GPT-5.4 Image 2 descrive un flusso che combina il modello testuale GPT-5.4 di OpenAI con GPT Image 2 per generare e modificare immagini. I componenti hanno ruoli diversi: GPT-5.4 può interpretare una consegna e sviluppare le istruzioni scritte, mentre GPT Image 2 crea o modifica un’immagine. GPT-5.4 accetta testo e immagini e produce testo; GPT Image 2 accetta input di testo e immagini e produce immagini.
Per una nuova immagine, descrivete scopo, soggetto, composizione, stile e dettagli importanti per il risultato. Un esempio di attività è preparare l’illustrazione di un articolo: definite l’idea da comunicare, il ritaglio previsto e lo spazio necessario per il testo di accompagnamento della pagina. La fase scritta può organizzare questi requisiti in istruzioni chiare. La fase di generazione delle immagini usa il prompt e gli eventuali riferimenti per creare il risultato visivo.
Per una modifica, fornite l’immagine originale e separate i cambiamenti richiesti dagli elementi da preservare. GPT Image 2 elabora automaticamente gli input di immagini ad alta fedeltà, supportando modifiche sensibili ai dettagli e flussi basati su riferimenti. Il produttore documenta la modifica locale di aree dell’immagine e il lavoro con immagini di riferimento. Una maschera può guidare l’area da modificare, ma la gestione delle maschere di GPT Image si basa sul prompt e può non seguire precisamente la forma della maschera. Il flusso documentato delle maschere richiede che l’immagine di destinazione e la maschera coincidano per formato e dimensioni, con un canale alfa nella maschera e file inferiori a 50 MB.
GPT Image 2 supporta le qualità low, medium, high e la selezione automatica della qualità. Le dimensioni personalizzate richiedono entrambi i lati multipli di 16 pixel, nessun lato superiore a 3 840 pixel, un rapporto d’aspetto non più estremo di 3:1 e una dimensione totale tra 655 360 e 8 294 400 pixel. Gli esempi documentati includono 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Scegliete le dimensioni in base alla destinazione, anziché supporre che ogni immagine debba essere quadrata. Nel profilo di output dell’Image API documentato dal produttore, PNG è il formato predefinito, con JPEG e WebP anch’essi disponibili. JPEG e WebP supportano un’impostazione di compressione da 0 a 100.
Il componente testuale ha una specifica propria. La finestra di contesto pubblicata di GPT-5.4 è di 1 050 000 token, l’output massimo è di 128 000 token e le conoscenze sono aggiornate al 31 agosto 2025. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono none, low, medium, high e xhigh, con none come valore predefinito. Il produttore elenca la generazione di immagini tra gli strumenti di GPT-5.4, mentre l’Image API offre anche operazioni separate di generazione e modifica. Questi ruoli documentati dei componenti non trasformano il nome combinato in un nuovo modello autonomo con un unico limite comune a testo e immagini.
La guida alle immagini descrive limiti nel posizionamento preciso del testo, nella coerenza visiva ricorrente e nella composizione esatta. Preparate testo breve e chiaramente specificato quando le scritte sono importanti, fornite il riferimento pertinente per un soggetto ricorrente e identificate esplicitamente i vincoli di impaginazione. Verificate l’immagine generata o modificata rispetto a tali requisiti. Un risultato utile può includere le istruzioni scritte, l’immagine e un elenco mirato di modifiche per l’editing successivo, collegando il risultato visivo allo scopo editoriale o di prodotto originale.
