批量图像编辑：N 张输入图 → N 张输出图，每张独立应用同一指令。

[WHAT] 对 image_paths 里的每一张图分别调用 image_edit，统一 prompt 与 size，结果合并返回。

[WHEN TO USE]

• 用户提供多张图且每张要做"同样的修改"（如批量加水印 / 统一换底 / 统一调色）→ 用此 tool。

• 如果是"用多张图作风格参考画 1 张新图" → 这不是此 tool，暂未实现。

• 如果只有 1 张图 → 用 image_edit。

[并发策略]

• gpt-image-2：5 并发（HTML 网页同款）。

• gpt-image-2-openai：串行 + 1.5s gap（高质量线路并发更容易被限流）。

• 任意一张失败不影响其他张；返回 results 里逐张标 ok/error。

[LIMITS]

• 与 image_edit 一致支持 1K/2K/4K；2K/4K 自动切高质量线路并逐张串行。

• image_paths 长度建议 2-20 张；高分辨率批次成本与耗时按图片数量线性增加。

Args: prompt: 应用到每张图的修改指令。例："add a subtle watermark in bottom-right". image_paths: 输入图路径列表（绝对或相对）。 size: 输出 size，支持 1K/2K/4K；≥2K 自动使用高质量线路。默认 "1024x1024"。 model: "gpt-image-2" / "gpt-image-2-openai"。留空按 size 自动选。 save_dir: 输出目录（必须在安全根目录之下）。文件名 batch__.png。 api_key: 覆盖 MICU_API_KEY；base_url 已锁在启动期 env，运行期不接受。

Returns: dict 含： ok (bool): True 表示至少 1 张成功。 total (int): 输入图总数。 succeeded (int): 成功张数。 failed (int): 失败张数。 concurrency (int): 实际用的并发度（5 或 1）。 results (list[dict]): 每张图的详细结果（含 input 路径、saved.path、可能的 error）。

Examples: image_batch_edit( prompt="convert to pencil sketch style", image_paths=["/p/a.jpg", "/p/b.jpg", "/p/c.jpg"], size="1024x1024", )

图像编辑（image-to-image，单张输入）。当前线路支持 1K/2K/4K。

[WHAT] 接受 1 张本地图片 + 修改指令，输出修改后的图。

[WHEN TO USE]

• 用户提供 1 张图（路径或刚刚生成的图）且要"改 / 替换 / 加 / 去掉某部分" → 用此 tool。

• 如果用户没提供图想从零生成 → 改用 image_generate。

• 如果用户提供了多张图想"批量改"（每张做同样操作）→ 改用 image_batch_edit。

• 如果用户用多张图作风格参考想画一张新的 → 用 image_multi_reference。

[尺寸能力]（2026-08-14 当前线路实测）

• 1K：gpt-image-2 与 gpt-image-2-openai 的 1024×1024 edits 均成功并精确返回。

• 2K：自动切 gpt-image-2-openai；2048×1152 edits 成功并精确返回。

• 4K：自动切 gpt-image-2-openai；3840×2160 edits 成功并精确返回。

[当前线路]

• 参考图 4K 的旧线路硬阻断已移除；1K/2K/4K 均统一走 /v1/images/edits。

• 2K/4K 自动使用 gpt-image-2-openai，并通过跨进程锁串行请求高质量队列。

• 始终通过 saved.actual_size 核对后端实际返回像素。

[路由实现]（实测确定）

• 所有尺寸统一走 /v1/images/edits multipart（米醋唯一真正消费输入图的端点）。 Images API 返回错误时直接报错，不把图像模型转发到不兼容的 /v1/chat/completions。

• mask 现已在所有尺寸支持（不再区分 1K/2K）。

[MASK 工作原理]

• mask_path 指向一张 PNG，尺寸应与 image_path 一致。

• mask 中 alpha=0（透明） 的像素 = 要修改的区域。

• alpha=255（不透明）的像素 = 要保持原样。

• 不传 mask 则模型自由决定改哪里。

Args: prompt: 修改指令，越具体越好。例："change the background to deep navy with stars, keep the subject pixel-identical". image_path: 输入图的绝对或相对路径。PNG / JPG / WebP 都支持。 mask_path: 可选 alpha mask PNG 路径，透明区即编辑区。所有尺寸均生效。 size: 输出 size。W/H 必须是 16 的倍数；总像素和长宽比规则见 server_info。 "1024x1024" "1280x720" "1024x1536" "1536x1024" "720x1280" ← 1K 档 "2048x2048" "2048x1152" "1152x2048" ← 2K 档（自动高质量线路） "3840x2160" / "2160x3840" ← 4K 档（自动高质量线路） 默认 "1024x1024"。 model: "gpt-image-2"（默认）/ "gpt-image-2-openai"（高质量线路，≥2K 自动切）。 save_dir: 输出目录（必须在安全根目录之下）。默认 ~/Pictures/micu-out 或 MICU_SAVE_DIR。 basename: 文件名前缀（仅 [A-Za-z0-9_-.]）。默认 "edit_<ns_ts>"。 api_key: 覆盖 MICU_API_KEY；base_url 已锁在启动期 env，运行期不接受。

Returns: dict 含： ok (bool): 是否成功。 model (str): 实际用的模型。 size (str): 请求 size。 used_fallback (bool): 为兼容既有返回结构保留；当前 Image2 模型固定为 False。 saved (dict): { path, size_bytes, actual_size, actual_megapixels }。 notes (list[str]): 决策与提示。

Examples: # 换背景 image_edit(prompt="replace background with a sunset beach", image_path="/p/portrait.jpg")

# 局部修改（mask 生效）
image_edit(prompt="change hair color to silver", image_path="/p/x.png", mask_path="/p/x_mask.png")

# 升细节（2K 自动使用高质量线路）
image_edit(prompt="enhance to cinematic detail, preserve composition", image_path="/p/draft.png", size="2048x2048")

# 4K 参考图编辑（自动使用高质量线路）
image_edit(prompt="preserve composition and refine every detail", image_path="/p/draft.png", size="3840x2160")

Common errors: "image_path 不存在" → 检查路径，建议用绝对路径。 "HTTP 524" → 当前高质量队列繁忙；自动策略仍失败时请稍后再试。

文本生成图像（text-to-image）。米醋代理 + gpt-image-2 系列。

[WHAT] 把一段文字 prompt 渲染成 1 张或 N 张图像，落盘到本地。

[WHEN TO USE]

• 用户要"画 / 生成 / 创建一张图"且没有提供任何参考图 → 用此 tool。

• 如果用户提供了 1 张参考图要"修改 / 编辑 / 替换某部分" → 改用 image_edit。

• 如果用户提供了多张参考图要"按它们的风格画一张新的" → 用 image_multi_reference。

• 如果不知道怎么选 size：先调 server_info() 看 recommended_sizes。

[SIZE 选取建议]

• 默认 None：MCP 自动从 prompt 关键字推断（4K/UHD → 3840x2160；1080p/2K → 2048x1152； 正方形/logo/头像 → 1024x1024；竖屏/9:16 → 1024x1536；横屏/16:9 → 1536x1024 等）。 推断不出来 fallback 1024x1024。

• 强烈推荐：如果你（LLM）已经从用户消息读出确定的 size 偏好，直接显式传 size，比关键字推断准。

• 用户提到"高清/4K/海报/壁纸" → "3840x2160"（横）或 "2160x3840"（竖），自动用 gpt-image-2-openai。

• 用户提到"FullHD/1080p/横屏视频封面" → "2048x1152"（横）或 "1152x2048"（竖）； 这两个尺寸均满足当前 16 像素对齐和总像素约束。

• W 与 H 必须都是 16 的倍数；最长边 ≤3840；长宽比 ≤3:1；总像素 655,360-8,294,400。

• 2K/4K 自动走高质量线路：≥2K 自动切 gpt-image-2-openai。2026-08-14 实测其 1536×1024、 2048×1152、3840×2160 均按请求像素返回；gpt-image-2 的自定义宽高可能被后端重映射。

[PROMPT 写法建议]

• 中英文混合可。gpt-image-2 文本渲染近完美，可大段嵌字（中英标点都行）。

• 越具体越好：风格 / 视角 / 光线 / 主体 / 细节程度。

Args: prompt: 图像描述。1-2000 字符。例："A minimalist sushi mascot logo, soft pastel palette". size: "WxH" 字符串或 None。留 None 让 MCP 从 prompt 推（弱 LLM 兜底用）； 强 LLM 已知偏好时直接显式传更准。W 和 H 都必须是 16 的倍数。常用： "1024x1024" "1280x720" "1024x1536" "1536x1024" "720x1280" ← 1K 档 "2048x2048" "2048x1152" "1152x2048" ← 2K 档（自动 gpt-image-2-openai） "3840x2160" "2160x3840" ← 4K 档（自动 gpt-image-2-openai） 默认 None（推断后兜底 1024x1024）。 n: 张数 1-10。1K 时 N>1 自动 5 并发；≥2K 强制 N=1（代理限流）。默认 1。 model: 显式指定模型。留空时按 size 自动选（max edge ≥1600 用 gpt-image-2-openai，否则 gpt-image-2）。 可选值："gpt-image-2"（标准线路）/ "gpt-image-2-openai"（高质量线路）。 quality: 可选质量参数："auto" / "low" / "medium" / "high"；留空则使用后端默认值。 save_dir: 输出目录。必须在安全根目录 MICU_SAVE_DIR_ROOT 之下（默认 ~/Pictures/micu-out）； 传 root 之外路径会被拒。留空使用默认。 basename: 文件名前缀（不带扩展名），仅允许 [A-Za-z0-9_-.]。 含 / .. 或路径分量会被拒。默认 "gen_<ns_timestamp>"。 api_key: 覆盖 MICU_API_KEY 环境变量。一般留空。 注意：base_url 已锁在启动时 env，运行期不接受 tool 参数（防 key 外泄到攻击者 host）。

Returns: dict 含以下字段： ok (bool): 至少有 1 张成功才为 True。 model (str): 实际用的模型 id。 size (str): 请求的 size。 requested_n (int): 实际生成的张数。 saved (list[dict]): 每张成功的图。每项含 path（绝对路径）/ size_bytes / actual_size（PNG header 读出的真实像素）/ actual_megapixels。 errors (list[str]): 失败请求的错误描述。 notes (list[str]): 路由 / 自动决策 / 实测尺寸偏差的说明。

Examples: # 最简：默认 1024x1024 单张 image_generate(prompt="a red apple on white")

# 4K 壁纸
image_generate(prompt="cyberpunk Tokyo at night", size="3840x2160")

# 一次出 4 张候选（1K 自动并发）
image_generate(prompt="cute sticker of a cat", size="1024x1024", n=4)

Common errors and what to do: "size W/H 必须是 16 的倍数" → 客户端入口拒；例如 1920×1080 应改为 1920×1088 或推荐的 2048×1152。 "HTTP 524: timeout" → 已自动重试 3 次仍失败，建议改小 size 或稍后再试。 "未配置 API key" → 设置 MICU_API_KEY 环境变量或传 api_key 参数。

多图融合参考 → 输出 1 张新图；当前线路支持 1K/2K/4K。

[WHAT] 输入 2-10 张参考图 + prompt，模型综合所有图的视觉信息后画 1 张全新的图。 与 image_batch_edit 的本质区别：batch 是 N 进 N 出（每张独立改），此 tool 是 N 进 1 出（综合参考）。

[WHEN TO USE]

• 用户："这几张是同一产品的不同角度，按这个风格画一个新角度" → 用此 tool。

• 用户："这些是我喜欢的风格，画一张类似风格的 X" → 用此 tool。

• 用户："这是 logo 主图，这是辅助图，做成海报" → 用此 tool。

• 如果用户只想"逐张修改" → 改用 image_batch_edit。

• 如果用户只有 1 张图 → 改用 image_edit。

• 如果用户没提供任何参考图 → 改用 image_generate。

[当前线路]

• 参考图 4K 的旧线路硬阻断已移除；所有尺寸统一走 /v1/images/edits + image[]。

• 2K/4K 自动使用 gpt-image-2-openai，并通过跨进程锁串行请求高质量队列。

[路由实现]

• 固定走 /v1/images/edits + 多个 image[] 字段。米醋唯一真正消费输入图的端点 （实测 image_tokens 线性 = 560×N）。旧的 generations + image_urls 被米醋静默忽略 （image_tokens=0，等于纯文生图，参考图不起作用），已弃用。

• 自动切高质量线路：max edge ≥1600 → gpt-image-2-openai

• Images API 返回错误时直接报错，不把图像模型转发到不兼容的 /v1/chat/completions。

[LIMITS]（当前真实状态，会变化）

• image_paths 长度 2-10 张。

• 1K 档：多图 N=2..10 历史实测成功，参考图真消费；实际像素以 saved.actual_size 为准。

• 2K/4K：自动切 gpt-image-2-openai + edits/image[]；不再有本地尺寸硬阻断。 高分辨率多图融合的耗时会随参考图数量增加，成功后以 saved.actual_size / size_honored 核对真实像素。

• 米醋多图间歇拒绝时会按重试策略处理，仍失败则直接返回 Images API 错误。

• 单张参考图建议 ≤2MB；总输入 ≤8MB（米醋代理上限实测约 10MB）。

Args: prompt: 综合指令。例："combine the colors from img1 and the composition from img2 into a sunset cityscape". image_paths: 2-10 张参考图路径（绝对或相对）。 size: 输出 size。支持 1K/2K/4K；≥2K 自动切高质量线路。 成功时以 saved.actual_size 和 size_honored 核对真实像素。默认 "1024x1024"。 model: "gpt-image-2"（默认）/ "gpt-image-2-openai"（高质量线路，≥2K 自动切换）。 save_dir: 输出目录（必须在安全根目录之下）。 basename: 文件名前缀（仅 [A-Za-z0-9_-.]，含 / .. 会被拒）。默认 "multiref_<ns_ts>"。 api_key: 覆盖 MICU_API_KEY；base_url 已锁在启动期 env，运行期不接受。

Returns: dict 含： ok (bool): 是否成功。 model (str): 实际用的模型。 n_references (int): 实际嵌入的参考图张数。 saved (dict): { path, size_bytes, actual_size, actual_megapixels }。 notes (list[str]): 决策与提示。

Examples: # 1K 综合参考 image_multi_reference( prompt="combine these into a single cinematic poster", image_paths=["/p/sketch.png", "/p/character.png", "/p/background.png"], )

# 2K 综合参考（高质量线路）
image_multi_reference(
    prompt="merge the architecture style from img1 with the lighting from img2",
    image_paths=["/p/img1.jpg", "/p/img2.jpg"],
    size="2048x2048",
)

# 4K 综合参考（自动使用高质量线路）
image_multi_reference(
    prompt="combine the product references into one 4K campaign visual",
    image_paths=["/p/front.jpg", "/p/side.jpg"],
    size="3840x2160",
)

Common errors: "至少需要 2 张参考图" → 1 张请用 image_edit。 "请求体超 X MB" → 减少图片数量或先压缩。 "HTTP 524" → 当前高质量队列繁忙；自动策略仍失败时请稍后再试。

返回当前 Image2 模型、参数约束、路由和安全边界。