如何使用 GPT-image-1 从图像中提取文本？

近几周内，OpenAI 发布的 GPT-image-1 模型在整个 AI 领域催化了快速创新，为开发者和创作者带来了前所未有的多模态能力。从广泛的 API 可用性到与主流设计平台的集成，围绕 GPT-image-1 的热度凸显了其在图像生成与图像内文本提取两方面的双重实力。本文汇总了最新进展，并提供一份全面的分步指南，讲解如何利用 GPT-image-1 进行高准确度的文本提取。

什么是 GPT-image-1？最近公布了哪些进展？

作为 OpenAI 多模态工具箱的最新成员，GPT-image-1 将强大的图像生成与先进的文本识别相结合，有效模糊了 OCR 与创意型 AI 的界限。OpenAI 已于 2025 年 4 月 23 日通过其 Images API 正式推出 GPT-image-1，使开发者能够在全球范围内访问驱动 ChatGPT 聊天内图像功能的同一模型。随后，OpenAI 宣布与 Adobe 与 Figma 达成集成合作，设计师可在 Firefly、Express 与 Figma Design 环境中直接调用 GPT-image-1 的能力。

API 推出是如何分阶段进行的？

Images API 端点已可立即支持图像生成请求，而面向文本的查询（如提取图像中的文本）将通过即将推出的 Responses API 提供。组织需在 OpenAI 设置中完成验证以获得访问权限，早期采用者可期待“即将推出”的 Playground 与 SDK 支持。

哪些平台已集成了 GPT-image-1？

Adobe Firefly & Express：创作者现在可以按需生成新视觉素材或提取嵌入文本，简化营销与出版团队的工作流程。
Figma Design：UX/UI 从业者可提示 GPT-image-1 从复杂的模型稿中分离文本图层，加速原型设计与本地化工作。

利用 GPT-image-1 进行文本提取涉及一系列明确步骤：从环境配置到结果优化。该模型对视觉上下文的内在理解，使其能够准确解析字体、版式，甚至风格化文本——远超传统 OCR 的能力范围。

需要哪些前提条件？

API Key 与访问权限：确保你拥有具备 Images API 权限的 OpenAI API 密钥（请在组织设置中验证）。
开发环境：为你偏好的语言安装 OpenAI SDK（例如 pip install openai），并配置环境变量以安全管理密钥。

或者你也可以考虑使用 CometAPI 的接入方式，它适用于多种编程语言且易于集成，参见 GPT-image-1 API。

基础的提取请求长什么样？

在 Python 中，一个最小示例可能如下（在 CometAPI 中使用 GPT-image-1 API）：

import requests 
import json 

url = "https://api.cometapi.com/v1/images/generations" 

payload = json.dumps({ 
"model": "gpt-image-1", 
"prompt": "A cute baby sea otter",
 "n": 1, "size": "1024x1024" 
}) 

headers = {
 'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
 'Content-Type': 'application/json' 
} 

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) 

print(response.text)

此调用会指示 GPT-image-1 处理 invoice.jpg 并返回所有检测到的文本，利用其对文档版式的零样本理解能力。

提高提取准确度的策略有哪些？

尽管 GPT-image-1 开箱即用的能力已相当强大，但在低对比度、手写体或多语言等具有挑战性的场景中，应用面向领域的优化可获得更高精度。

如何处理多语言与多文字脚本？

为目标语言提供辅助性提示。例如：

response = requests.Image.create(
    model="gpt-image-1",
    purpose="extract_text",
    image=open("cyrillic_sign.jpg", "rb"),
    prompt="Extract all Russian text from this image."
)

通过提示定向，引导模型聚焦西里尔字母脚本，从而减少来自装饰元素的误报。

如何应对噪声或低质量输入？

预处理：在提交到 API 之前，进行基础的图像增强（对比度调整、去噪）。
迭代优化：采用链式流程——先提交初次提取结果，再将含糊区域以更高分辨率裁剪后回传。
提示澄清：若某些区域仍不清晰，可发出更有针对性的后续提示，如“只返回位于坐标 (x1,y1) 与 (x2,y2) 之间高亮区域的文本”。

性能与成本的架构考量有哪些？

随着采用率增长，需要权衡吞吐、延迟与预算。GPT-image-1 的定价约为每处理一张图像 $0.20，对于批量或高分辨率工作流可能成本较高。

如何有效批处理请求？

使用并发请求并注意速率限制。
在支持的情况下，将多张图像聚合为单个 multipart 请求。
对未变化的图像结果进行缓存以避免重复处理。

建议的监控与错误处理模式？

对瞬态错误（HTTP 429/500）实施带指数退避的重试，并记录成功指标（提取的字符量）与失败上下文（错误码、图像元数据），以定位问题图像类型。

文本提取的更广泛影响与未来展望

GPT-image-1 将图像生成与文本识别融合，为统一的多模态应用铺平道路——涵盖从自动化数据录入、合规审计到实时增强现实翻译的广泛场景。

与传统 OCR 相比如何？

不同于基于规则的 OCR 引擎，它得益于在海量且多样的图像—文本配对上的训练，能够出色地理解风格化字体、语境注释，甚至手写笔记。

未来可以期待哪些增强？

Responses API 支持：允许与提取内容进行更丰富的对话式交互（例如：“概述一下你刚刚读取的文本。”）。
微调能力：支持垂直领域的 OCR 微调（如医疗处方、法律文书）。
端侧模型：面向移动与边缘设备的轻量化变体，用于离线、隐私敏感的部署。

通过策略性的 API 使用、提示工程以及最佳实践优化，GPT-image-1 实现了对图像中文本的快速而可靠的提取——为多模态 AI 应用开启新篇章。无论是数字化历史档案，还是构建下一代 AR 翻译器，GPT-image-1 的灵活性与准确性都使其成为任何以文本为核心的工作流中的基石技术。

入门

开发者可通过 CometAPI 访问 GPT-image-1 API。开始之前，先在 Playground 中探索该模型的能力，并参考 API 指南（模型名称：gpt-image-1）以获取详细说明。需要注意，部分开发者在使用该模型前可能需要完成组织验证。

如何使用 GPT-image-1 从图像中提取文本？

什么是 GPT-image-1？最近公布了哪些进展？

API 推出是如何分阶段进行的？

哪些平台已集成了 GPT-image-1？