GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 GPT-5.4 텍스트 모델과 이미지 생성 및 편집을 위한 GPT Image 2를 결합한 워크플로를 뜻합니다. 구성 요소는 서로 다른 역할을 합니다. GPT-5.4는 지침을 해석하고 서면 지시를 작성하며, GPT Image 2는 이미지를 생성하거나 수정합니다. GPT-5.4는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하고, GPT Image 2는 텍스트와 이미지 입력으로 이미지를 생성합니다.
새로운 시각 자료를 만들 때는 목적, 피사체, 구도, 스타일, 결과에 중요한 세부 사항을 설명하세요. 예를 들어 기사 일러스트를 준비할 때는 이미지가 전달할 아이디어, 의도한 크롭, 함께 배치할 페이지 텍스트에 필요한 공간을 정의하세요. 텍스트 단계에서는 이 요구 사항을 명확한 지침으로 정리할 수 있습니다. 이미지 단계는 프롬프트와 참조 자료를 사용해 시각적 산출물을 만듭니다.
편집에서는 원본 이미지를 제공하고, 요청한 변경과 보존할 요소를 분리하세요. GPT Image 2는 이미지 입력을 자동으로 높은 충실도로 처리하여 세부 사항이 중요한 편집과 참조 워크플로를 지원합니다. 제작사는 인페인팅과 참조 기반 이미지 작업을 문서화합니다. 마스크로 편집 영역을 지정할 수 있지만, GPT Image 마스킹은 프롬프트 기반이므로 마스크 형상을 정확히 따르지 않을 수 있습니다. 문서화된 마스크 절차는 대상 이미지와 마스크의 형식 및 크기가 일치하고, 마스크에 알파 채널이 있으며, 파일 크기가 50 MB 미만일 것을 요구합니다.
GPT Image 2는 low, medium, high 및 자동 품질 선택을 지원합니다. 사용자 지정 크기는 양쪽 변이 16픽셀의 배수이고, 어느 변도 3,840픽셀을 넘지 않으며, 가로세로비가 3:1보다 극단적이지 않고, 총 크기가 655,360에서 8,294,400픽셀 사이여야 합니다. 문서화된 예시는 1,024 × 1,024, 1,536 × 1,024, 2,048 × 2,048, 3,840 × 2,160입니다. 모든 시각 자료가 정사각형이어야 한다고 가정하지 말고 목적지에 맞는 크기를 선택하세요. 제작사가 문서화한 Image API 출력 프로필에서는 PNG가 기본 형식이며 JPEG와 WebP도 사용할 수 있습니다. JPEG와 WebP는 0부터 100까지의 압축 설정을 지원합니다.
텍스트 구성 요소에는 자체 사양이 있습니다. GPT-5.4의 공개된 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰이며, 지식 기준일은 2025년 8월 31일입니다. 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh이고 기본값은 none입니다. 제작사는 GPT-5.4의 도구에 이미지 생성을 포함하며, Image API도 별도의 생성 및 편집 작업을 제공합니다. 이러한 문서화된 구성 요소의 역할 때문에 결합된 이름이 텍스트와 이미지에 하나의 공통 한도를 적용하는 새로운 독립 모델이 되는 것은 아닙니다.
이미지 가이드는 정확한 텍스트 배치, 반복되는 시각적 일관성, 정밀한 구도의 한계를 설명합니다. 글자가 중요하다면 짧고 명확하게 지정된 텍스트를 준비하고, 반복 등장하는 피사체에는 관련 참조 자료를 제공하며, 레이아웃 제약을 명시하세요. 생성하거나 편집한 이미지를 이 요구 사항과 비교해 검토하세요. 유용한 결과에는 서면 지침, 이미지, 다음 편집에 필요한 구체적인 변경 목록을 포함하여 시각 자료를 원래 편집 또는 제품 목적과 연결할 수 있습니다.
