Перейти к основному содержанию
Grok Imagine Image 2.0 — актуальная модель изображений xAI. Генерация по тексту и редактирование по референсам идут через OpenAI-совместимые эндпоинты Images, а один запрос может вернуть несколько изображений.

Что поддерживает grok-imagine-image-2.0

Публичные цены на 24 сентября 2026 года, проверены 14 октября 2026 года; см. раздел Модели и цены. Модель создана xAI, а цена за изображение фиксированная. xAI тарифицирует по разрешению и качеству: $0.06 за 1K medium или 2K low и $0.08 за 2K medium, плюс $0.01 за каждое входное изображение при редактировании (страница модели xAI, проверено 13 октября 2026 года). В LaoZhang API каждый из этих вариантов стоит $0.055, а за входные изображения при редактировании плата не взимается.
Кинематографичный маяк на рассвете с отражениями в океане, сгенерировано Grok Imagine Image 2.0

Результат примера генерации ниже: 2K, 16:9, medium. Промпт: A cinematic lighthouse at sunrise, detailed ocean reflections, no text

Параметры и ограничения

Для редактирования нужны загрузки файлов в стиле OpenAI, а не JSON-объекты изображений из документации xAI. Запросы с четырьмя или пятью референсами завершаются ошибкой, поэтому ограничение в три изображения проверяйте в клиенте и не повторяйте запрос, превысивший лимит.

Выбор модели Grok Imagine

Более ранняя модель grok-imagine-image-quality стоит $0.045 за изображение. Как и 2.0, она тарифицируется за каждое успешно возвращённое изображение.
  • grok-imagine-image: выведена из работы 30 октября 2026 года, вызовы теперь возвращают 503. Замените model на grok-imagine-image-2.0; aspect_ratio и правки с несколькими референсами работают так же. См. объявление о выводе из работы.
  • grok-imagine-image-quality: xAI объявила о выводе этой модели из работы с 2 ноября 2026 года; запросы к ней обслуживает grok-imagine-image-2.0 с качеством low (руководство xAI по миграции). На 3 ноября 2026 года модель ещё доступна в LaoZhang API по цене $0.045 за изображение. Для новых интеграций используйте 2.0 и задавайте quality явно.

Подготовка к вызову

1

Создайте и защитите API-ключ

В разделе Управление токенами создайте ключ в группе default и выберите Режим оплаты (计费模式) — «сначала по использованию» (按量优先, рекомендуется) или «оплата за вызов» (按次计费). Ключ с режимом «сначала по использованию» вызывает и модели с оплатой за вызов, и модели с оплатой по использованию; ключ с оплатой за вызов — только модели с оплатой за вызов.Храните ключ в переменной окружения на сервере, а не в коде браузера, публичном репозитории или логах.
2

Проверьте доступ к модели и цену

В разделе Модели и цены убедитесь, что ключу доступна grok-imagine-image-2.0, и посмотрите актуальную цену.
3

Подготовьте окружение

Задайте ключ и установите OpenAI Python SDK, который используется в примерах на Python:
4

Начните с одного изображения

Сначала используйте n=1. Сохраните результат, проверьте содержимое и размеры, а также запись в журнале вызовов, прежде чем увеличивать разрешение, число изображений или параллельность.

Генерация изображения

Этот запрос создаёт одно изображение 2K с соотношением 16:9 и качеством medium и записывает ответ в grok-generation.json:
Промпт здесь на английском: он совпадает с тем, по которому получены изображения на этой странице. Успешный ответ приходит с HTTP 200 и содержит один элемент в data:

Сохранение результата

Ссылка временная, поэтому скачайте изображение сразу. Сохраните скрипт как save_images.py. Он записывает на диск все изображения из ответа, будь то url или b64_json, и выбирает расширение файла по данным изображения:
save_images.py
Скрипт выведет строку вида Сохранено: grok-lighthouse-1.jpg. Откройте файл и проверьте объект, текст и композицию. Чтобы получить в ответе байты изображения вместо ссылки, задайте response_format равным b64_json; тот же скрипт обрабатывает оба варианта.

Генерация через Python SDK

OpenAI Python SDK не выводит все параметры изображений Grok как именованные, поэтому передавайте aspect_ratio, resolution и quality через extra_body. Этот пример запрашивает вывод в Base64 и сохраняет декодированное изображение:

Соотношение сторон, разрешение и качество

grok-imagine-image-2.0 принимает 15 фиксированных соотношений сторон: Не указывайте aspect_ratio, чтобы модель выбрала сама, или передайте значение, если раскладка должна быть предсказуемой.
  • resolution="1k" работает быстрее и подходит для черновиков, миниатюр и пакетов вариантов.
  • resolution="2k" даёт файлы крупнее и дольше отвечает; подходит для финальных ассетов и обрезки.
  • quality="low" отдаёт предпочтение скорости, quality="medium" — детализации.
  • Не отправляйте quality="high" и resolution="4k".
Ответы не сообщают, какой уровень качества использован. Задавайте quality равным low или medium явно, а не полагайтесь на auto, чтобы время ответа и качество вывода оставались предсказуемыми.

Редактирование по одному референсу

Для редактирования нужна загрузка файла. Положите в текущую папку локальный файл product-photo.png и выполните:
Редактирование по референсу заново создаёт сцену, а не выполняет попиксельный inpainting по маске. Проверьте объект, цвет, текст и композицию на сохранённом изображении.

