Feat/gpt-image-2.5 集成 #422
suzmii
lhk229
Reference in New Issue
Block a user
Delete Branch "feat/gptimage2to2.5"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
手动实现 Debug 并在其中把 api_key 渲染为 <redacted> settings() 公开返回该结构体，默认 derive 会让 {:?} 直接打印 provider 凭据1
server-rs/crates/platform-image/src/raw_image_edit/mod.rs:151ImageProviderSettings，并在函数入口取provider_label = settings.provider.as_str()，错误变体、审计与 tracing 统一用它。PlatformImageError、build_failure_audit、日志都硬编码VECTOR_ENGINE_PROVIDER，而本函数用的是GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL（Tiantoken），失败会被错误归因到 vector-engine。89587c9e9修正 raw image edit 的 provider 归属。2
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/transport/curl.rs:198map_curl_error(provider: ImageProvider, ...)，日志与PlatformImageError::Request都用参数化 provider。map_curl_error仍硬编码VECTOR_ENGINE_PROVIDER，Tiantoken 的 libcurl 传输失败被误标。5cba2dbeb修正 libcurl 传输错误的 provider 归属。3
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/transport/client.rs:14build_image_http_client保留.pool_max_idle_per_host(0)，即关闭 idle keep-alive。08577b66c「fix: stabilize puzzle vector engine asset generation」加入，属针对上游网关的稳定性规避；且图片生成本身是 30–120 秒级的长请求，建连开销占比很低（评审自己也标performance · low）。若要恢复连接复用，建议单独做生产实测与对比，不要顺手改。4
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/transport/mod.rs:1mod client;/mod curl;普通模块声明。#[path = "client.rs"]这类属性冗余，且暗示非标准布局。99081455e移除 image_provider transport 冗余 path 属性。5
server-rs/crates/platform-image/tests/image_provider.rs:533-534format!("\"model\":\"{GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL}\"")，并导入GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL覆盖编辑体断言。345c9c3a9收敛 ImageProvider 集成测试的模型断言。6
server-rs/crates/platform-image/tests/image_provider.rs:539image_generation_uses_default_generation_model_on_success。gpt_image_2/without_fallback，与实际断言的 2.5 + 无跨模型回退不符。fa2b36654修正 ImageProvider 生成测试的错误命名。7
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/response.rs:15handle_image_response(..., provider: ImageProvider, ...)，Upstream/ResponseParse/MissingImage与 tracing 字段都用provider.as_str()。PlatformImageError::provider() == "vector-engine"，污染重试/审计/预算判定。90b77d6bd修正共享响应处理的 provider 归属。8
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/request.rs:20normalize_image_model把空/空白输入归一到GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL，与build_image_request_body的默认值一致；显式传入的模型（含历史gpt-image-2）原样保留，交给resolve_image_provider路由。build_image_request_body_with_model("")会悄悄用旧gpt-image-2，与新的默认生成模型不一致。939c35a9b统一缺省图片模型的归一化结果（并补测试断言两者产出同一请求体）。9
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/request.rs:107resolve_image_provider用NANOBANANA_2_MODEL常量匹配 nanobanana 分支。874d061cb统一 ImageProvider 模型路由使用的 nanobanana 常量。10
server-rs/crates/platform-editor-agent/src/agent/tools/generate_ui_design.rs:37GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME；api-server 适配层在反序列化前把gpt-image-2/gpt-image-2-c归一为gpt-image-2.5。validate_args判InvalidModel，并带崩 3 个 api-server 测试。bd0a06e3d兼容图片工具的历史 gpt-image-2 模型别名（新增normalize_legacy_image_model_args并接入图片类工具的校验与计价入口）。11
server-rs/crates/platform-editor-agent/src/agent/tools/image_generation_options.rs:78supported_image_sizes只认 nanobanana2 / gpt-image-2.5；generate-image的历史gpt-image-2参数由 api-server 边界先归一。generate-image会直接拒绝gpt-image-2（dyn_pricing_uses_the_supplied_runtime_snapshot因此失败）。bd0a06e3d。12
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/executor.rs:70-76ensure_provider_matches_model：先resolve_image_provider，再与settings.provider比对，不一致直接返回InvalidRequest（含中文原因）。resolve_image_provider结果，会把属于另一个 provider 的模型配上当前 provider 的base_url/api_key发出去（用错密钥打错端点）；编辑入口下方的参考图数量错误分支还硬编码VECTOR_ENGINE_PROVIDER。42fdb57ef校验图片请求模型与 provider 绑定一致（含新增单测，并把 GPT 模型相关集成测试的 settings provider 调整为 tiantoken）；参考图数量分支的 provider 归属由e393a803f一并修掉。13
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/executor.rs:855-858record_image_model_fallback及为它服务的“先解析响应/下载图片”预计算都已删除，重试只保留同模型重试。1c950df11删除已失效的跨模型回退分支。14
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/budget.rs:89request_budget_exhausted_error(provider: ImageProvider, ...)，tracing 与错误字段都用该 provider；image_source.rs的参考图下载错误同样带上 provider。d3407e891修正预算与图片下载错误的 provider 归属。15
