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/images/edits

LiteLLM 提供影像編輯功能，對應到 OpenAI 的 /images/edits API 端點。現在支援單張與多張影像編輯。

功能支援備註
成本追蹤✅適用於所有支援的模型
記錄✅可跨所有整合運作
終端使用者追蹤✅
備援✅可在支援的模型之間運作
負載平衡✅可在支援的模型之間運作
支援的操作建立影像編輯支援單張與多張影像
支援的 LiteLLM SDK 版本1.63.8+Gemini 支援需要 1.79.3+
支援的 LiteLLM Proxy 版本1.71.1+Gemini 支援需要 1.79.3+
支援的 LLM 提供者OpenAI, Gemini (Google AI Studio), Vertex AI, OpenRouter, Stability AI, AWS Bedrock (Stability), Black Forest LabsGemini 支援新的 gemini-2.5-flash-image 系列。Vertex AI 同時支援 Gemini 與 Imagen 模型。OpenRouter 透過 chat completions 路由影像編輯。Stability AI 與 Bedrock Stability 支援各種影像編輯操作。Black Forest Labs 支援 FLUX Kontext 模型。

⚡️請參閱 models.litellm.ai 以查看所有支援的模型與提供者​

使用方式​

LiteLLM Python SDK​

基本影像編輯​

OpenAI Image Edit
import litellm

# Edit an image with a prompt
response = litellm.image_edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("original_image.png", "rb"),
    prompt="Add a red hat to the person in the image",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

print(response)

多張影像編輯​

OpenAI Multiple Images Edit
import litellm

# Edit multiple images with a prompt
response = litellm.image_edit(
    model="gpt-image-1",
    image=[
        open("image1.png", "rb"),
        open("image2.png", "rb"),
        open("image3.png", "rb")
    ],
    prompt="Apply vintage filter to all images",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

print(response)

含遮罩的影像編輯​

OpenAI Image Edit with Mask
import litellm

# Edit an image with a mask to specify the area to edit
response = litellm.image_edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("original_image.png", "rb"),
    mask=open("mask_image.png", "rb"),  # Transparent areas will be edited
    prompt="Replace the background with a beach scene",
    n=2,
    size="512x512",
    response_format="url"
)

print(response)

非同步影像編輯​

Async OpenAI Image Edit
import litellm
import asyncio

async def edit_image():
    response = await litellm.aimage_edit(
        model="gpt-image-1",
        image=open("original_image.png", "rb"),
        prompt="Make the image look like a painting",
        n=1,
        size="1024x1024",
        response_format="b64_json"
    )
    return response

# Run the async function
response = asyncio.run(edit_image())
print(response)

非同步多張影像編輯​

Async OpenAI Multiple Images Edit
import litellm
import asyncio

async def edit_multiple_images():
    response = await litellm.aimage_edit(
        model="gpt-image-1",
        image=[
            open("portrait1.png", "rb"),
            open("portrait2.png", "rb")
        ],
        prompt="Add professional lighting to the portraits",
        n=1,
        size="1024x1024",
        response_format="url"
    )
    return response

# Run the async function
response = asyncio.run(edit_multiple_images())
print(response)

含自訂參數的影像編輯​

OpenAI Image Edit with Custom Parameters
import litellm

# Edit image with additional parameters
response = litellm.image_edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("portrait.png", "rb"),
    prompt="Add sunglasses and a smile",
    n=3,
    size="1024x1024",
    response_format="url",
    user="user-123",
    timeout=60,
    extra_headers={"Custom-Header": "value"}
)

print(f"Generated {len(response.data)} image variations")
for i, image_data in enumerate(response.data):
    print(f"Image {i+1}: {image_data.url}")

搭配 OpenAI SDK 的 LiteLLM Proxy​

首先，將以下內容加入您的 litellm proxy config.yaml：

OpenAI Proxy Configuration
model_list:
  - model_name: gpt-image-1
    litellm_params:
      model: gpt-image-1
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

啟動 LiteLLM proxy server：

Start LiteLLM Proxy Server
litellm --config /path/to/config.yaml

# RUNNING on http://0.0.0.0:4000

透過 Proxy 進行基本影像編輯​

OpenAI Proxy Image Edit
from openai import OpenAI

# Initialize client with your proxy URL
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:4000",  # Your proxy URL
    api_key="your-api-key"             # Your proxy API key
)

# Edit an image
response = client.images.edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("original_image.png", "rb"),
    prompt="Add a red hat to the person in the image",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

print(response)

cURL 範例​

cURL Image Edit Request
curl -X POST "http://localhost:4000/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -F "model=gpt-image-1" \
  -F "image=@original_image.png" \
  -F "mask=@mask_image.png" \
  -F "prompt=Add a beautiful sunset in the background" \
  -F "n=1" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "response_format=url"

cURL 多張影像範例​

cURL Multiple Images Edit Request
curl -X POST "http://localhost:4000/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -F "model=gpt-image-1" \
  -F "image=@image1.png" \
  -F "image=@image2.png" \
  -F "image=@image3.png" \
  -F "prompt=Apply artistic filter to all images" \
  -F "n=1" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "response_format=url"

</TabItem>

<TabItem value="gemini" label="Gemini">

1. Add the Gemini image edit model to your `config.yaml`:
```yaml showLineNumbers title="Gemini Proxy Configuration"
model_list:
  - model_name: gemini-image-edit
    litellm_params:
      model: gemini/gemini-2.5-flash-image
      api_key: os.environ/GEMINI_API_KEY
  1. 啟動 LiteLLM proxy server：
Start LiteLLM Proxy Server
litellm --config /path/to/config.yaml
  1. 發送影像編輯請求（Gemini 回應僅限 base64）：
Gemini Proxy Image Edit
curl -X POST "http://0.0.0.0:4000/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR-LITELLM-KEY>" \
  -F "model=gemini-image-edit" \
  -F "image=@original_image.png" \
  -F "prompt=Add a warm golden-hour glow to the scene" \
  -F "size=1024x1024"

支援的影像編輯參數​

參數類型描述必填
imageFileTypes要編輯的影像。必須是有效的 PNG 檔案，小於 4MB，且為正方形。✅
promptstr所需影像編輯的文字描述。✅
modelstr用於影像編輯的模型選填（預設為 dall-e-2）
maskstr另一張影像，其完全透明的區域表示原始影像應被編輯的位置。必須是有效的 PNG 檔案，小於 4MB，且尺寸與 image 相同。選填
nint要產生的影像數量。必須介於 1 到 10 之間。選填（預設為 1）
sizestr生成影像的尺寸。必須為 256x256、512x512 或 1024x1024 之一。選填（預設為 1024x1024）
response_formatstr回傳生成影像的格式。必須為 url 或 b64_json 之一。選填（預設為 url）
userstr代表您的終端使用者的唯一識別碼。選填

回應格式​

回應遵循 OpenAI Images API 格式：

Image Edit Response Structure
{
    "created": 1677649800,
    "data": [
        {
            "url": "https://example.com/edited_image_1.png"
        },
        {
            "url": "https://example.com/edited_image_2.png"
        }
    ]
}

對於 b64_json 格式：

Base64 Response Structure
{
    "created": 1677649800,
    "data": [
        {
            "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
        }
    ]
}
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