Puedes usar GPT Image 2.5 en n8n con el nodo OpenAI si tu instalación ofrece el modelo y los ajustes que necesitas. Si no aparecen, o necesitas guardar la respuesta completa con el consumo, utiliza HTTP Request. En ambos casos, el objetivo es que el siguiente nodo reciba un archivo de imagen: una cadena Base64 en el JSON todavía no es un adjunto listo para enviar.
Los identificadores de la API son gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst. OpenAI presenta Flare como la opción orientada a rapidez y Sunburst como la opción centrada en precisión de edición; ambos generan y editan imágenes. No uses gpt-image-2.5 como sustituto de esos nombres. Ficha de Flare y ficha de Sunburst.
Esta guía se basa en documentación y código público consultados el 21 de septiembre de 2026. Las configuraciones son ejemplos documentados; no hemos ejecutado una generación de pago ni comprobado una instalación concreta de n8n.
Comprueba primero qué permite tu nodo OpenAI
Añade un nodo OpenAI, selecciona el recurso Image y la operación Generate an Image. Vincula tus credenciales y comprueba si el selector permite elegir el identificador completo de Flare o Sunburst. Si aparece, revisa también los campos de tamaño y calidad: que el modelo esté disponible no significa que todas las opciones de la API estén expuestas en esa versión del nodo.
La documentación de n8n aún incluye explicaciones de DALL-E y GPT Image 1, pero eso no demuestra que GPT Image 2.5 esté ausente. El código actual utiliza selección dinámica del modelo a partir de la versión 2.2 del nodo; esa cifra corresponde a su typeVersion, no a la versión de la aplicación n8n. Las versiones anteriores tienen una lista estática. Operaciones de imagen de n8n y implementación de Generate an Image.
En la implementación consultada, el nodo llama a /images/generations, reconoce los modelos GPT Image y transforma b64_json en una propiedad binaria llamada data. Si al ejecutar ves una imagen en la pestaña de datos binarios, puedes entregar ese campo binario al nodo que la suba o envíe. No vuelvas a decodificarlo con Convert to File.
| Necesidad | Qué comprobar en tu instalación |
|---|---|
| Generar y enviar una imagen | El modelo aparece y el nodo devuelve el archivo binario data |
| Fijar parámetros concretos de la API | El nodo expone esos parámetros y acepta sus valores |
| Registrar tokens consumidos | La salida conserva usage; el código consultado del nodo nativo lo descarta |
| Usar otro servicio compatible | Las credenciales, URL y esquema pertenecen a ese servicio; no basta con cambiar el modelo |
Existe una incidencia que describe el uso de Flare en n8n 2.38.6 con OpenAI typeVersion: 2.3, pero denuncia la pérdida del consumo de imágenes en Evaluations/Insights. Es una reproducción comunicada por un usuario, no una garantía para todas las instalaciones. Que el panel no muestre tokens no significa que la generación sea gratuita. Incidencia sobre el registro de uso.
Configurar HTTP Request con la API de OpenAI
Esta vía resulta útil cuando necesitas controlar el cuerpo enviado o conservar el JSON de respuesta. Para un primer flujo, utiliza un disparador manual y un único encargo. Después podrás sustituirlo por un formulario, una fila de una hoja de cálculo o la entrada que corresponda a tu automatización.
En HTTP Request, configura:
| Campo | Valor para este ejemplo |
|---|---|
| Method | POST |
| URL | https://api.openai.com/v1/images/generations |
| Authentication | Credencial OpenAI disponible o credencial de cabecera con Authorization: Bearer … |
| Send Body | Activado |
| Body Content Type | JSON |
| Response Format | JSON |
| Include Response Headers and Status | Desactivado para usar las rutas del ejemplo siguiente |
Guarda la clave en las credenciales de n8n. No la escribas como texto en el cuerpo ni la incluyas al compartir el flujo. La autenticación y los formatos de respuesta están documentados en HTTP Request.
Introduce este cuerpo JSON:
json{ "model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "Fotografía de una taza de cerámica azul sobre una mesa de madera clara, luz natural lateral, fondo limpio, sin texto.", "size": "1024x1024", "quality": "medium", "output_format": "png" }
Es una petición a Images API. No añadas el formato de herramientas de Responses ni un response_format: "url" copiado de una receta de DALL-E. La guía de OpenAI muestra la imagen generada en data[0].b64_json. Para probar Sunburst, cambia únicamente el identificador del modelo y mantén el mismo encargo y los ajustes si quieres hacer una comparación útil. Guía oficial de generación de imágenes.