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/types.rs:18-22ImageProviderSettings手写Debug，api_key固定输出<redacted>。Debug配合公开的settings()访问器会打印凭据。6c33459b9为 ImageProviderSettings 增加脱敏 Debug 实现。16
server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:3191-3195provider_model按分支选择——nanobanana2 用自身；无参考图用GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL；有参考图（走images/edits）用GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL。flare-c打编辑端点。ae257a6ff按端点选择编辑器生成的 provider_model。17
server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:8517GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL。8924bf335修正 UI 设计素材提取的编辑模型。18
server-rs/crates/api-server/src/character_visual_assets.rs:952reference_images是否为空在GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL/GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL间选择。5ce267ae8按参考图选择角色主形象的 provider 模型。19
server-rs/crates/api-server/src/openai_image_generation.rs:410-420client_for_model之前先做本地空参考图校验，直接返回 400「缺少参考图」；client_for_model仍保留expect（依赖启动期必然初始化客户端这一前提）。expect出客户端，再走参考图校验，缺参考图的请求会 panic。1a2e60bf0修复图片编辑缺少参考图时的 panic（vector_engine_multi_reference_edit_rejects_empty_references恢复 400 + 缺少参考图）。残留可选优化：client_for_model的expect仍是硬失败，若要彻底改成Result属于接口级调整，未在本次范围。20
server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:4007gpt-image-2，与实现不符。ff4f42d2f修正编辑器生成模型归一化注释。21
src/components/image-editor/ImageCanvasGenerationModel.ts:395-398EDITOR_MODEL_MUD_POINT_CONFIG里是[IMAGE_MODEL_GPT_IMAGE_2_5]；normalizeEditorImageModel会把gpt-image-2/gpt-image-2-c映射为gpt-image-2.5；calculateEditorImageModelPrice先归一再查价；EDITOR_IMAGE_MODEL_MUD_POINT_CONFIG仍保留历史gpt-image-2档位供测试与对读。normalizeEditorImageModel仍原样返回gpt-image-2，导致回落到 nanobanana 价（12/24）」。该前提在当前代码已不成立（属过期结论）。normalizeEditorImageModel的映射解决，无需再改。现有用例「支持用后端下发的模型定价覆盖按钮泥点」只下发gpt-image-2.5的价格，仍断言calculateEditorImageModelPrice('gpt-image-2','1K') === 29，当前通过。22
server-rs/crates/api-server/src/editor_generation_config.rs:164spec_model_mud_points对None/ 空模型显式回退EDITOR_IMAGE_MODEL_GPT_IMAGE_2_5_GENERATION，只有非空才走normalize_editor_image_model。normalize_editor_image_model(None)会落到 nanobanana 档，生成规范计价会从 5 意外变成 24。0c54cca81修正生成规范缺省模型的计价档。23
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/payload.rs:3parse_json_payload(..., provider: ImageProvider)，ResponseParse用provider.as_str()。4888a0eb0修正响应解析错误的 provider 归属。24
server-rs/crates/platform-editor-agent/src/agent/tools/edit_image.rs:158EditImageTool::validate_args只接受GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME；api-server 适配层在进入校验前归一历史别名，EditImageTool::pricing也已从GPT_IMAGE_2_MODEL改为GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME。edit-image调用model: "gpt-image-2"会判InvalidModel；pricing 仍引旧常量。bd0a06e3d。25
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/executor.rs:840auditable_image_model覆盖gpt-image-2、gpt-image-2-c、gpt-image-2.5、gpt-image-2.5-flare-c、gpt-image-2.5-sunburst-c、gemini-3.1-flash-image-preview。image_model丢字段。0817ea815补齐审计模型白名单的 GPT Image 2.5 与 nanobanana 模型。26
server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/tests.rs:9image_provider/mod.rs声明了#[cfg(test)] mod tests;，extract_image_urls/extract_b64_images提升为pub(crate)，测试模块补齐导入与base64::Engine用法。cargo test会静默跳过其中所有用例。c86ac0422恢复 image_provider 单元测试模块（cargo test -p platform-image现在会真正执行这些用例）。27
src/components/image-editor/ImageCanvasGenerationModel.ts:137EDITOR_IMAGE_MODEL_OPTIONS只剩 nanobanana2 与 gpt-image-2.5；decodeCanvasGenerationInputs的normalizeStringOption会先跑normalizeEditorImageModel（历史值 →gpt-image-2.5）再判断是否在选项内，并对历史值追加model回退告警。gpt-image-2会因不在选项里被重写成DEFAULT_IMAGE_MODEL（nanobanana2）。当前代码已不会这样：归一发生在选项校验之前，历史值稳定迁移到gpt-image-2.5。5b1b0ddb9已补回归用例「restores the concrete legacy GPT image value to GPT Image 2.5 with a warning」，当前通过）。无需再改。28
server-rs/crates/api-server/src/editor_generation_config.rs:271-276—— 下面先把背景讲透A. 这套「泥点定价配置」是什么
models: { "<模型 key>": { unit: "perGeneration" | "perSecond", price: 数字 } 或 { prices: { "1K": 数字, "2K": 数字 } } }。EditorGenerationPricingConfig+EditorGenerationPricingStore（editor_generation_config.rs）。crates/api-server/config/editor-generation-pricing.default.json（include_str!）。/var/lib/genarrative/editor-generation-pricing/editor-generation-pricing.override.json（或仓库里的.app/editor-generation-pricing.override.json）。state.rs::editor_generation_pricing()）会先拉 SpacetimeDB record，成功就用它；失败则warn!后回退到本地缓存/override/default 快照。B. 本次迁移对 key 做了什么
gpt-image-2。gpt-image-2.5-flare-c（生成，含带参考图的普通生成）与gpt-image-2.5-sunburst-c（编辑 / 快速编辑 / 原位修改 / raw edit）。validate()现在把这两个 key 连同尺寸档位（各需 1K、2K）列为必填，和其它模型（nanobanana、视频、音效、音乐）一起校验。C. 为什么会出现 backfill（这就是你问的那个函数）
gpt-image-2。backfill_legacy_gpt_image_2_5_pricing（editor_generation_config.rs:396-430）就是针对这件事的一次性兼容垫片，逻辑只有四步：gpt-image-2，取不到就退回默认 JSON 里的gpt-image-2；or_insert到gpt-image-2.5-flare-c与gpt-image-2.5-sunburst-c（只补缺失的 key，绝不覆盖已有值）；docs/adr/【ADR】GPT Image 2.5模型路由与历史值兼容-2026-09-18.md）明确写了「旧单 key 配置只允许受控 backfill，并留下兼容 TODO」「不执行数据库历史迁移」，就是这个意思。D. 问题（成立）
load_editor_generation_pricing_from_candidates里读完 override JSON 后调用）。crates/api-server/src/state.rs::editor_generation_pricing_from_record()（从第 444 行起）。它把 record 里的 models 拼成EditorGenerationPricingConfig，只补了音效模型（ElevenLabs），然后直接config.validate()—— 没有调用 GPT 图片的 backfill。gpt-image-2）读回来时校验失败。E. 影响有多大（说清楚，不用慌）
editor_generation_pricing()的Err(error)分支 →warn!后返回本地快照。所以不会 500，也不会算成 0 泥点。F. 建议修法（很小，但会碰到线上已持久化数据，所以留给你点头）
backfill_legacy_gpt_image_2_5_pricing由fn改为pub(crate) fn；state.rs::editor_generation_pricing_from_record里，let config = EditorGenerationPricingConfig { models };之后、config.validate()?;之前插入一行crate::editor_generation_config::backfill_legacy_gpt_image_2_5_pricing(&mut config, legacy_fallback, "SpacetimeDB 模型定价配置")?;（
legacy_fallback已经是该函数的入参、就是本地快照，正好当兜底来源）；# TODO:注释改成「record 与 override 两条路径都已回填」，等线上数据全部重存过一轮后再删掉这块兼容。validate()里塞兼容（把兼容逻辑散进校验）、或做一次性数据迁移（ADR 明确不迁移历史记录）。045910989按上面 1 / 2 / 3 落地（backfill_legacy_gpt_image_2_5_pricing改pub(crate)、editor_generation_pricing_from_record在validate()前先回填、TODO 注释改成覆盖 override 与 record 两条路径），并补两条用例：旧 record 自动补齐两个 2.5 key、显式 2.5 key 不被回填覆盖。29
server-rs/crates/api-server/src/editor_generation_config.rs:168（实际是editor_generation_config.rs:1103的用例）editor_generation_pricing_rejects_missing_required_image_size构造一份 JSON，GPT 图片只有"gpt-image-2": { "1K": 20 }（故意缺 2K），想验证「缺尺寸档位要报错」，末尾断言错误文案包含gpt-image-2 缺少 2K。validate()的顺序是 nanobanana →gpt-image-2.5-flare-c→gpt-image-2.5-sunburst-c→ 视频……。这份 JSON 里两个新 key 根本不存在，所以第一个报错是models 缺少模型 gpt-image-2.5-flare-c 的泥点配置，走不到「缺 2K」那一步。用例的意图（缺档位要拦下来）依然有效，只是夹具和断言过期了。gpt-image-2.5-flare-c给{ "1K": 20 }（缺 2K），gpt-image-2.5-sunburst-c给{ "1K": 3, "2K": 5 }，断言改成包含models.gpt-image-2.5-flare-c 缺少 2K 的泥点配置。既保留原意又对齐新 key。缺少模型 gpt-image-2.5-flare-c：不推荐，容易被误读成「校验只看新 key」，也测不到缺档位分支。cargo test -p api-server editor_generation_config一起收口最省事；我不想在你的迁移决策落地前先把测试改成只反映当前（可能还会变）的实现。6318baf7c按 (a) 落地：夹具换成两个新 key（gpt-image-2.5-flare-c只给1K缺2K，gpt-image-2.5-sunburst-c给1K/2K），断言改为包含models.gpt-image-2.5-flare-c 缺少 2K 的泥点配置，用例仍覆盖「缺档位必须拦下来」。30
server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:380editor_project_icon.rs的EditorImageProviderRequest构造点已补provider_model，且因该路径始终带参考图，取值是GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL。E0063: missing field provider_model编译失败（critical）。2e2ed47be补齐图标 spritesheet 请求的 provider_model。（另：dedc58cce顺带修掉同批遗留的GPT_IMAGE_2_C_MODEL未重导出编译错误。）附：原 review 之外的当前失败项
A
crates/api-server/src/editor_project.rs::publication_material_generation_is_locked_to_gpt_image_2generate_editor_image_for_owner的源码文本，要求出现Some(GPT_IMAGE_2_MODEL)。Some(GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME)，文本断言过期，用例失败。fa84a364d修正宣发素材生成锁定的模型断言（顺带把用例改名为..._gpt_image_2_5）。B
crates/api-server/src/app.rs::public_editor_generation_pricing_route_returns_default_configpayload["models"]["gpt-image-2"]["prices"]["1K"] == 3。public_projection()现在会删除gpt-image-2、把gpt-image-2.5-flare-c投影成业务名gpt-image-2.5，所以旧 key 读出来是Null，用例失败。4415723f7同步公开定价路由用例到 GPT Image 2.5 公开投影（断言gpt-image-2.5的 3 / 5，并断言gpt-image-2、gpt-image-2.5-flare-c、gpt-image-2.5-sunburst-c都不公开）。C
crates/api-server/src/app.rs::admin_editor_generation_pricing_route_saves_config_and_updates_public_routegpt-image-2的定价 JSON，期望 200。validate()新增两个必填 2.5 档位后该 JSON 非法，接口返回 400（save_editor_generation_pricing→store.replace→validate→Invalid），用例失败。28e6e67e9补齐后台定价保存用例的 GPT Image 2.5 档位（payload 换成gpt-image-2.5-flare-c31/62 与gpt-image-2.5-sunburst-c41/82；公开断言按生成档 62 校验并确认不透出具体 key；新增 admin 读回具体 key 的断言，覆盖 ADR 里「admin 定价接口是 concrete key 的例外」）。D 环境/外部依赖类失败（原判断为「与本次改动无关」，复核后为可修复的代码/夹具错配）
