모델

OpenAI: GPT-5 Image

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image

GPT-5 Image는 OpenAI의 GPT-5 언어·추론 기능과 GPT Image 1을 결합해 이미지를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 작업 지시서와 시각적 결과를 연결합니다.

모델 소개

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

GPT-5 Image는 OpenAI의 GPT-5 언어 모델과 GPT Image 1을 함께 사용하는 결합 프로필입니다. 언어 구성 요소는 요구 사항과 원본 자료를 해석하고, 이미지 구성 요소는 시각적 결과를 만듭니다. 공개된 설명은 추론, 지시 이행, 이미지 내 텍스트 표현, 세밀한 이미지 편집을 강조합니다. 시각 자료와 글로 된 해석이 같은 작업 지시서를 따라야 하는 작업에 적합합니다.

작업 지시서를 해석하고 시각 자료 만들기

이미지의 목적, 의도한 대상 독자, 반드시 보여야 할 내용을 모델에 제공하세요. 정확히 표현해야 할 사실과 구도나 시각적 표현 방식의 선택을 분리합니다. 도표 작업 지시서는 개체와 관계를 밝힌 뒤 레이블, 배치, 스타일을 지정할 수 있습니다. 포스터 작업 지시서는 행사 정보, 정보의 우선순위, 장면과 함께 이미지에 들어갈 정확한 문구를 정의할 수 있습니다.

예를 들어 지역 과학 행사의 포스터 콘셉트를 준비하세요. 행사의 사실을 제공하고 배치에 관한 짧은 설명과, 보조 시각 요소를 곁들인 명확한 제목을 사용하는 이미지를 요청합니다. 이미지에 들어가야 할 문구와 함께 제공되는 설명에만 쓸 문구를 구분하세요. 글로 된 설명과 생성된 포스터를 함께 검토해 합리적인 배치 계획이 실제로 보이는 결과와 맞는지 확인합니다.

텍스트, 이미지, PDF 등의 파일은 결합 프로필에 문서화된 입력입니다. 문서는 시각 자료의 요구 사항이나 요약할 정보를 제공할 수 있습니다. 참고 이미지는 피사체, 제품, 장소, 배치를 정할 수 있습니다. 특히 참고 자료에 보존할 내용과 변경할 내용이 함께 있다면, 목표를 설명하기 전에 각 원본에 이름을 붙이고 역할을 설명하세요.

참고 자료 기반 편집과 텍스트 표현

수정에는 원본 이미지를 지정하고 요청한 변경을 정확하게 설명하세요. 제품 장면 편집에서는 제품의 형태와 보이는 레이블을 유지하면서 배경을 바꿀 수 있습니다. 시각적 설명에서는 주변의 관계를 유지하면서 요소 하나를 교체할 수 있습니다. 작업 지시서에 보존 요구 사항을 명시하고 실제 이미지에서 중요한 세부 사항을 확인합니다.

이 결합 프로필의 정확한 카드에서는 편집에 최대 16개의 참고 이미지를 사용할 수 있습니다. 작업에 관련된 참고 자료를 사용하고 각각 어떤 특징을 제공하는지 설명하세요. 여러 이미지가 다른 조명, 시점, 표현 방식을 보여 준다면 모든 원본이 결과를 지배하도록 요청하는 대신 의도한 구도를 지정합니다. 완성된 이미지와 함께 원본을 보관해 이후 수정에서도 같은 자료를 참조할 수 있게 하세요.

공개된 프로필에는 이미지 내 텍스트 표현도 기능으로 포함되어 있습니다. 중요한 텍스트에는 정확한 문구, 문장 부호, 배치를 제공하고, 물체나 다른 레이블과의 관계를 지정하세요. 의도한 표시 크기에서 반환된 이미지의 모든 필수 단어와 숫자를 확인합니다. 도표에서는 선, 위치, 묶음이 글로 된 원본에 설명된 관계를 나타내는지도 확인하세요.

컨텍스트와 응답 형식

결합 프로필은 400,000토큰의 컨텍스트 창과 최대 128,000개의 완성 토큰을 명시합니다. 이 한도는 입력과 생성된 응답 완성을 설명하며, 특정 픽셀 크기나 이미지 수를 의미하지 않습니다. 컨텍스트에는 관련 요구 사항, 참고 자료, 대화 상태를 담고 요청한 출력에 필요한 여유를 남겨두세요. 긴 원본 자료에는 레이블을 붙여 각 지시를 올바른 구절에 연결할 수 있게 합니다.

