gpt-image-2 生图技能:自动发现 OpenAI 兼容 API,验证模型支持,调用生图接口并保存本地文件。
gpt-image-2 生图技能
功能概述
gpt-image-2 生图技能是一项面向实际任务的技能,主要用于当你需要:;在对话中直接生成图片;
核心要点
- 自动发现可用的 OpenAI 兼容 API;
- 检查 API 是否支持 gpt-image-2;
- 生成图片并保存为本地文件;
使用与执行
作为任何 AI Agent 的通用生图模块;不在技能文档中保存真实密钥;不提供跳过 SSL 证书验证的示例;优先使用环境变量注入 API Key;如果接口不可用,先检查网络、证书、额度与配置,再重试。
结果检查与注意事项
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
gpt-image-2 生图技能
适用场景
当你需要:
- 在对话中直接生成图片
- 自动发现可用的 OpenAI 兼容 API
- 检查 API 是否支持 gpt-image-2
- 生成图片并保存为本地文件
- 作为任何 AI Agent 的通用生图模块
安全原则
- 不在技能文档中保存真实密钥
- 不提供跳过 SSL 证书验证的示例
- 优先使用环境变量注入 API Key
- 如果接口不可用,先检查网络、证书、额度与配置,再重试
- 验证
/v1/models与/v1/images/generations时必须使用同一个 base URL 和同一组凭证
实战发现
- 同一网关上,模型列表和生图能力要分别验证
- 有的网关能返回模型列表,但图片生成仍然需要单独确认
- 先查
/v1/models,再查/v1/images/generations,不要混用不同 endpoint 的配置 - gpt-image-2 的返回通常是
b64_json - 成功响应里常见
data[0].b64_json,需要本地解码保存 - 尺寸参数需要以实际网关为准;若不支持
2048x1024,回退到1024x1024 - 不同 AI / 不同宿主的配置来源可能不同
- 优先读取环境变量:
OPENAI_BASE_URL、OPENAI_API_KEY、CLAWTO_BASE_URL、CLAWTO_API_KEY - 若宿主 AI 把配置写入
config.yaml,也应支持从其配置文件读取同名字段或等价字段,例如:model.base_url、model.api_key、auxiliary.vision.base_url、auxiliary.vision.api_key - 目标是让技能在不同 AI 环境中都能自动发现可用 OpenAI 兼容接口,而不是绑定某一个宿主实现
1. 发现可用 API
优先按以下顺序发现配置:
环境变量:
OPENAI_BASE_URLOPENAI_API_KEYCLAWTO_BASE_URLCLAWTO_API_KEY
宿主配置文件 config.yaml:
model.base_urlmodel.api_keyauxiliary.vision.base_urlauxiliary.vision.api_key- 其它宿主约定的 OpenAI 兼容字段
只要能映射成 base_url + api_key,即可用于验证与生成。
示例:
python3 - <<'PY'
import os
candidates = [
('OPENAI_BASE_URL', 'OPENAI_API_KEY'),
('CLAWTO_BASE_URL', 'CLAWTO_API_KEY'),
]
for base_var, key_var in candidates:
base = os.getenv(base_var)
key = os.getenv(key_var)
if base and key:
print(f'{base_var}={base}')
print(f'{key_var}=SET')
break
else:
print('no_api_found')
PY
如果环境变量不可用,则读取宿主 config.yaml,把里面的 base_url 和 api_key 作为 API 发现结果。
2. 验证是否支持 gpt-image-2
对发现的 API 调用 /v1/models:
python3 - <<'PY'
import os, json, urllib.request, ssl
base = os.environ['API_BASE_URL'].rstrip('/')
key = os.environ['API_KEY']
url = f'{base}/models'
req = urllib.request.Request(url, headers={'Authorization': f'Bearer {key}'})
ctx = ssl.create_default_context()
with urllib.request.urlopen(req, context=ctx, timeout=30) as r:
data = json.loads(r.read().decode('utf-8', 'ignore'))
models = [m.get('id') for m in data.get('data', [])]
print('has_gpt_image_2=', 'gpt-image-2' in models)
print(models)
PY
如果列表里包含 gpt-image-2,再继续下一步。
3. 调用 gpt-image-2
python3 - <<'PY'
import os, json, urllib.request, ssl
base = os.environ['API_BASE_URL'].rstrip('/')
key = os.environ['API_KEY']
api = f'{base}/images/generations'
payload = json.dumps({
'model': 'gpt-image-2',
'prompt': 'a stylish female livestream host in a professional streaming studio, smiling, modern lighting, realistic, safe and tasteful, no suggestive pose',
'size': '1024x1024'
}).encode()
req = urllib.request.Request(api, data=payload, headers={
'Authorization': f'Bearer {key}',
'Content-Type': 'application/json'
})
