POST /v1/images/generations

Классический Images API: текстовый промпт на входе, готовые изображения на выходе. OpenAI-совместимый формат — официальные openai SDK работают без переписывания, достаточно поменять base_url.

Через этот эндпоинт работают модели с оплатой за изображение: Black Forest Labs FLUX.2, Recraft V3–V4.1, ByteDance Seedream 4.5, Sourceful Riverflow, xAI Grok Imagine. Полный список — фильтр «Output: image» в каталоге. Гибридные модели с токенной тарификацией (Google Gemini *-image, OpenAI GPT-5 Image) сюда не ходят — они генерируют через chat completions с modalities: здесь такой model вернёт 404.

Эндпоинт

Заголовки:

Тело запроса

Провайдер-специфичные поля схема не отбрасывает и передаёт модели как есть: input_references (image-to-image, см. ниже), aspect_ratio и resolution у Grok Imagine, style / strength / text_layout у Recraft, font_inputs у Riverflow. Что понимает конкретная модель — на её карточке в каталоге; незнакомое поле провайдер игнорирует или отклоняет запрос с 400.

Тело запроса ограничено 36 МБ — хватает на максимальный заказ с base64-референсами; при больших исходниках сжимайте JPEG перед отправкой.

Минимальный пример

curl -s https://api.hubris.pw/v1/images/generations \-H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \-H "Content-Type: application/json" \-d '{  "model": "black-forest-labs/flux.2-pro",  "prompt": "product photo of a ceramic mug on a linen tablecloth, soft window light"}'

import base64from openai import OpenAIclient = OpenAI(  base_url="https://api.hubris.pw/v1",  api_key="sk-gw-...",)resp = client.images.generate(  model="black-forest-labs/flux.2-pro",  prompt="product photo of a ceramic mug on a linen tablecloth, soft window light",)with open("mug.png", "wb") as f:  f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

import fs from "node:fs";import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",apiKey: "sk-gw-...",});const resp = await client.images.generate({model: "black-forest-labs/flux.2-pro",prompt: "product photo of a ceramic mug on a linen tablecloth, soft window light",});fs.writeFileSync("mug.png", Buffer.from(resp.data![0]!.b64_json!, "base64"));

Ответ

{
  "created": 1753789200,
  "data": [
    { "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUg..." }
  ]
}

Ссылок (url) в ответе нет — изображения приходят телом ответа. Поля usage тоже нет: стоимость запроса смотрите в журнале.

Редактирование (image-to-image)

Исходные изображения передаются полем input_references — data URL с base64 или публичная https-ссылка:

{
  "model": "bytedance-seed/seedream-4.5",
  "prompt": "Перенеси предмет с фото в интерьер лофта, мягкий дневной свет",
  "input_references": [
    { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..." } }
  ]
}

В официальных SDK поле не объявлено — передавайте через extra_body (Python) или приведение типов (TypeScript). Сколько референсов принимает каждая модель и примеры целиком — в гайде Генерация изображений.

HTTP-коды

Формат тела ошибки и стратегия retry — Ошибки.

Биллинг

Тарификация — за изображение: цена в рублях за штуку видна на карточке модели в каталоге, за запрос спишется n × цена. Стоимость известна до запроса и не зависит от длины промпта.

Списание — после успешного ответа, одной транзакцией; сумма попадает в журнал запросов. За отклонённые запросы (model_not_found, невалидное тело), отказ провайдера и пустой ответ не списывается ничего.

Что дальше

• Генерация изображений — гайд целиком: оба пути, редактирование, выбор модели, параметры.
• Vision — картинка на входе для анализа, а не генерации.
• Модели — как выбрать модель и прочитать её карточку.
• Ошибки — что делать на 429/502.
• Цены — как считается стоимость запроса.

Обновлено: 29 июля 2026 г.