GPT Image 2.5 Sunburst es el modelo de OpenAI orientado a la precisión para generar y editar imágenes. Acepta entradas de texto e imagen y produce imágenes. Úsalo cuando una tarea creativa dependa de modificar cuidadosamente material existente, trabajar con referencias visuales o refinar una composición en varios pasos. Las instrucciones pueden crear una escena nueva, transformar una imagen existente o guiar una edición en una región seleccionada. Sunburst y Flare son ediciones independientes: Sunburst enfatiza la precisión de edición, mientras que Flare está orientado a la generación rápida de uso cotidiano.
Para una imagen nueva, describe el sujeto, el entorno, la composición, la iluminación y el estilo, y después indica la forma y el uso previstos. Para un concepto de producto, pide una lámpara de vidrio sobre una superficie de piedra con iluminación lateral suave, una silueta claramente visible y espacio libre para un encabezado. Para una edición, señala el cambio y los elementos que deben seguir siendo reconocibles: sustituir el fondo, ajustar la luz o modificar un material conservando la composición seleccionada. Los flujos directos de generación y edición del desarrollador permiten un prompt de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados.
La edición con referencias puede utilizar hasta dieciséis imágenes de entrada. Asigna una función a cada imagen para que la instrucción distinga el sujeto que se debe conservar, un entorno que se debe usar y un estilo que se debe aplicar. El modelo también puede trabajar con una máscara que señale el área que se quiere cambiar. El origen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe incluir un canal alfa; la guía exige un tamaño inferior a 50 MB. Con varias imágenes de origen, la máscara se aplica a la primera. Orienta el cambio solicitado en lugar de garantizar un límite estricto, así que incluye instrucciones de conservación y revisa el área circundante en el resultado.
Los ajustes de calidad son low, medium, high, xhigh, max y auto, con auto como valor predeterminado. Low puede servir para un borrador visual rápido, mientras que los ajustes más altos resultan útiles para comparar cuando importan los detalles finos. La calidad es independiente de las dimensiones de salida y de la compresión del archivo. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536 píxeles, y también hay dimensiones automáticas o personalizadas. Elige la forma en función del diseño final antes de decidir cuánto detalle necesita la imagen.
Las dimensiones personalizadas deben ser múltiplos de dieciséis píxeles, ningún lado puede superar 3840 píxeles, la relación de aspecto debe mantenerse entre 1:3 y 3:1 y el área total debe estar entre 655,360 y 8,294,400 píxeles. Estas condiciones se aplican en conjunto. Un formato horizontal de 3840 × 2160 cumple el límite superior de área, mientras que un lado largo por sí solo no vuelve válida una pareja arbitraria de dimensiones. Las resoluciones superiores a 2560 × 1440 se describen como experimentales. Mantén los objetos importantes, el texto y el espacio negativo útil dentro del recorte previsto en lugar de confiar en más píxeles para resolver la composición.
PNG es el formato de salida predeterminado; también se admiten JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede seleccionar una compresión de 0 a 100. Los fondos transparentes, opacos y automáticos atienden distintas necesidades de diseño. Para transparencia, elige PNG o WebP para que el resultado pueda conservar un canal alfa. Después, un recurso transparente se puede colocar en otra composición, mientras que una imagen opaca aporta su propio fondo. Conserva el archivo terminado real junto con las instrucciones y los ajustes de salida seleccionados.
OpenAI documenta la generación y edición directas, además de una herramienta conversacional de generación de imágenes que puede conservar resultados anteriores y aplicar instrucciones de seguimiento. En ese flujo conversacional, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. Utiliza la imagen elegida como punto de partida del siguiente cambio en lugar de pasar silenciosamente a otra variación. El flujo de streaming documentado puede entregar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final; una vista previa parcial ayuda a mostrar el progreso, pero no es el recurso terminado. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Revisa el sujeto editado, las letras, la ubicación de los objetos y el límite de un cambio con máscara al tamaño de visualización previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la posición precisa del texto, los diseños estructurados o la consistencia entre sujetos y elementos de marca recurrentes. La siguiente instrucción debe enfocarse en el problema visible y los elementos que se deben conservar. Sunburst resulta útil para un flujo creativo preciso guiado por referencias cuyo recurso final se pueda evaluar frente a instrucciones visuales concretas, con mayor calidad, dimensiones y transparencia elegidas para ese recurso.
