Как встроить генерацию картинок в Telegram-бота

Живые данные: 1 пользователей · 0 оплаченных заказов

Соберём Telegram-бота, который принимает от пользователя текст и возвращает сгенерированную картинку. Вся логика — один файл на Python: бот ходит в OpenAI-совместимый API генерации изображений и отправляет результат обратно в чат. Очереди, Celery и база данных на старте не нужны.

Выбор модели

Для генерации картинок доступны три варианта:

• **kolors** — $0.005 за изображение (1024×1024, Kuaishou Kolors). По курсу 88 ₽/$ это около 0,44 ₽ за картинку — настолько дёшево, что можно давать пользователям бесплатный лимит.
• **qwen-image** — $0.08 (≈7 ₽), высокое качество детализации и надписей на изображениях.
• **qwen-image-2512** — $0.08, 1024×1024, новое поколение Qwen-Image.

Рабочая схема: разрабатываете и тестируете на kolors, а когда пайплайн отлажен, переключаетесь на qwen-image-2512 одной строкой в коде. Важный плюс API: неудачные задачи не тарифицируются, поэтому ошибки и повторы не съедают бюджет.

Шаг 1. Подготовка

1. Создайте бота через @BotFather и сохраните токен. 2. Получите API-ключ в личном кабинете сервиса и скопируйте base_url из документации. 3. Установите зависимости: `pip install aiogram openai`.

Токен и ключ лучше держать в переменных окружения, а не в коде — так проще деплоить и безопаснее при публикации репозитория.

Шаг 2. Код бота

Логика простая: хендлер ловит любое текстовое сообщение, вызывает `client.images.generate`, а затем отправляет результат через `answer_photo`. API может вернуть картинку ссылкой или в base64 — обрабатываем оба случая.

import asyncio
import base64

from aiogram import Bot, Dispatcher, F
from aiogram.filters import CommandStart
from aiogram.types import BufferedInputFile, Message
from openai import OpenAI

TG_TOKEN = "ТОКЕН_ОТ_BOTFATHER"

client = OpenAI(
    api_key="ВАШ_API_КЛЮЧ",
    base_url="https://api.example.com/v1",  # замените на base_url из личного кабинета
)

MODEL = "kolors"  # для качества замените на "qwen-image-2512"
SIZE = "1024x1024"

dp = Dispatcher()


@dp.message(CommandStart())
async def cmd_start(msg: Message):
    await msg.answer("Пришлите описание — нарисую картинку.")


@dp.message(F.text)
async def on_text(msg: Message, bot: Bot):
    await bot.send_chat_action(msg.chat.id, "upload_photo")
    try:
        resp = client.images.generate(
            model=MODEL,
            prompt=msg.text[:1000],
            size=SIZE,
            n=1,
        )
        item = resp.data[0]
        caption = f"Промпт: {msg.text[:900]}"
        if getattr(item, "b64_json", None):
            photo = BufferedInputFile(base64.b64decode(item.b64_json), "img.png")
            await msg.answer_photo(photo, caption=caption)
        else:
            await msg.answer_photo(item.url, caption=caption)
    except Exception as err:
        await msg.answer(f"Не получилось: {err}. Попробуйте переформулировать запрос.")


async def main():
    bot = Bot(TG_TOKEN)
    await dp.start_polling(bot)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Что здесь важно:

• `send_chat_action("upload_photo")` показывает индикатор загрузки — генерация занимает несколько секунд, и без него чат выглядит «мёртвым».
• `prompt=msg.text[:1000]` — обрезаем слишком длинные запросы.
• Подпись к фото в Telegram ограничена 1024 символами, поэтому промпт в caption тоже обрезается.
• Блок `try/except` обязателен: пользователь пришлёт что угодно, а API может ответить ошибкой. Поскольку неудачные задачи не тарифицируются, повторные попытки бесплатны.

Шаг 3. Запуск и проверка

1. Сохраните файл как `bot.py`, подставьте токен и ключ. 2. Запустите: `python bot.py`. 3. В Telegram отправьте `/start`, затем описание картинки, например «рыжий кот-космонавт, цифровая живопись».

Для продакшена запускайте процесс под systemd или в Docker, чтобы бот переживал перезагрузку сервера. Long polling из примера работает без белого IP и SSL-сертификата; вебхуки можно подключить позже, когда появится нагрузка.

Улучшаем промпты дешёвой LLM

Пользователи пишут коротко: «кот в шляпе». Качество картинки заметно вырастет, если перед генерацией переписать запрос в детальный промпт. Добавьте шаг с `client.chat.completions.create` и моделью **glm-5.3-flash** — $0.15 за вход и $0.55 за выход за миллион токенов, reasoning и русский язык из коробки. Альтернатива — **qwen3.6-35b** ($0.5 / $2.2), универсальный чат Alibaba. Цена вопроса — доли копейки на один запрос, а промпт «кот в шляпе в стиле акварели, мягкий свет, детализация» даёт стабильно лучший результат.

Считаем стоимость

• kolors: 1000 генераций = $5 ≈ 440 ₽.
• qwen-image-2512: 1000 генераций = $80 ≈ 7040 ₽.

Если каждый пользователь получает 3 бесплатные картинки в день, 1000 генераций на kolors обойдутся примерно в 440 ₽ — приемлемая цена даже для небольшого сообщества. Для платных функций или бота с высокой нагрузкой берите qwen-image-2512: разница в качестве стоит около 7 ₽ за картинку.

Что добавить дальше

• Антифлуд: ограничьте число запросов в минуту на пользователя.
• Кнопки выбора модели и стиля (ReplyKeyboard или InlineKeyboard).
• Модерация промптов перед отправкой в API.
• Сохранение истории генераций в SQLite или PostgreSQL.

Каркас из этой статьи покрывает весь цикл: приём запроса, генерация, доставка картинки и обработка ошибок. Всё остальное — надстройки над ним.

Попробовать Rodnik →