GPT-5 Image est un profil combiné qui réunit le modèle de langage GPT-5 d’OpenAI et GPT Image 1. Le composant de langage interprète les exigences et les sources ; le composant d’image crée le résultat visuel. Sa description publiée met l’accent sur le raisonnement, le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Le profil convient aux tâches dans lesquelles une ressource visuelle et son interprétation écrite doivent suivre les mêmes consignes.
Donnez au modèle l’objectif de l’image, le public visé et le contenu à faire apparaître. Séparez les faits à représenter avec exactitude des choix de composition ou de traitement visuel. Les consignes d’un schéma peuvent identifier les entités et leurs relations, puis préciser les libellés, la disposition et le style. Celles d’une affiche peuvent définir les informations de l’événement, la hiérarchie et la scène, avec les mots exacts à faire figurer dans le visuel.
Par exemple, préparez un concept d’affiche pour un événement scientifique local. Fournissez les faits de l’événement, demandez une explication courte de la mise en page et une image utilisant un titre clair avec des éléments visuels d’accompagnement. Précisez quels mots doivent apparaître dans l’image et lesquels appartiennent seulement à la description jointe. Examinez ensemble l’explication écrite et l’affiche générée afin de vérifier un plan de mise en page cohérent au regard du résultat réellement visible.
Le texte, les images et les fichiers comme les PDF sont des entrées documentées du profil combiné. Un document peut fournir les exigences d’un visuel ou les informations à résumer. Les images de référence peuvent définir un sujet, un produit, un lieu ou une mise en page. Nommez chaque source et expliquez son rôle avant de décrire la cible, en particulier lorsqu’une référence contient des éléments à préserver et d’autres à modifier.
Pour une révision, identifiez l’image source et décrivez précisément le changement demandé. Une modification de scène de produit peut changer le cadre tout en conservant la forme de l’objet et son étiquetage visible. Une explication visuelle peut remplacer un élément tout en gardant les relations environnantes. Précisez les exigences de préservation dans les consignes et examinez l’image réelle pour les détails qui importent.
La fiche du profil combiné exact autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Gardez les références pertinentes pour la tâche et expliquez les caractéristiques apportées par chacune. Lorsque plusieurs images montrent des éclairages, des points de vue ou des traitements différents, identifiez la composition souhaitée plutôt que de demander à toutes les sources de dominer le résultat. Conservez les sources avec l’image terminée afin qu’une correction ultérieure puisse se référer aux mêmes éléments.
Le profil publié comprend le rendu du texte parmi ses capacités. Donnez la formulation exacte, la ponctuation et le placement des textes importants et précisez leur relation avec les objets ou les autres libellés. Vérifiez chaque mot et nombre requis dans l’image renvoyée à la taille d’affichage prévue. Pour un schéma, vérifiez également que les lignes, les positions et les regroupements expriment la relation décrite par la source écrite.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations décrivent l’entrée et la complétion générée, et non une taille particulière en pixels ou un nombre d’images. Utilisez le contexte pour les exigences pertinentes, les références et l’état de la conversation et laissez de la place pour la sortie demandée. Identifiez les sources longues afin que le modèle puisse relier chaque instruction au bon passage.
Son contrat de sortie textuelle documenté prend en charge les résultats structurés au moyen d’un schéma JSON. Une réponse écrite peut définir les champs nécessaires pour décrire un concept, résumer une exigence ou identifier un changement demandé. Validez ces champs et leurs valeurs au regard de la source avant qu’une application ne les utilise. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives, même si son assemblage nommé de langage et d’image effectue la génération visuelle en interne.
Le schéma de requête de dialogue peut sélectionner les modalités de sortie text et image. Précisez les livrables écrits et visuels réels dans les consignes, puis examinez la réponse terminée pour y vérifier la présence des deux. La configuration d’image est propre au modèle et à l’interface exacts. Conservez les réglages acceptés avec la requête et n’utilisez que les contrôles documentés pour ce profil combiné ; une interface directe du composant d’image peut avoir une organisation différente de champs et de capacités.
