GPT-5.4 Image 2 menerangkan aliran kerja yang menggabungkan model teks GPT-5.4 daripada OpenAI dengan GPT Image 2 untuk penjanaan dan penyuntingan imej. Komponen mempunyai peranan berbeza: GPT-5.4 boleh mentafsir taklimat dan membangunkan arahan bertulis, manakala GPT Image 2 mencipta atau mengubah imej. GPT-5.4 menerima teks dan imej serta menghasilkan teks; GPT Image 2 menerima input teks dan imej serta menghasilkan imej.
Untuk visual baharu, terangkan tujuan, subjek, komposisi, gaya dan butiran yang penting bagi hasil. Contoh tugas ialah menyediakan ilustrasi artikel: tentukan idea yang perlu disampaikan oleh imej, pemotongan yang dimaksudkan dan ruang yang diperlukan untuk teks halaman yang mengiringinya. Peringkat bertulis boleh menyusun keperluan ini menjadi taklimat yang jelas. Peringkat imej menggunakan prompt dan sebarang rujukan untuk mencipta hasil visual.
Untuk suntingan, bekalkan imej sumber dan bezakan perubahan yang diminta daripada unsur yang perlu dikekalkan. GPT Image 2 memproses input imej secara automatik dengan ketepatan perincian tinggi, menyokong penyuntingan yang peka terhadap butiran dan aliran kerja rujukan. Pengeluar mendokumenkan pengisian kawasan imej dan kerja imej berasaskan rujukan. Topeng boleh memandu kawasan yang hendak disunting, tetapi penggunaan topeng pada GPT Image berasaskan prompt dan mungkin tidak mengikut bentuk topeng dengan tepat. Aliran topeng yang didokumenkan memerlukan imej sasaran dan topeng sepadan dari segi format serta dimensi, topeng mempunyai saluran alfa dan fail berukuran di bawah 50 MB.
GPT Image 2 menyokong pilihan kualiti low, medium, high dan automatik. Saiz tersuainya memerlukan kedua-dua sisi menjadi gandaan 16 piksel, tiada sisi melebihi 3840 piksel, nisbah bidang tidak lebih ekstrem daripada 3:1 dan saiz keseluruhan antara 655360 dengan 8294400 piksel. Contoh yang didokumenkan merangkumi 1024 × 1024, 1536 × 1024, 2048 × 2048 dan 3840 × 2160. Pilih dimensi mengikut destinasi penggunaan dan bukannya menganggap setiap visual perlu berbentuk segi empat sama. Dalam profil output Image API yang didokumenkan pengeluar, PNG ialah format lalai, dengan JPEG dan WebP turut tersedia. JPEG dan WebP menyokong tetapan pemampatan dari 0 hingga 100.
Komponen teks mempunyai spesifikasinya sendiri. Tetingkap konteks GPT-5.4 yang diterbitkan ialah 1050000 token, output maksimumnya 128000 token dan tarikh akhir pengetahuannya ialah 31 Ogos 2025. Pilihan usaha penaakulannya ialah none, low, medium, high dan xhigh, dengan none sebagai lalai. Pengeluar menyenaraikan penjanaan imej antara alat GPT-5.4, manakala Image API turut menyediakan operasi penjanaan dan penyuntingan yang berasingan. Peranan komponen yang didokumenkan ini tidak menjadikan nama gabungan itu model kendiri baharu dengan satu had yang dikongsi oleh teks dan imej.
Panduan imej menerangkan batasan penempatan teks yang tepat, konsistensi visual yang berulang dan komposisi yang tepat. Sediakan teks pendek dengan spesifikasi yang jelas apabila tulisan penting, bekalkan rujukan berkaitan untuk subjek berulang dan kenal pasti kekangan susun atur secara eksplisit. Semak imej yang dijana atau disunting terhadap keperluan itu. Hasil yang berguna boleh merangkumi taklimat bertulis, imej dan senarai perubahan tertumpu untuk suntingan seterusnya, yang mengaitkan visual dengan tujuan editorial atau produk asal.
