GPT Image 2.5 Flare es un modelo de OpenAI para crear imágenes. Según el fabricante, está destinado a la generación cotidiana y rápida de material visual de calidad. Las instrucciones pueden describir la escena, el estilo, la posición de los detalles y la orientación deseada; el resultado es una imagen.
En Ailoot, esta ficha presenta generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, referencias y ediciones. Estos modos requieren que se admita entrada de imágenes; no significan que el método de texto ya acepte esos materiales.
Admite los niveles low, medium, high, xhigh, max y la selección automática auto. El ajuste de calidad influye en el trabajo dedicado a generar el resultado. Se define por separado del tamaño de la imagen y de la compresión del archivo terminado.
Para el tamaño se contemplan las orientaciones cuadrada, horizontal y vertical, la selección automática y tamaños personalizados. Las proporciones pueden adaptarse a la composición siempre que se respeten todas las restricciones del fabricante.
Cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. La relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. El área permitida va de 655 360 a 8 294 400 píxeles. Las restricciones se aplican conjuntamente: una relación de aspecto válida no anula el límite de área.
Las resoluciones superiores a 2560x1440 se indican como experimentales. Al elegir una imagen grande, conviene tener en cuenta la propia composición: un mayor número de píxeles no garantiza que todos sus elementos se sitúen sin errores.
El modelo contempla PNG, JPEG y WebP; el formato predeterminado es PNG. Para JPEG y WebP se puede controlar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP. El fabricante también admite un fondo opaco y la selección automática. La transparencia permite utilizar la imagen en una composición posterior sin un fondo definido.
Los ajustes del fabricante describen las capacidades del modelo; su aplicación depende de que el método elegido admita los parámetros. Cada generación crea un resultado nuevo, por lo que una descripción idéntica no garantiza imágenes completamente iguales.
Según OpenAI, procesar una tarea compleja puede tardar hasta dos minutos. Esta descripción se refiere a la generación en el servicio del fabricante y no garantiza el tiempo total hasta recibir el resultado en una aplicación concreta.
El texto, la posición exacta de los objetos y la continuidad del aspecto entre imágenes requieren comprobación. En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio y no establece un límite rígido. Para la generación a partir de texto, resulta útil describir con precisión la composición y comprobar el propio archivo: los detalles visibles, la legibilidad y la correspondencia con la escena solicitada.
", "aboutText": "### Generación cotidiana a partir de descripciones de texto\n\nGPT Image 2.5 Flare es un modelo de OpenAI para crear imágenes. Según el fabricante, está destinado a la generación cotidiana y rápida de material visual de calidad. Las instrucciones pueden describir la escena, el estilo, la posición de los detalles y la orientación deseada; el resultado es una imagen.\n\nEn Ailoot, esta ficha presenta generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, referencias y ediciones. Estos modos requieren que se admita entrada de imágenes; no significan que el método de texto ya acepte esos materiales.\n\n### Calidad desde un borrador hasta una imagen detallada\n\nAdmite los niveles `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` y la selección automática `auto`. El ajuste de calidad influye en el trabajo dedicado a generar el resultado. Se define por separado del tamaño de la imagen y de la compresión del archivo terminado.\n\nPara el tamaño se contemplan las orientaciones cuadrada, horizontal y vertical, la selección automática y tamaños personalizados. Las proporciones pueden adaptarse a la composición siempre que se respeten todas las restricciones del fabricante.\n\n### Tamaños personalizados\n\nCada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. La relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. El área permitida va de 655 360 a 8 294 400 píxeles. Las restricciones se aplican conjuntamente: una relación de aspecto válida no anula el límite de área.\n\nLas resoluciones superiores a `2560x1440` se indican como experimentales. Al elegir una imagen grande, conviene tener en cuenta la propia composición: un mayor número de píxeles no garantiza que todos sus elementos se sitúen sin errores.\n\n### Archivo de salida y transparencia\n\nEl modelo contempla PNG, JPEG y WebP; el formato predeterminado es PNG. Para JPEG y WebP se puede controlar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP. El fabricante también admite un fondo opaco y la selección automática. La transparencia permite utilizar la imagen en una composición posterior sin un fondo definido.\n\nLos ajustes del fabricante describen las capacidades del modelo; su aplicación depende de que el método elegido admita los parámetros. Cada generación crea un resultado nuevo, por lo que una descripción idéntica no garantiza imágenes completamente iguales.\n\n### Qué comprobar en la imagen terminada\n\nSegún OpenAI, procesar una tarea compleja puede tardar hasta dos minutos. Esta descripción se refiere a la generación en el servicio del fabricante y no garantiza el tiempo total hasta recibir el resultado en una aplicación concreta.\n\nEl texto, la posición exacta de los objetos y la continuidad del aspecto entre imágenes requieren comprobación. En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio y no establece un límite rígido. Para la generación a partir de texto, resulta útil describir con precisión la composición y comprobar el propio archivo: los detalles visibles, la legibilidad y la correspondencia con la escena solicitada.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "ce2602e687707ffd1c97709994f8dcd3268a0cbfa5e8d9db4c75ea45ce1092ea", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08GPT Image 2.5 Flare está diseñada para la generación cotidiana de imágenes a partir de descripciones. Dispone de tamaños personalizados, una gama ampliada de niveles de calidad y fondo transparente.
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 2.5 Flare es un modelo de OpenAI para crear imágenes. Según el fabricante, está destinado a la generación cotidiana y rápida de material visual de calidad. Las instrucciones pueden describir la escena, el estilo, la posición de los detalles y la orientación deseada; el resultado es una imagen.
En Ailoot, esta ficha presenta generación con entrada de texto. OpenAI también describe el uso de imágenes originales, referencias y ediciones. Estos modos requieren que se admita entrada de imágenes; no significan que el método de texto ya acepte esos materiales.
Admite los niveles low, medium, high, xhigh, max y la selección automática auto. El ajuste de calidad influye en el trabajo dedicado a generar el resultado. Se define por separado del tamaño de la imagen y de la compresión del archivo terminado.
Para el tamaño se contemplan las orientaciones cuadrada, horizontal y vertical, la selección automática y tamaños personalizados. Las proporciones pueden adaptarse a la composición siempre que se respeten todas las restricciones del fabricante.
Cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. La relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. El área permitida va de 655 360 a 8 294 400 píxeles. Las restricciones se aplican conjuntamente: una relación de aspecto válida no anula el límite de área.
Las resoluciones superiores a 2560x1440 se indican como experimentales. Al elegir una imagen grande, conviene tener en cuenta la propia composición: un mayor número de píxeles no garantiza que todos sus elementos se sitúen sin errores.
El modelo contempla PNG, JPEG y WebP; el formato predeterminado es PNG. Para JPEG y WebP se puede controlar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP. El fabricante también admite un fondo opaco y la selección automática. La transparencia permite utilizar la imagen en una composición posterior sin un fondo definido.
Los ajustes del fabricante describen las capacidades del modelo; su aplicación depende de que el método elegido admita los parámetros. Cada generación crea un resultado nuevo, por lo que una descripción idéntica no garantiza imágenes completamente iguales.
Según OpenAI, procesar una tarea compleja puede tardar hasta dos minutos. Esta descripción se refiere a la generación en el servicio del fabricante y no garantiza el tiempo total hasta recibir el resultado en una aplicación concreta.
El texto, la posición exacta de los objetos y la continuidad del aspecto entre imágenes requieren comprobación. En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio y no establece un límite rígido. Para la generación a partir de texto, resulta útil describir con precisión la composición y comprobar el propio archivo: los detalles visibles, la legibilidad y la correspondencia con la escena solicitada.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | 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-2.5-flare-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-flare-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-flare-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");\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-2.5-flare-2026-09-08
Usa las rutas de método indicadas arriba.