GPT-5 Image Mini est un profil combinant langage et image construit autour de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini d’OpenAI. Son composant de langage interprète une tâche écrite et les sources, tandis que son composant d’image crée ou révise le contenu visuel. Le profil publié met l’accent sur le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Il est utile pour des consignes visuelles ciblées nécessitant aussi une interprétation textuelle, une explication ou un texte d’accompagnement.
Préparez des consignes indiquant la ressource attendue, le sujet, la composition et le texte requis. Décrivez l’usage de l’image, comme un concept de produit, une illustration accompagnant une explication brève ou une ébauche visuelle pour une page. Demandez explicitement les livrables écrits et visuels afin de pouvoir distinguer facilement l’explication du concept de l’image elle-même.
Par exemple, fournissez la description d’une gourde réutilisable et demandez un concept simple de scène de produit avec une légende courte. Précisez la forme visible de la gourde, l’arrière-plan, la direction de la lumière et les mots exacts à faire figurer dans le visuel. Gardez les faits utilisés dans la légende distincts des détails décoratifs de la scène. Examinez l’image renvoyée et le texte écrit au regard de ces deux parties des consignes.
Le profil combiné documenté accepte du texte, des images et des fichiers comme les PDF. Un document peut fournir des exigences ou des faits à interpréter avant de créer le visuel. Une image peut fournir l’apparence, la mise en page ou une source à modifier. Précisez le rôle de chaque source plutôt que de supposer que toutes les pièces jointes doivent influer sur toutes les parties du résultat. Gardez les noms des sources et leur ordre clairs lorsque plusieurs entrées sont fournies.
Pour une nouvelle image, précisez ce qui doit être visible et les relations entre les éléments. Pour une modification guidée par des références, identifiez le changement et les détails à préserver. Une scène de produit peut demander un nouveau cadre tout en conservant la forme reconnaissable et l’étiquette visible de l’objet. Un schéma peut demander une relation corrigée tout en indiquant le texte et les éléments à conserver.
La fiche publiée propre au profil autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Choisissez des références qui contribuent à la tâche et expliquez leur objectif : le produit, le personnage, l’arrière-plan ou le traitement visuel. Plusieurs références peuvent contenir des éclairages ou des compositions contradictoires ; indiquez donc clairement le résultat souhaité. Examinez les détails du sujet, le lettrage et les limites du changement demandé dans l’image réellement renvoyée.
Le rendu du texte est une capacité documentée, mais une ébauche visuelle nécessite tout de même une vérification mot à mot. Fournissez la formulation exacte, la ponctuation et le placement, puis comparez les libellés et nombres importants aux consignes à la taille de consultation prévue. Pour une série répétée, conservez les références et les exigences visuelles avec chaque résultat et comparez ensemble les images terminées.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations de contexte de travail et de complétion sont distinctes des dimensions en pixels d’une image ou du nombre de livrables d’image renvoyés. Organisez les sources longues autour de l’interprétation requise et laissez de la place pour la réponse. Des consignes compactes avec des références pertinentes sont plus utiles que des documents sans rapport dont le rôle n’a pas été expliqué.
Son contrat publié de sortie textuelle prend en charge les résultats structurés selon un schéma JSON. Définissez les champs et les types lorsqu’un résultat écrit doit être traité par une application et validez les valeurs au regard des preuves fournies. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives. Son utilisation d’un composant de langage avec la génération d’images est une capacité de ce profil nommé ; elle n’intègre pas à ce processus toutes les fonctionnalités d’une interface GPT-5 Mini autonome.
Les réglages d’image doivent provenir du profil et de l’interface exacts utilisés. Conservez la configuration sélectionnée avec le prompt lorsque vous comparez des révisions. Le composant GPT Image 1 Mini direct et un profil de dialogue combiné ont des structures de requête différentes ; les contrôles de taille, de masquage ou de sortie propres au composant nécessitent donc une correspondance explicite avant d’être traités comme des réglages de ce profil combiné.
Le schéma documenté de requête de dialogue peut sélectionner text et image comme modalités de sortie. Traitez le texte renvoyé et chaque livrable d’image réel qui accompagne la réponse. Enregistrez les images dans le format indiqué par le résultat et conservez la réponse écrite avec le prompt, les références sources et les réglages. Une réponse contenant seulement un texte explicatif est distincte d’un livrable visuel terminé ; vérifiez donc ce que contient réellement le résultat avant de l’utiliser dans une mise en page.
GPT-5 Image Mini est distinct du profil GPT-5 Image complet, qui combine GPT-5 avec GPT Image 1. Utilisez le profil Mini pour les tâches de langage et de visuel délimitées dont les consignes et les critères de revue sont clairs. Vérifiez la composition, l’identité de l’objet, le texte de l’image et le texte d’accompagnement, puis demandez la correction précise nécessaire. Conservez les éléments réussis et les références pertinentes dans les consignes suivantes afin qu’une révision ait une cible concrète.
", "aboutText": "GPT-5 Image Mini est un profil combinant langage et image construit autour de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini d’OpenAI. Son composant de langage interprète une tâche écrite et les sources, tandis que son composant d’image crée ou révise le contenu visuel. Le profil publié met l’accent sur le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Il est utile pour des consignes visuelles ciblées nécessitant aussi une interprétation textuelle, une explication ou un texte d’accompagnement.\n\n### Associer la tâche écrite et le résultat visuel\n\nPréparez des consignes indiquant la ressource attendue, le sujet, la composition et le texte requis. Décrivez l’usage de l’image, comme un concept de produit, une illustration accompagnant une explication brève ou une ébauche visuelle pour une page. Demandez explicitement les livrables écrits et visuels afin de pouvoir distinguer facilement l’explication du concept de l’image elle-même.\n\nPar exemple, fournissez la description d’une gourde réutilisable et demandez un concept simple de scène de produit avec une légende courte. Précisez la forme visible de la gourde, l’arrière-plan, la direction de la lumière et les mots exacts à faire figurer dans le visuel. Gardez les faits utilisés dans la légende distincts des détails décoratifs de la scène. Examinez l’image renvoyée et le texte écrit au regard de ces deux parties des consignes.\n\nLe profil combiné documenté accepte du texte, des images et des fichiers comme les PDF. Un document peut fournir des exigences ou des faits à interpréter avant de créer le visuel. Une image peut fournir l’apparence, la mise en page ou une source à modifier. Précisez le rôle de chaque source plutôt que de supposer que toutes les pièces jointes doivent influer sur toutes les parties du résultat. Gardez les noms des sources et leur ordre clairs lorsque plusieurs entrées sont fournies.\n\n### Générer et réviser avec des références\n\nPour une nouvelle image, précisez ce qui doit être visible et les relations entre les éléments. Pour une modification guidée par des références, identifiez le changement et les détails à préserver. Une scène de produit peut demander un nouveau cadre tout en conservant la forme reconnaissable et l’étiquette visible de l’objet. Un schéma peut demander une relation corrigée tout en indiquant le texte et les éléments à conserver.\n\nLa fiche publiée propre au profil autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Choisissez des références qui contribuent à la tâche et expliquez leur objectif : le produit, le personnage, l’arrière-plan ou le traitement visuel. Plusieurs références peuvent contenir des éclairages ou des compositions contradictoires ; indiquez donc clairement le résultat souhaité. Examinez les détails du sujet, le lettrage et les limites du changement demandé dans l’image réellement renvoyée.\n\nLe rendu du texte est une capacité documentée, mais une ébauche visuelle nécessite tout de même une vérification mot à mot. Fournissez la formulation exacte, la ponctuation et le placement, puis comparez les libellés et nombres importants aux consignes à la taille de consultation prévue. Pour une série répétée, conservez les références et les exigences visuelles avec chaque résultat et comparez ensemble les images terminées.\n\n### Contexte de travail et contrôles\n\nLe profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations de contexte de travail et de complétion sont distinctes des dimensions en pixels d’une image ou du nombre de livrables d’image renvoyés. Organisez les sources longues autour de l’interprétation requise et laissez de la place pour la réponse. Des consignes compactes avec des références pertinentes sont plus utiles que des documents sans rapport dont le rôle n’a pas été expliqué.\n\nSon contrat publié de sortie textuelle prend en charge les résultats structurés selon un schéma JSON. Définissez les champs et les types lorsqu’un résultat écrit doit être traité par une application et validez les valeurs au regard des preuves fournies. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives. Son utilisation d’un composant de langage avec la génération d’images est une capacité de ce profil nommé ; elle n’intègre pas à ce processus toutes les fonctionnalités d’une interface GPT-5 Mini autonome.\n\nLes réglages d’image doivent provenir du profil et de l’interface exacts utilisés. Conservez la configuration sélectionnée avec le prompt lorsque vous comparez des révisions. Le composant GPT Image 1 Mini direct et un profil de dialogue combiné ont des structures de requête différentes ; les contrôles de taille, de masquage ou de sortie propres au composant nécessitent donc une correspondance explicite avant d’être traités comme des réglages de ce profil combiné.