GPT Image 2.5 Sunburstは、OpenAIの精密さを重視する画像生成・編集モデルです。テキストと画像を入力し、画像を出力します。既存素材を丁寧に変更する、視覚参照を使う、複数工程で構図を仕上げるといった制作に適しています。制作指示で新しいシーンを作る、既存画像を変換する、選んだ領域の編集を誘導することができます。SunburstとFlareは別のエディションで、Sunburstは編集の精密さ、Flareは日常的な生成の速さを重視します。
新しい画像では、被写体、舞台、構図、照明、スタイルを記述し、意図した形と用途を示します。商品コンセプトなら、石の面に置いたガラス製ランプ、柔らかな側光、明確に見える輪郭、見出し用の余白を依頼します。編集では、背景の置換、照明の調整、素材の変更などを挙げ、採用した構図を保ちながら認識可能に維持する要素を指定します。開発元の直接生成・編集ワークフローは、最大32,000文字のプロンプトと1～10件の結果を認めています。
参照を使う編集では、最大16枚の入力画像を利用できます。各画像に役割を与え、維持する被写体、使う環境、適用するスタイルを指示で区別します。モデルは変更領域を示すマスクも使えます。原画像とマスクは同じ形式と寸法が必要で、マスクにはアルファチャンネルを含めます。ガイドは50 MB未満というサイズ要件を示しています。複数の原画像ではマスクは最初の画像に適用されます。マスクは厳密な境界を保証するものではなく変更を誘導するため、維持の指示も含め、結果の周囲を確認します。
品質設定はlow、medium、high、xhigh、max、autoで、標準はautoです。lowは素早い下書きに使え、細部が重要な場合は高い設定を比較できます。品質は出力寸法やファイル圧縮とは別です。標準サイズは1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536ピクセルで、自動サイズや独自寸法も利用できます。必要な細部の量を決める前に、完成レイアウトに合う形を選びます。
独自寸法は16ピクセルの倍数とし、いずれの辺も3840ピクセル以下、アスペクト比は1:3～3:1、総面積は655,360～8,294,400ピクセルである必要があります。これらは同時に適用されます。3840 × 2160の横長は面積上限に収まりますが、長辺だけが条件を満たしても任意の縦横寸法が有効になるわけではありません。2560 × 1440を超える解像度は実験的と説明されています。多くのピクセルに構図の解決を任せず、重要な物体、文字、使える余白が意図した切り取り範囲に入るようにします。
標準の出力形式はPNGで、JPEGとWebPにも対応します。JPEGとWebPは0～100の圧縮値を選べます。透明、不透明、自動の背景は、それぞれ異なるレイアウトに適しています。透明背景ではPNGまたはWebPを選び、アルファチャンネルを保持できるようにします。透明素材は別の構図に配置でき、不透明画像は自身の背景を備えます。完成した実ファイルを制作指示と出力設定とともに残します。
OpenAIは直接の生成・編集に加え、過去の結果を保持して追加指示を適用できる会話型の画像生成ツールを記載しています。そのワークフローでは、画像が文脈にある場合、動作を自動、生成の強制、編集の強制に設定できます。別の案へ無断で切り替えず、選んだ画像を次の変更の起点にします。記載されたストリーミングは、最終結果の前に最大3枚の部分画像を送れます。途中のプレビューは進捗を示しますが、完成素材ではありません。開発元のインターフェースはバッチ処理にも対応します。
想定する表示サイズで、編集した被写体、文字、物体配置、マスク変更の境界を確認します。GPT Imageは、正確な文字配置、構造化されたレイアウト、繰り返し登場する被写体やブランド要素の一貫性が難しい場合があります。次の具体的な指示では、見えている問題と維持する要素を示します。Sunburstは、具体的な制作指示に照らして最終画像を評価する、精密で参照中心のワークフローに役立ちます。その成果物に合う高品質設定、寸法、透明背景を選びます。
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この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
GPT Image 2.5 Sunburstは、OpenAIの精密さを重視する画像生成・編集モデルです。テキストと画像を入力し、画像を出力します。既存素材を丁寧に変更する、視覚参照を使う、複数工程で構図を仕上げるといった制作に適しています。制作指示で新しいシーンを作る、既存画像を変換する、選んだ領域の編集を誘導することができます。SunburstとFlareは別のエディションで、Sunburstは編集の精密さ、Flareは日常的な生成の速さを重視します。
新しい画像では、被写体、舞台、構図、照明、スタイルを記述し、意図した形と用途を示します。商品コンセプトなら、石の面に置いたガラス製ランプ、柔らかな側光、明確に見える輪郭、見出し用の余白を依頼します。編集では、背景の置換、照明の調整、素材の変更などを挙げ、採用した構図を保ちながら認識可能に維持する要素を指定します。開発元の直接生成・編集ワークフローは、最大32,000文字のプロンプトと1～10件の結果を認めています。
参照を使う編集では、最大16枚の入力画像を利用できます。各画像に役割を与え、維持する被写体、使う環境、適用するスタイルを指示で区別します。モデルは変更領域を示すマスクも使えます。原画像とマスクは同じ形式と寸法が必要で、マスクにはアルファチャンネルを含めます。ガイドは50 MB未満というサイズ要件を示しています。複数の原画像ではマスクは最初の画像に適用されます。マスクは厳密な境界を保証するものではなく変更を誘導するため、維持の指示も含め、結果の周囲を確認します。
品質設定はlow、medium、high、xhigh、max、autoで、標準はautoです。lowは素早い下書きに使え、細部が重要な場合は高い設定を比較できます。品質は出力寸法やファイル圧縮とは別です。標準サイズは1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536ピクセルで、自動サイズや独自寸法も利用できます。必要な細部の量を決める前に、完成レイアウトに合う形を選びます。
独自寸法は16ピクセルの倍数とし、いずれの辺も3840ピクセル以下、アスペクト比は1:3～3:1、総面積は655,360～8,294,400ピクセルである必要があります。これらは同時に適用されます。3840 × 2160の横長は面積上限に収まりますが、長辺だけが条件を満たしても任意の縦横寸法が有効になるわけではありません。2560 × 1440を超える解像度は実験的と説明されています。多くのピクセルに構図の解決を任せず、重要な物体、文字、使える余白が意図した切り取り範囲に入るようにします。
標準の出力形式はPNGで、JPEGとWebPにも対応します。JPEGとWebPは0～100の圧縮値を選べます。透明、不透明、自動の背景は、それぞれ異なるレイアウトに適しています。透明背景ではPNGまたはWebPを選び、アルファチャンネルを保持できるようにします。透明素材は別の構図に配置でき、不透明画像は自身の背景を備えます。完成した実ファイルを制作指示と出力設定とともに残します。
OpenAIは直接の生成・編集に加え、過去の結果を保持して追加指示を適用できる会話型の画像生成ツールを記載しています。そのワークフローでは、画像が文脈にある場合、動作を自動、生成の強制、編集の強制に設定できます。別の案へ無断で切り替えず、選んだ画像を次の変更の起点にします。記載されたストリーミングは、最終結果の前に最大3枚の部分画像を送れます。途中のプレビューは進捗を示しますが、完成素材ではありません。開発元のインターフェースはバッチ処理にも対応します。
想定する表示サイズで、編集した被写体、文字、物体配置、マスク変更の境界を確認します。GPT Imageは、正確な文字配置、構造化されたレイアウト、繰り返し登場する被写体やブランド要素の一貫性が難しい場合があります。次の具体的な指示では、見えている問題と維持する要素を示します。Sunburstは、具体的な制作指示に照らして最終画像を評価する、精密で参照中心のワークフローに役立ちます。その成果物に合う高品質設定、寸法、透明背景を選びます。
POST /v1/images/generationstext, imageimage| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-image-2.5-sunburst | デフォルト— |
フィールドprompt | 種類string | 要件必須 | 値と制限 最小の長さ: 1 | デフォルト— |
フィールドaspect_ratio | 種類string | 要件任意 | 値と制限 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | デフォルト— |
フィールドquality | 種類string | 要件任意 | 値と制限 auto, low, medium, high, xhigh, max | デフォルト— |
フィールドbackground | 種類string | 要件任意 | 値と制限 auto, transparent, opaque | デフォルト— |
フィールドn | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 最大値: 10 | デフォルト— |
フィールドinput_references | 種類array | 要件任意 | 値と制限 最小項目数: 0 最大項目数: 16 | デフォルト— |
フィールドoutput_compression | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 0 最大値: 100 | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, prompt |
パラメータmaterial_types | 仕様text, image |
ライフサイクル: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | 予測数量 | 料金 |
|---|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 予測数量— | 料金 入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり — / 1K トークン |
| 設定生成費用の見積もり | 料金表— | 予測数量生成1回分の概算 | 料金 出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.24576 生成前の見積もり この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。 |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${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-2.5-sunburst', '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返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存
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.\n完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。
レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。
照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドcreated | 種類 |
フィールドdata[].url | 種類 |
フィールドdata[].b64_json | 種類 |
フィールドusage | 種類 |
Ailoot Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst
/v1/images