", "aboutText": "GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 GPT-5.4 텍스트 모델과 이미지 생성 및 편집을 위한 GPT Image 2를 결합한 워크플로를 뜻합니다. 구성 요소는 서로 다른 역할을 합니다. GPT-5.4는 지침을 해석하고 서면 지시를 작성하며, GPT Image 2는 이미지를 생성하거나 수정합니다. GPT-5.4는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하고, GPT Image 2는 텍스트와 이미지 입력으로 이미지를 생성합니다.\n\n새로운 시각 자료를 만들 때는 목적, 피사체, 구도, 스타일, 결과에 중요한 세부 사항을 설명하세요. 예를 들어 기사 일러스트를 준비할 때는 이미지가 전달할 아이디어, 의도한 크롭, 함께 배치할 페이지 텍스트에 필요한 공간을 정의하세요. 텍스트 단계에서는 이 요구 사항을 명확한 지침으로 정리할 수 있습니다. 이미지 단계는 프롬프트와 참조 자료를 사용해 시각적 산출물을 만듭니다.\n\n편집에서는 원본 이미지를 제공하고, 요청한 변경과 보존할 요소를 분리하세요. GPT Image 2는 이미지 입력을 자동으로 높은 충실도로 처리하여 세부 사항이 중요한 편집과 참조 워크플로를 지원합니다. 제작사는 인페인팅과 참조 기반 이미지 작업을 문서화합니다. 마스크로 편집 영역을 지정할 수 있지만, GPT Image 마스킹은 프롬프트 기반이므로 마스크 형상을 정확히 따르지 않을 수 있습니다. 문서화된 마스크 절차는 대상 이미지와 마스크의 형식 및 크기가 일치하고, 마스크에 알파 채널이 있으며, 파일 크기가 50 MB 미만일 것을 요구합니다.\n\nGPT Image 2는 low, medium, high 및 자동 품질 선택을 지원합니다. 사용자 지정 크기는 양쪽 변이 16픽셀의 배수이고, 어느 변도 3,840픽셀을 넘지 않으며, 가로세로비가 3:1보다 극단적이지 않고, 총 크기가 655,360에서 8,294,400픽셀 사이여야 합니다. 문서화된 예시는 1,024 × 1,024, 1,536 × 1,024, 2,048 × 2,048, 3,840 × 2,160입니다. 모든 시각 자료가 정사각형이어야 한다고 가정하지 말고 목적지에 맞는 크기를 선택하세요. 제작사가 문서화한 Image API 출력 프로필에서는 PNG가 기본 형식이며 JPEG와 WebP도 사용할 수 있습니다. JPEG와 WebP는 0부터 100까지의 압축 설정을 지원합니다.\n\n텍스트 구성 요소에는 자체 사양이 있습니다. GPT-5.4의 공개된 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰이며, 지식 기준일은 2025년 8월 31일입니다. 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh이고 기본값은 none입니다. 제작사는 GPT-5.4의 도구에 이미지 생성을 포함하며, Image API도 별도의 생성 및 편집 작업을 제공합니다. 이러한 문서화된 구성 요소의 역할 때문에 결합된 이름이 텍스트와 이미지에 하나의 공통 한도를 적용하는 새로운 독립 모델이 되는 것은 아닙니다.\n\n이미지 가이드는 정확한 텍스트 배치, 반복되는 시각적 일관성, 정밀한 구도의 한계를 설명합니다. 글자가 중요하다면 짧고 명확하게 지정된 텍스트를 준비하고, 반복 등장하는 피사체에는 관련 참조 자료를 제공하며, 레이아웃 제약을 명시하세요. 생성하거나 편집한 이미지를 이 요구 사항과 비교해 검토하세요. 유용한 결과에는 서면 지침, 이미지, 다음 편집에 필요한 구체적인 변경 목록을 포함하여 시각 자료를 원래 편집 또는 제품 목적과 연결할 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
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-2GPT-5.4의 텍스트 추론과 GPT Image 2의 이미지 생성 및 편집을 결합한 워크플로입니다. 서면 지침과 시각적 참조 자료로 일러스트를 만들거나 편집하되, 텍스트와 이미지 구성 요소의 역할을 구분하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 GPT-5.4 텍스트 모델과 이미지 생성 및 편집을 위한 GPT Image 2를 결합한 워크플로를 뜻합니다. 구성 요소는 서로 다른 역할을 합니다. GPT-5.4는 지침을 해석하고 서면 지시를 작성하며, GPT Image 2는 이미지를 생성하거나 수정합니다. GPT-5.4는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하고, GPT Image 2는 텍스트와 이미지 입력으로 이미지를 생성합니다.