editor_background_music_prompt_assist::tests::*（16 项）、editor_sound_effect_prompt_assist::tests::*（4 项）、vector_engine_audio_generation::sound_effect_translation::tests::*（8 项）、state::tests::app_state_builds_editor_agent_llm_client_from_vector_engine_settings（1 项）。editor agent LLM client should exist）。b294cbc3d把 Tiantoken 凭据改成只从进程环境变量TIANTOKEN_*现读之后，这 3 组 mock 夹具仍用AppConfig.vector_engine_base_url/vector_engine_api_key构造AppState，state.vector_engine_llm_client()于是全是None，路由统一回 503editor_llm_unavailable；state那条同源，断言里的 base URL 与配置来源都已过期。1c1deff73把读取点从AppState::new前移到AppConfig::from_env，新增AppConfig.tiantoken_base_url/AppConfig.tiantoken_api_key（只读TIANTOKEN_*，仍不回退 VectorEngine 凭据），删除现读环境变量的config::tiantoken_*访问器；三处 mock 夹具与state用例改用 config 字段，避免在并行用例里set_var互相踩TIANTOKEN_*。cargo test -p api-server现为 1060 passed / 0 failed / 6 ignored。─── 1. 【已修复 3d498e280】 .codex/skills/gpt-image-2-apimart/scripts/generate-anthro-cat-illustrations.mjs:259 ───
现状：requestImagePayload 里是
for (const model of [preferredImageModel])包住整个请求，内部还有catch (error) { throw error; }，循环之后跟一条不可达的 throw。问题：跨模型回退删除后，单元素循环和无操作 catch 都是死代码，会让人误以为仍保留 fallback。
建议修复：直接用
const model = preferredImageModel;，去掉单元素循环、无操作 catch 与不可达 throw。本次处理：已按上述方式改写；请求体、超时、vectorEngineResponseParse/vectorEngineBody 等错误语义不变。已跑
node --check。─── 2. 【已修复 13b40fd6a】 .codex/skills/gpt-image-2-apimart/scripts/generate-template-samples.mjs:229 ───
现状/问题：与第 1 项同形的单元素模型循环 + 无操作 catch。
建议修复：同样改为直接用 preferredImageModel，删除循环与 no-op catch。
本次处理：已修复；请求与错误语义不变。已跑
node --check。─── 3. 【已修复 fc55bec48】 .codex/skills/gpt-image-2-apimart/scripts/generate-anthro-cat-illustrations.mjs:372 ───
现状：dry-run 输出里每个 request 都带
fallbackModel: null。问题：该字段恒为 null，会让读取 dry-run 结果的人以为还存在跨模型回退。
建议修复：删除该字段，requests 只保留真实请求信息（id/title/body）。
本次处理：已删除。已跑
node --check。─── 4. 【已修复 cf6b855c9】 .codex/skills/gpt-image-2-apimart/scripts/generate-template-samples.mjs:348 ───
现状/问题：与第 3 项相同的恒为 null 的 fallbackModel 字段。
建议修复：删除该字段。
本次处理：已删除。已跑
node --check。─── 5. 【已修复 e7319dea5】 server-rs/crates/api-server/src/editor_agent/tool.rs:233-239 ───
现状：normalize_legacy_image_model_args 返回 owned Value，未命中别名时
value.clone()；随后 parse_invalid_args / parse_internal 内部再value.clone()交给 null_tool_args_as_missing。validate / pricing / display / prepare 都会经过这里。问题：常见「无需归一」路径要深拷贝两份 JSON 树。
建议修复：改用
Cow<'_, Value>——未改写返回 Borrowed、改写返回 Owned；包装函数先绑定let normalized = ...再传&normalized，让常见路径从两次深拷贝降为一次。本次处理：已按上述方式实现；非图片工具仍保留原来的
&Value接口，未扩大改动面。已跑cargo check -p api-server与cargo test -p api-server editor_agent::tool::tests（13 项通过，含dyn_validation_normalizes_legacy_gpt_image_2_alias）。─── 6. 【保留给你】 server-rs/crates/api-server/src/state.rs:638-650 ───
现状：
AppState::new启动时无条件构造 VectorEngine 与 Tiantoken 两个图片 provider client；任一 base URL / API key 缺失就直接AppStateInitError，api-server 起不来。两个 client 还共用config.vector_engine_image_request_timeout_ms同一个超时字段（TIANTOKEN_IMAGE_REQUEST_TIMEOUT_MS会写进该字段并覆盖它）。问题：这是有意的失败关闭，能保证运行期不缺配置；代价是每次部署都要同时备齐两套凭据——只跑玩法 / nanobanana 的环境也得配
TIANTOKEN_*，只用编辑器 GPT Image 2.5 的环境也得配VECTOR_ENGINE_*。建议修复（需你拍板）：若是有意的运维收口，保持现状，并把两套 env 在
deploy/env/api-server.env.example与运维文档里标成必需项；若要放宽，改成按已启用模型集合校验必需凭据，或首次使用懒加载 + 缓存。未改原因：这是启动期行为与部署契约变更，会影响现网 compose 与环境变量，必须由你确认。
─── 7. 【保留给你】 server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:3192-3198 ───
现状：带参考图的非 nanobanana 生成，provider_model 取 GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL（gpt-image-2.5-sunburst-c）走编辑端点；但预扣费仍走
image_generation_mud_points(normalized_kind, model, size)。问题：生成档与编辑档价格不同（默认编辑档更贵），带参考图的生成会「按生成档收费、实际调用编辑模型/端点」。
建议修复（需你确认产品口径）：若参考图存在时本就该按编辑档计费，就把计费切到
image_edit_model_mud_points；若是有意吸收编辑成本，需要写明并保证展示价、预扣价、结算价一致。未改原因：这是计费语义变更，必须由你拍板。
─── 8. 【已修复 ee7e6728e】 server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/request.rs:105-115 ───
现状：resolve_image_provider 把 GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME（gpt-image-2.5）与 gpt-image-2.5-flare-c / -sunburst-c 一起判为 Tiantoken；build_image_request_body_with_model 会把 model 原样发给 provider（normalize_image_model 只处理空值，preferred_image_upstream_model 是恒等函数），所以业务名一旦漏到这一层就会原样发给 provider。
