GPT Image 2: quais tamanhos de imagem a OpenAI confirma na API?

O que dá para afirmar com segurança

Tamanho de saída: há size, mas não há uma matriz completa

A referência de Images da OpenAI descreve size como o tamanho da imagem gerada e também menciona campos como background, output_format, quality e informações de uso de tokens para modelos GPT de imagem .

O dado mais concreto sobre resolução, nas fontes fornecidas, está no exemplo de Create image edit: a resposta mostrada inclui output_format como png, quality como low e size como 1024x1024 .

Isso confirma que 1024x1024 aparece na documentação, mas não autoriza concluir que o GPT Image 2 só aceita esse tamanho. Também não é suficiente para afirmar que há suporte oficial, nessa fonte, a uma lista específica de formatos quadrados, horizontais, verticais ou resoluções mais altas. A formulação tecnicamente correta é: a Images API tem um campo size; o exemplo de edição mostra 1024x1024; as fontes citadas não exibem uma lista completa de valores size válidos para GPT Image 2 .

Para documentação interna, SDKs ou schemas de produto, a recomendação é simples: não transforme um exemplo de API em contrato de suporte.

Imagem de entrada e edição: o fluxo existe, mas os limites não estão fechados

A OpenAI mantém referência de API para edição de imagem por meio de Create image edit . O Cookbook da OpenAI também descreve um fluxo com máscara, usado quando o usuário não quer que o modelo altere uma parte específica da imagem de entrada .

Mas a máscara não deve ser tratada como garantia absoluta. O próprio Cookbook alerta que o modelo ainda pode editar algumas partes dentro da área mascarada, embora tente evitar isso; se a aplicação exigir uma máscara exata, a recomendação ali é usar um modelo de segmentação .

Com base nas fontes disponíveis, é seguro dizer que:

• há referência da OpenAI para edição de imagem ;
• há um fluxo documentado com uso de máscara em image edit ;
• a máscara não deve ser vendida como preservação pixel-perfect da área protegida .

O que não dá para cravar, a partir dessas fontes, são detalhes como formatos de entrada aceitos, tamanho máximo de arquivo, resolução máxima da imagem de entrada, quantidade de imagens por requisição ou exigências específicas de canal alfa para GPT Image 2 .

Cuidado ao misturar OpenAI com provedores terceiros

Há páginas de provedores terceiros sobre GPT Image 2. A Runware descreve o GPT Image 2 como um modelo da família GPT Image para geração text-to-image e edição de imagens . A Fal.ai também tem uma página de GPT Image 2.0 com playground, API e schema próprios .

Essas páginas podem ser úteis se você estiver chamando o modelo por meio da infraestrutura desses provedores. Mas, se a integração for direta com a OpenAI, é importante separar as camadas: uma coisa é a documentação da OpenAI; outra é o schema de um intermediário. Um enum de tamanhos ou uma regra de upload num provider terceiro não vira, automaticamente, especificação oficial da OpenAI .

Checklist para implementar sem se comprometer demais

• Não faça hard-code de uma lista de tamanhos só por causa de 1024x1024. Esse valor aparece em um exemplo de edição, mas as fontes citadas não mostram a lista completa de tamanhos do GPT Image 2 .
• Consulte a documentação da OpenAI antes de publicar ou liberar em produção. A página do modelo GPT Image 2 e a referência da Images API são os pontos mais relevantes para chamadas diretas à OpenAI .
• Teste bem fluxos com máscara. A própria OpenAI avisa que o modelo ainda pode alterar partes da área mascarada, então o comportamento precisa passar por QA visual, especialmente em casos sensíveis .
• Separe configuração por provedor. Se você usar Runware ou Fal.ai, siga o schema daquele provedor; se usar OpenAI diretamente, siga a documentação da OpenAI .

Conclusão

A resposta curta é: GPT Image 2 aparece na documentação da API da OpenAI ; a Images API tem o campo size para a imagem gerada ; e o exemplo de Create image edit mostra 1024x1024 . O que ainda não está comprovado pelas fontes citadas é uma tabela completa de tamanhos de imagem suportados ou um conjunto oficial de limites de imagem de entrada específico para GPT Image 2.