{
  "aboutHtml": "<p>A GPT Image 1 az OpenAI eleve multimodális képmodellje, amely szöveges és képi bemeneteket fogad, és képi kimeneteket állít elő. Generálhat új jelenetet, referenciaképekkel alakíthat kompozíciót, vagy új utasítással szerkeszthet meglévő anyagot. Gyakorlati feladatai közé tartozik az illusztráció, a termékkép, a tervezési koncepció és a maszkkal irányított helyi változtatás. Ez a név szerint megadott GPT Image 1 kiadás, az Image 1 Minitől, az Image 1.5-től és a későbbi GPT Image verzióktól különállóan.</p><p>Készítsen leírást, amely megadja a témát, a környezetet, a kompozíciót, a világítást és a vizuális stílust. Ha a feladat látható szöveget igényel, írja le a pontos megfogalmazást és annak kívánt hierarchiáját és helyét. Referenciakompozíciónál minden képhez rendeljen egyértelmű szerepet, például terméket, környezetet vagy vizuális megjelenítést. A közvetlen generálási és szerkesztési munkafolyamatok legfeljebb 32 000 karakteres promptot és egytől tízig terjedő számú képi eredményt engednek meg. A visszaadott változatokat ugyanahhoz a leíráshoz mérje, és a választott anyagot őrizze meg a későbbi munkához.</p><p>A szerkesztés legfeljebb tizenhat referenciaképet fogadhat. A GPT Image 1 low és high input_fidelity értéket támogat, alapértelmezése low. Ez a vezérlő a forráskép jellemzőinek és stílusának megőrzésére fordított erőfeszítést befolyásolja; különálló a renderelési minőségtől és a kimeneti mérettől. A nagy forráshűségű szerkesztés akkor hasznos, ha a forrás részletei fontosak, de nem garantálja, hogy minden azonosító részlet teljesen ugyanaz marad. Adja meg, mit kell megtartani és mi változhat, ne kizárólag a forráshűségi beállításra hagyatkozzon.</p><p>A maszkolt szerkesztés kijelöli a módosítandó területet. A forrást és a maszkot azonos formátumban és méretben, az útmutató követelményei szerint 50 MB alatt készítse elő, a maszkban alfacsatornával. Több forráskép esetén a maszk az elsőre alkalmazódik. Hasznos szerkesztési leírás kérhet eltérő falszínt a bútorok, a kamera szöge és a világítás megtartásával. A modell a maszkot iránymutatásként használja, nem ígér pontos határt, ezért a módosított területet és környezetét is vizsgálja meg.</p><p>A dokumentált szabványos kimeneti méretek 1024 × 1024, 1536 × 1024 és 1024 × 1536 képpont, ahol támogatott, automatikus méretválasztással. A minőség low, medium, high vagy auto lehet. A GPT Image 1 ezeket a szabványos képméreteket és legfeljebb high minőségi szintet használja. A szabványos képméretet a tervezett megjelenítéshez, a részletszintet az anyag céljához válassza meg.</p><p>A PNG az alapértelmezett kimenet, alternatívaként JPEG és WebP választható. JPEG-hez és WebP-hez 0 és 100 közötti tömörítés érhető el. Az átlátszó, nem átlátszó és automatikus háttérválasztás különböző átadási igényeket támogat; az átlátszóság PNG-t vagy WebP-t igényel. Önálló grafikához olyan formátumot használjon, amely megőrzi az alfacsatornát a későbbi elrendezésbe helyezés előtt. Teljes jelenetnél a hátteret és a téma ahhoz való viszonyát is foglalja bele a leírásba.</p><p>Az OpenAI közvetlen generálást és szerkesztést dokumentál, és a modellkártya beszélgetéses képhasználatot is tartalmaz. Ismétlődő munkánál a választott eredményt őrizze meg a következő módosítás forrásaként, ne válasszon hallgatólagosan másik változatot. A képes referencia legfeljebb három részleges képet használó streamelést dokumentál; ezek a haladást mutatják, nem további kész anyagok. A befejezett képet és a leírást tartsa együtt, hogy a későbbi szerkesztések a tényleges kompozícióra hivatkozzanak. A gyártó felülete kötegelt feldolgozást is támogat.</p><p>A modellnek továbbra is nehézséget okozhat a pontos szövegelhelyezés, a szigorúan strukturált elrendezés és a visszatérő témák közötti következetesség. A tervezett méretben ellenőrizze a feliratokat, a tárgyak határait, a színvilágot és a forrásanyagot azonosító részleteket. Ha egy szerkesztés finomításra szorul, írja le a látható eltérést és a megőrzendő elemeket. A GPT Image 1 generálás, referenciaalapú szerkesztés és anyag-előkészítés konkrét sorozatához használható, saját szabványos méreteit és választható bemeneti forráshűségét a többi kiadástól elkülönítve.</p>",
