GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
", "aboutText": "### 생성과 이미지 작업\n\nGPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.\n\n현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.\n\n### 품질과 화면 형태\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`, `auto`를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.\n\n크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.\n\n개발사는 `2560x1440`보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.\n\n### 결과 형식과 배경\n\n기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.\n\n크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.\n\n### 편집 정확도와 이미지 확인\n\nOpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.\n\n별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.\n\n생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "e64eb19780d7afa4002b8286ee9dc7b95b4294f347eb4cb4da507837dce9ee9b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-sunburstGPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트 지시로 이미지를 만듭니다. 사용자 지정 크기, 확장된 품질 수준, 투명 배경을 지원하며, 개발사는 편집 정확도도 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-image-2.5-sunburst | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
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", "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', '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", "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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-imageGPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트 지시로 이미지를 만듭니다. 사용자 지정 크기, 확장된 품질 수준, 투명 배경을 지원하며, 개발사는 편집 정확도도 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-image | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
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", "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', '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", "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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-2.5GPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트 지시로 이미지를 만듭니다. 사용자 지정 크기, 확장된 품질 수준, 투명 배경을 지원하며, 개발사는 편집 정확도도 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-image-2.5 | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
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", "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', '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", "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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-2.5-latestGPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트 지시로 이미지를 만듭니다. 사용자 지정 크기, 확장된 품질 수준, 투명 배경을 지원하며, 개발사는 편집 정확도도 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-image-2.5-latest | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
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-latest", "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-latest', '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-latest", "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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
gpt-image-latestGPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트 지시로 이미지를 만듭니다. 사용자 지정 크기, 확장된 품질 수준, 투명 배경을 지원하며, 개발사는 편집 정확도도 강조합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지를 만드는 OpenAI 모델입니다. 개발사는 원본 자료의 편집 정확도에 특히 주의를 기울입니다. 텍스트 지시와 해당 기능이 제공되는 작업의 시각적 원본을 지원합니다.
현재 Ailoot 카드에는 텍스트로 이미지를 만드는 모드가 표시되어 있습니다. 장면, 구도, 스타일, 결과의 세부 요소를 정할 수 있습니다. OpenAI가 설명한 참고 자료 처리, 편집, 마스크 기반 영역 변경에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요합니다. 텍스트 생성이 있다고 해당 지원이 확인되는 것은 아닙니다.
low, medium, high, xhigh, max, auto를 사용할 수 있습니다. 품질 선택은 이미지 구성 모드를 제어합니다. 구도의 크기와 결과 파일의 압축 정도와는 다릅니다.
크기는 정사각형, 가로형, 세로형, 자동 선택, 수동 지정일 수 있습니다. 사용자 지정 크기에서는 각 변이 16픽셀의 배수이고 3840픽셀 이하여야 합니다. 면적은 655 360~8 294 400픽셀이며, 긴 변과 짧은 변의 비율은 3:1을 넘지 않아야 합니다. 모든 조건이 동시에 적용됩니다.
개발사는 2560x1440보다 높은 해상도를 실험적인 것으로 표시합니다. 큰 화면은 적절한 구도 공간을 선택할 수 있게 하지만, 글자와 대상의 배치 확인을 없애지는 않습니다.
기본은 PNG이며 JPEG와 WebP도 제공합니다. JPEG와 WebP에서는 압축을 조절할 수 있습니다. JPEG는 알파 채널을 보존하지 않으므로 투명 배경에는 PNG나 WebP가 필요합니다. 투명도와 함께 불투명 배경 및 자동 선택도 있습니다.
크기, 품질, 형식, 배경은 결과의 서로 다른 부분을 담당합니다. 이미지 스타일은 장면 내용과 함께 텍스트 설명으로 지정합니다. 구체적인 설정 지원은 개발사의 일반 기능과 별도로 고려해야 합니다.
OpenAI에 따르면 복잡한 지시 처리는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다. 이는 개발사의 생성에 대한 설명이며 특정 애플리케이션에서 결과를 받을 때까지의 전체 시간을 보장하는 것은 아닙니다.
별도로 지원되는 편집 작업에서는 마스크가 선택한 영역의 변경 방향을 제시합니다. 결과가 경계와 정확히 일치한다고 보장하지 않으므로 정밀한 부분 수정을 약속하는 것은 지나친 표현입니다. 이 모드를 사용하려면 적절한 원본 전달 방식이 필요합니다.
생성에서도 텍스트와 세부 요소의 배치가 잘못되거나 개별 이미지 사이에 캐릭터 외형이 달라질 수 있습니다. 글자, 구도, 반복성의 확인은 완성된 파일의 검증에 해당합니다. 상세한 지시조차 이런 특성을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gpt-image-latest | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
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-latest", "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-latest', '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-latest", "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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image, gpt-image-2.5, gpt-image-2.5-latest, gpt-image-latest