", "aboutText": "GPT-5.4 Image 2 descrive un flusso che combina il modello testuale GPT-5.4 di OpenAI con GPT Image 2 per generare e modificare immagini. I componenti hanno ruoli diversi: GPT-5.4 può interpretare una consegna e sviluppare le istruzioni scritte, mentre GPT Image 2 crea o modifica un’immagine. GPT-5.4 accetta testo e immagini e produce testo; GPT Image 2 accetta input di testo e immagini e produce immagini.\n\nPer una nuova immagine, descrivete scopo, soggetto, composizione, stile e dettagli importanti per il risultato. Un esempio di attività è preparare l’illustrazione di un articolo: definite l’idea da comunicare, il ritaglio previsto e lo spazio necessario per il testo di accompagnamento della pagina. La fase scritta può organizzare questi requisiti in istruzioni chiare. La fase di generazione delle immagini usa il prompt e gli eventuali riferimenti per creare il risultato visivo.\n\nPer una modifica, fornite l’immagine originale e separate i cambiamenti richiesti dagli elementi da preservare. GPT Image 2 elabora automaticamente gli input di immagini ad alta fedeltà, supportando modifiche sensibili ai dettagli e flussi basati su riferimenti. Il produttore documenta la modifica locale di aree dell’immagine e il lavoro con immagini di riferimento. Una maschera può guidare l’area da modificare, ma la gestione delle maschere di GPT Image si basa sul prompt e può non seguire precisamente la forma della maschera. Il flusso documentato delle maschere richiede che l’immagine di destinazione e la maschera coincidano per formato e dimensioni, con un canale alfa nella maschera e file inferiori a 50 MB.\n\nGPT Image 2 supporta le qualità low, medium, high e la selezione automatica della qualità. Le dimensioni personalizzate richiedono entrambi i lati multipli di 16 pixel, nessun lato superiore a 3 840 pixel, un rapporto d’aspetto non più estremo di 3:1 e una dimensione totale tra 655 360 e 8 294 400 pixel. Gli esempi documentati includono 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Scegliete le dimensioni in base alla destinazione, anziché supporre che ogni immagine debba essere quadrata. Nel profilo di output dell’Image API documentato dal produttore, PNG è il formato predefinito, con JPEG e WebP anch’essi disponibili. JPEG e WebP supportano un’impostazione di compressione da 0 a 100.\n\nIl componente testuale ha una specifica propria. La finestra di contesto pubblicata di GPT-5.4 è di 1 050 000 token, l’output massimo è di 128 000 token e le conoscenze sono aggiornate al 31 agosto 2025. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono none, low, medium, high e xhigh, con none come valore predefinito. Il produttore elenca la generazione di immagini tra gli strumenti di GPT-5.4, mentre l’Image API offre anche operazioni separate di generazione e modifica. Questi ruoli documentati dei componenti non trasformano il nome combinato in un nuovo modello autonomo con un unico limite comune a testo e immagini.\n\nLa guida alle immagini descrive limiti nel posizionamento preciso del testo, nella coerenza visiva ricorrente e nella composizione esatta. Preparate testo breve e chiaramente specificato quando le scritte sono importanti, fornite il riferimento pertinente per un soggetto ricorrente e identificate esplicitamente i vincoli di impaginazione. Verificate l’immagine generata o modificata rispetto a tali requisiti. Un risultato utile può includere le istruzioni scritte, l’immagine e un elenco mirato di modifiche per l’editing successivo, collegando il risultato visivo allo scopo editoriale o di prodotto originale.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.openai/gpt-5.4-image-2Un flusso che abbina il ragionamento testuale di GPT-5.4 alla generazione e modifica di immagini di GPT Image 2. Usate istruzioni scritte e riferimenti visivi per sviluppare un’illustrazione o una modifica, mantenendo distinti i ruoli dei componenti testuale e visivo.
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-5.4 Image 2 descrive un flusso che combina il modello testuale GPT-5.4 di OpenAI con GPT Image 2 per generare e modificare immagini. I componenti hanno ruoli diversi: GPT-5.4 può interpretare una consegna e sviluppare le istruzioni scritte, mentre GPT Image 2 crea o modifica un’immagine. GPT-5.4 accetta testo e immagini e produce testo; GPT Image 2 accetta input di testo e immagini e produce immagini.
Per una nuova immagine, descrivete scopo, soggetto, composizione, stile e dettagli importanti per il risultato. Un esempio di attività è preparare l’illustrazione di un articolo: definite l’idea da comunicare, il ritaglio previsto e lo spazio necessario per il testo di accompagnamento della pagina. La fase scritta può organizzare questi requisiti in istruzioni chiare. La fase di generazione delle immagini usa il prompt e gli eventuali riferimenti per creare il risultato visivo.
