GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지 생성 및 편집을 위한 OpenAI의 정밀도 중심 모델입니다. 텍스트와 이미지 입력을 받아 이미지 출력을 생성합니다. 기존 자료를 세심하게 수정하거나 시각적 참조를 활용하거나 여러 단계로 구도를 다듬어야 하는 창작 작업에 사용하세요. 지시서는 새 장면을 만들거나 기존 이미지를 변환하거나 선택 영역 편집을 안내할 수 있습니다. Sunburst와 Flare는 별도 에디션이며 Sunburst는 편집 정밀도를, Flare는 빠른 일상적 생성을 강조합니다.
새 이미지에는 대상, 배경 환경, 구도, 조명, 스타일을 설명하고 원하는 형태와 용도를 명시하세요. 제품 콘셉트라면 석재 표면 위의 유리 램프, 부드러운 측면 조명, 명확히 보이는 윤곽, 제목을 위한 여백을 요청할 수 있습니다. 편집에는 배경 교체, 조명 조정, 소재 변경 등 바꿀 것과 선택한 구도에서 알아볼 수 있게 유지할 요소를 명시하세요. 제작사의 직접 생성 및 편집 작업은 최대 32,000자의 프롬프트와 결과 1~10개를 허용합니다.
참조 편집은 입력 이미지 최대 열여섯 개를 사용할 수 있습니다. 유지할 대상, 사용할 환경, 적용할 스타일을 지시가 구분하도록 각 이미지의 역할을 정하세요. 모델은 변경할 영역을 표시하는 마스크도 사용할 수 있습니다. 원본과 마스크는 형식과 치수가 같아야 하고 마스크에는 알파 채널이 있어야 하며, 가이드의 크기 요구는 50 MB 미만입니다. 원본 이미지가 여러 개면 마스크는 첫 이미지에 적용됩니다. 마스크는 요청한 변경을 안내하지만 엄격한 경계를 보장하지 않으므로 지시서에 보존 요구를 포함하고 결과의 주변 영역을 확인하세요.
품질 설정은 low, medium, high, xhigh, max, auto이며 기본값은 auto입니다. low는 빠른 시각적 초안에 활용할 수 있고 미세 디테일이 중요하면 더 높은 설정을 비교할 수 있습니다. 품질은 출력 치수 및 파일 압축과 별개입니다. 표준 크기에는 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536픽셀이 포함되며 자동 또는 사용자 지정 치수도 가능합니다. 필요한 디테일 수준을 정하기 전에 최종 레이아웃에 맞춰 형태를 선택하세요.
사용자 지정 치수는 16픽셀의 배수여야 하고 어느 변도 3840픽셀을 초과할 수 없으며, 종횡비는 1:3~3:1, 전체 면적은 655,360~8,294,400픽셀이어야 합니다. 이 조건들은 함께 적용됩니다. 3840 × 2160 가로형은 면적 상한에 맞지만 긴 변 하나만으로 임의의 치수 쌍이 유효해지는 것은 아닙니다. 2560 × 1440을 초과하는 해상도는 실험적으로 설명됩니다. 더 많은 픽셀로 구도를 해결하려 하지 말고 중요한 물체, 텍스트, 활용할 여백을 원하는 잘림 안에 유지하세요.
기본 출력 형식은 PNG이며 JPEG와 WebP도 지원합니다. JPEG와 WebP에는 0~100의 압축 값을 선택할 수 있습니다. 투명, 불투명, 자동 배경은 서로 다른 레이아웃 요구를 위한 것입니다. 투명도가 필요하면 알파 채널을 유지하도록 PNG 또는 WebP를 선택하세요. 투명 자료는 다른 구도에 배치할 수 있고 불투명 이미지는 자체 배경을 제공합니다. 실제 완성 파일을 지시서와 선택한 출력 설정과 함께 보관하세요.
OpenAI는 직접 생성 및 편집과 함께 이전 결과를 유지하고 후속 지시를 적용할 수 있는 대화형 이미지 생성 도구를 문서화합니다. 이 대화형 작업에서 action은 자동, 강제 생성, 또는 맥락에 이미지가 있을 때 강제 편집이 될 수 있습니다. 다른 변형으로 조용히 바꾸지 말고 선택한 이미지를 다음 변경의 시작점으로 사용하세요. 문서의 스트리밍 작업은 최종 결과 전에 부분 이미지 최대 세 개를 전달할 수 있습니다. 부분 미리보기는 진행 상황을 보여주지만 완성 자료는 아닙니다. 제작사 인터페이스는 배치 처리도 지원합니다.
실제 표시 크기에서 편집한 대상, 글자, 물체 배치, 마스크 변경의 경계를 확인하세요. GPT Image는 정확한 텍스트 위치, 구조화된 레이아웃, 반복되는 대상과 브랜드 요소의 일관성에서 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. 집중적인 다음 지시는 눈에 보이는 문제와 보존할 요소를 식별해야 합니다. Sunburst는 구체적인 시각 지시서에 따라 최종 결과를 평가할 수 있는 정밀한 참조 기반 창작 작업에 유용하며, 그 결과물에 맞춰 높은 품질, 치수, 투명도를 선택할 수 있습니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 이미지 생성 및 편집을 위한 OpenAI의 정밀도 중심 모델입니다. 텍스트와 이미지 입력을 받아 이미지 출력을 생성합니다. 기존 자료를 세심하게 수정하거나 시각적 참조를 활용하거나 여러 단계로 구도를 다듬어야 하는 창작 작업에 사용하세요. 지시서는 새 장면을 만들거나 기존 이미지를 변환하거나 선택 영역 편집을 안내할 수 있습니다. Sunburst와 Flare는 별도 에디션이며 Sunburst는 편집 정밀도를, Flare는 빠른 일상적 생성을 강조합니다.
새 이미지에는 대상, 배경 환경, 구도, 조명, 스타일을 설명하고 원하는 형태와 용도를 명시하세요. 제품 콘셉트라면 석재 표면 위의 유리 램프, 부드러운 측면 조명, 명확히 보이는 윤곽, 제목을 위한 여백을 요청할 수 있습니다. 편집에는 배경 교체, 조명 조정, 소재 변경 등 바꿀 것과 선택한 구도에서 알아볼 수 있게 유지할 요소를 명시하세요. 제작사의 직접 생성 및 편집 작업은 최대 32,000자의 프롬프트와 결과 1~10개를 허용합니다.
참조 편집은 입력 이미지 최대 열여섯 개를 사용할 수 있습니다. 유지할 대상, 사용할 환경, 적용할 스타일을 지시가 구분하도록 각 이미지의 역할을 정하세요. 모델은 변경할 영역을 표시하는 마스크도 사용할 수 있습니다. 원본과 마스크는 형식과 치수가 같아야 하고 마스크에는 알파 채널이 있어야 하며, 가이드의 크기 요구는 50 MB 미만입니다. 원본 이미지가 여러 개면 마스크는 첫 이미지에 적용됩니다. 마스크는 요청한 변경을 안내하지만 엄격한 경계를 보장하지 않으므로 지시서에 보존 요구를 포함하고 결과의 주변 영역을 확인하세요.
품질 설정은 low, medium, high, xhigh, max, auto이며 기본값은 auto입니다. low는 빠른 시각적 초안에 활용할 수 있고 미세 디테일이 중요하면 더 높은 설정을 비교할 수 있습니다. 품질은 출력 치수 및 파일 압축과 별개입니다. 표준 크기에는 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536픽셀이 포함되며 자동 또는 사용자 지정 치수도 가능합니다. 필요한 디테일 수준을 정하기 전에 최종 레이아웃에 맞춰 형태를 선택하세요.
사용자 지정 치수는 16픽셀의 배수여야 하고 어느 변도 3840픽셀을 초과할 수 없으며, 종횡비는 1:3~3:1, 전체 면적은 655,360~8,294,400픽셀이어야 합니다. 이 조건들은 함께 적용됩니다. 3840 × 2160 가로형은 면적 상한에 맞지만 긴 변 하나만으로 임의의 치수 쌍이 유효해지는 것은 아닙니다. 2560 × 1440을 초과하는 해상도는 실험적으로 설명됩니다. 더 많은 픽셀로 구도를 해결하려 하지 말고 중요한 물체, 텍스트, 활용할 여백을 원하는 잘림 안에 유지하세요.
기본 출력 형식은 PNG이며 JPEG와 WebP도 지원합니다. JPEG와 WebP에는 0~100의 압축 값을 선택할 수 있습니다. 투명, 불투명, 자동 배경은 서로 다른 레이아웃 요구를 위한 것입니다. 투명도가 필요하면 알파 채널을 유지하도록 PNG 또는 WebP를 선택하세요. 투명 자료는 다른 구도에 배치할 수 있고 불투명 이미지는 자체 배경을 제공합니다. 실제 완성 파일을 지시서와 선택한 출력 설정과 함께 보관하세요.
OpenAI는 직접 생성 및 편집과 함께 이전 결과를 유지하고 후속 지시를 적용할 수 있는 대화형 이미지 생성 도구를 문서화합니다. 이 대화형 작업에서 action은 자동, 강제 생성, 또는 맥락에 이미지가 있을 때 강제 편집이 될 수 있습니다. 다른 변형으로 조용히 바꾸지 말고 선택한 이미지를 다음 변경의 시작점으로 사용하세요. 문서의 스트리밍 작업은 최종 결과 전에 부분 이미지 최대 세 개를 전달할 수 있습니다. 부분 미리보기는 진행 상황을 보여주지만 완성 자료는 아닙니다. 제작사 인터페이스는 배치 처리도 지원합니다.
실제 표시 크기에서 편집한 대상, 글자, 물체 배치, 마스크 변경의 경계를 확인하세요. GPT Image는 정확한 텍스트 위치, 구조화된 레이아웃, 반복되는 대상과 브랜드 요소의 일관성에서 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. 집중적인 다음 지시는 눈에 보이는 문제와 보존할 요소를 식별해야 합니다. Sunburst는 구체적인 시각 지시서에 따라 최종 결과를 평가할 수 있는 정밀한 참조 기반 창작 작업에 유용하며, 그 결과물에 맞춰 높은 품질, 치수, 투명도를 선택할 수 있습니다.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 openai/gpt-image-2.5-sunburst | 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, xhigh, max | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 auto, transparent, opaque | 기본값— |
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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-image-2.5-sunburst', '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 |
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필드usage | 유형 |
Ailoot Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst
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