GPT Image 2.5 Flare es la edición de OpenAI para generación y edición de imágenes orientada al trabajo cotidiano rápido y de alta calidad. Acepta texto e imágenes y devuelve resultados de imagen. Úsala para borradores visuales, ilustraciones, conceptos de producto y tareas creativas recurrentes en las que unas instrucciones deban convertirse pronto en una imagen utilizable. Flare es independiente de Sunburst, cuyo enfoque destaca la precisión de edición. Elige Flare para crear imágenes de rutina y Sunburst cuando la edición precisa sea prioritaria.
Comienza con el sujeto principal, la acción, el entorno, la composición y el tratamiento visual. Para una ilustración de campaña, pide a un ciclista cruzando un puente pequeño con luz cálida de atardecer, una silueta marcada y cielo abierto para añadir texto después. Unas instrucciones de exploración concisas pueden dejar abiertas las decisiones estéticas; unas instrucciones de producción deben indicar los detalles y la ubicación que importan. Los flujos directos de generación y edición permiten prompts de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados, lo que permite comparar algunas variaciones frente a un mismo propósito.
La edición puede utilizar hasta dieciséis imágenes de referencia. Asigna a cada referencia una función clara en lugar de esperar que el modelo decida si una imagen representa la identidad del sujeto, el escenario o el estilo. Una máscara puede guiar un cambio en una región; con varias imágenes, se aplica a la primera. La imagen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe contener un canal alfa. La guía exige que el origen y la máscara tengan menos de 50 MB. Una máscara es una guía, no una promesa de conservación exacta de los límites, así que indica tanto la modificación deseada como lo que debe seguir siendo reconocible.
Flare admite calidad low, medium, high, xhigh, max y automática, con auto como valor predeterminado. Una calidad menor puede servir para un borrador visual rápido; los ajustes superiores se pueden comparar para el detalle de un recurso final. La calidad es independiente del tamaño y la compresión de salida. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536, con dimensiones automáticas o personalizadas también disponibles. Elige la orientación según la ubicación final y el espacio útil de la escena.
El ancho y alto personalizados deben ser múltiplos de dieciséis, y ningún lado puede superar 3840 píxeles. La relación permitida va de 1:3 a 3:1 y el área total debe ser de al menos 655,360 y como máximo 8,294,400 píxeles. Las cuatro condiciones se aplican en conjunto. La guía identifica las resoluciones superiores a 2560 × 1440 como experimentales. Usa un cuadro válido que se adapte a la composición e incluye en las instrucciones los detalles sensibles al recorte, en lugar de tratar una resolución mayor como una mejora automática del diseño.
El formato del resultado es PNG de forma predeterminada, con alternativas JPEG y WebP. JPEG y WebP permiten una compresión de 0 a 100. Para un fondo transparente, selecciona PNG o WebP; también se admiten fondos opacos y automáticos. Un recurso transparente se puede colocar en un diseño posterior, mientras que una imagen opaca incluye su propio fondo. Selecciona el formato, el fondo y la compresión según la necesidad real de entrega, y conserva el archivo terminado con las instrucciones y los ajustes elegidos.
El desarrollador documenta generación y edición directas de imágenes, además de una herramienta conversacional de imágenes que puede conservar resultados seleccionados para cambios posteriores. En ese flujo, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. El streaming puede mostrar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final. Esas vistas previas muestran el progreso en lugar de constituir entregables terminados adicionales. Para trabajar de forma iterativa, continúa a partir de la imagen elegida y describe un cambio visible, como mover un objeto o ajustar el tratamiento de color. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Inspecciona las letras, la ubicación de los objetos, los detalles del sujeto y la composición de la imagen al tamaño previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la ubicación exacta del texto, los diseños estructurados y la repetición de la identidad visual entre generaciones. Conserva una variación aceptada como siguiente referencia y limita la edición posterior al problema que importa. La función de Flare para generación cotidiana resulta útil para una secuencia clara de instrucciones, alternativas visuales, selección y refinamiento, evaluando el recurso final según el propósito creativo real.
