Guide de prompts GPT Image et ChatGPT Images

Pour rédiger un prompt GPT Image contrôlable, indiquez l'usage prévu, décrivez le sujet et la scène, fixez les contraintes à inclure et à éviter, mettez entre guillemets tout texte littéral qui doit apparaître, puis choisissez l'interface adaptée à la tâche. Traitez le premier rendu comme un brouillon à comparer à ce brief.

D'après la documentation officielle consultée pour ce guide, gpt-image-2 est le modèle GPT Image recommandé par OpenAI pour tout nouveau travail de génération et d'édition via l'API. Dans ChatGPT, l'expérience produit s'appelle ChatGPT Images (Images 2.0). Ces noms sont liés, mais pas interchangeables : les contrôles de l'interface produit ne sont pas les mêmes que les paramètres de l'Image API ou les options de l'outil Responses API.

Le guide de génération d'images d'OpenAI liste encore des limitations pour les modèles GPT Image, notamment un placement ou une lisibilité du texte imparfaits, des difficultés de cohérence pour des personnages ou marques récurrents, et la mise en page précise. Ne traitez pas une bonne adhérence au prompt comme une garantie.

Cette page est spécifique aux workflows OpenAI. Pour le craft image portable (sujet, style, éclairage, composition, exclusions), voir le Guide prompt image IA. Pour la discipline d'itération au-delà des images, voir Comment écrire de meilleurs prompts IA.

Choisissez l'interface qui correspond à la tâche. Ne supposez jamais que ChatGPT Images, l'Image API et l'outil image de la Responses API partagent les mêmes réglages.

• ChatGPT Images (Images in ChatGPT) : créez ou éditez dans le chat ou le hub Images ; uploadez une référence ; utilisez l'éditeur de sélection ou décrivez les modifications en conversation ; choisissez le ratio d'aspect avec le sélecteur ou dans le prompt. Le Help Center indique que ChatGPT Images peut suivre des instructions pour rendre un arrière-plan transparent. Les surlignages de sélection ne sont pas toujours précis, et les éditions peuvent déborder de la zone sélectionnée. « Images with thinking » est un libellé de fonctionnalité lié au plan ChatGPT (Plus, Pro et Business selon l'aide) ; traitez-le comme un nom de mode produit, pas comme une raison de demander une chaîne de pensée cachée.
• Image API (/v1/images/generations, /v1/images/edits) : choisissez directement un modèle GPT Image tel que gpt-image-2 ; idéal quand vous avez besoin d'une seule génération ou édition à partir d'un prompt, avec des options explicites de size, quality, format et modération. Voir la fiche modèle gpt-image-2.
• Responses API + outil image_generation (image generation tool) : choisissez un modèle texte principal pris en charge ; l'outil utilise un modèle GPT Image en arrière-plan. Préférez cette voie pour l'édition conversationnelle multi-tours, les File IDs, l'option action (auto, generate ou edit), et le streaming de partiels. Les ID de modèles GPT Image ne sont pas valides comme champ model de Responses. L'outil peut exposer un revised_prompt ; comparez l'image à votre demande écrite, pas seulement à une réécriture cachée.

Les développeurs peuvent devoir terminer la Organization Verification dans la console développeur avant d'utiliser les modèles GPT Image, y compris gpt-image-2. Les anciens ID GPT Image comme gpt-image-1.5, gpt-image-1-mini et chatgpt-image-latest sont sur un chemin de dépréciation documenté vers gpt-image-2 ; revérifiez la page des deprecations le jour où vous déployez. L'accès historique à DALL·E dans ChatGPT reste disponible via le DALL·E GPT selon l'aide ; ce n'est pas la cible principale de ce guide.

Ce guide utilise SCQIVE : Sujet et scène (Subject & scene), Contraintes (Constraints), Qualité et canvas (Quality & canvas), Inputs, Vérification (Verification) et Intention d'édition (Edit intent). C'est une checklist pratique créée pour GetBetterPrompts pour les workflows image OpenAI, pas une norme du secteur. Des idées proches figurent dans le cookbook de prompting GPT Image d'OpenAI (structure, contraintes, itération) et dans les contrôles de sortie API comme size, quality et format.

