Générer une image
Générer et modifier des images via l'API OpenRouter Image, qui donne accès à Gemini, Seedream, Recraft, GPT-Image, Riverflow, et environ trente autres modèles avec une seule forme de requête.
Quand l'utiliser
Utilisez cette compétence pour : les photos et images photoréalistes, les illustrations et œuvres d'art, le concept art, les visuels de présentations et posters, les logos et marques vectoriels, l'édition d'images et la composition à partir d'images de référence.
Utilisez scientific-schematics à la place pour : les organigrammes, schémas de circuits, voies biologiques,
diagrammes d'architecture système, diagrammes CONSORT, et autres schémas techniques.
Clé API
La génération nécessite une clé OpenRouter. Le script la résout dans cet ordre :
--api-key- la variable d'environnement
OPENROUTER_API_KEY OPENROUTER_API_KEY=dans un fichier.env, en remontant du répertoire de travail, puis du répertoire du script
Si aucune n'est présente, le script se termine avec des instructions de configuration. Clés : https://openrouter.ai/keys
--list-models, --model-info, et --dry-run ne nécessitent pas de clé.
Démarrage rapide
# Générer
python scripts/generate_image.py "Un magnifique coucher de soleil sur les montagnes"
# Modifier une image existante
python scripts/generate_image.py "Rendre le ciel violet" -i photo.jpg -o modifie.png
Les chemins sont relatifs au répertoire de cette compétence. La sortie par défaut est generated_image.<ext>, où l'
extension suit le type de média renvoyé par le modèle. Le coût par requête est affiché après l'exécution.
Ensuite, regardez l'image. Relisez le fichier et vérifiez-la avant de l'utiliser : la composition, le ratio d'aspect et le texte sont des choses que les modèles peuvent mal gérer silencieusement.
Choisir un modèle
Valeur par défaut : google/gemini-3.1-flash-image.
| Besoin | Modèle |
|---|---|
| Qualité générale, respect des consignes | google/gemini-3.1-flash-image |
| Niveau Gemini le plus élevé | google/gemini-3-pro-image |
| Itération bon marché | google/gemini-3.1-flash-lite-image (1K seulement), openai/gpt-image-1-mini |
| Contrôle photoréaliste, graines reproductibles | bytedance-seed/seedream-4.5 |
| Plusieurs images par requête | bytedance-seed/seedream-4.5, openai/gpt-image-2 (jusqu'à 10) |
| Sortie vectorielle / SVG | recraft/recraft-v4.1-vector |
| Fond transparent | openai/gpt-image-1 avec --background transparent |
| Texte lisible dans l'image | recraft/recraft-v4.1, sourceful/riverflow-v2.5-pro — voir la mise en garde ci-dessous |
references/models.md contient le catalogue complet avec les paramètres par modèle, les valeurs autorisées et les
prix. Le listing en direct est la référence et gratuit :
python scripts/generate_image.py --list-models # tous les modèles et leurs valeurs autorisées
python scripts/generate_image.py --list-models gemini # filtré par sous-chaîne
python scripts/generate_image.py --model-info openai/gpt-image-1 # un modèle, plus la tarification
La prise en charge des paramètres varie selon le modèle
C'est la principale chose à bien faire. Les modèles annoncent différents ensembles de paramètres et différentes valeurs autorisées, et envoyer quelque chose qu'un modèle ne prend pas en charge est rejeté, pas ignoré.
Le script vérifie la requête par rapport au catalogue en direct avant de dépenser quoi que ce soit, donc un mauvais paramètre échoue localement en moins d'une seconde avec les valeurs légales imprimées :
$ python scripts/generate_image.py "motif abstrait" -m openai/gpt-image-2 --background transparent
Erreur : Requête rejetée avant facturation (1 problème) :
- background=transparent n'est pas autorisé ; ce modèle accepte : auto, opaque
Guide approximatif — mais laissez la vérification faire autorité, car le catalogue évolue :
--resolution— Gemini, Seedream, Riverflow, Krea, Grok. Les niveaux diffèrent :512seulement sur Gemini 3.1 Flash,4Ksur Gemini 3 Pro / Seedream / Riverflow, et1Kseulement surgemini-3.1-flash-lite-imageet les modèles Krea.--output-format— Riverflow 2.5 seulement (png,jpeg,webp; la variantefastacceptejpeguniquement). Gemini, OpenAI, Seedream, et Recraft choisissent leur propre conteneur.--quality,--background,--output-compression— la famille OpenAI, plus--backgroundsur Riverflow 2.5.--background transparentn'est pas disponible surgpt-image-2ougpt-5.4-image-2— utilisezgpt-image-1,gpt-image-1-mini,gpt-5-image, ougpt-5-image-mini.--seed— Seedream et Krea. Pas Gemini, pas OpenAI.--aspect-ratio— presque tous les modèles, mais l'énumération diffère nettement :gpt-image-1accepte seulement1:1,3:2,2:3,auto, etgpt-5-image*ne l'accepte pas du tout.--n— plafonné par modèle : 1 pour Gemini, Riverflow, MAI et Grok, 6 pour Recraft, 10 pour Seedream et OpenAI. Les modèles Krea le rejettent carrément.
