Générer et modifier des images avec les modèles GPT et Gemini via Flatkey

Flatkey propose deux familles d’API d’images. Utilisez les endpoints compatibles OpenAI /v1/images/generations et /v1/images/edits pour gpt-image-2. Utilisez l’endpoint natif Gemini generateContent pour les modèles d’images Gemini.

Vous ne pouvez pas appeler les modèles d’images Gemini avec le SDK OpenAI Images, /v1/images/generations, ni /v1/images/edits. Utilisez les exemples d’API Gemini native présents sur cette page. Sinon, la requête peut retourner get_channel_failed.

Modèles d’images pris en charge

Modèle	API	Prix officiel	Prix après bonus
`gpt-image-2`	OpenAI Images API	$6.65 / 1M tokens	~$3.99 / 1M tokens
`gemini-3-pro-image`	Native Gemini API	$2.00 / 1M tokens	~$1.20 / 1M tokens
`gemini-2.5-flash-image`	Native Gemini API	$0.30 / 1M tokens	~$0.18 / 1M tokens
`gemini-3.1-flash-image`	Native Gemini API	Voir le tableau de bord	Voir le tableau de bord
`gemini-3.1-flash-lite-image`	Native Gemini API	Voir le tableau de bord	Voir le tableau de bord
`nano-banana-pro-preview`	Native Gemini API	Voir le tableau de bord	Voir le tableau de bord

Consultez le Répertoire des modèles pour la liste complète des modèles et les tarifs en vigueur.

Utiliser gpt-image-2

Utiliser le SDK OpenAI

import base64
import os
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
    base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
)

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A serene mountain lake at sunset, photorealistic",
    size="1024x1024",
)

Path("generated.png").write_bytes(
    base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
)

import { writeFileSync } from "node:fs";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FLATKEY_API_KEY,
  baseURL: "https://router.flatkey.ai/v1",
});

const response = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "A serene mountain lake at sunset, photorealistic",
  size: "1024x1024",
});

writeFileSync(
  "generated.png",
  Buffer.from(response.data[0].b64_json, "base64"),
);

Générer une image avec curl

curl https://router.flatkey.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A futuristic cityscape at night, neon lights, wide angle",
    "size": "1024x1024"
  }'

Cet endpoint retourne l’image générée dans data[0].b64_json ; gpt-image-2 ne fournit pas d’URL d’image hébergée. Consultez la référence de l’API Images pour tous les champs.

Modifier une image avec curl

Utilisez /v1/images/edits pour envoyer une image d’entrée accompagnée d’instructions de modification. Cet endpoint utilise multipart/form-data ; image est obligatoire et mask est facultatif.

curl https://router.flatkey.ai/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=add a small yellow star in the center" \
  -F "image=@input.png" \
  -F "mask=@mask.png"

image prend en charge les formats PNG, JPEG et WebP. Omettez mask pour modifier l’intégralité de l’image selon le prompt. Lorsqu’un masque est fourni, ses zones transparentes identifient les régions à redessiner. L’image modifiée est retournée dans data[0].b64_json. Consultez la référence de l’API de modification pour tous les champs.

Utiliser les modèles d’images Gemini

Les modèles d’images Gemini utilisent l’endpoint suivant. Remplacez {model} par un identifiant de modèle :

POST https://router.flatkey.ai/v1beta/models/{model}:generateContent

La requête doit inclure "IMAGE" dans generationConfig.responseModalities. Les images générées sont retournées dans candidates[].content.parts[].inlineData.

Utiliser curl

curl https://router.flatkey.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background"
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'

Utiliser Python et enregistrer l’image

Installez un client HTTP :

pip install requests

import base64
import os
from pathlib import Path

import requests

model = "gemini-2.5-flash-image"
response = requests.post(
    f"https://router.flatkey.ai/v1beta/models/{model}:generateContent",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['FLATKEY_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "contents": [{
            "parts": [{
                "text": "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background"
            }]
        }],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
        },
    },
    timeout=180,
)
response.raise_for_status()

parts = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"]
image = next(part["inlineData"] for part in parts if "inlineData" in part)
suffix = ".jpg" if image["mimeType"] == "image/jpeg" else ".png"
output = Path(f"generated{suffix}")
output.write_bytes(base64.b64decode(image["data"]))
print(output)

Utiliser Node.js et enregistrer l’image

import { writeFileSync } from "node:fs";

const model = "gemini-2.5-flash-image";
const response = await fetch(
  `https://router.flatkey.ai/v1beta/models/${model}:generateContent`,
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLATKEY_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{
        parts: [{
          text: "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background",
        }],
      }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      },
    }),
  },
);

if (!response.ok) {
  throw new Error(`${response.status}: ${await response.text()}`);
}

const result = await response.json();
const image = result.candidates[0].content.parts.find(
  (part) => part.inlineData,
).inlineData;
const suffix = image.mimeType === "image/jpeg" ? "jpg" : "png";
writeFileSync(`generated.${suffix}`, Buffer.from(image.data, "base64"));

Champs de requête Gemini

array

requis

Contenu de la conversation. Pour la génération texte-vers-image, placez la description de l’image dans parts[].text.

array

requis

Modalités de réponse. Utilisez ["TEXT", "IMAGE"] pour du texte et des images, ou ["IMAGE"] pour demander des images uniquement.

string

requis

L’identifiant du modèle apparaît dans le chemin de l’URL, pas dans le corps de la requête. Par exemple, gemini-3-pro-image.

Format de réponse Gemini

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "Here is the generated image."
          },
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "image/png",
              "data": "iVBORw0KGgoAAA..."
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

inlineData.data contient l’image encodée en base64. Une réponse peut contenir du texte et plusieurs parties d’image. Parcourez parts plutôt que de supposer que l’image est toujours le premier élément.

Résolution des problèmes

L’API retourne get_channel_failed

Assurez-vous que l’endpoint correspond au modèle :

Utilisez /v1/images/generations pour générer avec gpt-image-2.
Utilisez /v1/images/edits pour modifier avec gpt-image-2.
Utilisez /v1beta/models/{model}:generateContent pour les modèles d’images Gemini.

La réponse Gemini ne contient pas d’image

Assurez-vous que generationConfig.responseModalities contient "IMAGE". Vérifiez également la réponse pour détecter une erreur ou un blocage de sécurité.

Rédiger des prompts efficaces

Précisez le style : photoréaliste, peinture à l’huile, aquarelle, rendu 3D
Incluez des détails d’éclairage : heure dorée, éclairage studio, ombres dramatiques
Précisez la composition : gros plan, grand angle, vue aérienne, orientation portrait
Ajoutez des modificateurs de qualité : très détaillé, 4K, photographie professionnelle

Démarrage rapide

Code

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Référence

Générer et modifier des images avec les modèles GPT et Gemini via Flatkey

Modèles d’images pris en charge

Utiliser gpt-image-2

Utiliser le SDK OpenAI

Générer une image avec curl

Modifier une image avec curl

Utiliser les modèles d’images Gemini

Utiliser curl

Utiliser Python et enregistrer l’image

Utiliser Node.js et enregistrer l’image

Champs de requête Gemini

Format de réponse Gemini

Résolution des problèmes

L’API retourne get_channel_failed

La réponse Gemini ne contient pas d’image

Rédiger des prompts efficaces

​Modèles d’images pris en charge

​Utiliser gpt-image-2

​Utiliser le SDK OpenAI

​Générer une image avec curl

​Modifier une image avec curl

​Utiliser les modèles d’images Gemini

​Utiliser curl

​Utiliser Python et enregistrer l’image

​Utiliser Node.js et enregistrer l’image

​Champs de requête Gemini

​Format de réponse Gemini

​Résolution des problèmes

​L’API retourne get_channel_failed

​La réponse Gemini ne contient pas d’image

​Rédiger des prompts efficaces

Modèles d’images pris en charge

Utiliser gpt-image-2

Utiliser le SDK OpenAI

Générer une image avec curl

Modifier une image avec curl

Utiliser les modèles d’images Gemini

Utiliser curl

Utiliser Python et enregistrer l’image

Utiliser Node.js et enregistrer l’image

Champs de requête Gemini

Format de réponse Gemini

Résolution des problèmes

L’API retourne get_channel_failed

La réponse Gemini ne contient pas d’image

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