모델

OpenAI: GPT-5 Image Mini

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OpenAI: GPT-5 Image Mini

GPT-5 Image Mini는 OpenAI의 GPT-5 Mini 언어 기능과 GPT Image 1 Mini를 결합해 시각 자료를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 답변과 시각 자료가 모두 필요한 작업 흐름을 지원합니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

GPT-5 Image Mini는 OpenAI의 GPT-5 Mini와 GPT Image 1 Mini를 기반으로 구성한 언어·이미지 결합 프로필입니다. 언어 구성 요소는 글로 된 작업과 원본 자료를 해석하고, 이미지 구성 요소는 시각 콘텐츠를 만들거나 수정합니다. 공개된 프로필은 지시 이행, 이미지 내 텍스트 표현, 세밀한 이미지 편집을 강조합니다. 텍스트 해석, 설명, 보조 문구도 필요한 구체적인 시각 작업 요청에 유용합니다.

글로 된 작업과 시각적 결과 연결하기

의도한 시각 자료, 피사체, 구도, 필요한 텍스트를 담은 작업 지시서를 준비하세요. 제품 콘셉트, 짧은 설명에 곁들이는 삽화, 페이지용 시각 초안처럼 이미지의 용도를 설명합니다. 글과 이미지 산출물을 명시적으로 요청해 콘셉트 설명과 이미지 자체를 쉽게 구분할 수 있게 하세요.

예를 들어 재사용 가능한 물병의 설명을 제공하고 짧은 캡션이 있는 간단한 제품 장면 콘셉트를 요청할 수 있습니다. 눈에 보이는 물병 형태, 배경, 빛의 방향, 이미지에 들어갈 정확한 문구를 지정하세요. 캡션에 사용하는 사실과 장면의 장식적 세부 사항은 분리합니다. 반환된 이미지와 글을 작업 지시서의 이 두 부분에 맞춰 검토하세요.

문서화된 결합 프로필은 텍스트, 이미지, PDF 등의 파일을 입력받습니다. 문서는 이미지를 만들기 전에 해석해야 할 요구 사항이나 사실을 제공할 수 있습니다. 이미지는 외형, 배치, 편집 원본을 제공할 수 있습니다. 모든 첨부 파일이 결과의 모든 부분에 영향을 준다고 가정하지 말고 각 원본의 역할을 명시하세요. 여러 입력을 제공할 때는 원본 이름과 순서를 명확하게 유지합니다.

참고 자료로 생성하고 수정하기

새 이미지에는 무엇이 보여야 하는지, 각 부분이 어떤 관계인지 지정하세요. 참고 자료에 기반한 편집에는 변경 사항과 보존할 세부 사항을 명시합니다. 제품 장면에서는 알아볼 수 있는 제품 형태와 보이는 레이블을 유지하면서 새로운 배경을 요청할 수 있습니다. 도표에서는 남겨야 할 텍스트와 요소를 지정하면서 관계를 바로잡도록 요청할 수 있습니다.

이 프로필 자체의 공개 카드에서는 편집에 최대 16개의 참고 이미지를 사용할 수 있습니다. 작업에 도움이 되는 참고 자료를 고르고 제품, 캐릭터, 배경, 시각적 표현 방식 등 그 목적을 설명하세요. 여러 참고 자료에 서로 맞지 않는 조명이나 구도가 포함될 수 있으므로 의도한 결과를 명확하게 지정합니다. 실제로 반환된 이미지에서 피사체의 세부 사항, 글자, 요청한 변경의 범위를 확인하세요.

이미지 내 텍스트 표현은 문서화된 기능이지만, 시각 초안은 여전히 단어별 검토가 필요합니다. 정확한 문구, 문장 부호, 배치를 제공하고, 의도한 표시 크기에서 중요한 레이블과 숫자를 작업 지시서와 비교하세요. 반복되는 시리즈에는 각 결과와 함께 참고 자료와 시각 요구 사항을 보관하고 완성된 이미지를 함께 비교합니다.

작업 컨텍스트와 제어

결합 프로필은 400,000토큰의 컨텍스트 창과 최대 128,000개의 완성 토큰을 명시합니다. 이는 작업 컨텍스트와 응답 완성에 대한 한도이며, 이미지의 픽셀 크기나 반환되는 이미지 산출물 수와는 별개입니다. 필요한 해석을 중심으로 긴 원본 자료를 정리하고 답변에 필요한 여유를 남겨두세요. 관련 참고 자료가 있는 간결한 작업 지시서가 역할을 설명하지 않은 무관한 문서보다 유용합니다.

공개된 텍스트 출력 규격은 JSON 스키마에 따른 구조화된 결과를 지원합니다. 애플리케이션이 글로 된 결과를 처리해야 한다면 필드와 자료형을 정의하고, 제공된 근거에 비추어 값을 검증하세요. 결합 프로필은 애플리케이션 함수 호출을 제공하지 않습니다. 언어 구성 요소와 이미지 생성을 함께 사용하는 것은 이 이름의 프로필이 가진 기능이며, 독립적인 GPT-5 Mini 인터페이스의 모든 기능이 이 작업 흐름에 포함된다는 의미는 아닙니다.

