GPT Image 2.5 Flare 2026-09-08
GPT Image 2.5 Flare è pensato per la generazione quotidiana di immagini da una descrizione. Sono previsti dimensioni personalizzate, un insieme ampliato di livelli di qualità e uno sfondo trasparente.
Informazioni sul modello
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Generazione quotidiana da una descrizione testuale
GPT Image 2.5 Flare è un modello di OpenAI per creare immagini. Secondo il produttore, è pensato per una generazione quotidiana rapida di materiali visivi di qualità. Nell'istruzione si possono descrivere scena, stile, disposizione dei dettagli e forma desiderata dell'inquadratura; il risultato è un'immagine.
In Ailoot questa scheda è rappresentata per la generazione con input testuale. OpenAI descrive anche l'uso di immagini iniziali, riferimenti e modifiche. Queste modalità richiedono il supporto delle immagini in ingresso; non implicano che il metodo testuale accetti già tali materiali.
Qualità da una bozza a un'immagine dettagliata
Sono supportati i livelli low, medium, high, xhigh, max e la scelta automatica auto. L'impostazione della qualità influisce sull'ampiezza del lavoro nella formazione del risultato. Viene definita separatamente dalle dimensioni dell'inquadratura e dalla compressione del file finale.
Per le dimensioni sono previste varianti quadrate, orizzontali e verticali, scelta automatica e dimensioni personalizzate. Le proporzioni possono essere scelte per la composizione rispettando tutti i limiti del produttore.
Dimensioni personalizzate
Ogni lato deve essere multiplo di 16 pixel e non più lungo di 3840 pixel. Il rapporto tra lato lungo e lato corto non supera 3:1. L'area ammissibile va da 655 360 a 8 294 400 pixel. I vincoli si applicano congiuntamente: proporzioni ammesse non eliminano il limite dell'area.
Le risoluzioni superiori a 2560x1440 sono indicate come sperimentali. Nella scelta di un'inquadratura grande è importante considerare la composizione stessa: più pixel non garantiscono una disposizione senza errori di tutti i suoi elementi.
File del risultato e trasparenza
Il modello prevede PNG, JPEG e WebP, con PNG come formato standard. Per JPEG e WebP si può controllare la compressione. Per uno sfondo trasparente serve PNG o WebP. Il produttore supporta anche sfondo opaco e scelta automatica. La trasparenza permette di utilizzare l'immagine in una composizione successiva senza uno sfondo definito.
Le impostazioni del produttore descrivono le capacità del modello; la loro esecuzione dipende dal supporto dei parametri nel metodo scelto. Una generazione separata crea un nuovo risultato, quindi la stessa descrizione non garantisce una corrispondenza completa delle immagini.
Cosa verificare nell'immagine finale
Secondo OpenAI, l'elaborazione di un'istruzione complessa può impiegare fino a due minuti. È una descrizione della generazione presso il produttore, non una garanzia del tempo complessivo di ricezione del risultato in una specifica applicazione.
Scritte, posizione esatta degli oggetti e conservazione dello stesso aspetto tra immagini richiedono verifica. La maschera, in un'operazione di modifica supportata separatamente, definisce la direzione del cambiamento, non un confine rigido. Per la generazione testuale è utile descrivere con precisione la composizione e verificare il file stesso: dettagli visibili, leggibilità e corrispondenza alla scena richiesta.
Ailoot · Immagini POST /v1/images/generations gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08Introduzione
GPT Image 2.5 Flare è pensato per la generazione quotidiana di immagini da una descrizione. Sono previsti dimensioni personalizzate, un insieme ampliato di livelli di qualità e uno sfondo trasparente.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- Immagini
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot · Immagini POST /v1/images/generations
- Tipi di input
text- Tipi di output
image- Formato di output
- File immagine
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti url, b64_json | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Combinazioni di materiali in input
Da testo a immagine · Obbligatorio: prompt
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
Tariffe
Tariffe dei metodi Ailoot
POST /v1/images/generations- Testo in input
- 0,005 USD / 1K
- Input, immagine
- 0,008 USD / 1K tokens
- Output, immagine
- 0,03 USD / 1K tokens
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot · Immagini
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
export AILOOT_API_KEY
: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"
export AILOOT_PROMPT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")
p['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")
if not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin
def save_images(items):
if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
for index, item in enumerate(items):
encoded=item.get("b64_json")
uri=item.get("url", "")
if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
header, separator, encoded=uri.partition(",")
if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
if encoded:
raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
elif uri:
uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
parsed=urlsplit(uri)
if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
raise SystemExit("Invalid returned image URL")
owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
temporary=Path(f"image-{index}.bin")
subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
raw=temporary.read_bytes()
temporary.unlink()
else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin
def save_images(items):
if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
for index, item in enumerate(items):
encoded=item.get("b64_json")
uri=item.get("url", "")
if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
header, separator, encoded=uri.partition(",")
if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
if encoded:
raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
elif uri:
uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
parsed=urlsplit(uri)
if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
raise SystemExit("Invalid returned image URL")
owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
temporary=Path(f"image-{index}.bin")
subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
raw=temporary.read_bytes()
temporary.unlink()
else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
f=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")
request={'model': 'gpt-image-2.5-flare-2026-09-08', 'prompt': ''}
request["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.images.generate(**request)
Path("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")
save_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])
import OpenAI from "openai";
import { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";
const key=process.env.AILOOT_API_KEY;
if(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");
const client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});
const request={"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""};
if(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");
request.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");
const result=await client.images.generate(request);
writeFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));
if(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");
for(let index=0;index<result.data.length;index++) {
const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;
if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {
const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");
encoded=uri.slice(comma+1);
}
if(encoded) {
if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");
raw=Buffer.from(encoded,"base64");
} else if(uri) {
const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");
if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");
const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");
const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});
if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);
raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());
} else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");
if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");
const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";
writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);
}
console.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");
Ricevi e salva i risultati
Ailoot · Immagini
Scarica ogni immagine restituita o salvane il contenuto Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Conserva tutti i risultati completati
Salva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Salva ogni elemento data. Decodifica ogni b64_json o recupera ogni URL firmato restituito. Scegli l'estensione del nome del file in base al MIME e ai byte effettivi.
Se occorre verificare la risposta originale
Se il risultato di una generazione o modifica di immagini richiede una verifica, conserva operation_id/X-Client-Request-ID originale e le informazioni sul risultato restituito. Recupera i risultati esistenti che ti appartengono tramite la libreria multimediale usando i valori effettivi di task_id o asset_id. Non reinviare la richiesta di generazione/modifica e non costruire un URL di polling a partire da operation_id.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Rispostaserver_error | CondizioneLa risposta restituita indica che l'operazione o il risultato richiede una verifica | Passaggio successivoConserva l'ID originale di operazione/task restituito, gli header della richiesta e la risposta; continua a leggere l'operazione originale tramite le modalità supportate. Non reinviare la richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
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POST /v1/images/generations·gpt-image-2.5-flare-2026-09-08:n.minimum:1