Usage prévu: [pub / maquette UI / affiche / photo / icône]
Sujet et scène: […]
Contraintes: [doit inclure / doit éviter]
Canvas: [ratio ou taille] | Qualité: [low/medium/high/auto ou défaut ChatGPT]
Inputs: [Image 1 = …; Image 2 = …; mask = …]
Texte exact (le cas échéant): "[…]"; typographie/emplacement: […]
Intention d'édition (si révision): Ne changer que [X]. Garder [identité, pose, éclairage, mise en page, …]
Vérification: Comparer à la demande; noter les écarts; prochain changement unique: […]

Ignorez les parties vides. Utilisez Vérification pour des contrôles visibles par rapport à votre brief. Ne demandez pas au modèle de révéler une chaîne de pensée privée ou un raisonnement caché pour prouver qu'une image est correcte.

Avant les contrôles propres à OpenAI, couvrez les bases dont tout modèle image a besoin : sujet, décor, style ou medium, ambiance d'éclairage, cadrage et exclusions. Nommez un sujet principal, un décor, un medium visuel, et ce qui ne doit pas apparaître. Le langage caméra (optique, cadrage) est un indice d'apparence, pas un simulateur de physique.

Cette section reste volontairement courte. Pour approfondir la composition, les catalogues d'éclairage, l'empilement de styles et la direction couleur, utilisez le Guide prompt image IA. Le reste de cette page se concentre sur ChatGPT Images versus les workflows API, les références, les masks, les éditions multi-tours et les contrôles de sortie.

Le cookbook d'OpenAI recommande une structure cohérente : scène, puis sujet, puis détails, puis contraintes, et indiquer l'usage prévu. Des segments libellés sont plus faciles à déboguer qu'un long paragraphe sans respiration.

Faible :

Make a cool coffee shop.

Amélioré :

Create a photorealistic lifestyle photo for a cafe homepage hero. Scene: rainy afternoon, foggy street window, warm interior lamps vs cool blue-gray exterior. Main subject: empty window-side table with one ceramic cup and a closed paperback. Composition: wide landscape, subject left third, negative space right for headline overlay. Style/lighting: candid 35mm look, soft window light, natural imperfections. Constraints: no people, no logos, no readable brand names, no watermark, no extra text.

Pourquoi c'est plus contrôlable : l'usage prévu, le sujet, la composition, l'éclairage et les exclusions remplacent une vibe esthétique ouverte.

Pour le photoréalisme, incluez « photorealistic » et demandez de vraies textures quand vous les voulez. Traitez les chiffres caméra exacts comme un guide d'apparence. Générez au ratio ou à la taille de publication quand vous le pouvez, plutôt que de recadrer un cadre inadapté ensuite.

Mettez les mots requis entre guillemets, précisez la typographie et l'emplacement, épellez soigneusement les noms de marque délicats, et interdisez les labels superflus. Pour du texte dense via l'API, montez quality à medium ou high. Les Limitations officielles indiquent encore que le placement et la clarté du texte peuvent échouer : vérifiez donc le lettrage visuellement.

Faible :

Poster that says summer sale.

Amélioré :

Create a print-ready portrait poster for a retail promo. Exact text: "SUMMER SALE" in bold white sans-serif, centered in the upper third. Secondary text: "Up to 40% off" smaller, directly under the headline. Constraints: no other text anywhere; no logos; high contrast on a deep teal background; leave lower third mostly empty for a product photo later. Quality: medium or high if using the API.

Pourquoi c'est plus contrôlable : des chaînes entre guillemets, l'emplacement, la hiérarchie et l'interdiction des légendes inventées rendent les échecs diagnostiquables. Attendez-vous encore à des erreurs de texte occasionnelles, puis régénérez ou éditez si besoin.

Indiquez ce qu'il faut changer et ce qui doit rester identique. Le schéma du cookbook est : ne changer que X ; garder l'identité, la pose, l'éclairage, les couleurs, l'arrière-plan et la composition. Un seul changement par suivi rend les échecs diagnostiquables. Une dérive résiduelle peut encore survenir ; ne promettez pas un verrouillage de visage ni une dérive d'identité quasi nulle.

Faible :

Make it better.

