GPT-5.4 Image 2 décrit un processus combinant le modèle textuel GPT-5.4 d’OpenAI avec GPT Image 2 pour la génération et la modification d’images. Les composants ont des rôles distincts : GPT-5.4 peut interpréter des consignes et élaborer les instructions écrites, tandis que GPT Image 2 crée ou modifie une image. GPT-5.4 accepte du texte et des images et produit du texte ; GPT Image 2 accepte des entrées textuelles et visuelles et produit des images.
Pour un nouveau visuel, décrivez son objectif, son sujet, sa composition, son style et les détails qui importent pour le résultat. Une tâche peut par exemple consister à préparer une illustration d’article : définissez l’idée que l’image doit communiquer, le recadrage prévu et l’espace nécessaire pour le texte d’accompagnement de la page. L’étape textuelle peut organiser ces exigences en consignes claires. L’étape d’image utilise le prompt et les éventuelles références pour créer le livrable visuel.
Pour une modification, fournissez l’image source et séparez les changements demandés des éléments à préserver. GPT Image 2 traite automatiquement les images en entrée avec une haute fidélité, ce qui permet les modifications sensibles aux détails et les processus à base de références. Le fabricant documente la retouche locale et le travail d’image à partir de références. Un masque peut guider la zone à modifier, mais le masquage de GPT Image repose sur le prompt et peut ne pas suivre précisément la forme du masque. Le processus de masque documenté exige que l’image cible et le masque aient le même format et les mêmes dimensions, que le masque comporte un canal alpha et que les fichiers fassent moins de 50 MB.
GPT Image 2 prend en charge les qualités low, medium, high et la sélection automatique de la qualité. Ses tailles personnalisées exigent que les deux côtés soient des multiples de 16 pixels, qu’aucun côté ne dépasse 3 840 pixels, que le rapport d’aspect ne soit pas plus extrême que 3:1 et que la taille totale soit comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Les exemples documentés comprennent 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 et 3 840 × 2 160. Choisissez les dimensions en fonction de la destination plutôt que de supposer que tous les visuels doivent être carrés. Dans le profil de sortie Image API documenté du fournisseur, PNG est le format par défaut, avec JPEG et WebP également disponibles. JPEG et WebP prennent en charge un réglage de compression de 0 à 100.
Le composant textuel possède sa propre spécification. La fenêtre de contexte publiée de GPT-5.4 est de 1 050 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens et sa date limite des connaissances est le 31 août 2025. Ses choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh, avec none par défaut. Le fournisseur mentionne la génération d’images parmi les outils de GPT-5.4, tandis qu’Image API propose également des opérations distinctes de génération et de modification. Ces rôles documentés des composants ne transforment pas le nom combiné en un nouveau modèle autonome doté d’une limite commune au texte et aux images.
Le guide d’image décrit des limites dans le placement précis du texte, la cohérence visuelle récurrente et la composition exacte. Préparez un texte court et clairement spécifié lorsque le lettrage importe, fournissez la référence pertinente pour un sujet récurrent et identifiez explicitement les contraintes de mise en page. Examinez l’image générée ou modifiée au regard de ces exigences. Un résultat utile peut comprendre les consignes écrites, l’image et une liste ciblée de changements pour la modification suivante, reliant le visuel à l’objectif éditorial ou produit d’origine.
", "aboutText": "GPT-5.4 Image 2 décrit un processus combinant le modèle textuel GPT-5.4 d’OpenAI avec GPT Image 2 pour la génération et la modification d’images. Les composants ont des rôles distincts : GPT-5.4 peut interpréter des consignes et élaborer les instructions écrites, tandis que GPT Image 2 crée ou modifie une image. GPT-5.4 accepte du texte et des images et produit du texte ; GPT Image 2 accepte des entrées textuelles et visuelles et produit des images.\n\nPour un nouveau visuel, décrivez son objectif, son sujet, sa composition, son style et les détails qui importent pour le résultat. Une tâche peut par exemple consister à préparer une illustration d’article : définissez l’idée que l’image doit communiquer, le recadrage prévu et l’espace nécessaire pour le texte d’accompagnement de la page. L’étape textuelle peut organiser ces exigences en consignes claires. L’étape d’image utilise le prompt et les éventuelles références pour créer le livrable visuel.\n\nPour une modification, fournissez l’image source et séparez les changements demandés des éléments à préserver. GPT Image 2 traite automatiquement les images en entrée avec une haute fidélité, ce qui permet les modifications sensibles aux détails et les processus à base de références. Le fabricant documente la retouche locale et le travail d’image à partir de références. Un masque peut guider la zone à modifier, mais le masquage de GPT Image repose sur le prompt et peut ne pas suivre précisément la forme du masque. Le processus de masque documenté exige que l’image cible et le masque aient le même format et les mêmes dimensions, que le masque comporte un canal alpha et que les fichiers fassent moins de 50 MB.\n\nGPT Image 2 prend en charge les qualités low, medium, high et la sélection automatique de la qualité. Ses tailles personnalisées exigent que les deux côtés soient des multiples de 16 pixels, qu’aucun côté ne dépasse 3 840 pixels, que le rapport d’aspect ne soit pas plus extrême que 3:1 et que la taille totale soit comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Les exemples documentés comprennent 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 et 3 840 × 2 160. Choisissez les dimensions en fonction de la destination plutôt que de supposer que tous les visuels doivent être carrés. Dans le profil de sortie Image API documenté du fournisseur, PNG est le format par défaut, avec JPEG et WebP également disponibles. JPEG et WebP prennent en charge un réglage de compression de 0 à 100.\n\nLe composant textuel possède sa propre spécification. La fenêtre de contexte publiée de GPT-5.4 est de 1 050 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens et sa date limite des connaissances est le 31 août 2025. Ses choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh, avec none par défaut. Le fournisseur mentionne la génération d’images parmi les outils de GPT-5.4, tandis qu’Image API propose également des opérations distinctes de génération et de modification. Ces rôles documentés des composants ne transforment pas le nom combiné en un nouveau modèle autonome doté d’une limite commune au texte et aux images.\n\nLe guide d’image décrit des limites dans le placement précis du texte, la cohérence visuelle récurrente et la composition exacte. Préparez un texte court et clairement spécifié lorsque le lettrage importe, fournissez la référence pertinente pour un sujet récurrent et identifiez explicitement les contraintes de mise en page. Examinez l’image générée ou modifiée au regard de ces exigences. Un résultat utile peut comprendre les consignes écrites, l’image et une liste ciblée de changements pour la modification suivante, reliant le visuel à l’objectif éditorial ou produit d’origine.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.openai/gpt-5.4-image-2Un processus associant le raisonnement textuel de GPT-5.4 à la génération et à la modification d’images de GPT Image 2. Utilisez des consignes écrites et des références visuelles pour élaborer une illustration ou une modification tout en gardant distincts les rôles des composants textuel et visuel.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.4 Image 2 décrit un processus combinant le modèle textuel GPT-5.4 d’OpenAI avec GPT Image 2 pour la génération et la modification d’images. Les composants ont des rôles distincts : GPT-5.4 peut interpréter des consignes et élaborer les instructions écrites, tandis que GPT Image 2 crée ou modifie une image. GPT-5.4 accepte du texte et des images et produit du texte ; GPT Image 2 accepte des entrées textuelles et visuelles et produit des images.
Pour un nouveau visuel, décrivez son objectif, son sujet, sa composition, son style et les détails qui importent pour le résultat. Une tâche peut par exemple consister à préparer une illustration d’article : définissez l’idée que l’image doit communiquer, le recadrage prévu et l’espace nécessaire pour le texte d’accompagnement de la page. L’étape textuelle peut organiser ces exigences en consignes claires. L’étape d’image utilise le prompt et les éventuelles références pour créer le livrable visuel.
Pour une modification, fournissez l’image source et séparez les changements demandés des éléments à préserver. GPT Image 2 traite automatiquement les images en entrée avec une haute fidélité, ce qui permet les modifications sensibles aux détails et les processus à base de références. Le fabricant documente la retouche locale et le travail d’image à partir de références. Un masque peut guider la zone à modifier, mais le masquage de GPT Image repose sur le prompt et peut ne pas suivre précisément la forme du masque. Le processus de masque documenté exige que l’image cible et le masque aient le même format et les mêmes dimensions, que le masque comporte un canal alpha et que les fichiers fassent moins de 50 MB.
GPT Image 2 prend en charge les qualités low, medium, high et la sélection automatique de la qualité. Ses tailles personnalisées exigent que les deux côtés soient des multiples de 16 pixels, qu’aucun côté ne dépasse 3 840 pixels, que le rapport d’aspect ne soit pas plus extrême que 3:1 et que la taille totale soit comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Les exemples documentés comprennent 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 et 3 840 × 2 160. Choisissez les dimensions en fonction de la destination plutôt que de supposer que tous les visuels doivent être carrés. Dans le profil de sortie Image API documenté du fournisseur, PNG est le format par défaut, avec JPEG et WebP également disponibles. JPEG et WebP prennent en charge un réglage de compression de 0 à 100.
Le composant textuel possède sa propre spécification. La fenêtre de contexte publiée de GPT-5.4 est de 1 050 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens et sa date limite des connaissances est le 31 août 2025. Ses choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh, avec none par défaut. Le fournisseur mentionne la génération d’images parmi les outils de GPT-5.4, tandis qu’Image API propose également des opérations distinctes de génération et de modification. Ces rôles documentés des composants ne transforment pas le nom combiné en un nouveau modèle autonome doté d’une limite commune au texte et aux images.
Le guide d’image décrit des limites dans le placement précis du texte, la cohérence visuelle récurrente et la composition exacte. Préparez un texte court et clairement spécifié lorsque le lettrage importe, fournissez la référence pertinente pour un sujet récurrent et identifiez explicitement les contraintes de mise en page. Examinez l’image générée ou modifiée au regard de ces exigences. Un résultat utile peut comprendre les consignes écrites, l’image et une liste ciblée de changements pour la modification suivante, reliant le visuel à l’objectif éditorial ou produit d’origine.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5.4-image-2 | 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 $0.016 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 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 $0.016 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée 0,016 USD / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie 0,03 USD / 1K tokens Sortie · Image en sortie 0,06 USD / 1K tokens Sortie · Recherche web 0,02 USD par recherche Entrée · Lecture du cache 0,004 USD / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "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-5.4-image-2',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-5.4-image-2',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-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Un processus associant le raisonnement textuel de GPT-5.4 à la génération et à la modification d’images de GPT Image 2. Utilisez des consignes écrites et des références visuelles pour élaborer une illustration ou une modification tout en gardant distincts les rôles des composants textuel et visuel.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.4 Image 2 décrit un processus combinant le modèle textuel GPT-5.4 d’OpenAI avec GPT Image 2 pour la génération et la modification d’images. Les composants ont des rôles distincts : GPT-5.4 peut interpréter des consignes et élaborer les instructions écrites, tandis que GPT Image 2 crée ou modifie une image. GPT-5.4 accepte du texte et des images et produit du texte ; GPT Image 2 accepte des entrées textuelles et visuelles et produit des images.
Pour un nouveau visuel, décrivez son objectif, son sujet, sa composition, son style et les détails qui importent pour le résultat. Une tâche peut par exemple consister à préparer une illustration d’article : définissez l’idée que l’image doit communiquer, le recadrage prévu et l’espace nécessaire pour le texte d’accompagnement de la page. L’étape textuelle peut organiser ces exigences en consignes claires. L’étape d’image utilise le prompt et les éventuelles références pour créer le livrable visuel.
Pour une modification, fournissez l’image source et séparez les changements demandés des éléments à préserver. GPT Image 2 traite automatiquement les images en entrée avec une haute fidélité, ce qui permet les modifications sensibles aux détails et les processus à base de références. Le fabricant documente la retouche locale et le travail d’image à partir de références. Un masque peut guider la zone à modifier, mais le masquage de GPT Image repose sur le prompt et peut ne pas suivre précisément la forme du masque. Le processus de masque documenté exige que l’image cible et le masque aient le même format et les mêmes dimensions, que le masque comporte un canal alpha et que les fichiers fassent moins de 50 MB.
GPT Image 2 prend en charge les qualités low, medium, high et la sélection automatique de la qualité. Ses tailles personnalisées exigent que les deux côtés soient des multiples de 16 pixels, qu’aucun côté ne dépasse 3 840 pixels, que le rapport d’aspect ne soit pas plus extrême que 3:1 et que la taille totale soit comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Les exemples documentés comprennent 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 et 3 840 × 2 160. Choisissez les dimensions en fonction de la destination plutôt que de supposer que tous les visuels doivent être carrés. Dans le profil de sortie Image API documenté du fournisseur, PNG est le format par défaut, avec JPEG et WebP également disponibles. JPEG et WebP prennent en charge un réglage de compression de 0 à 100.
Le composant textuel possède sa propre spécification. La fenêtre de contexte publiée de GPT-5.4 est de 1 050 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens et sa date limite des connaissances est le 31 août 2025. Ses choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh, avec none par défaut. Le fournisseur mentionne la génération d’images parmi les outils de GPT-5.4, tandis qu’Image API propose également des opérations distinctes de génération et de modification. Ces rôles documentés des composants ne transforment pas le nom combiné en un nouveau modèle autonome doté d’une limite commune au texte et aux images.
Le guide d’image décrit des limites dans le placement précis du texte, la cohérence visuelle récurrente et la composition exacte. Préparez un texte court et clairement spécifié lorsque le lettrage importe, fournissez la référence pertinente pour un sujet récurrent et identifiez explicitement les contraintes de mise en page. Examinez l’image générée ou modifiée au regard de ces exigences. Un résultat utile peut comprendre les consignes écrites, l’image et une liste ciblée de changements pour la modification suivante, reliant le visuel à l’objectif éditorial ou produit d’origine.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5.4-image-2 | 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, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Par défaut— |
Champquality | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, low, medium, high | Par défaut— |
Champbackground | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, 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 par jeton | 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 de génération estimé | Barème tarifaire— | Quantité prévisionnelleEstimation pour une génération | Coût Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.24576 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-5.4-image-2', '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-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Un processus associant le raisonnement textuel de GPT-5.4 à la génération et à la modification d’images de GPT Image 2. Utilisez des consignes écrites et des références visuelles pour élaborer une illustration ou une modification tout en gardant distincts les rôles des composants textuel et visuel.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
GPT-5.4 Image 2 décrit un processus combinant le modèle textuel GPT-5.4 d’OpenAI avec GPT Image 2 pour la génération et la modification d’images. Les composants ont des rôles distincts : GPT-5.4 peut interpréter des consignes et élaborer les instructions écrites, tandis que GPT Image 2 crée ou modifie une image. GPT-5.4 accepte du texte et des images et produit du texte ; GPT Image 2 accepte des entrées textuelles et visuelles et produit des images.
Pour un nouveau visuel, décrivez son objectif, son sujet, sa composition, son style et les détails qui importent pour le résultat. Une tâche peut par exemple consister à préparer une illustration d’article : définissez l’idée que l’image doit communiquer, le recadrage prévu et l’espace nécessaire pour le texte d’accompagnement de la page. L’étape textuelle peut organiser ces exigences en consignes claires. L’étape d’image utilise le prompt et les éventuelles références pour créer le livrable visuel.
Pour une modification, fournissez l’image source et séparez les changements demandés des éléments à préserver. GPT Image 2 traite automatiquement les images en entrée avec une haute fidélité, ce qui permet les modifications sensibles aux détails et les processus à base de références. Le fabricant documente la retouche locale et le travail d’image à partir de références. Un masque peut guider la zone à modifier, mais le masquage de GPT Image repose sur le prompt et peut ne pas suivre précisément la forme du masque. Le processus de masque documenté exige que l’image cible et le masque aient le même format et les mêmes dimensions, que le masque comporte un canal alpha et que les fichiers fassent moins de 50 MB.
GPT Image 2 prend en charge les qualités low, medium, high et la sélection automatique de la qualité. Ses tailles personnalisées exigent que les deux côtés soient des multiples de 16 pixels, qu’aucun côté ne dépasse 3 840 pixels, que le rapport d’aspect ne soit pas plus extrême que 3:1 et que la taille totale soit comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Les exemples documentés comprennent 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 et 3 840 × 2 160. Choisissez les dimensions en fonction de la destination plutôt que de supposer que tous les visuels doivent être carrés. Dans le profil de sortie Image API documenté du fournisseur, PNG est le format par défaut, avec JPEG et WebP également disponibles. JPEG et WebP prennent en charge un réglage de compression de 0 à 100.
Le composant textuel possède sa propre spécification. La fenêtre de contexte publiée de GPT-5.4 est de 1 050 000 tokens, sa sortie maximale est de 128 000 tokens et sa date limite des connaissances est le 31 août 2025. Ses choix d’effort de raisonnement sont none, low, medium, high et xhigh, avec none par défaut. Le fournisseur mentionne la génération d’images parmi les outils de GPT-5.4, tandis qu’Image API propose également des opérations distinctes de génération et de modification. Ces rôles documentés des composants ne transforment pas le nom combiné en un nouveau modèle autonome doté d’une limite commune au texte et aux images.
Le guide d’image décrit des limites dans le placement précis du texte, la cohérence visuelle récurrente et la composition exacte. Préparez un texte court et clairement spécifié lorsque le lettrage importe, fournissez la référence pertinente pour un sujet récurrent et identifiez explicitement les contraintes de mise en page. Examinez l’image générée ou modifiée au regard de ces exigences. Un résultat utile peut comprendre les consignes écrites, l’image et une liste ciblée de changements pour la modification suivante, reliant le visuel à l’objectif éditorial ou produit d’origine.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5.4-image-2 | 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 $0.016 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 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 $0.016 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.4-image-2', '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-5.4-image-2', '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-5.4-image-2
/v1/images
Exemple technique en anglais
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.