Per una modifica, fornite l’immagine originale e separate i cambiamenti richiesti dagli elementi da preservare. GPT Image 2 elabora automaticamente gli input di immagini ad alta fedeltà, supportando modifiche sensibili ai dettagli e flussi basati su riferimenti. Il produttore documenta la modifica locale di aree dell’immagine e il lavoro con immagini di riferimento. Una maschera può guidare l’area da modificare, ma la gestione delle maschere di GPT Image si basa sul prompt e può non seguire precisamente la forma della maschera. Il flusso documentato delle maschere richiede che l’immagine di destinazione e la maschera coincidano per formato e dimensioni, con un canale alfa nella maschera e file inferiori a 50 MB.
GPT Image 2 supporta le qualità low, medium, high e la selezione automatica della qualità. Le dimensioni personalizzate richiedono entrambi i lati multipli di 16 pixel, nessun lato superiore a 3 840 pixel, un rapporto d’aspetto non più estremo di 3:1 e una dimensione totale tra 655 360 e 8 294 400 pixel. Gli esempi documentati includono 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Scegliete le dimensioni in base alla destinazione, anziché supporre che ogni immagine debba essere quadrata. Nel profilo di output dell’Image API documentato dal produttore, PNG è il formato predefinito, con JPEG e WebP anch’essi disponibili. JPEG e WebP supportano un’impostazione di compressione da 0 a 100.
Il componente testuale ha una specifica propria. La finestra di contesto pubblicata di GPT-5.4 è di 1 050 000 token, l’output massimo è di 128 000 token e le conoscenze sono aggiornate al 31 agosto 2025. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono none, low, medium, high e xhigh, con none come valore predefinito. Il produttore elenca la generazione di immagini tra gli strumenti di GPT-5.4, mentre l’Image API offre anche operazioni separate di generazione e modifica. Questi ruoli documentati dei componenti non trasformano il nome combinato in un nuovo modello autonomo con un unico limite comune a testo e immagini.
La guida alle immagini descrive limiti nel posizionamento preciso del testo, nella coerenza visiva ricorrente e nella composizione esatta. Preparate testo breve e chiaramente specificato quando le scritte sono importanti, fornite il riferimento pertinente per un soggetto ricorrente e identificate esplicitamente i vincoli di impaginazione. Verificate l’immagine generata o modificata rispetto a tali requisiti. Un risultato utile può includere le istruzioni scritte, l’immagine e un elenco mirato di modifiche per l’editing successivo, collegando il risultato visivo allo scopo editoriale o di prodotto originale.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.4-image-2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.016 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.004 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.06 / 1K token immagine |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.016 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.004 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Token in input 0,016 USD / 1K token Output · Token in output 0,03 USD / 1K token Output · Immagine in uscita 0,06 USD / 1K token Output · Ricerca web 0,02 USD per ricerca Input · Lettura dalla cache 0,004 USD / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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/chat/completions \\\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 json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Un flusso che abbina il ragionamento testuale di GPT-5.4 alla generazione e modifica di immagini di GPT Image 2. Usate istruzioni scritte e riferimenti visivi per sviluppare un’illustrazione o una modifica, mantenendo distinti i ruoli dei componenti testuale e visivo.
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-5.4 Image 2 descrive un flusso che combina il modello testuale GPT-5.4 di OpenAI con GPT Image 2 per generare e modificare immagini. I componenti hanno ruoli diversi: GPT-5.4 può interpretare una consegna e sviluppare le istruzioni scritte, mentre GPT Image 2 crea o modifica un’immagine. GPT-5.4 accetta testo e immagini e produce testo; GPT Image 2 accetta input di testo e immagini e produce immagini.
Per una nuova immagine, descrivete scopo, soggetto, composizione, stile e dettagli importanti per il risultato. Un esempio di attività è preparare l’illustrazione di un articolo: definite l’idea da comunicare, il ritaglio previsto e lo spazio necessario per il testo di accompagnamento della pagina. La fase scritta può organizzare questi requisiti in istruzioni chiare. La fase di generazione delle immagini usa il prompt e gli eventuali riferimenti per creare il risultato visivo.
