GPT Image 2

API редактирования и inpainting GPT Image 2 на E2X

GPT Image 2 edit-image — это gpt-image-2-2026-04-21 от OpenAI, направленный на изображения, которые у вас уже есть: ретушь, композитинг, inpainting по mask, outpainting и переписывание шрифта, впечатанного в макет. Мы держим её как openai/gpt-image-2/edit-image и тарифицируем $0.0525 за выходное изображение при resolution=1K, нашем значении по умолчанию. Эквивалентный request верхнего уровня на fal.ai стоит $0.211.

Нет исходного изображения, с которым работать? Тогда вам нужен GPT Image 2 text-to-image — та же модель, тот же прайс, только prompt.

Во что здесь обходится правка

Наш прайсинг мультипликативный, и один из двух множителей — ловушка. quality применяет ×7 при любом значении: low, medium и high тарифицируются одинаково, так что более низкий уровень стоит вам качества изображения и не экономит ничего. Это особенность того, как наш конфиг отображает этот параметр, и мы не прячем её в сноску. Присылайте high.

Множитель, который двигает деньги, — это resolution: ×1 на 1K, ×2 на 2K, ×3 на 4K. Цифра $0.0075, которая ходит по сети как «цена GPT Image 2», — это наша базовая ставка до множителей, достижимая только request, который не присылает значение quality вовсе, — а quality на этом endpoint обязателен, так что дотянуться до неё здесь нельзя даже случайно. Ставки по состоянию на 26 августа 2026 года:

Сравните колонки друг с другом. Цена fal между 1K и 2K почти не двигается, а наша удваивается, так что разрыв, огромный на 1K, к 2K сокращается примерно вдвое. И всё же он в нашу пользу на каждом уровне, который мы проверяли. Планируйте бюджет по тому уровню, который реально пойдёт в выкатку.

OpenAI в этой таблице не может появиться вовсе. Он считает эту модель по токенам ($5.00 за 1M текстового ввода, $8.00 за 1M ввода изображений, $30.00 за 1M вывода изображений; Batch по половинной ставке), поэтому «цена за правку» появляется только после того, как вы предположите размер изображения и длину prompt. Мы берём за request.

Цены и условия продуктов со временем меняются; проверьте актуальные цены каждого провайдера, прежде чем принимать решение о покупке. Цены Google Batch или Flex не эквивалентны напрямую стандартному on-demand API request, поскольку планирование, доступность и условия обработки отличаются; поэтому они исключены из этого сравнения. Это ограниченное по охвату сравнение, а не утверждение, что E2X — самый дешёвый вариант в мире при любой конфигурации.

Структурная причина, по которой правки дороже в работе

В этом поколении OpenAI убрал параметр input_fidelity. Каждое приложенное вами исходное изображение теперь обрабатывается с высокой точностью, и запасного более дешёвого режима нет — больше входных токенов на каждое вложение, каждый раз. Рынок это показывает: на fal.ai endpoint правок идёт примерно вдвое дороже ставки text-to-image на нижнем уровне. Не считайте, что пайплайн правок и пайплайн генерации с нуля стоят под капотом одинаково.

Для чего хорош этот endpoint

Переписывание текста внутри готовой графики. Самая веская причина принести изображение сюда, а не к модели Google. Дайте ей готовую английскую инфографику, попросите немецкую версию — шрифт вернётся читаемым, а макет останется на месте. То же для этикеток, текста на упаковке, меню-бордов, скриншотов UI.

Композиции из множества источников. До 16 референсных изображений на request и до 10 возвращаемых результатов — варианты на выбор без отдельного похода за каждым.

Inpainting по mask. Приложите mask с альфа-каналом, и белая область отметит то, что модели можно менять. Mask необязательна; без неё границы правки задаёт ваш prompt. Формулировку самого OpenAI лучше процитировать, чем пересказать: «модель использует mask как ориентир, но может не следовать её точной форме с полной точностью». Сильная подсказка, а не обтравочный контур. Outpainting работает так же.

Прозрачность. background: "transparent" возвращает альфа-канал — PNG или WebP, никогда JPEG.

Правила размеров применимы и ко входу: длинная сторона до 3840 пикселей, обе стороны кратны 16, соотношение сторон не шире 3:1, всего от 655 360 до 8 294 400 пикселей.

API request: источники, prompt, необязательная mask

Здесь обязательны три поля: prompt, image_urls и quality.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Замени заголовок на упаковке на \"CAFÉ NOIR — GRAND CRU\" тем же шрифтом и той же насыщенностью. Иллюстрацию, штрихкод и фон не трогай.",
      "image_urls": ["https://example.com/coffee-box.png"],
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2K",
      "quality": "high"
    }
  }'

В ответ приходит job ID. Опрашивайте его или зарегистрируйте webhookUrl и дайте нам позвонить вам.

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "openai/gpt-image-2/edit-image",
    input: {
      prompt: "Собери часы с изображения 1 на мраморной поверхности с изображения 2. Подгони направление света с изображения 2. Гравировку на циферблате оставь читаемой.",
      image_urls: [
        "https://example.com/watch-cutout.png",
        "https://example.com/marble-scene.jpg",
      ],
      aspect_ratio: "1:1",
      resolution: "1K",
      quality: "high",
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const { jobId } = submitted.data;

for (;;) {
  const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());
  if (job.data.status === "completed") {
    job.data.outputs.forEach((o) => console.log(o.url));
    break;
  }
  if (job.data.status === "failed") {
    throw new Error(job.data.error?.message || "Edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
}

Job идут pending → processing → completed либо останавливаются на failed или cancelled. Значения разрешения пишутся заглавными — 1K, 2K, 4K, — а значение aspect ratio по умолчанию у нас 1:1. Модель планирует и самопроверяется перед отрисовкой, поэтому мы публикуем ETA в 60 секунд, а не обещание уровня flash. Schema и цена живут в машиночитаемой спецификации.

Как выбрать между нашими моделями редактирования изображений

Пять редакторов, одно решение, и сводится оно к тому, важны ли буквы.

Прямой ответ: если ваша правка не трогает шрифт, вам, вероятно, сюда не надо. Nano Banana 2 справится с обычной ретушью — убрать объект, поменять фон, потеплить цветокоррекцию — дешевле и быстрее. Правите портрет или держите одного человека узнаваемым на всех референсах? Nano Banana Pro — инструмент лучше даже по более высокой цене.

Приходите сюда за тем, что семейство Google делает не так хорошо: переписывание текста внутри готового дизайна, inpainting в границах mask, прозрачный вывод. Остальное лежит в категории image-to-image и в нашем каталоге моделей.

Рабочие заметки по endpoint

Описывайте дельту, а не пункт назначения. Prompt, который заново описывает всю сцену, конкурирует с исходником, и вы получаете уплывающую перегенерацию вместо правки. Назовите, что меняется, потом — что должно уцелеть: «кроп, тень и положение этикетки оставь идентичными» отрабатывает своё место.

Когда на вход идёт несколько изображений, подписывайте их по номерам: изображение 1 — объект, изображение 2 — окружение, изображение 3 — только референс цветокоррекции. Больше ничто не скажет модели, какое вложение задумывалось палитрой.

Для правок текста вставляйте точную строку замены в кавычках и говорите, что происходит со старой. Пересказ приглашает к переосмыслению, а переосмысление на этикетке товара — это перепечатка тиража. Внутри mask оставляйте несколько пикселей запаса вокруг всего ценного: граница — это ориентир, а не обтравка.

Прежде чем выпускать отредактированный материал

На каждый результат, на любом уровне качества, ложатся два слоя водяных знаков, и эту часть мы смягчать не будем. Метаданные происхождения C2PA помечают файл как созданный ChatGPT Images — X, Meta, LinkedIn и TikTok их разбирают и автоматически вешают маркировку «Made with AI». Под ними лежит незаметный пиксельный водяной знак в данных изображения, который не исчезает вместе с метаданными.

Ни у одного из слоёв нет выключателя — ни у нас, ни у любого другого перепродавца. Мы не можем обещать white-label вывод на этой модели. Редактируете клиентские материалы по договору, запрещающему помеченное ИИ? Проведите этот разговор сейчас.

Одна заметка по стоимости, раз уж инстинкт тут подводит: дешёвые черновые прогоны получаются не через quality. Двадцать итераций low тарифицируются ровно так же, как двадцать high. Для дешёвого цикла ревью делайте черновики на 1K, а 2K или 4K берегите для версии, которая пойдёт в выкатку.

Частые вопросы

Сколько стоит одна правка GPT Image 2 на E2X?

$0.0525 за выходное изображение при наших значениях по умолчанию quality=high и resolution=1K. 2K выходит в $0.105, а 4K — в $0.1575, поскольку разрешение умножает на два и на три. Уровень качества ни одну из этих цифр не меняет. Данные — из нашей проверки 26 августа 2026 года.

Сколько референсных изображений вмещает один request на правку?

До 16 по документированной поверхности OpenAI, и один request может вернуть до 10 результатов. Больше вложений — больше входных токенов, так что композиция из 16 референсов — это не та же нагрузка, что ретушь одного изображения.

Правка на качестве low дешевле, чем на high?

Нет. Наш множитель равен ×7 при любом присланном значении, поэтому low, medium и high одинаково тарифицируются в $0.0525 на 1K. Поле здесь обязательное, и никакая его настройка ваши затраты не снижает. Управляйте тратами через resolution.

Почему правки дороже в работе, чем обычные генерации?

Потому что input_fidelity убрали: каждое приложенное изображение обрабатывается с высокой точностью без более дешёвого варианта, так что правка сжигает больше входных токенов, чем request с одним prompt. Это видно по всему рынку — endpoint правок у fal.ai идёт примерно вдвое дороже его же ставки text-to-image на нижнем уровне.

Можно ли поменять слова внутри изображения, которое у меня уже есть?

Да, и это главная причина выбрать эту модель вместо альтернативы от Google. Процитируйте точную строку замены и скажите, что должно случиться с оригиналом. Многоязычные замены тоже работают, включая CJK, без перерисовки макета вокруг них.

Выходят ли отредактированные изображения с водяным знаком?

Да. Каждый результат несёт метаданные C2PA, которые платформы читают, чтобы повесить ярлык «Made with AI», плюс незаметный пиксельный водяной знак в данных изображения. Оба применяются на любом уровне качества, и ни один провайдер не может их отключить.

Когда вместо этого стоит использовать редактирование Nano Banana Pro?

Когда правка вращается вокруг человека: портретный реализм и консистентность персонажа по референсам — там, где тариф Pro от Google сильнее. Для рутинной работы с фоном и цветом хватит Nano Banana 2 за $0.04; наше преимущество по тексту там ничего вам не даёт.