model

OpenAI: GPT-5 Image

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image

GPT-5 Image menggabungkan keupayaan bahasa dan penaakulan GPT-5 daripada OpenAI dengan GPT Image 1 untuk penjanaan imej dan penyuntingan berasaskan rujukan. Profil ini menerima teks, imej dan dokumen serta mengembalikan teks dan imej, dengan menghubungkan taklimat bertulis kepada hasil visual.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

GPT-5 Image ialah profil gabungan yang menyatukan model bahasa GPT-5 daripada OpenAI dengan GPT Image 1. Komponen bahasa mentafsir keperluan dan bahan sumber; komponen imej mencipta hasil visual. Penerangan yang diterbitkan menekankan penaakulan, pematuhan arahan, penghasilan teks dalam imej dan penyuntingan imej terperinci. Profil ini sesuai untuk tugas apabila aset visual dan pentafsiran bertulisnya perlu mengikut taklimat yang sama.

Tafsir taklimat dan cipta aset

Berikan tujuan imej, pembaca sasaran dan kandungan yang mesti muncul kepada model. Bezakan fakta yang perlu dipaparkan dengan tepat daripada pilihan komposisi atau olahan visual. Taklimat rajah boleh mengenal pasti entiti dan hubungan, kemudian menetapkan label, susunan dan gaya. Taklimat poster boleh menentukan maklumat acara, hierarki dan adegan, bersama perkataan tepat yang perlu terkandung dalam visual.

Contohnya, sediakan konsep poster untuk acara sains komuniti. Bekalkan fakta acara, minta penjelasan ringkas tentang susun atur dan minta imej yang menggunakan tajuk jelas bersama unsur visual sokongan. Nyatakan perkataan yang perlu muncul dalam imej dan perkataan yang hanya terkandung dalam penerangan pengiring. Semak penjelasan bertulis dan poster yang dijana bersama-sama supaya rancangan susun atur yang munasabah disemak terhadap hasil yang benar-benar kelihatan.

Teks, imej dan fail seperti PDF ialah input yang didokumenkan untuk profil gabungan. Dokumen boleh membekalkan keperluan visual atau maklumat yang perlu diringkaskan. Imej rujukan boleh menetapkan subjek, produk, lokasi atau susun atur. Namakan setiap sumber dan terangkan peranannya sebelum menerangkan sasaran, khususnya apabila rujukan mengandungi kandungan yang perlu dikekalkan serta kandungan yang perlu diubah.

Suntingan berasaskan rujukan dan penghasilan teks dalam imej

Untuk semakan, kenal pasti imej sumber dan terangkan perubahan yang diminta dengan tepat. Suntingan adegan produk boleh menukar latar sambil mengekalkan bentuk barang serta label yang kelihatan. Penjelasan visual boleh menggantikan satu unsur sambil mengekalkan hubungan di sekelilingnya. Nyatakan keperluan pengekalan dalam taklimat dan periksa butiran penting pada imej sebenar.

Kad profil gabungan yang tepat ini membenarkan sehingga enam belas imej rujukan untuk penyuntingan. Pastikan rujukan berkaitan dengan tugas dan terangkan ciri yang disumbangkan oleh setiap rujukan. Apabila beberapa imej menunjukkan pencahayaan, sudut pandangan atau olahan berbeza, kenal pasti komposisi yang dimaksudkan dan bukannya meminta setiap sumber menguasai hasil. Simpan sumber bersama imej yang telah selesai supaya pembetulan kemudian dapat merujuk bahan yang sama.

Profil yang diterbitkan menyertakan penghasilan teks dalam imej antara keupayaannya. Bekalkan perkataan, tanda baca dan penempatan yang tepat untuk teks penting serta nyatakan hubungannya dengan objek atau label lain. Semak setiap perkataan dan nombor wajib dalam imej yang dikembalikan pada saiz paparan yang dimaksudkan. Untuk rajah, semak juga bahawa garis, kedudukan dan pengelompokan menyatakan hubungan yang diterangkan oleh sumber bertulis.

Konteks dan bentuk respons

Profil gabungan menerbitkan tetingkap konteks 400000 token dan sehingga 128000 token penyiapan. Had ini menerangkan input dan penyiapan yang dijana, bukannya saiz piksel atau bilangan imej tertentu. Gunakan konteks untuk keperluan, rujukan dan keadaan perbualan berkaitan serta peruntukkan ruang untuk output yang diminta. Labelkan bahan sumber panjang supaya model dapat menghubungkan setiap arahan dengan petikan yang betul.

Kontrak output teks yang didokumenkan menyokong hasil berstruktur melalui skema JSON. Respons bertulis boleh menentukan medan yang diperlukan untuk menerangkan konsep, meringkaskan keperluan atau mengenal pasti perubahan yang diminta. Sahkan medan serta nilainya terhadap sumber sebelum digunakan oleh aplikasi. Profil gabungan tidak menyediakan panggilan fungsi aplikasi, walaupun gabungan bahasa dan imej yang dinamakan melaksanakan penjanaan visual secara dalaman.

