GPT Image 1.5 es un modelo de OpenAI para crear imágenes a partir de una descripción de texto. El fabricante destaca el seguimiento de instrucciones y el procesamiento de indicaciones detalladas, que pueden definir el contenido de la escena, la composición, el aspecto de los objetos y el estilo deseado. El resultado del método de imágenes es una imagen terminada.
En Ailoot, esta ficha corresponde a generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, la edición y la modificación de zonas concretas. Estas capacidades requieren que se admita entrada visual y no forman parte del modo de generación a partir de texto indicado aquí.
En la operación de edición que OpenAI contempla por separado, la máscara sirve de orientación: no se garantiza que el resultado coincida exactamente con su contorno. Esa operación requiere poder enviar la imagen original; la ficha actual de Ailoot sigue correspondiendo a generación con entrada de texto.
Se contemplan el tamaño cuadrado 1024x1024, el horizontal 1536x1024 y el vertical 1024x1536, además de la selección automática. No deben trasladarse a esta versión los tamaños arbitrarios de otros modelos.
Los niveles de calidad son low, medium, high y auto. La calidad elegida influye en el volumen de procesamiento y el detalle del resultado. Calidad y tamaño son ajustes distintos: la orientación define el espacio de la composición y el nivel de calidad, el modo en que se genera. Los niveles xhigh y max no están anunciados para GPT Image 1.5.
La salida se crea en PNG de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede definir el grado de compresión. Este ajuste del archivo resultante es distinto de la calidad de generación.
El fabricante contempla un fondo transparente, uno opaco y la selección automática. La transparencia requiere PNG o WebP: JPEG no conserva el canal alfa. El fondo transparente resulta útil cuando la imagen se va a utilizar como objeto independiente en una composición posterior. La compatibilidad con cada parámetro debe comprobarse en relación con el método elegido.
El modelo puede incluir texto en la imagen y componer una escena con varios elementos, pero no se garantiza la posición exacta del texto y los objetos. La continuidad del aspecto de un personaje o del diseño entre generaciones distintas también requiere supervisión.
Una imagen compleja puede tardar más en generarse que una sencilla; según OpenAI, algunas tareas complejas pueden tardar hasta dos minutos. Para el resultado son relevantes tanto una descripción inicial completa como la comprobación de la imagen terminada: la legibilidad del texto, la posición de los detalles y la correspondencia con la escena solicitada se evalúan en el propio archivo.
", "aboutText": "### Imágenes a partir de instrucciones detalladas\n\nGPT Image 1.5 es un modelo de OpenAI para crear imágenes a partir de una descripción de texto. El fabricante destaca el seguimiento de instrucciones y el procesamiento de indicaciones detalladas, que pueden definir el contenido de la escena, la composición, el aspecto de los objetos y el estilo deseado. El resultado del método de imágenes es una imagen terminada.\n\nEn Ailoot, esta ficha corresponde a generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, la edición y la modificación de zonas concretas. Estas capacidades requieren que se admita entrada visual y no forman parte del modo de generación a partir de texto indicado aquí.\n\nEn la operación de edición que OpenAI contempla por separado, la máscara sirve de orientación: no se garantiza que el resultado coincida exactamente con su contorno. Esa operación requiere poder enviar la imagen original; la ficha actual de Ailoot sigue correspondiendo a generación con entrada de texto.\n\n### Tres orientaciones y ajuste de calidad\n\nSe contemplan el tamaño cuadrado `1024x1024`, el horizontal `1536x1024` y el vertical `1024x1536`, además de la selección automática. No deben trasladarse a esta versión los tamaños arbitrarios de otros modelos.\n\nLos niveles de calidad son `low`, `medium`, `high` y `auto`. La calidad elegida influye en el volumen de procesamiento y el detalle del resultado. Calidad y tamaño son ajustes distintos: la orientación define el espacio de la composición y el nivel de calidad, el modo en que se genera. Los niveles `xhigh` y `max` no están anunciados para GPT Image 1.5.\n\n### Formato de archivo y fondo\n\nLa salida se crea en PNG de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede definir el grado de compresión. Este ajuste del archivo resultante es distinto de la calidad de generación.\n\nEl fabricante contempla un fondo transparente, uno opaco y la selección automática. La transparencia requiere PNG o WebP: JPEG no conserva el canal alfa. El fondo transparente resulta útil cuando la imagen se va a utilizar como objeto independiente en una composición posterior. La compatibilidad con cada parámetro debe comprobarse en relación con el método elegido.\n\n### El texto y la composición requieren comprobación\n\nEl modelo puede incluir texto en la imagen y componer una escena con varios elementos, pero no se garantiza la posición exacta del texto y los objetos. La continuidad del aspecto de un personaje o del diseño entre generaciones distintas también requiere supervisión.\n\nUna imagen compleja puede tardar más en generarse que una sencilla; según OpenAI, algunas tareas complejas pueden tardar hasta dos minutos. Para el resultado son relevantes tanto una descripción inicial completa como la comprobación de la imagen terminada: la legibilidad del texto, la posición de los detalles y la correspondencia con la escena solicitada se evalúan en el propio archivo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "05d89866ec475993b6d8f7ae145a25cab67b82c0ed9827ed8bca2cb1669b77fb", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "gpt-image-1.5GPT Image 1.5 crea imágenes a partir de instrucciones de texto y se centra en seguir indicaciones detalladas. Dispone de tres orientaciones, varios niveles de calidad y distintos formatos de salida.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GPT Image 1.5 es un modelo de OpenAI para crear imágenes a partir de una descripción de texto. El fabricante destaca el seguimiento de instrucciones y el procesamiento de indicaciones detalladas, que pueden definir el contenido de la escena, la composición, el aspecto de los objetos y el estilo deseado. El resultado del método de imágenes es una imagen terminada.