\n\n### Conserver les livrables textuels et visuels\n\nLe schéma documenté de requête de dialogue peut sélectionner text et image comme modalités de sortie. Traitez le texte renvoyé et chaque livrable d’image réel qui accompagne la réponse. Enregistrez les images dans le format indiqué par le résultat et conservez la réponse écrite avec le prompt, les références sources et les réglages. Une réponse contenant seulement un texte explicatif est distincte d’un livrable visuel terminé ; vérifiez donc ce que contient réellement le résultat avant de l’utiliser dans une mise en page.\n\nGPT-5 Image Mini est distinct du profil GPT-5 Image complet, qui combine GPT-5 avec GPT Image 1. Utilisez le profil Mini pour les tâches de langage et de visuel délimitées dont les consignes et les critères de revue sont clairs. Vérifiez la composition, l’identité de l’objet, le texte de l’image et le texte d’accompagnement, puis demandez la correction précise nécessaire. Conservez les éléments réussis et les références pertinentes dans les consignes suivantes afin qu’une révision ait une cible concrète.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini combine les capacités de langage de GPT-5 Mini d’OpenAI avec GPT Image 1 Mini pour la génération visuelle et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, pour les processus nécessitant à la fois une réponse écrite et une ressource visuelle.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5 Image Mini est un profil combinant langage et image construit autour de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini d’OpenAI. Son composant de langage interprète une tâche écrite et les sources, tandis que son composant d’image crée ou révise le contenu visuel. Le profil publié met l’accent sur le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Il est utile pour des consignes visuelles ciblées nécessitant aussi une interprétation textuelle, une explication ou un texte d’accompagnement.
Préparez des consignes indiquant la ressource attendue, le sujet, la composition et le texte requis. Décrivez l’usage de l’image, comme un concept de produit, une illustration accompagnant une explication brève ou une ébauche visuelle pour une page. Demandez explicitement les livrables écrits et visuels afin de pouvoir distinguer facilement l’explication du concept de l’image elle-même.
Par exemple, fournissez la description d’une gourde réutilisable et demandez un concept simple de scène de produit avec une légende courte. Précisez la forme visible de la gourde, l’arrière-plan, la direction de la lumière et les mots exacts à faire figurer dans le visuel. Gardez les faits utilisés dans la légende distincts des détails décoratifs de la scène. Examinez l’image renvoyée et le texte écrit au regard de ces deux parties des consignes.
Le profil combiné documenté accepte du texte, des images et des fichiers comme les PDF. Un document peut fournir des exigences ou des faits à interpréter avant de créer le visuel. Une image peut fournir l’apparence, la mise en page ou une source à modifier. Précisez le rôle de chaque source plutôt que de supposer que toutes les pièces jointes doivent influer sur toutes les parties du résultat. Gardez les noms des sources et leur ordre clairs lorsque plusieurs entrées sont fournies.
Pour une nouvelle image, précisez ce qui doit être visible et les relations entre les éléments. Pour une modification guidée par des références, identifiez le changement et les détails à préserver. Une scène de produit peut demander un nouveau cadre tout en conservant la forme reconnaissable et l’étiquette visible de l’objet. Un schéma peut demander une relation corrigée tout en indiquant le texte et les éléments à conserver.
La fiche publiée propre au profil autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Choisissez des références qui contribuent à la tâche et expliquez leur objectif : le produit, le personnage, l’arrière-plan ou le traitement visuel. Plusieurs références peuvent contenir des éclairages ou des compositions contradictoires ; indiquez donc clairement le résultat souhaité. Examinez les détails du sujet, le lettrage et les limites du changement demandé dans l’image réellement renvoyée.
Le rendu du texte est une capacité documentée, mais une ébauche visuelle nécessite tout de même une vérification mot à mot. Fournissez la formulation exacte, la ponctuation et le placement, puis comparez les libellés et nombres importants aux consignes à la taille de consultation prévue. Pour une série répétée, conservez les références et les exigences visuelles avec chaque résultat et comparez ensemble les images terminées.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations de contexte de travail et de complétion sont distinctes des dimensions en pixels d’une image ou du nombre de livrables d’image renvoyés. Organisez les sources longues autour de l’interprétation requise et laissez de la place pour la réponse. Des consignes compactes avec des références pertinentes sont plus utiles que des documents sans rapport dont le rôle n’a pas été expliqué.
Son contrat publié de sortie textuelle prend en charge les résultats structurés selon un schéma JSON. Définissez les champs et les types lorsqu’un résultat écrit doit être traité par une application et validez les valeurs au regard des preuves fournies. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives. Son utilisation d’un composant de langage avec la génération d’images est une capacité de ce profil nommé ; elle n’intègre pas à ce processus toutes les fonctionnalités d’une interface GPT-5 Mini autonome.
Les réglages d’image doivent provenir du profil et de l’interface exacts utilisés. Conservez la configuration sélectionnée avec le prompt lorsque vous comparez des révisions. Le composant GPT Image 1 Mini direct et un profil de dialogue combiné ont des structures de requête différentes ; les contrôles de taille, de masquage ou de sortie propres au composant nécessitent donc une correspondance explicite avant d’être traités comme des réglages de ce profil combiné.
Le schéma documenté de requête de dialogue peut sélectionner text et image comme modalités de sortie. Traitez le texte renvoyé et chaque livrable d’image réel qui accompagne la réponse. Enregistrez les images dans le format indiqué par le résultat et conservez la réponse écrite avec le prompt, les références sources et les réglages. Une réponse contenant seulement un texte explicatif est distincte d’un livrable visuel terminé ; vérifiez donc ce que contient réellement le résultat avant de l’utiliser dans une mise en page.
GPT-5 Image Mini est distinct du profil GPT-5 Image complet, qui combine GPT-5 avec GPT Image 1. Utilisez le profil Mini pour les tâches de langage et de visuel délimitées dont les consignes et les critères de revue sont clairs. Vérifiez la composition, l’identité de l’objet, le texte de l’image et le texte d’accompagnement, puis demandez la correction précise nécessaire. Conservez les éléments réussis et les références pertinentes dans les consignes suivantes afin qu’une révision ait une cible concrète.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image-mini | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.016 / 1K tokens image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI: GPT-5 Image Mini · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée 0.005 USD / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie 0.004 USD / 1K tokens Sortie · Image en sortie 0.016 USD / 1K tokens Sortie · Recherche web 0.02 USD par recherche Entrée · Lecture du cache 0.0005 USD / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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/chat/completions \\\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 json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini combine les capacités de langage de GPT-5 Mini d’OpenAI avec GPT Image 1 Mini pour la génération visuelle et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, pour les processus nécessitant à la fois une réponse écrite et une ressource visuelle.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5 Image Mini est un profil combinant langage et image construit autour de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini d’OpenAI. Son composant de langage interprète une tâche écrite et les sources, tandis que son composant d’image crée ou révise le contenu visuel. Le profil publié met l’accent sur le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Il est utile pour des consignes visuelles ciblées nécessitant aussi une interprétation textuelle, une explication ou un texte d’accompagnement.
Préparez des consignes indiquant la ressource attendue, le sujet, la composition et le texte requis. Décrivez l’usage de l’image, comme un concept de produit, une illustration accompagnant une explication brève ou une ébauche visuelle pour une page. Demandez explicitement les livrables écrits et visuels afin de pouvoir distinguer facilement l’explication du concept de l’image elle-même.
Par exemple, fournissez la description d’une gourde réutilisable et demandez un concept simple de scène de produit avec une légende courte. Précisez la forme visible de la gourde, l’arrière-plan, la direction de la lumière et les mots exacts à faire figurer dans le visuel. Gardez les faits utilisés dans la légende distincts des détails décoratifs de la scène. Examinez l’image renvoyée et le texte écrit au regard de ces deux parties des consignes.
Le profil combiné documenté accepte du texte, des images et des fichiers comme les PDF. Un document peut fournir des exigences ou des faits à interpréter avant de créer le visuel. Une image peut fournir l’apparence, la mise en page ou une source à modifier. Précisez le rôle de chaque source plutôt que de supposer que toutes les pièces jointes doivent influer sur toutes les parties du résultat. Gardez les noms des sources et leur ordre clairs lorsque plusieurs entrées sont fournies.
Pour une nouvelle image, précisez ce qui doit être visible et les relations entre les éléments. Pour une modification guidée par des références, identifiez le changement et les détails à préserver. Une scène de produit peut demander un nouveau cadre tout en conservant la forme reconnaissable et l’étiquette visible de l’objet. Un schéma peut demander une relation corrigée tout en indiquant le texte et les éléments à conserver.
La fiche publiée propre au profil autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Choisissez des références qui contribuent à la tâche et expliquez leur objectif : le produit, le personnage, l’arrière-plan ou le traitement visuel. Plusieurs références peuvent contenir des éclairages ou des compositions contradictoires ; indiquez donc clairement le résultat souhaité. Examinez les détails du sujet, le lettrage et les limites du changement demandé dans l’image réellement renvoyée.
Le rendu du texte est une capacité documentée, mais une ébauche visuelle nécessite tout de même une vérification mot à mot. Fournissez la formulation exacte, la ponctuation et le placement, puis comparez les libellés et nombres importants aux consignes à la taille de consultation prévue. Pour une série répétée, conservez les références et les exigences visuelles avec chaque résultat et comparez ensemble les images terminées.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations de contexte de travail et de complétion sont distinctes des dimensions en pixels d’une image ou du nombre de livrables d’image renvoyés. Organisez les sources longues autour de l’interprétation requise et laissez de la place pour la réponse. Des consignes compactes avec des références pertinentes sont plus utiles que des documents sans rapport dont le rôle n’a pas été expliqué.
Son contrat publié de sortie textuelle prend en charge les résultats structurés selon un schéma JSON. Définissez les champs et les types lorsqu’un résultat écrit doit être traité par une application et validez les valeurs au regard des preuves fournies. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives. Son utilisation d’un composant de langage avec la génération d’images est une capacité de ce profil nommé ; elle n’intègre pas à ce processus toutes les fonctionnalités d’une interface GPT-5 Mini autonome.
Les réglages d’image doivent provenir du profil et de l’interface exacts utilisés. Conservez la configuration sélectionnée avec le prompt lorsque vous comparez des révisions. Le composant GPT Image 1 Mini direct et un profil de dialogue combiné ont des structures de requête différentes ; les contrôles de taille, de masquage ou de sortie propres au composant nécessitent donc une correspondance explicite avant d’être traités comme des réglages de ce profil combiné.
Le schéma documenté de requête de dialogue peut sélectionner text et image comme modalités de sortie. Traitez le texte renvoyé et chaque livrable d’image réel qui accompagne la réponse. Enregistrez les images dans le format indiqué par le résultat et conservez la réponse écrite avec le prompt, les références sources et les réglages. Une réponse contenant seulement un texte explicatif est distincte d’un livrable visuel terminé ; vérifiez donc ce que contient réellement le résultat avant de l’utiliser dans une mise en page.
GPT-5 Image Mini est distinct du profil GPT-5 Image complet, qui combine GPT-5 avec GPT Image 1. Utilisez le profil Mini pour les tâches de langage et de visuel délimitées dont les consignes et les critères de revue sont clairs. Vérifiez la composition, l’identité de l’objet, le texte de l’image et le texte d’accompagnement, puis demandez la correction précise nécessaire. Conservez les éléments réussis et les références pertinentes dans les consignes suivantes afin qu’une révision ait une cible concrète.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image-mini | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champaspect_ratio | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1:1, 3:2, 2:3, auto | Par défaut— |
Champquality | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, low, medium, high | Par défaut— |
Champbackground | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, transparent, opaque | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 10 | Par défaut— |
Champinput_references | Typearray | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 0 Nombre maximal d’éléments: 16 | Par défaut— |
Champoutput_compression | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 0 Maximum: 100 | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Quantité prévisionnelle | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Quantité prévisionnelle— | Coût Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens |
| ConfigurationCoût estimé de la génération | Barème tarifaire— | Quantité prévisionnelleEstimation pour une génération | Coût Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.065536 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-5-image-mini', '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\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu 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.\nEnregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.
Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Type |
Champdata[].url | Type |
Champdata[].b64_json | Type |
Champusage | Type |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini combine les capacités de langage de GPT-5 Mini d’OpenAI avec GPT Image 1 Mini pour la génération visuelle et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, pour les processus nécessitant à la fois une réponse écrite et une ressource visuelle.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5 Image Mini est un profil combinant langage et image construit autour de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini d’OpenAI. Son composant de langage interprète une tâche écrite et les sources, tandis que son composant d’image crée ou révise le contenu visuel. Le profil publié met l’accent sur le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Il est utile pour des consignes visuelles ciblées nécessitant aussi une interprétation textuelle, une explication ou un texte d’accompagnement.
Préparez des consignes indiquant la ressource attendue, le sujet, la composition et le texte requis. Décrivez l’usage de l’image, comme un concept de produit, une illustration accompagnant une explication brève ou une ébauche visuelle pour une page. Demandez explicitement les livrables écrits et visuels afin de pouvoir distinguer facilement l’explication du concept de l’image elle-même.