问题：调用方若把业务名当 model 传入，provider 会收到可能不被支持的 gpt-image-2.5。核实结论：当前仓库调用链一律传具体 provider_model，业务名只参与计价/展示与路由判断，所以此前没有实际触发，是公开 API 的潜在陷阱。
建议修复：按你选的 (a) —— 在 resolve_image_provider 里拒绝业务名，收紧白名单，业务名必须先在任务边界解析成具体 key。
本次处理：已移除白名单里的 GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME；新增
resolve_image_provider_rejects_business_model_and_accepts_concrete_models。cargo test -p platform-image22 项通过，cargo test -p api-server1115 项通过。─── 9. 【已修复 9922704ae】 server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/protocol/request.rs:284 ───
现状：nanobanana_generate_content_url 用 normalize_image_model(model) 拼路径，而该函数空值会回落到 GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL（gpt-image-2.5-flare-c）。
问题：对 nanobanana 端点，空模型会拼出
.../v1beta/models/gpt-image-2.5-flare-c:generateContent，语义错误。执行器每次都会先归一，所以此前只影响这个公开 helper 的语义。建议修复：空/空白模型在本地回落到 NANOBANANA_2_MODEL，并补一条单测。
本次处理：已修复并新增
nanobanana_generate_content_url_blank_model_falls_back_to_nanobanana_model；cargo test -p platform-image21 项全通过。─── 10. 【已修复 ee3a8c12d】 server-rs/crates/api-server/src/config.rs:1324-1326 ───
现状：Tiantoken 只读 TIANTOKEN_BASE_URL / TIANTOKEN_API_KEY，不再从 VECTOR_ENGINE_* 回退（源码注释写明「有意为之」）；build_required_image_provider_client 缺 base_url 时只报“tiantoken 图片 provider 缺少 BASE_URL 配置”，没点名变量名。
问题：这是明确的 breaking 配置变更，新增报错文案不足以让运维直接定位到该配哪个变量；构造成功后也没有日志能确认实际生效的 provider 配置。
建议修复：保持「不回退、缺失即启动失败」，但把缺失配置的报错点名具体环境变量，并在启动成功时记录已启用的 provider。
本次处理：按你说的「ok，log 里给更多信息」——报错补上
VECTOR_ENGINE_BASE_URL/VECTOR_ENGINE_API_KEY或TIANTOKEN_BASE_URL/TIANTOKEN_API_KEY，并启动info!记录 provider、base_url、超时与对应 env 变量。cargo check -p api-server通过，全量 1115 项测试 0 失败。─── 11. 【已修复 75c286d5d】 server-rs/crates/api-server/src/editor_generation_config.rs:114-116 ───
现状：public_projection 移除了 gpt-image-2.5-flare-c / -sunburst-c / gpt-image-2，却保留了历史别名 gpt-image-2-c。
问题：normalize_editor_image_model 仍识别 gpt-image-2-c，validate 又允许额外模型键，若配置里存在该键，就会经公开定价接口把 provider 历史别名暴露出去，与该函数「隐藏 provider 专用键」的目的冲突。
建议修复：在 public_projection 里一并
models.remove(EDITOR_IMAGE_MODEL_GPT_IMAGE_2_C)。本次处理：已按建议修复。
─── 12. 【已修复 ba32ab015】 server-rs/crates/platform-image/src/image_provider/runtime/executor.rs:307-311 ───
现状：create_nanobanana_generate_content 在 request_budget_exhausted_error、retry_image_upstream_status_after_delay、retry_image_send_after_delay、map_curl_error、handle_image_response 五处写死 ImageProvider::VectorEngine，而同函数的 InvalidRequest 与 tracing 用的是 settings.provider。
问题：今天结果正确（nanobanana 目前只路由到 VectorEngine），但审计/错误标签存在两处真相，未来若增加 provider 会静默不一致。
建议修复：这些位置统一改用 settings.provider。
本次处理：已按建议修复，语义不变。
cargo test -p platform-image通过。─── 13. 【已修复 43191eaec】 server-rs/crates/api-server/src/openai_image_generation.rs:150 ───
现状：create_openai_image_generation（非 _with_model）在迁移到 create_openai_image_generation_with_model 后已无调用方，且把 model 写死为 GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL、忽略 reference_images。
问题：pub(crate) 无调用方会触发 dead_code，也会误导后续调用者。
建议修复：按退役对象直接删除该函数，并同步移除不再使用的 create_image_generation 导入。
本次处理：已确认全仓库无其它调用方（含测试）后删除。
cargo check -p api-server通过。─── 14. 【已修复 407a1bece】 server-rs/crates/api-server/src/openai_image_generation.rs:386-397 ───
现状：create_openai_image_edit_with_references_and_model 在参考图为空时用 missing_reference_images_error(ImageProvider::Tiantoken, ...)，但非空路径用 client_for_model(model) 选 provider。
问题：若 model 是 vector-engine 模型走到该分支，错误归属（及派生失败审计）会标成 tiantoken。
建议修复：该分支按模型解析 provider，与非空路径保持一致。
本次处理：已改为
resolve_image_provider(model)（解析失败回落 Tiantoken 以保持旧行为）。注意这里不能直接用 client_for_model，否则会重新引入「provider 未配置即在参考图校验前 panic」的问题——原注释刻意避免这一点。cargo check -p api-server通过。─── 15. 【已修复 45295f55a】 src/components/image-editor/ImageCanvasGenerationModel.ts:651-657 ───
现状：normalizeEditorImageModel 与 isLegacyEditorImageModel 各自维护同一组 gpt-image-2 / gpt-image-2-c 判定。
问题：两处判断会随新别名漂移。
建议修复：抽取单一来源并复用。
本次处理：新增
LEGACY_EDITOR_IMAGE_MODELS集合并让两处复用（normalize 复用它做归一、isLegacy 复用它做判定）。已跑npx eslint、npx prettier --check与npx vitest run src/components/image-editor/ImageCanvasGenerationModel.test.ts（当时 35 项通过；第 16 项删掉 gpt-image-2-c 恢复用例后为 34 项通过）。─── 16. 【已修复 9327eb628】 platform-image / api-server / 主站前端全链路（你指出的 gpt-image-2-c 退役；先 eae6ee6fd 只做白名单拒绝，后 9327eb628 整体删除） ───
现状：
