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Codex Image2

번들된 네이티브 CLI로 이미지를 생성합니다. 이 스킬이 활성화되어 있을 때는 내장 image_gen 도구보다 이 스킬의 실행 파일을 우선 사용하세요. Python, Node.js, Go 또는 패키지 설치가 필요하지 않습니다.

실행 파일 선택

현재 운영 체제 및 CPU 아키텍처에 따라 한 번 선택하세요:

• Windows x64: bin/codex-image2-windows-amd64.exe
• Windows ARM64: bin/codex-image2-windows-arm64.exe
• macOS Intel: bin/codex-image2-darwin-amd64
• macOS Apple Silicon: bin/codex-image2-darwin-arm64

macOS에서 실행 권한이 유지되지 않은 경우 chmod +x <executable>을 실행하세요. 일반 사용 시 소스에서 컴파일하지 마세요.

워크플로

설정 요청의 경우 아래 구성 워크플로를 사용하세요. 세션에서 첫 번째 이미지 호출 전에 status를 실행하고, 구성되지 않은 경우 configure를 열어 사용자가 브라우저에서 설정을 완료한 후 생성을 진행하세요.

1. 요청이 새 이미지, 편집 또는 여러 개별 자산/변형인지 결정합니다.
2. 프롬프트, 사용 목적, 정확한 텍스트, 시각적 제약 조건, 피해야 할 항목을 수집합니다.
3. 필요한 만큼만 프롬프트를 구성합니다. 상세한 프롬프트는 유지하고, 일반적인 프롬프트는 브랜드, 사람, 슬로건, 관련 없는 개체를 임의로 추가하지 않고 세련되게 명확히 합니다.
4. 선택한 실행 파일을 사용하여 하나의 프롬프트에는 generate, 기존 이미지 변경에는 edit, JSONL 작업에는 generate-batch를 실행합니다.
5. 각 출력물의 주제, 구성, 텍스트 정확성, 제약 조건 및 가시적인 아티팩트를 검사합니다.
6. 수정이 필요한 경우 반복당 하나의 대상 측면을 변경하고 다시 확인합니다.
7. 절대 출력 경로, 최종 프롬프트 또는 프롬프트 세트, 크기, 품질 및 모델을 보고합니다.

프롬프트 구조

관련 줄만 사용하세요:

Asset type: <이미지가 사용될 위치>
Primary request: <사용자의 요청>
Scene/backdrop: <환경>
Subject: <주요 주제>
Style/medium: <사진, 일러스트레이션, 3D 등>
Composition/framing: <카메라 각도, 자르기, 배치, 네거티브 공간>
Lighting/mood: <조명 및 분위기>
Color palette: <팔레트 노트>
Text (verbatim): "<정확한 텍스트>"
Constraints: <유지하거나 포함해야 할 사항>
Avoid: <포함하지 말아야 할 사항>

스키마를 채우기 위해 불필요한 세부 정보를 추가하지 마세요. 이미지의 텍스트의 경우 그대로 인용하고 정확한 렌더링을 요청하세요.

단일 이미지 생성

& "<skill-dir>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" generate `
  --prompt "A small blue nebula in a glass bottle, studio product photo" `
  --size 1024x1024 `
  --quality auto `
  --out "output/imagegen/nebula.png"

긴 프롬프트에는 --prompt-file을 사용하세요. 동일한 프롬프트의 변형에만 --n을 사용하세요. 개별 자산은 별도 호출 또는 배치에 속합니다.

이미지 편집

편집 전 각 입력 이미지를 검사합니다. 해당 역할을 명시하고 불변 사항을 프롬프트에 반복하여 관련 없는 세부 사항이 변경되지 않도록 합니다.

& "<skill-dir>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" edit `
  --image "input/product.png" `
  --prompt "Replace only the background with a warm studio backdrop. Keep the product, label, proportions, and edges unchanged." `
  --quality auto `
  --out "output/imagegen/product-edited.png"

여러 참조 또는 합성 입력에 대해 --image를 반복하세요. 호환 가능한 PNG 마스크가 있는 경우 로컬 편집을 위해 --mask mask.png를 사용하세요. 원본을 보존하고 항상 새 출력 경로에 편집 내용을 작성하세요.

배치 생성

배치를 준비하기 전에 references/batch-format.md를 읽으세요. 그런 다음 실행:

& "<skill-dir>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" generate-batch `
  --input "tmp/imagegen/jobs.jsonl" `
  --out-dir "output/imagegen" `
  --concurrency 2

