# OpenAI Image Editing API: правка изображений через images.edit

> Как изменить готовую картинку через OpenAI API: какую модель указать в images.edit, как отправить файл и маску, сохранить b64_json и заменить images/variations.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ru/posts/openai-image-editing-api
- Language: ru
- Published: 2026-03-23
- Updated: 2026-09-25
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

## Короткий ответ: `POST /v1/images/edits`, модель и формат результата

Чтобы изменить готовое изображение через OpenAI API, отправьте `POST /v1/images/edits` — в SDK это `client.images.edit()`. В запросе передаются исходный файл, текст задания (промпт) и модель. Ответ приходит в JSON, сама картинка — строка base64 в поле `data[0].b64_json`; её нужно декодировать и записать в файл.

По состоянию на 25 сентября 2026 года OpenAI советует для новых интеграций модели GPT Image 2.5 ([руководство по генерации и правке изображений](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)):

- `gpt-image-2.5-sunburst` — по описанию OpenAI, для задач, где важнее всего точность правки;
- `gpt-image-2.5-flare` — самая быстрая модель семейства для повседневной работы; эндпоинт правки она тоже поддерживает;
- `gpt-image-2` — предыдущая модель. Правку она по-прежнему принимает, и в работающей интеграции её разумно оставить, если изображения обрабатываются через Batch API: у моделей 2.5 Batch нет.

Из старых примеров не переносите три вещи:

- `model="dall-e-2"` и вызов `images/variations`. DALL·E 2 [удалена из API](https://developers.openai.com/api/docs/models/dall-e-2), а variations работал только с ней;
- `response_format`. Для моделей GPT Image результат всегда приходит в `b64_json`, ссылка `url` не поддерживается;
- `input_fidelity`. Для `gpt-image-2` параметр не передают — высокая точность обработки исходников у неё включена всегда; поддерживают ли его модели 2.5, в документации не сказано.

Условие доступа стоит проверить до отладки кода. России нет в [списке стран, где работает OpenAI API](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries), и OpenAI предупреждает, что использование сервиса за пределами списка может привести к блокировке аккаунта. Украина (с отдельными исключениями) и Казахстан в списке есть. Это условие договора, а не техническая ошибка: ни один параметр запроса его не меняет. Кроме того, перед работой с моделями GPT Image OpenAI может потребовать [верификацию организации](/ru/posts/openai-image-generation-api-verification) в консоли.

## Какую модель указать в `model`

| Ситуация | Что указать | Почему |
| --- | --- | --- |
| Новый проект; важно точно заменить объект и не испортить лицо, товар или композицию | `gpt-image-2.5-sunburst` | OpenAI рекомендует Sunburst для правки, где точность важнее всего; на этой модели построены и официальные примеры с маской |
| Новый проект; важнее скорость ответа и поток простых правок | `gpt-image-2.5-flare` | По описанию OpenAI, самая быстрая из моделей 2.5; `/v1/images/edits` поддерживает |
| Интеграция на `gpt-image-2`, правки идут через Batch API | оставить `gpt-image-2` | Batch есть только у неё, а тарифы Batch ровно вдвое ниже стандартных |
| Интеграция на `gpt-image-2`, Batch не нужен | сравнить с моделями 2.5 на своих изображениях | Модель не удалена, но OpenAI перенесла её в раздел «Earlier GPT Image models» и для новых проектов советует 2.5 |
| В коде стоит `dall-e-2` | одна из моделей выше | DALL·E 2 удалена из API и намеренно отклоняется |

Разделение «Sunburst для правки, Flare для скорости» — позиционирование OpenAI, а не граница возможностей: [страницы обеих моделей](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare) отмечают поддержку `v1/images/edits`. Если качество Flare на ваших примерах устраивает, запрет на её использование для правки нигде не описан. Для воспроизводимости можно указать снимок с датой: `gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`, `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08` или `gpt-image-2-2026-04-21`.

