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Documentation Index

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개요

에이전트는 먼저 GET /v1/models?recommended_for=image 로 현재 추천 이미지 모델 후보를 확인한 뒤, 선택한 model 을 이 엔드포인트에 명시적으로 전달하세요. gpt-image-2 는 token 단위로 과금되는 GPT Image 모델입니다. TokenLab 는 OpenAI 공식 usage 세부 내역에 따라 텍스트 입력, 이미지 입력, 보고된 캐시 입력, 이미지 출력 token 을 정산하며, 고정 이미지 단가 모델로 처리하지 않습니다. gpt-image-2 이미지 생성에서 지원되는 공개 파라미터는 prompt, n, size, quality, response_format, async, background, output_format, output_compression 또는 compression, moderation, partial_images, user입니다. size 또는 quality를 생략하면 TokenLab가 auto를 사용합니다. 사용자 지정 size 값은 아래의 유연한 WIDTHxHEIGHT 계약을 따라야 합니다. 호환성 참고: gpt-image-2 요청에 input_fidelity가 포함되어 있으면 GPT Image 2가 이미지 입력을 자동으로 고충실도로 처리하므로 TokenLab는 업스트림으로 전달하기 전에 이 필드를 제거합니다.

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모델 동작 참고

Google Gemini image-family 모델은 같은 선택자 계약을 공유하지 않습니다.
  • gemini-3.1-flash-image-preview, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-2, nano-banana-pro 는 텍스트-이미지 생성에서 aspect_ratio 와 resolution (1k, 2k, 4k) 을 지원합니다.
  • gemini-2.5-flash-image, nano-banana, nano-banana-edit 는 aspect_ratio 를 지원하지만 공개 resolution 선택은 노출하지 않습니다.
  • gemini-2.0-flash-preview-image-generation 은 프롬프트 전용 텍스트-투-이미지로 문서화됩니다.
  • nano-banana, nano-banana-2, nano-banana-pro 의 참조 이미지 요청은 이 엔드포인트(/v1/images/generations)에 operation: "image-to-image" 와 image_urls 를 보내세요. Nano Banana 참조 이미지 요청을 /v1/images/edits 로 보내지 마세요.
  • Nano Banana 이미지-투-이미지 요청에서는 resolution 을 생략하세요. nano-banana-2 와 nano-banana-pro 는 텍스트-이미지에서만 resolution 을 공개하며, nano-banana 는 공개하지 않습니다.
  • 이 엔드포인트의 참조 이미지는 JSON image_url / image_urls 또는 multipart image 파일로 보낼 수 있습니다. /v1/images/generations 는 images[] 와 file_id 를 받지 않습니다. /v1/files 참조는 images[].file_id 를 명시적으로 지원하는 /v1/images/edits 모델에서만 사용하세요.
Google 이미지 패밀리에는 aspect_ratio 를 우선 사용하고, 모델이 명시적으로 지원할 때만 resolution 을 보내세요. xAI Grok Imagine 이미지 모델(grok-imagine-image, grok-imagine-image-quality, legacy grok-imagine-image-pro)은 aspect_ratio 와 resolution (1k, 2k) 을 지원합니다. grok-imagine-image-pro 는 호환 ID로 유지되며 upstream 에서는 grok-imagine-image-quality 로 라우팅됩니다.