문서화된 텍스트 출력 규격은 JSON 스키마를 통한 구조화된 결과를 지원합니다. 글로 된 응답은 콘셉트를 설명하거나 요구 사항을 요약하거나 요청한 변경을 식별하는 데 필요한 필드를 정의할 수 있습니다. 애플리케이션이 사용하기 전에 해당 필드와 값을 원본에 비추어 검증하세요. 결합 프로필은 이 이름의 언어·이미지 구성을 통해 내부적으로 시각 자료를 생성하지만, 애플리케이션 함수 호출은 제공하지 않습니다.

채팅 요청 스키마에서는 출력 모달리티로 text와 image를 선택할 수 있습니다. 작업 지시서에 실제로 필요한 글과 시각 산출물을 명시하고 완성된 응답에 둘 다 있는지 확인하세요. 이미지 설정은 정확한 모델과 인터페이스에 고유합니다. 승인한 설정을 요청과 함께 보관하고 해당 결합 프로필에 문서화된 제어만 사용하세요. 이미지 구성 요소의 직접 인터페이스는 필드와 기능의 구성이 다를 수 있습니다.

이름이 지정된 조합을 의도적으로 사용하기

이 프로필에 명시된 이미지 구성 요소는 GPT Image 1입니다. 직접 이미지 생성 프로필은 이미지 중심 작업을 처리하고, GPT-5 Image는 그 기능을 GPT-5 언어 처리와 결합합니다. GPT-5 Image Mini는 GPT-5 Mini와 GPT Image 1 Mini를 결합한 별도의 구성입니다. 이름이 비슷한 조합을 같은 모델로 취급하지 말고, 선택한 프로필의 식별 정보를 원본 자료 및 출력 설정과 함께 보관하세요.

여러 수정이 포함된 대화에서는 관련된 글로 된 요구 사항과 원본 참고 자료를 이어서 전달합니다. 가장 최근 작업 지시서에 레이블 이동, 물체 변경, 구도 단순화처럼 구체적인 수정을 명시하세요. 반환된 시각 자료에서 유용한 변경이 이미 보인다면 모든 것을 더 좋게 만들라는 막연한 요청을 피합니다.

완성된 결과 보관하고 검토하기

글로 된 응답과 응답 완성에 포함된 실제 이미지 산출물을 모두 보관하세요. 보고된 형식으로 이미지를 저장하고 프롬프트, 원본 참고 자료, 선택한 설정을 함께 남깁니다. 이미지 자체의 구도, 피사체 세부 사항, 텍스트를 확인하고, 함께 제공된 글을 그 글이 설명하는 근거와 비교하세요. 유용한 완성 결과는 글로 된 요구 사항과, 열어 검토하고 의도한 문서·페이지·창작 작업 흐름에 배치할 수 있는 시각 자료를 연결합니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Simplify a community-event poster

Edit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.

예상 결과

A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.

결과 확인

Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

시작하기

GPT-5 Image는 OpenAI의 GPT-5 언어·추론 기능과 GPT Image 1을 결합해 이미지를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 작업 지시서와 시각적 결과를 연결합니다.

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
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 $0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
출력 · 이미지 출력 토큰 $0.08 / 1K 이미지 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0025 / 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

설정별 가격

설정과금 조건요금
설정OpenAI: GPT-5 Image · 기본 설정과금 조건기본 설정요금
입력 · 입력 토큰 US$0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 US$0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 이미지 US$0.08 / 1K 토큰
출력 · 웹 검색 US$0.02 검색당
입력 · 캐시 읽기 US$0.0025 / 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", "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',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',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

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

시작하기

GPT-5 Image는 OpenAI의 GPT-5 언어·추론 기능과 GPT Image 1을 결합해 이미지를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 작업 지시서와 시각적 결과를 연결합니다.

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
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 $0.32768 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', '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

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

시작하기

GPT-5 Image는 OpenAI의 GPT-5 언어·추론 기능과 GPT Image 1을 결합해 이미지를 생성하고 참고 자료에 기반한 편집을 수행합니다. 텍스트, 이미지, 문서를 입력받아 텍스트와 이미지를 반환하며, 글로 된 작업 지시서와 시각적 결과를 연결합니다.

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
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 $0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0025 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
출력 · 이미지 출력 토큰 $0.08 / 1K 이미지 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0025 / 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",
  "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', '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', '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

메서드 경로 별칭

/v1/images

관련 호출용 ID

openai/gpt-5-image

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

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

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

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

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

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

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

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

어떤 제한이 적용되나요?

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

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image: 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