GPT Image 2.5 Sunburst è un modello di OpenAI per creare immagini. Il produttore dedica particolare attenzione alla precisione della modifica dei materiali originali. Il modello supporta istruzioni testuali e, nelle operazioni previste a questo scopo, immagini iniziali.
Nell'attuale scheda Ailoot è rappresentata la creazione di immagini da testo. Si possono definire scena, composizione, stile e dettagli del risultato futuro. Le modalità descritte da OpenAI per riferimenti, modifica e interventi su aree con una maschera richiedono un supporto separato delle immagini in ingresso; la presenza della generazione testuale non lo conferma.
Sono disponibili low, medium, high, xhigh, max e auto. La scelta della qualità controlla la modalità di formazione dell'immagine. È diversa dalle dimensioni della composizione e dal grado di compressione del file ottenuto.
Le dimensioni possono essere quadrate, orizzontali, verticali, scelte automaticamente o definite manualmente. Con dimensioni personalizzate, ogni lato è multiplo di 16 pixel e non supera 3840 pixel. L'area deve essere compresa tra 655 360 e 8 294 400 pixel e il rapporto tra lato lungo e lato corto non deve superare 3:1. Tutte le condizioni si applicano contemporaneamente.
Il produttore indica le risoluzioni superiori a 2560x1440 come sperimentali. Un'inquadratura grande permette di scegliere uno spazio adatto alla composizione, ma non elimina la verifica di scritte e posizione degli oggetti.
PNG viene utilizzato per impostazione predefinita; sono previsti anche JPEG e WebP. In JPEG e WebP si può regolare la compressione. Per lo sfondo trasparente servono PNG o WebP, perché JPEG non conserva il canale alfa. Oltre alla trasparenza sono previsti sfondo opaco e scelta automatica.
Dimensione, qualità, formato e sfondo riguardano aspetti diversi del risultato. Lo stile dell'immagine viene definito dalla descrizione testuale insieme al contenuto della scena. Il supporto delle singole impostazioni va considerato separatamente dalle capacità generali del produttore.
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.
Nell'operazione di modifica supportata separatamente, la maschera guida il cambiamento dell'area scelta. Non garantisce una corrispondenza rigorosa del risultato al confine, quindi una promessa di modifica locale esatta sarebbe troppo forte. Per applicare questa modalità serve il modo corrispondente di inviare l'immagine iniziale.
Nella generazione, il modello può anche sbagliare la disposizione di testo e dettagli oppure cambiare l'aspetto del personaggio tra immagini separate. Controllare scritte, composizione e ripetibilità fa parte della verifica del file finale. Anche un'istruzione dettagliata non rende garantite queste proprietà.
", "aboutText": "### Generazione e lavoro sull'immagine\n\nGPT Image 2.5 Sunburst è un modello di OpenAI per creare immagini. Il produttore dedica particolare attenzione alla precisione della modifica dei materiali originali. Il modello supporta istruzioni testuali e, nelle operazioni previste a questo scopo, immagini iniziali.\n\nNell'attuale scheda Ailoot è rappresentata la creazione di immagini da testo. Si possono definire scena, composizione, stile e dettagli del risultato futuro. Le modalità descritte da OpenAI per riferimenti, modifica e interventi su aree con una maschera richiedono un supporto separato delle immagini in ingresso; la presenza della generazione testuale non lo conferma.\n\n### Qualità e forma dell'inquadratura\n\nSono disponibili `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` e `auto`. La scelta della qualità controlla la modalità di formazione dell'immagine. È diversa dalle dimensioni della composizione e dal grado di compressione del file ottenuto.\n\nLe dimensioni possono essere quadrate, orizzontali, verticali, scelte automaticamente o definite manualmente. Con dimensioni personalizzate, ogni lato è multiplo di 16 pixel e non supera 3840 pixel. L'area deve essere compresa tra 655 360 e 8 294 400 pixel e il rapporto tra lato lungo e lato corto non deve superare 3:1. Tutte le condizioni si applicano contemporaneamente.\n\nIl produttore indica le risoluzioni superiori a `2560x1440` come sperimentali. Un'inquadratura grande permette di scegliere uno spazio adatto alla composizione, ma non elimina la verifica di scritte e posizione degli oggetti.\n\n### Formati del risultato e sfondo\n\nPNG viene utilizzato per impostazione predefinita; sono previsti anche JPEG e WebP. In JPEG e WebP si può regolare la compressione. Per lo sfondo trasparente servono PNG o WebP, perché JPEG non conserva il canale alfa. Oltre alla trasparenza sono previsti sfondo opaco e scelta automatica.\n\nDimensione, qualità, formato e sfondo riguardano aspetti diversi del risultato. Lo stile dell'immagine viene definito dalla descrizione testuale insieme al contenuto della scena. Il supporto delle singole impostazioni va considerato separatamente dalle capacità generali del produttore.\n\n### Precisione delle modifiche e controllo dell'immagine\n\nSecondo 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.\n\nNell'operazione di modifica supportata separatamente, la maschera guida il cambiamento dell'area scelta. Non garantisce una corrispondenza rigorosa del risultato al confine, quindi una promessa di modifica locale esatta sarebbe troppo forte. Per applicare questa modalità serve il modo corrispondente di inviare l'immagine iniziale.\n\nNella generazione, il modello può anche sbagliare la disposizione di testo e dettagli oppure cambiare l'aspetto del personaggio tra immagini separate. Controllare scritte, composizione e ripetibilità fa parte della verifica del file finale. Anche un'istruzione dettagliata non rende garantite queste proprietà.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "6cb04f3c26afae283a1551800907e9319cd3409610311e847e51c0845c8d3eef", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08GPT Image 2.5 Sunburst crea immagini da un'istruzione testuale. Supporta dimensioni personalizzate, livelli di qualità ampliati e sfondo trasparente; il produttore mette inoltre in evidenza la precisione della modifica.
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.
GPT Image 2.5 Sunburst è un modello di OpenAI per creare immagini. Il produttore dedica particolare attenzione alla precisione della modifica dei materiali originali. Il modello supporta istruzioni testuali e, nelle operazioni previste a questo scopo, immagini iniziali.
Nell'attuale scheda Ailoot è rappresentata la creazione di immagini da testo. Si possono definire scena, composizione, stile e dettagli del risultato futuro. Le modalità descritte da OpenAI per riferimenti, modifica e interventi su aree con una maschera richiedono un supporto separato delle immagini in ingresso; la presenza della generazione testuale non lo conferma.
Sono disponibili low, medium, high, xhigh, max e auto. La scelta della qualità controlla la modalità di formazione dell'immagine. È diversa dalle dimensioni della composizione e dal grado di compressione del file ottenuto.
Le dimensioni possono essere quadrate, orizzontali, verticali, scelte automaticamente o definite manualmente. Con dimensioni personalizzate, ogni lato è multiplo di 16 pixel e non supera 3840 pixel. L'area deve essere compresa tra 655 360 e 8 294 400 pixel e il rapporto tra lato lungo e lato corto non deve superare 3:1. Tutte le condizioni si applicano contemporaneamente.
Il produttore indica le risoluzioni superiori a 2560x1440 come sperimentali. Un'inquadratura grande permette di scegliere uno spazio adatto alla composizione, ma non elimina la verifica di scritte e posizione degli oggetti.
PNG viene utilizzato per impostazione predefinita; sono previsti anche JPEG e WebP. In JPEG e WebP si può regolare la compressione. Per lo sfondo trasparente servono PNG o WebP, perché JPEG non conserva il canale alfa. Oltre alla trasparenza sono previsti sfondo opaco e scelta automatica.
Dimensione, qualità, formato e sfondo riguardano aspetti diversi del risultato. Lo stile dell'immagine viene definito dalla descrizione testuale insieme al contenuto della scena. Il supporto delle singole impostazioni va considerato separatamente dalle capacità generali del produttore.
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.
Nell'operazione di modifica supportata separatamente, la maschera guida il cambiamento dell'area scelta. Non garantisce una corrispondenza rigorosa del risultato al confine, quindi una promessa di modifica locale esatta sarebbe troppo forte. Per applicare questa modalità serve il modo corrispondente di inviare l'immagine iniziale.
Nella generazione, il modello può anche sbagliare la disposizione di testo e dettagli oppure cambiare l'aspetto del personaggio tra immagini separate. Controllare scritte, composizione e ripetibilità fa parte della verifica del file finale. Anche un'istruzione dettagliata non rende garantite queste proprietà.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gpt-image-2.5-sunburst-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— |
Da testo a immagine · Obbligatorio: prompt
| 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.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n 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";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nScarica 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}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 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.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.