> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Görsel Düzenle > Bir prompt ve kaynak görsel verildiğinde görseli düzenler ## Genel Bakış Bir orijinal görsel ve prompt verilince düzenlenmiş veya genişletilmiş bir görsel oluşturur. Route şunları destekler: * aşağıda belgelenen OpenAI uyumlu `multipart/form-data` upload akışı * desteklenen image-to-image aileleri için `image_url`, `image_urls` veya resmi `images` referansları sağlayan JSON istekleri `gpt-image-2` burada desteklenir. Multipart `image` yüklemeleri, JSON `image_url` / `image_urls` ve resmi `images[]` referanslarını (`image_url` veya `file_id`) en fazla 16 kaynak görselle kabul eder. `file_id` değerlerini önce `/v1/files` üzerinden oluşturun. Önce görev döndürmek için `async: true` kullanın; resmi FLUX/BFL düzenleme modelleri de aynı görev sorgulama akışını kullanır. `gpt-image-2` düzenlemeleri `resolution` veya `background` kabul etmez; çıktı boyutları için `size` kullanın. Çok görselli veya yüksek gecikmeli düzenlemelerde `async: true` kullanmayı tercih edin ve dönen görevi sorgulayın. Nano Banana referans görsel istekleri (`nano-banana`, `nano-banana-2` ve `nano-banana-pro`) `operation: "image-to-image"` ve `image_urls` ile `/v1/images/generations` üzerinde sunulur; bu `/v1/images/edits` endpoint'i üzerinde sunulmaz. xAI Grok Imagine görsel düzenleme modelleri (`grok-imagine-image`, `grok-imagine-image-quality` ve legacy `grok-imagine-image-pro`) en fazla 3 kaynak görsel kabul eder. 3’ten fazla kaynak görsel içeren istekler giriş doğrulamasında `400 too_many_images` ile başarısız olur. `input_fidelity`, TokenLab'in mevcut `gpt-image-2` herkese açık sözleşmesinin parçası değildir; bu alanı atlayın, aksi halde istek `400 unsupported_parameter` döner. ## İstek Gövdesi **Senkron istek zaman aşımı:** Bazı görsel istekleri son görseli inline döndürür ve üretimin tamamlanmasını bekler. Yüksek çözünürlüklü veya yüksek kaliteli istekler bir dakikaya yakın ya da daha uzun sürebilir; bu yüzden HTTP istemcisi zaman aşımını en az `120s` olarak ayarlayın. Oluşturma yanıtı `status: "pending"`, `task_id` veya `poll_url` içeriyorsa, dönen `poll_url` ile polling yapın. Uzak görüntü URL’leri: multipart girdi gerektiğinde TokenLab, JSON `image_url`, `image_urls` veya `images[].image_url` değerlerini indirir ve baytları multipart `image` parçaları olarak gönderir. URL’ler herkese açık `http`/`https` olmalı, gömülü kimlik bilgisi veya fragment içermemeli ve localhost, özel ya da ayrılmış IP aralıklarına çözülmemelidir; her redirect yeniden kontrol edilir. İndirilen payload gerçek PNG, JPEG veya WebP görüntüsü olmalıdır. Limitler: görüntü başına `50MB`, tek istekte URL’den indirilen görüntüler için toplam `200MB`, `10s` fetch timeout ve en fazla `3` redirect. Multipart kaynak görüntüler. Birden çok GPT Image kaynağı göndermek için `image` alanını tekrarlayın. Dosyalar PNG, JPEG veya WebP olmalı; en fazla 16 kaynak görüntü ve her biri `50MB` desteklenir. xAI Grok Imagine düzenleme modelleri aynı giriş alanlarını kullanır, ancak kaynak görsel sayısını 3 ile sınırlar. İstenen düzenlemenin metin açıklaması. Görselin nerede düzenleneceğini gösteren tamamen transparan alanlara sahip ek bir görsel. Geçerli bir PNG dosyası olmalı, 50MB'tan küçük olmalı ve `image` ile aynı boyutta olmalıdır. JSON isteklerinde `mask`, yalnızca `image_url` veya `file_id` alanlarından birini içeren bir nesne olarak da gönderilebilir; `file_id` değerleri `/v1/files` üzerinden oluşturulmalı ve aynı görüntü düzenleme yapılandırmasına bağlı kalmalıdır. Görüntü düzenleme için kullanılacak model. GPT Image düzenlemeleri için `gpt-image-2` kullanın veya `GET /v1/models?recommended_for=image` tarafından döndürülen güncel bir görüntü düzenleme modeli seçin. Oluşturulacak görsel sayısı. 1 ile 10 arasında olmalıdır. Üretilen görüntünün boyutu. `gpt-image-2` için `auto` veya `WIDTHxHEIGHT` kullanın; boyutlar 16’nın katı olmalı, en uzun kenar en fazla `3840px`, uzun/kısa kenar oranı en fazla `3:1`, toplam piksel sayısı `655,360` ile `8,294,400` arasında olmalıdır. Üretilen görsellerin döndürüldüğü format. `url` veya `b64_json` olmalıdır; varsayılan `url` değeridir. Azure Official veya Azure-compatible `gpt-image-2` isteklerinde TokenLab görüntü verisini `b64_json` olarak alır. `url` isteklerinde TokenLab her görseli CDN’e yükler ve `data[].url` döndürür. CDN depolama kullanılamıyorsa veya upload başarısız olursa istek Base64 yanıtına çevrilmeden