Source: https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/
Language: da

# GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/facts.json)

## [GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08](https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/)

GPT Image 2.5 Flare er beregnet til daglig billedgenerering fra beskrivelser. Tilbyder egne størrelser, flere kvalitetsniveauer og gennemsigtig baggrund.

- [**Ailoot · Billeder** `POST /v1/images/generations` `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`](https://ailoot.ai/models/da/gpt-image-2-5-flare-2026-09-08/#method-0)

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

#### Daglig generering fra tekstbeskrivelser

GPT Image 2.5 Flare er en model fra OpenAI til billedskabelse. Ifølge producenten er formålet hurtig daglig generering af visuelt materiale i høj kvalitet. Opgaven kan beskrive motiv, stil, detaljeplacering og billedform; resultatet er et billede.

I Ailoot vises dette kort til generering med tekstinput. OpenAI beskriver også udgangsbilleder, referencer og rettelser. Det kræver billedinput og betyder ikke, at tekstmetoden allerede accepterer materialet.

#### Kvalitet fra udkast til detaljeret billede

`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` og automatisk `auto` understøttes. Kvaliteten påvirker arbejdsomfanget ved resultatdannelsen og indstilles separat fra billedstørrelse og filkomprimering.

Størrelser kan være kvadratiske, vandrette, lodrette, automatisk valgte eller brugerdefinerede. Billedformatet kan tilpasses kompositionen, hvis alle producentgrænser overholdes.

#### Egne størrelser

Hver side skal være delelig med 16 pixels og højst 3840 pixels. Forholdet mellem lang og kort side er højst 3:1. Det tilladte areal er fra 655 360 til 8 294 400 pixels. Vilkårene gælder samtidig: et gyldigt billedformat ophæver ikke arealgrænsen.

Opløsninger over `2560x1440` er eksperimentelle. Ved store billeder skal selve kompositionen vurderes: flere pixels garanterer ikke fejlfri placering af alle elementer.

#### Resultatfil og gennemsigtighed

Modellen tilbyder PNG, JPEG og WebP med PNG som standard. JPEG og WebP har komprimeringsstyring. Gennemsigtig baggrund kræver PNG eller WebP. Producenten understøtter også uigennemsigtig baggrund og automatisk valg. Gennemsigtighed gør det muligt at bruge billedet i en senere komposition uden en fastlagt baggrund.

Producentens indstillinger beskriver modelmuligheder; udførelsen afhænger af den valgte metodes parameterunderstøttelse. Hver generering skaber et nyt resultat, så samme beskrivelse garanterer ikke identiske billeder.

#### Hvad der skal kontrolleres i billedet

Ifølge OpenAI kan behandling af en kompleks opgave tage op til to minutter. Det beskriver producentens generering, ikke en garanti for, hvor lang tid der samlet går, før resultatet modtages i en konkret applikation.

Tekster, præcis objektplacering og samme udseende mellem billeder kræver kontrol. En maske i en særskilt understøttet redigeringsoperation styrer retningen, ikke en hård grænse. Ved billedgenerering ud fra tekst er en præcis kompositionsbeskrivelse og kontrol af filen nyttige: synlige detaljer, læsbarhed og overensstemmelse med motivet.

**Ailoot · Billeder** `POST /v1/images/generations` `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`

[`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`](https://ailoot.ai/models/da/#m=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&route=Core&caller=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&fmt=images)

OpenAI /`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`

### Start

GPT Image 2.5 Flare er beregnet til daglig billedgenerering fra beskrivelser. Tilbyder egne størrelser, flere kvalitetsniveauer og gennemsigtig baggrund.

Accepterede input

Tekst

Resultater

Billeder

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot · Billeder** `POST /v1/images/generations`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`image`

Outputformat

Billedfil

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | Standard— |
| Felt`prompt` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumslængde: 1 | Standard— |
| Felt`n` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 | Standard1 |
| Felt`response_format` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser url, b64\_json | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`size` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`quality` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`background` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`output_format` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`output_compression` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`moderation` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`input_fidelity` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`style` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`partial_images` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst til billede** · Påkrævet: prompt

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, prompt |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |

Livscyklus: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/tasks/{task_id}` · det faktisk returnerede task\_id eller posten i mediebiblioteket

`GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`

`GET /v1/media/assets`

`GET /v1/media/assets/{asset_id}`

Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.

### Priser

#### Ailoot-metodetakster

Tekstinput

0,005 US$ */ 1K*

Input, billede

0,008 US$ */ 1K tokens*

Output, billede

0,03 US$ */ 1K tokens*

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot · Billeder

curlPython SDKNode.js SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
export AILOOT_API_KEY
: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"
export AILOOT_PROMPT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")
p['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")
if not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")

f=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")
request={'model': 'gpt-image-2.5-flare-2026-09-08', 'prompt': ''}
request["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.images.generate(**request)
Path("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")
save_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])
```

```js
import OpenAI from "openai";
import { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";
const key=process.env.AILOOT_API_KEY;
if(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");
const client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});
const request={"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""};
if(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");
request.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");
const result=await client.images.generate(request);
writeFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));
if(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");
for(let index=0;index<result.data.length;index++) {
  const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;
  if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {
    const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");
    encoded=uri.slice(comma+1);
  }
  if(encoded) {
    if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");
    raw=Buffer.from(encoded,"base64");
  } else if(uri) {
    const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");
    if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");
    const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");
    const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});
    if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);
    raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());
  } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");
  if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");
  const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";
  writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);
}
console.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot · Billeder

Hent hvert returneret billede, eller gem dets Base64-indhold

- `GET /v1/media/tasks/{task_id}`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`
- `GET /v1/media/assets`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}`

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert færdigt billede; hent hver returneret URL eller afkod dets Base64-indhold.

Gem hvert dataelement. Afkod hver b64\_json, eller hent hver returneret signeret URL. Vælg filtypenavnet ud fra den faktiske MIME-type eller de faktiske bytes.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Hvis resultatet af en billedgenerering eller -redigering skal kontrolleres, skal du gemme det oprindelige operation\_id/X-Client-Request-ID og de returnerede resultatoplysninger. Hent eksisterende resultater, som du ejer, via mediebiblioteket med de faktiske task\_id- eller asset\_id-værdier. Send ikke anmodningen om generering/redigering igen, og opbyg ikke en polling-URL ud fra operation\_id.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`created` | Typeinteger |
| Felt`data[].url` | Typestring |
| Felt`data[].b64_json` | Typebase64 string |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
| Svar`server_error` | BetingelseDet returnerede svar angiver, at operationen eller resultatet skal kontrolleres | Næste trinGem det oprindeligt returnerede operations-/opgave-ID, anmodningens headere og svaret; fortsæt med de understøttede læseanmodninger for den oprindelige operation. Send ikke oprettelsesanmodningen igen. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot** [`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`](https://ailoot.ai/models/da/#m=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&route=Core&caller=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&fmt=images)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`](https://ailoot.ai/models/da/#m=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&route=Core&caller=gpt-image-2.5-flare-2026-09-08&fmt=images)

FAQ · GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/images/generations` · `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`: `text` → `image`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/images/generations` · `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`: `model`, `prompt`, `n`, `response_format`, `stream`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/images/generations` · `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`: `n.minimum`: `1`

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

## Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

## Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement

Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.

Rabatkode på op til 50%

Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.

Udgifter i historikken

Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation

Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.

Licens til forhandlere

Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.

Dokumenter på websitet

Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.