En Ailoot, esta ficha corresponde a generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, la edición y la modificación de zonas concretas. Estas capacidades requieren que se admita entrada visual y no forman parte del modo de generación a partir de texto indicado aquí.
En la operación de edición que OpenAI contempla por separado, la máscara sirve de orientación: no se garantiza que el resultado coincida exactamente con su contorno. Esa operación requiere poder enviar la imagen original; la ficha actual de Ailoot sigue correspondiendo a generación con entrada de texto.
Se contemplan el tamaño cuadrado 1024x1024, el horizontal 1536x1024 y el vertical 1024x1536, además de la selección automática. No deben trasladarse a esta versión los tamaños arbitrarios de otros modelos.
Los niveles de calidad son low, medium, high y auto. La calidad elegida influye en el volumen de procesamiento y el detalle del resultado. Calidad y tamaño son ajustes distintos: la orientación define el espacio de la composición y el nivel de calidad, el modo en que se genera. Los niveles xhigh y max no están anunciados para GPT Image 1.5.
La salida se crea en PNG de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede definir el grado de compresión. Este ajuste del archivo resultante es distinto de la calidad de generación.
El fabricante contempla un fondo transparente, uno opaco y la selección automática. La transparencia requiere PNG o WebP: JPEG no conserva el canal alfa. El fondo transparente resulta útil cuando la imagen se va a utilizar como objeto independiente en una composición posterior. La compatibilidad con cada parámetro debe comprobarse en relación con el método elegido.
El modelo puede incluir texto en la imagen y componer una escena con varios elementos, pero no se garantiza la posición exacta del texto y los objetos. La continuidad del aspecto de un personaje o del diseño entre generaciones distintas también requiere supervisión.
Una imagen compleja puede tardar más en generarse que una sencilla; según OpenAI, algunas tareas complejas pueden tardar hasta dos minutos. Para el resultado son relevantes tanto una descripción inicial completa como la comprobación de la imagen terminada: la legibilidad del texto, la posición de los detalles y la correspondencia con la escena solicitada se evalúan en el propio archivo.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-1.5 | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites url, b64_json | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Texto a imagen · Obligatorio: prompt
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · El task_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.
POST /v1/images/generationsAiloot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
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-1.5", "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-1.5', '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-1.5", "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");\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Guarda cada elemento de data. Decodifica cada b64_json o descarga el contenido de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo según el MIME y los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una revisión, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelto. Recupera los resultados existentes de tu propiedad mediante la biblioteca multimedia usando valores reales de task_id o asset_id. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta de estado a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Respuestaserver_error | CondiciónLa respuesta devuelta indica que la operación o el resultado requiere una revisión | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, los encabezados de la solicitud y la respuesta; continúa con las consultas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-1.5
Ailoot Ultra gpt-image-1.5
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-1.5GPT Image 1.5 crea imágenes a partir de instrucciones de texto y se centra en seguir indicaciones detalladas. Dispone de tres orientaciones, varios niveles de calidad y distintos formatos de salida.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GPT Image 1.5 es un modelo de OpenAI para crear imágenes a partir de una descripción de texto. El fabricante destaca el seguimiento de instrucciones y el procesamiento de indicaciones detalladas, que pueden definir el contenido de la escena, la composición, el aspecto de los objetos y el estilo deseado. El resultado del método de imágenes es una imagen terminada.