Convertir Base64 en una imagen que pueda usar el siguiente nodo
Con el formato de respuesta anterior, HTTP Request devuelve el cuerpo JSON. Añade Edit Fields y crea un campo de texto llamado image_base64 con esta expresión:
text{{ $json.data[0].b64_json }}
Antes de continuar, comprueba que el campo contiene una cadena y que la API no ha devuelto un error. Si activaste Include Response Headers and Status, n8n coloca el cuerpo dentro de body; en ese caso, la expresión pasa a ser:
text{{ $json.body.data[0].b64_json }}
Conecta Convert to File y selecciona Move Base64 String to File. En Base64 Input Field escribe image_base64: el nombre del campo, sin pegar la cadena Base64 ni la expresión anterior. Usa taza.png como File Name e image/png como MIME Type. Confirma el nombre de la propiedad binaria de salida y utiliza ese mismo nombre en el nodo siguiente. Opciones de Convert to File.
La comprobación final tiene tres partes: la petición devuelve una imagen, el binario se puede abrir como PNG y el destino confirma que la ha recibido. Un estado verde en HTTP Request solo acredita el primer paso de ese recorrido. Si vas a subirla a un servicio de almacenamiento, verifica el archivo allí; si será un adjunto, verifica el campo binario que consume el nodo de envío.
Para registrar consumo, conserva el objeto usage de la respuesta original en una rama separada, antes de quedarte solo con image_base64. Guarda junto a él el modelo, tamaño, calidad y un identificador del encargo. No supongas que el nodo de conversión conservará todos los datos que necesitas para calcular costes.
Editar una imagen requiere otra petición
Para trabajar sobre una fotografía existente, utiliza /v1/images/edits. En HTTP Request, cambia el cuerpo a Form-Data, añade model y prompt como campos de texto y la imagen como un parámetro n8n Binary File. El nombre del parámetro debe coincidir con el esperado por la API; para una sola imagen, image. Input Data Field Name identifica la propiedad binaria de entrada de n8n, por ejemplo data; no es una ruta del disco ni el nombre del archivo.
Deja que n8n construya la cabecera multipart con su separador. Escribir manualmente Content-Type: multipart/form-data sin el boundary correcto puede romper la carga. Una máscara añade sus propias condiciones; empieza por una edición de una sola imagen antes de introducirla. Consulta el formato de edición de OpenAI y los parámetros binarios de HTTP Request.
Qué revisar cuando el flujo falla
| Síntoma | Comprobación que ayuda a localizarlo |
|---|---|
| El modelo no aparece | Versión del nodo, selector disponible y acceso de la cuenta; prueba HTTP Request si necesitas enviar el ID explícito |
| La respuesta existe, pero no hay archivo | Comprueba b64_json, la ruta con o sin body y el nombre image_base64 en Convert to File |
| El destino recibe texto o JSON | Selecciona la propiedad binaria en el nodo de destino |
| Error de autorización | Revisa que clave y URL pertenezcan al mismo servicio y que la cuenta tenga acceso |
| Error por un parámetro | Compara el cuerpo con Images API, no con ejemplos de DALL-E o Responses |
| La ejecución se interrumpe por tiempo | Revisa el tiempo configurado y el estado del proveedor antes de repetir la generación |
El timeout de HTTP Request se expresa en milisegundos y controla la espera hasta las cabeceras o el inicio del cuerpo, según su documentación. Aumentarlo no garantiza que cualquier generación termine. Tampoco conviene reintentar sin comprobar el resultado anterior: una segunda llamada puede generar otra imagen y otro cargo.
¿Puedo usar una API compatible en lugar de OpenAI?
Sí, si el servicio documenta el modelo, la autenticación y el mismo esquema que envías. Por ejemplo, la documentación de LaoZhang indica https://api2.laozhang.ai/v1 para su acceso a Flare y Sunburst facturado por tokens, con un token del grupo correspondiente. Ambas variantes -vip están suspendidas desde el 16 de septiembre de 2026; no reutilices una receta antigua que prometa un precio fijo con esos identificadores. La variante gpt-image-2.5-web es otra modalidad y no permite elegir Flare o Sunburst. Verifica los requisitos en la documentación vigente del proveedor.
¿La suscripción de ChatGPT paga estas llamadas?
No debe tratarse como la credencial ni el saldo de la API. Este flujo usa la cuenta y facturación asociadas al servicio API configurado. Para decidir entre modelos, la comparación de Flare y Sunburst explica qué tipo de tarea puede justificar evaluar ambos.