Utilisez --dry-run pour valider et imprimer le corps exact de la requête sans générer ni facturer.
--no-preflight ignore la vérification lorsque vous voulez que l'API elle-même arbitre.
Rédiger le prompt
La qualité du prompt détermine la qualité de la sortie plus que le choix du modèle. Nommez, en une phrase chacun :
- Sujet — ce qui est dans le cadre, et à quel point. "Une seule pointe de pipette au-dessus d'une plaque 96 puits."
- Médium et style — photographie, aquarelle, rendu 3D, vecteur plat, illustration scientifique.
- Éclairage et palette — "éclairage diffus doux, palette bleu et blanc froid."
- Composition — "plan large, sujet à gauche du centre, espace vide à droite pour un titre."
- Ce qu'il faut éviter — "pas de texte, pas d'étiquettes, pas de filigrane."
Demander un espace vide où une légende ou un titre sera placé est l'instruction de composition la plus utile pour les posters et les diapositives.
Itérez à moindre coût : ébauchez sur gemini-3.1-flash-lite-image, puis régénérez le texte que vous avez retenu
avec le modèle que vous voulez réellement. Pour affiner plutôt que de recommencer, fournissez la dernière sortie
comme référence (-i out.png) et décrivez uniquement le changement.
Images d'édition et de référence
-i/--input est répétable et accepte les chemins locaux, les URL HTTP(S), ou les URL de données. Les fichiers
locaux sont encodés en base64 et envoyés sous forme de input_references.
# Édition d'une seule image
python scripts/generate_image.py "Ajouter des lunettes de soleil à la personne" -i portrait.png
# Composer plusieurs références
python scripts/generate_image.py "Mélanger ces deux styles" -i style_a.png -i style_b.jpg -o melange.png
# Référencer une image déjà sur le web
python scripts/generate_image.py "Transformer en aquarelle" -i https://exemple.com/photo.jpg
Les limites de références diffèrent : 16 pour OpenAI, 14 pour Gemini et Seedream, 10 pour riverflow-v2*-pro,
3 pour gemini-2.5-flash-image et Grok, 1 pour Recraft, MAI, et Krea. Formats locaux acceptés : PNG,
JPEG, GIF, WebP. Riverflow v2 facture 0,20 $ par image de référence en plus de la sortie.
Exemples concrets
Les chemins -o sont des destinations que le script crée, pas des fichiers fournis avec la compétence.
# Image large pour un poster, avec espace réservé pour le titre
python scripts/generate_image.py \
"Laboratoire avec équipement moderne, photoréaliste, bien éclairé, plan large, \
équipement à gauche, mur vide à droite, pas de texte" \
--aspect-ratio 21:9 --resolution 2K -o poster/hero.png
# Illustration conceptuelle pour un manuscrit — illustrative, jamais présentée comme des données
python scripts/generate_image.py \
"Illustration stylisée de cellules immunitaires entourant une cellule tumorale, illustration scientifique, \
palette froide, pas de texte" \
--resolution 2K -o figures/concept_immunotherapie.png
# Logo vectoriel
python scripts/generate_image.py \
"Logo de renard géométrique minimal, deux couleurs" \
-m recraft/recraft-v4.1-vector -o actifs/logo.svg
# Fond de diapositive avec un canal alpha transparent
python scripts/generate_image.py \
"Motif moléculaire abstrait, subtil, bleu et blanc, pas de texte" \
-m openai/gpt-image-1 --background transparent -o diapositives/bg.png
# Quatre variations en une seule requête
python scripts/generate_image.py \
"Illustration stylisée d'un réseau de neurones" \
-m bytedance-seed/seedream-4.5 --n 4 -o variations.png
# -> variations_1.png ... variations_4.png
# Sortie reproductible
python scripts/generate_image.py "Un chat astronaute" \
-m bytedance-seed/seedream-4.5 --seed 42
# Vérifier une requête ne coûte rien si elle est erronée
python scripts/generate_image.py "Un chat astronaute" --resolution 4K --dry-run
Paramètres du script
| Drapeau | Objectif |
|---|---|
prompt | Description de l'image, ou modification à appliquer (obligatoire sauf --list-models / --model-info) |
-m, --model | Identifiant du modèle (par défaut google/gemini-3.1-flash-image) |
-o, --output | Chemin de sortie ; l'extension par défaut suit le type de média renvoyé |
-i, --input | Image de référence — chemin, URL, ou URL de données. Répétable |
--n | Images par requête, plafonné par modèle |
--aspect-ratio | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:2, 21:9, … — l'énumération diffère par modèle |
--resolution | 512, 1K, 2K, 4K — les niveaux diffèrent par modèle |
--quality | auto, low, medium, high (OpenAI) |
--output-format | png, jpeg, webp (Riverflow 2.5) |
--background | auto, transparent, opaque |
--output-compression | 0–100, modèles OpenAI |
--seed | Sortie déterministe lorsque prise en charge |
--api-key | Remplace l'environnement et .env |
--timeout | Délai d'attente de la requête, en secondes (par défaut 300) |
--retries | Nouvelles tentatives pour les limites de débit et les réponses 5xx (par défaut 2) |
--no-preflight | Ignorer la vérification de capacité gratuite avant la requête facturée |
--dry-run | Valider et imprimer la requête, puis quitter sans générer |
--list-models | Imprimer le catalogue avec les valeurs autorisées, éventuellement filtré, puis quitter |
--model-info | Imprimer les valeurs autorisées et la tarification d'un modèle, puis quitter |
Il n'y a pas de --size : aucun modèle dans le catalogue n'accepte un paramètre size. Façonnez la sortie avec
--aspect-ratio et --resolution.
