Два изображения, очередь и proxy: как мы подключили OpenAI Image Edits к российскому production-серверу
Для крупной федеральной компании из телеком-сектора наша команда разработала закрытую семейную платформу для сотрудников и их детей. Один родительский аккаунт объединяет несколько детских профилей, а внутри находятся тематические районы, викторины, мини-игры, творческие задания, личный прогресс, баллы и общий рейтинг.Название заказчика и самой платформы я не раскрываю по NDA. Для этого разбора важнее масштаб задачи: речь идёт не об эксперименте с генерацией картинок, а о production-продукте, где AI-механика должна работать вместе с авторизацией, детскими профилями, расписанием контента, очередями, файловым хранилищем и правилами начисления баллов.Одной из творческих активностей стала «виртуальная роспись» городского здания. Пользователь выбирал фотографию фасада, загружал собственный рисунок, а система превращала его в изображение на стенах. Здание должно было остаться узнаваемым, а рисунок - стать частью реальной архитектуры, а не потеряться в новой генерации.На уровне интерфейса всё выглядит просто: выбрать основу, загрузить рисунок, дождаться результата. На уровне production-системы задача быстро перестаёт быть «вызовом AI API». Прямого доступа к OpenAI API с российского сервера нет. Сама операция длительная, работает с приватными файлами и может завершиться сетевой ошибкой, ограничением провайдера или отказом модерации.Ниже - технический разбор этого конкретного потока: от React и очереди Laravel до небольшого собственного proxy-сервиса, встроенного в архитектуру основной платформы. Читать далее