zsio/gpt-image

GPT Image CLI

Verwenden Sie das gpt-image-CLI, um das vom Benutzer gewünschte Bild zu erstellen und dessen lokalen Pfad zurückzugeben. Node.js 22+ wird benötigt. Das Standardmodell ist gpt-image-2.6-flare; die Qualität standardmäßig auf den API-Wert auto. Behalten Sie diese Standardeinstellungen bei, es sei denn, der Benutzer wählt andere Einstellungen.

CLI und Konfiguration finden

Verwenden Sie einen installierten gpt-image-Befehl, wenn verfügbar. Andernfalls führen Sie das veröffentlichte CLI direkt aus dem öffentlichen Repository mit npm aus:

npx --yes --package=github:zsio/openai-image-cli#v1.0.0 gpt-image --help

Verwenden Sie in den nachfolgenden Beispielen das gleiche Präfix anstelle von gpt-image. Dies funktioniert auch, wenn die Fähigkeit auf einem Rechner ohne separate CLI-Installation installiert wurde. Es ist kein Checkout oder ein rechnerspezifischer Pfad erforderlich.

Überprüfen Sie die Konfiguration mit gpt-image config show. Nur OPENAI_API_KEY ist erforderlich; Größe, Modell, Qualität, Format und Ausgabeort haben alle Standardwerte. Das CLI liest zuerst Umgebungsvariablen, dann die Benutzerkonfiguration unter ${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/gpt-image/.env. gpt-image config path gibt den aufgelösten Pfad aus. Respektieren Sie eine explizit ausgewählte --config- oder GPT_IMAGE_CONFIG-Angabe.

Wenn kein Schlüssel konfiguriert ist, führen Sie bei Bedarf gpt-image config init aus und sagen Sie dem Benutzer, dass er OPENAI_API_KEY in dieser lokalen Datei eintragen soll. Bewahren Sie den Schlüssel außerhalb von Quell-Repositorys und Fähigkeitsdateien auf; bitten Sie den Benutzer nicht, ihn in den Chat einzufügen, auszudrucken oder in Befehlsargumenten zu übergeben. Überprüfen Sie die Anwesenheit mit config show, niemals durch Anzeigen der Konfigurationsdatei. Generieren Sie kein Beispielbild nur zur Überprüfung der Konfiguration; verwenden Sie für eine Anfragevorschau --dry-run.

Generieren oder Bearbeiten

Für ein neues Bild übergeben Sie den Prompt als einzelnes Argument. Für lange oder mehrzeilige Prompts schreiben Sie eine UTF-8-Promptdatei und verwenden --prompt-file.

gpt-image generate "A watercolor kitten wearing a red scarf" --name kitten --json

gpt-image generate --prompt-file ./prompt.txt --out-dir ./assets --name cover --json

Für Bearbeitungen oder referenzbasierte Generierung verwenden Sie edit und wiederholen Sie --image für mehrere Referenzen. Die Reihenfolge der Eingaben ist wichtig: Das erste Bild ist das primäre Bild für eine Masken- oder Markup-Ebene.

gpt-image edit "Change the background to snowy mountains; preserve the person's face and clothing" \
  --image ./portrait.png --name snowy-portrait --json

gpt-image edit "Place both products in one white-background product photo" \
  --image ./product-a.png --image ./product-b.jpg --name product-pair --json

gpt-image edit "Replace the transparent masked region with a blue vase" \
  --image ./room.png --mask ./mask.png --name blue-vase --json

Verwenden Sie --background transparent --format png für einen transparenten Ausschnitt oder Aufkleber. Bei Bearbeitungen eines vorhandenen transparenten Assets bewahren Sie die Transparenz, wenn dies Teil der Anfrage ist. --mask und --markup akzeptieren PNG-Dateien und können nicht kombiniert werden; ihre Abmessungen müssen mit dem ersten Bild übereinstimmen. Bis zu 16 Referenzbilder werden unterstützt, einschließlich lokaler PNG/JPEG/WebP, Bild-URLs und OpenAI-Datei-IDs.

Der Prompt sollte das Subjekt des Benutzers, den exakten angeforderten Text, den Stil und die Einschränkungen bewahren. Geben Sie bei einer Bearbeitung sowohl die gewünschte Änderung als auch die zu erhaltenden Details an. Ändern Sie nicht stillschweigend die angeforderte Bildanzahl, das Modell oder die Qualität. Jeder CLI-Aufruf generiert ein endgültiges Bild; Wiederholungsversuche sind deaktiviert, überprüfen Sie daher Fehler, bevor Sie entscheiden, ob eine weitere kostenpflichtige Anfrage gerechtfertigt ist.

Ausgabe und nützliche Optionen

• Die Standardausgabe ist ein eindeutiger Name-YYYYMMDD-HHmmss-SSS-Endung-Ordner im temporären Systemverzeichnis. Verwenden Sie --name für einen nützlichen kurzen Dateinamen.
• Verwenden Sie --output DATEI für einen genauen Dateipfad oder --out-dir VERZ --name NAME für ein Zielverzeichnis. Diese Alternativen können nicht kombiniert werden. Vorhandene Ausgabedateien bleiben erhalten.
• Verwenden Sie --json, um image_path, metadata_path, prompt_path, request_id und API-Nutzung zu lesen. Fortschritt wird auf stderr ausgegeben. Geben Sie den tatsächlichen gespeicherten Bildpfad zurück; zeigen Sie das Bild bei Bedarf mit einem verfügbaren lokalen Bildbetrachter in der Vorschau an.
• --size BREITExHÖHE, --quality auto|low|medium|high|xhigh|max, --background auto|opaque|transparent und --format png|jpeg|webp|gif|svg werden auf API-Einstellungen abgebildet. Die Modell-/Projektunterstützung gilt weiterhin.
• Verwenden Sie --model gpt-image-2.6-sunburst, wenn der Benutzer den für detaillierte visuelle Arbeiten vorgesehenen Zweig wählt. Behalten Sie Flare für normale Anfragen ohne Modellpräferenz bei.
• --stream --partial-images 1 speichert eine Vorschau sowie das endgültige Bild. Nur das abgeschlossene Bild ist das endgültige Ergebnis.
• --params '{"complexity":"medium"}' oder --params @params.json übergibt zusätzliche API-Felder. n bleibt fest auf 1. Lesen Sie gpt-image --help, bevor Sie ungewöhnliche Optionen verwenden.
• --timeout SEKUNDEN deckt die gesamte Anfrage ab. Bei Zeitüberschreitung/Abbrechung kann der Dienst die Anfrage bereits akzeptiert haben. Übermitteln Sie nicht automatisch erneut.

CLI- und API-Details: https://github.com/zsio/openai-image-cli