Amélioré :

Change only the cup: replace it with a matte black tumbler. Keep everything else exactly the same: cafe interior, window rain, book, camera angle, color grade, and empty right-side negative space. Do not add people, logos, or text.

Pourquoi c'est plus contrôlable : un seul changement plus une liste de préservation explicite rend les écarts faciles à repérer et à corriger.

Dans ChatGPT Images, vous pouvez sélectionner une région ou décrire l'édition en conversation. Le Help Center avertit que les surlignages ne sont pas toujours précis et que les éditions peuvent déborder hors de la sélection : nommez donc aussi la région en texte.

Indexez chaque entrée et dites ce qu'il faut emprunter versus ce qu'il faut remplacer. Le guide de génération d'images d'OpenAI montre le compositing avec plusieurs images de référence (l'exemple documenté en utilise quatre). Dites « Image 1… », « Image 2… » et séparez l'identité (garder ce label ou cette forme produit) de l'emprunt de style (reprendre seulement le matériau ou l'éclairage).

Faible :

Use these images.

Amélioré :

Image 1: product bottle (keep label text and bottle shape). Image 2: marble countertop style reference (borrow material and lighting only). Create a square product photo of the Image 1 bottle standing on a surface matching Image 2’s material. Constraints: do not redesign the label; no extra products; no watermark.

Pourquoi c'est plus contrôlable : des rôles indexés empêchent le modèle d'inventer quelle photo est le produit et laquelle n'est qu'un indice de texture.

Pour gpt-image-2, omettez input_fidelity ; l'API traite les entrées en haute fidélité et cela peut coûter plus de tokens d'entrée. Revérifiez le guide actuel si vous utilisez d'anciens modèles GPT Image qui exposent encore ce paramètre.

Sur l'Image API et les flux d'outil pris en charge, fournissez un mask pour indiquer la région à remplacer, plus un prompt qui décrit le nouveau contenu. Exigences officielles du mask : l'image et le mask doivent partager le même format et la même taille, rester sous 50 Mo, et le mask doit inclure un canal alpha.

Si vous fournissez plusieurs images, le mask s'applique à la première. Le masking avec GPT Image est guidé par le prompt ; n'attendez pas un inpainting chirurgical parfait à chaque fois.

Prompt orienté mask amélioré :

Using the provided mask on Image 1, change only the lounge pool water to include one pink flamingo float. Keep architecture, furniture, lighting, and camera angle identical. Do not alter unmasked areas.

Pourquoi c'est plus contrôlable : le mask resserre la région tandis que la liste de préservation et la ligne « change only » limitent le débordement. Vérifiez quand même les bords visuellement.

Dans ChatGPT Images, affinez avec des suivis naturels : une variable par tour. Sur la Responses API, continuez avec previous_response_id ou en référencant l'id d'un image_generation_call antérieur, et réglez éventuellement action sur edit quand une image est déjà en contexte. Forcer edit sans image en contexte provoque une erreur ; laissez action à auto quand le modèle doit décider.

Tour 1 : utilisez le prompt café hero amélioré ci-dessus.

Tour 2 :

Change only the lighting: warmer interior lamps, keep framing, props, and empty right third identical. No new objects.

Tour 3 (si besoin) :

Remove the faint reflection on the window glass only. Keep everything else the same.

Pourquoi c'est plus contrôlable : une variable par tour évite les mega-prompts surchargés et les empilements de styles contradictoires.

Sur l'API avec gpt-image-2, les options de qualité sont low, medium, high et auto. Commencez par low pour les brouillons quand le coût ou la latence compte ; montez pour du texte dense ou des assets finaux. Le format de sortie par défaut est png ; jpeg et webp sont aussi disponibles avec des options de compression.

Les tailles flexibles sont contraintes, pas illimitées. D'après le guide de génération d'images actuel : longueur max d'un côté ≤ 3840px ; les deux côtés multiples de 16px ; ratio grand côté / petit côté ≤ 3:1 ; total de pixels entre 655,360 et 8,294,400. Les sorties au-dessus d'environ 2560×1440 (3,686,400 pixels) sont traitées comme expérimentales.

Exemples pratiques : 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, et les tailles plus grandes listées dans la doc. Revérifiez le guide en ligne le jour où vous déployez ; ne supposez pas « n'importe quelle résolution ».