Стандартные ставки у всех трёх моделей одинаковые ([страница цен](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)): $8 за 1 млн входных токенов изображения, $2 за кэшированные, $30 за 1 млн выходных токенов изображения, $5 и $1,25 за входные и кэшированные текстовые токены. В Batch у `gpt-image-2` — $4, $1 и $15 соответственно. Одинаковая ставка не означает одинаковую цену картинки: число токенов зависит от модели и параметра `quality`, а калькулятор GPT Image 2 расход моделей 2.5 не оценивает. Надёжнее всего смотреть поле `usage` в ответах на своих реальных запросах. Подробный выбор между Flare и Sunburst и расчёт стоимости — в статье [GPT Image 2.5: Flare или Sunburst, стоимость и работа с API](/ru/posts/gpt-image-2-5), а оплата входных изображений и Batch для `gpt-image-2` — в материале [Сколько стоит изображение в GPT Image 2 API](/ru/posts/openai-image-generation-api-pricing).

## Минимальный запрос через cURL

Начните с одного файла без маски и дополнительных настроек: сначала нужно убедиться, что простая правка проходит. В примере `room.png` — фотография гостиной, где над диваном висит картина с горным пейзажем.

```bash
curl --fail-with-body -sS https://api.openai.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -D edit-headers.txt \
  -F "model=gpt-image-2.5-sunburst" \
  -F "image[]=@room.png;type=image/png" \
  -F 'prompt=Замените картину с горным пейзажем над диваном на абстрактную картину в тёплых тонах в той же раме. Мебель, растения, свет, тени и ракурс оставьте как есть.' \
  -F "output_format=png" \
  -o edit-response.json

jq -r '.data[0].b64_json' edit-response.json | base64 --decode > room-v1.png
```

Что здесь важно:

- `image[]=@room.png` загружает сами байты файла в теле `multipart/form-data`. Квадратные скобки — как в примерах OpenAI; для нескольких исходников повторите строку, всего до 16 файлов PNG, WebP или JPG размером меньше 50 MB каждый.
- Заголовок `Content-Type` вручную не задавайте: cURL сам выставит `multipart/form-data` с нужной границей частей.
- `-D edit-headers.txt` сохраняет заголовки ответа, среди них `x-request-id` — идентификатор запроса (request ID), который понадобится при обращении в поддержку.
- `--fail-with-body` заставляет cURL завершиться с ошибкой при HTTP 4xx/5xx, но тело ответа с объектом `error` всё равно окажется в `edit-response.json`.

Успешный результат — файл `room-v1.png`, который открывается как изображение (команда `file room-v1.png` покажет `PNG image data`). Если `jq` выводит `null`, картинки в ответе нет: откройте `edit-response.json` и прочитайте поле `error`. Переименовать JSON в `.png` недостаточно — изображением становится только декодированная строка base64.

В [справочнике эндпоинта](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/edit) описан и JSON-вариант тела: массив `images`, где каждый элемент — `{"image_url": ...}` с полным URL или base64 data URL либо `{"file_id": ...}` для файла, загруженного через Files API. Строка с локальным путём вроде `"room.png"` в JSON ничего не загружает. Для файлов с диска надёжнее multipart, как выше.

Этот и следующие примеры кода составлены по справочнику и руководству OpenAI; перед выкладкой в продакшен прогоните их со своим ключом и своими файлами.

## Python и Node.js: та же правка из кода

В Python SDK файл удобно открыть контекстным менеджером: он останется открытым на время запроса и закроется после него. Расширение выходного файла берите из `output_format`, иначе JPEG-байты окажутся в файле `.png`.

```python
import base64
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # ключ читается из переменной окружения OPENAI_API_KEY
output_format = "png"

with open("room.png", "rb") as source:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-2.5-sunburst",
        image=source,
        prompt=(
            "Замените картину с горным пейзажем над диваном на абстрактную "
            "картину в тёплых тонах в той же раме. Мебель, растения, свет, "
            "тени и ракурс оставьте как есть."
        ),
        output_format=output_format,
    )

images = result.data or []
if not images or not images[0].b64_json:
    raise RuntimeError("В ответе нет изображения b64_json")

for index, item in enumerate(images, start=1):
    suffix = "" if len(images) == 1 else f"-{index}"
    Path(f"room-v1{suffix}.{output_format}").write_bytes(
        base64.b64decode(item.b64_json)
    )
```

Если исходник уже в памяти — пришёл из формы загрузки или из другого сервиса, — сохранять его на диск не нужно. [Python SDK](https://github.com/openai/openai-python#file-uploads) принимает `bytes`, путь `PathLike` или кортеж «имя, содержимое, MIME-тип»:

```python
image=("room.png", image_bytes, "image/png")
```

Имя и MIME-тип должны соответствовать содержимому: расширение `.png` не превращает JPEG-байты в PNG.

В Node.js [SDK принимает](https://github.com/openai/openai-node#file-uploads) `File`, `Response`, поток `fs.ReadStream` или объект, созданный помощником `toFile`. Пример ниже — модуль ES (файл `.mjs`), поэтому `await` можно писать на верхнем уровне:

```javascript
import fs from "node:fs";
import OpenAI, { toFile } from "openai";

const client = new OpenAI();

const result = await client.images.edit({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  image: await toFile(fs.createReadStream("room.png"), null, {
    type: "image/png",
  }),
  prompt:
    "Замените картину с горным пейзажем над диваном на абстрактную картину " +
    "в тёплых тонах в той же раме. Мебель, растения, свет, тени и ракурс оставьте как есть.",
  output_format: "png",
});

const b64 = result.data?.[0]?.b64_json;
if (!b64) throw new Error("В ответе нет изображения b64_json");
fs.writeFileSync("room-v1.png", Buffer.from(b64, "base64"));
```

Промпт работает лучше, когда в нём названы и изменение, и то, что нужно сохранить. «Замени картину» оставляет модели свободу перерисовать свет или мебель; «замени картину, мебель и ракурс оставь как есть» эту свободу сужает, хотя и не гарантирует неизменность каждого пикселя.

## Параметры правки и `input_fidelity`: что передавать и что убрать

| Параметр | Как использовать |
| --- | --- |
| `model` | Задавайте явно: `gpt-image-2.5-sunburst`, `gpt-image-2.5-flare` или `gpt-image-2` |
| `image` | Файл PNG, WebP или JPG меньше 50 MB; до 16 изображений |
| `prompt` | Обязателен и не может быть пустым; до 32 000 символов |
| `mask` | Необязательный PNG с альфа-каналом, подробнее ниже |
| `n` | Количество результатов, от 1 до 10; сохраняйте каждый элемент `data` |
| `quality` | `low`, `medium`, `high`, `auto`; у моделей 2.5 ещё `xhigh` и `max`. По умолчанию `auto` |
| `size` | `1024x1024`, `1536x1024`, `1024x1536` или свой `ШИРИНАxВЫСОТА`: стороны кратны 16, соотношение от 1:3 до 3:1, всего от 655 360 до 8 294 400 пикселей, максимум 3840x2160; выше 2560x1440 — экспериментальный режим |
| `output_format` | `png` (по умолчанию), `jpeg` или `webp`; JPEG, по данным OpenAI, отдаётся быстрее PNG |
| `output_compression` | 0–100, только для `jpeg` и `webp` |
| `background` | `transparent`, `opaque` или `auto`; у моделей 2.5 прозрачный фон поддерживается, у `gpt-image-2` он в статусе preview; для прозрачности нужен `png` или `webp` |
| `moderation` | `auto` (по умолчанию) или `low` — менее строгая фильтрация |
| `response_format` | Не передавать: относится только к DALL·E |
| `input_fidelity` | Не передавать: для `gpt-image-2` параметр не действует, для 2.5 его поддержка не описана |

Легче всего спутать `response_format` и `output_format`. Первый у DALL·E определял, придёт ссылка или base64; второй задаёт формат байтов самой картинки. Если нужен PNG в base64, достаточно `output_format="png"`: `b64_json` придёт и так.