새로운 시각 자료를 만들 때는 목적, 피사체, 구도, 스타일, 결과에 중요한 세부 사항을 설명하세요. 예를 들어 기사 일러스트를 준비할 때는 이미지가 전달할 아이디어, 의도한 크롭, 함께 배치할 페이지 텍스트에 필요한 공간을 정의하세요. 텍스트 단계에서는 이 요구 사항을 명확한 지침으로 정리할 수 있습니다. 이미지 단계는 프롬프트와 참조 자료를 사용해 시각적 산출물을 만듭니다.
편집에서는 원본 이미지를 제공하고, 요청한 변경과 보존할 요소를 분리하세요. GPT Image 2는 이미지 입력을 자동으로 높은 충실도로 처리하여 세부 사항이 중요한 편집과 참조 워크플로를 지원합니다. 제작사는 인페인팅과 참조 기반 이미지 작업을 문서화합니다. 마스크로 편집 영역을 지정할 수 있지만, GPT Image 마스킹은 프롬프트 기반이므로 마스크 형상을 정확히 따르지 않을 수 있습니다. 문서화된 마스크 절차는 대상 이미지와 마스크의 형식 및 크기가 일치하고, 마스크에 알파 채널이 있으며, 파일 크기가 50 MB 미만일 것을 요구합니다.
GPT Image 2는 low, medium, high 및 자동 품질 선택을 지원합니다. 사용자 지정 크기는 양쪽 변이 16픽셀의 배수이고, 어느 변도 3,840픽셀을 넘지 않으며, 가로세로비가 3:1보다 극단적이지 않고, 총 크기가 655,360에서 8,294,400픽셀 사이여야 합니다. 문서화된 예시는 1,024 × 1,024, 1,536 × 1,024, 2,048 × 2,048, 3,840 × 2,160입니다. 모든 시각 자료가 정사각형이어야 한다고 가정하지 말고 목적지에 맞는 크기를 선택하세요. 제작사가 문서화한 Image API 출력 프로필에서는 PNG가 기본 형식이며 JPEG와 WebP도 사용할 수 있습니다. JPEG와 WebP는 0부터 100까지의 압축 설정을 지원합니다.
텍스트 구성 요소에는 자체 사양이 있습니다. GPT-5.4의 공개된 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰이며, 지식 기준일은 2025년 8월 31일입니다. 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh이고 기본값은 none입니다. 제작사는 GPT-5.4의 도구에 이미지 생성을 포함하며, Image API도 별도의 생성 및 편집 작업을 제공합니다. 이러한 문서화된 구성 요소의 역할 때문에 결합된 이름이 텍스트와 이미지에 하나의 공통 한도를 적용하는 새로운 독립 모델이 되는 것은 아닙니다.
이미지 가이드는 정확한 텍스트 배치, 반복되는 시각적 일관성, 정밀한 구도의 한계를 설명합니다. 글자가 중요하다면 짧고 명확하게 지정된 텍스트를 준비하고, 반복 등장하는 피사체에는 관련 참조 자료를 제공하며, 레이아웃 제약을 명시하세요. 생성하거나 편집한 이미지를 이 요구 사항과 비교해 검토하세요. 유용한 결과에는 서면 지침, 이미지, 다음 편집에 필요한 구체적인 변경 목록을 포함하여 시각 자료를 원래 편집 또는 제품 목적과 연결할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5.4-image-2 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 토큰 $0.06 / 1K 이미지 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 과금 조건 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정OpenAI: GPT-5.4 Image 2 · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 토큰 US$0.016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 US$0.03 / 1K 토큰 출력 · 출력 이미지 US$0.06 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 US$0.02 검색당 입력 · 캐시 읽기 US$0.004 / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2GPT-5.4의 텍스트 추론과 GPT Image 2의 이미지 생성 및 편집을 결합한 워크플로입니다. 서면 지침과 시각적 참조 자료로 일러스트를 만들거나 편집하되, 텍스트와 이미지 구성 요소의 역할을 구분하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 GPT-5.4 텍스트 모델과 이미지 생성 및 편집을 위한 GPT Image 2를 결합한 워크플로를 뜻합니다. 구성 요소는 서로 다른 역할을 합니다. GPT-5.4는 지침을 해석하고 서면 지시를 작성하며, GPT Image 2는 이미지를 생성하거나 수정합니다. GPT-5.4는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하고, GPT Image 2는 텍스트와 이미지 입력으로 이미지를 생성합니다.
새로운 시각 자료를 만들 때는 목적, 피사체, 구도, 스타일, 결과에 중요한 세부 사항을 설명하세요. 예를 들어 기사 일러스트를 준비할 때는 이미지가 전달할 아이디어, 의도한 크롭, 함께 배치할 페이지 텍스트에 필요한 공간을 정의하세요. 텍스트 단계에서는 이 요구 사항을 명확한 지침으로 정리할 수 있습니다. 이미지 단계는 프롬프트와 참조 자료를 사용해 시각적 산출물을 만듭니다.
편집에서는 원본 이미지를 제공하고, 요청한 변경과 보존할 요소를 분리하세요. GPT Image 2는 이미지 입력을 자동으로 높은 충실도로 처리하여 세부 사항이 중요한 편집과 참조 워크플로를 지원합니다. 제작사는 인페인팅과 참조 기반 이미지 작업을 문서화합니다. 마스크로 편집 영역을 지정할 수 있지만, GPT Image 마스킹은 프롬프트 기반이므로 마스크 형상을 정확히 따르지 않을 수 있습니다. 문서화된 마스크 절차는 대상 이미지와 마스크의 형식 및 크기가 일치하고, 마스크에 알파 채널이 있으며, 파일 크기가 50 MB 미만일 것을 요구합니다.
GPT Image 2는 low, medium, high 및 자동 품질 선택을 지원합니다. 사용자 지정 크기는 양쪽 변이 16픽셀의 배수이고, 어느 변도 3,840픽셀을 넘지 않으며, 가로세로비가 3:1보다 극단적이지 않고, 총 크기가 655,360에서 8,294,400픽셀 사이여야 합니다. 문서화된 예시는 1,024 × 1,024, 1,536 × 1,024, 2,048 × 2,048, 3,840 × 2,160입니다. 모든 시각 자료가 정사각형이어야 한다고 가정하지 말고 목적지에 맞는 크기를 선택하세요. 제작사가 문서화한 Image API 출력 프로필에서는 PNG가 기본 형식이며 JPEG와 WebP도 사용할 수 있습니다. JPEG와 WebP는 0부터 100까지의 압축 설정을 지원합니다.
텍스트 구성 요소에는 자체 사양이 있습니다. GPT-5.4의 공개된 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰이며, 지식 기준일은 2025년 8월 31일입니다. 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh이고 기본값은 none입니다. 제작사는 GPT-5.4의 도구에 이미지 생성을 포함하며, Image API도 별도의 생성 및 편집 작업을 제공합니다. 이러한 문서화된 구성 요소의 역할 때문에 결합된 이름이 텍스트와 이미지에 하나의 공통 한도를 적용하는 새로운 독립 모델이 되는 것은 아닙니다.
이미지 가이드는 정확한 텍스트 배치, 반복되는 시각적 일관성, 정밀한 구도의 한계를 설명합니다. 글자가 중요하다면 짧고 명확하게 지정된 텍스트를 준비하고, 반복 등장하는 피사체에는 관련 참조 자료를 제공하며, 레이아웃 제약을 명시하세요. 생성하거나 편집한 이미지를 이 요구 사항과 비교해 검토하세요. 유용한 결과에는 서면 지침, 이미지, 다음 편집에 필요한 구체적인 변경 목록을 포함하여 시각 자료를 원래 편집 또는 제품 목적과 연결할 수 있습니다.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5.4-image-2 | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드aspect_ratio | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 auto, low, medium, high | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 auto, opaque | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 최댓값: 10 | 기본값— |
필드input_references | 유형array | 요건선택 사항 | 값과 한도 최소 항목 수: 0 최대 항목 수: 16 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 0 최댓값: 100 | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수material_types | 명세text, image |
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}
표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 예측 수량 | 요금 |
|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 예측 수량— | 요금 입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 |
| 설정예상 생성 비용 | 요금표— | 예측 수량1회 생성 예상치 | 요금 출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $0.24576 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\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\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}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.\n완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.
정산 대조를 위해 반환된 X-Client-Request-ID를 보관하세요. 실제로 반환된 task_id/asset_id 값이나 소유한 미디어 라이브러리만 조회하세요. 작업 ID로 태스크 URL을 만들거나 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형 |
필드data[].url | 유형 |
필드data[].b64_json | 유형 |
필드usage | 유형 |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2GPT-5.4의 텍스트 추론과 GPT Image 2의 이미지 생성 및 편집을 결합한 워크플로입니다. 서면 지침과 시각적 참조 자료로 일러스트를 만들거나 편집하되, 텍스트와 이미지 구성 요소의 역할을 구분하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 GPT-5.4 텍스트 모델과 이미지 생성 및 편집을 위한 GPT Image 2를 결합한 워크플로를 뜻합니다. 구성 요소는 서로 다른 역할을 합니다. GPT-5.4는 지침을 해석하고 서면 지시를 작성하며, GPT Image 2는 이미지를 생성하거나 수정합니다. GPT-5.4는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하고, GPT Image 2는 텍스트와 이미지 입력으로 이미지를 생성합니다.
새로운 시각 자료를 만들 때는 목적, 피사체, 구도, 스타일, 결과에 중요한 세부 사항을 설명하세요. 예를 들어 기사 일러스트를 준비할 때는 이미지가 전달할 아이디어, 의도한 크롭, 함께 배치할 페이지 텍스트에 필요한 공간을 정의하세요. 텍스트 단계에서는 이 요구 사항을 명확한 지침으로 정리할 수 있습니다. 이미지 단계는 프롬프트와 참조 자료를 사용해 시각적 산출물을 만듭니다.
편집에서는 원본 이미지를 제공하고, 요청한 변경과 보존할 요소를 분리하세요. GPT Image 2는 이미지 입력을 자동으로 높은 충실도로 처리하여 세부 사항이 중요한 편집과 참조 워크플로를 지원합니다. 제작사는 인페인팅과 참조 기반 이미지 작업을 문서화합니다. 마스크로 편집 영역을 지정할 수 있지만, GPT Image 마스킹은 프롬프트 기반이므로 마스크 형상을 정확히 따르지 않을 수 있습니다. 문서화된 마스크 절차는 대상 이미지와 마스크의 형식 및 크기가 일치하고, 마스크에 알파 채널이 있으며, 파일 크기가 50 MB 미만일 것을 요구합니다.
GPT Image 2는 low, medium, high 및 자동 품질 선택을 지원합니다. 사용자 지정 크기는 양쪽 변이 16픽셀의 배수이고, 어느 변도 3,840픽셀을 넘지 않으며, 가로세로비가 3:1보다 극단적이지 않고, 총 크기가 655,360에서 8,294,400픽셀 사이여야 합니다. 문서화된 예시는 1,024 × 1,024, 1,536 × 1,024, 2,048 × 2,048, 3,840 × 2,160입니다. 모든 시각 자료가 정사각형이어야 한다고 가정하지 말고 목적지에 맞는 크기를 선택하세요. 제작사가 문서화한 Image API 출력 프로필에서는 PNG가 기본 형식이며 JPEG와 WebP도 사용할 수 있습니다. JPEG와 WebP는 0부터 100까지의 압축 설정을 지원합니다.
텍스트 구성 요소에는 자체 사양이 있습니다. GPT-5.4의 공개된 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰이며, 지식 기준일은 2025년 8월 31일입니다. 추론 강도 선택지는 none, low, medium, high, xhigh이고 기본값은 none입니다. 제작사는 GPT-5.4의 도구에 이미지 생성을 포함하며, Image API도 별도의 생성 및 편집 작업을 제공합니다. 이러한 문서화된 구성 요소의 역할 때문에 결합된 이름이 텍스트와 이미지에 하나의 공통 한도를 적용하는 새로운 독립 모델이 되는 것은 아닙니다.
이미지 가이드는 정확한 텍스트 배치, 반복되는 시각적 일관성, 정밀한 구도의 한계를 설명합니다. 글자가 중요하다면 짧고 명확하게 지정된 텍스트를 준비하고, 반복 등장하는 피사체에는 관련 참조 자료를 제공하며, 레이아웃 제약을 명시하세요. 생성하거나 편집한 이미지를 이 요구 사항과 비교해 검토하세요. 유용한 결과에는 서면 지침, 이미지, 다음 편집에 필요한 구체적인 변경 목록을 포함하여 시각 자료를 원래 편집 또는 제품 목적과 연결할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5.4-image-2 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 토큰 $0.06 / 1K 이미지 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.016 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
영어 기술 예제
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.