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Unas instrucciones de exploración concisas pueden dejar abiertas las decisiones estéticas; unas instrucciones de producción deben indicar los detalles y la ubicación que importan. Los flujos directos de generación y edición permiten prompts de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados, lo que permite comparar algunas variaciones frente a un mismo propósito.\n\nLa edición puede utilizar hasta dieciséis imágenes de referencia. Asigna a cada referencia una función clara en lugar de esperar que el modelo decida si una imagen representa la identidad del sujeto, el escenario o el estilo. Una máscara puede guiar un cambio en una región; con varias imágenes, se aplica a la primera. La imagen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe contener un canal alfa. La guía exige que el origen y la máscara tengan menos de 50 MB. Una máscara es una guía, no una promesa de conservación exacta de los límites, así que indica tanto la modificación deseada como lo que debe seguir siendo reconocible.\n\nFlare admite calidad low, medium, high, xhigh, max y automática, con auto como valor predeterminado. Una calidad menor puede servir para un borrador visual rápido; los ajustes superiores se pueden comparar para el detalle de un recurso final. La calidad es independiente del tamaño y la compresión de salida. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536, con dimensiones automáticas o personalizadas también disponibles. Elige la orientación según la ubicación final y el espacio útil de la escena.\n\nEl ancho y alto personalizados deben ser múltiplos de dieciséis, y ningún lado puede superar 3840 píxeles. La relación permitida va de 1:3 a 3:1 y el área total debe ser de al menos 655,360 y como máximo 8,294,400 píxeles. Las cuatro condiciones se aplican en conjunto. La guía identifica las resoluciones superiores a 2560 × 1440 como experimentales. Usa un cuadro válido que se adapte a la composición e incluye en las instrucciones los detalles sensibles al recorte, en lugar de tratar una resolución mayor como una mejora automática del diseño.\n\nEl formato del resultado es PNG de forma predeterminada, con alternativas JPEG y WebP. JPEG y WebP permiten una compresión de 0 a 100. Para un fondo transparente, selecciona PNG o WebP; también se admiten fondos opacos y automáticos. Un recurso transparente se puede colocar en un diseño posterior, mientras que una imagen opaca incluye su propio fondo. Selecciona el formato, el fondo y la compresión según la necesidad real de entrega, y conserva el archivo terminado con las instrucciones y los ajustes elegidos.\n\nEl desarrollador documenta generación y edición directas de imágenes, además de una herramienta conversacional de imágenes que puede conservar resultados seleccionados para cambios posteriores. En ese flujo, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. El streaming puede mostrar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final. Esas vistas previas muestran el progreso en lugar de constituir entregables terminados adicionales. Para trabajar de forma iterativa, continúa a partir de la imagen elegida y describe un cambio visible, como mover un objeto o ajustar el tratamiento de color. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.\n\nInspecciona las letras, la ubicación de los objetos, los detalles del sujeto y la composición de la imagen al tamaño previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la ubicación exacta del texto, los diseños estructurados y la repetición de la identidad visual entre generaciones. Conserva una variación aceptada como siguiente referencia y limita la edición posterior al problema que importa. 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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 la edición de OpenAI para generación y edición de imágenes orientada al trabajo cotidiano rápido y de alta calidad. Acepta texto e imágenes y devuelve resultados de imagen. Úsala para borradores visuales, ilustraciones, conceptos de producto y tareas creativas recurrentes en las que unas instrucciones deban convertirse pronto en una imagen utilizable. Flare es independiente de Sunburst, cuyo enfoque destaca la precisión de edición. Elige Flare para crear imágenes de rutina y Sunburst cuando la edición precisa sea prioritaria.
Comienza con el sujeto principal, la acción, el entorno, la composición y el tratamiento visual. Para una ilustración de campaña, pide a un ciclista cruzando un puente pequeño con luz cálida de atardecer, una silueta marcada y cielo abierto para añadir texto después. Unas instrucciones de exploración concisas pueden dejar abiertas las decisiones estéticas; unas instrucciones de producción deben indicar los detalles y la ubicación que importan. Los flujos directos de generación y edición permiten prompts de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados, lo que permite comparar algunas variaciones frente a un mismo propósito.
La edición puede utilizar hasta dieciséis imágenes de referencia. Asigna a cada referencia una función clara en lugar de esperar que el modelo decida si una imagen representa la identidad del sujeto, el escenario o el estilo. Una máscara puede guiar un cambio en una región; con varias imágenes, se aplica a la primera. La imagen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe contener un canal alfa. La guía exige que el origen y la máscara tengan menos de 50 MB. Una máscara es una guía, no una promesa de conservación exacta de los límites, así que indica tanto la modificación deseada como lo que debe seguir siendo reconocible.
Flare admite calidad low, medium, high, xhigh, max y automática, con auto como valor predeterminado. Una calidad menor puede servir para un borrador visual rápido; los ajustes superiores se pueden comparar para el detalle de un recurso final. La calidad es independiente del tamaño y la compresión de salida. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536, con dimensiones automáticas o personalizadas también disponibles. Elige la orientación según la ubicación final y el espacio útil de la escena.
El ancho y alto personalizados deben ser múltiplos de dieciséis, y ningún lado puede superar 3840 píxeles. La relación permitida va de 1:3 a 3:1 y el área total debe ser de al menos 655,360 y como máximo 8,294,400 píxeles. Las cuatro condiciones se aplican en conjunto. La guía identifica las resoluciones superiores a 2560 × 1440 como experimentales. Usa un cuadro válido que se adapte a la composición e incluye en las instrucciones los detalles sensibles al recorte, en lugar de tratar una resolución mayor como una mejora automática del diseño.
El formato del resultado es PNG de forma predeterminada, con alternativas JPEG y WebP. JPEG y WebP permiten una compresión de 0 a 100. Para un fondo transparente, selecciona PNG o WebP; también se admiten fondos opacos y automáticos. Un recurso transparente se puede colocar en un diseño posterior, mientras que una imagen opaca incluye su propio fondo. Selecciona el formato, el fondo y la compresión según la necesidad real de entrega, y conserva el archivo terminado con las instrucciones y los ajustes elegidos.
El desarrollador documenta generación y edición directas de imágenes, además de una herramienta conversacional de imágenes que puede conservar resultados seleccionados para cambios posteriores. En ese flujo, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. El streaming puede mostrar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final. Esas vistas previas muestran el progreso en lugar de constituir entregables terminados adicionales. Para trabajar de forma iterativa, continúa a partir de la imagen elegida y describe un cambio visible, como mover un objeto o ajustar el tratamiento de color. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Inspecciona las letras, la ubicación de los objetos, los detalles del sujeto y la composición de la imagen al tamaño previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la ubicación exacta del texto, los diseños estructurados y la repetición de la identidad visual entre generaciones. Conserva una variación aceptada como siguiente referencia y limita la edición posterior al problema que importa. La función de Flare para generación cotidiana resulta útil para una secuencia clara de instrucciones, alternativas visuales, selección y refinamiento, evaluando el recurso final según el propósito creativo real.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5-flare | 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", "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', '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", "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
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 Flare genera y edita imágenes a partir de texto y referencias, con un enfoque en la creación visual rápida de uso cotidiano. Admite tamaños personalizados, fondos transparentes, máscaras y niveles de calidad hasta max para borradores, ilustraciones y recursos de campaña.
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 la edición de OpenAI para generación y edición de imágenes orientada al trabajo cotidiano rápido y de alta calidad. Acepta texto e imágenes y devuelve resultados de imagen. Úsala para borradores visuales, ilustraciones, conceptos de producto y tareas creativas recurrentes en las que unas instrucciones deban convertirse pronto en una imagen utilizable. Flare es independiente de Sunburst, cuyo enfoque destaca la precisión de edición. Elige Flare para crear imágenes de rutina y Sunburst cuando la edición precisa sea prioritaria.
Comienza con el sujeto principal, la acción, el entorno, la composición y el tratamiento visual. Para una ilustración de campaña, pide a un ciclista cruzando un puente pequeño con luz cálida de atardecer, una silueta marcada y cielo abierto para añadir texto después. Unas instrucciones de exploración concisas pueden dejar abiertas las decisiones estéticas; unas instrucciones de producción deben indicar los detalles y la ubicación que importan. Los flujos directos de generación y edición permiten prompts de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados, lo que permite comparar algunas variaciones frente a un mismo propósito.