Нестандартные размеры вроде `1024x576` отклоняются из-за минимальной площади — как подобрать допустимый `size`, разобрано в статье [почему size 1024x576 недопустим](/ru/posts/gpt-image-2-invalid-size). Проверка прозрачного фона на результате — в материале [GPT Image 2: прозрачные PNG и WebP через API](/ru/posts/gpt-image-2-transparent-background).

## Маска: как указать область правки

Маска подсказывает модели, какую часть первого изображения нужно изменить. Требования [справочника](https://developers.openai.com/api/reference/ruby/resources/images/methods/edit) и [руководства](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#edit-an-image-using-a-mask) вместе дают такой список:

- маска — PNG с альфа-каналом; полностью прозрачные пиксели (alpha = 0) обозначают зону правки;
- ширина и высота маски совпадают с исходником;
- файл маски меньше 4 MB. В руководстве встречается более мягкий предел в 50 MB, в справочнике — 4 MB; укладываясь в 4 MB, вы соблюдаете оба;
- если исходников несколько, маска применяется к первому.

![Три панели: фотография гостиной с картиной-пейзажем, чёрная маска того же размера с прозрачным прямоугольником на месте картины и результат с абстрактной картиной; внизу подписи «Одинаковые размеры», PNG и напоминание проверять сохранность остальных деталей](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/openai-image-editing-api/img/transparent-mask.webp)

Белый прямоугольник на непрозрачной картинке маской не считается: нужна именно прозрачность. Если у вас чёрно-белая маска, альфа-канал можно добавить в Pillow — так делает пример из руководства OpenAI:

```python
from PIL import Image

mask = Image.open("mask-bw.png").convert("L")
mask_rgba = mask.convert("RGBA")
mask_rgba.putalpha(mask)  # чёрные пиксели станут прозрачными — это зона правки
mask_rgba.save("mask.png")
```

После такого преобразования чёрные участки получают alpha = 0, белые остаются непрозрачными. Значит, закрашивать чёрным нужно то место, которое вы хотите изменить.

От обычного запроса этот отличается параметром `mask` и промптом:

```python
with open("room.png", "rb") as source, open("mask.png", "rb") as mask:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-2.5-sunburst",
        image=source,
        mask=mask,
        prompt=(
            "Та же гостиная, над диваном — абстрактная картина в тёплых тонах "
            "в той же раме. Мебель, растения, свет и ракурс без изменений."
        ),
        output_format="png",
    )
```

В cURL добавьте строку `-F "mask=@mask.png"`. Промпт при этом описывает весь итоговый кадр, а не только содержимое прозрачной области — так сделан и пример OpenAI.

Главное ограничение: у моделей GPT Image маска — ориентир, а не трафарет. Руководство прямо говорит, что правка с маской целиком опирается на промпт и модель может не повторить форму маски точно. Неизменность пикселей за пределами маски не гарантирована, поэтому после каждой правки проверяйте то, что для вас критично: лицо, товар, логотип, текст. Если снаружи зоны правки не должен сдвинуться ни один пиксель, накладывайте результат на оригинал по той же маске уже у себя — например, через `Image.composite` в Pillow.

## Следующая правка и когда нужен Responses API

Images API ничего не помнит между вызовами. Чтобы сделать вторую правку поверх первой, отправьте в `images.edit()` уже принятый результат: например, `room-v1.png` с промптом «сделайте раму картины тоньше». Если снова отправить исходный `room.png`, замена картины в новый результат не попадёт.

Удобно хранить оригинал отдельно, а удачные версии нумеровать — `room-v1.png`, `room-v2.png` — и записывать рядом промпт, модель и родительскую версию. Тогда неудачную правку можно отбросить и вернуться к предыдущему файлу, не повторяя всю цепочку.

Для одной правки по одному промпту OpenAI прямо рекомендует Images API. Responses API нужен, когда правка идёт в диалоге: пользователь пишет «теперь рама тоньше», «верни прежний фон», а модель помнит контекст через `previous_response_id`. Структура запроса там другая: в верхнем `model` стоит основная модель (в примерах OpenAI — `gpt-6-astra`), а модель изображений указывается внутри инструмента `image_generation`:

```python
import base64
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

with open("room-v1.png", "rb") as f:
    file_id = client.files.create(file=f, purpose="vision").id

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "Сделайте раму картины тоньше, остальное не меняйте"},
            {"type": "input_image", "file_id": file_id},
        ],
    }],
    tools=[{"type": "image_generation", "model": "gpt-image-2.5-sunburst"}],
)

results = [o.result for o in response.output if o.type == "image_generation_call"]
if results:
    Path("room-v2.png").write_bytes(base64.b64decode(results[0]))
```

Модель изображений в верхний `model` Responses не ставьте: на страницах моделей GPT Image эндпоинт `v1/responses` помечен как неподдерживаемый. Маска в Responses передаётся как `input_image_mask: {"file_id": ...}` внутри инструмента. К стоимости картинки здесь добавляются токены основной модели.

## Переход с `images/variations` на edits

[Эндпоинт `images/variations`](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/create_variation) работал только с `dall-e-2`: он брал квадратный PNG и возвращал вариант изображения без всякого промпта. После удаления DALL·E 2 для него не осталось ни одной модели. То, что в общем типе `ImageModel` перечислены модели GPT Image, а в SDK остались методы `create_variation()` и `createVariation()`, совместимым эндпоинт не делает.

| В старом коде | Что поставить вместо |
| --- | --- |
| `client.images.create_variation()` (Python) | `client.images.edit()` |
| `client.images.createVariation()` (Node.js) | `client.images.edit()` |
| `POST /v1/images/variations` | `POST /v1/images/edits` |
| `model="dall-e-2"` | `gpt-image-2.5-sunburst`, `gpt-image-2.5-flare` или `gpt-image-2` |
| только исходная картинка | картинка и непустой промпт: что изменить, что сохранить |
| `response_format="url"` | убрать; сохранить `b64_json` в файл |

Точной замены старому «варианту без промпта» нет: edits всегда требует задания. Чтобы получить похожий эффект, опишите, насколько далеко можно уйти от оригинала. Например: «Другой вариант этой гостиной: смените палитру подушек и картины, мебель, планировку и ракурс сохраните». Параметр `n` вернёт несколько результатов по одному промпту, но это всё равно правка по заданию, а не прежние variations. Если исходной картинки нет вовсе, нужна генерация через `images.generate()`.

Кнопку «Ещё вариант» в интерфейсе можно оставить: пусть пользователь выбирает, что менять — фон, свет, стиль, — а приложение собирает из выбора промпт.

## Ошибки: по каким полям искать причину

Смотрите не только на HTTP-статус, но и на тело ответа: `error.message`, `error.type`, `error.param`, `error.code`, а также заголовок `x-request-id`. По [рекомендациям OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#handling-blocked-requests-and-other-errors) временные ошибки — лимит запросов (429) и сбои сервера (5xx) — повторяют с нарастающей паузой, а ошибки квоты и ошибки в самом запросе автоматически не повторяют: сначала нужно изменить запрос.