", "aboutText": "GPT-5.4 Image 2 menerangkan aliran kerja yang menggabungkan model teks GPT-5.4 daripada OpenAI dengan GPT Image 2 untuk penjanaan dan penyuntingan imej. Komponen mempunyai peranan berbeza: GPT-5.4 boleh mentafsir taklimat dan membangunkan arahan bertulis, manakala GPT Image 2 mencipta atau mengubah imej. GPT-5.4 menerima teks dan imej serta menghasilkan teks; GPT Image 2 menerima input teks dan imej serta menghasilkan imej.\n\nUntuk visual baharu, terangkan tujuan, subjek, komposisi, gaya dan butiran yang penting bagi hasil. Contoh tugas ialah menyediakan ilustrasi artikel: tentukan idea yang perlu disampaikan oleh imej, pemotongan yang dimaksudkan dan ruang yang diperlukan untuk teks halaman yang mengiringinya. Peringkat bertulis boleh menyusun keperluan ini menjadi taklimat yang jelas. Peringkat imej menggunakan prompt dan sebarang rujukan untuk mencipta hasil visual.\n\nUntuk suntingan, bekalkan imej sumber dan bezakan perubahan yang diminta daripada unsur yang perlu dikekalkan. GPT Image 2 memproses input imej secara automatik dengan ketepatan perincian tinggi, menyokong penyuntingan yang peka terhadap butiran dan aliran kerja rujukan. Pengeluar mendokumenkan pengisian kawasan imej dan kerja imej berasaskan rujukan. Topeng boleh memandu kawasan yang hendak disunting, tetapi penggunaan topeng pada GPT Image berasaskan prompt dan mungkin tidak mengikut bentuk topeng dengan tepat. Aliran topeng yang didokumenkan memerlukan imej sasaran dan topeng sepadan dari segi format serta dimensi, topeng mempunyai saluran alfa dan fail berukuran di bawah 50 MB.\n\nGPT Image 2 menyokong pilihan kualiti low, medium, high dan automatik. Saiz tersuainya memerlukan kedua-dua sisi menjadi gandaan 16 piksel, tiada sisi melebihi 3840 piksel, nisbah bidang tidak lebih ekstrem daripada 3:1 dan saiz keseluruhan antara 655360 dengan 8294400 piksel. Contoh yang didokumenkan merangkumi 1024 × 1024, 1536 × 1024, 2048 × 2048 dan 3840 × 2160. Pilih dimensi mengikut destinasi penggunaan dan bukannya menganggap setiap visual perlu berbentuk segi empat sama. Dalam profil output Image API yang didokumenkan pengeluar, PNG ialah format lalai, dengan JPEG dan WebP turut tersedia. JPEG dan WebP menyokong tetapan pemampatan dari 0 hingga 100.\n\nKomponen teks mempunyai spesifikasinya sendiri. Tetingkap konteks GPT-5.4 yang diterbitkan ialah 1050000 token, output maksimumnya 128000 token dan tarikh akhir pengetahuannya ialah 31 Ogos 2025. Pilihan usaha penaakulannya ialah none, low, medium, high dan xhigh, dengan none sebagai lalai. Pengeluar menyenaraikan penjanaan imej antara alat GPT-5.4, manakala Image API turut menyediakan operasi penjanaan dan penyuntingan yang berasingan. Peranan komponen yang didokumenkan ini tidak menjadikan nama gabungan itu model kendiri baharu dengan satu had yang dikongsi oleh teks dan imej.\n\nPanduan imej menerangkan batasan penempatan teks yang tepat, konsistensi visual yang berulang dan komposisi yang tepat. Sediakan teks pendek dengan spesifikasi yang jelas apabila tulisan penting, bekalkan rujukan berkaitan untuk subjek berulang dan kenal pasti kekangan susun atur secara eksplisit. Semak imej yang dijana atau disunting terhadap keperluan itu. Hasil yang berguna boleh merangkumi taklimat bertulis, imej dan senarai perubahan tertumpu untuk suntingan seterusnya, yang mengaitkan visual dengan tujuan editorial atau produk asal.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.openai/gpt-5.4-image-2Aliran kerja yang menggandingkan penaakulan teks GPT-5.4 dengan penjanaan dan penyuntingan imej GPT Image 2. Gunakan taklimat bertulis dan rujukan visual untuk membangunkan ilustrasi atau suntingan sambil mengekalkan peranan komponen teks dan imej yang berbeza.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-5.4 Image 2 menerangkan aliran kerja yang menggabungkan model teks GPT-5.4 daripada OpenAI dengan GPT Image 2 untuk penjanaan dan penyuntingan imej. Komponen mempunyai peranan berbeza: GPT-5.4 boleh mentafsir taklimat dan membangunkan arahan bertulis, manakala GPT Image 2 mencipta atau mengubah imej. GPT-5.4 menerima teks dan imej serta menghasilkan teks; GPT Image 2 menerima input teks dan imej serta menghasilkan imej.
Untuk visual baharu, terangkan tujuan, subjek, komposisi, gaya dan butiran yang penting bagi hasil. Contoh tugas ialah menyediakan ilustrasi artikel: tentukan idea yang perlu disampaikan oleh imej, pemotongan yang dimaksudkan dan ruang yang diperlukan untuk teks halaman yang mengiringinya. Peringkat bertulis boleh menyusun keperluan ini menjadi taklimat yang jelas. Peringkat imej menggunakan prompt dan sebarang rujukan untuk mencipta hasil visual.
Untuk suntingan, bekalkan imej sumber dan bezakan perubahan yang diminta daripada unsur yang perlu dikekalkan. GPT Image 2 memproses input imej secara automatik dengan ketepatan perincian tinggi, menyokong penyuntingan yang peka terhadap butiran dan aliran kerja rujukan. Pengeluar mendokumenkan pengisian kawasan imej dan kerja imej berasaskan rujukan. Topeng boleh memandu kawasan yang hendak disunting, tetapi penggunaan topeng pada GPT Image berasaskan prompt dan mungkin tidak mengikut bentuk topeng dengan tepat. Aliran topeng yang didokumenkan memerlukan imej sasaran dan topeng sepadan dari segi format serta dimensi, topeng mempunyai saluran alfa dan fail berukuran di bawah 50 MB.
GPT Image 2 menyokong pilihan kualiti low, medium, high dan automatik. Saiz tersuainya memerlukan kedua-dua sisi menjadi gandaan 16 piksel, tiada sisi melebihi 3840 piksel, nisbah bidang tidak lebih ekstrem daripada 3:1 dan saiz keseluruhan antara 655360 dengan 8294400 piksel. Contoh yang didokumenkan merangkumi 1024 × 1024, 1536 × 1024, 2048 × 2048 dan 3840 × 2160. Pilih dimensi mengikut destinasi penggunaan dan bukannya menganggap setiap visual perlu berbentuk segi empat sama. Dalam profil output Image API yang didokumenkan pengeluar, PNG ialah format lalai, dengan JPEG dan WebP turut tersedia. JPEG dan WebP menyokong tetapan pemampatan dari 0 hingga 100.
Komponen teks mempunyai spesifikasinya sendiri. Tetingkap konteks GPT-5.4 yang diterbitkan ialah 1050000 token, output maksimumnya 128000 token dan tarikh akhir pengetahuannya ialah 31 Ogos 2025. Pilihan usaha penaakulannya ialah none, low, medium, high dan xhigh, dengan none sebagai lalai. Pengeluar menyenaraikan penjanaan imej antara alat GPT-5.4, manakala Image API turut menyediakan operasi penjanaan dan penyuntingan yang berasingan. Peranan komponen yang didokumenkan ini tidak menjadikan nama gabungan itu model kendiri baharu dengan satu had yang dikongsi oleh teks dan imej.
Panduan imej menerangkan batasan penempatan teks yang tepat, konsistensi visual yang berulang dan komposisi yang tepat. Sediakan teks pendek dengan spesifikasi yang jelas apabila tulisan penting, bekalkan rujukan berkaitan untuk subjek berulang dan kenal pasti kekangan susun atur secara eksplisit. Semak imej yang dijana atau disunting terhadap keperluan itu. Hasil yang berguna boleh merangkumi taklimat bertulis, imej dan senarai perubahan tertumpu untuk suntingan seterusnya, yang mengaitkan visual dengan tujuan editorial atau produk asal.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5.4-image-2 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.016 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran imej $0.06 / 1K token imej |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.016 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Jadual rujukan peringkat model tidak mengubah pemilihan kaedah, sebut harga atau caj. Caj aktif menggunakan kadar kaedah Ailoot yang dipilih.
| Konfigurasi | Syarat pengebilan | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Konfigurasi lalai | Syarat pengebilanKonfigurasi lalai | Caj Input · Token input USD 0.016 / 1K token Output · Token output USD 0.03 / 1K token Output · Imej keluaran USD 0.06 / 1K token Output · Carian web USD 0.02 setiap carian Input · Bacaan cache USD 0.004 / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Aliran kerja yang menggandingkan penaakulan teks GPT-5.4 dengan penjanaan dan penyuntingan imej GPT Image 2. Gunakan taklimat bertulis dan rujukan visual untuk membangunkan ilustrasi atau suntingan sambil mengekalkan peranan komponen teks dan imej yang berbeza.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-5.4 Image 2 menerangkan aliran kerja yang menggabungkan model teks GPT-5.4 daripada OpenAI dengan GPT Image 2 untuk penjanaan dan penyuntingan imej. Komponen mempunyai peranan berbeza: GPT-5.4 boleh mentafsir taklimat dan membangunkan arahan bertulis, manakala GPT Image 2 mencipta atau mengubah imej. GPT-5.4 menerima teks dan imej serta menghasilkan teks; GPT Image 2 menerima input teks dan imej serta menghasilkan imej.
Untuk visual baharu, terangkan tujuan, subjek, komposisi, gaya dan butiran yang penting bagi hasil. Contoh tugas ialah menyediakan ilustrasi artikel: tentukan idea yang perlu disampaikan oleh imej, pemotongan yang dimaksudkan dan ruang yang diperlukan untuk teks halaman yang mengiringinya. Peringkat bertulis boleh menyusun keperluan ini menjadi taklimat yang jelas. Peringkat imej menggunakan prompt dan sebarang rujukan untuk mencipta hasil visual.
Untuk suntingan, bekalkan imej sumber dan bezakan perubahan yang diminta daripada unsur yang perlu dikekalkan. GPT Image 2 memproses input imej secara automatik dengan ketepatan perincian tinggi, menyokong penyuntingan yang peka terhadap butiran dan aliran kerja rujukan. Pengeluar mendokumenkan pengisian kawasan imej dan kerja imej berasaskan rujukan. Topeng boleh memandu kawasan yang hendak disunting, tetapi penggunaan topeng pada GPT Image berasaskan prompt dan mungkin tidak mengikut bentuk topeng dengan tepat. Aliran topeng yang didokumenkan memerlukan imej sasaran dan topeng sepadan dari segi format serta dimensi, topeng mempunyai saluran alfa dan fail berukuran di bawah 50 MB.
GPT Image 2 menyokong pilihan kualiti low, medium, high dan automatik. Saiz tersuainya memerlukan kedua-dua sisi menjadi gandaan 16 piksel, tiada sisi melebihi 3840 piksel, nisbah bidang tidak lebih ekstrem daripada 3:1 dan saiz keseluruhan antara 655360 dengan 8294400 piksel. Contoh yang didokumenkan merangkumi 1024 × 1024, 1536 × 1024, 2048 × 2048 dan 3840 × 2160. Pilih dimensi mengikut destinasi penggunaan dan bukannya menganggap setiap visual perlu berbentuk segi empat sama. Dalam profil output Image API yang didokumenkan pengeluar, PNG ialah format lalai, dengan JPEG dan WebP turut tersedia. JPEG dan WebP menyokong tetapan pemampatan dari 0 hingga 100.
Komponen teks mempunyai spesifikasinya sendiri. Tetingkap konteks GPT-5.4 yang diterbitkan ialah 1050000 token, output maksimumnya 128000 token dan tarikh akhir pengetahuannya ialah 31 Ogos 2025. Pilihan usaha penaakulannya ialah none, low, medium, high dan xhigh, dengan none sebagai lalai. Pengeluar menyenaraikan penjanaan imej antara alat GPT-5.4, manakala Image API turut menyediakan operasi penjanaan dan penyuntingan yang berasingan. Peranan komponen yang didokumenkan ini tidak menjadikan nama gabungan itu model kendiri baharu dengan satu had yang dikongsi oleh teks dan imej.
Panduan imej menerangkan batasan penempatan teks yang tepat, konsistensi visual yang berulang dan komposisi yang tepat. Sediakan teks pendek dengan spesifikasi yang jelas apabila tulisan penting, bekalkan rujukan berkaitan untuk subjek berulang dan kenal pasti kekangan susun atur secara eksplisit. Semak imej yang dijana atau disunting terhadap keperluan itu. Hasil yang berguna boleh merangkumi taklimat bertulis, imej dan senarai perubahan tertumpu untuk suntingan seterusnya, yang mengaitkan visual dengan tujuan editorial atau produk asal.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5.4-image-2 | Lalai— |
Medanprompt | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Panjang minimum: 1 | Lalai— |
Medanaspect_ratio | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Lalai— |
Medanquality | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had auto, low, medium, high | Lalai— |
Medanbackground | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had auto, opaque | Lalai— |
Medann | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Maksimum: 10 | Lalai— |
Medaninput_references | Jenisarray | KeperluanPilihan | Nilai & had Item minimum: 0 Item maksimum: 16 | Lalai— |
Medanoutput_compression | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 0 Maksimum: 100 | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Kitar hayat: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Kuantiti ramalan | Caj |
|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Kuantiti ramalan— | Caj Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token |
| KonfigurasiAnggaran kos penjanaan | Jadual kadar— | Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaan | Caj Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.24576 anggaran sebelum penjanaan Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai. |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nMuat turun setiap imej yang dikembalikan atau simpan kandungan Base64-nya
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.\nSimpan setiap imej yang selesai; dapatkan setiap URL yang dikembalikan atau nyahkod kandungan Base64-nya.
Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.
Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medancreated | Jenis |
Medandata[].url | Jenis |
Medandata[].b64_json | Jenis |
Medanusage | Jenis |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Aliran kerja yang menggandingkan penaakulan teks GPT-5.4 dengan penjanaan dan penyuntingan imej GPT Image 2. Gunakan taklimat bertulis dan rujukan visual untuk membangunkan ilustrasi atau suntingan sambil mengekalkan peranan komponen teks dan imej yang berbeza.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-5.4 Image 2 menerangkan aliran kerja yang menggabungkan model teks GPT-5.4 daripada OpenAI dengan GPT Image 2 untuk penjanaan dan penyuntingan imej. Komponen mempunyai peranan berbeza: GPT-5.4 boleh mentafsir taklimat dan membangunkan arahan bertulis, manakala GPT Image 2 mencipta atau mengubah imej. GPT-5.4 menerima teks dan imej serta menghasilkan teks; GPT Image 2 menerima input teks dan imej serta menghasilkan imej.
Untuk visual baharu, terangkan tujuan, subjek, komposisi, gaya dan butiran yang penting bagi hasil. Contoh tugas ialah menyediakan ilustrasi artikel: tentukan idea yang perlu disampaikan oleh imej, pemotongan yang dimaksudkan dan ruang yang diperlukan untuk teks halaman yang mengiringinya. Peringkat bertulis boleh menyusun keperluan ini menjadi taklimat yang jelas. Peringkat imej menggunakan prompt dan sebarang rujukan untuk mencipta hasil visual.
Untuk suntingan, bekalkan imej sumber dan bezakan perubahan yang diminta daripada unsur yang perlu dikekalkan. GPT Image 2 memproses input imej secara automatik dengan ketepatan perincian tinggi, menyokong penyuntingan yang peka terhadap butiran dan aliran kerja rujukan. Pengeluar mendokumenkan pengisian kawasan imej dan kerja imej berasaskan rujukan. Topeng boleh memandu kawasan yang hendak disunting, tetapi penggunaan topeng pada GPT Image berasaskan prompt dan mungkin tidak mengikut bentuk topeng dengan tepat. Aliran topeng yang didokumenkan memerlukan imej sasaran dan topeng sepadan dari segi format serta dimensi, topeng mempunyai saluran alfa dan fail berukuran di bawah 50 MB.
GPT Image 2 menyokong pilihan kualiti low, medium, high dan automatik. Saiz tersuainya memerlukan kedua-dua sisi menjadi gandaan 16 piksel, tiada sisi melebihi 3840 piksel, nisbah bidang tidak lebih ekstrem daripada 3:1 dan saiz keseluruhan antara 655360 dengan 8294400 piksel. Contoh yang didokumenkan merangkumi 1024 × 1024, 1536 × 1024, 2048 × 2048 dan 3840 × 2160. Pilih dimensi mengikut destinasi penggunaan dan bukannya menganggap setiap visual perlu berbentuk segi empat sama. Dalam profil output Image API yang didokumenkan pengeluar, PNG ialah format lalai, dengan JPEG dan WebP turut tersedia. JPEG dan WebP menyokong tetapan pemampatan dari 0 hingga 100.
Komponen teks mempunyai spesifikasinya sendiri. Tetingkap konteks GPT-5.4 yang diterbitkan ialah 1050000 token, output maksimumnya 128000 token dan tarikh akhir pengetahuannya ialah 31 Ogos 2025. Pilihan usaha penaakulannya ialah none, low, medium, high dan xhigh, dengan none sebagai lalai. Pengeluar menyenaraikan penjanaan imej antara alat GPT-5.4, manakala Image API turut menyediakan operasi penjanaan dan penyuntingan yang berasingan. Peranan komponen yang didokumenkan ini tidak menjadikan nama gabungan itu model kendiri baharu dengan satu had yang dikongsi oleh teks dan imej.
Panduan imej menerangkan batasan penempatan teks yang tepat, konsistensi visual yang berulang dan komposisi yang tepat. Sediakan teks pendek dengan spesifikasi yang jelas apabila tulisan penting, bekalkan rujukan berkaitan untuk subjek berulang dan kenal pasti kekangan susun atur secara eksplisit. Semak imej yang dijana atau disunting terhadap keperluan itu. Hasil yang berguna boleh merangkumi taklimat bertulis, imej dan senarai perubahan tertumpu untuk suntingan seterusnya, yang mengaitkan visual dengan tujuan editorial atau produk asal.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5.4-image-2 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.016 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran imej $0.06 / 1K token imej |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.016 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.