GPT Image 2.5 Sunburst es un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
", "aboutText": "### Generación y trabajo con imágenes\n\nGPT Image 2.5 Sunburst es un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.\n\nLa ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.\n\n### Calidad y orientación\n\nEstán disponibles `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` y `auto`. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.\n\nEl tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.\n\nEl fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a `2560x1440`. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.\n\n### Formatos de salida y fondo\n\nPNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.\n\nEl tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.\n\n### Precisión de las ediciones y comprobación de la imagen\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\nEn una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.\n\nDurante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "6da9b891f869239a5d2ac58200b26a4805835973fa0cfba89dcdeb3039452e95", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-sunburstGPT Image 2.5 Sunburst crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Admite tamaños personalizados, niveles de calidad ampliados y fondo transparente; el fabricante también destaca la precisión de la edición.
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 un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5-sunburst | 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} · task_id real devuelto o 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 importe 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-sunburst", "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-sunburst', '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-sunburst", "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 todos los elementos de datos. Decodifica cada b64_json o descarga el recurso de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo a partir del tipo MIME o de los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una comprobación, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelta. Recupera los resultados propios existentes a través de la biblioteca multimedia usando valores task_id o asset_id reales. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta periódica 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 comprobación | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, las cabeceras de la solicitud y la respuesta; continúa con las lecturas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-imageGPT Image 2.5 Sunburst crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Admite tamaños personalizados, niveles de calidad ampliados y fondo transparente; el fabricante también destaca la precisión de la edición.
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 un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
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Texto a imagen · Obligatorio: prompt
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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 importe 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", "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', '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", "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 todos los elementos de datos. Decodifica cada b64_json o descarga el recurso de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo a partir del tipo MIME o de los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una comprobación, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelta. Recupera los resultados propios existentes a través de la biblioteca multimedia usando valores task_id o asset_id reales. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta periódica 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 comprobación | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, las cabeceras de la solicitud y la respuesta; continúa con las lecturas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-2.5GPT Image 2.5 Sunburst crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Admite tamaños personalizados, niveles de calidad ampliados y fondo transparente; el fabricante también destaca la precisión de la edición.
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 un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5 | 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} · task_id real devuelto o 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 importe 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", "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', '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", "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 todos los elementos de datos. Decodifica cada b64_json o descarga el recurso de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo a partir del tipo MIME o de los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una comprobación, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelta. Recupera los resultados propios existentes a través de la biblioteca multimedia usando valores task_id o asset_id reales. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta periódica 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 comprobación | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, las cabeceras de la solicitud y la respuesta; continúa con las lecturas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-2.5-latestGPT Image 2.5 Sunburst crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Admite tamaños personalizados, niveles de calidad ampliados y fondo transparente; el fabricante también destaca la precisión de la edición.
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 un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-2.5-latest | 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} · task_id real devuelto o 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 importe 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-latest", "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-latest', '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-latest", "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 todos los elementos de datos. Decodifica cada b64_json o descarga el recurso de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo a partir del tipo MIME o de los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una comprobación, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelta. Recupera los resultados propios existentes a través de la biblioteca multimedia usando valores task_id o asset_id reales. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta periódica 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 comprobación | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, las cabeceras de la solicitud y la respuesta; continúa con las lecturas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-latestGPT Image 2.5 Sunburst crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Admite tamaños personalizados, niveles de calidad ampliados y fondo transparente; el fabricante también destaca la precisión de la edición.
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 un modelo de OpenAI para crear imágenes. El fabricante presta especial atención a la precisión al editar los materiales originales. El modelo admite instrucciones de texto y, en las operaciones previstas para ello, imágenes originales.
La ficha actual de Ailoot presenta el modo de creación de imágenes a partir de texto. Se pueden definir la escena, la composición, el estilo y los detalles del resultado deseado. Los modos de uso de referencias, edición y modificación de zonas con máscara descritos por OpenAI requieren que se admita por separado la entrada de imágenes; la generación a partir de texto no confirma esa compatibilidad.
Están disponibles low, medium, high, xhigh, max y auto. La calidad elegida controla el modo de generación de la imagen. Es un ajuste distinto de las dimensiones de la composición y del grado de compresión del archivo obtenido.
El tamaño puede ser cuadrado, horizontal, vertical, seleccionado automáticamente o definido de forma manual. En un tamaño personalizado, cada lado debe ser múltiplo de 16 píxeles y no superar los 3840 píxeles. El área debe estar entre 655 360 y 8 294 400 píxeles y la relación entre el lado largo y el corto no debe superar 3:1. Todas las condiciones se aplican a la vez.
El fabricante considera experimentales las resoluciones superiores a 2560x1440. Una imagen grande permite elegir un espacio adecuado para la composición, pero no elimina la necesidad de comprobar el texto y la posición de los objetos.
PNG se utiliza de forma predeterminada; también se contemplan JPEG y WebP. En JPEG y WebP se puede ajustar la compresión. Un fondo transparente requiere PNG o WebP, ya que JPEG no conserva el canal alfa. Además de la transparencia, se contemplan un fondo opaco y la selección automática.
El tamaño, la calidad, el formato y el fondo determinan aspectos distintos del resultado. El estilo de la imagen se define mediante la descripción de texto, junto con el contenido de la escena. La compatibilidad con cada ajuste debe tenerse en cuenta por separado de las capacidades generales del fabricante.
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.
En una operación de edición admitida por separado, la máscara orienta el cambio de la zona elegida. No garantiza que el resultado coincida estrictamente con su límite, por lo que prometer una edición local exacta sería excesivo. Para utilizar ese modo se necesita la forma correspondiente de enviar la imagen original.
Durante la generación, el modelo también puede cometer errores al colocar texto y detalles o cambiar el aspecto de un personaje entre imágenes distintas. La comprobación del texto, la composición y la continuidad se realiza sobre el archivo terminado. Ni siquiera unas instrucciones detalladas garantizan esas propiedades.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gpt-image-latest | 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} · task_id real devuelto o 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 importe 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-latest", "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-latest', '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-latest", "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 todos los elementos de datos. Decodifica cada b64_json o descarga el recurso de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo a partir del tipo MIME o de los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una comprobación, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelta. Recupera los resultados propios existentes a través de la biblioteca multimedia usando valores task_id o asset_id reales. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta periódica 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 comprobación | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, las cabeceras de la solicitud y la respuesta; continúa con las lecturas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest