Source: https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/ Language: he # OpenAI: GPT-5 Image Mini [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5 Image Mini](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/) GPT-5 Image Mini משלב את יכולות השפה של GPT-5 Mini מבית OpenAI עם GPT Image 1 Mini ליצירה חזותית ולעריכות המבוססות על חומרי ייחוס. הוא מקבל טקסט, תמונות ומסמכים ומחזיר טקסט ותמונות, ותומך בתהליכי עבודה הזקוקים הן לתשובה כתובה והן לנכס חזותי. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/#method-0) - [**Ailoot Ultra · תמונות** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-5-image-mini/#method-2) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. GPT-5 Image Mini הוא תצורה משולבת של שפה ותמונות המבוססת על GPT-5 Mini ו־GPT Image 1 Mini של OpenAI. רכיב השפה שלו מפרש משימה כתובה וחומר מקור, ואילו רכיב התמונות יוצר או מעדכן תוכן חזותי. התצורה שפורסמה מדגישה מילוי הוראות, הצגת טקסט בתמונות ועריכת תמונות מפורטת. היא שימושית לתדריך חזותי ממוקד הזקוק גם לפרשנות טקסטואלית, להסבר או לטקסט תומך. #### חברו את המשימה הכתובה ואת התוצאה החזותית הכינו תדריך עם הנכס המיועד, הנושא, הקומפוזיציה והטקסט הנדרש. תארו כיצד התמונה תשמש, למשל קונספט מוצר, איור המלווה הסבר קצר או טיוטה חזותית לעמוד. בקשו במפורש את התוצרים הכתובים והחזותיים, כדי שיהיה קל להבחין בין הסבר הקונספט לבין התמונה עצמה. למשל, ספקו תיאור של בקבוק מים רב־פעמי ובקשו קונספט פשוט לסצנת מוצר עם כיתוב קצר. ציינו את צורת הבקבוק הנראית, את הרקע, את כיוון התאורה ואת המילים המדויקות שצריכות להופיע בתמונה. הפרידו בין עובדות המשמשות בכיתוב לבין פרטים דקורטיביים בסצנה. בדקו את התמונה שהוחזרה ואת הטקסט הכתוב מול שני חלקי התדריך האלה. התצורה המשולבת המתועדת מקבלת טקסט, תמונות וקבצים כגון PDF. מסמך יכול לספק דרישות או עובדות שיש לפרש לפני יצירת התמונה. תמונה יכולה לספק מראה, פריסה או מקור לעריכה. ציינו את התפקיד של כל מקור במקום להניח שכל קובץ מצורף צריך להשפיע על כל חלק בתוצאה. שמרו על שמות מקורות ועל סדרם ברורים כאשר מסופקים כמה קלטים. #### צרו ועדכנו בעזרת חומרי ייחוס לתמונה חדשה, הגדירו מה צריך להיראות וכיצד החלקים קשורים זה לזה. לעריכה המבוססת על חומר ייחוס, ציינו את השינוי ואת הפרטים שיש לשמר. סצנת מוצר יכולה לבקש סביבה חדשה תוך שימור צורת הפריט הניתנת לזיהוי והתווית הנראית שלו. תרשים יכול לבקש תיקון קשר גומלין תוך ציון הטקסט והרכיבים שצריכים להישאר. הכרטיס שפורסם עבור התצורה עצמה מתיר עד שש עשרה תמונות ייחוס לעריכה. בחרו חומרי ייחוס התורמים למשימה והסבירו את מטרתם: המוצר, הדמות, הרקע או הטיפול החזותי. כמה חומרי ייחוס עשויים לכלול תאורה או קומפוזיציה סותרות, ולכן ציינו את התוצאה הרצויה בבירור. בדקו את פרטי הנושא, את הכיתוב ואת גבולות השינוי המבוקש בתמונה שהוחזרה בפועל. הצגת טקסט בתמונה היא יכולת מתועדת, אך טיוטה חזותית עדיין דורשת בדיקה מילה במילה. ספקו ניסוח, פיסוק ומיקום מדויקים, ואז השוו תוויות ומספרים חשובים לתדריך בגודל הצפייה המיועד. לסדרה חוזרת, שמרו את חומרי הייחוס ואת הדרישות החזותיות עם כל תוצאה והשוו את התמונות המוגמרות יחד. #### הקשר עבודה ובקרות התצורה המשולבת מפרסמת חלון הקשר של 400,000 טוקנים ועד 128,000 טוקנים להשלמת התשובה. אלה מכסות של הקשר עבודה והשלמה, הנפרדות ממידות הפיקסלים של תמונה או ממספר תוצרי התמונה המוחזרים. ארגנו חומר מקור ארוך סביב הפרשנות הנדרשת והשאירו מקום לתשובה. תדריך תמציתי עם חומרי ייחוס רלוונטיים מועיל יותר ממסמכים שאינם קשורים ותפקידם לא הוסבר. חוזה פלט הטקסט שפורסם תומך בתוצאות מובנות לפי סכמת JSON. הגדירו את השדות ואת הטיפוסים כאשר יישום צריך לצרוך תוצאה כתובה, ואמתו את הערכים מול הראיות שסופקו. התצורה המשולבת אינה חושפת קריאה לפונקציות של יישום. השימוש שלה ברכיב שפה עם יצירת תמונות הוא יכולת של התצורה בעלת השם הזה; הוא אינו הופך כל תכונה בממשק GPT-5 Mini עצמאי לחלק מתהליך עבודה זה. הגדרות תמונה צריכות להגיע מהתצורה והממשק המדויקים שבהם משתמשים. שמרו את ההגדרות שנבחרו עם הפרומפט בעת השוואת עריכות. לרכיב GPT Image 1 Mini הישיר ולתצורת צ׳אט משולבת יש מבני בקשה שונים, ולכן בקרות גודל, מסכה או פלט המיוחדות לרכיב דורשות מיפוי מפורש לפני שמתייחסים אליהן כהגדרות של תצורה משולבת זו. #### שמרו את תוצרי הטקסט והתמונה סכמת בקשת הצ׳אט המתועדת יכולה לבחור ב־text וב־image כאופני פלט. עבדו את הטקסט שהוחזר ואת כל תוצרי התמונה בפועל המלווים את השלמת התשובה. שמרו את התמונות בפורמט שהוגדר בתוצאה ואת התשובה הכתובה יחד עם הפרומפט, חומרי הייחוס וההגדרות. השלמה המכילה טקסט הסבר בלבד נבדלת מתוצר חזותי שהושלם, ולכן בדקו מה התוצאה כוללת בפועל לפני השימוש בה בפריסה. GPT-5 Image Mini נבדל מתצורת GPT-5 Image המלאה, המשלבת את GPT-5 עם GPT Image 1. השתמשו בתצורת Mini למשימות שפה ותמונה תחומות שהתדריך וקריטריוני הבדיקה שלהן ברורים. בדקו קומפוזיציה, זהות אובייקטים, טקסט בתמונה וטקסט תומך, ואז בקשו את התיקון המסוים הדרוש. שמרו את הרכיבים שהצליחו ואת חומרי הייחוס הרלוונטיים בתדריך הבא, כדי שלעדכון תהיה מטרה קונקרטית. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Create a labelled refill-bottle scene Create a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible. ``` #### התוצאה הצפויה ``` One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label. ``` #### בדיקת התוצאה ``` Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5-image-mini` [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-5-image-mini` ### התחלה GPT-5 Image Mini משלב את יכולות השפה של GPT-5 Mini מבית OpenAI עם GPT Image 1 Mini ליצירה חזותית ולעריכות המבוססות על חומרי ייחוס. הוא מקבל טקסט, תמונות ומסמכים ומחזיר טקסט ותמונות, ותומך בתהליכי עבודה הזקוקים הן לתשובה כתובה והן לנכס חזותי. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות טקסט ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` פורמט פלט json או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-5-image-mini | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | | שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— | | שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— | | שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— | | שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF8 `messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content | | פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים | | פרמטר`output_modalities` | מפרטtext | | פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse | | פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages. אורך ההקשר אינו תקרת פלט. קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק. ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות. | תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב | | --- | --- | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.005** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.004** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0005** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים פלט · טוקני תמונה בפלט **$0.016** / 1K טוקני תמונה | | תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.005** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.004** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0005** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | #### פרטי תעריף הייחוס טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה. OpenAI: GPT-5 Image Mini #### מחירים לפי תצורה | תצורה | תנאי חיוב | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהOpenAI: GPT-5 Image Mini · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · טוקני קלט **⁦‏0.005 ‏$⁩** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **⁦‏0.004 ‏$⁩** / 1K טוקנים פלט · תמונת פלט **⁦‏0.016 ‏$⁩** / 1K טוקנים פלט · חיפוש ברשת **⁦‏0.02 ‏$⁩** לכל חיפוש קלט · קריאה מהמטמון **⁦‏0.0005 ‏$⁩** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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/chat/completions \ -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 json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`choices[].index` | סוגinteger | | שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null | | שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] | | שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring | | שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array | | שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות `/v1/images` #### מזהי מודלים קשורים IDs [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) **Ailoot Ultra · תמונות** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5-image-mini` [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=images) OpenAI /`openai/gpt-5-image-mini` ### התחלה GPT-5 Image Mini משלב את יכולות השפה של GPT-5 Mini מבית OpenAI עם GPT Image 1 Mini ליצירה חזותית ולעריכות המבוססות על חומרי ייחוס. הוא מקבל טקסט, תמונות ומסמכים ומחזיר טקסט ותמונות, ותומך בתהליכי עבודה הזקוקים הן לתשובה כתובה והן לנכס חזותי. סוגי קלט נתמכים טקסט · תמונות תוצאות תמונות ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · תמונות** `POST /v1/images/generations` סוגי קלט `text`, `image` סוגי פלט `image` | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-5-image-mini | ברירת מחדל— | | שדה`prompt` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות אורך מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`aspect_ratio` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 1:1, 3:2, 2:3, auto | ברירת מחדל— | | שדה`quality` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות auto, low, medium, high | ברירת מחדל— | | שדה`background` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות auto, transparent, opaque | ברירת מחדל— | | שדה`n` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ מקסימום: ⁦10⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`input_references` | סוג`array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦0⁩ מספר פריטים מרבי: ⁦16⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`output_compression` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦0⁩ מקסימום: ⁦100⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, prompt | | פרמטר`material_types` | מפרטtext, image | מחזור חיים: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/tasks/{task_id}` · ערך task\_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ### תעריפים ##### אופן חישוב החיוב הסופי התעריפים המוצגים מספקים אומדן לעלות לפני היצירה. החיוב הסופי מחושב לפי העלות שנרשמה עבור היצירה המקורית. משך הפלט שנמדד והכמויות החזויות אינם הכמות הסופית לחיוב. מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפים משוערים להשוואה #### מחירים לפי תצורה התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות. | תצורה | טבלת תעריפים | כמות חזויה | חיוב | | --- | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | כמות חזויה— | חיוב קלט · טוקני קלט · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים | | תצורהעלות יצירה משוערת | טבלת תעריפים— | כמות חזויהאומדן ליצירה אחת | חיוב פלט · עלות יצירה משוערת · אומדן להשוואה בלבד **$0.065536** אומדן לפני היצירה אומדן זה אינו חיוב נוסף או תעריף קבוע עבור היצירה שהושלמה. | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · תמונות curl ```bash set -eu : "${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-5-image-mini', '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"