En Ailoot, esta ficha corresponde a generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, la edición y la modificación de zonas concretas. Estas capacidades requieren que se admita entrada visual y no forman parte del modo de generación a partir de texto indicado aquí.
En la operación de edición que OpenAI contempla por separado, la máscara sirve de orientación: no se garantiza que el resultado coincida exactamente con su contorno. Esa operación requiere poder enviar la imagen original; la ficha actual de Ailoot sigue correspondiendo a generación con entrada de texto.
Se contemplan el tamaño cuadrado 1024x1024, el horizontal 1536x1024 y el vertical 1024x1536, además de la selección automática. No deben trasladarse a esta versión los tamaños arbitrarios de otros modelos.
Los niveles de calidad son low, medium, high y auto. La calidad elegida influye en el volumen de procesamiento y el detalle del resultado. Calidad y tamaño son ajustes distintos: la orientación define el espacio de la composición y el nivel de calidad, el modo en que se genera. Los niveles xhigh y max no están anunciados para GPT Image 1.5.
La salida se crea en PNG de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede definir el grado de compresión. Este ajuste del archivo resultante es distinto de la calidad de generación.
El fabricante contempla un fondo transparente, uno opaco y la selección automática. La transparencia requiere PNG o WebP: JPEG no conserva el canal alfa. El fondo transparente resulta útil cuando la imagen se va a utilizar como objeto independiente en una composición posterior. La compatibilidad con cada parámetro debe comprobarse en relación con el método elegido.
El modelo puede incluir texto en la imagen y componer una escena con varios elementos, pero no se garantiza la posición exacta del texto y los objetos. La continuidad del aspecto de un personaje o del diseño entre generaciones distintas también requiere supervisión.
Una imagen compleja puede tardar más en generarse que una sencilla; según OpenAI, algunas tareas complejas pueden tardar hasta dos minutos. Para el resultado son relevantes tanto una descripción inicial completa como la comprobación de la imagen terminada: la legibilidad del texto, la posición de los detalles y la correspondencia con la escena solicitada se evalúan en el propio archivo.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-1.5 | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud máxima: 32,000 | Predeterminado— |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, auto | Predeterminadoauto |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites transparent, opaque, auto | Predeterminadoauto |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites low, auto Condiciones: Usa auto para la moderación estándar de contenido. | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predeterminado1 |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites auto, high, medium, low | Predeterminadoauto |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 0 Máximo: 100 Condiciones: Se aplica a la salida JPEG y WebP; envía el valor entero documentado. | Predeterminado100 |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites webp, png, jpeg | Predeterminadopng |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false Condiciones: Esta ruta devuelve una respuesta JSON completa. | Predeterminadofalse |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratoprompt, model |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrooptional | Contratosize, background, moderation, n, quality, output_compression, output_format, stream |
Parámetroconditions | ContratoUn fondo transparente requiere PNG o WebP., La compresión de salida se aplica a JPEG o WebP., El método seleccionado genera a partir de texto. La edición y los controles de transmisión descritos para el fabricante son capacidades independientes. |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · El task_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las tarifas mostradas permiten estimar el costo antes de la generación. El cargo final se calcula a partir del costo registrado para la generación original. La duración medida de la salida y las cantidades estimadas no son la cantidad facturable final.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cantidad prevista | Cargo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cantidad prevista— | Cargo Entrada · Tokens de entrada · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Salida · Tokens de salida · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Lectura de caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora · Estimación solo para comparar — / 1K tokens |
| ConfiguraciónCosto estimado de generación | Tabla de tarifas— | Cantidad previstaestimación para una generación | Cargo Salida · Costo estimado de generación · Estimación solo para comparar $0.32768 estimación previa a la generación Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija por la generación completada. |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'prompt': 'A cute baby sea otter', 'model': 'gpt-image-1.5', 'size': '1024x1024', 'n': 1, 'background': 'auto', 'moderation': 'auto', 'output_format': 'png'}\n\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\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nGuarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Conserva la respuesta completa y los encabezados, todas las salidas reales, los identificadores originales devueltos y todos los campos de uso. Recupera la operación original sin volver a enviar la solicitud de creación.
Conserva el X-Client-Request-ID devuelto para la conciliación. Consulta únicamente los valores reales de task_id/asset_id devueltos o la biblioteca multimedia de tu propiedad; nunca construyas una URL de tarea a partir del ID de la operación ni vuelvas a enviar la solicitud de creación.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot gpt-image-1.5
Ailoot Ultra gpt-image-1.5
Usa las rutas de método indicadas arriba.