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GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08

Markdown · JSON

GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08

GPT Image 2.5 Flare ist für die alltägliche Bildgenerierung anhand von Beschreibungen vorgesehen. Unterstützt benutzerdefinierte Größen, ein erweitertes Spektrum an Qualitätsstufen und transparente Hintergründe.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Alltägliche Generierung anhand von Textbeschreibungen

GPT Image 2.5 Flare ist ein Modell von OpenAI zur Bildgenerierung. Laut Hersteller dient es der schnellen alltäglichen Erstellung hochwertiger visueller Materialien. Die Anweisung kann Motiv, Stil, Anordnung der Details und die gewünschte Bildform beschreiben; das Ergebnis ist ein Bild.

In Ailoot wird diese Karte für die Generierung mit Texteingabe angeboten. OpenAI beschreibt außerdem die Arbeit mit Ausgangsbildern, Referenzen und Änderungen. Diese Arbeitsweisen erfordern Unterstützung für Eingabebilder; sie bedeuten nicht, dass die Textmethode solche Materialien bereits annimmt.

Qualität vom Entwurf bis zum detaillierten Bild

Unterstützt werden die Stufen low, medium, high, xhigh, max und die automatische Auswahl auto. Die Qualitätseinstellung beeinflusst den Arbeitsaufwand bei der Erstellung des Ergebnisses. Sie wird getrennt von der Bildgröße und der Komprimierung der fertigen Datei festgelegt.

Bei der Größe sind quadratische Formate, Quer- und Hochformate, eine automatische Auswahl und benutzerdefinierte Größen vorgesehen. Die Proportionen können an die Komposition angepasst werden, solange alle Einschränkungen des Herstellers eingehalten werden.

Benutzerdefinierte Größen

Jede Seite muss ein Vielfaches von 16 Pixeln sein und darf nicht länger als 3840 Pixel sein. Das Verhältnis der längeren zur kürzeren Seite darf höchstens 3:1 betragen. Die zulässige Fläche liegt zwischen 655 360 und 8 294 400 Pixeln. Die Einschränkungen gelten gemeinsam: Ein zulässiges Seitenverhältnis hebt die Flächengrenze nicht auf.

Auflösungen über 2560x1440 sind als experimentell gekennzeichnet. Bei der Wahl eines großen Bildformats ist die Komposition selbst zu berücksichtigen: Mehr Pixel garantieren keine fehlerfreie Anordnung aller Elemente.

Ergebnisdatei und Transparenz

Das Modell sieht PNG, JPEG und WebP vor; PNG ist das Standardformat. Bei JPEG und WebP lässt sich die Komprimierung steuern. Ein transparenter Hintergrund erfordert PNG oder WebP. Der Hersteller unterstützt außerdem einen deckenden Hintergrund und eine automatische Auswahl. Transparenz ermöglicht, das Bild ohne vorgegebene Hintergrundfläche in einer späteren Komposition zu verwenden.

Die Einstellungen des Herstellers beschreiben die Modellfähigkeiten; ihre Umsetzung hängt davon ab, ob die gewählte Methode die Parameter unterstützt. Jede einzelne Generierung erstellt ein neues Ergebnis. Eine identische Beschreibung garantiert daher keine vollständig übereinstimmenden Bilder.

Was am fertigen Bild geprüft werden muss

Laut OpenAI kann die Verarbeitung einer komplexen Aufgabe bis zu zwei Minuten dauern. Dies beschreibt die Generierung beim Hersteller und garantiert nicht die gesamte Zeit bis zum Erhalt des Ergebnisses in einer konkreten Anwendung.

Beschriftungen, die genaue Position von Objekten und ein gleichbleibendes Aussehen zwischen Bildern müssen überprüft werden. Eine Maske im separat unterstützten Bearbeitungsvorgang gibt die Richtung der Änderung vor und ist keine starre Grenze. Bei der Textgenerierung ist es hilfreich, die Komposition genau zu beschreiben und die Datei selbst zu prüfen: sichtbare Details, Lesbarkeit und Übereinstimmung mit dem vorgegebenen Motiv.

Ailoot · Bilder POST /v1/images/generations gpt-image-2.5-flare-2026-09-08

gpt-image-2.5-flare-2026-09-08

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

Einstieg

GPT Image 2.5 Flare ist für die alltägliche Bildgenerierung anhand von Beschreibungen vorgesehen. Unterstützt benutzerdefinierte Größen, ein erweitertes Spektrum an Qualitätsstufen und transparente Hintergründe.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot · Bilder POST /v1/images/generations
Eingabe
text
Ausgabe
image
Ausgabeformat
Bilddatei
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestlänge: 1
Standard—
FeldnTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Standard1
Feldresponse_formatTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
url, b64_json
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
FeldsizeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldqualityTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldbackgroundTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldoutput_formatTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldoutput_compressionTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmoderationTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldinput_fidelityTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstyleTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldpartial_imagesTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text zu Bild · Erforderlich: prompt

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
Parameteroptional_controlsVertragnull
Parametercontent_typeVertragapplication/json

Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.

Tarife

Ailoot-Methodentarife

Ailoot BilderPOST /v1/images/generations
Texteingabe
$ 0,005 / 1K
Eingabe, Bild
$ 0,008 / 1K tokens
Ausgabe, Bild
$ 0,03 / 1K tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot · Bilder

curlPython SDKNode.js SDK
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
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])
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");

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot · Bilder

Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.

Jedes Datenelement speichern. Jedes b64_json dekodieren oder jede zurückgegebene signierte URL abrufen. Die Dateiendung anhand des tatsächlichen MIME-Typs bzw. der Bytes wählen.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Wenn das Ergebnis einer Bildgenerierung oder -bearbeitung geprüft werden muss, die ursprüngliche operation_id/X-Client-Request-ID und die zurückgegebenen Ergebnisinformationen aufbewahren. Bereits vorhandene eigene Ergebnisse über die Medienbibliothek anhand tatsächlicher task_id- oder asset_id-Werte wiederherstellen. Die Generierungs-/Bearbeitungsanfrage nicht erneut senden und keine Abfrage-URL aus operation_id bilden.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldcreatedTypinteger
Felddata[].urlTypstring
Felddata[].b64_jsonTypbase64 string
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.
Antwortserver_errorBedingungDie zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordertNächster SchrittDie ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

gpt-image-2.5-flare-2026-09-08

FAQ · GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

Welche Grenzen gelten?

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

Weitere Details

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

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