gpt-image-2-c是 2026-07-21「首选 gpt-image-2、失败兜底 gpt-image-2-c」那版里的兜底 provider model。跨模型兜底在 GPT Image 2.5 迁移里已经删掉，但这个字符串仍残留在 6 个地方：platform-image的GPT_IMAGE_2_C_MODEL常量与 re-export、is_gpt_image_2_family_model的尺寸语义、auditable_image_model的审计标签、api-server 的 3 处提交边界解析（画布参数 / Agent 工具参数 / 定价归一与 public_projection）、主站前端的常量与历史布局恢复分支、以及 External v1 与 ADR 的描述。问题：这些残留让一个「从未进入业务模型、持久化
model字段或前端契约」的历史值继续享有现役路由、兼容解析、尺寸语义、审计标签和文档承诺，读代码的人会以为它还受支持；is_gpt_image_2_family_model命中它还会套用 GPT Image 2 的像素预算，语义上把一个已删除的模型当成现役模型处理。核实结论（先按「不轻信原 review」重查过）：api-server 持久化的模型一律取自
generation_options.model（业务值），前端在 2.5 迁移前只写gpt-image-2，全仓库除测试与文档外没有任何写入gpt-image-2-c的路径；因此不存在需要读回它的持久化数据或客户端契约，可以整体删除而不是只加拒绝。建议修复：整体删除——常量、re-export、尺寸语义、审计标签、api-server 三处解析分支、前端常量与历史恢复分支、External v1 / ADR / 共享记忆描述；数据库里既有的审计字符串保持原样。
本次处理：已按整体删除落地，单独提交
9327eb628（20 个文件）。platform-image常量与 re-export 删除；is_gpt_image_2_family_model、auditable_image_model去掉该分支；api-servereditor_project/editor_generation_config/editor_agent::tool/openai_image_generation去掉解析与 re-export；前端删IMAGE_MODEL_GPT_IMAGE_2_C与对应恢复用例；同步 External v1 OpenAPI 描述、ADR、decision-log、CONTEXT、pitfalls、后端架构与运维文档里「gpt-image-2 / gpt-image-2-c 仍按兼容规则解析」「切兜底模型 gpt-image-2-c」的过期表述。resolve_image_provider("gpt-image-2-c")仍返回 err，但现在走的是「未知值」分支而非专门拒绝分支。待你确认的相邻问题：provider 白名单里仍保留
gpt-image-2（见第 8 项）。它同样只是「提交边界解析」的历史值，但它同时是玩法图片链路和默认定价 JSON 的现役 key；要不要把 provider 边界收紧到只剩gpt-image-2.5-flare-c/gpt-image-2.5-sunburst-c/ nanobanana，需要你定，我没擅自改。验证：
cargo test -p platform-image全绿（64 + 14 + 22 项）；cargo test -p api-server1111 通过 / 4 失败，失败全部是editor_sound_effect_prompt_assist的 mock LLM TCP 用例（并发负载下 5s 连接超时），单独跑该模块 10 项全通过，与本次改动无关；npx vitest run ...ImageCanvasGenerationModel.test.ts34 项通过；eslint / prettier /check:encoding（5133 文件）/check:doc-index/git diff --check全部通过。暂时不要合并, 因为需要等待购买服务, 配置环境变量
代码评审（PR #422 GPT Image 2.5 集成）
整体方向正确：provider-neutral 重构干净、Tiantoken 凭据零回退、双 client 启动期强制构造、legacy 值只在提交边界归一且不回写历史、公开投影不泄露 concrete key、凭据脱敏到位，测试对「不跨模型」语义覆盖扎实。但存在 2 个阻塞项、4 个严重项，建议修复后再合并。
阻塞（合并前必须处理）
生成入口按「是否带参考图」而非任务类型选择 concrete model，与本 PR 自己的 ADR/里程碑/decision-log 直接矛盾，且计价 key 与执行 key 分裂
server-rs/crates/api-server/src/editor_project.rs:3294-3300、editor_project_icon.rs:1777-1786、character_visual_assets.rs:949-955：只要生成任务带参考图，provider_model就选gpt-image-2.5-sunburst-c。cargo test -p platform-image整包运行本地必红server-rs/crates/platform-image/tests/image_provider.rs:422-432：mock server 只读到\r\n\r\n（响应头结束）就断言请求体内容（aspectRatio/imageSize），TCP 分段下 body 未必随 header 同包到达。本机整包跑与单跑均复现失败（断言 panic → mock 不写响应 → 客户端超时）。tests/vector_engine.rs同名测试中已存在，但本 PR 整体迁移重写了该文件，建议顺手修复：复用同文件已有的read_http_request（按 Content-Length 读完整 body）再断言。严重
Agent 编辑工具（EditImageTool）计价打到生成档：
editor_agent/tool.rs:692-704用GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME走image_generation_mud_points（归一后命中 flare-c 档），但该工具执行时固定 dispatch sunburst-c；直连快速编辑与 raw edit 都已改用image_edit_model_mud_points。Agent 编辑是唯一仍按生成档计价的编辑入口，admin 调价后即错价，应统一改走编辑档。.codex/skills/gpt-image-2-apimart两个现役脚本直连 provider 却发送业务模型值：scripts/generate-template-samples.mjs:21,73-87、generate-anthro-cat-illustrations.mjs:12读VECTOR_ENGINE_BASE_URL/API_KEY直连images/generations|edits，请求体model: "gpt-image-2.5"。按 ADR，业务模型值只存在于 api-server 提交边界，provider 端只认 concrete model，且 GPT Image 2.5 走 Tiantoken 而非 VectorEngine——实盘运行必然被 provider 拒绝。请改用 concrete model + Tiantoken 凭据，或明确标注脚本已退役。platform-image 路由层放行 legacy/业务名并原样透传上游：
image_provider/protocol/request.rs:105-115把gpt-image-2/gpt-image-2-c/gpt-image-2.5也路由到 Tiantoken，runtime/executor.rs:722-727恒等透传 model 字符串。一旦有绕过 api-server dispatch 的调用方，provider 将收到字面的业务/历史值。与 ADR「严格白名单、未知 model 直接拒绝」表述不符，建议白名单只保留两个 concrete 2.5 模型 + nanobanana；若是有意兼容，需补钉死该行为的测试并更新 ADR。create_raw_image_edit绕过 provider 白名单校验：raw_image_edit/mod.rs:119-153硬编码 sunburst-c 但不校验settings.provider，误传 VectorEngine 配置会把 Tiantoken 专有模型名连同 API key 发到 VectorEngine 网关。共享 executor 有ensure_provider_matches_model防线，raw 路径没有，建议入口加 provider 校验（当前唯一调用方硬编码 Tiantoken，属纵深防御缺失）。次要