La edición puede utilizar hasta dieciséis imágenes de referencia. Asigna a cada referencia una función clara en lugar de esperar que el modelo decida si una imagen representa la identidad del sujeto, el escenario o el estilo. Una máscara puede guiar un cambio en una región; con varias imágenes, se aplica a la primera. La imagen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe contener un canal alfa. La guía exige que el origen y la máscara tengan menos de 50 MB. Una máscara es una guía, no una promesa de conservación exacta de los límites, así que indica tanto la modificación deseada como lo que debe seguir siendo reconocible.
Flare admite calidad low, medium, high, xhigh, max y automática, con auto como valor predeterminado. Una calidad menor puede servir para un borrador visual rápido; los ajustes superiores se pueden comparar para el detalle de un recurso final. La calidad es independiente del tamaño y la compresión de salida. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536, con dimensiones automáticas o personalizadas también disponibles. Elige la orientación según la ubicación final y el espacio útil de la escena.
El ancho y alto personalizados deben ser múltiplos de dieciséis, y ningún lado puede superar 3840 píxeles. La relación permitida va de 1:3 a 3:1 y el área total debe ser de al menos 655,360 y como máximo 8,294,400 píxeles. Las cuatro condiciones se aplican en conjunto. La guía identifica las resoluciones superiores a 2560 × 1440 como experimentales. Usa un cuadro válido que se adapte a la composición e incluye en las instrucciones los detalles sensibles al recorte, en lugar de tratar una resolución mayor como una mejora automática del diseño.
El formato del resultado es PNG de forma predeterminada, con alternativas JPEG y WebP. JPEG y WebP permiten una compresión de 0 a 100. Para un fondo transparente, selecciona PNG o WebP; también se admiten fondos opacos y automáticos. Un recurso transparente se puede colocar en un diseño posterior, mientras que una imagen opaca incluye su propio fondo. Selecciona el formato, el fondo y la compresión según la necesidad real de entrega, y conserva el archivo terminado con las instrucciones y los ajustes elegidos.
El desarrollador documenta generación y edición directas de imágenes, además de una herramienta conversacional de imágenes que puede conservar resultados seleccionados para cambios posteriores. En ese flujo, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. El streaming puede mostrar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final. Esas vistas previas muestran el progreso en lugar de constituir entregables terminados adicionales. Para trabajar de forma iterativa, continúa a partir de la imagen elegida y describe un cambio visible, como mover un objeto o ajustar el tratamiento de color. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Inspecciona las letras, la ubicación de los objetos, los detalles del sujeto y la composición de la imagen al tamaño previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la ubicación exacta del texto, los diseños estructurados y la repetición de la identidad visual entre generaciones. Conserva una variación aceptada como siguiente referencia y limita la edición posterior al problema que importa. La función de Flare para generación cotidiana resulta útil para una secuencia clara de instrucciones, alternativas visuales, selección y refinamiento, evaluando el recurso final según el propósito creativo real.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5-flare | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud máxima: 32,000 | Predeterminado— |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: Usa auto o WIDTHxHEIGHT con ambas dimensiones divisibles entre 16. El lado más largo no debe superar 3,840 píxeles y el tamaño total no debe superar 8,300,000 píxeles. | 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 $0.24576 estimación previa a la generación Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija por la generación completada. |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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-2.5-flare', '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-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
openai/gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 Flare genera y edita imágenes a partir de texto y referencias, con un enfoque en la creación visual rápida de uso cotidiano. Admite tamaños personalizados, fondos transparentes, máscaras y niveles de calidad hasta max para borradores, ilustraciones y recursos de campaña.
