Guía de generación de imágenes con GPT-Image-2

Requisitos previos

Antes de empezar, prepara lo siguiente:

1. Una cuenta de FishXCode
2. Un token API usable
3. Confirmar que tu token actual puede acceder a gpt-image-2

Obtén tu token aquí:

• Consola: https://fishxcode.com/console/token

Consejo

Si tu consola muestra grupos de modelos o permisos, asegúrate de que tu token incluya acceso a gpt-image-2. Si no estás seguro, crea un token nuevo por defecto y haz la prueba con ese.

Herramienta visual open source

Si no quieres empezar escribiendo código, puedes usar la herramienta GPT-Image-2 open source de FishXCode para probar prompts y generar imágenes directamente:

• Demo online: https://fishxcode-gpt-image-2.lovable.app/
• Repositorio GitHub: https://github.com/fishxcode/gpt-image-2

Consejo

Usa primero la herramienta para verificar tu token, prompt y parámetros de imagen; después migra los mismos parámetros a tu código o flujo de trabajo.

Método 1: Generar imágenes con la Images API

Es la forma más directa y corresponde al endpoint de generación de imágenes compatible con OpenAI.

• Endpoint: https://api.fishxcode.com/v1/images/generations
• Modelo: gpt-image-2

Ejemplo en Python

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-fishxcode-token",
    base_url="https://api.fishxcode.com/v1"
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="Un gato naranja con casco de astronauta sentado sobre la luna, iluminación cinematográfica, ultra detallado",
    size="1024x1024"
)

image_base64 = result.data[0].b64_json

with open("gpt-image-2-output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

Ejemplo en Node.js

import fs from "node:fs";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-your-fishxcode-token",
  baseURL: "https://api.fishxcode.com/v1",
});

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "Una ciudad futurista flotando sobre las nubes, estilo neón cyberpunk, ultra detallada",
  size: "1024x1024",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
fs.writeFileSync("gpt-image-2-output.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));

Ejemplo con curl

curl --request POST \
  --url https://api.fishxcode.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer sk-your-fishxcode-token" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Un póster de producto minimalista sobre fondo blanco, con un teclado de cristal transparente flotando en el centro, estilo fotografía comercial",
    "size": "1024x1024"
  }'

Nota

El resultado principal de la Images API suele venir en b64_json, por lo que debes decodificar la cadena Base64 para obtener un archivo de imagen real.

Método 2: Generar imágenes mediante Chat Completions

Si tu flujo ya está basado en /v1/chat/completions, también puedes invocar gpt-image-2 desde ahí.

• Endpoint: https://api.fishxcode.com/v1/chat/completions
• Modelo: gpt-image-2

Ejemplo en Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-fishxcode-token",
    base_url="https://api.fishxcode.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-image-2",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Dibuja un Shiba Inu con gafas de sol, sentado en un descapotable rojo vintage, estilo road trip"
        }
    ]
)

print(response)

Ejemplo con curl

curl --request POST \
  --url https://api.fishxcode.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer sk-your-fishxcode-token" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Dibuja una cafetería japonesa al atardecer con una composición cinematográfica cálida"
      }
    ]
  }'

Consejo

Si solo buscas obtener imágenes de forma estable, prioriza /v1/images/generations. Usa /v1/chat/completions solo si necesitas integrarlo dentro de un flujo conversacional ya existente.

Parámetros comunes

Los parámetros usados con más frecuencia en gpt-image-2 son:

Parámetro	Significado	Ejemplo
model	ID del modelo	gpt-image-2
prompt	Prompt de imagen	un búho mecánico
size	Tamaño de salida	1024x1024
n	Número de imágenes	1
background	Modo de fondo	transparent / white
quality	Calidad de salida	high / medium

Nota

La compatibilidad de parámetros puede variar según el SDK y la capa proxy. Si algo falla, vuelve primero al conjunto mínimo: model + prompt + size.

Usar GPT-Image-2 en Cherry Studio

Si prefieres generar imágenes directamente desde Cherry Studio, configúralo así:

1. Añadir un proveedor compatible con OpenAI

Crea un proveedor personalizado en Cherry Studio con:

• API Key: tu token de FishXCode
• Base URL: https://api.fishxcode.com/v1

2. Añadir el modelo

Usa este nombre de modelo:

gpt-image-2

Si Cherry Studio permite definir el tipo de modelo, elige un tipo de generación de imágenes o uno compatible con OpenAI Images.

3. Empezar a generar

Crea una nueva sesión o abre el panel de generación de imágenes, selecciona gpt-image-2 e introduce tu prompt.

Consejo

Si Cherry Studio no muestra imágenes, revisa primero:

• que la Base URL sea https://api.fishxcode.com/v1
• que tu versión de Cherry Studio soporte correctamente la API OpenAI Images

Preguntas frecuentes

¿Por qué la petición fue exitosa pero no apareció ningún archivo de imagen?

Porque muchas respuestas devuelven b64_json en lugar de un archivo guardado. Debes decodificar esa cadena Base64 y escribirla tú mismo en un archivo .png.

¿Qué endpoint debería usar primero?

• Solo generación de imágenes: usa POST /v1/images/generations
• Generación de imágenes dentro de un flujo de chat existente: considera POST /v1/chat/completions

¿Qué hago si el modelo no existe o no tengo permisos?

Revísalo en este orden:

1. Asegúrate de que el nombre del modelo sea gpt-image-2
2. Asegúrate de que el token venga de la Consola de FishXCode
3. Asegúrate de que tu token tenga acceso a gpt-image-2
4. Asegúrate de que la Base URL sea https://api.fishxcode.com/v1

¿Por qué fallan algunos parámetros extra?

Porque la compatibilidad varía entre clientes, versiones del SDK y capas proxy. Empieza por el conjunto mínimo viable y luego añade quality, background, n y otros parámetros opcionales poco a poco.