图片生成与编辑 API

标注为 image-generation 的模型使用 OpenAI Images 风格接口。先核对模型能力，再决定调用文生图还是图片编辑。

文生图

POST /v1/images/generations 接收 JSON 请求。当前示例模型 gpt-image-2 已于 2026-07-14 核验。

curl --fail-with-body --max-time 180 https://api.rtoc.cc/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer ${RTOC_API_KEY}" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{
    \"model\": \"${RTOC_IMAGE_MODEL:-gpt-image-2}\",
    \"prompt\": \"白色陶瓷杯的干净棚拍产品图，浅灰背景，柔和侧光\",
    \"size\": \"1024x1024\",
    \"quality\": \"auto\",
    \"n\": 1
  }"

响应的 data 数组可能包含 url 或 b64_json，取决于模型和 response_format 支持情况。调用方应检查实际字段，不要假设两者同时存在。

参考图与图片编辑

POST /v1/images/edits 使用 multipart/form-data。模型是否支持参考图、局部遮罩和具体尺寸，以 RTOC 生产文档 和 模型广场 为准。

curl --fail-with-body --max-time 180 https://api.rtoc.cc/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer ${RTOC_API_KEY}" \
  -F "model=${RTOC_IMAGE_MODEL:-gpt-image-2}" \
  -F 'prompt=保留构图，把杯子改为哑光深蓝色' \
  -F 'image=@reference.png' \
  -F 'size=1024x1024'

不要把本地文件路径直接放进 JSON；文件上传需要 multipart。若使用远程参考图，先确认所选模型和接口接受 URL 或 Base64 输入。

保存结果

URL 结果应使用带超时和状态检查的下载请求；Base64 结果应先验证字段存在，再解码为二进制。完整的 cURL、Python 与 Node.js 图片示例 会演示这些检查。