Par exemple, fournissez la description d’une gourde réutilisable et demandez un concept simple de scène de produit avec une légende courte. Précisez la forme visible de la gourde, l’arrière-plan, la direction de la lumière et les mots exacts à faire figurer dans le visuel. Gardez les faits utilisés dans la légende distincts des détails décoratifs de la scène. Examinez l’image renvoyée et le texte écrit au regard de ces deux parties des consignes.
Le profil combiné documenté accepte du texte, des images et des fichiers comme les PDF. Un document peut fournir des exigences ou des faits à interpréter avant de créer le visuel. Une image peut fournir l’apparence, la mise en page ou une source à modifier. Précisez le rôle de chaque source plutôt que de supposer que toutes les pièces jointes doivent influer sur toutes les parties du résultat. Gardez les noms des sources et leur ordre clairs lorsque plusieurs entrées sont fournies.
Pour une nouvelle image, précisez ce qui doit être visible et les relations entre les éléments. Pour une modification guidée par des références, identifiez le changement et les détails à préserver. Une scène de produit peut demander un nouveau cadre tout en conservant la forme reconnaissable et l’étiquette visible de l’objet. Un schéma peut demander une relation corrigée tout en indiquant le texte et les éléments à conserver.
La fiche publiée propre au profil autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Choisissez des références qui contribuent à la tâche et expliquez leur objectif : le produit, le personnage, l’arrière-plan ou le traitement visuel. Plusieurs références peuvent contenir des éclairages ou des compositions contradictoires ; indiquez donc clairement le résultat souhaité. Examinez les détails du sujet, le lettrage et les limites du changement demandé dans l’image réellement renvoyée.
Le rendu du texte est une capacité documentée, mais une ébauche visuelle nécessite tout de même une vérification mot à mot. Fournissez la formulation exacte, la ponctuation et le placement, puis comparez les libellés et nombres importants aux consignes à la taille de consultation prévue. Pour une série répétée, conservez les références et les exigences visuelles avec chaque résultat et comparez ensemble les images terminées.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations de contexte de travail et de complétion sont distinctes des dimensions en pixels d’une image ou du nombre de livrables d’image renvoyés. Organisez les sources longues autour de l’interprétation requise et laissez de la place pour la réponse. Des consignes compactes avec des références pertinentes sont plus utiles que des documents sans rapport dont le rôle n’a pas été expliqué.
Son contrat publié de sortie textuelle prend en charge les résultats structurés selon un schéma JSON. Définissez les champs et les types lorsqu’un résultat écrit doit être traité par une application et validez les valeurs au regard des preuves fournies. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives. Son utilisation d’un composant de langage avec la génération d’images est une capacité de ce profil nommé ; elle n’intègre pas à ce processus toutes les fonctionnalités d’une interface GPT-5 Mini autonome.
Les réglages d’image doivent provenir du profil et de l’interface exacts utilisés. Conservez la configuration sélectionnée avec le prompt lorsque vous comparez des révisions. Le composant GPT Image 1 Mini direct et un profil de dialogue combiné ont des structures de requête différentes ; les contrôles de taille, de masquage ou de sortie propres au composant nécessitent donc une correspondance explicite avant d’être traités comme des réglages de ce profil combiné.
Le schéma documenté de requête de dialogue peut sélectionner text et image comme modalités de sortie. Traitez le texte renvoyé et chaque livrable d’image réel qui accompagne la réponse. Enregistrez les images dans le format indiqué par le résultat et conservez la réponse écrite avec le prompt, les références sources et les réglages. Une réponse contenant seulement un texte explicatif est distincte d’un livrable visuel terminé ; vérifiez donc ce que contient réellement le résultat avant de l’utiliser dans une mise en page.
GPT-5 Image Mini est distinct du profil GPT-5 Image complet, qui combine GPT-5 avec GPT Image 1. Utilisez le profil Mini pour les tâches de langage et de visuel délimitées dont les consignes et les critères de revue sont clairs. Vérifiez la composition, l’identité de l’objet, le texte de l’image et le texte d’accompagnement, puis demandez la correction précise nécessaire. Conservez les éléments réussis et les références pertinentes dans les consignes suivantes afin qu’une révision ait une cible concrète.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image-mini | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.016 / 1K tokens image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0005 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "openai/gpt-5-image-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
Exemple technique en anglais
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.