GPT Image CLI
gpt-image CLI를 사용하여 사용자가 요청한 이미지를 생성하고 로컬 경로를 반환하세요. Node.js 22+가 필요합니다. 기본 모델은 gpt-image-2.6-flare이며, 품질은 API의 auto로 설정됩니다. 사용자가 다른 설정을 선택하지 않는 한 이 기본값을 유지하세요.
CLI 및 구성 찾기
설치된 gpt-image 명령어가 있으면 사용하세요. 그렇지 않으면 npm을 사용하여 공개 저장소에서 직접 CLI를 실행하세요:
npx --yes --package=github:zsio/openai-image-cli#v1.0.0 gpt-image --help
이후 예제에서 gpt-image 대신 동일한 접두사를 사용하세요. 이 방법은 스킬이 별도의 CLI 설치 없이 머신에 설치된 경우에도 작동합니다. 체크아웃이나 머신별 경로가 필요하지 않습니다.
gpt-image config show로 구성을 확인하세요. OPENAI_API_KEY만 필수이며, 크기, 모델, 품질, 형식 및 출력 위치는 모두 기본값이 있습니다. CLI는 먼저 환경 변수를 읽고, 그 다음 ${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/gpt-image/.env에 있는 사용자 구성을 읽습니다. gpt-image config path는 확인된 경로를 출력합니다. 명시적으로 선택된 --config 또는 GPT_IMAGE_CONFIG를 존중하세요.
키가 구성되지 않은 경우, 필요하면 gpt-image config init를 실행하고 사용자에게 해당 로컬 파일에 OPENAI_API_KEY를 입력하라고 알리세요. 키를 소스 저장소나 스킬 파일 밖에 두세요. 채팅에 붙여넣거나, 출력하거나, 명령어 인수에 넣지 말라고 요청하지 마세요. config show를 사용하여 존재 여부를 확인하고, 설정 파일을 표시하지 마세요. 구성을 확인하기 위해 샘플 이미지를 생성하지 말고, 요청 미리보기에는 --dry-run을 사용하세요.
생성 또는 편집
새 이미지의 경우, 프롬프트를 단일 인수로 전달하세요. 길거나 여러 줄로 된 프롬프트의 경우 UTF-8 프롬프트 파일을 작성하고 --prompt-file을 사용하세요.
gpt-image generate "빨간 스카프를 두른 수채화 새끼 고양이" --name kitten --json
gpt-image generate --prompt-file ./prompt.txt --out-dir ./assets --name cover --json
편집 또는 참조 기반 생성을 위해서는 edit를 사용하고 여러 참조 이미지에 대해 --image를 반복하세요. 입력 순서가 중요합니다: 첫 번째 이미지는 마스크 또는 마크업 레이어의 기본 이미지입니다.
gpt-image edit "배경을 눈 덮인 산으로 바꾸세요. 사람의 얼굴과 옷은 그대로 유지하세요." \
--image ./portrait.png --name snowy-portrait --json
gpt-image edit "두 제품을 모두 하나의 흰 배경 제품 사진에 배치하세요." \
--image ./product-a.png --image ./product-b.jpg --name product-pair --json
gpt-image edit "투명 마스크 영역을 파란색 꽃병으로 교체하세요." \
--image ./room.png --mask ./mask.png --name blue-vase --json
투명 컷아웃 또는 스티커의 경우 --background transparent --format png를 사용하세요. 기존 투명 에셋을 편집하는 경우 요청에 포함되어 있으면 투명도를 유지하세요. --mask와 --markup은 PNG 파일을 사용하며 결합할 수 없습니다. 해당 크기는 첫 번째 이미지와 일치해야 합니다. 최대 16개의 참조 이미지를 지원하며, 로컬 PNG/JPEG/WebP, 이미지 URL 및 OpenAI 파일 ID를 포함합니다.
프롬프트는 사용자의 주제, 요청된 정확한 텍스트, 스타일 및 제약 조건을 유지해야 합니다. 편집의 경우 원하는 변경 사항과 유지할 세부 정보를 모두 명시하세요. 요청된 이미지 수, 모델 또는 품질을 묵시적으로 변경하지 마세요. 각 CLI 호출은 하나의 최종 이미지를 생성합니다. 재시도는 비활성화되어 있으므로, 실패를 검사하여 추가 과금 요청이 필요한지 결정하세요.
출력 및 유용한 옵션
- 기본 출력은 시스템 임시 디렉터리에 고유한
name-YYYYMMDD-HHmmss-SSS-suffix폴더입니다. 유용한 짧은 파일 이름을 위해--name을 사용하세요. - 정확한 파일 경로에는
--output FILE을, 대상 디렉터리에는--out-dir DIR --name NAME을 사용하세요. 이러한 옵션은 결합할 수 없습니다. 기존 출력 파일은 유지됩니다. --json을 사용하여image_path,metadata_path,prompt_path,request_id및 API 사용량을 읽으세요. 진행 상황은 stderr로 출력됩니다. 실제 저장된 이미지 경로를 반환하고, 유용한 경우 로컬 이미지 뷰어로 이미지를 미리 보여주세요.--size WIDTHxHEIGHT,--quality auto|low|medium|high|xhigh|max,--background auto|opaque|transparent,--format png|jpeg|webp|gif|svg는 API 설정에 매핑됩니다. 모델/프로젝트 지원이 계속 적용됩니다.- 사용자가 세부 시각 작업을 위한 브랜치를 선택할 때
--model gpt-image-2.6-sunburst를 사용하세요. 모델 선호도가 없는 일반 요청에는 Flare를 유지하세요. --stream --partial-images 1은 미리보기와 최종 이미지를 저장합니다. 완료된 이미지만이 최종 결과입니다.--params '{"complexity":"medium"}'또는--params @params.json은 추가 API 필드를 전달합니다.n은 1로 고정됩니다. 일반적이지 않은 옵션을 사용하기 전에gpt-image --help를 읽으세요.--timeout SECONDS는 전체 요청을 다룹니다. 시간 초과/취소 시 서비스가 이미 요청을 수락했을 수 있습니다. 자동으로 다시 제출하지 마세요.
CLI 및 API 세부 정보: https://github.com/zsio/openai-image-cli