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 la edición de OpenAI para generación y edición de imágenes orientada al trabajo cotidiano rápido y de alta calidad. Acepta texto e imágenes y devuelve resultados de imagen. Úsala para borradores visuales, ilustraciones, conceptos de producto y tareas creativas recurrentes en las que unas instrucciones deban convertirse pronto en una imagen utilizable. Flare es independiente de Sunburst, cuyo enfoque destaca la precisión de edición. Elige Flare para crear imágenes de rutina y Sunburst cuando la edición precisa sea prioritaria.
Comienza con el sujeto principal, la acción, el entorno, la composición y el tratamiento visual. Para una ilustración de campaña, pide a un ciclista cruzando un puente pequeño con luz cálida de atardecer, una silueta marcada y cielo abierto para añadir texto después. Unas instrucciones de exploración concisas pueden dejar abiertas las decisiones estéticas; unas instrucciones de producción deben indicar los detalles y la ubicación que importan. Los flujos directos de generación y edición permiten prompts de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados, lo que permite comparar algunas variaciones frente a un mismo propósito.
La edición puede utilizar hasta dieciséis imágenes de referencia. Asigna a cada referencia una función clara en lugar de esperar que el modelo decida si una imagen representa la identidad del sujeto, el escenario o el estilo. Una máscara puede guiar un cambio en una región; con varias imágenes, se aplica a la primera. La imagen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe contener un canal alfa. La guía exige que el origen y la máscara tengan menos de 50 MB. Una máscara es una guía, no una promesa de conservación exacta de los límites, así que indica tanto la modificación deseada como lo que debe seguir siendo reconocible.
Flare admite calidad low, medium, high, xhigh, max y automática, con auto como valor predeterminado. Una calidad menor puede servir para un borrador visual rápido; los ajustes superiores se pueden comparar para el detalle de un recurso final. La calidad es independiente del tamaño y la compresión de salida. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536, con dimensiones automáticas o personalizadas también disponibles. Elige la orientación según la ubicación final y el espacio útil de la escena.
El ancho y alto personalizados deben ser múltiplos de dieciséis, y ningún lado puede superar 3840 píxeles. La relación permitida va de 1:3 a 3:1 y el área total debe ser de al menos 655,360 y como máximo 8,294,400 píxeles. Las cuatro condiciones se aplican en conjunto. La guía identifica las resoluciones superiores a 2560 × 1440 como experimentales. Usa un cuadro válido que se adapte a la composición e incluye en las instrucciones los detalles sensibles al recorte, en lugar de tratar una resolución mayor como una mejora automática del diseño.
El formato del resultado es PNG de forma predeterminada, con alternativas JPEG y WebP. JPEG y WebP permiten una compresión de 0 a 100. Para un fondo transparente, selecciona PNG o WebP; también se admiten fondos opacos y automáticos. Un recurso transparente se puede colocar en un diseño posterior, mientras que una imagen opaca incluye su propio fondo. Selecciona el formato, el fondo y la compresión según la necesidad real de entrega, y conserva el archivo terminado con las instrucciones y los ajustes elegidos.
El desarrollador documenta generación y edición directas de imágenes, además de una herramienta conversacional de imágenes que puede conservar resultados seleccionados para cambios posteriores. En ese flujo, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. El streaming puede mostrar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final. Esas vistas previas muestran el progreso en lugar de constituir entregables terminados adicionales. Para trabajar de forma iterativa, continúa a partir de la imagen elegida y describe un cambio visible, como mover un objeto o ajustar el tratamiento de color. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Inspecciona las letras, la ubicación de los objetos, los detalles del sujeto y la composición de la imagen al tamaño previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la ubicación exacta del texto, los diseños estructurados y la repetición de la identidad visual entre generaciones. Conserva una variación aceptada como siguiente referencia y limita la edición posterior al problema que importa. La función de Flare para generación cotidiana resulta útil para una secuencia clara de instrucciones, alternativas visuales, selección y refinamiento, evaluando el recurso final según el propósito creativo real.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/gpt-image-2.5-flare | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Predeterminado— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites auto, low, medium, high, xhigh, max | Predeterminado— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites auto, transparent, opaque | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predeterminado— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 16 | Predeterminado— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 0 Máximo: 100 | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
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 $0.24576 estimación previa a la generación Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija por la generación completada. |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2.5-flare', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\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-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare