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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### 글로 된 작업과 시각적 결과 연결하기\n\n의도한 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.\n\n예를 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.\n\n문서화된 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.\n\n### 참고 자료로 생성하고 수정하기\n\n새 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.\n\n이 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.\n\n이미지 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.\n\n### 작업 컨텍스트와 제어\n\n결합 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.\n\n공개된 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.\n\n이미지 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.\n\n### 텍스트와 이미지 산출물 보관하기\n\n문서화된 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.\n\nGPT-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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5-image-mini | 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— |
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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— |
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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— |
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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— |
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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 |
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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 $0.005 / 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 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 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 |
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 Image Mini · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 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$0.0005 / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-image-mini", "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-image-mini',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-image-mini',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-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5-image-mini | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드aspect_ratio | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 1:1, 3:2, 2:3, auto | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 auto, low, medium, high | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 auto, transparent, 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 $0.065536 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-image-mini', '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-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-5-image-mini | 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 $0.005 / 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 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "openai/gpt-5-image-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-image-mini', '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-image-mini', '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-image-mini
/v1/images
영어 기술 예제
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.