| Что видно | Что это значит | Что делать |
| --- | --- | --- |
| `Invalid value: 'gpt-image-2'. Value must be 'dall-e-2'.`, `param: "model"` | Так выглядел сбой проверки модели на стороне OpenAI весной и летом 2026 года (разбор ниже) | Сравнить минимальный cURL и приложение на одном и том же адресе API |
| `The model 'dall-e-2' does not exist`, `code: "model_not_found"` | DALL·E 2 удалена | Сменить модель на GPT Image |
| Запрос уходит на `/images/variations` | Старый метод в обёртке или на сервере | Перейти на edits с промптом |
| `error.type = "image_generation_user_error"` | Ошибка, которую исправляет сам пользователь | Разбирать по `error.code`, не повторять без изменений |
| `error.code = "moderation_blocked"` | Запрос или результат заблокировала модерация; `moderation_details.moderation_stage` покажет `input`, `output` или `unknown` | При `input` менять промпт или исходник, при `output` — промпт; пользователю показывать общее сообщение |
| `param` указывает на `image` или `mask` | Формат, размер файла, размеры маски, нет альфа-канала | Проверить по требованиям выше |
| Ошибка про `size` | Размер вне допустимых границ | Подобрать `size` по таблице параметров |
| Неизвестный параметр, например `style` | Поле из кода DALL·E | Убрать; см. [как исправить Unknown parameter: 'style'](/ru/posts/gpt-image-2-unknown-parameter-style) |
| Требование верифицировать организацию | Для моделей GPT Image нужна верификация | См. [что делать с ошибкой Your organization must be verified](/ru/posts/openai-image-generation-api-verification) |
| 429 | Превышен лимит; на Tier 1 у всех трёх моделей — 5 изображений в минуту | Повторить с паузой, растущей от попытки к попытке |
| Клиент обрывает соединение по тайм-ауту | Сложные запросы, по данным OpenAI, обрабатываются до 2 минут | Увеличить тайм-аут HTTP-клиента |

В Python SDK поля ошибки доступны прямо в исключении. Фрагмент ниже сделан по образцу из руководства OpenAI; `client`, `source` и `prompt` — из примеров выше:

```python
import openai

try:
    result = client.images.edit(model="gpt-image-2.5-sunburst", image=source, prompt=prompt)
except openai.BadRequestError as error:
    body = error.body if isinstance(error.body, dict) else {}
    print("code:", error.code, "param:", body.get("param"))
    print("request id:", getattr(error, "request_id", None))
    if error.code == "moderation_blocked":
        print("stage:", (body.get("moderation_details") or {}).get("moderation_stage"))
    raise
```

### Что означала ошибка `Value must be 'dall-e-2'`

27 апреля 2026 года в [issue #1844 репозитория openai-node](https://github.com/openai/openai-node/issues/1844) описали, что `images.edit` с `gpt-image-2` возвращает HTTP 400:

```json
{
  "error": {
    "message": "Invalid value: 'gpt-image-2'. Value must be 'dall-e-2'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "model",
    "code": null
  }
}
```

Та же ошибка воспроизводилась и через SDK 6.34.0, и чистым cURL, а запрос с `dall-e-2` при этом отвечал `The model 'dall-e-2' does not exist`. Поле `code` в этом ответе было `null`. 13 августа 2026 года issue закрыли с пояснением: проверку исправили на стороне сервиса, модели GPT Image эндпоинт правки принимает, а DALL·E отклоняется намеренно.

Это история конкретного сбоя, а не гарантия, что сегодня любой запрос к любому адресу пройдёт. Если вы видите это сообщение сейчас, выясните, где оно возникает: в приложении или уже в минимальном запросе.

![Схема сравнения на одном адресе API: слева минимальный cURL с моделью gpt-image-2.5-sunburst и файлом room.png, справа то, что может добавить приложение, — другой base_url, лишние поля обёртки, испорченный файл; внизу два исхода: ошибка только в приложении или в обоих запросах](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/openai-image-editing-api/img/request-comparison.webp)

| Результат сравнения | Где искать причину |
| --- | --- |
| Минимальный cURL проходит, приложение получает ошибку | Отличия тела: лишние поля обёртки, другой `base_url`, файл превратился в строку или пустой буфер |
| Оба запроса на один адрес получают одну и ту же ошибку модели | Проверка параметров у этого провайдера или недоступность модели для вашего ключа; передайте в поддержку воспроизводимый пример |
| В приложении запрос даже не уходит | Локальная проверка схемы, типы и версия SDK |
| Картинка пришла, но изменилось лишнее | Промпт и маска, а не параметры запроса |

Сравнение работает, только если запросы отличаются одним фактором. Когда одновременно меняются файл, модель, размер и адрес, результат ничего не доказывает. Возвращайте поля приложения по одному, пока ошибка не появится снова.

