| Pregunta | Respuesta segura | Fuente |
|---|---|---|
| ¿GPT Image 2 aparece en la documentación de OpenAI? | Sí. OpenAI tiene una página de modelo titulada GPT Image 2 en la documentación de la API. | |
| ¿La Images API permite generar y editar imágenes? | Sí. La referencia incluye Create image y Create image edit. | |
| ¿Existe un campo de tamaño? | Sí. La documentación de Images describe size como el tamaño de la imagen generada. | |
¿Se puede confirmar 1024x1024? | Sí, pero como valor que aparece en un ejemplo de respuesta de edición de imagen. | |
| ¿Se puede listar todo lo que admite GPT Image 2? | No con estas fuentes. No hay evidencia suficiente para cerrar una lista completa de valores válidos de size. | |
| ¿Se conocen todos los límites de las imágenes de entrada? | No con estas fuentes. No se puede concluir formato, peso máximo, resolución máxima o número de imágenes por solicitud para GPT Image 2. |
size, pero no una matriz completaLa referencia de Images de OpenAI describe size como el tamaño de la imagen generada . En esa misma documentación también aparecen campos relacionados con la generación, como background, output_format, quality y datos de uso de tokens para modelos GPT de imagen .
El dato más concreto sobre una resolución es el ejemplo de Create image edit, donde la documentación muestra output_format: png, quality: low y size: 1024x1024 .
Eso permite decir que 1024x1024 aparece en la documentación, pero no permite concluir que GPT Image 2 solo admita ese tamaño, ni que exista una lista confirmada de formatos cuadrados, horizontales, verticales o 4K. En una especificación técnica conviene formularlo así: la Images API tiene un campo size; el ejemplo de edición muestra 1024x1024; las fuentes citadas no muestran una lista completa de valores válidos para GPT Image 2 .
En otras palabras: no conviene convertir un ejemplo de la referencia en un contrato de API.
OpenAI documenta la operación de edición mediante Create image edit . Además, el Cookbook de OpenAI describe un flujo con máscara: se puede aportar una máscara si no se quiere que el modelo cambie una parte concreta de la imagen de entrada .
El matiz importante es que la máscara no debe tratarse como una garantía perfecta píxel a píxel. El propio Cookbook advierte que el modelo podría editar algunas partes dentro de la zona enmascarada, aunque intentará evitarlo; si se necesita una máscara exacta, sugiere usar un modelo de segmentación .
Así que, por ahora, se pueden sostener tres puntos:
Lo que no se puede cerrar con las fuentes disponibles es el conjunto completo de requisitos de entrada para GPT Image 2: formatos aceptados, tamaño máximo del archivo, resolución máxima, número de imágenes por solicitud o reglas específicas sobre canal alfa .
Algunos proveedores publican sus propias páginas para GPT Image 2. Runware describe GPT Image 2 como un modelo de propósito general de la familia GPT Image para generación texto-a-imagen y edición de imágenes . Fal.ai también tiene una página de GPT Image 2.0 con playground, API y schema propios .
Esas páginas pueden ser útiles si llamas al modelo a través de la infraestructura de esos proveedores. Pero si tu integración llama directamente a OpenAI, conviene separar claramente dos capas: la documentación oficial de OpenAI y el esquema del proveedor intermediario. Un enum de tamaños o un límite de archivo en Runware o Fal.ai no se convierte automáticamente en una especificación oficial de la API de OpenAI .
1024x1024. Ese valor aparece en un ejemplo de edición, no como lista completa de tamaños admitidos para GPT Image 2 .La respuesta corta es: GPT Image 2 aparece en la documentación de la API de OpenAI ; la Images API tiene un campo size para la imagen generada ; y el ejemplo de Create image edit muestra 1024x1024 . Lo que no se puede afirmar, con estas fuentes, es una lista completa de tamaños admitidos ni un conjunto definitivo de límites para imágenes de entrada específicos de GPT Image 2.