ctx = ssl.create_default_context()
with urllib.request.urlopen(req, context=ctx, timeout=180) as r:
print(r.status)
print(r.read().decode('utf-8', 'ignore'))
PY
大尺寸示例
如果网关支持,可以尝试:
size=2048x1024
如果返回 400 或尺寸不支持,先回退到 1024x1024。
4. 保存图片
如果返回里包含 data[0].b64_json,解码保存:
python3 - <<'PY'
import json, base64, pathlib
body = json.loads(open('response.json').read())
out = pathlib.Path('gpt_image_2.png')
out.write_bytes(base64.b64decode(body['data'][0]['b64_json']))
print(out)
PY
5. Session Learnings / Operational Notes
- If the first attempt to generate via a generic image skill fails because the target service's billing is exhausted, switch to the user's OpenAI-compatible gateway if one is available rather than continuing to retry the same provider.
- For OpenAI-compatible gateways, verify model availability by calling
/v1/modelswith the same base URL and same credentials before attempting image generation. - Do not assume
/v1/images/generationsis the only valid entrypoint; some gateways exposegpt-image-2in/v1/modelsbut use a different generation path or an OpenAI Responses-based flow. - When a user says the image should be saved to a specific directory, persist that preference and default future image outputs to that location.
6. Support files
references/clawto-api-notes.md— gateway discovery and endpoint behavior observed in this session.
常见问题
证书错误
优先检查系统证书链、代理和网络环境,不要通过跳过证书校验规避。
请求超时
gpt-image-2 可能生成较慢,建议把超时提高到 180 秒或更长,并允许重试。
返回格式不是直接图片 URL
该链路可能返回 b64_json,先检查 JSON 里的 data[0]。
余额不足
如果出现 insufficient balance,说明不是接口问题,而是账户额度问题。
401 Unauthorized
优先检查环境变量是否真正注入,base URL 和 API Key 是否来自同一套配置。
400 / 不支持模型
优先确认 /v1/models 和 /v1/images/generations 使用的是同一 gateway;不要把一个网关的模型列表和另一个网关的生图端点混用。
示例提示词
a stylish female livestream host in a professional streaming studio, smiling, modern lighting, realistic, safe and tasteful, no suggestive pose
可按场景替换为:
- 专业直播间
- 产品展示
- 访谈主持
- 商业宣传图
- 宇宙女神主题
验证标准
- 能发现一个已配置 API
/v1/models返回 200gpt-image-2存在于模型列表中/v1/images/generations返回 200- 响应里存在
data[0].b64_json - 图片成功写入本地文件
5. Session Learnings / Operational Notes
- If the first attempt to generate via a generic image skill fails because the target service's billing is exhausted, switch to the user's OpenAI-compatible gateway if one is available rather than continuing to retry the same provider.
- For OpenAI-compatible gateways, verify model availability by calling
/v1/modelswith the same base URL and same credentials before attempting image generation. - Do not assume
/v1/images/generationsis the only valid entrypoint; some gateways exposegpt-image-2in/v1/modelsbut use a different generation path or an OpenAI Responses-based flow. - When a user says the image should be saved to a specific directory, persist that preference and default future image outputs to that location.
6. Support files
references/clawto-api-notes.md— gateway discovery and endpoint behavior observed in this session.
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