La transparence dépend de l'interface. L'aide ChatGPT Images indique que le produit peut suivre des instructions pour rendre un arrière-plan transparent. Séparément, gpt-image-2 ne prend pas en charge background: "transparent" dans l'API ni dans l'outil Responses ; ces requêtes échouent.

Ne copiez pas un prompt de transparence ChatGPT dans l'API gpt-image-2 en attendant le même comportement de paramètre. Si vous avez besoin de transparence API, revérifiez si un autre modèle GPT Image la prend encore en charge ce jour-là, ou composez hors ligne.

Exemple d'arrière-plan transparent ChatGPT Images (produit) :

Create a single ceramic mug on a transparent background, centered, soft contact shadow only if needed for grounding. No table, no room, no extra objects, no text, no watermark.

Pourquoi c'est plus contrôlable sur ChatGPT : cela correspond à un comportement produit documenté dans l'aide, avec un seul sujet et des exclusions strictes. Ce n'est pas une recette de paramètre API background pour gpt-image-2.

La modération sur l'API prend en charge auto (défaut) et low ; les requêtes bloquées demandent de changer le prompt ou les entrées, pas de réessayer à l'aveugle. Le prix dépend des tokens, de la qualité, de la taille et des images en entrée.

Consultez le pricing API actuel et le calculateur de génération d'images plutôt que de mémoriser des montants. Les tarifs et limites du produit ChatGPT suivent votre plan ChatGPT, pas les lignes de l'Image API.

• Composition faible : ajoutez cadrage, espace négatif et usage prévu ; régénérez au ratio de publication.
• Objets indésirables : ajoutez des exclusions explicites ; utilisez « change only / remove X » ; une passe objet à la fois.
• Texte incorrect : mettez les chaînes entre guillemets ; augmentez la qualité ; interdisez le texte superflu ; acceptez les Limitations officielles sur le texte et itérez.
• Dérive d'identité ou de référence : indexez les refs ; préservez visage, tenue ou label ; un changement par tour ; renvoyez la référence.
• Prompts surchargés : revenez à SCQIVE ; séparez les styles contradictoires sur plusieurs tours.
• Conflits de style : choisissez un medium ; retirez les adjectifs concurrents.
• Mauvaise région éditée : nommez la région ; resserrez la sélection ou le mask ; dites « do not alter surrounding objects ».
• Inadéquation de capacité : attendre les réglages du sélecteur ChatGPT dans l'Image API, attendre la transparence de gpt-image-2, ou utiliser un ID GPT Image comme model Responses. Alignez tâche → interface → fiche modèle actuelle.

Ne demandez pas une chaîne de pensée privée comme vérification. Comparez l'image à la demande écrite, puis changez une seule contrainte.

• L'usage prévu est indiqué (pub, UI, photo, affiche, icône…)
• Le sujet, le décor et le cadrage sont explicites
• Les contraintes couvrent le doit-inclure et le doit-éviter
• Le texte exact dans l'image est entre guillemets (ou « no text » / « aucun texte » est indiqué)
• Le ratio ou la taille correspond au crop de publication
• L'interface correspond à la tâche (ChatGPT vs Image API vs Responses)
• La capacité du modèle correspond à la tâche (surtout transparence, masks, multi-tours)
• Les références et masks sont indexés avec des rôles clairs
• Pour les éditions : change-only + liste de préservation prêts
• Le palier de qualité est choisi quand vous utilisez l'API (commencez bas pour les brouillons)
• Les limites sensibles au temps sont revérifiées sur la page officielle le même jour
• Plan de vérification : ce que vous comparerez visuellement, et le prochain changement unique
• Aucune demande de chaîne de pensée cachée

Un travail GPT Image contrôlable, c'est un brief de production clair, la bonne interface OpenAI, des limites honnêtes, et une itération visible. Gardez séparés l'UI ChatGPT Images, les paramètres de l'Image API et l'outil image Responses. Utilisez SCQIVE pour rester organisé, renvoyez au Guide prompt image IA pour le craft visuel approfondi, et vérifiez chaque rendu important par rapport à votre demande écrite.

Quand vous voulez de l'aide pour resserrer un brief image avant de générer, utilisez l'outil de prompts image gratuit.