zsio/gpt-image

CLI GPT Image

Utilisez l'interface CLI gpt-image pour produire l'image demandée par l'utilisateur et retourner son chemin local. Node.js 22+ est requis. Le modèle par défaut est gpt-image-2.6-flare ; la qualité par défaut est celle de l'API (auto). Conservez ces valeurs par défaut sauf si l'utilisateur choisit des paramètres différents.

Trouver la CLI et la configuration

Utilisez une commande gpt-image installée lorsqu'elle est disponible. Sinon, exécutez directement la CLI publiée depuis le dépôt public avec npm :

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

Utilisez le même préfixe à la place de gpt-image dans les exemples suivants. Cela fonctionne également lorsque la compétence est installée sur une machine sans installation CLI séparée. Cela ne nécessite pas de clonage ni de chemin spécifique à la machine.

Vérifiez la configuration avec gpt-image config show. Seule OPENAI_API_KEY est requise ; la taille, le modèle, la qualité, le format et l'emplacement de sortie ont tous des valeurs par défaut. La CLI lit d'abord les variables d'environnement, puis la configuration utilisateur dans ${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/gpt-image/.env. gpt-image config path affiche le chemin résolu. Respectez un --config ou GPT_IMAGE_CONFIG explicitement sélectionné.

Si aucune clé n'est configurée, exécutez gpt-image config init si nécessaire et dites à l'utilisateur de remplir OPENAI_API_KEY dans ce fichier local. Gardez la clé en dehors des dépôts source et des fichiers de compétence ; ne demandez pas à l'utilisateur de la coller dans le chat, de l'afficher ou de la mettre dans les arguments de commande. Vérifiez la présence avec config show, jamais en affichant le fichier de configuration. Ne générez pas d'image d'échantillon uniquement pour vérifier la configuration ; utilisez --dry-run pour un aperçu de la requête.

Générer ou éditer

Pour une nouvelle image, passez le prompt comme un seul argument. Pour des prompts longs ou multilignes, écrivez un fichier de prompt UTF-8 et utilisez --prompt-file.

gpt-image generate "Un chaton aquarelle avec une écharpe rouge" --name chaton --json

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

Pour les éditions ou la génération basée sur des références, utilisez edit et répétez --image pour plusieurs références. L'ordre des entrées compte : la première image est l'image principale pour un calque de masque ou de marquage.

gpt-image edit "Changez l'arrière-plan en montagnes enneigées ; conservez le visage et les vêtements de la personne" \
  --image ./portrait.png --name portrait-neige --json

gpt-image edit "Placez les deux produits dans une seule photo produit sur fond blanc" \
  --image ./produit-a.png --image ./produit-b.jpg --name paire-produits --json

gpt-image edit "Remplacez la zone masquée transparente par un vase bleu" \
  --image ./piece.png --mask ./masque.png --name vase-bleu --json

Utilisez --background transparent --format png pour une découpe transparente ou un autocollant. Pour les éditions d'un actif transparent existant, préservez la transparence lorsque cela fait partie de la demande. --mask et --markup prennent des fichiers PNG et ne peuvent pas être combinés ; leurs dimensions doivent correspondre à la première image. Jusqu'à 16 images de référence sont prises en charge, y compris les PNG/JPEG/WebP locaux, les URL d'images et les identifiants de fichiers OpenAI.

Le prompt doit préserver le sujet de l'utilisateur, le texte exact demandé, le style et les contraintes. Pour une édition, indiquez à la fois le changement souhaité et les détails à préserver. Ne modifiez pas silencieusement le nombre d'images demandé, le modèle ou la qualité. Chaque appel CLI génère une image finale ; les tentatives sont désactivées, inspectez donc les échecs avant de décider si une autre requête facturable est justifiée.

Sortie et options utiles

• La sortie par défaut est un dossier unique nom-AAAAMMJJ-HHmmss-SSS-suffixe dans le répertoire temporaire du système. Utilisez --name pour un nom de fichier court utile.
• Utilisez --output FICHIER pour un chemin de fichier exact, ou --out-dir REP --name NOM pour un répertoire de destination. Ces alternatives ne peuvent pas être combinées. Les fichiers de sortie existants sont conservés.
• Utilisez --json pour lire image_path, metadata_path, prompt_path, request_id et l'utilisation de l'API. La progression va vers stderr. Retournez le chemin réel de l'image enregistrée ; prévisualisez l'image avec un visualiseur d'images local disponible lorsque cela est utile.
• --size LARGEURxHAUTEUR, --quality auto|low|medium|high|xhigh|max, --background auto|opaque|transparent, et --format png|jpeg|webp|gif|svg correspondent aux paramètres de l'API. La prise en charge du modèle/projet s'applique toujours.
• Utilisez --model gpt-image-2.6-sunburst lorsque l'utilisateur choisit la branche destinée aux travaux visuels détaillés. Gardez Flare pour les demandes ordinaires sans préférence de modèle.
• --stream --partial-images 1 enregistre un aperçu plus l'image finale. Seule l'image terminée est le résultat final.
• --params '{"complexity":"medium"}' ou --params @params.json transmet des champs API supplémentaires. n reste fixé à 1. Lisez gpt-image --help avant d'utiliser des options peu courantes.
• --timeout SECONDES couvre la requête complète. En cas de dépassement de délai/d'annulation, le service peut déjà avoir accepté la requête. Ne soumettez pas automatiquement à nouveau.

Détails CLI et API : https://github.com/zsio/openai-image-cli