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OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst

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OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst genera y edita imágenes a partir de texto y referencias visuales, con énfasis en la precisión de edición. Admite máscaras, refinamiento iterativo, tamaños de imagen personalizados, fondos transparentes y niveles de calidad desde low hasta max.

Sobre el modelo

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 texto e imágenes como entrada y produce imágenes como salida. Úselo cuando una tarea creativa dependa de modificar cuidadosamente material existente, trabajar con referencias visuales o refinar una composición en varios pasos. El encargo puede crear una escena nueva, transformar una imagen existente o guiar la edición de una zona seleccionada. Sunburst y Flare son ediciones independientes: Sunburst enfatiza la precisión de edición, mientras que Flare se orienta a la generación cotidiana rápida.

Para una imagen nueva, describa el sujeto, el entorno, la composición, la iluminación y el estilo, y después indique la forma y el uso previstos. Para un concepto de producto, solicite una lámpara de cristal sobre una superficie de piedra con iluminación lateral suave, una silueta claramente visible y espacio libre para un titular. Para editar, indique 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 proveedor permiten un prompt de hasta 32 000 caracteres y entre uno y diez resultados.

La edición con referencias puede utilizar hasta dieciséis imágenes de entrada. Asigne una función a cada imagen para que la instrucción distinga el sujeto que se debe conservar, el entorno que se debe usar y el estilo que se debe aplicar. El modelo también puede trabajar con una máscara que indique una zona que cambiar. El original y la máscara necesitan el mismo formato y dimensiones, y la máscara debe incluir un canal alfa; la guía establece un tamaño inferior a 50 MB. Con varias imágenes de origen, la máscara se aplica a la primera. Orienta el cambio solicitado en vez de garantizar un límite estricto, por lo que debe incluir instrucciones de conservación en el encargo e inspeccionar la zona circundante en el resultado.

Los ajustes de calidad son low, medium, high, xhigh, max y auto, con auto como predeterminado. Low puede servir para un borrador visual rápido, mientras que comparar ajustes superiores resulta útil 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. Elija la forma en función de la composición final antes de decidir cuánto detalle necesita la imagen.

Las dimensiones personalizadas deben ser múltiplos de dieciséis píxeles, ningún lado puede superar los 3840 píxeles, la relación de aspecto debe mantenerse entre 1:3 y 3:1 y el área total debe situarse entre 655 360 y 8 294 400 píxeles. Estas condiciones se aplican conjuntamente. Una imagen horizontal de 3840 × 2160 se ajusta al límite superior de área, mientras que un lado largo por sí solo no hace válida una pareja arbitraria de dimensiones. Las resoluciones superiores a 2560 × 1440 se describen como experimentales. Mantenga los objetos importantes, el texto y el espacio negativo útil dentro del recorte previsto en lugar de confiar en que más píxeles resuelvan la composición.

PNG es el formato de salida predeterminado; también se admiten JPEG y WebP. Para JPEG y WebP puede seleccionarse una compresión de 0 a 100. Los fondos transparentes, opacos y automáticos responden a diferentes necesidades de composición. Para la transparencia, elija PNG o WebP para que el resultado pueda conservar un canal alfa. Un recurso transparente puede colocarse después en otra composición, mientras que una imagen opaca aporta su propio fondo. Conserve el archivo terminado junto con el encargo y los ajustes de salida seleccionados.

OpenAI documenta la generación y edición directas, así como una herramienta conversacional de generación de imágenes que puede conservar resultados anteriores y aplicar instrucciones posteriores. En ese flujo conversacional, la acción puede ser automática, generación forzada o edición forzada cuando hay una imagen en el contexto. Use la imagen elegida como punto de partida del siguiente cambio en vez de pasar silenciosamente a otra variante. 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.

Compruebe el sujeto editado, los textos, la posición de los objetos y el límite de un cambio enmascarado al tamaño de visualización previsto. GPT Image aún puede tener dificultades con la ubicación precisa del texto, las composiciones estructuradas o la coherencia entre sujetos recurrentes y elementos de marca. Una siguiente instrucción concreta debe identificar el problema visible y los elementos que hay que conservar. Sunburst resulta útil para un flujo creativo preciso guiado por referencias cuyo artefacto final pueda evaluarse frente a un encargo visual concreto, eligiendo para ese artefacto una calidad superior, las dimensiones y la transparencia.

Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations openai/gpt-image-2.5-sunburst

openai/gpt-image-2.5-sunburst

OpenAI /openai/gpt-image-2.5-sunburst

Primeros pasos

GPT Image 2.5 Sunburst genera y edita imágenes a partir de texto y referencias visuales, con énfasis en la precisión de edición. Admite máscaras, refinamiento iterativo, tamaños de imagen personalizados, fondos transparentes y niveles de calidad desde low hasta max.

Entradas aceptadas
Texto · Imágenes
Resultados
Imágenes

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations
Tipos de entrada
text, image
Tipos de salida
image
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
openai/gpt-image-2.5-sunburst
Predeterminado—
CampopromptTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Longitud mínima: 1
Predeterminado—
Campoaspect_ratioTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto
Predeterminado—
CampoqualityTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
auto, low, medium, high, xhigh, max
Predeterminado—
CampobackgroundTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
auto, transparent, opaque
Predeterminado—
CamponTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Máximo: 10
Predeterminado—
Campoinput_referencesTipoarrayRequisitoOpcionalValores y límites
Número mínimo de elementos: 0
Número máximo de elementos: 16
Predeterminado—
Campooutput_compressionTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 0
Máximo: 100
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, prompt
Parámetromaterial_typesContratotext, image

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}

Planes

Cómo se calcula el cargo definitivo

Las tarifas mostradas estiman el coste antes de la generación. El cargo final se calcula a partir del coste registrado para la generación original. La duración medida del resultado y las cantidades previstas no constituyen la cantidad facturable final.

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas estimadas para comparar

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasCantidad previstaCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCantidad 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
ConfiguraciónCoste estimado de generaciónTabla de tarifas—Cantidad previstaestimación para una generaciónCargo
Salida · Coste 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 para la generación completada.

Ailoot 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Imágenes

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'openai/gpt-image-2.5-sunburst', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        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"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Imágenes

Descarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Otras consultas de contenido
Consultar los archivos existentes que te pertenecen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Conserva todos los resultados completados

Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.

Conserva la respuesta completa y las cabeceras, 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.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el X-Client-Request-ID devuelto para la conciliación. Consulta únicamente los valores task_id/asset_id realmente devueltos o la biblioteca multimedia propia; nunca construyas una URL de tarea a partir del ID de la operación ni vuelvas a enviar la solicitud de creación.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampocreatedTipo
Campodata[].urlTipo
Campodata[].b64_jsonTipo
CampousageTipo

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

openai/gpt-image-2.5-sunburst

FAQ · OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/images/generations · openai/gpt-image-2.5-sunburst: text, image → image

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/images/generations · openai/gpt-image-2.5-sunburst: model, prompt, aspect_ratio, quality, background, n, input_references, output_compression, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/images/generations · openai/gpt-image-2.5-sunburst: n.minimum: 1; n.maximum: 10; output_compression.minimum: 0; output_compression.maximum: 100

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