loop = asyncio.get_running_loop() timeout_sec = float(os.getenv("GPT_IMAGE2_OVER...
错误信息
loop = asyncio.get_running_loop()
timeout_sec = float(os.getenv("GPT_IMAGE2_OVERALL_TIMEOUT_SECONDS", "1800"))
print(
f"[chatGptImage2] 请求开始 session_id={session_id}, user_name={request.user_name}, "
f"n={request.n}, size={request.size}, resolution={request.resolution}, "
f"effective_size={effective_size}, quality={request.quality}, "
f"image_urls_count={len(request.image_urls or [])}, mask_url={'yes' if request.mask_url else 'no'}"
)
print(f"[chatGptImage2] prompt={request.prompt}")
try:
async with _GPT_IMAGE2_SEMAPHORE:
print("[chatGptImage2] 已获取并发信号量，开始执行流水线")
with timer_context("gpt_image2.pipeline:") as timer:
if request.image_urls:
print("[chatGptImage2] 进入编辑分支（DMX images/edits）")
image_payloads: List[bytes] = []
for idx, u in enumerate(request.image_urls, start=1):
print(f"[chatGptImage2] 下载参考图 {idx}/{len(request.image_urls)}: {u}")
image_payloads.append(await download_image_url_bytes(u))
print(
f"[chatGptImage2] 参考图 {idx} 下载完成，字节数={len(image_payloads[-1])}"
)
mask_payload: Optional[bytes] = None
if request.mask_url:
print(f"[chatGptImage2] 下载 mask_url: {request.mask_url}")
mask_payload = await download_image_url_bytes(request.mask_url)
print(
f"[chatGptImage2] mask 下载完成，字节数={len(mask_payload)}"
)
edit_call = partial(
_dmx_gpt_image2_edit_sync,
image_payloads,
mask_payload,
request.prompt,
request.n,
effective_size,
request.quality,
)
print(
"[chatGptImage2] 调用 _dmx_gpt_image2_edit_sync 参数: "
f"images_count={len(image_payloads)}, "
f"image_bytes_list={[len(x) for x in image_payloads]}, "
f"mask_bytes={len(mask_payload) if mask_payload else 0}, "
f"n={request.n}, size={effective_size}, quality={request.quality}, "
f"prompt={request.prompt}"
)
print("[chatGptImage2] 开始调用 _dmx_gpt_image2_edit_sync")
image_bytes, completion_tokens, total_tokens = await asyncio.wait_for(
loop.run_in_executor(_GPT_IMAGE2_EXECUTOR, edit_call),
timeout=timeout_sec,
)
print(
f"[chatGptImage2] _dmx_gpt_image2_edit_sync 完成，返回字节数={len(image_bytes)}, "
f"completion_tokens={completion_tokens}, total_tokens={total_tokens}"
)
else:
print("[chatGptImage2] 进入生成分支（DMX images/generations）")
gen_size = effective_size
if gen_size == "auto":
gen_size = "1024x1024"
gen_call = partial(
_dmx_gpt_image2_generate_sync,
request.prompt,
request.n,
gen_size,
request.quality,
)
print(
f"[chatGptImage2] 开始调用 _dmx_gpt_image2_generate_sync, gen_size={gen_size}"
)
image_bytes, completion_tokens, total_tokens = await asyncio.wait_for(
loop.run_in_executor(_GPT_IMAGE2_EXECUTOR, gen_call),
timeout=timeout_sec,
)
print(
f"[chatGptImage2] _dmx_gpt_image2_generate_sync 完成，返回字节数={len(image_bytes)}, "
f"completion_tokens={completion_tokens}, total_tokens={total_tokens}"
)
execution_time = timer["execution_time"]
print(f"[chatGptImage2] 流水线执行完成 execution_time={execution_time}")
random_filename = f"{uuid.uuid4()}.png"
print(f"[chatGptImage2] 开始上传素材库 random_filename={random_filename}")
java_upload_result = await upload_image_to_java(
image_bytes, random_filename, media_size=effective_size
)
print(f"java_upload_result: {java_upload_result}")
md5, remote_path, success = parse_java_upload_result(java_upload_result)
file_path = f"{IAMGE_SHOW_URL}/{remote_path}" if remote_path else None
if success and file_path:
print(f"SUCCESS: gpt-image-2 上传成功 - MD5: {md5}, Path: {file_path}")
log_generation_record(log_payload, file_path, md5)
else:
print("WARNING: gpt-image-2 上传到素材库但解析结果异常")
log_generation_record(log_payload, "上传成功但获取URL失败", None)
AI 解决方案
AI 思考过程
▼
我们被提供了一段代码，但这段代码本身并没有报错信息。用户只是粘贴了一段Python代码，但没有给出任何错误信息。
根据我们的任务，我们只能分析代码报错信息。如果用户没有提供错误信息，我们应该要求用户提供。
但是，用户可能是在展示代码，并希望我们分析可能的错误。然而，根据严格限制，我们只能处理报错信息。
因此，我们应该要求用户提供具体的错误信息。
不过，我们可以注意到代码中使用了异步和并发控制，以及一些环境变量和外部调用。可能的错误可能出现在网络请求、并发控制、超时等方面。
但是，由于没有具体的错误信息，我们无法进行分析。
所以，我们需要回复用户，要求提供具体的报错信息。
我只能分析代码报错信息，请提供具体的错误信息。