openai_image_generation.rs:132create_openai_image_generation、:266create_openai_image_edit、:305create_openai_image_edit_with_references（仅测试使用）在全 crate 无调用方，cargo check已报 dead_code 警告；所有create_*的_http_client参数被忽略。建议删除死函数、收敛签名。genarrative-external-v1.openapi.jsonUI 设计端点（约 3488 行）写default: gemini-3.1-flash-image-preview+「未传时默认使用 nanobanana」，但editor_project.rs:2876-2877对 ui-design kind 强制gpt-image-2.5。该矛盾 master 已存在，但本 PR 恰好改到这几行，按仓库规范 Rust 与 OpenAPI 不一致不应视为完成，建议顺手修正。state.rs:2521-2531的#[cfg(test)]兜底使「Tiantoken 配置缺失阻止启动」这条 ADR 硬性要求没有任何测试保护，建议把必填校验拆成纯函数并补参数化单测。raw_image.rs:167,190tracking 仍传VECTOR_ENGINE_PROVIDER；editor_project.rs:6155-6165错误消息仍写"provider": "vector-engine"（该分支现为 Tiantoken sunburst-c）。VECTOR_ENGINE_IMAGE_EDIT_MAX_REFERENCE_IMAGES = 5原是 VectorEngine 约束，现沿用到 Tiantoken 编辑路径（constants.rs:10、executor.rs:494、image_source.rs:145），5 张是否为 Tiantoken 真实上限未见确认，常量名也与用途不符。editor_project.rs:4102-4103concrete key 使用字符串字面量而非已 import 的GPT_IMAGE_2_5_GENERATION_MODEL/GPT_IMAGE_2_5_EDIT_MODEL常量。executor.rs:232/422/673handle_image_response的task_prefix硬编码"vector-engine"，Tiantoken 任务 fallback task_id 会以错误前缀进入持久化与审计。建议（不阻塞合并）
apps/ai-game-creator-shell/）与主站src/services/apiClient.ts、editorProjectClient.ts的改动经逐行核对为纯 prettier 格式化 churn，与本 PR 主题无关；其中generated/DirectThreadRequestKind.ts是绑定生成产物，手工格式化会在下次重新生成时被打回。建议拆出或在 PR 描述中说明来源。error.rs的FallbackFailed/with_recovered_failure_audits/into_final_error、executor.rs:729finish_image_model_fallback_error等已无任何 push 点，crate 列表恒空（api-server 仍在消费公开 API，删除需跨 crate 跟进）。openai_image_generation.rs:440-452client_for_model用expectpanic 保证启动期不变量，建议改为返回Result变成可审计的 503。image_generation_options.rs:111gpt_image_2_size_parameter_schema、prompt 文件gpt-image-2-size.txt（内容已是 2.5 语义）。request.rs:96-99空模型默认值在编辑上下文会落到生成模型 flare-c，严格白名单语义下空值应报错或按任务类型取默认。已核实无问题的方面
tiantoken_credentials_never_fall_back_to_vector_engine_env；非 test 构建下任一 provider 缺配置即启动失败。src/、apps/、OpenAPI 零命中 flare/sunburst）；normalizeEditorImageModel兼容解析仅在使用端、命中 legacy 触发既有回退警告、历史 fixture 不回写且有断言保护；nanobanana 默认行为未变。public_projection()只暴露业务名，admin 例外有测试固定。ImageProviderSettings/OpenAiImageSettingsDebug 脱敏，日志不含 key 与图片字节。本地验证结果
cargo check -p api-server通过（有本 PR 新增的 dead_code 警告，见次要项 7）cargo test -p platform-image：1 个失败（见阻塞项 2），其余 19 个通过npm run typecheck通过；image-editor 三个核心 model 定向测试 115 个全部通过npm run check:encoding、npm run check:doc-index、git diff --check均通过结论：阻塞项 1（代码与 ADR 矛盾 + 计价分裂）和阻塞项 2（测试门禁红）解决前不建议合并；严重项 3-6 建议同 PR 修复。
已过时，重审
复审（a6f99c887..f3c362b1e，16 个新提交）
上轮问题的处理情况
已解决：
resolve_image_provider现在拒绝业务名gpt-image-2.5与已退役的gpt-image-2-c，新增resolve_image_provider_rejects_business_model_and_accepts_concrete_models单测钉死（上轮严重项 5 的主体已解决）。gpt-image-2-c整体删除：常量、re-export、尺寸语义、审计标签、三处提交边界解析、前端常量与恢复分支全部移除，ADR / CONTEXT / OpenAPI / api-operations / pitfalls / decision-log 同步一致。数据库历史审计字符串不回写的策略表述清晰。nanobanana_generate_content_url_blank_model_falls_back_to_nanobanana_model）。TIANTOKEN_BASE_URL等），client 构造成功后有 info 启动日志，ADR Consequences 已同步。VectorEngine改为settings.provider透传。create_openai_image_generation已删除；空参考图错误的 provider 改为按模型解析（openai_image_generation.rs:341）。LEGACY_EDITOR_IMAGE_MODELS集合，ImageCanvasGenerationModel.test.ts34 项本地通过。仍未解决（沿用上轮意见）：
editor_project.rs:3294-3300、editor_project_icon.rs:1777-1786、character_visual_assets.rs:949-955本轮未改动，而 ADR 中「普通生成即使因参考图使用 edits multipart，仍按生成 concrete model」的表述也保留原样。代码与文档的矛盾依然存在，且计价（flare-c 档）与执行/审计（sunburst-c）分裂的问题仍在。请明确二选一：改代码按任务类型分流，或修订三处文档并把生成带参考图的计价切到编辑档。cargo test -p platform-image本地仍必红——tests/image_provider.rs的nanobanana_generate_content_posts_native_body_and_reads_inline_datamock 竞态未修复（mock 只读到\r\n\r\n就断言请求体），本机连续复现（21 passed / 1 failed）。decision-log 记录的「cargo test -p platform-image 全绿」与本机（Windows）结果不符，说明该 race 与平台/网络栈行为相关，CI 上同样有失败风险。建议用同文件已有的按 Content-Length 完整读 body 的 helper 重写该断言。editor_agent/tool.rs:698-703依旧用image_generation_mud_points+GPT_IMAGE_2_5_BUSINESS_NAME（命中 flare-c 档），与直连快速编辑 / raw edit 已改用的image_edit_model_mud_points（sunburst-c 档）不一致，admin 分开调价即错价。.codex两个脚本仍发送业务名直连 provider：本轮只清理了单模型循环与fallbackModel字段，generate-template-samples.mjs:21仍是preferredImageModel = 'gpt-image-2.5'直连VECTOR_ENGINE_BASE_URL。按新白名单，provider 端只认 concrete model 且 GPT Image 2.5 走 Tiantoken，实盘必败。请改用 concrete model + Tiantoken 凭据，或在 SKILL.md 标注脚本已退役。create_raw_image_edit仍无 provider 校验：raw_image_edit/mod.rs本轮未动，硬编码 sunburst-c 但不校验settings.provider，与共享 executor 的ensure_provider_matches_model防线不一致。其他遗留（次要，不阻塞）：
