Görüntü Oluştur

Genel BakışCopy Anchor Link

Güncel görüntü modellerini almak için GET /v1/models?recommended_for=image komutunu kullanın, ardından seçilen model değerini açıkça gönderin.

gpt-image-2, token bazlı fiyatlandırılan bir GPT Görüntü modelidir. TokenLab; metin girişi, görüntü girişi, raporlanan önbelleğe alınmış giriş ve görüntü çıkış token'ları için OpenAI'ın resmi kullanım dökümünü takip eder; görüntü başına sabit bir model olarak faturalandırılmaz.

gpt-image-2 görüntü oluşturma için desteklenen genel parametreler şunlardır: prompt, n, size, quality, response_format, async, background, output_format, output_compression veya compression, moderation ve user. background parametresi auto veya opaque değerlerini kabul eder; transparent desteklenmez. TokenLab'in auto kullanmasını sağlamak için size veya quality parametrelerini atlayın; özel size değerleri, aşağıda belgelenen esnek WIDTHxHEIGHT sözleşmesini kullanmalıdır.

input_fidelity, gpt-image-2 için mevcut TokenLab destekli alanların bir parçası değildir; bu alanı atlayın, aksi takdirde istek 400 unsupported_parameter hatası döndürür.

Model davranışı notlarıCopy Anchor Link

Google Gemini görüntü ailesi modelleri aynı seçici sözleşmesini paylaşmaz:

• gemini-3.1-flash-image, gemini-nano-banana-2.1, gemini-3-pro-image, nano-banana-2.1 ve nano-banana-pro; genel metinden görüntüye, görüntüden görüntüye ve görüntü düzenleme işlemleri için aspect_ratio ve resolution (1k, 2k, 4k) destekler.
• nano-banana-2, hem metinden görüntüye hem de görüntüden görüntüye oluşturma için aspect_ratio ve resolution (1k, 2k, 4k) destekler.
• gemini-3.1-flash-lite-image ve nano-banana-2-lite, yalnızca 1k çözünürlükte metinden görüntüye, görüntüden görüntüye ve görüntü düzenleme işlemlerini destekler.
• nano-banana, aspect_ratio destekler ancak genel resolution seçimi sunmaz.
• gemini-3.1-flash-image, gemini-nano-banana-2.1, gemini-3.1-flash-lite-image veya gemini-3-pro-image ile görüntüden görüntüye (image-to-image) işlemi için, bu uç noktayı operation: "image-to-image" ve referans görüntülerle kullanın. Bu modeller için görüntü düzenleme (image-edit) isteklerini /v1/images/edits adresine gönderin.
• Nano Banana referans görüntüsü istekleri için, bu uç noktada (/v1/images/generations) operation: "image-to-image" ve image_urls ile nano-banana-2, nano-banana-2.1, nano-banana-2-lite veya nano-banana-pro kullanın. nano-banana-2, nano-banana-2.1, nano-banana-2-lite ve nano-banana-pro için görüntü düzenleme istekleri de operation: "image-edit" ile bu uç noktayı kullanır. Nano Banana referans görüntüsü isteklerini /v1/images/edits adresine göndermeyin.
• Bu uç noktadaki referans görüntüler, JSON image_url / image_urls olarak veya çok parçalı (multipart) image dosyası olarak sağlanabilir. images[] ve file_id parametreleri /v1/images/generations üzerinde kabul edilmez; /v1/files referanslarını yalnızca images[].file_id belgelenen /v1/images/edits modelleri için oluşturun.

Google görüntü aileleri için aspect_ratio tercih edin ve resolution değerini yalnızca model açıkça desteklediğinde gönderin.

xAI Grok Imagine görüntü modelleri (grok-imagine-image, grok-imagine-image-quality ve eski grok-imagine-image-pro), aspect_ratio ve resolution (1k, 2k) destekler. grok-imagine-image-pro, grok-imagine-image-quality için bir uyumluluk kimliği olarak tutulmaktadır.

İstek GövdesiCopy Anchor Link

Senkron istek zaman aşımı: Bazı görüntü istekleri, nihai görüntüyü satır içi (inline) olarak döndürür ve oluşturmanın tamamlanmasını bekler. Yüksek çözünürlüklü veya yüksek kaliteli istekler bir dakikaya veya daha uzun süreye yakın sürebilir, bu nedenle HTTP istemcisi zaman aşımınızı en az 120s olarak ayarlayın. Oluşturma yanıtı status: "pending", task_id veya poll_url içeriyorsa, döndürülen poll_url adresini takip edin.

