GPT-4o Image API
Accès API GPT-4o Image pour la génération et l'édition d'images nativement intégrées dans la conversation.
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/gpt_4o_image/text_to_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4o-image",
"prompt": "Sur la base de notre conversation sur la refonte de marque, générez une maquette de la nouvelle section hero de la page d'accueil."
}'
import { Gpt4oImageClient } from "@runapi.ai/gpt-4o-image";
const client = new Gpt4oImageClient();
const result = await client.textToImage.run({
model: "gpt-4o-image",
prompt: "Sur la base de notre conversation sur la refonte de marque, générez une maquette de la nouvelle section hero de la page d'accueil.",
});
<?php
require __DIR__ . "/vendor/autoload.php";
use RunApi\Gpt4oImage\Gpt4oImageClient;
$client = new Gpt4oImageClient();
$result = $client->textToImage->run([
'model' => 'gpt-4o-image',
'prompt' => 'Sur la base de notre conversation sur la refonte de marque, générez une maquette de la nouvelle section hero de la page d\'accueil.',
]);
require "runapi/gpt_4o_image"
client = RunApi::Gpt4oImage::Client.new
result = client.text_to_image.run(
model: "gpt-4o-image",
prompt: "Sur la base de notre conversation sur la refonte de marque, générez une maquette de la nouvelle section hero de la page d'accueil."
)
npx skills add runapi-ai/gpt-4o-image -g
# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp
# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents
# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursor
GPT-4o Image permet la génération d'images native directement au sein des conversations GPT-4o, combinant la compréhension du langage et la création visuelle dans un seul modèle. Il interprète le contexte conversationnel pour produire des images contextuellement précises.
- Variantes de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
- API key unifiée
- Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
- Les générations échouées ne sont pas facturées
TARIFS
FICHE TECHNIQUE
| ID de modèle | gpt-4o-image |
| Fournisseur | OpenAI |
| Modalité | image |
| Type de tâche | asynchronous |
| Facturation | call |
| Endpoint | /api/v1/gpt_4o_image/text_to_image |
| Commercial | Oui |
| Statut du catalogue | Opérationnel |
Installez le skill GPT-4o Image pour développer des apps
Chargez les docs du modèle, les schémas, les notes de tarifs et les étapes de setup dans votre workspace de code.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/gpt-4o-image -g
Install the GPT-4o Image skill for this app: 1. Add runapi-ai/gpt-4o-image with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
Construire avec ce model skill
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.
S'authentifier une fois
Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.
Installer le skill
Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.
Recevoir la sortie
Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.
Où utiliser GPT-4o Image
GPT-4o Image intègre la création visuelle nativement dans GPT-4o, combinant raisonnement et génération. Via RunAPI, il partage le même accès API et la même facturation que tous les modèles OpenAI.
Pourquoi utiliser GPT-4o Image via RunAPI
Une API key
Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.
Prêt pour les skills
Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.
Facturation prévisible
Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.
Questions fréquentes
Comment appeler ce modèle ?
Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.
Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?
Les générations échouées ne sont pas facturées
Puis-je l'appeler depuis mon application ?
Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.
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