Images API

Deux endpoints : génération (texte → image), édition (image + texte → image). Les réponses suivent toutes la structure standard OpenAI data[0].b64_json.

Ce que vous voulez faire	Endpoint	Modèles pris en charge
Générer une image à partir de texte	`POST /v1/images/generations`	`openai/gpt-image-2`, `google/gemini-3.1-flash-image`, `bailian/qwen-image-3.0-pro`
Téléverser une image et la modifier via une consigne	`POST /v1/images/edits`	OpenAI / Azure uniquement : `openai/gpt-image-2`, `openai/gpt-image-1.5`

Deux exceptions pour l’image-vers-image : la série Qwen passe par le champ input_images de generations, et non par edits ; la série Gemini ne peut éditer sur aucun des deux endpoints de cette page — utilisez le protocole natif Gemini.

Épingler un fournisseur

provider.type épingle la requête à un fournisseur. Cela n’a de sens que pour les modèles servis par plusieurs d’entre eux — aujourd’hui openai/gpt-image-2 (azure_foundry et openai). Désigner un fournisseur qui ne sert pas le modèle renvoie 400 provider_type_unavailable.

Fournisseur	Description	Modération du contenu
`azure_foundry`	Hébergé sur Microsoft Azure	Plus stricte
`openai`	API officielle d’OpenAI	Plus permissive

Les deux fournisseurs d’openai/gpt-image-2 n’appliquent pas la même sévérité : azure_foundry est plus stricte, openai plus permissive. Épinglez explicitement provider.type: "openai" si une invite est refusée à répétition — sans cela, la répartition pondérée peut vous placer sur azure_foundry.

Référence complète : API · Routage des fournisseurs.

Texte vers image — `/v1/images/generations`

/v1/images/generations reçoit un corps JSON : le champ du corps comme l’en-tête fonctionnent.

Python

gen_pinned.py


resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    extra_body={"extra_body": {"provider": {"type": "openai"}}},
)

TypeScript

gen_pinned.ts


const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  extra_body: { provider: { type: 'openai' } },
})

cURL

Terminal


curl https://api.ofox.io/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "...",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "extra_body": { "provider": { "type": "openai" } }
  }'

Avec les SDK OpenAI officiels, extra_body doit être présent comme clé littérale dans le corps de la requête. Le SDK TypeScript l’envoie tel qu’il est écrit dans l’objet de paramètres. L’argument extra_body= du SDK Python fusionne son contenu à la racine du corps : la clé doit donc être imbriquée un niveau plus profond, ou transmise via un en-tête.

Édition d’image — `/v1/images/edits`

/v1/images/edits est un envoi multipart — il n’y a pas de corps JSON où imbriquer extra_body, donc seul l’en-tête fonctionne ici. Passer extra_body en champ de formulaire est ignoré et la requête part sans contrainte.

Terminal


curl https://api.ofox.io/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "X-OfoxAI-Provider-Type: openai" \
  -F "model=openai/gpt-image-2" \
  -F "prompt=..." \
  -F "image=@input.png"

Sur /v1/images/edits, un extra_body envoyé en champ de formulaire est ignoré silencieusement — l’image est générée sans la contrainte. Utilisez X-OfoxAI-Provider-Type.

Générer des images


POST https://api.ofox.io/v1/images/generations

Paramètres

Paramètre	Type	Obligatoire	Description
`model`	string	✅	`openai/gpt-image-2`, `google/gemini-3.1-flash-image`, `bailian/qwen-image-3.0-pro`
`prompt`	string	✅	Description en langage naturel
`quality`	string	✅	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `standard` / `hd`
`n`	number	—	1–10, par défaut 1. Non pris en charge par les modèles Gemini
`size`	string	—	`auto` / `1024x1024` / `1536x1024` / `1024x1536` / `256x256` / `512x512` / `1792x1024` / `1024x1792`
`input_images`	string[]	—	Tableau d’images de référence (URL ou base64), 1 à 3, pris en charge par les modèles d’images Qwen ; lorsqu’il s’applique, la réponse contient `usage.num_input_images`
`output_format`	string	—	`png` / `jpeg` / `webp`
`background`	string	—	`transparent` / `opaque` / `auto`
`stream`	boolean	—	Par défaut `false`
`extra_body.provider.type`	string	—	Épingle la requête à un fournisseur. Utile uniquement pour les modèles portés par plusieurs fournisseurs (sur cet endpoint, aujourd’hui `openai/gpt-image-2`) ; l’en-tête `X-OfoxAI-Provider-Type` est équivalent

Réponse


{
  "created": 1777385517,
  "data": [
    { "b64_json": "<Image en Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 14,
    "input_tokens_details": { "text_tokens": 14 },
    "output_tokens": 208,
    "total_tokens": 222
  }
}

L’image se trouve dans data[0].b64_json ; décodez-la en base64 puis enregistrez-la.

Série OpenAI (gpt-image-2)

Python

gen.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.io/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
    # Optionnel : épingler un fournisseur. Sans ce champ, la plateforme route pour vous
    # extra_body={"extra_body": {"provider": {"type": "openai"}}},
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.io/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
  // Optionnel : épingler un fournisseur. Sans ce champ, la plateforme route pour vous
  // extra_body: { provider: { type: 'openai' } },
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


# Optionnel : épingler un fournisseur. Sans ce champ, la plateforme route pour vous
# "extra_body": { "provider": { "type": "openai" } }
curl -X POST 'https://api.ofox.io/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "A simple red apple on a white table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

Résultat réel :

Pomme rouge générée par gpt-image-2

Série Gemini (gemini-3.1-flash-image)

Le même endpoint accepte également les modèles d’images Gemini. Ne passez pas n — la passerelle mappe par erreur n vers le champ numberOfImages et renvoie 400. Une seule image est générée à chaque appel.