YanıtCopy Anchor Link

Satır İçi (Inline) YanıtCopy Anchor Link

Asenkron Görev YanıtıCopy Anchor Link

Oluşturma isteğinde nihai görüntüyü beklemek yerine bir görev oluşturmak için gpt-image-2 veya resmi FLUX/BFL görüntü modelleri ile async: true ayarını kullanın. Yanıt status: "pending", task_id ve poll_url içerir. Görev completed veya failed durumuna ulaşana kadar /v1/tasks/{task_id} adresini yoklayın (poll).

Asenkron görüntü görevleri yalnızca nihai görüntü URL'lerini döndürür. Ham b64_json görüntü verisine ihtiyacınız varsa, senkron bir istek kullanın.

Faturalandırma, görev oluşturulduğunda tahmini tutarı rezerve edebilir. Tamamlanan görevler gerçek kullanıma göre faturalandırılır, başarısız olan veya zaman aşımına uğrayan görevler serbest bırakılır veya iade edilir.

status: "pending" aldığınızda, sonucu almak için poll_url veya GET /v1/tasks/{task_id} kullanın.

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image",
    "prompt": "A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image",
    prompt="A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    extra_body={"aspect_ratio": "16:9", "resolution": "2k"}
)

print(response.data[0].url)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.images.generate({
  model: 'gemini-3-pro-image',
  prompt: 'A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill',
  aspect_ratio: '16:9',
  resolution: '2k'
});

console.log(response.data[0].url);

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gemini-3-pro-image',
        'prompt' => 'A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill',
        'aspect_ratio' => '16:9',
        'resolution' => '2k'
    ])
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
echo $data['data'][0]['url'];

{
  "model": "nano-banana",
  "prompt": "A clean editorial product shot of a citrus soda can",
  "aspect_ratio": "16:9"
}

{
  "model": "nano-banana-pro",
  "prompt": "Create a clean cinematic character image based on the reference images",
  "operation": "image-to-image",
  "image_urls": ["https://example.com/reference-1.png"],
  "aspect_ratio": "1:1",
  "resolution": "2k"
}

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F "model=nano-banana-pro" \
  -F "prompt=Create a clean cinematic character image based on this reference" \
  -F "operation=image-to-image" \
  -F "image=@reference.png" \
  -F "aspect_ratio=1:1" \
  -F "resolution=2k"

{
  "created": 1706000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://...",
      "revised_prompt": "A fluffy white cat with bright eyes sitting peacefully on a wooden windowsill, watching raindrops stream down the glass window..."
    }
  ]
}

Bir Model SeçinCopy Anchor Link

Güncel kullanılabilirlik, yetenekler ve fiyatlar için GET /v1/models?recommended_for=image sorgusunu yapın veya Modeller sayfasını kullanın.

Bir modeli her zaman senkron veya her zaman asenkron olacak şekilde sabit kodlamayın (hard-code). Oluşturma yanıtı status: "pending" döndürürse, poll_url adresini takip edin ve tamamlanana kadar yoklayın.

Görev Tabanlı Yanıtları İşlemeCopy Anchor Link

Görüntü modelleri için, yanıtın status: "pending" / status: "processing" içerip içermediğini her zaman kontrol edin:

import requests
import time

def generate_image(prompt, model="gpt-image-2"):
    # Görüntü isteği oluştur
    response = requests.post(
        "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations",
        headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
        json={"model": model, "prompt": prompt, "async": True},
        timeout=120
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    # Görev tabanlı olup olmadığını kontrol et
    if data.get("status") in ("pending", "processing"):
        task_id = data["task_id"]
        poll_url = data.get("poll_url")
        print(f"Görüntü görevi başlatıldı: {task_id}")

        # Sonuç için yokla
        while True:
            status_resp = requests.get(
                f"https://api.tokenlab.sh{poll_url}" if poll_url else f"https://api.tokenlab.sh/v1/tasks/{task_id}",
                headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
                timeout=30
            )
            status_resp.raise_for_status()
            status_data = status_resp.json()

            if status_data["status"] == "completed":
                return status_data["data"][0]["url"]
            elif status_data["status"] == "failed":
                raise Exception(status_data.get("error", "Oluşturma başarısız oldu"))

            time.sleep(3)
    else:
        # Satır içi yanıt
        return data["data"][0]["url"]

# Kullanım
url = generate_image("a beautiful sunset over mountains", model="gpt-image-2")
print(f"Oluşturulan görüntü: {url}")

{
  "model": "hy-image-v3.5-preview",
  "prompt": "A yellow lemon on a white table",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1,
  "response_format": "url"
}