Le composant d’image nommé pour ce profil est GPT Image 1. Son profil direct de génération d’images traite les tâches centrées sur l’image, tandis que GPT-5 Image associe cette capacité au traitement du langage de GPT-5. GPT-5 Image Mini est une combinaison distincte de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini. Conservez l’identité du profil sélectionné avec les sources et les réglages de sortie plutôt que de traiter des combinaisons aux noms proches comme un même modèle.
Pour une conversation comprenant plusieurs révisions, transmettez les exigences écrites pertinentes et les références sources. Précisez la correction dans les consignes les plus récentes, comme déplacer un libellé, changer un objet ou simplifier la composition. Évitez une demande sans direction d’améliorer l’ensemble lorsque le changement utile est déjà visible dans la ressource renvoyée.
Conservez la réponse écrite et chaque livrable d’image réel fourni par la complétion. Enregistrez les images dans le format indiqué, avec le prompt, les références sources et les réglages choisis. Examinez l’image elle-même pour sa composition, les détails du sujet et le texte ; comparez le texte d’accompagnement aux preuves qu’il décrit. Un résultat terminé utile associe les exigences écrites à un visuel qui peut être ouvert, examiné et placé dans le document, la page ou le processus créatif prévu.
", "aboutText": "GPT-5 Image est un profil combiné qui réunit le modèle de langage GPT-5 d’OpenAI et GPT Image 1. Le composant de langage interprète les exigences et les sources ; le composant d’image crée le résultat visuel. Sa description publiée met l’accent sur le raisonnement, le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Le profil convient aux tâches dans lesquelles une ressource visuelle et son interprétation écrite doivent suivre les mêmes consignes.\n\n### Interpréter les consignes et créer la ressource\n\nDonnez au modèle l’objectif de l’image, le public visé et le contenu à faire apparaître. Séparez les faits à représenter avec exactitude des choix de composition ou de traitement visuel. Les consignes d’un schéma peuvent identifier les entités et leurs relations, puis préciser les libellés, la disposition et le style. Celles d’une affiche peuvent définir les informations de l’événement, la hiérarchie et la scène, avec les mots exacts à faire figurer dans le visuel.\n\nPar exemple, préparez un concept d’affiche pour un événement scientifique local. Fournissez les faits de l’événement, demandez une explication courte de la mise en page et une image utilisant un titre clair avec des éléments visuels d’accompagnement. Précisez quels mots doivent apparaître dans l’image et lesquels appartiennent seulement à la description jointe. Examinez ensemble l’explication écrite et l’affiche générée afin de vérifier un plan de mise en page cohérent au regard du résultat réellement visible.\n\nLe texte, les images et les fichiers comme les PDF sont des entrées documentées du profil combiné. Un document peut fournir les exigences d’un visuel ou les informations à résumer. Les images de référence peuvent définir un sujet, un produit, un lieu ou une mise en page. Nommez chaque source et expliquez son rôle avant de décrire la cible, en particulier lorsqu’une référence contient des éléments à préserver et d’autres à modifier.\n\n### Modifications guidées par des références et rendu du texte\n\nPour une révision, identifiez l’image source et décrivez précisément le changement demandé. Une modification de scène de produit peut changer le cadre tout en conservant la forme de l’objet et son étiquetage visible. Une explication visuelle peut remplacer un élément tout en gardant les relations environnantes. Précisez les exigences de préservation dans les consignes et examinez l’image réelle pour les détails qui importent.\n\nLa fiche du profil combiné exact autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Gardez les références pertinentes pour la tâche et expliquez les caractéristiques apportées par chacune. Lorsque plusieurs images montrent des éclairages, des points de vue ou des traitements différents, identifiez la composition souhaitée plutôt que de demander à toutes les sources de dominer le résultat. Conservez les sources avec l’image terminée afin qu’une correction ultérieure puisse se référer aux mêmes éléments.\n\nLe profil publié comprend le rendu du texte parmi ses capacités. Donnez la formulation exacte, la ponctuation et le placement des textes importants et précisez leur relation avec les objets ou les autres libellés. Vérifiez chaque mot et nombre requis dans l’image renvoyée à la taille d’affichage prévue. Pour un schéma, vérifiez également que les lignes, les positions et les regroupements expriment la relation décrite par la source écrite.\n\n### Contexte et forme de la réponse\n\nLe profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations décrivent l’entrée et la complétion générée, et non une taille particulière en pixels ou un nombre d’images. Utilisez le contexte pour les exigences pertinentes, les références et l’état de la conversation et laissez de la place pour la sortie demandée. Identifiez les sources longues afin que le modèle puisse relier chaque instruction au bon passage.\n\nSon contrat de sortie textuelle documenté prend en charge les résultats structurés au moyen d’un schéma JSON. Une réponse écrite peut définir les champs nécessaires pour décrire un concept, résumer une exigence ou identifier un changement demandé. Validez ces champs et leurs valeurs au regard de la source avant qu’une application ne les utilise. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives, même si son assemblage nommé de langage et d’image effectue la génération visuelle en interne.\n\nLe schéma de requête de dialogue peut sélectionner les modalités de sortie text et image. Précisez les livrables écrits et visuels réels dans les consignes, puis examinez la réponse terminée pour y vérifier la présence des deux. La configuration d’image est propre au modèle et à l’interface exacts. Conservez les réglages acceptés avec la requête et n’utilisez que les contrôles documentés pour ce profil combiné ; une interface directe du composant d’image peut avoir une organisation différente de champs et de capacités.\n\n### Utiliser délibérément la combinaison nommée\n\nLe composant d’image nommé pour ce profil est GPT Image 1. Son profil direct de génération d’images traite les tâches centrées sur l’image, tandis que GPT-5 Image associe cette capacité au traitement du langage de GPT-5. GPT-5 Image Mini est une combinaison distincte de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini. Conservez l’identité du profil sélectionné avec les sources et les réglages de sortie plutôt que de traiter des combinaisons aux noms proches comme un même modèle.\n\nPour une conversation comprenant plusieurs révisions, transmettez les exigences écrites pertinentes et les références sources. Précisez la correction dans les consignes les plus récentes, comme déplacer un libellé, changer un objet ou simplifier la composition. Évitez une demande sans direction d’améliorer l’ensemble lorsque le changement utile est déjà visible dans la ressource renvoyée.\n\n### Conserver et examiner le résultat terminé\n\nConservez la réponse écrite et chaque livrable d’image réel fourni par la complétion. Enregistrez les images dans le format indiqué, avec le prompt, les références sources et les réglages choisis. Examinez l’image elle-même pour sa composition, les détails du sujet et le texte ; comparez le texte d’accompagnement aux preuves qu’il décrit. Un résultat terminé utile associe les exigences écrites à un visuel qui peut être ouvert, examiné et placé dans le document, la page ou le processus créatif prévu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Simplify a community-event poster\n\nEdit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.openai/gpt-5-imageGPT-5 Image combine les capacités de langage et de raisonnement de GPT-5 d’OpenAI avec GPT Image 1 pour la génération d’images et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, reliant des consignes écrites à un résultat 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 Image est un profil combiné qui réunit le modèle de langage GPT-5 d’OpenAI et GPT Image 1. Le composant de langage interprète les exigences et les sources ; le composant d’image crée le résultat visuel. Sa description publiée met l’accent sur le raisonnement, le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Le profil convient aux tâches dans lesquelles une ressource visuelle et son interprétation écrite doivent suivre les mêmes consignes.
Donnez au modèle l’objectif de l’image, le public visé et le contenu à faire apparaître. Séparez les faits à représenter avec exactitude des choix de composition ou de traitement visuel. Les consignes d’un schéma peuvent identifier les entités et leurs relations, puis préciser les libellés, la disposition et le style. Celles d’une affiche peuvent définir les informations de l’événement, la hiérarchie et la scène, avec les mots exacts à faire figurer dans le visuel.
Par exemple, préparez un concept d’affiche pour un événement scientifique local. Fournissez les faits de l’événement, demandez une explication courte de la mise en page et une image utilisant un titre clair avec des éléments visuels d’accompagnement. Précisez quels mots doivent apparaître dans l’image et lesquels appartiennent seulement à la description jointe. Examinez ensemble l’explication écrite et l’affiche générée afin de vérifier un plan de mise en page cohérent au regard du résultat réellement visible.
Le texte, les images et les fichiers comme les PDF sont des entrées documentées du profil combiné. Un document peut fournir les exigences d’un visuel ou les informations à résumer. Les images de référence peuvent définir un sujet, un produit, un lieu ou une mise en page. Nommez chaque source et expliquez son rôle avant de décrire la cible, en particulier lorsqu’une référence contient des éléments à préserver et d’autres à modifier.
Pour une révision, identifiez l’image source et décrivez précisément le changement demandé. Une modification de scène de produit peut changer le cadre tout en conservant la forme de l’objet et son étiquetage visible. Une explication visuelle peut remplacer un élément tout en gardant les relations environnantes. Précisez les exigences de préservation dans les consignes et examinez l’image réelle pour les détails qui importent.
La fiche du profil combiné exact autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Gardez les références pertinentes pour la tâche et expliquez les caractéristiques apportées par chacune. Lorsque plusieurs images montrent des éclairages, des points de vue ou des traitements différents, identifiez la composition souhaitée plutôt que de demander à toutes les sources de dominer le résultat. Conservez les sources avec l’image terminée afin qu’une correction ultérieure puisse se référer aux mêmes éléments.
Le profil publié comprend le rendu du texte parmi ses capacités. Donnez la formulation exacte, la ponctuation et le placement des textes importants et précisez leur relation avec les objets ou les autres libellés. Vérifiez chaque mot et nombre requis dans l’image renvoyée à la taille d’affichage prévue. Pour un schéma, vérifiez également que les lignes, les positions et les regroupements expriment la relation décrite par la source écrite.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations décrivent l’entrée et la complétion générée, et non une taille particulière en pixels ou un nombre d’images. Utilisez le contexte pour les exigences pertinentes, les références et l’état de la conversation et laissez de la place pour la sortie demandée. Identifiez les sources longues afin que le modèle puisse relier chaque instruction au bon passage.
Son contrat de sortie textuelle documenté prend en charge les résultats structurés au moyen d’un schéma JSON. Une réponse écrite peut définir les champs nécessaires pour décrire un concept, résumer une exigence ou identifier un changement demandé. Validez ces champs et leurs valeurs au regard de la source avant qu’une application ne les utilise. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives, même si son assemblage nommé de langage et d’image effectue la génération visuelle en interne.
Le schéma de requête de dialogue peut sélectionner les modalités de sortie text et image. Précisez les livrables écrits et visuels réels dans les consignes, puis examinez la réponse terminée pour y vérifier la présence des deux. La configuration d’image est propre au modèle et à l’interface exacts. Conservez les réglages acceptés avec la requête et n’utilisez que les contrôles documentés pour ce profil combiné ; une interface directe du composant d’image peut avoir une organisation différente de champs et de capacités.
Le composant d’image nommé pour ce profil est GPT Image 1. Son profil direct de génération d’images traite les tâches centrées sur l’image, tandis que GPT-5 Image associe cette capacité au traitement du langage de GPT-5. GPT-5 Image Mini est une combinaison distincte de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini. Conservez l’identité du profil sélectionné avec les sources et les réglages de sortie plutôt que de traiter des combinaisons aux noms proches comme un même modèle.
Pour une conversation comprenant plusieurs révisions, transmettez les exigences écrites pertinentes et les références sources. Précisez la correction dans les consignes les plus récentes, comme déplacer un libellé, changer un objet ou simplifier la composition. Évitez une demande sans direction d’améliorer l’ensemble lorsque le changement utile est déjà visible dans la ressource renvoyée.
Conservez la réponse écrite et chaque livrable d’image réel fourni par la complétion. Enregistrez les images dans le format indiqué, avec le prompt, les références sources et les réglages choisis. Examinez l’image elle-même pour sa composition, les détails du sujet et le texte ; comparez le texte d’accompagnement aux preuves qu’il décrit. Un résultat terminé utile associe les exigences écrites à un visuel qui peut être ouvert, examiné et placé dans le document, la page ou le processus créatif prévu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image | 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 $0.02 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.08 / 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 $0.02 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI: GPT-5 Image · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée 0,02 USD / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie 0,02 USD / 1K tokens Sortie · Image en sortie 0,08 USD / 1K tokens Sortie · Recherche web 0,02 USD par recherche Entrée · Lecture du cache 0,0025 USD / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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", "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',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',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
/v1/images
openai/gpt-5-imageGPT-5 Image combine les capacités de langage et de raisonnement de GPT-5 d’OpenAI avec GPT Image 1 pour la génération d’images et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, reliant des consignes écrites à un résultat 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 Image est un profil combiné qui réunit le modèle de langage GPT-5 d’OpenAI et GPT Image 1. Le composant de langage interprète les exigences et les sources ; le composant d’image crée le résultat visuel. Sa description publiée met l’accent sur le raisonnement, le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Le profil convient aux tâches dans lesquelles une ressource visuelle et son interprétation écrite doivent suivre les mêmes consignes.
Donnez au modèle l’objectif de l’image, le public visé et le contenu à faire apparaître. Séparez les faits à représenter avec exactitude des choix de composition ou de traitement visuel. Les consignes d’un schéma peuvent identifier les entités et leurs relations, puis préciser les libellés, la disposition et le style. Celles d’une affiche peuvent définir les informations de l’événement, la hiérarchie et la scène, avec les mots exacts à faire figurer dans le visuel.
Par exemple, préparez un concept d’affiche pour un événement scientifique local. Fournissez les faits de l’événement, demandez une explication courte de la mise en page et une image utilisant un titre clair avec des éléments visuels d’accompagnement. Précisez quels mots doivent apparaître dans l’image et lesquels appartiennent seulement à la description jointe. Examinez ensemble l’explication écrite et l’affiche générée afin de vérifier un plan de mise en page cohérent au regard du résultat réellement visible.
Le texte, les images et les fichiers comme les PDF sont des entrées documentées du profil combiné. Un document peut fournir les exigences d’un visuel ou les informations à résumer. Les images de référence peuvent définir un sujet, un produit, un lieu ou une mise en page. Nommez chaque source et expliquez son rôle avant de décrire la cible, en particulier lorsqu’une référence contient des éléments à préserver et d’autres à modifier.
Pour une révision, identifiez l’image source et décrivez précisément le changement demandé. Une modification de scène de produit peut changer le cadre tout en conservant la forme de l’objet et son étiquetage visible. Une explication visuelle peut remplacer un élément tout en gardant les relations environnantes. Précisez les exigences de préservation dans les consignes et examinez l’image réelle pour les détails qui importent.
La fiche du profil combiné exact autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Gardez les références pertinentes pour la tâche et expliquez les caractéristiques apportées par chacune. Lorsque plusieurs images montrent des éclairages, des points de vue ou des traitements différents, identifiez la composition souhaitée plutôt que de demander à toutes les sources de dominer le résultat. Conservez les sources avec l’image terminée afin qu’une correction ultérieure puisse se référer aux mêmes éléments.
Le profil publié comprend le rendu du texte parmi ses capacités. Donnez la formulation exacte, la ponctuation et le placement des textes importants et précisez leur relation avec les objets ou les autres libellés. Vérifiez chaque mot et nombre requis dans l’image renvoyée à la taille d’affichage prévue. Pour un schéma, vérifiez également que les lignes, les positions et les regroupements expriment la relation décrite par la source écrite.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations décrivent l’entrée et la complétion générée, et non une taille particulière en pixels ou un nombre d’images. Utilisez le contexte pour les exigences pertinentes, les références et l’état de la conversation et laissez de la place pour la sortie demandée. Identifiez les sources longues afin que le modèle puisse relier chaque instruction au bon passage.
Son contrat de sortie textuelle documenté prend en charge les résultats structurés au moyen d’un schéma JSON. Une réponse écrite peut définir les champs nécessaires pour décrire un concept, résumer une exigence ou identifier un changement demandé. Validez ces champs et leurs valeurs au regard de la source avant qu’une application ne les utilise. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives, même si son assemblage nommé de langage et d’image effectue la génération visuelle en interne.
Le schéma de requête de dialogue peut sélectionner les modalités de sortie text et image. Précisez les livrables écrits et visuels réels dans les consignes, puis examinez la réponse terminée pour y vérifier la présence des deux. La configuration d’image est propre au modèle et à l’interface exacts. Conservez les réglages acceptés avec la requête et n’utilisez que les contrôles documentés pour ce profil combiné ; une interface directe du composant d’image peut avoir une organisation différente de champs et de capacités.
Le composant d’image nommé pour ce profil est GPT Image 1. Son profil direct de génération d’images traite les tâches centrées sur l’image, tandis que GPT-5 Image associe cette capacité au traitement du langage de GPT-5. GPT-5 Image Mini est une combinaison distincte de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini. Conservez l’identité du profil sélectionné avec les sources et les réglages de sortie plutôt que de traiter des combinaisons aux noms proches comme un même modèle.
Pour une conversation comprenant plusieurs révisions, transmettez les exigences écrites pertinentes et les références sources. Précisez la correction dans les consignes les plus récentes, comme déplacer un libellé, changer un objet ou simplifier la composition. Évitez une demande sans direction d’améliorer l’ensemble lorsque le changement utile est déjà visible dans la ressource renvoyée.
Conservez la réponse écrite et chaque livrable d’image réel fourni par la complétion. Enregistrez les images dans le format indiqué, avec le prompt, les références sources et les réglages choisis. Examinez l’image elle-même pour sa composition, les détails du sujet et le texte ; comparez le texte d’accompagnement aux preuves qu’il décrit. Un résultat terminé utile associe les exigences écrites à un visuel qui peut être ouvert, examiné et placé dans le document, la page ou le processus créatif prévu.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image | 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 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 $0.32768 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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', '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
/v1/images
openai/gpt-5-imageGPT-5 Image combine les capacités de langage et de raisonnement de GPT-5 d’OpenAI avec GPT Image 1 pour la génération d’images et les modifications guidées par des références. Il accepte du texte, des images et des documents et renvoie du texte et des images, reliant des consignes écrites à un résultat 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 Image est un profil combiné qui réunit le modèle de langage GPT-5 d’OpenAI et GPT Image 1. Le composant de langage interprète les exigences et les sources ; le composant d’image crée le résultat visuel. Sa description publiée met l’accent sur le raisonnement, le respect des instructions, le rendu du texte et la modification détaillée des images. Le profil convient aux tâches dans lesquelles une ressource visuelle et son interprétation écrite doivent suivre les mêmes consignes.
Donnez au modèle l’objectif de l’image, le public visé et le contenu à faire apparaître. Séparez les faits à représenter avec exactitude des choix de composition ou de traitement visuel. Les consignes d’un schéma peuvent identifier les entités et leurs relations, puis préciser les libellés, la disposition et le style. Celles d’une affiche peuvent définir les informations de l’événement, la hiérarchie et la scène, avec les mots exacts à faire figurer dans le visuel.
Par exemple, préparez un concept d’affiche pour un événement scientifique local. Fournissez les faits de l’événement, demandez une explication courte de la mise en page et une image utilisant un titre clair avec des éléments visuels d’accompagnement. Précisez quels mots doivent apparaître dans l’image et lesquels appartiennent seulement à la description jointe. Examinez ensemble l’explication écrite et l’affiche générée afin de vérifier un plan de mise en page cohérent au regard du résultat réellement visible.
Le texte, les images et les fichiers comme les PDF sont des entrées documentées du profil combiné. Un document peut fournir les exigences d’un visuel ou les informations à résumer. Les images de référence peuvent définir un sujet, un produit, un lieu ou une mise en page. Nommez chaque source et expliquez son rôle avant de décrire la cible, en particulier lorsqu’une référence contient des éléments à préserver et d’autres à modifier.
Pour une révision, identifiez l’image source et décrivez précisément le changement demandé. Une modification de scène de produit peut changer le cadre tout en conservant la forme de l’objet et son étiquetage visible. Une explication visuelle peut remplacer un élément tout en gardant les relations environnantes. Précisez les exigences de préservation dans les consignes et examinez l’image réelle pour les détails qui importent.
La fiche du profil combiné exact autorise jusqu’à seize images de référence pour la modification. Gardez les références pertinentes pour la tâche et expliquez les caractéristiques apportées par chacune. Lorsque plusieurs images montrent des éclairages, des points de vue ou des traitements différents, identifiez la composition souhaitée plutôt que de demander à toutes les sources de dominer le résultat. Conservez les sources avec l’image terminée afin qu’une correction ultérieure puisse se référer aux mêmes éléments.
Le profil publié comprend le rendu du texte parmi ses capacités. Donnez la formulation exacte, la ponctuation et le placement des textes importants et précisez leur relation avec les objets ou les autres libellés. Vérifiez chaque mot et nombre requis dans l’image renvoyée à la taille d’affichage prévue. Pour un schéma, vérifiez également que les lignes, les positions et les regroupements expriment la relation décrite par la source écrite.
Le profil combiné publie une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et jusqu’à 128 000 tokens de complétion. Ces allocations décrivent l’entrée et la complétion générée, et non une taille particulière en pixels ou un nombre d’images. Utilisez le contexte pour les exigences pertinentes, les références et l’état de la conversation et laissez de la place pour la sortie demandée. Identifiez les sources longues afin que le modèle puisse relier chaque instruction au bon passage.
Son contrat de sortie textuelle documenté prend en charge les résultats structurés au moyen d’un schéma JSON. Une réponse écrite peut définir les champs nécessaires pour décrire un concept, résumer une exigence ou identifier un changement demandé. Validez ces champs et leurs valeurs au regard de la source avant qu’une application ne les utilise. Le profil combiné n’expose pas l’appel de fonctions applicatives, même si son assemblage nommé de langage et d’image effectue la génération visuelle en interne.
Le schéma de requête de dialogue peut sélectionner les modalités de sortie text et image. Précisez les livrables écrits et visuels réels dans les consignes, puis examinez la réponse terminée pour y vérifier la présence des deux. La configuration d’image est propre au modèle et à l’interface exacts. Conservez les réglages acceptés avec la requête et n’utilisez que les contrôles documentés pour ce profil combiné ; une interface directe du composant d’image peut avoir une organisation différente de champs et de capacités.
Le composant d’image nommé pour ce profil est GPT Image 1. Son profil direct de génération d’images traite les tâches centrées sur l’image, tandis que GPT-5 Image associe cette capacité au traitement du langage de GPT-5. GPT-5 Image Mini est une combinaison distincte de GPT-5 Mini et de GPT Image 1 Mini. Conservez l’identité du profil sélectionné avec les sources et les réglages de sortie plutôt que de traiter des combinaisons aux noms proches comme un même modèle.
Pour une conversation comprenant plusieurs révisions, transmettez les exigences écrites pertinentes et les références sources. Précisez la correction dans les consignes les plus récentes, comme déplacer un libellé, changer un objet ou simplifier la composition. Évitez une demande sans direction d’améliorer l’ensemble lorsque le changement utile est déjà visible dans la ressource renvoyée.
Conservez la réponse écrite et chaque livrable d’image réel fourni par la complétion. Enregistrez les images dans le format indiqué, avec le prompt, les références sources et les réglages choisis. Examinez l’image elle-même pour sa composition, les détails du sujet et le texte ; comparez le texte d’accompagnement aux preuves qu’il décrit. Un résultat terminé utile associe les exigences écrites à un visuel qui peut être ouvert, examiné et placé dans le document, la page ou le processus créatif prévu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-5-image | 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 $0.02 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.08 / 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 $0.02 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.02 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0025 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "openai/gpt-5-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
/v1/images
Exemple technique en anglais
Simplify a community-event poster\n\nEdit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.