Редактирование по двум или трём референсам

Повторите поле image[] для каждого референса. Этот запрос передаёт объект, сцену и стиль тремя отдельными файлами:
Порядок загрузки соответствует изображениям 1, 2 и 3 в промпте. Успешный запрос возвращает одно изображение; при aspect_ratio=3:2 ожидайте альбомный результат, например 1248×832. Пересчитайте файлы до отправки запроса: четвёртый референс приводит к ошибке всего запроса.

Редактирование через Python SDK

OpenAI SDK подходит для правок по одному изображению. Этот пример получает ссылку и сразу скачивает изображение:
Для нескольких референсов сначала используйте вариант с cURL выше, чтобы убедиться, как ваш HTTP-клиент сериализует повторяющиеся поля multipart.

Параметры

Цены и оплата

Тарификация считает изображения, которые запрос фактически вернул: LaoZhang API берёт одну цену за 1k и 2k и за low и medium. xAI тарифицирует по разрешению и качеству; сравнение приведено в примечании о цене в начале страницы. Перед большим пакетом проверьте консоль, а окончательным источником данных об оплате считайте записи в журнале вызовов.

Обработка ошибок

Допустимые запросы, получившие 429, сетевые ошибки или явно временные ошибки 5xx, повторяйте с экспоненциальной задержкой и джиттером. После таймаута на клиенте проверьте запись в журнале вызовов, прежде чем отправлять запрос снова, чтобы не сгенерировать и не оплатить одно изображение дважды.

Перед запуском в продакшен

  1. Сгенерируйте одно изображение 1k с low рабочим ключом.
  2. Сохраните результат и проверьте его реальный формат и размеры.
  3. Проверьте именно те значения разрешения, качества, соотношения сторон и n, которые планируете использовать.
  4. Для правок берите разные нечувствительные референсы и убедитесь, что каждый влияет на результат.
  5. Проверяйте в клиенте ограничение в три референса.
  6. Задайте таймаут не меньше 60 секунд для запросов 1k low и 120–180 секунд для medium или 2k.
  7. Прежде чем повышать параллельность, сверьте долю успешных запросов, время ответа, число изображений и записи в журнале вызовов.

Частые вопросы

Можно ли вызывать Grok Imagine без аккаунта xAI?

Да. Нужен только API-ключ LaoZhang API, аккаунт xAI не требуется. Генерация и редактирование идут через OpenAI-совместимые эндпоинты Images, тарификация — за каждое успешно возвращённое изображение.

Какой точный ID модели?

Используйте grok-imagine-image-2.0, вместе с конечным .0. Более ранняя grok-imagine-image выведена из работы 30 октября 2026 года; grok-imagine-image-quality — отдельная более ранняя модель; xAI объявила о её выводе из работы со 2 ноября, поэтому для новых интеграций используйте 2.0.

Влияют ли разрешение и качество на цену?

Нет: тарификация идёт за каждое успешно возвращённое изображение. 1k, 2k, low и medium сейчас стоят одинаково; примеры — в разделе «Цены и оплата». Время ответа зависит от уровня, поэтому планируйте таймауты: 14 октября 2026 года промпт из быстрого старта занял 16 с на 1K low и 71 с на 2K medium, а каждый вызов записан в журнале по $0.055.
Маяк на скалистом берегу на рассвете с отражением солнца в море, сгенерировано Grok Imagine Image 2.0 в 1K low

1K, low, 16:9: 16 с, $0.055

Маяк на скалистом берегу на рассвете с детализированными облаками и волнами, сгенерировано Grok Imagine Image 2.0 в 2K medium

2K, medium, 16:9: 71 с, $0.055

Запрос, вернувший ошибку не 200 и не вернувший изображение, не тарифицируется. Но таймаут на клиенте не равен сбою: сервер мог завершить генерацию и списать оплату, поэтому проверьте запись в журнале, прежде чем отправлять запрос снова. Записи в журнале вызовов — окончательный источник данных об оплате.

Можно ли править в JSON xAI или передать 4–5 референсов?

Нельзя ни то ни другое. Редактирование принимает только файлы в multipart, до трёх референсов, как показывает таблица в начале страницы. JSON-объекты изображений xAI возвращают HTTP 400. В документации xAI сказано, что images.edit() из OpenAI SDK не подходит для редактирования в Grok; это относится к собственному API xAI, который принимает только JSON. В LaoZhang API images.edit() работает для правок по одному изображению, как показано в разделе «Редактирование через Python SDK». Для нескольких референсов начните с формы image[] в cURL.

Какое соотношение сторон вернёт правка?

По данным xAI, правка без aspect_ratio следует соотношению сторон первого референса. Чтобы зафиксировать кадр, добавьте aspect_ratio в запрос на правку; пример с тремя референсами использует aspect_ratio=3:2 и возвращает изображение 1248×832.

Можно ли продолжить правку предыдущего результата?

Да. Скачайте предыдущий результат, загрузите его как image и опишите в промпте только изменение этого раунда, например: «Оставь всё как есть и добавь золотую рамку». Каждый раунд — новый запрос на правку, который тарифицируется по возвращённым изображениям.

Как хранить сгенерированные изображения?

Скачивайте результаты-ссылки в собственное хранилище сразу: xAI тоже называет возвращаемые URL временными. Используйте b64_json, если изображение должно прийти внутри ответа API.

Источники и связанные материалы