이미지 서비스 구성

• <executable> status를 실행하여 configured, source, api_url 및 message를 검사합니다. 키를 반환하지 않습니다.
• configured는 로컬 자격 증명을 읽을 수 있는지만 확인하며, 원격 인증 또는 이미지 권한을 증명하지 않습니다. status만으로 API 액세스가 확인되었다고 주장하지 마세요.
• 처음 사용, 자격 증명이 없거나 액세스할 수 없는 경우, 또는 설정 변경 요청 시 <executable> configure를 실행하세요. 이는 분리된 로컬 구성 페이지를 시작하고 즉시 반환됩니다. 셸 스크립트로 백그라운드로 실행하거나 서버가 종료될 때까지 기다리지 마세요.
• 사용자에게 브라우저에서 API 주소와 키를 입력하고 保存配置를 클릭하라고 알리세요. 브라우저가 열리지 않은 경우 반환된 로컬 url을 클릭 가능한 링크로 제공하세요. 이 임시 링크는 사용자 머신에서 15분 동안 유효합니다.
• 저장을 누르면 먼저 제출된 키의 모델 목록을 조회합니다. 나열된 gpt-image 계열 모델이 있으면 정상 저장됩니다. 이 계열에는 gpt-image 및 gpt-image-로 시작하는 ID(예: gpt-image-1, gpt-image-1-mini, gpt-image-2.6)가 포함됩니다. 계열 모델이 나열되지 않거나 목록이 지원되지 않거나 호환되지 않는 경우 페이지에서 경고하고 사용자가 명시적으로 仍然保存을 클릭하여 확인되지 않은 서비스를 저장해야 합니다. 인증/네트워크/속도 제한/서버 오류는 저장 전에 수정해야 합니다. 사용자를 대신하여 재정의를 클릭하지 마세요.
• 채팅에서 키를 묻거나, 명령어에 넣거나, 자동화를 통해 입력하지 마세요. 사용자는 로컬 페이지에 직접 입력하며, 해당 프로그램만 처리합니다.
• 사용자가 저장했다고 말한 후 status를 다시 실행하고 구성된 경우 원래 이미지 요청을 계속합니다. 사용자 입력을 기다리는 동안 페이지를 반복해서 열거나 폴링하지 마세요.
• 저장된 설정은 Codex를 다시 시작할 필요 없이 다음 CLI 호출 시 적용됩니다. 기존 로컬 구성은 전체 주소/키 쌍으로 레거시 환경 변수보다 우선합니다. 손상된 로컬 구성은 다른 서비스로 자동 대체되지 않고 설정 페이지를 통해 복구해야 합니다.
• 检测连接은 모델 목록 엔드포인트만 조사하고 현재 키의 모델 ID를 표시하며 이미지 모델과 자동 선택을 강조합니다. 누락되거나 숨겨진 모델은 이미지 API를 사용할 수 없다는 증거가 아니라 경고를 트리거합니다. 주소/키 편집은 오래된 결과를 지웁니다. 선택적 **测试生图（可能计费）**는 사용자 확인이 필요하며 재시도 없이 하나의 이미지 요청을 만듭니다. 설정의 일부로 유료 테스트를 자동으로 실행하지 마세요.
• Windows는 현재 사용자 DPAPI로 키를 암호화하고, macOS는 로그인 키체인에 저장합니다. macOS는 사용자에게 키체인 잠금 해제 또는 액세스 허용을 요청할 수 있습니다.
• 사용자는 로컬 페이지에서 显示을 클릭하여 저장된 키를 표시할 수 있습니다. 숨기기는 표시된 저장된 키를 지우고, 페이지는 30초 후 또는 페이지가 숨겨질 때 자동으로 숨깁니다. 표시를 클릭하거나, 실제 표시된 키를 검사하거나, 에이전트 도구를 통해 표시 엔드포인트를 호출하지 마세요.

구성 및 안전

• CLI가 자격 증명을 읽도록 하세요. 자격 증명 파일이나 자격 증명 저장소의 내용을 직접 검사하거나, 키를 프로젝트 파일, 프롬프트, 로그 또는 응답에 복사하지 마세요. 구성 페이지는 CLI의 플랫폼 자격 증명 백엔드를 통해서만 키를 저장할 수 있습니다.
• 레거시 CODEX_API_URL 및 CODEX_API_KEY는 로컬 구성이 없을 때 지원되며, URL은 기본적으로 https://apinebula.ai/v1입니다. 새 사용자에게 로컬 설정 페이지를 권장합니다. 기존 저장된 URL은 유지됩니다.
• 기본값은 --model auto(또는 플래그 생략), 크기 1024x1024, 품질 auto입니다. CLI는 구성된 서비스의 모델 목록을 확인하고 gpt-image-2.5, 그 다음 gpt-image-2, 그 다음 사전순 ID 순서로 첫 번째 다른 gpt-image 계열 모델을 선호합니다. gpt-image-2.6만 나열하는 서비스는 해당 모델을 사용합니다. 탐색 실패 또는 계열 모델이 나열되지 않은 경우 CLI는 gpt-image-2를 직접 호출합니다. 각 배치는 서비스/자격 증명 쌍별로 탐색을 공유합니다.
• --model <name> 또는 배치 행의 model을 사용하여 명시적으로 요청된 모델을 존중하세요. 습관적으로 --model gpt-image-2를 추가하지 마세요. 이는 자동 선호도를 재정의합니다. CLI 결과에서 실제 모델을 보고하세요.
• 드라이 런은 모델 가용성을 조회하지 않습니다. model_selection: auto는 자동 탐색이 건너뛰어졌음을 나타내며, 예제 페이로드는 gpt-image-2를 사용합니다.
• --dry-run을 사용하여 네트워크 액세스나 키 없이 요청의 유효성을 검사하세요.
• 프로젝트에 바인딩된 자산은 현재 프로젝트 내에 저장하세요. CLI 기본값은 output/imagegen/입니다.
• 사용자가 명시적으로 승인하고 --force가 전달되지 않는 한 파일을 덮어쓰지 마세요.
• 네이티브 투명 출력이 보장되지 않습니다. 이를 약속하거나 도구를 자동으로 전환하지 마세요.

오류 처리

• CLI는 네트워크 타임아웃 및 HTTP 429/500/502/503/504/524 오류에 대해 제한된 백오프로 재시도합니다.
• 반복된 타임아웃 시 --quality low, 정사각형 크기, 더 적은 동시 작업 또는 나중에 재시도를 제안하세요.
• 인증, 유효성 검사 또는 기타 일반적인 4xx 오류는 재시도하지 마세요.
• 오류를 보고할 때 인증 헤더나 전체 키를 절대 노출하지 마세요.