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Para una edición, señala el cambio y los elementos que deben seguir siendo reconocibles: sustituir el fondo, ajustar la luz o modificar un material conservando la composición seleccionada. Los flujos directos de generación y edición del desarrollador permiten un prompt de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados.\n\nLa edición con referencias puede utilizar hasta dieciséis imágenes de entrada. Asigna una función a cada imagen para que la instrucción distinga el sujeto que se debe conservar, un entorno que se debe usar y un estilo que se debe aplicar. El modelo también puede trabajar con una máscara que señale el área que se quiere cambiar. El origen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe incluir un canal alfa; la guía exige un tamaño inferior a 50 MB. Con varias imágenes de origen, la máscara se aplica a la primera. Orienta el cambio solicitado en lugar de garantizar un límite estricto, así que incluye instrucciones de conservación y revisa el área circundante en el resultado.\n\nLos ajustes de calidad son low, medium, high, xhigh, max y auto, con auto como valor predeterminado. Low puede servir para un borrador visual rápido, mientras que los ajustes más altos resultan útiles para comparar cuando importan los detalles finos. La calidad es independiente de las dimensiones de salida y de la compresión del archivo. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536 píxeles, y también hay dimensiones automáticas o personalizadas. Elige la forma en función del diseño final antes de decidir cuánto detalle necesita la imagen.\n\nLas dimensiones personalizadas deben ser múltiplos de dieciséis píxeles, ningún lado puede superar 3840 píxeles, la relación de aspecto debe mantenerse entre 1:3 y 3:1 y el área total debe estar entre 655,360 y 8,294,400 píxeles. Estas condiciones se aplican en conjunto. Un formato horizontal de 3840 × 2160 cumple el límite superior de área, mientras que un lado largo por sí solo no vuelve válida una pareja arbitraria de dimensiones. Las resoluciones superiores a 2560 × 1440 se describen como experimentales. Mantén los objetos importantes, el texto y el espacio negativo útil dentro del recorte previsto en lugar de confiar en más píxeles para resolver la composición.\n\nPNG es el formato de salida predeterminado; también se admiten JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede seleccionar una compresión de 0 a 100. Los fondos transparentes, opacos y automáticos atienden distintas necesidades de diseño. Para transparencia, elige PNG o WebP para que el resultado pueda conservar un canal alfa. Después, un recurso transparente se puede colocar en otra composición, mientras que una imagen opaca aporta su propio fondo. 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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 Sunburst es el modelo de OpenAI orientado a la precisión para generar y editar imágenes. Acepta entradas de texto e imagen y produce imágenes. Úsalo cuando una tarea creativa dependa de modificar cuidadosamente material existente, trabajar con referencias visuales o refinar una composición en varios pasos. Las instrucciones pueden crear una escena nueva, transformar una imagen existente o guiar una edición en una región seleccionada. Sunburst y Flare son ediciones independientes: Sunburst enfatiza la precisión de edición, mientras que Flare está orientado a la generación rápida de uso cotidiano.
Para una imagen nueva, describe el sujeto, el entorno, la composición, la iluminación y el estilo, y después indica la forma y el uso previstos. Para un concepto de producto, pide una lámpara de vidrio sobre una superficie de piedra con iluminación lateral suave, una silueta claramente visible y espacio libre para un encabezado. Para una edición, señala el cambio y los elementos que deben seguir siendo reconocibles: sustituir el fondo, ajustar la luz o modificar un material conservando la composición seleccionada. Los flujos directos de generación y edición del desarrollador permiten un prompt de hasta 32,000 caracteres y de uno a diez resultados.
La edición con referencias puede utilizar hasta dieciséis imágenes de entrada. Asigna una función a cada imagen para que la instrucción distinga el sujeto que se debe conservar, un entorno que se debe usar y un estilo que se debe aplicar. El modelo también puede trabajar con una máscara que señale el área que se quiere cambiar. El origen y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe incluir un canal alfa; la guía exige un tamaño inferior a 50 MB. Con varias imágenes de origen, la máscara se aplica a la primera. Orienta el cambio solicitado en lugar de garantizar un límite estricto, así que incluye instrucciones de conservación y revisa el área circundante en el resultado.
Los ajustes de calidad son low, medium, high, xhigh, max y auto, con auto como valor predeterminado. Low puede servir para un borrador visual rápido, mientras que los ajustes más altos resultan útiles para comparar cuando importan los detalles finos. La calidad es independiente de las dimensiones de salida y de la compresión del archivo. Los tamaños estándar incluyen 1024 × 1024, 1536 × 1024 y 1024 × 1536 píxeles, y también hay dimensiones automáticas o personalizadas. Elige la forma en función del diseño final antes de decidir cuánto detalle necesita la imagen.
Las dimensiones personalizadas deben ser múltiplos de dieciséis píxeles, ningún lado puede superar 3840 píxeles, la relación de aspecto debe mantenerse entre 1:3 y 3:1 y el área total debe estar entre 655,360 y 8,294,400 píxeles. Estas condiciones se aplican en conjunto. Un formato horizontal de 3840 × 2160 cumple el límite superior de área, mientras que un lado largo por sí solo no vuelve válida una pareja arbitraria de dimensiones. Las resoluciones superiores a 2560 × 1440 se describen como experimentales. Mantén los objetos importantes, el texto y el espacio negativo útil dentro del recorte previsto en lugar de confiar en más píxeles para resolver la composición.
PNG es el formato de salida predeterminado; también se admiten JPEG y WebP. Para JPEG y WebP se puede seleccionar una compresión de 0 a 100. Los fondos transparentes, opacos y automáticos atienden distintas necesidades de diseño. Para transparencia, elige PNG o WebP para que el resultado pueda conservar un canal alfa. Después, un recurso transparente se puede colocar en otra composición, mientras que una imagen opaca aporta su propio fondo. Conserva el archivo terminado real junto con las instrucciones y los ajustes de salida seleccionados.
OpenAI documenta la generación y edición directas, además de una herramienta conversacional de generación de imágenes que puede conservar resultados anteriores y aplicar instrucciones de seguimiento. En ese flujo conversacional, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. Utiliza la imagen elegida como punto de partida del siguiente cambio en lugar de pasar silenciosamente a otra variación. El flujo de streaming documentado puede entregar hasta tres imágenes parciales antes del resultado final; una vista previa parcial ayuda a mostrar el progreso, pero no es el recurso terminado. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes.
Revisa el sujeto editado, las letras, la ubicación de los objetos y el límite de un cambio con máscara al tamaño de visualización previsto. GPT Image todavía puede tener dificultades con la posición precisa del texto, los diseños estructurados o la consistencia entre sujetos y elementos de marca recurrentes. La siguiente instrucción debe enfocarse en el problema visible y los elementos que se deben conservar. Sunburst resulta útil para un flujo creativo preciso guiado por referencias cuyo recurso final se pueda evaluar frente a instrucciones visuales concretas, con mayor calidad, dimensiones y transparencia elegidas para ese recurso.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/gpt-image-2.5-sunburst | 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-sunburst', '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 Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst
/v1/images