Als je al GPT Image 2.5 gebruikt, werk dan eerst de modelidentifier bij en houd endpoint en responseafhandeling expliciet. Voeg optionele outputformaten pas toe nadat een basisaavraag is geslaagd.
Stel model="gpt-image-2.6-flare" of model="gpt-image-2.6-sunburst" in in plaats van te vertrouwen op een standaardmodel. Houd je bestaande invoerbestanden en prompt aan terwijl je de eerste respons controleert.
Gebruik voor SVG het generatie-endpoint, sla de gedecodeerde bytes op met een .svg-extensie en laat streaming weg. Voor rasterbewerkingen houd je de bronafbeeldingen in de bewerkaanvraag. Voeg markup pas toe nadat je een aparte transparante overlay hebt voorbereid.
Werk ook je bestandsbedieningslaag bij: een SVG-asset en een PNG-asset hebben verschillende mediatypen nodig. Bewaar de originele bron en goedgekeurde revisies. Begin elke nieuwe bewerking vanuit de versie die de wijzigingen bevat die je wilt behouden.
Conclusion
Begin met het productafbeeldingsvoorbeeld en kies vervolgens de workflow die past bij je output: SVG voor bewerkbare vectorillustraties, transparante PNG voor uitsnedes, afbeeldingsreferenties voor het combineren van visuele invoer, of markup voor gerichte wijzigingen. Vergelijk Flare en Sunburst met dezelfde prompts en instellingen en volg de kosten per geaccepteerde asset.
FAQ
How should I handle a GPT Image 2.6 request timeout?
Een time-out kan optreden terwijl de server het verzoek nog verwerkt. Sla het request-ID op en controleer het verzoeklogboek van de provider voordat je het opnieuw probeert om dubbel werk en kosten te voorkomen.
Why does my application fail to save the returned image?
De helper verwacht een JSON-respons met data[0].b64_json. Controleer eerst de HTTP-status en de responsstructuur. Als je route in plaats daarvan een afbeeldings-URL retourneert, implementeer dan de gedocumenteerde URL-downloadflow in plaats van die URL door te geven aan een base64-decoder. Houd de opgeslagen extensie consistent met het aangevraagde formaat.
How can I keep edit files from being overwritten?
Sla de bron, overlay en elke output onder aparte namen op. Gebruik bijvoorbeeld product-source.png, product-markup.png en product-edit-01.png. Sla de prompt naast de output op. Hierdoor kun je één revisie opnieuw bekijken zonder het origineel te verliezen of per ongeluk een geannoteerde preview als bron te uploaden.
What should I check before embedding a generated SVG?
Open de asset in je doelframework en inspecteer de XML met je normale SVG-validatietools. Controleer afmetingen, clipping, paden en eventuele tekst voordat je publiceert. Pas het SVG-sanitatiebeleid van je applicatie toe, serveer het met het juiste mediatype en verifieer dat het leesbaar blijft op de kleinste grootte in je interface.
