把一条提示词变成图片链接，n8n 需要完成提交和查询两步。提交后，API 返回任务编号；图片生成完成后，再通过这个编号获取图片地址。
下面这份工作流把后半段也接好了：提交一次，等几秒，查询同一个任务，直到拿到图片 URL 或收到失败结果。下载并导入后，填好凭据和提示词，就可以执行这套流程。
导入模板，把 Key 放到凭据里
先下载 n8n 工作流 JSON，在自己的 n8n 中导入。
模板默认调用 GPT Image 2.5 Flare 文生图，输出设置为 1:1、1K。模型入口和当前信息可看 GPT Image 2.5 Flare。运行前，先把自己的 API Key 接上：
- 打开 Credentials，新建 Header Auth。
- Name 填
Authorization，Value 填Bearer YOUR_API_KEY，把占位符换成你的 Key，注意 Bearer 后有一个空格。 - 保存后，分别打开 Submit Task 和 Get Task，选择刚建好的同一份凭据。
两个节点都需要选：一个负责提交，一个负责查询。Key 统一保存在 Credentials 中，两个请求节点引用同一份凭据。
第一次运行，只改提示词
打开 Workflow Input，找到 prompt。模板里是一个橙色复古掌机的商品图，你也可以复制下面这句：
A clean product photo of an orange retro handheld game console on a warm ivory studio surface, no text, no watermark.
先保留其他默认值，点击 Execute Workflow。模板每隔 5 秒查一次，最多查询 36 次。等待期间，可以在执行记录中查看查询节点返回的任务状态。
要换成 GPT Image 2，把 model 改成 gpt-image-2/text-to-image；默认的 2.5 模型值是 gpt-image-2.5-flare/text-to-image。这两个文生图入口使用模板中的 prompt、aspect_ratio 和 resolution。
去 Final Output 找 resultUrl
工作流走到 Final Output 后，打开它的输出数据。成功时复制 resultUrl，在浏览器打开就能查看图片，也可以把这个值传给后面的存储或内容节点。
同时保留 taskId。它对应这一次生成，稍后要查询进度或排查问题时用得上。模板只负责拿到结果链接，文件还需要你下载或接入自己的保存步骤。
等不到图片时，先看是哪一种情况
fail 是服务返回了失败状态，错误信息在 Final Output 的 error 中。根据具体报错处理输入或账户问题，再决定是否重新生成。
timeout 则表示模板已经查够次数、停止等待，服务端的任务可能还没结束。保留原 taskId，另建一个 HTTP Request 节点继续查：方法选 GET，地址填 https://api.hiapi.ai/v1/tasks/YOUR_TASK_ID，替换末尾的任务编号，并选择同一份 Header Auth。这个 GET 请求会返回原任务的最新状态。
如果 HTTP Request 节点直接报错，还没走到 Final Output，先打开这个节点的响应：401/403 查凭据和权限，400 查输入，429 查限流，5xx 查服务返回的信息。尤其是提交阶段遇到网络错误时，先确认任务是否已经创建，避免重复提交。
想先在网页里生成一张图，再来接自动化，可以看 GPT Image 2.5 使用教程。