başarısız olur. `b64_json` için ham Base64 döndürülür. `gpt-image-2` veya resmi FLUX/BFL düzenleme modelleriyle nihai görüntü hazır olmadan önce görev döndürmek için `true` yapın. Tamamlanan asenkron düzenlemeler, istenen `response_format` ne olursa olsun URL döndürür; `b64_json` gerekiyorsa senkron istek kullanın. Abuse izleme için son kullanıcınızı temsil eden benzersiz bir identifier. ## Yanıt Görsellerin oluşturulduğu Unix zaman damgası. Üretilen görsellerin dizisi. Her object şunları içerir: * `url` (string): Düzenlenmiş görselin URL'si (`response_format` `url` ise) * `b64_json` (string): Base64 kodlanmış görsel (`response_format` `b64_json` ise) ### Asenkron görev yanıtı `gpt-image-2` veya resmi FLUX/BFL düzenleme modelleriyle `async: true` kullanarak istekte düzenlenmiş görüntüyü beklemek yerine bir görev oluşturun. Yanıt `status: "pending"`, `task_id` ve `poll_url` içerir. Görev `completed` veya `failed` durumuna gelene kadar `/v1/tasks/{task_id}` adresini sorgulayın. Asenkron düzenleme görevleri yalnızca nihai görüntü URL’lerini döndürür. Ham `b64_json` görüntü verisi gerekiyorsa senkron istek kullanın. Görev oluşturulurken tahmini tutar önce rezerve edilebilir. Tamamlanan görevler gerçek kullanıma göre ücretlendirilir; başarısız olan veya zaman aşımına uğrayan görevlerde rezervasyon serbest bırakılır ya da iade edilir. ```bash cURL theme={null} curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \ -F "model=gpt-image-2" \ -F "image=@sunlit_lounge.png" \ -F "mask=@mask.png" \ -F "prompt=A sunlit indoor lounge area with a pool" \ -F "n=1" \ -F "size=1024x1024" ``` ```python Python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-your-api-key", base_url="https://api.tokenlab.sh/v1" ) response = client.images.edit( model="gpt-image-2", image=open("sunlit_lounge.png", "rb"), mask=open("mask.png", "rb"), prompt="A sunlit indoor lounge area with a pool", n=1, size="1024x1024" ) print(response.data[0].url) ``` ```javascript JavaScript theme={null} import OpenAI from 'openai'; import fs from 'fs'; const client = new OpenAI({ apiKey: 'sk-your-api-key', baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1' }); const response = await client.images.edit({ model: 'gpt-image-2', image: fs.createReadStream('sunlit_lounge.png'), mask: fs.createReadStream('mask.png'), prompt: 'A sunlit indoor lounge area with a pool', n: 1, size: '1024x1024' }); console.log(response.data[0].url); ``` ```go Go theme={null} package main import ( "bytes" "fmt" "io" "mime/multipart" "net/http" "os" ) func main() { body := &bytes.Buffer{} writer := multipart.NewWriter(body) writer.WriteField("model", "gpt-image-2") image, _ := os.Open("sunlit_lounge.png") defer image.Close() part, _ := writer.CreateFormFile("image", "sunlit_lounge.png") io.Copy(part, image) mask, _ := os.Open("mask.png") defer mask.Close() maskPart, _ := writer.CreateFormFile("mask", "mask.png") io.Copy(maskPart, mask) writer.WriteField("prompt", "A sunlit indoor lounge area with a pool") writer.WriteField("n", "1") writer.WriteField("size", "1024x1024") writer.Close() req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits", body) req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key") req.Header.Set("Content-Type", writer.FormDataContentType()) client := &http.Client{} resp, _ := client.Do(req) defer resp.Body.Close() result, _ := io.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(result)) } ``` ```php PHP theme={null} true, CURLOPT_POST => true, CURLOPT_HTTPHEADER => [ 'Authorization: Bearer sk-your-api-key' ], CURLOPT_POSTFIELDS => [ 'model' => 'gpt-image-2', 'image' => $image, 'mask' => $mask, 'prompt' => 'A sunlit indoor lounge area with a pool', 'n' => 1, 'size' => '1024x1024' ] ]); $response = curl_exec($ch); curl_close($ch); $data = json_decode($response, true); echo $data['data'][0]['url']; ``` ```json Yanıt theme={null} { "created": 1706000000, "data": [ { "url": "https://..." } ] } ``` ## Notlar Uzak görüntü indirme hataları, üretim başlamadan önce giriş hatası olarak döner. Erişilemeyen URL’ler, timeout, 403/404 yanıtları, private/internal hostlar, URL içindeki kimlik bilgileri veya fragmentler, görüntü olmayan içerik, desteklenmeyen formatlar ve boyut aşımı `400` veya `413` döndürür ve `image_url` / `image_urls[n]` girdisini belirtir. Private veya header korumalı varlıklar için multipart `image` dosyalarını doğrudan yükleyin ya da `/v1/files` referansları oluşturun.