Per una modifica, fornite l’immagine originale e separate i cambiamenti richiesti dagli elementi da preservare. GPT Image 2 elabora automaticamente gli input di immagini ad alta fedeltà, supportando modifiche sensibili ai dettagli e flussi basati su riferimenti. Il produttore documenta la modifica locale di aree dell’immagine e il lavoro con immagini di riferimento. Una maschera può guidare l’area da modificare, ma la gestione delle maschere di GPT Image si basa sul prompt e può non seguire precisamente la forma della maschera. Il flusso documentato delle maschere richiede che l’immagine di destinazione e la maschera coincidano per formato e dimensioni, con un canale alfa nella maschera e file inferiori a 50 MB.
GPT Image 2 supporta le qualità low, medium, high e la selezione automatica della qualità. Le dimensioni personalizzate richiedono entrambi i lati multipli di 16 pixel, nessun lato superiore a 3 840 pixel, un rapporto d’aspetto non più estremo di 3:1 e una dimensione totale tra 655 360 e 8 294 400 pixel. Gli esempi documentati includono 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Scegliete le dimensioni in base alla destinazione, anziché supporre che ogni immagine debba essere quadrata. Nel profilo di output dell’Image API documentato dal produttore, PNG è il formato predefinito, con JPEG e WebP anch’essi disponibili. JPEG e WebP supportano un’impostazione di compressione da 0 a 100.
Il componente testuale ha una specifica propria. La finestra di contesto pubblicata di GPT-5.4 è di 1 050 000 token, l’output massimo è di 128 000 token e le conoscenze sono aggiornate al 31 agosto 2025. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono none, low, medium, high e xhigh, con none come valore predefinito. Il produttore elenca la generazione di immagini tra gli strumenti di GPT-5.4, mentre l’Image API offre anche operazioni separate di generazione e modifica. Questi ruoli documentati dei componenti non trasformano il nome combinato in un nuovo modello autonomo con un unico limite comune a testo e immagini.
La guida alle immagini descrive limiti nel posizionamento preciso del testo, nella coerenza visiva ricorrente e nella composizione esatta. Preparate testo breve e chiaramente specificato quando le scritte sono importanti, fornite il riferimento pertinente per un soggetto ricorrente e identificate esplicitamente i vincoli di impaginazione. Verificate l’immagine generata o modificata rispetto a tali requisiti. Un risultato utile può includere le istruzioni scritte, l’immagine e un elenco mirato di modifiche per l’editing successivo, collegando il risultato visivo allo scopo editoriale o di prodotto originale.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.4-image-2 | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Predefinito— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti auto, low, medium, high | Predefinito— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti auto, opaque | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 10 | Predefinito— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 0 Numero massimo di elementi: 16 | Predefinito— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 0 Massimo: 100 | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
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 tariffe visualizzate stimano il costo prima della generazione. L'addebito finale viene calcolato in base al costo registrato per la generazione originale. La durata misurata dell'output e le quantità previste non costituiscono la quantità finale fatturabile.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Quantità prevista | Costo |
|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Quantità prevista— | Costo Input · Token in input · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Output · Token in output · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Lettura dalla cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora · Stima solo a fini di confronto — / 1K token |
| ConfigurazioneCosto stimato della generazione | Listino delle tariffe— | Quantità previstastima per una generazione | Costo Output · Costo di generazione stimato · Stima solo a fini di confronto $0.24576 stima prima della generazione Questa stima non è un addebito aggiuntivo né una tariffa fissa per la generazione completata. |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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-5.4-image-2', '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\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}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.\nSalva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Conserva la risposta completa e gli header, ogni output effettivo, gli identificatori originali restituiti e tutti i campi di utilizzo. Recupera l'operazione originale senza inviare nuovamente la richiesta di creazione.
Conserva l'X-Client-Request-ID restituito per la riconciliazione. Leggi solo i valori task_id/asset_id effettivamente restituiti o la tua libreria multimediale; non costruire mai un URL del task a partire dall'ID dell'operazione e non reinviare mai la richiesta di creazione.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Un flusso che abbina il ragionamento testuale di GPT-5.4 alla generazione e modifica di immagini di GPT Image 2. Usate istruzioni scritte e riferimenti visivi per sviluppare un’illustrazione o una modifica, mantenendo distinti i ruoli dei componenti testuale e visivo.
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-5.4 Image 2 descrive un flusso che combina il modello testuale GPT-5.4 di OpenAI con GPT Image 2 per generare e modificare immagini. I componenti hanno ruoli diversi: GPT-5.4 può interpretare una consegna e sviluppare le istruzioni scritte, mentre GPT Image 2 crea o modifica un’immagine. GPT-5.4 accetta testo e immagini e produce testo; GPT Image 2 accetta input di testo e immagini e produce immagini.
Per una nuova immagine, descrivete scopo, soggetto, composizione, stile e dettagli importanti per il risultato. Un esempio di attività è preparare l’illustrazione di un articolo: definite l’idea da comunicare, il ritaglio previsto e lo spazio necessario per il testo di accompagnamento della pagina. La fase scritta può organizzare questi requisiti in istruzioni chiare. La fase di generazione delle immagini usa il prompt e gli eventuali riferimenti per creare il risultato visivo.
Per una modifica, fornite l’immagine originale e separate i cambiamenti richiesti dagli elementi da preservare. GPT Image 2 elabora automaticamente gli input di immagini ad alta fedeltà, supportando modifiche sensibili ai dettagli e flussi basati su riferimenti. Il produttore documenta la modifica locale di aree dell’immagine e il lavoro con immagini di riferimento. Una maschera può guidare l’area da modificare, ma la gestione delle maschere di GPT Image si basa sul prompt e può non seguire precisamente la forma della maschera. Il flusso documentato delle maschere richiede che l’immagine di destinazione e la maschera coincidano per formato e dimensioni, con un canale alfa nella maschera e file inferiori a 50 MB.
GPT Image 2 supporta le qualità low, medium, high e la selezione automatica della qualità. Le dimensioni personalizzate richiedono entrambi i lati multipli di 16 pixel, nessun lato superiore a 3 840 pixel, un rapporto d’aspetto non più estremo di 3:1 e una dimensione totale tra 655 360 e 8 294 400 pixel. Gli esempi documentati includono 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Scegliete le dimensioni in base alla destinazione, anziché supporre che ogni immagine debba essere quadrata. Nel profilo di output dell’Image API documentato dal produttore, PNG è il formato predefinito, con JPEG e WebP anch’essi disponibili. JPEG e WebP supportano un’impostazione di compressione da 0 a 100.
Il componente testuale ha una specifica propria. La finestra di contesto pubblicata di GPT-5.4 è di 1 050 000 token, l’output massimo è di 128 000 token e le conoscenze sono aggiornate al 31 agosto 2025. Le opzioni di impegno nel ragionamento sono none, low, medium, high e xhigh, con none come valore predefinito. Il produttore elenca la generazione di immagini tra gli strumenti di GPT-5.4, mentre l’Image API offre anche operazioni separate di generazione e modifica. Questi ruoli documentati dei componenti non trasformano il nome combinato in un nuovo modello autonomo con un unico limite comune a testo e immagini.
La guida alle immagini descrive limiti nel posizionamento preciso del testo, nella coerenza visiva ricorrente e nella composizione esatta. Preparate testo breve e chiaramente specificato quando le scritte sono importanti, fornite il riferimento pertinente per un soggetto ricorrente e identificate esplicitamente i vincoli di impaginazione. Verificate l’immagine generata o modificata rispetto a tali requisiti. Un risultato utile può includere le istruzioni scritte, l’immagine e un elenco mirato di modifiche per l’editing successivo, collegando il risultato visivo allo scopo editoriale o di prodotto originale.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.4-image-2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.016 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.004 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.06 / 1K token immagine |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.016 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.004 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
Esempio tecnico in inglese
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.