Image API 怎样控制输出尺寸

我第一次把 Image API 接进内容服务时，问题并不是“图片能不能生成”，而是同一套提示词在卡片、横幅和手机预览里需要三种画布。真正要控制的是 size，不是把 quality 调高后期待图片自动变成长图。

官方地址：https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation

先把四个参数分开，尺寸才不会选错

这几个参数经常被放在同一个配置对象里，但职责不同。size 是宽和高；quality 是细节等级；output_format 决定 PNG、JPEG 或 WebP；output_compression 主要影响 JPEG/WebP 的体积。比如一张 1024x1536 的竖图，即使把质量调到 high，也不会变成横幅。

Images API 里显式传入 size

我现在更倾向于在生产请求里写出尺寸，而不是完全依赖默认值。下面的例子生成一张竖向图片，使用中等质量并输出 WebP；它展示的是请求写法，不代表本机已经执行过该请求。

from openai import OpenAI
import base64

# 显式声明画布和交付格式，避免不同调用场景共用默认尺寸
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-sunburst",
    prompt="一张留出顶部标题空间的城市夜景信息插画，主体集中在下半部",
    size="1024x1536",
    quality="medium",
    output_format="webp",
    output_compression=70,
)

# API 返回 base64 图片；先检查数据再落盘，避免写出空文件
encoded = result.data[0].b64_json
if not encoded:
    raise RuntimeError("Image API 没有返回图片数据")
with open("city-night.webp", "wb") as image_file:
    image_file.write(base64.b64decode(encoded))

这里的关键不是把所有参数都调到最大，而是让画布和消费端一致。WebP 适合网页交付，若需要保留透明背景则应按官方接口支持的格式与背景参数组合处理；不要把 JPEG 压缩比例误当成画布尺寸。

自定义尺寸先过四道边界

预设尺寸不够时，可以传入类似 1536x864 的宽高字符串。当前文档对 GPT Image 新模型给出的自定义约束是：宽高为 16 的倍数，长短边比例不超过 3:1，单边不超过 3840px，总像素在 655360 到 8294400 之间。也就是说，1200x800 虽然看起来合理，却可能因为边长不是 16 的倍数而失败；4096x1024 则超过单边上限。

def valid_image_size(width: int, height: int) -> bool:
    # 先检查 API 的离散尺寸约束，再检查比例和像素总量
    if width % 16 or height % 16:
        return False
    if max(width, height) > 3840:
        return False
    ratio = max(width, height) / min(width, height)
    pixels = width * height
    return ratio 

这个检查只能减少请求前的明显错误，不能替代接口对模型、账户能力和请求参数的最终判断。生产代码还要记录请求尺寸，失败时把原始错误和请求上下文一起留存。

auto 什么时候更合适

如果调用方只知道“做一张适合当前提示词的图”，而没有固定容器，可以使用 auto，让模型在可用选项中选择。但在广告位、手机首屏、批量卡片这类布局稳定的产品里，我会把尺寸固定下来，再在前端或对象存储层做统一缩略。这样失败重试、缓存键和下游裁切才容易复现。

还有一个容易忽略的边界：改变 size 不能保证主体自动避开裁切区。提示词仍应说明主体位置、留白和构图方向；尺寸负责画布，提示词负责内容布局。

相关问题

只提高 quality 能得到更大的图片吗？

不能。quality 与像素画布是两个维度；需要更大的画布时应改 size，同时重新评估成本、延迟和交付体积。

WebP 会改变生成尺寸吗？

不会。它改变的是编码格式和文件体积，宽高仍由 size 决定。

推荐尺寸和自定义尺寸该怎么选？

固定产品容器优先用推荐或已验证的自定义尺寸；探索阶段、容器不确定时用 auto，并把最终尺寸记录到业务数据里。