  "aboutText": "A GPT Image 1 az OpenAI eleve multimodális képmodellje, amely szöveges és képi bemeneteket fogad, és képi kimeneteket állít elő. Generálhat új jelenetet, referenciaképekkel alakíthat kompozíciót, vagy új utasítással szerkeszthet meglévő anyagot. Gyakorlati feladatai közé tartozik az illusztráció, a termékkép, a tervezési koncepció és a maszkkal irányított helyi változtatás. Ez a név szerint megadott GPT Image 1 kiadás, az Image 1 Minitől, az Image 1.5-től és a későbbi GPT Image verzióktól különállóan.\n\nKészítsen leírást, amely megadja a témát, a környezetet, a kompozíciót, a világítást és a vizuális stílust. Ha a feladat látható szöveget igényel, írja le a pontos megfogalmazást és annak kívánt hierarchiáját és helyét. Referenciakompozíciónál minden képhez rendeljen egyértelmű szerepet, például terméket, környezetet vagy vizuális megjelenítést. A közvetlen generálási és szerkesztési munkafolyamatok legfeljebb 32 000 karakteres promptot és egytől tízig terjedő számú képi eredményt engednek meg. A visszaadott változatokat ugyanahhoz a leíráshoz mérje, és a választott anyagot őrizze meg a későbbi munkához.\n\nA szerkesztés legfeljebb tizenhat referenciaképet fogadhat. A GPT Image 1 low és high input_fidelity értéket támogat, alapértelmezése low. Ez a vezérlő a forráskép jellemzőinek és stílusának megőrzésére fordított erőfeszítést befolyásolja; különálló a renderelési minőségtől és a kimeneti mérettől. A nagy forráshűségű szerkesztés akkor hasznos, ha a forrás részletei fontosak, de nem garantálja, hogy minden azonosító részlet teljesen ugyanaz marad. Adja meg, mit kell megtartani és mi változhat, ne kizárólag a forráshűségi beállításra hagyatkozzon.\n\nA maszkolt szerkesztés kijelöli a módosítandó területet. A forrást és a maszkot azonos formátumban és méretben, az útmutató követelményei szerint 50 MB alatt készítse elő, a maszkban alfacsatornával. Több forráskép esetén a maszk az elsőre alkalmazódik. Hasznos szerkesztési leírás kérhet eltérő falszínt a bútorok, a kamera szöge és a világítás megtartásával. A modell a maszkot iránymutatásként használja, nem ígér pontos határt, ezért a módosított területet és környezetét is vizsgálja meg.\n\nA dokumentált szabványos kimeneti méretek 1024 × 1024, 1536 × 1024 és 1024 × 1536 képpont, ahol támogatott, automatikus méretválasztással. A minőség low, medium, high vagy auto lehet. A GPT Image 1 ezeket a szabványos képméreteket és legfeljebb high minőségi szintet használja. A szabványos képméretet a tervezett megjelenítéshez, a részletszintet az anyag céljához válassza meg.\n\nA PNG az alapértelmezett kimenet, alternatívaként JPEG és WebP választható. JPEG-hez és WebP-hez 0 és 100 közötti tömörítés érhető el. Az átlátszó, nem átlátszó és automatikus háttérválasztás különböző átadási igényeket támogat; az átlátszóság PNG-t vagy WebP-t igényel. Önálló grafikához olyan formátumot használjon, amely megőrzi az alfacsatornát a későbbi elrendezésbe helyezés előtt. Teljes jelenetnél a hátteret és a téma ahhoz való viszonyát is foglalja bele a leírásba.\n\nAz OpenAI közvetlen generálást és szerkesztést dokumentál, és a modellkártya beszélgetéses képhasználatot is tartalmaz. Ismétlődő munkánál a választott eredményt őrizze meg a következő módosítás forrásaként, ne válasszon hallgatólagosan másik változatot. A képes referencia legfeljebb három részleges képet használó streamelést dokumentál; ezek a haladást mutatják, nem további kész anyagok. A befejezett képet és a leírást tartsa együtt, hogy a későbbi szerkesztések a tényleges kompozícióra hivatkozzanak. A gyártó felülete kötegelt feldolgozást is támogat.\n\nA modellnek továbbra is nehézséget okozhat a pontos szövegelhelyezés, a szigorúan strukturált elrendezés és a visszatérő témák közötti következetesség. A tervezett méretben ellenőrizze a feliratokat, a tárgyak határait, a színvilágot és a forrásanyagot azonosító részleteket. Ha egy szerkesztés finomításra szorul, írja le a látható eltérést és a megőrzendő elemeket. A GPT Image 1 generálás, referenciaalapú szerkesztés és anyag-előkészítés konkrét sorozatához használható, saját szabványos méreteit és választható bemeneti forráshűségét a többi kiadástól elkülönítve.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1403a72f7eeaeb6c171f1b0efac57f7141c60d712ac15d051a288aadae8c9d69",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: GPT Image 1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/gpt-image-1</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|openai%2Fgpt-image-1\">Képek</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A GPT Image 1 szöveges és vizuális bemenetből generál és szerkeszt képeket, beleértve a referenciákra épülő kompozíciókat és a maszkolt módosításokat. Választható bemeneti forráshűséget, szabványos képméreteket, átlátszó hátteret és PNG-, JPEG- vagy WebP-kimenetet támogat.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Szöveg · Képek</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>Képek</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>A modellről</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>A GPT Image 1 az OpenAI eleve multimodális képmodellje, amely szöveges és képi bemeneteket fogad, és képi kimeneteket állít elő. Generálhat új jelenetet, referenciaképekkel alakíthat kompozíciót, vagy új utasítással szerkeszthet meglévő anyagot. Gyakorlati feladatai közé tartozik az illusztráció, a termékkép, a tervezési koncepció és a maszkkal irányított helyi változtatás. Ez a név szerint megadott GPT Image 1 kiadás, az Image 1 Minitől, az Image 1.5-től és a későbbi GPT Image verzióktól különállóan.</p><p>Készítsen leírást, amely megadja a témát, a környezetet, a kompozíciót, a világítást és a vizuális stílust. Ha a feladat látható szöveget igényel, írja le a pontos megfogalmazást és annak kívánt hierarchiáját és helyét. Referenciakompozíciónál minden képhez rendeljen egyértelmű szerepet, például terméket, környezetet vagy vizuális megjelenítést. A közvetlen generálási és szerkesztési munkafolyamatok legfeljebb 32 000 karakteres promptot és egytől tízig terjedő számú képi eredményt engednek meg. A visszaadott változatokat ugyanahhoz a leíráshoz mérje, és a választott anyagot őrizze meg a későbbi munkához.</p><p>A szerkesztés legfeljebb tizenhat referenciaképet fogadhat. A GPT Image 1 low és high input_fidelity értéket támogat, alapértelmezése low. Ez a vezérlő a forráskép jellemzőinek és stílusának megőrzésére fordított erőfeszítést befolyásolja; különálló a renderelési minőségtől és a kimeneti mérettől. A nagy forráshűségű szerkesztés akkor hasznos, ha a forrás részletei fontosak, de nem garantálja, hogy minden azonosító részlet teljesen ugyanaz marad. Adja meg, mit kell megtartani és mi változhat, ne kizárólag a forráshűségi beállításra hagyatkozzon.</p><p>A maszkolt szerkesztés kijelöli a módosítandó területet. A forrást és a maszkot azonos formátumban és méretben, az útmutató követelményei szerint 50 MB alatt készítse elő, a maszkban alfacsatornával. Több forráskép esetén a maszk az elsőre alkalmazódik. Hasznos szerkesztési leírás kérhet eltérő falszínt a bútorok, a kamera szöge és a világítás megtartásával. A modell a maszkot iránymutatásként használja, nem ígér pontos határt, ezért a módosított területet és környezetét is vizsgálja meg.</p><p>A dokumentált szabványos kimeneti méretek 1024 × 1024, 1536 × 1024 és 1024 × 1536 képpont, ahol támogatott, automatikus méretválasztással. A minőség low, medium, high vagy auto lehet. A GPT Image 1 ezeket a szabványos képméreteket és legfeljebb high minőségi szintet használja. A szabványos képméretet a tervezett megjelenítéshez, a részletszintet az anyag céljához válassza meg.</p><p>A PNG az alapértelmezett kimenet, alternatívaként JPEG és WebP választható. JPEG-hez és WebP-hez 0 és 100 közötti tömörítés érhető el. Az átlátszó, nem átlátszó és automatikus háttérválasztás különböző átadási igényeket támogat; az átlátszóság PNG-t vagy WebP-t igényel. Önálló grafikához olyan formátumot használjon, amely megőrzi az alfacsatornát a későbbi elrendezésbe helyezés előtt. Teljes jelenetnél a hátteret és a téma ahhoz való viszonyát is foglalja bele a leírásba.</p><p>Az OpenAI közvetlen generálást és szerkesztést dokumentál, és a modellkártya beszélgetéses képhasználatot is tartalmaz. Ismétlődő munkánál a választott eredményt őrizze meg a következő módosítás forrásaként, ne válasszon hallgatólagosan másik változatot. A képes referencia legfeljebb három részleges képet használó streamelést dokumentál; ezek a haladást mutatják, nem további kész anyagok. A befejezett képet és a leírást tartsa együtt, hogy a későbbi szerkesztések a tényleges kompozícióra hivatkozzanak. A gyártó felülete kötegelt feldolgozást is támogat.</p><p>A modellnek továbbra is nehézséget okozhat a pontos szövegelhelyezés, a szigorúan strukturált elrendezés és a visszatérő témák közötti következetesség. A tervezett méretben ellenőrizze a feliratokat, a tárgyak határait, a színvilágot és a forrásanyagot azonosító részleteket. Ha egy szerkesztés finomításra szorul, írja le a látható eltérést és a megőrzendő elemeket. A GPT Image 1 generálás, referenciaalapú szerkesztés és anyag-előkészítés konkrét sorozatához használható, saját szabványos méreteit és választható bemeneti forráshűségét a többi kiadástól elkülönítve.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Képek</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Követelmény</th><th>Értékek és korlátok</th><th>Alapértelmezett</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>openai/gpt-image-1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">prompt</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimális hossz: 1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">aspect_ratio</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>1:1, 3:2, 2:3, auto</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">quality</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>auto, low, medium, high</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">background</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>auto, transparent, opaque</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">n</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimum: 1</div><div>Maximum: 10</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">input_references</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimális elemszám: 0</div><div>Maximális elemszám: 16</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">output_compression</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimum: 0</div><div>Maximum: 100</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metódus paraméterei és életciklusa</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paraméter</th><th>Szerződés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>Életciklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>A végső díj számítása</h5><p class=\"note-s\">A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Becsült díjak összehasonlításhoz</h4><h4>Árak beállításonként</h4><p class=\"note-s\">Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Előre jelzett mennyiség</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenek alapdíjai</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Előre jelzett mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Előre jelzett mennyiség</span>—</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>A generálás becsült költsége</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Előre jelzett mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Előre jelzett mennyiség</span>becslés egy generálásra</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Kimenet · Becsült generálási költség · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>$0.32768</b> <span class=\"price-unit\">becslés a generálás előtt</span></div><p class=\"note-s\">Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Képek</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2144-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2144-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2144-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2144-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={&#39;model&#39;: &#39;openai/gpt-image-1&#39;, &#39;prompt&#39;: &#39;a red panda astronaut floating in space, studio lighting&#39;}\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\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(&quot;No completed images; retain the full response&quot;)\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(&quot;b64_json&quot;)\n        uri=item.get(&quot;url&quot;, &quot;&quot;)\n        if not encoded and uri.startswith(&quot;data:image/&quot;):\n            header, separator, encoded=uri.partition(&quot;,&quot;)\n            if not separator or &quot;;base64&quot; not in header: raise SystemExit(&quot;Unsupported image data URI&quot;)\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(&quot;https://api.ailoot.ai&quot;,uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=&quot;https&quot; or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(&quot;Invalid returned image URL&quot;)\n            owned=parsed.netloc==&quot;api.ailoot.ai&quot; and parsed.path.startswith(&quot;/v1/media/assets/&quot;) and parsed.path.endswith(&quot;/content&quot;)\n            args=[&quot;curl&quot;,&quot;--fail-with-body&quot;,&quot;--silent&quot;,&quot;--show-error&quot;,uri]\n            if owned: args += [&quot;-H&quot;,&quot;Authorization: Bearer &quot;+os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;]]\n            temporary=Path(f&quot;image-{index}.bin&quot;)\n            subprocess.run(args+[&quot;-o&quot;,str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(&quot;Image has neither bytes nor URL&quot;)\n        if not raw: raise SystemExit(&quot;Empty image result&quot;)\n        ext=&quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4]==b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12]==b&quot;WEBP&quot; else &quot;svg&quot; if raw.lstrip().startswith((b&quot;&lt;svg&quot;,b&quot;&lt;?xml&quot;)) else &quot;bin&quot;\n        Path(f&quot;image-{index}.{ext}&quot;).write_bytes(raw)\n    print(&quot;Every returned image saved; complete response metadata retained&quot;)\nsave_images(json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())[&quot;data&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Képek</h4><p class=\"note-s\">Töltsön le minden visszaadott képet, vagy mentse a Base64-tartalmat</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>További tartalomlekérések</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2145-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2145-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">A meglévő, Önhöz tartozó médiafájlok lekérése</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2145-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2145-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Mentsen minden elkészült képet; töltse le az összes visszaadott URL tartalmát, vagy dekódolja a Base64-tartalmat.</p><p class=\"note-s\">Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Fgpt-image-1&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-image-1&amp;fmt=images\"><code>openai/gpt-image-1</code></a></span></p><h4>Metódusútvonalak álnevei</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>Kapcsolódó modellazonosítók</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=openai%2Fgpt-image-1&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-image-1&amp;fmt=images\"><code>openai/gpt-image-1</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|openai%2Fgpt-image-1",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "openai/gpt-image-1"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "low",
                  "medium",
                  "high"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "quality",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "transparent",
                  "opaque"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "background",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 10,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 16,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "maximum": 100,
                "minimum": 0,
                "name": "output_compression",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "background": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "transparent",
                    "opaque"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 16,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-image-1"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 10,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_compression": {
                  "maximum": 100,
                  "minimum": 0,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "quality": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "low",
                    "medium",
                    "high"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "openai/gpt-image-1",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "A generálás becsült költsége",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-image-1', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Képek",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/gpt-image-1",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "278536d69908cc462c7de04b07721ad643a73ddc0c1952b36af8d5e34592c097",
    "input_html_sha256": "f5e8b11d56b80c2df40fa8f375eaaed233d0f391d431c7416167be58b2234460",
    "private_audit_sha256": "d5e5831e0dbbb7cc7c37a457541357dda173eec65152dec81b29befd3a245de5",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-image-1/",
    "description": "A GPT Image 1 szöveges és vizuális bemenetből generál és szerkeszt képeket, beleértve a referenciákra épülő kompozíciókat és a maszkolt módosításokat. Választható bemeneti forráshűséget, szabványos képméreteket, átlátszó hátteret és PNG-, JPEG- vagy WebP-kimenetet támogat.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-image-1/index.md",
    "title": "OpenAI: GPT Image 1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-image-1/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A GPT Image 1 az OpenAI eleve multimodális képmodellje, amely szöveges és képi bemeneteket fogad, és képi kimeneteket állít elő. Generálhat új jelenetet, referenciaképekkel alakíthat kompozíciót, vagy új utasítással szerkeszthet meglévő anyagot. Gyakorlati feladatai közé tartozik az illusztráció, a termékkép, a tervezési koncepció és a maszkkal irányított helyi változtatás. Ez a név szerint megadott GPT Image 1 kiadás, az Image 1 Minitől, az Image 1.5-től és a későbbi GPT Image verzióktól különállóan.\n\nKészítsen leírást, amely megadja a témát, a környezetet, a kompozíciót, a világítást és a vizuális stílust. Ha a feladat látható szöveget igényel, írja le a pontos megfogalmazást és annak kívánt hierarchiáját és helyét. Referenciakompozíciónál minden képhez rendeljen egyértelmű szerepet, például terméket, környezetet vagy vizuális megjelenítést. A közvetlen generálási és szerkesztési munkafolyamatok legfeljebb 32 000 karakteres promptot és egytől tízig terjedő számú képi eredményt engednek meg. A visszaadott változatokat ugyanahhoz a leíráshoz mérje, és a választott anyagot őrizze meg a későbbi munkához.\n\nA szerkesztés legfeljebb tizenhat referenciaképet fogadhat. A GPT Image 1 low és high input_fidelity értéket támogat, alapértelmezése low. Ez a vezérlő a forráskép jellemzőinek és stílusának megőrzésére fordított erőfeszítést befolyásolja; különálló a renderelési minőségtől és a kimeneti mérettől. A nagy forráshűségű szerkesztés akkor hasznos, ha a forrás részletei fontosak, de nem garantálja, hogy minden azonosító részlet teljesen ugyanaz marad. Adja meg, mit kell megtartani és mi változhat, ne kizárólag a forráshűségi beállításra hagyatkozzon.\n\nA maszkolt szerkesztés kijelöli a módosítandó területet. A forrást és a maszkot azonos formátumban és méretben, az útmutató követelményei szerint 50 MB alatt készítse elő, a maszkban alfacsatornával. Több forráskép esetén a maszk az elsőre alkalmazódik. Hasznos szerkesztési leírás kérhet eltérő falszínt a bútorok, a kamera szöge és a világítás megtartásával. A modell a maszkot iránymutatásként használja, nem ígér pontos határt, ezért a módosított területet és környezetét is vizsgálja meg.\n\nA dokumentált szabványos kimeneti méretek 1024 × 1024, 1536 × 1024 és 1024 × 1536 képpont, ahol támogatott, automatikus méretválasztással. A minőség low, medium, high vagy auto lehet. A GPT Image 1 ezeket a szabványos képméreteket és legfeljebb high minőségi szintet használja. A szabványos képméretet a tervezett megjelenítéshez, a részletszintet az anyag céljához válassza meg.\n\nA PNG az alapértelmezett kimenet, alternatívaként JPEG és WebP választható. JPEG-hez és WebP-hez 0 és 100 közötti tömörítés érhető el. Az átlátszó, nem átlátszó és automatikus háttérválasztás különböző átadási igényeket támogat; az átlátszóság PNG-t vagy WebP-t igényel. Önálló grafikához olyan formátumot használjon, amely megőrzi az alfacsatornát a későbbi elrendezésbe helyezés előtt. Teljes jelenetnél a hátteret és a téma ahhoz való viszonyát is foglalja bele a leírásba.\n\nAz OpenAI közvetlen generálást és szerkesztést dokumentál, és a modellkártya beszélgetéses képhasználatot is tartalmaz. Ismétlődő munkánál a választott eredményt őrizze meg a következő módosítás forrásaként, ne válasszon hallgatólagosan másik változatot. A képes referencia legfeljebb három részleges képet használó streamelést dokumentál; ezek a haladást mutatják, nem további kész anyagok. A befejezett képet és a leírást tartsa együtt, hogy a későbbi szerkesztések a tényleges kompozícióra hivatkozzanak. A gyártó felülete kötegelt feldolgozást is támogat.\n\nA modellnek továbbra is nehézséget okozhat a pontos szövegelhelyezés, a szigorúan strukturált elrendezés és a visszatérő témák közötti következetesség. A tervezett méretben ellenőrizze a feliratokat, a tárgyak határait, a színvilágot és a forrásanyagot azonosító részleteket. Ha egy szerkesztés finomításra szorul, írja le a látható eltérést és a megőrzendő elemeket. A GPT Image 1 generálás, referenciaalapú szerkesztés és anyag-előkészítés konkrét sorozatához használható, saját szabványos méreteit és választható bemeneti forráshűségét a többi kiadástól elkülönítve.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 400000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "image"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "images"
    ],
    "id": "openai/gpt-image-1",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "image",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "openai/gpt-image-1"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "low",
                  "medium",
                  "high"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "quality",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "transparent",
                  "opaque"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "background",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 10,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 16,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "maximum": 100,
                "minimum": 0,
                "name": "output_compression",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "background": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "transparent",
                    "opaque"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 16,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-image-1"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 10,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_compression": {
                  "maximum": 100,
                  "minimum": 0,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "quality": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "low",
                    "medium",
                    "high"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "openai/gpt-image-1",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "A generálás becsült költsége",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-image-1', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Képek",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: GPT Image 1",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.32768,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.32768,
      "varies": false
    },
    "short": "A GPT Image 1 szöveges és vizuális bemenetből generál és szerkeszt képeket, beleértve a referenciákra épülő kompozíciókat és a maszkolt módosításokat. Választható bemeneti forráshűséget, szabványos képméreteket, átlátszó hátteret és PNG-, JPEG- vagy WebP-kimenetet támogat."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "A GPT Image 1 szöveges és vizuális bemenetből generál és szerkeszt képeket, beleértve a referenciákra épülő kompozíciókat és a maszkolt módosításokat. Választható bemeneti forráshűséget, szabványos képméreteket, átlátszó hátteret és PNG-, JPEG- vagy WebP-kimenetet támogat.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "b77b76016d6088a1e1f4f860c80337b6f03dd1658e09f4710879ba33015f41f6",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "e8b1551e80726aec03b8a96a0a5ff99d6f6293712bc2a95e1b1bbc261e859dac"
}
