GPT Image 2.5 Sunburst er en model fra OpenAI til billedskabelse. Producenten fokuserer særligt på præcis redigering af udgangsmateriale. Modellen understøtter tekstinstruktioner og visuelle kilder i de særskilt beregnede operationer.
Det aktuelle Ailoot-kort viser billedskabelse fra tekst. Scene, komposition, stil og detaljer kan angives. Den referencebrug, redigering og de maskeændringer, som OpenAI beskriver, kræver særskilt billedinputunderstøttelse; billedgenerering ud fra tekst bekræfter ikke denne understøttelse.
low, medium, high, xhigh, max og auto er tilgængelige. Kvaliteten styrer billeddannelsens tilstand og adskiller sig fra kompositionsstørrelse og filkomprimering.
Størrelsen kan være kvadratisk, vandret, lodret, automatisk valgt eller manuel. Ved egne størrelser er hver side delelig med 16 pixels og højst 3840 pixels. Arealet skal være mellem 655 360 og 8 294 400 pixels, og forholdet mellem lang og kort side højst 3:1. Alle vilkår gælder samtidig.
Producenten betegner opløsninger over 2560x1440 som eksperimentelle. Store billeder giver et passende kompositionsrum, men ophæver ikke kontrol af tekster og objektplacering.
PNG er standard; JPEG og WebP er også mulige. JPEG og WebP har komprimeringsstyring. Gennemsigtig baggrund kræver PNG eller WebP, da JPEG ikke bevarer alfakanalen. Uigennemsigtig baggrund og automatisk valg er også mulige.
Størrelse, kvalitet, format og baggrund vedrører forskellige resultategenskaber. Billedstilen beskrives med tekst sammen med sceneindholdet. Understøttelse af konkrete indstillinger skal vurderes separat fra producentens generelle muligheder.
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.
I en særskilt understøttet redigeringsoperation styrer masken ændringen af det valgte område. Den garanterer ikke nøjagtig overensstemmelse med grænsen, så et løfte om præcis lokal rettelse ville være for stærkt. Tilstanden kræver en passende indsendelsesmetode.
Ved generering kan modellen også fejlplacere tekst og detaljer eller ændre figurudseendet mellem billeder. Tekster, komposition og gentagelighed skal kontrolleres i den færdige fil. Selv en detaljeret instruktion garanterer ikke egenskaberne.
", "aboutText": "### Generering og billedarbejde\n\nGPT Image 2.5 Sunburst er en model fra OpenAI til billedskabelse. Producenten fokuserer særligt på præcis redigering af udgangsmateriale. Modellen understøtter tekstinstruktioner og visuelle kilder i de særskilt beregnede operationer.\n\nDet aktuelle Ailoot-kort viser billedskabelse fra tekst. Scene, komposition, stil og detaljer kan angives. Den referencebrug, redigering og de maskeændringer, som OpenAI beskriver, kræver særskilt billedinputunderstøttelse; billedgenerering ud fra tekst bekræfter ikke denne understøttelse.\n\n### Kvalitet og billedform\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` og `auto` er tilgængelige. Kvaliteten styrer billeddannelsens tilstand og adskiller sig fra kompositionsstørrelse og filkomprimering.\n\nStørrelsen kan være kvadratisk, vandret, lodret, automatisk valgt eller manuel. Ved egne størrelser er hver side delelig med 16 pixels og højst 3840 pixels. Arealet skal være mellem 655 360 og 8 294 400 pixels, og forholdet mellem lang og kort side højst 3:1. Alle vilkår gælder samtidig.\n\nProducenten betegner opløsninger over `2560x1440` som eksperimentelle. Store billeder giver et passende kompositionsrum, men ophæver ikke kontrol af tekster og objektplacering.\n\n### Resultatformater og baggrund\n\nPNG er standard; JPEG og WebP er også mulige. JPEG og WebP har komprimeringsstyring. Gennemsigtig baggrund kræver PNG eller WebP, da JPEG ikke bevarer alfakanalen. Uigennemsigtig baggrund og automatisk valg er også mulige.\n\nStørrelse, kvalitet, format og baggrund vedrører forskellige resultategenskaber. Billedstilen beskrives med tekst sammen med sceneindholdet. Understøttelse af konkrete indstillinger skal vurderes separat fra producentens generelle muligheder.\n\n### Redigeringspræcision og billedkontrol\n\nIfølge 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.\n\nI en særskilt understøttet redigeringsoperation styrer masken ændringen af det valgte område. Den garanterer ikke nøjagtig overensstemmelse med grænsen, så et løfte om præcis lokal rettelse ville være for stærkt. Tilstanden kræver en passende indsendelsesmetode.\n\nVed generering kan modellen også fejlplacere tekst og detaljer eller ændre figurudseendet mellem billeder. Tekster, komposition og gentagelighed skal kontrolleres i den færdige fil. Selv en detaljeret instruktion garanterer ikke egenskaberne.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0880a00db2773f8ddf4033a1a80381e1178251dd74b84dd7a746a4666bd28a0a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "da", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08GPT Image 2.5 Sunburst skaber billeder fra tekstinstruktioner. Understøtter egne størrelser, flere kvalitetsniveauer og gennemsigtig baggrund; producenten fremhæver også redigeringspræcision.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
GPT Image 2.5 Sunburst er en model fra OpenAI til billedskabelse. Producenten fokuserer særligt på præcis redigering af udgangsmateriale. Modellen understøtter tekstinstruktioner og visuelle kilder i de særskilt beregnede operationer.
Det aktuelle Ailoot-kort viser billedskabelse fra tekst. Scene, komposition, stil og detaljer kan angives. Den referencebrug, redigering og de maskeændringer, som OpenAI beskriver, kræver særskilt billedinputunderstøttelse; billedgenerering ud fra tekst bekræfter ikke denne understøttelse.
low, medium, high, xhigh, max og auto er tilgængelige. Kvaliteten styrer billeddannelsens tilstand og adskiller sig fra kompositionsstørrelse og filkomprimering.
Størrelsen kan være kvadratisk, vandret, lodret, automatisk valgt eller manuel. Ved egne størrelser er hver side delelig med 16 pixels og højst 3840 pixels. Arealet skal være mellem 655 360 og 8 294 400 pixels, og forholdet mellem lang og kort side højst 3:1. Alle vilkår gælder samtidig.
Producenten betegner opløsninger over 2560x1440 som eksperimentelle. Store billeder giver et passende kompositionsrum, men ophæver ikke kontrol af tekster og objektplacering.
PNG er standard; JPEG og WebP er også mulige. JPEG og WebP har komprimeringsstyring. Gennemsigtig baggrund kræver PNG eller WebP, da JPEG ikke bevarer alfakanalen. Uigennemsigtig baggrund og automatisk valg er også mulige.
Størrelse, kvalitet, format og baggrund vedrører forskellige resultategenskaber. Billedstilen beskrives med tekst sammen med sceneindholdet. Understøttelse af konkrete indstillinger skal vurderes separat fra producentens generelle muligheder.
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.
I en særskilt understøttet redigeringsoperation styrer masken ændringen af det valgte område. Den garanterer ikke nøjagtig overensstemmelse med grænsen, så et løfte om præcis lokal rettelse ville være for stærkt. Tilstanden kræver en passende indsendelsesmetode.
Ved generering kan modellen også fejlplacere tekst og detaljer eller ændre figurudseendet mellem billeder. Tekster, komposition og gentagelighed skal kontrolleres i den færdige fil. Selv en detaljeret instruktion garanterer ikke egenskaberne.
POST /v1/images/generationstextimage| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 | Standard— |
Feltprompt | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumslængde: 1 | Standard— |
Feltn | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 | Standard1 |
Feltresponse_format | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser url, b64_json | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Feltsize | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltquality | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltbackground | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltoutput_format | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltoutput_compression | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmoderation | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltinput_fidelity | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstyle | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltpartial_images | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Tekst til billede · Påkrævet: prompt
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parameterrequired | Kontraktmodel, prompt |
Parameteroptional_controls | Kontraktnull |
Parametercontent_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.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n 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";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nHent hvert returneret billede, eller gem dets Base64-indhold
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}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 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.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltcreated | Typeinteger |
Feltdata[].url | Typestring |
Feltdata[].b64_json | Typebase64 string |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Svarserver_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. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
Brug metodestierne vist ovenfor.