이미지 설정은 실제로 사용하는 정확한 프로필과 인터페이스를 따라야 합니다. 수정본을 비교할 때 선택한 설정을 프롬프트와 함께 보관하세요. GPT Image 1 Mini 구성 요소를 직접 사용하는 경우와 결합 채팅 프로필은 요청 구성이 다릅니다. 따라서 구성 요소에 고유한 크기, 마스크, 출력 제어를 이 결합 프로필의 설정으로 취급하려면 명시적인 대응 관계가 필요합니다.

텍스트와 이미지 산출물 보관하기

문서화된 채팅 요청 스키마에서는 출력 모달리티로 text와 image를 선택할 수 있습니다. 반환된 텍스트와 응답 완성에 동반된 실제 이미지 산출물을 모두 처리하세요. 결과에 명시된 형식으로 이미지를 저장하고, 글로 된 답변을 프롬프트, 원본 참고 자료, 설정과 함께 보관합니다. 설명 텍스트만 있는 응답 완성은 완성된 시각 산출물과 다르므로, 배치에 사용하기 전에 결과에 실제로 무엇이 포함되어 있는지 확인하세요.

GPT-5 Image Mini는 GPT-5와 GPT Image 1을 결합한 전체 GPT-5 Image 프로필과 구분됩니다. 작업 지시서와 검토 기준이 명확하며 범위가 한정된 언어·시각 작업에 Mini 프로필을 사용하세요. 구도, 물체의 동일성, 이미지 내 텍스트, 보조 글을 확인한 뒤 필요한 수정을 구체적으로 요청합니다. 성공한 요소와 관련 참고 자료를 다음 작업 지시서에도 유지해 수정에 구체적인 목표를 부여하세요.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Create a labelled refill-bottle scene

Create a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.

예상 결과

One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.

결과 확인

Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

시작하기

GPT-5 Image Mini는 OpenAI의 GPT-5 Mini 언어 기능과 GPT Image 1 Mini를 결합해 시각 자료를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 답변과 시각 자료가 모두 필요한 작업 흐름을 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-5-image-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 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[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
출력 · 이미지 출력 토큰 $0.016 / 1K 이미지 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

OpenAI: GPT-5 Image Mini

설정별 가격

설정과금 조건요금
설정OpenAI: GPT-5 Image Mini · 기본 설정과금 조건기본 설정요금
입력 · 입력 토큰 US$0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 US$0.004 / 1K 토큰
출력 · 출력 이미지 US$0.016 / 1K 토큰
출력 · 웹 검색 US$0.02 검색당
입력 · 캐시 읽기 US$0.0005 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image-mini

Ailoot Ultra · 이미지 POST /v1/images/generations openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

시작하기

GPT-5 Image Mini는 OpenAI의 GPT-5 Mini 언어 기능과 GPT Image 1 Mini를 결합해 시각 자료를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 답변과 시각 자료가 모두 필요한 작업 흐름을 지원합니다.

허용 입력
텍스트 · 이미지
결과
이미지

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · 이미지 POST /v1/images/generations
입력
text, image
출력
image
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-5-image-mini
기본값—
필드prompt유형string요건필수값과 한도
최소 길이: 1
기본값—
필드aspect_ratio유형string요건선택 사항값과 한도
1:1, 3:2, 2:3, auto
기본값—
필드quality유형string요건선택 사항값과 한도
auto, low, medium, high
기본값—
필드background유형string요건선택 사항값과 한도
auto, transparent, opaque
기본값—
필드n유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
최댓값: 10
기본값—
필드input_references유형array요건선택 사항값과 한도
최소 항목 수: 0
최대 항목 수: 16
기본값—
필드output_compression유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 0
최댓값: 100
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도기본값—
메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, prompt
매개변수material_types명세text, 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}

요금

최종 요금 계산 방식

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.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

비교용 예상 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표예측 수량요금
설정기본 토큰 요금요금표기본 요금예측 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 비용요금표—예측 수량1회 생성 예상치요금
출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $0.065536 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · 이미지

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        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"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · 이미지

반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
기타 콘텐츠 조회
내 소유의 기존 자산 조회
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
완료된 결과 모두 보관

완료된 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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

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.

응답 필드
필드유형
필드created유형
필드data[].url유형
필드data[].b64_json유형
필드usage유형

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image-mini

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

시작하기

GPT-5 Image Mini는 OpenAI의 GPT-5 Mini 언어 기능과 GPT Image 1 Mini를 결합해 시각 자료를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 답변과 시각 자료가 모두 필요한 작업 흐름을 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-5-image-mini
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
출력 · 이미지 출력 토큰 $0.016 / 1K 이미지 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "openai/gpt-5-image-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image-mini

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image Mini
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: text → text

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: text, image → image

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: model, prompt, aspect_ratio, quality, background, n, input_references, output_compression, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: n.minimum: 1; n.maximum: 10; output_compression.minimum: 0; output_compression.maximum: 100

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

구독 선택 · 모델 가격 보기

판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약