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.
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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.\n\nLa 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.\n\nLos 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.\n\nLas 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.\n\nPNG 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.\n\nOpenAI 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.\n\nCompruebe el sujeto editado, los textos, la posición de los objetos y el límite de un cambio enmascarado al tamaño de visualización previsto. 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Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
GPT Image 2.5 Sunburst es el modelo de OpenAI orientado a la precisión para generar y editar imágenes. Acepta 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.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/gpt-image-2.5-sunburst | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Predeterminado— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites auto, low, medium, high, xhigh, max | Predeterminado— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites auto, transparent, opaque | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predeterminado— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 16 | Predeterminado— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 0 Máximo: 100 | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 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 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.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cantidad prevista | Cargo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cantidad prevista— | Cargo Entrada · Tokens de entrada · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Salida · Tokens de salida · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Lectura de caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora · Estimación solo para comparar — / 1K tokens |
| ConfiguraciónCoste estimado de generación | Tabla de tarifas— | Cantidad previstaestimación para una generación | Cargo Salida · Coste estimado de generación · Estimación solo para comparar $0.24576 estimación previa a la generación Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija para la generación completada. |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2.5-sunburst', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nGuarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Conserva la respuesta completa y 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.
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.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst
/v1/images