# Генерация изображений в Claude Code: скрипт, MCP или SVG > Claude Code сам не рисует: схемы и обложки с текстом он рендерит кодом из SVG, а фото и иллюстрации создаёт внешняя модель, вызванная скриптом или MCP-сервером. - URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/claude-code-image-generation - Published: 2026-10-02 - Updated: 2026-10-02 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about) - Category: Claude Code - Tags: Claude Code, Генерация изображений, MCP, Claude Code Skills, OpenAI Images API, SVG --- Картинку в сессии Claude Code создаёт не сам Claude. Она появляется одним из двух способов: либо Claude пишет код (SVG, HTML, скрипт на Python) и запускает его рендер, либо скрипт или MCP-сервер обращается к внешней модели генерации — GPT Image, Nano Banana, FLUX. Первый способ подходит для схем, графиков и обложек с текстом и не требует ни ключа, ни оплаты. Второй нужен для фотографий и иллюстраций и почти всегда тарифицируется за каждый вызов. Отсюда и порядок действий: определите тип изображения, затем решите, готовы ли вы подключать платный API, и только после этого выбирайте между собственным скриптом в скилле и готовым MCP-сервером. ## Claude Code не рисует сам: два источника изображений в сессии Ни одна модель Claude и ни один тариф не выдают растровое изображение. В справке Anthropic это сформулировано прямо: [«Claude doesn't generate photos or illustrations the way image-generation tools do»](https://support.claude.com/en/articles/9002504-can-claude-produce-images), а в [документации по Vision](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/vision) Claude назван моделью, которая только понимает изображения и не может их генерировать, редактировать или изменять. Общий разбор того, что это означает для чат-приложений, есть в материале [«Может ли Claude генерировать изображения?»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/can-claude-generate-images). В терминале это ограничение обходится за счёт того, что Claude Code умеет запускать команды: - **Рендер кодом.** Claude пишет SVG, HTML или скрипт, запускает конвертер и получает PNG или WebP. Пиксели создаёт программа-рендерер по описанию, которое написал Claude. - **Внешняя модель.** Скрипт отправляет запрос в API изображений и сохраняет ответ в файл, либо то же самое делает инструмент MCP-сервера. Пиксели создаёт модель OpenAI, Google или другого поставщика, а Claude Code только формулирует запрос и раскладывает файлы. Собственного коннектора или скилла с моделью генерации у Anthropic нет. Коннекторы Adobe, Canva и Hugging Face в [каталоге](https://claude.com/connectors) сделаны партнёрами, а скиллы `canvas-design`, `algorithmic-art` и `slack-gif-creator` из репозитория [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills) рендерят изображение кодом и ни к какой модели генерации не обращаются. ## Как выбрать путь: схема — кодом, фото — моделью генерации Выбор определяют три условия: тип изображения, готовность платить за вызовы и то, работаете вы один или в общем репозитории. | Что нужно | Путь | Что потребуется | Чем платите | | --- | --- | --- | --- | | Схема, график, обложка с текстом, иконка из простых форм | SVG или HTML и рендер кодом | `rsvg-convert` или браузерный рендер, `cwebp` | Только токены Claude | | Фото или иллюстрация, один человек, нужен контроль над параметрами | Скрипт в скилле, вызов API изображений | Ключ OpenAI или Gemini с включённой оплатой | За каждый вызов по тарифу поставщика | | Фото или иллюстрация, хочется выбирать среди многих моделей | MCP-сервер fal.ai или Replicate | Аккаунт и ключ площадки | За каждый запуск модели | | Несколько пробных картинок без оплаты | MCP-сервер Hugging Face или Cloudflare Workers AI | Аккаунт; у обоих суточный лимит | Ничего в пределах лимита | | Изображения нужны всей команде в одном репозитории | Проектный скилл в `.claude/skills/` | Ключ у каждого в своём окружении | У каждого свой счёт | ![Схема выбора пути в Claude Code: схемы и обложки рендерятся кодом, фото и иллюстрации идут через скрипт в скилле или MCP-сервер](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/claude-code-image-generation/img/route-picker.webp) Если сомневаетесь между скриптом и MCP, смотрите на то, куда попадает файл. Скрипт пишет картинку туда, куда указано в аргументе `--out`, то есть сразу в проект. Изображение, которое вернул инструмент MCP, Claude Code сохраняет в каталог `tool-results` текущей сессии внутри `~/.claude/projects/`, и в проект его нужно копировать отдельной просьбой. ## Схемы и обложки с текстом: SVG, rsvg-convert и cwebp без API Для всего, что состоит из фигур, линий и надписей, модель генерации не нужна и даже вредна: текст на картинке будет точным только тогда, когда он набран шрифтом, а не нарисован. Попросите Claude Code написать SVG заданного размера и отрендерить его: ```bash rsvg-convert -w 2000 -h 1125 diagram.svg -o diagram.png cwebp -q 90 diagram.png -o diagram.webp ``` Так устроен процесс в блоге LaoZhang AI: с сентября 2026 года иллюстрации к статьям делаются в Claude Code без модели генерации. Claude пишет SVG вручную, `rsvg-convert` рендерит PNG точного размера (обложки 2400×1350, иллюстрации 2000×1125), `cwebp` переводит его в WebP. Восемнадцать файлов WebP для материала, вышедшего 2 октября 2026 года, заняли от 136 до 192 КБ каждый. В отдельном замере 1 октября написанный вручную SVG размером 911 байт превратился в PNG 1600×600 за 135 мс. Это наблюдение с одного сайта и одной машины, но оно показывает порядок величин: рендер занимает доли секунды и не стоит ничего сверх токенов на сам SVG. Граница у этого пути жёсткая. Новую фотографию или живописную иллюстрацию он не создаст. Обрезать, обесцветить, склеить и переконвертировать готовые файлы через Pillow или ImageMagick можно, сгенерировать содержимое — нет. ## Скрипт generate.py для OpenAI Images: 66 строк без зависимостей Для фото и иллюстраций самый прозрачный вариант — небольшой скрипт, который вызывает API изображений и сохраняет файл. По состоянию на 2 октября 2026 года актуальные графические модели OpenAI — `gpt-image-2.5-flare` (быстрая, для повседневных задач) и `gpt-image-2.5-sunburst` (точное редактирование), обе работают через `POST /v1/images/generations` ([руководство OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)). Ответ приходит в base64 в поле `data[0].b64_json`, поэтому декодировать и записывать файл должен сам скрипт. Скрипт ниже использует только стандартную библиотеку Python. Он читает ключ из `OPENAI_API_KEY` и нигде его не печатает, принимает только две модели из списка, отказывается перезаписывать существующий файл и выводит JSON с путём, размером и полем `usage` из ответа. ```python #!/usr/bin/env python3 """Generate one image with the OpenAI Images API and save it to disk. Standard library only. Reads the key from OPENAI_API_KEY; never prints it. """ import argparse import base64 import json import os import pathlib import sys import urllib.error import urllib.request MODELS = ("gpt-image-2.5-flare", "gpt-image-2.5-sunburst") def main() -> int: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--prompt", required=True) parser.add_argument("--out", required=True, help="output file, e.g. assets/hero.png") parser.add_argument("--model", default="gpt-image-2.5-flare", choices=MODELS) parser.add_argument("--size", default="1536x1024") parser.add_argument("--quality", default="low") args = parser.parse_args() key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") if not key: print("OPENAI_API_KEY is not set. Export it in the shell before starting claude.", file=sys.stderr) return 2 out = pathlib.Path(args.out) if out.exists(): print(f"{out} already exists. Choose another --out so nothing is overwritten.", file=sys.stderr) return 2 base = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1").rstrip("/") body = json.dumps({ "model": args.model, "prompt": args.prompt, "size": args.size, "quality": args.quality, }).encode() request = urllib.request.Request( f"{base}/images/generations", data=body, headers={"Authorization": f"Bearer {key}", "Content-Type": "application/json"}, ) try: with urllib.request.urlopen(request, timeout=300) as response: payload = json.load(response) except urllib.error.HTTPError as error: print(f"HTTP {error.code}: {error.read().decode(errors='replace')[:600]}", file=sys.stderr) return 1 except urllib.error.URLError as error: print(f"Request failed: {error.reason}", file=sys.stderr) return 1 out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_bytes(base64.b64decode(payload["data"][0]["b64_json"])) print(json.dumps({"saved": str(out), "bytes": out.stat().st_size, "usage": payload.get("usage")})) return 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main()) ``` Запуск выглядит так: ```bash python3 generate.py --prompt "isometric illustration of a server room, soft light" --out assets/hero.png ``` Объём проверки этого скрипта ограничен отказными сценариями, прогнанными 2 октября 2026 года на macOS с Python 3.12.1: | Условие | Что произошло | | --- | --- | | `OPENAI_API_KEY` не задан | Сообщение в stderr, код выхода 2, запрос в сеть не уходит | | Поддельный ключ | Запрос дошёл до api.openai.com, ответ `HTTP 401` с кодом `invalid_api_key`, код выхода 1, файл не создан | | `--model dall-e-3` (вне списка) | argparse отвечает `invalid choice` и перечисляет две допустимые модели | | Файл по пути `--out` уже существует | Сообщение в stderr, код выхода 2, запрос в сеть не уходит | Успешная генерация с настоящим ключом на этом скрипте не запускалась. Значит, не подтверждены содержимое поля `usage` в реальном ответе, итоговая стоимость, время ответа и то, примет ли конкретный аккаунт значения по умолчанию. Сами значения взяты из документации OpenAI: размер `1536x1024` входит в рекомендованные наряду с `1024x1024` и `1024x1536`, качество `low` — одно из значений `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`, `auto`. Таймаут в 300 секунд выставлен с запасом: по тому же руководству сложный запрос может обрабатываться до двух минут. Перед первым запуском учтите условие доступа: OpenAI предупреждает, что для моделей GPT Image может потребоваться [верификация организации](https://help.openai.com/en/articles/10910291-api-organization-verification). Для неё нужен государственный документ из поддерживаемой страны, и один человек может подтвердить только одну организацию. ## Скилл image: как Claude Code находит и запускает скрипт Чтобы не диктовать команду каждый раз, положите скрипт в скилл. Личный скилл живёт в `~/.claude/skills/image/`, проектный — в `.claude/skills/image/` внутри репозитория ([документация по скиллам](https://code.claude.com/docs/en/skills)). Структура минимальная: файл `SKILL.md` и каталог `scripts/` с `generate.py`. ```markdown --- name: image description: Generate a photo or illustration with the OpenAI Images API and save it into the project. Use when the user asks to generate, draw or create a raster picture. Not for diagrams or charts. allowed-tools: Bash(python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate.py *) --- Run exactly one command per image: python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate.py --prompt "PROMPT" --out PATH - Write the prompt in English and describe subject, style, lighting and framing. - Save under assets/ unless the user names another folder. Never reuse an existing file name. - Keep the default model and quality unless the user asks for something else. - After the script prints JSON, report the saved path and the usage field. Do not retry on HTTP errors; show the error instead. ``` Поле `description` решает, когда Claude сам подключит скилл: по нему он понимает, что просьба «сделай главную картинку для лендинга» относится сюда. Вручную скилл вызывается командой `/image`. Переменная `${CLAUDE_SKILL_DIR}` подставляется и в тексте скилла, и в правиле `allowed-tools`, так что правило совпадает с командой, которую Claude реально выполняет; сам приём взят из официального примера `allowed-tools: Bash(${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/render.sh *)`, а сочетание с `generate.py` — уже ваша сборка, которую стоит один раз проверить на запросе с несуществующим ключом. Новый или изменённый скилл подхватывается в текущей сессии. Исключение одно: если каталога `skills` верхнего уровня не было в момент старта сессии, выполните `/reload-skills`. Личные скиллы не попадают в Cowork и облачные сессии. С каких ещё скиллов имеет смысл начинать, разобрано в обзоре [лучших skills для Claude Code](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/claude-code-best-skills). Тот же каркас подходит для Gemini. По состоянию на 2 октября 2026 года рабочие идентификаторы — `gemini-3.1-flash-lite-image`, `gemini-3.1-flash-image` и `gemini-3-pro-image`, а `gemini-2.5-flash-image` отключается именно 2 октября ([список отключений](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)). Готовый скрипт, папка скилла и MCP-расширение от Google описаны в отдельном руководстве [«Nano Banana в Claude Code: подключение через скилл или MCP»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-claude-code). ## MCP-серверы Hugging Face, fal.ai и Replicate: команды подключения MCP-сервер удобен, когда не хочется писать скрипт или нужно перебирать модели. Все три команды ниже взяты из документации площадок без пробного запуска, поэтому что именно каждый сервер возвращает в Claude Code (само изображение или ссылку на него), зависит от сервера и выясняется при первом вызове. **Hugging Face.** В README официального сервера есть раздел для Claude Code ([hf-mcp-server](https://github.com/huggingface/hf-mcp-server)): ```bash claude mcp add hf-mcp-server -t http "https://huggingface.co/mcp?login" ``` В README адрес написан без кавычек; в zsh их лучше поставить из-за знака вопроса. После этого запустите `claude` и пройдите авторизацию. Генерация идёт через Spaces, которые вы добавляете на странице huggingface.co/settings/mcp; в примерах Hugging Face это Spaces с моделями FLUX и Qwen Image. Бесплатный объём здесь задаёт суточная квота GPU-времени ZeroGPU: 2 минуты без входа, 5 минут для бесплатного аккаунта, 40 минут для PRO ([документация ZeroGPU](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-zerogpu)). **fal.ai.** Размещённый сервер подключается одной командой ([документация fal](https://docs.fal.ai/model-apis/mcp)): ```bash claude mcp add --transport http fal-ai https://mcp.fal.ai/mcp --header "Authorization: Bearer YOUR_FAL_KEY" ``` Сам сервер бесплатный, оплачиваются запуски моделей. Среди инструментов есть `run_model` и `get_pricing`: попросите Claude вызвать второй до первого, чтобы увидеть цену запуска заранее. Проверьте подключение командой `/mcp`. **Replicate.** На странице [mcp.replicate.com](https://mcp.replicate.com/) приведена команда: ```bash claude mcp add replicate https://mcp.replicate.com/sse --transport sse --scope user ``` Затем авторизация через `/mcp`. Учтите, что эта команда использует транспорт SSE, который в документации Claude Code помечен как устаревший. Коннекторы из аккаунта claude.ai (в их числе Hugging Face) появляются в Claude Code только при входе через аккаунт claude.ai. При работе с `ANTHROPIC_API_KEY` их не будет, и останутся серверы, добавленные через `claude mcp add`. Два технических условия относятся ко всем графическим MCP-серверам ([раздел об изображениях в результатах инструментов](https://code.claude.com/docs/en/mcp)): - Сохранение исходных байтов в файл работает начиная с Claude Code v2.1.283. В более старых версиях Claude получает только встроенную копию, возможно уменьшенную. - На ответ с изображением действует лимит токенов вывода MCP: предупреждение на 10 000 токенов, порог по умолчанию 25 000. Для инструментов, возвращающих картинки, единственный способ поднять порог — переменная `MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS`. ## Сколько стоит одно изображение: тарифы OpenAI, Gemini и Cloudflare Каждый путь тарифицируется по-своему, и фиксированная цена за картинку есть не у всех. Данные ниже — по официальным страницам тарифов на 2 октября 2026 года. | Поставщик | Как считается | Цифры | Бесплатный объём | | --- | --- | --- | --- | | OpenAI, `gpt-image-2.5-flare` и `gpt-image-2.5-sunburst` | По токенам | Вывод изображения $30 за 1 млн токенов, ввод изображения $8, ввод текста $5 | Нет | | Gemini, `gemini-3.1-flash-image` | За изображение, по разрешению | $0,045 (0.5K), $0,067 (1K), $0,101 (2K), $0,151 (4K) | Нет: нужна включённая оплата | | Gemini, `gemini-3.1-flash-lite-image` | За изображение | $0,0336 (1K) | Нет | | Gemini, `gemini-3-pro-image` | За изображение | $0,134 (1K и 2K), $0,24 (4K) | Нет | | Cloudflare Workers AI, `@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell` | В нейронах | 4,80 нейрона за плитку 512×512 и 9,60 за шаг; сверх лимита $0,011 за 1 000 нейронов | 10 000 нейронов в сутки | | Hugging Face ZeroGPU | В минутах GPU | — | 5 минут в сутки на бесплатном аккаунте | Источники: [тарифы OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), [тарифы Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing), [тарифы Workers AI](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/platform/pricing/). ![Как считается цена изображения: OpenAI по токенам, Gemini за изображение по разрешению, Cloudflare Workers AI в нейронах с расчётом 57,6 нейрона и около 173 изображений в сутки](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/claude-code-image-generation/img/image-cost-by-provider.webp) **OpenAI.