Для поддержки соберите: время запроса с часовым поясом, URL, HTTP-статус, `error.message`, `error.type`, `error.param`, `error.code`, `x-request-id`, версию SDK, список переданных параметров и для файла — имя, MIME-тип и размер. Ключи, токены и приватные изображения в публичный отчёт не включайте.

## Если запрос идёт не напрямую в OpenAI

Код из примеров рассчитан на `https://api.openai.com/v1` и ключ OpenAI. OpenAI-совместимый сервис, который поддерживает этот эндпоинт, принимает тот же запрос на своём адресе: в SDK меняется `base_url` (в Node.js — `baseURL`), в cURL — URL. Минимальную проверку в этом случае делайте на фактическом адресе провайдера и с его ключом; ключ одного сервиса другому не отправляйте. То, что провайдер принимает модель, ещё не значит, что он передаёт все параметры правки, лимиты и условия OpenAI.

Один из таких сервисов — laozhang.ai. По его [документации по GPT Image 2.5](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/gpt-image-2-5.md) правка идёт через тот же `/v1/images/edits` с моделями `gpt-image-2.5-flare` и `gpt-image-2.5-sunburst`. В группе Sora2Official оплата по токенам по тем же ставкам, что у OpenAI, запросы уходят к смеси ключей Azure OpenAI и OpenAI; корпоративная группа работает только на ключах OpenAI и стоит на 20 % дороже. Есть и оплата за каждый вызов — модели с суффиксом `-vip` по $0,03 за запрос; с 16 по 22 сентября 2026 года они не работали, затем их вернули. Поддерживаемые страны, способы оплаты, SLA и работа масок на VIP-моделях в этой документации не описаны — уточните их, прежде чем переводить туда рабочие запросы.

Если нужна правка без кода, в интерфейсе Codex, — в материале [GPT Image 2 в Codex: создать, отредактировать и сохранить изображение](/ru/posts/gpt-image-2-codex).

## Частые вопросы

### Можно ли редактировать изображение без маски?

Да, маска необязательна. Без неё модель меняет то, что описано в промпте, и сама решает, какие области затронуть. Маска полезна, когда правка должна касаться конкретного места, но и с ней сохранность остальной картинки нужно проверять.

### Умеет ли `gpt-image-2.5-flare` редактировать?

Да. У Flare и Sunburst одинаковая поддержка `v1/images/edits`. OpenAI советует Sunburst для точной правки, а Flare — там, где важнее скорость; какую выбрать, покажет сравнение на ваших изображениях и расход токенов в `usage`.

### Сколько стоит одна правка изображения?

Фиксированной цены за правку у OpenAI нет: оплачиваются входные токены (текст промпта и исходные изображения) и выходные токены картинки. Ставки у всех трёх моделей одинаковые, но расход токенов разный, поэтому реальную цену показывает поле `usage` в ответе. Расчёт по шагам — в статье [GPT Image 2.5: Flare или Sunburst, стоимость и работа с API](/ru/posts/gpt-image-2-5).

### Можно ли передать в `images.edit` несколько изображений?

Да, до 16 файлов в одном запросе — например, фотографию комнаты и снимок предмета, который нужно в неё поставить. В промпте укажите, какое изображение основное и что взять из остальных. Маска, если она есть, относится к первому файлу.

### Работает ли OpenAI API из России?

России нет в [списке поддерживаемых стран](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries), и OpenAI предупреждает о возможной блокировке аккаунтов, используемых вне этого списка. Украина (с исключениями) и Казахстан в списке есть. Никакой параметр запроса это условие не меняет.