API hapus objek: singkirkan objek dari foto dengan GPT Image 2

Satu perintah teks per objek sudah cukup bagi endpoint edit GPT-Image 2. Dalam tiga percobaan pada 28 Oktober 2026, kami menghapus seorang perempuan bersama anjingnya, sebuah tempat sampah biru, dan sebuah layang-layang merah dari satu foto taman, masing-masing satu kalimat. Setiap bagian kosong menyatu dengan sekitarnya, dan bangku, pepohonan, serta garis cakrawala tetap di tempatnya.

Permintaan mengirim satu prompt dan satu gambar sumber lalu mengembalikan foto baru yang utuh. Di bawah ini kode Python yang kami jalankan, tiga hasil ukuran penuh, dan pemeriksaan yang menangkap isian yang sebaiknya diulang.

Apa yang dilakukan penghapusan lewat perintah

Anda mengirim satu foto dan satu kalimat. Kalimat itu menyebut objeknya, menyebut apa yang harus mengisi tempatnya, dan mendaftar apa yang harus tetap ada. Model menggambar ulang area tersebut dan mengembalikan gambar baru secara utuh, jadi tidak ada langkah penggabungan terpisah.

Permintaannya adalah tugas media yang sama dengan edit lain di OmniaKey: model gpt-image-2, type image, operation edit, foto sumber di kolom input image sebagai Base64, dan kalimatnya di input prompt. Di parameters, size ditulis sebagai WIDTHxHEIGHT dan quality bisa low, medium, high, atau auto; n harus 1. Kedua operasi tercantum di halaman model.

Kendalinya ada di kata-kata. "Layang-layang merah kecil di langit" adalah pekerjaan yang berbeda dari "benda merah itu", dan isian seperti "rumput dan batu paving" menentukan apa yang menempati ruang setelahnya. Urutan kalimat dibahas di panduan prompt GPT Image 2, dan panduan alternatif FLUX Kontext memakai jenis perintah yang sama pada GPT Image 2.

Permintaan

Satu file Python mengerjakan semuanya: mengodekan foto, membuat tugas, menanyakan status sampai selesai, lalu mengunduh PNG.

import base64
import json
import os
import time
import urllib.request
import uuid

API = "https://api.omniakey.com/v1/media/tasks"
KEY = os.environ["OMNIAKEY_API_KEY"]


def request(method, url, body=None, extra_headers=None):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {KEY}", "User-Agent": "omniakey-example/1"}
    data = None
    if body is not None:
        headers["Content-Type"] = "application/json"
        data = json.dumps(body).encode()
    headers.update(extra_headers or {})
    req = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers, method=method)
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
        return json.load(resp)


def edit_image(source_path, prompt, out_path, size="1024x1536", quality="medium"):
    with open(source_path, "rb") as f:
        image = base64.b64encode(f.read()).decode()
    body = {
        "model": "gpt-image-2",
        "type": "image",
        "operation": "edit",
        "input": {"prompt": prompt, "image": {"data": image, "mime_type": "image/jpeg"}},
        "parameters": {"size": size, "quality": quality},
    }
    task = request("POST", API, body, {"Idempotency-Key": str(uuid.uuid4())})["id"]
    for _ in range(150):
        time.sleep(4)
        state = request("GET", f"{API}/{task}")
        if state["status"] not in ("queued", "processing"):
            break
    if state["status"] != "succeeded":
        raise RuntimeError(state.get("error") or state["status"])
    asset_url = state["assets"][0]["url"]  # signed link: valid for about an hour, so download now
    req = urllib.request.Request(asset_url, headers={"User-Agent": "omniakey-example/1"})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp, open(out_path, "wb") as f:
        f.write(resp.read())
    return task
if __name__ == "__main__":
    task = edit_image(
        "park-base.jpg",
        "Remove the blue trash bin completely. Fill its spot with grass and paving stones so it matches the surroundings. Keep everything else exactly the same. Photorealistic, no text, no logos.",
        "park-no-bin.png",
        size="1536x1024",
    )
    print("task", task)

Fungsinya kami cek pada 28 Oktober 2026 dengan prompt lain, yaitu jas hujan kuning, pada JPEG 1024 piksel dari model dasar, dan hasilnya PNG 1024x1536.

• Permintaan pembuatan mengembalikan HTTP 202 dan sebuah id tugas (dokumentasi gambar OmniaKey, dicek pada 28 Oktober 2026). Tanyakan tugas itu sampai statusnya keluar dari queued atau processing; succeeded berarti asetnya siap, sedangkan tugas yang gagal membawa kode dan pesan galat serta tidak ditagih.
• URL aset yang ditandatangani berlaku sekitar satu jam, sementara filenya sendiri disimpan 24 jam. Unduh segera dengan GET biasa yang tidak mengirim API key.
• Base64 inline masuk ke batas 1 MiB per permintaan, jadi perkecil dulu foto dari ponsel.
• Kirim header User-Agent: pada 28 Oktober 2026 permintaan dengan User-Agent bawaan Python mengembalikan HTTP 403, dan header itu memperbaikinya.
• size ditulis eksplisit, jadi foto mendatar keluar di 1536x1024. GPT Image selalu mengembalikan PNG opak, jadi baca dimensi sebenarnya dari file yang diunduh.

Soal biaya, halaman harga OpenAI mencantumkan GPT Image 2 sebesar $8.00 per juta token input gambar dan $30.00 per juta token output gambar, dengan tarif batch setengahnya (dicek pada 28 Oktober 2026). Halaman itu tidak punya tabel per gambar; panduan pembuatan gambarnya punya kalkulator untuk satu gambar. Tarif OmniaKey saat ini ada di halaman harga.

Tiga penghapusan pada satu foto taman

Keempat gambar berasal dari satu bingkai dasar: jalan taman kota yang cerah, bangku kayu di tengah, tempat sampah logam biru di kiri, seorang perempuan berjalan dengan anjing cokelat kecil ke arah kamera, dan layang-layang merah kecil tinggi di langit yang bersih. Gambar dasar dan hasilnya dibuat pada 1536x1024, quality medium, dengan GPT Image 2 lewat OmniaKey pada 28 Oktober 2026; adegan dan orangnya sintetis. Kami mengirim satu kalimat per objek dan menjalankan masing-masing sekali.

Dibuat dengan GPT-Image 2 lewat API OmniaKey pada 28 Oktober 2026, ukuran 1536x1024, kualitas medium.

Kotak kedua kehilangan perempuan dan anjing, sementara jalan dan rumput menutup di belakang mereka, dan bangku, tempat sampah, pohon, layang-layang, serta garis cakrawala tetap ada. Kotak ketiga menghilangkan tempat sampah dan membangun ulang tempatnya dari rumput dan paving, dengan perempuan dan anjing masih di bingkai. Kotak keempat membersihkan layang-layang dari langit yang selebihnya sama.

Yang perlu diperiksa setelah setiap penghapusan

Baca setiap kotak dalam ukuran asli sebelum Anda merilis penghapusan.

• Tepi isian dan bagian lain bingkai. Rumput, paving, atau tekstur jalan yang baru selalu bertemu yang lama di suatu tempat, dan model menggambar ulang seluruh gambar, jadi bandingkan sambungan itu dan satu margin di sekitar objek dengan foto sumber; bagian yang lembut, berulang, atau kabur muncul paling dulu di situ.
• Semua yang menyentuh objek. Tali, bayangan, atau pantulan harus dibangun ulang bersamanya.
• Daftar yang harus tetap ada, satu per satu. Penghapusan 1 mempertahankan bangku, tempat sampah, pohon, layang-layang, dan langit; penghapusan 2 mempertahankan perempuan dan anjing. Sebut tiap butir, lalu cari butir itu di hasilnya.

Yang tidak kami uji

Masukan mask, adegan padat, dan objek yang sangat kecil tidak kami uji, jadi kalau foto Anda berisi kerumunan, deretan pagar, atau tali tipis seperti tali anjing, siapkan percobaan kedua dan baca tepi itu pada ukuran penuh.

Template perintah

Hapus [objek, dengan detail yang membedakannya] sepenuhnya. Isi tempatnya dengan [material] agar cocok dengan sekitarnya. Biarkan [hal yang harus tetap ada] persis sama. Fotorealistis, tanpa teks, tanpa logo.

• Objek, dengan detail yang membedakannya. "Layang-layang merah kecil di langit" lebih baik daripada "layang-layang", dan memberi tahu model layang-layang mana yang Anda maksud saat bingkai berisi beberapa.
• Isian, dalam bentuk material. "Rumput dan batu paving" memberi model sesuatu untuk disejajarkan dengan sekitarnya; "hapus saja" menyerahkan pilihan itu ke model.
• Daftar yang harus tetap ada. Sebut yang harus bertahan: bangku, tempat sampah biru, pohon, layang-layang, langit.
• Ekor gaya. "Fotorealistis, tanpa teks, tanpa logo" menjaga foto tetap terlihat seperti foto.

Untuk mengganti pakaian pada seseorang, pola yang sama berlaku dengan pakaian disebut sebagai objek yang berubah; panduan virtual try-on membahas kasus itu.

Pertanyaan umum

Bisakah saya menghapus orang dari foto lewat API?

Bisa, dengan memeriksa hasilnya. Pada penghapusan 1, perempuan dan anjingnya keluar dari bingkai dalam satu langkah, dan jalan serta rumput dibangun ulang di belakang mereka.

Apakah endpoint menerima mask?

Dokumentasi OmniaKey menjelaskan satu gambar sumber dan satu prompt (dicek pada 28 Oktober 2026). Kolom mask tidak dijelaskan, dan mask belum diuji. Anda menyebut objek dan posisinya dengan kata-kata, bukan melukis area.

Berapa lama tautan hasil berlaku?

Tautan bertanda tangan berlaku sekitar satu jam (dokumentasi OmniaKey, dicek pada 28 Oktober 2026), sedangkan filenya disimpan 24 jam. Unduh begitu tugasnya succeeded.

Ukuran apa yang sebaiknya saya minta?

Tulis size sebagai WIDTHxHEIGHT yang eksplisit, misalnya 1536x1024 untuk foto mendatar, lalu baca dimensi sebenarnya dari PNG yang diunduh. GPT Image selalu mengembalikan file opak, jadi rencanakan pemotongan setelah unduhan.

Bisakah satu perintah menghapus dua objek?

Pada penghapusan 1, satu kalimat menghapus seorang perempuan dan anjingnya sekaligus. Pasangan lain belum diuji.

Mulai dari halaman model GPT-Image 2 untuk parameternya, dan cek tarif saat ini sebelum merencanakan penghapusan berikutnya.