Python

gen_gemini.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.io/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="google/gemini-3.1-flash-image",
    prompt="A simple red apple on a white table, photorealistic",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen_gemini.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.io/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image',
  prompt: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.io/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-flash-image",
    "prompt": "A simple red apple on a white table, photorealistic",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

Résultat réel :

Pomme rouge générée par Gemini

Série Qwen (qwen-image-3.0-pro)

Les modèles d’images Qwen comme bailian/qwen-image-3.0-pro acceptent des images de référence pour l’image-vers-image et l’édition directement sur cet endpoint (1 à 3 images), via le champ input_images (chaque élément est une URL d’image ou une chaîne base64) :

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.io/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "bailian/qwen-image-3.0-pro",
    "prompt": "Rends la pomme bleue, laisse le reste inchangé",
    "size": "1024x1024",
    "input_images": ["https://example.com/ref-apple.png"]
  }'

Lorsque les images de référence sont prises en compte, la réponse usage contient num_input_images (le nombre d’images en entrée) — de quoi vérifier par programme que le modèle les a bien lues.

Le champ doit s’appeler input_images. Les autres graphies comme image_urls, image ou images sont silencieusement ignorées et la requête se réduit à du texte-vers-image (le HTTP reste 200).

Éditer des images


POST https://api.ofox.io/v1/images/edits

multipart/form-data, vous devez téléverser un fichier image.

Cet endpoint ne prend en charge que les modèles OpenAI / Azure OpenAI. Un appel avec google/gemini-3.1-flash-image renverra Image editing is not supported for model — passez plutôt par l’édition d’images via le protocole natif Gemini.

Paramètres

Paramètre	Type	Obligatoire	Description
`model`	string	✅	Recommandé : `openai/gpt-image-2`
`image`	file	✅	Fichier PNG / JPEG
`prompt`	string	✅	Instruction d’édition
`quality`	string	✅	`low` / `medium` / `high`
`n`	number	—	Par défaut 1
`size`	string	—	`auto` correspond à la taille originale
`X-OfoxAI-Provider-Type`	en-tête	—	Épingle la requête à un fournisseur. Cet endpoint est un envoi multipart : seul l’en-tête fonctionne, un champ de formulaire `extra_body` est silencieusement ignoré

Réponse

Identique à la génération :


{
  "created": 1777385669,
  "data": [
    { "b64_json": "<Image éditée en Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "auto",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 1041,
    "input_tokens_details": { "image_tokens": 1024, "text_tokens": 17 },
    "num_input_images": 1,
    "output_tokens": 358,
    "total_tokens": 1399
  }
}

usage.input_tokens_details.image_tokens correspond aux tokens consommés par l’image en entrée et num_input_images au nombre d’images en entrée.

Pour les modèles pris en charge et leurs tarifs, consultez le catalogue des modèles .

Appel

Python

edit.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.io/v1")
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    resp = client.images.edit(
        model="openai/gpt-image-2",
        image=f,
        prompt="Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre",
        size="auto",
        quality="low",
        # Optionnel : épingler un fournisseur. Cet endpoint est multipart, seul l'en-tête fonctionne
        # extra_headers={"X-OfoxAI-Provider-Type": "openai"},
    )
 
with open("apple_edited.png", "wb") as out:
    out.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

edit.ts


import OpenAI, { toFile } from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.io/v1' })
 
// Optionnel : épingler un fournisseur. Cet endpoint est multipart, seul l'en-tête fonctionne
// passer { headers: { 'X-OfoxAI-Provider-Type': 'openai' } } en second argument
const resp = await client.images.edit({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  image: await toFile(fs.createReadStream('apple.png'), 'apple.png'),
  prompt: "Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre",
  size: 'auto',
  quality: 'low',
})
 
fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


# Optionnel : épingler un fournisseur. Cet endpoint est multipart, seul l'en-tête fonctionne
# -H 'X-OfoxAI-Provider-Type: openai' \
curl -X POST 'https://api.ofox.io/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -F 'model="openai/gpt-image-2"' \
  -F "prompt=\"Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre\"" \
  -F 'image=@/path/to/apple.png' \
  -F 'size="auto"' \
  -F 'quality="low"'

Le champ image attend un chemin de fichier local (préfixe @ en cURL), pas une URL.

Comparaison réelle :

Image originale	Après édition

Images API

Épingler un fournisseur

Texte vers image — /v1/images/generations

Python

TypeScript

cURL

Édition d’image — /v1/images/edits

Générer des images

Paramètres

Réponse

Série OpenAI (gpt-image-2)

Python

TypeScript

cURL

Série Gemini (gemini-3.1-flash-image)

Python

TypeScript

cURL

Série Qwen (qwen-image-3.0-pro)

Éditer des images

Paramètres

Réponse

Appel

Python

TypeScript

cURL

Texte vers image — `/v1/images/generations`

Édition d’image — `/v1/images/edits`