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요청 본문

동기 요청 타임아웃: 일부 라우팅된 이미지 제공자는 생성이 완료될 때까지 기다린 뒤 최종 이미지를 inline 으로 반환합니다. 고해상도 또는 고품질 요청은 1분 안팎이거나 그 이상 걸릴 수 있으므로 HTTP 클라이언트 타임아웃을 최소 120s 로 설정하세요. 생성 응답에 status: "pending", task_id, 또는 poll_url 이 포함되어 있으면 반환된 poll_url 을 따라 폴링하세요.
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model
string
기본값:"dall-e-3"
사용할 모델(예: gpt-image-2, dall-e-3, flux-pro, midjourney).
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prompt
string
필수
원하는 이미지에 대한 텍스트 설명입니다.
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image_url
string
image-to-image 생성에 사용할 공개 HTTPS 참조 이미지 URL입니다. Nano Banana 계열 요청은 operation 을 image-to-image 로 설정하고, 해당 작업에서 모델이 명시적으로 지원하지 않는 한 resolution 을 생략하세요.
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image_urls
string[]
공개 HTTPS 참조 이미지 URL 배열입니다. JSON 요청에서 하나 이상의 참조 이미지를 보낼 때 사용합니다. 이 엔드포인트는 file_id 와 images[] 를 지원하지 않습니다.
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reference_image_urls
string[]
기본 입력 이미지와 참조 이미지를 구분하는 공급자를 위한 추가 모델별 참조 이미지 URL입니다.
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image
file
image-to-image 생성을 위한 multipart 참조 이미지 파일입니다. 원본 이미지가 비공개이거나 헤더 인증이 필요할 때 직접 업로드를 사용하세요. /v1/files 의 file_id 와는 다르며, 이 엔드포인트는 file_id 를 받지 않습니다.
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n
integer
기본값:"1"
생성할 이미지 수입니다 (1-10, 모델에 따라 다름).
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size
string
기본값:"1024x1024"
이미지 크기입니다. OpenAI 스타일 이미지 계열 및 정확한 픽셀 크기를 받는 다른 모델에 사용합니다.gpt-image-2 의 size 는 auto 또는 WIDTHxHEIGHT 를 허용합니다. 사용자 지정 크기는 두 변이 모두 16의 배수여야 하고, 가장 긴 변은 3840px 이하여야 하며, 긴 변/짧은 변 비율은 3:1 이하여야 하고, 총 픽셀 수는 655,360 이상 8,294,400 이하이어야 합니다. aspect_ratio 와 resolution 은 현재 TokenLab 의 gpt-image-2 공개 계약에 포함되지 않습니다..Google Gemini 이미지 계열에서는 size 가 호환 alias 로 처리되어 모델의 공개 aspect_ratio 계약과, 지원되는 경우 resolution 계약으로 매핑됩니다. 이 모델들에는 aspect_ratio 를 직접 보내는 것을 권장합니다.
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aspect_ratio
string
모델별 종횡비 선택값입니다.Google 이미지 패밀리에서 자주 쓰는 값은 1:1, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3 입니다.
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resolution
string
모델별 출력 해상도 선택값입니다.gemini-3.1-flash-image-preview, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-2, nano-banana-pro 같은 고해상도 계열에서 지원됩니다. 일반적인 값은 1k, 2k, 4k 입니다. 모델이 명시적으로 문서화하지 않았다면 비율만 지원하는 Gemini 이미지 계열에는 보내지 마세요. xAI Grok Imagine 이미지 모델에는 1k 또는 2k 를 사용하세요.
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quality
string
기본값:"standard"
이미지 품질입니다. DALL-E 모델은 standard 또는 hd 를 사용하고, gpt-image-2 같은 GPT Image 모델은 auto, low, medium, high 를 사용합니다.
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response_format
string
기본값:"url"
응답 형식입니다: url 또는 b64_json. 기본값은 url입니다.Azure Official 또는 Azure-compatible gpt-image-2 라우팅에서는 TokenLab가 response_format을 upstream으로 전달하지 않습니다. 게이트웨이는 항상 upstream 이미지 데이터를 b64_json으로 받습니다. url 요청에서는 각 이미지를 CDN에 업로드한 뒤 data[].url을 반환합니다. CDN 스토리지를 사용할 수 없거나 업로드가 실패하면 Base64로 fallback하지 않고 요청을 실패시킵니다. b64_json 요청에서는 원본 Base64를 반환합니다.
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async
boolean
기본값:"false"
gpt-image-2 또는 공식 FLUX/BFL 이미지 모델에서 true로 설정하면 먼저 작업을 생성합니다. 완료된 비동기 이미지 작업은 요청한 response_format과 관계없이 URL을 반환합니다. b64_json이 필요하면 동기 요청을 사용하세요.
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style
string
기본값:"vivid"
DALL-E 3의 스타일입니다: vivid 또는 natural.
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user
string
최종 사용자를 식별하는 고유 ID입니다.

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응답

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동기 응답

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created
integer
생성 시점의 Unix timestamp입니다.
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data
array
생성된 이미지 배열입니다.각 객체는 다음을 포함합니다:
  • url (string): 생성된 이미지의 URL
  • b64_json (string): Base64로 인코딩된 이미지 (요청한 경우)
  • revised_prompt (string): 사용된 프롬프트 (DALL-E 3)

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비동기 작업 응답

gpt-image-2 또는 공식 FLUX/BFL 이미지 모델에서 async: true를 설정하면 생성 요청에서 최종 이미지를 기다리지 않고 작업을 생성합니다. 응답에는 status: "pending", task_id, poll_url이 포함됩니다. 작업이 completed 또는 failed가 될 때까지 /v1/tasks/{task_id}를 폴링하세요. 비동기 이미지 작업은 최종 이미지 URL만 반환합니다. 원본 b64_json 이미지 데이터가 필요하면 동기 요청을 사용하세요. 작업 생성 시 예상 금액이 예약될 수 있습니다. 완료된 작업은 실제 사용량으로 정산되며, 실패하거나 시간 초과된 작업은 예약 금액이 해제되거나 환불됩니다.
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created
integer
생성 시각의 Unix 타임스탬프입니다.
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task_id
string
폴링용 고유 작업 식별자.
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status
string
초기 상태: pending.
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poll_url
string
결과를 폴링하기 위한 상대 URL이며, 예를 들어 /v1/tasks/{id}입니다.
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data
array
작업이 pending인 동안에는 비어 있습니다. 완료된 이미지 작업은 생성된 이미지 URL을 data[].url에 반환합니다.
작업 결과를 받으면 status: "pending"일 때 poll_url 또는 GET /v1/tasks/{task_id}를 사용해 결과를 가져오세요. 
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
    "prompt": "A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "n": 1
  }'

{
  "created": 1706000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://...",
      "revised_prompt": "A fluffy white cat with bright eyes sitting peacefully on a wooden windowsill, watching raindrops stream down the glass window..."
    }
  ]
}

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사용 가능한 모델

모델유형기능
dall-e-3보통 동기최고 품질, 프롬프트 향상
dall-e-2보통 동기더 빠르고, 더 저렴함
flux-pro작업 기반인 경우가 많음사실적인 이미지, 고품질
flux-schnell보통 동기매우 빠름
midjourney작업 기반인 경우가 많음예술적인 스타일
ideogram-v3작업 기반인 경우가 많음텍스트 렌더링 강점
stable-diffusion-3보통 동기오픈 소스, 사용자 정의 가능
모델이 항상 동기 또는 항상 비동기라고 하드코딩하지 마세요. 생성 응답이 status: "pending" 를 반환하면 poll_url 을 따라 완료될 때까지 조회하세요.

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비동기 응답 처리

이미지 모델의 경우 응답에 status: "pending" 이 포함되어 있는지 항상 확인하세요: