Source: https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/ Language: fr # OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/facts.json) ## [OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/) GPT Image 2.5 Sunburst génère et retouche des images à partir de texte et de références visuelles, en privilégiant la précision des retouches. Il prend en charge les masques, les affinements successifs, les dimensions personnalisées, les fonds transparents et des niveaux de qualité allant de low à max. - [**Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-image-2.5-sunburst`](https://ailoot.ai/models/fr/openai-gpt-image-2-5-sunburst/#method-0) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. GPT Image 2.5 Sunburst est le modèle d’OpenAI orienté vers la précision pour la génération et la retouche d’images. Il accepte du texte et des images en entrée et produit des images en sortie. Utilisez-le lorsqu’une tâche créative dépend de modifications minutieuses d’un contenu existant, de références visuelles ou de l’affinement d’une composition en plusieurs étapes. La consigne peut créer une nouvelle scène, transformer une image existante ou guider une retouche sur une zone sélectionnée. Sunburst et Flare sont des éditions distinctes : Sunburst privilégie la précision des retouches, tandis que Flare vise une génération quotidienne rapide. Pour une nouvelle image, décrivez le sujet, le cadre, la composition, l’éclairage et le style, puis précisez la forme et l’usage prévus. Pour un concept de produit, demandez une lampe en verre sur une surface en pierre, avec un éclairage latéral doux, une silhouette bien visible et un espace dégagé pour un titre. Pour une retouche, nommez le changement et les éléments qui doivent rester reconnaissables : remplacer le fond, ajuster la lumière ou modifier un matériau tout en conservant la composition sélectionnée. Les parcours directs de génération et de retouche du fournisseur autorisent un prompt jusqu’à 32 000 caractères et un à dix résultats. La retouche à partir de références peut utiliser jusqu’à seize images d’entrée. Attribuez un rôle à chaque image pour que la consigne distingue le sujet à conserver, l’environnement à utiliser et le style à appliquer. Le modèle peut aussi travailler avec un masque qui indique une zone à modifier. La source et le masque doivent avoir le même format et les mêmes dimensions, et le masque doit comporter un canal alpha ; le guide exige une taille inférieure à 50 MB. Avec plusieurs images sources, le masque s’applique à la première. Il guide la modification demandée sans garantir une frontière stricte : incluez donc dans la consigne les éléments à préserver et inspectez la zone environnante dans le résultat. Les réglages de qualité sont low, medium, high, xhigh, max et auto, avec auto par défaut. Low peut servir à réaliser une ébauche visuelle rapide, tandis que les réglages supérieurs méritent d’être comparés lorsque les détails fins comptent. La qualité est distincte des dimensions de sortie et de la compression du fichier. Les tailles standard comprennent 1024 × 1024, 1536 × 1024 et 1024 × 1536 pixels ; des dimensions automatiques ou personnalisées sont également disponibles. Choisissez la forme selon la mise en page finale avant de décider du niveau de détail nécessaire. Les dimensions personnalisées doivent être des multiples de seize pixels, aucun côté ne doit dépasser 3840 pixels, le rapport d’aspect doit rester entre 1:3 et 3:1 et la surface totale doit être comprise entre 655 360 et 8 294 400 pixels. Ces conditions s’appliquent ensemble. Un paysage de 3840 × 2160 respecte la limite supérieure de surface, tandis qu’un grand côté à lui seul ne rend pas valide n’importe quelle paire de dimensions. Les résolutions supérieures à 2560 × 1440 sont décrites comme expérimentales. Gardez les objets importants, le texte et les espaces vides utiles dans le cadrage prévu plutôt que de compter sur davantage de pixels pour résoudre la composition. PNG est le format de sortie par défaut ; JPEG et WebP sont également pris en charge. Une compression de 0 à 100 peut être sélectionnée pour JPEG et WebP. Les fonds transparents, opaques et automatiques répondent à des besoins de mise en page différents. Pour la transparence, choisissez PNG ou WebP afin que le résultat conserve un canal alpha. Un élément transparent peut ensuite être placé dans une autre composition, tandis qu’une image opaque fournit son propre arrière-plan. Conservez le fichier réellement terminé avec la consigne et les réglages de sortie sélectionnés. OpenAI documente la génération et la retouche directes ainsi qu’un outil conversationnel de génération d’images capable de conserver les résultats précédents et d’appliquer des instructions ultérieures. Dans ce parcours conversationnel, l’action peut être automatique, une génération imposée ou une retouche imposée lorsqu’une image figure dans le contexte. Utilisez l’image choisie comme point de départ de la modification suivante au lieu de basculer silencieusement vers une autre variante. Le parcours en streaming documenté peut fournir jusqu’à trois images partielles avant le résultat final ; un aperçu partiel rend la progression visible, mais ne constitue pas le livrable terminé. L’interface du fabricant prend également en charge le traitement par lots. Vérifiez le sujet retouché, les inscriptions, la disposition des objets et la limite d’une modification masquée à la taille d’affichage prévue. GPT Image peut encore rencontrer des difficultés avec le positionnement précis du texte, les mises en page structurées ou la cohérence des sujets récurrents et des éléments de marque. Une instruction suivante ciblée doit identifier le problème visible et les éléments à préserver. Sunburst est utile pour un parcours créatif précis fondé sur des références, dont le livrable final peut être évalué selon une consigne visuelle concrète, avec la qualité supérieure, les dimensions et la transparence choisies pour ce livrable. **Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-image-2.5-sunburst` [`openai/gpt-image-2.5-sunburst`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=openai%2Fgpt-image-2.5-sunburst&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-image-2.5-sunburst&fmt=images) OpenAI /`openai/gpt-image-2.5-sunburst` ### Premiers pas GPT Image 2.5 Sunburst génère et retouche des images à partir de texte et de références visuelles, en privilégiant la précision des retouches. Il prend en charge les masques, les affinements successifs, les dimensions personnalisées, les fonds transparents et des niveaux de qualité allant de low à max. Entrées acceptées Texte · Images Résultats Images ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` Types d’entrée `text`, `image` Types de sortie `image` | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-image-2.5-sunburst | Par défaut— | | Champ`prompt` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— | | Champ`aspect_ratio` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Par défaut— | | Champ`quality` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, low, medium, high, xhigh, max | Par défaut— | | Champ`background` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites auto, transparent, opaque | Par défaut— | | Champ`n` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 10 | Par défaut— | | Champ`input_references` | Type`array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 0 Nombre maximal d’éléments: 16 | Par défaut— | | Champ`output_compression` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 0 Maximum: 100 | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, prompt | | Paramètre`material_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}` ### Tarifs ##### Calcul du coût final 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. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs estimés à des fins de comparaison #### Prix par configuration 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 **$0.24576** estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Génération d’images curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'openai/gpt-image-2.5-sunburst', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"