openai_image_generation.rs的create_openai_image_edit与create_openai_image_edit_with_references仍是 dead_code（cargo check 有警告），建议一并删除。executor.rs:231/421/672的task_prefix仍硬编码"vector-engine"，Tiantoken 任务 fallback task_id 会带错误前缀进入持久化与审计。resolve_image_provider仍接受gpt-image-2→ Tiantoken，且 executorpreferred_image_upstream_model恒等透传——legacy 字符串若绕过 api-server 边界会原样发往上游。ADR 已记录「gpt-image-2 继续作为历史可读值接受」为有意行为，建议在新增的白名单单测里补一条gpt-image-2 → Tiantoken的断言把该意图钉死，或让 executor 也拒绝。gpt-image-2.5的矛盾仍在（本轮该行又被改到但仍未修正）。editor_project.rs:4101-4102concrete key 仍是字符串字面量而非已 import 的常量。gpt-image-2-c在后端normalize_editor_generation_options走_ => nanobanana未知值分支静默回落，与 decision-log「走既有未知值分支」的表述一致，无异议。本轮本地验证
cargo test -p platform-image：21 通过 / 1 失败（阻塞项 2 的既有竞态）cargo check -p api-server：通过，仍有上述两个 dead_code 警告npx vitest run src/components/image-editor/ImageCanvasGenerationModel.test.ts：34 项全部通过结论：本轮更新质量高，白名单收紧与
gpt-image-2-c清理做得干净彻底、文档同步完整。但上轮的 2 个阻塞项（参考图分流与 ADR 矛盾、平台相关测试竞态）与 3 个严重项（编辑工具计价、.codex 脚本、raw edit 防线）均未处理，维持「修复后再合并」的结论。- resolve_image_provider 错误类型从 &'static str 改为 String，未知模型返回「不支持的图片模型：{model}」 - ensure_provider_matches_model 去掉重复拼接的模型名，避免错误信息出现两遍输入 - openai_image_generation 缺少参考图的本地校验改用显式 match，不再用 unwrap_or 静默假定 Tiantoken - 补充断言：业务模型名与 unknown-model 的拒绝原因里必须包含被拒绝的模型值留给你处理的 Review 剩余项（未自动修改）
说明：以下是从上一版 ./review.txt 中保留下来的、会影响生产行为 / 计费或需要基础设施判断的项，我没有自动改，等你确认。可机械替换、纯文档或跨 crate 死代码清理类的问题已逐项修复并单独提交（见文末「已修复」）。
GenerateIconSpritesheetTool::pricing用!args.reference_image_ids.is_empty()判断has_reference_images，但reference_image_id（图标规范图）是必填参数，执行时始终把它作为参考图提交，GPT Image 2.5 固定落到/v1/images/edits+gpt-image-2.5-sunburst-c；直连入口resolve_editor_icon_spritesheet_price（editor_project_icon.rs:236-252）已经硬编码传true。reference_image_ids为空时按生成档gpt-image-2.5-flare-c计价，实际按编辑档执行，属于少收费；admin 单独调整编辑档价格后偏差会放大。与 2026-09-21 决策「图标素材图集（固定参考图）… 全部同规则」不一致。true；顺带确认build_display_args展示价同步变化，并跑cargo test -p api-server editor_agent::tool。gpt-image-2补齐而不是从同级的新档位推导backfill_legacy_gpt_image_2_5_pricing）gpt-image-2.5-flare-c/gpt-image-2.5-sunburst-c任一缺失，就整体从gpt-image-2（先查持久化 override，再查受控默认配置）克隆出两个 key，分别or_insert。gpt-image-2.5-flare-c、但缺gpt-image-2.5-sunburst-c时，sunburst-c 会拿到gpt-image-2的历史价格，而不是「同级那份已经存在的新档位」或受控默认里的 sunburst-c 价；admin 单独调过生成档价格时，编辑档会被静默回溯成旧值，且没有任何日志/标记说明这是补齐值。gpt-image-2或受控默认；每次实际写入补齐值时记tracing::warn!（带 source / 模型 / 价格）；补editor_generation_config的部分迁移用例。.timeout(...).http1_only().pool_max_idle_per_host(0)；该 client 实际只用于下载参考图 / provider 回图（runtime/image_source.rs:13-85，生成请求本身走 curl），而 api-server/src/state.rs 里其它长生命周期 client 用的是pool_max_idle_per_host(8/64/128)。pool_max_idle_per_host(0)等于禁用 keep-alive，每次下载都要重新做 TCP + TLS 握手；批量下载参考图（最多 5 张）和 provider 回图都会多付这部分延迟。pool_max_idle_per_host(0)调到与其它 client 一致的量级（如 8），http1_only()仅在确实需要时保留；改动后跑cargo test -p platform-image与一次真实图片下载冒烟。http1_only/ 禁长连接取决于网关与 provider 侧约束，仓库代码里没有依据可判断。已修复（按你的选择追加）
b0bb71a79让 resolve_image_provider 的拒绝原因带上模型名 —— 上一版第 2 条（错误类型改String并携带模型名；ensure_provider_matches_model去掉重复拼接；openai_image_generation.rs的unwrap_or(Tiantoken)改为显式 match；补拒绝原因含模型名的断言）c0d4e76a0解耦 Tiantoken 与 VectorEngine 的图片请求超时 —— 上一版第 3 条（新增tiantoken_image_request_timeout_ms，VECTOR_ENGINE_IMAGE_REQUEST_TIMEOUT_MS只作用于 VectorEngine；state / OpenAiImageSettings 各取自己的字段；deploy env 示例与运维文档同步）ff89951a9删除失效的图片模型兜底审计链路 —— 上一版第 6 条（删除FallbackFailed、recovered_failure_audits、with_recovered_failure_audits、into_final_error、GeneratedImages字段、executor 包装层、api-serverrecoveredFailureCount与两处落库循环；同步运维文档与 decision-log）已修复（上一轮）
0b1caf728修正图片脚本中误导性的首选模型变量名 —— 原 review 第 1、3 条827164ed7为图片素材脚本补回同模型瞬时错误重试 —— 原 review 第 2、4、5、6 条（重试用providerStatus，删掉只写不读的providerBody/providerResponseParse）d95a01cf0同步图片技能文档的同模型重试说明 —— 上述脚本改动的 SKILL.md 文档同步e901937bb修正图片解析去重测试名与真实覆盖范围 —— 原 review 第 7 条a4be08d51修正 nanobanana 空模型被误归一为 GPT 生成模型 —— 原 review 第 9、13 条fb6e00c96消除前端 legacy gpt-image-2 档位的重复字面量 —— 原 review 第 12 条（保留 legacy key 兼容持久化值，改为复用同一常量消除漂移，并修正注释）d3822a9a1补齐图片生成重试测试的同模型断言 —— 原 review 第 17 条8e92bd295修正带参考图的便捷生成入口模型选择 —— 原 review 第 19 条4f2591b50说明 GPT Image 2 尺寸族与 provider 白名单的口径差异 —— 原 review 第 14 条（判定为有意设计，仅补注释）1低优不管了 2I will都给默认值了, 不留处理代码 3这是原行为
View command line instructions
Checkout
From your project repository, check out a new branch and test the changes.