** Официальной цены за одно изображение нет, поэтому сумму считают из ответа: число выходных токенов из `usage` умножается на 30 и делится на 1 000 000. Скрипт выше печатает `usage` после каждого вызова именно для этого: сгенерируйте одну картинку с нужным размером и качеством, посчитайте по формуле и умножьте на планируемое количество. Подробный разбор оплаты по токенам — в материале [«GPT Image 2.5 Sunburst: цена API и бюджет генерации»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-image-2-5-api-pricing). На уровне Tier 1 действует ещё и ограничение скорости: 5 изображений в минуту. **Cloudflare.** Оценка по тарифной сетке: изображение 1024×1024 — это 4 плитки 512×512, при 4 шагах по умолчанию получается 4 × 4,80 + 4 × 9,60 = 57,6 нейрона. Суточные 10 000 нейронов дают 10 000 ÷ 57,6 ≈ 173 таких изображения, если на аккаунте больше ничего не расходует лимит. Лимит обнуляется в 00:00 UTC, а после его исчерпания запросы на бесплатном плане завершаются ошибкой. Официальный вызов: ```bash curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID/ai/run/@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN" \ -d '{ "prompt": "cyberpunk cat" }' ``` Модель возвращает JPEG в base64, так что декодирование в файл снова остаётся за скриптом, который Claude Code напишет по вашей просьбе. **Фиксированная цена за вызов у стороннего сервиса.** Если расчёт по токенам неудобен или пройти верификацию организации OpenAI и включить оплату Gemini не получается, есть сторонний вариант: laozhang.ai, API-сервис владельца этого блога. В [его документации](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5) по состоянию на 12 сентября 2026 года указаны `gpt-image-2.5-sunburst-vip` и `gpt-image-2.5-flare-vip` по $0,03 за вызов через совместимый с OpenAI адрес `https://api2.laozhang.ai/v1`, а по состоянию на 24 сентября — `gemini-3.1-flash-image` за $0,055 и `gemini-3-pro-image` за $0,09 за вызов независимо от разрешения. Это не OpenAI и не Google: их условия обработки данных и гарантии доступности на такой сервис не распространяются. В `generate.py` для него придётся добавить идентификаторы с суффиксом `-vip` в кортеж `MODELS` и задать `OPENAI_BASE_URL`; такая связка не запускалась, и её первой проверкой должен стать один вызов с просмотром ответа. ## Где хранить ключ и что означает «больше не спрашивать» Ключ должен жить в окружении, а не в репозитории и не в тексте запроса. Переменные оболочки Claude Code читает при запуске, поэтому после смены ключа сессию нужно перезапустить ([настройки Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/settings)). Вставлять ключ в диалог не стоит: он останется в истории сессии. У MCP-серверов есть особенность: `claude mcp add --header` и `claude mcp add --env KEY=value` записывают значение в конфигурацию в открытом виде. Команда fal.ai выше поступает именно так. В общем репозитории используйте `.mcp.json` с подстановкой `${VAR}`, чтобы в git попадало имя переменной, а не ключ. Файлы с ключами закройте правилом запрета, например `Read(./.env)` в `permissions.deny` ([разрешения](https://code.claude.com/docs/en/permissions)). С автоматическим разрешением важно различать два уровня: - **`allowed-tools` в скилле** действует только в том ходе, где скилл вызван, и сбрасывается при вашем следующем сообщении. За один ход Claude может запустить скрипт несколько раз без вопросов, но не дольше. - **Постоянное allow-правило** появляется, когда на запрос подтверждения вы отвечаете «Yes, and don't ask again»: правило записывается в `.claude/settings.local.json` и действует во всех будущих сессиях в этом репозитории. Для скрипта генерации это означает платные вызовы без подтверждения, сколько бы их ни понадобилось Claude. Для генерации изображений разумно оставить первый уровень и не выдавать второй, пока стоимость вызова не известна по `usage`. Ограничивать аргументы команды шаблоном в правиле не