Structure de l'API
Pour des requêtes directes sans le script :
curl -s https://openrouter.ai/api/v1/images \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemini-3.1-flash-image",
"prompt": "Un vélo rouge contre un mur blanc",
"aspect_ratio": "16:9"
}'
Réponse :
{
"created": 1748372400,
"data": [{ "b64_json": "<base64>", "media_type": "image/png" }],
"usage": {
"prompt_tokens": 4,
"completion_tokens": 1120,
"total_tokens": 1124,
"cost": 0.0672,
"completion_tokens_details": { "image_tokens": 1120 }
}
}
b64_json est du base64 brut, pas une URL de données. media_type reflète le format réel, donc respectez-le
lors du nommage des fichiers — les modèles vectoriels renvoient image/svg+xml, et gemini-3.1-flash-lite-image renvoie
du JPEG plutôt que du PNG.
Le streaming ("stream": true) émet les événements image_generation.partial_image, image_generation.completed,
et error, se terminant par data: [DONE]. Seuls les modèles OpenAI le prennent en charge, et le script
fourni ne l'utilise pas.
La facturation est tout ou rien : une génération est soit terminée et facturée en totalité, soit elle échoue et n'est pas
facturée — donc un paramètre rejeté ne coûte que du temps. Les images d'aperçu en streaming ne sont pas facturées
séparément. Sur un compte avec votre propre clé, usage.cost vaut 0 et le montant réel est
dans cost_details.upstream_inference_cost ; le script signale ce chiffre plutôt que de prétendre que l'exécution
était gratuite.
Coût
Les modèles par image sont prévisibles : Seedream 0,04 $, Recraft v4.1 0,035 $ (vecteur 0,08 $, pro 0,21 $), Riverflow 2.5 fast 0,019 $ et pro 0,13–0,17 $, Grok 0,05–0,07 $.
Gemini, OpenAI, et MAI facturent par token de sortie, ce qui augmente avec la résolution — une image 4K coûte
environ seize fois plus qu'une image 1K. Mesuré : un rendu 1K sur gemini-3.1-flash-lite-image est de 1120
tokens de sortie, soit 0,034 $. À la même taille, gemini-3.1-flash-image coûte le double et
gemini-3-pro-image quatre fois plus. Ébauchez en basse résolution sur un modèle bon marché ; payez pour la
taille une fois.
Remarques et mises en garde
- Les modèles ne peuvent pas être fiables pour le texte. Les mots à l'intérieur d'une image générée reviennent
mal orthographiés, déformés ou inventés. Demandez "pas de texte" et superposez du texte réel en LaTeX, PowerPoint,
ou HTML — ou utilisez
scientific-schematicslorsque les étiquettes sont essentielles. - Une image générée est une illustration, jamais une preuve. Elle ne montre rien qui a été mesuré. Ne la présentez jamais comme une microscopie, une imagerie, un gel ou une sortie d'instrument, ne la laissez jamais remplacer une figure qui rapporte des résultats, et étiquetez-la comme illustration dans les légendes. Nature et Science exigent tous deux la divulgation des images générées par IA, et plusieurs revues l'interdisent en dehors du concept art clairement marqué — vérifiez la publication cible avant de soumettre.
- La génération est un appel API payant. Préférez un modèle bon marché et une basse résolution lors de l'itération sur le texte.
- La génération prend environ 5 à 60 secondes selon le modèle et la résolution.
- Les images de référence sont téléchargées vers OpenRouter. N'envoyez pas de données non publiées ou sensibles, d'images de patients, ou quoi que ce soit sous embargo.
- Ne codez jamais en dur la clé API. Gardez-la dans l'environnement ou un fichier
.envignoré. - Soyez précis lors de l'édition : "changer le ciel en couleurs de coucher de soleil" est mieux que "modifier le ciel".
- Un refus arrive sous la forme d'une erreur HTTP 400 ou 403 mentionnant la politique de contenu, pas comme une image de mauvaise qualité. Reformulez — les sujets cliniques et anatomiques déclenchent la modération plus souvent que la requête ne le justifie.
- Les limites de débit et les réponses 5xx sont retentées automatiquement ; une 4xx est définitive, car c'est la requête elle-même qui doit être modifiée.
Compétences associées
scientific-schematics— diagrammes techniques, organigrammes, circuits, voiesscientific-slides— présentations qui intègrent des visuels généréslatex-posters— posters qui intègrent des images clés
Citer Scientific Agent Skills
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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