поможет: документация называет такие шаблоны хрупкими. В чужом репозитории сначала прочитайте скиллы. Поле `allowed-tools` проектного скилла применяется даже в папке, которой вы ещё не доверяли, так что скилл из репозитория может сам выдать себе право запускать команды. ## Посмотреть результат и исправить: Claude видит уменьшенную копию Claude Code может открыть готовый файл инструментом Read и увидеть его как изображение, поэтому цикл «сгенерировать, посмотреть, поправить запрос, сгенерировать снова» работает без вашего участия на шаге проверки ([справочник инструментов](https://code.claude.com/docs/en/tools-reference)). Свой референс передаётся перетаскиванием в терминал, вставкой через Ctrl+V (Alt+V в Windows и WSL) или путём к файлу. У этого цикла два ограничения. Первое: большие изображения перед отправкой модели уменьшаются и пережимаются, а начиная с v2.1.196 файл, который и после уменьшения весит больше 500 КБ, перекодируется в JPEG пониженного качества. Claude оценивает композицию и крупные ошибки, но мелкий текст и артефакты на большой картинке может не заметить; для проверки деталей попросите его сначала вырезать нужный фрагмент. Второе: каждая новая попытка у внешней модели — отдельный платный вызов. Ограничьте число попыток прямо в запросе, например «не больше двух вариантов, затем покажи оба пути». Для рендера кодом тот же цикл бесплатен и особенно полезен: Claude правит координаты в SVG, перерендеривает и смотрит снова. ## Когда менять путь: 401, верификация, лимит и токены MCP Сменить путь стоит, когда препятствие лежит не в запросе, а в доступе или в устройстве самого пути. | Признак | Что это значит | Что делать | | --- | --- | --- | | `HTTP 401`, `invalid_api_key` | Ключ не тот или сессия запущена до его экспорта | Экспортировать ключ и перезапустить `claude` | | OpenAI требует верификацию организации | Доступ к GPT Image закрыт до подтверждения | Пройти верификацию либо перейти на Gemini или MCP-площадку | | Запрос к Gemini отклонён на бесплатном уровне | У графических моделей бесплатного уровня нет | Включить оплату в проекте Google | | Запросы Cloudflare стали завершаться ошибкой | Израсходованы 10 000 нейронов за сутки | Дождаться 00:00 UTC или перейти на Workers Paid | | Квота ZeroGPU исчерпана | Закончились суточные минуты GPU | Квота восстановится через 24 часа после первого использования | | Файла из MCP нет в проекте | Он лежит в `tool-results` сессии | Попросить Claude скопировать его; проверить версию не ниже v2.1.283 | | Ответ MCP обрезан или с предупреждением | Сработал лимит токенов вывода | Поднять `MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS` или перейти на скрипт, который пишет файл сам | | На картинке искажён текст | Надписи рисует модель генерации | Сделать изображение кодом или наложить текст поверх через SVG | ## Частые вопросы ### Можно ли генерировать изображения в Claude Code бесплатно? Без оплаты работают рендер кодом и два варианта с суточным лимитом: 5 минут GPU ZeroGPU на бесплатном аккаунте Hugging Face и 10 000 нейронов в сутки у Cloudflare Workers AI. У графических моделей OpenAI и Gemini бесплатного уровня нет. Утверждения о неограниченной бесплатной генерации в документации этих площадок не подтверждаются. ### Куда Claude Code сохраняет сгенерированную картинку? Скрипт пишет файл по пути из аргумента `--out`, то есть в проект. Изображение из инструмента MCP сохраняется в каталог `tool-results` сессии внутри `~/.claude/projects/`, и Claude получает путь к нему; это работает начиная с v2.1.283. ### Можно ли оставить Claude Code генерировать картинки без присмотра? Технически да, если выдать постоянное allow-правило на команду генерации, но тогда каждый запуск — платный вызов без подтверждения. Безопаснее держать разрешение в `allowed-tools` скилла, которое действует один ход, и ограничивать число попыток в самом запросе. ### Работает ли генерация через Codex CLI и подписку ChatGPT? Такую связку описывают в роликах и постах, но это отдельный путь через другой инструмент: изображение там создаёт Codex CLI в рамках подписки ChatGPT, а не API с оплатой за вызов, поэтому приведённые выше тарифы и расчёты к ней не применимы. Пути с описанием в документации Claude Code и поставщиков API — рендер кодом, скрипт с API-ключом и MCP-сервер.