Skema permintaan sembang boleh memilih modaliti output text dan image. Nyatakan hasil bertulis dan visual sebenar dalam taklimat, kemudian periksa respons yang telah selesai untuk kedua-duanya. Konfigurasi imej khusus kepada model dan antara muka yang tepat. Simpan tetapan yang diterima bersama permintaan dan gunakan kawalan yang didokumenkan untuk profil gabungan itu sahaja; antara muka komponen imej langsung boleh mempunyai susunan medan dan keupayaan yang berbeza.

Gunakan gabungan yang dinamakan dengan sengaja

Komponen imej yang dinamakan bagi profil ini ialah GPT Image 1. Profil penjanaan imej langsungnya mengendalikan beban kerja yang tertumpu pada imej, manakala GPT-5 Image menggabungkan keupayaan itu dengan pemprosesan bahasa GPT-5. GPT-5 Image Mini ialah gabungan berasingan GPT-5 Mini dan GPT Image 1 Mini. Simpan identiti profil yang dipilih bersama bahan sumber dan tetapan output, dan bukannya menganggap gabungan dengan nama serupa sebagai model yang sama.

Untuk perbualan dengan beberapa semakan, bawa keperluan bertulis dan rujukan sumber berkaitan ke langkah seterusnya. Nyatakan pembetulan khusus dalam taklimat terkini, seperti memindahkan label, menukar objek atau memudahkan komposisi. Elakkan permintaan tanpa arah untuk menambah baik segala-galanya apabila perubahan yang berguna sudah kelihatan dalam hasil yang dikembalikan.

Simpan dan semak hasil yang telah selesai

Simpan respons bertulis dan setiap hasil imej sebenar yang dibekalkan bersama penyiapan. Simpan imej dalam format yang dilaporkan, bersama prompt, rujukan sumber dan tetapan yang dipilih. Periksa imej itu sendiri untuk komposisi, butiran subjek dan teks; bandingkan prosa pengiring dengan bukti yang diterangkannya. Hasil siap yang berguna menggabungkan keperluan bertulis dengan visual yang boleh dibuka, disemak dan diletakkan dalam dokumen, halaman atau aliran kerja kreatif yang dimaksudkan.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

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.

Hasil yang dijangka

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

Semak hasil

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

Pengenalan

GPT-5 Image menggabungkan keupayaan bahasa dan penaakulan GPT-5 daripada OpenAI dengan GPT Image 1 untuk penjanaan imej dan penyuntingan berasaskan rujukan. Profil ini menerima teks, imej dan dokumen serta mengembalikan teks dan imej, dengan menghubungkan taklimat bertulis kepada hasil visual.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-5-image
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & 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[].contentJenisstring|content_part[]|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_callsJenistool_call[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medanmessages[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].reasoning_contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya
Lalai—
Medanmessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_completion_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Medanstream_options.include_usageJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstopJenisstring|string[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenisfunction_tool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
function
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].function.nameJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan
Lalai—
Medantools[].function.descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].function.parametersJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanresponse_formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning_effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanreasoningJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Medan keserasian
Lalai—
MedanfunctionsJenisfunction[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanfunction_callJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmodalitiesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
text
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini
Lalai—
Medancache_control.ttlJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

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.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.02 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.0025 / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
Output · Token keluaran imej $0.08 / 1K token imej
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.02 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.0025 / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Butiran tarif rujukan

Jadual rujukan peringkat model tidak mengubah pemilihan kaedah, sebut harga atau caj. Caj aktif menggunakan kadar kaedah Ailoot yang dipilih.

OpenAI: GPT-5 Image

Harga mengikut konfigurasi

KonfigurasiSyarat pengebilanCaj
KonfigurasiOpenAI: GPT-5 Image · Konfigurasi lalaiSyarat pengebilanKonfigurasi lalaiCaj
Input · Token input USD 0.02 / 1K token
Output · Token output USD 0.02 / 1K token
Output · Imej keluaran USD 0.08 / 1K token
Output · Carian web USD 0.02 setiap carian
Input · Bacaan cache USD 0.0025 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python
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")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Alias laluan kaedah

/v1/images

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Pengenalan

GPT-5 Image menggabungkan keupayaan bahasa dan penaakulan GPT-5 daripada OpenAI dengan GPT Image 1 untuk penjanaan imej dan penyuntingan berasaskan rujukan. Profil ini menerima teks, imej dan dokumen serta mengembalikan teks dan imej, dengan menghubungkan taklimat bertulis kepada hasil visual.

Input yang diterima
Teks · Imej
Hasil
Imej

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Imej POST /v1/images/generations
Input
text, image
Output
image
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-5-image
Lalai—
MedanpromptJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Panjang minimum: 1
Lalai—
Medanaspect_ratioJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
1:1, 3:2, 2:3, auto
Lalai—
MedanqualityJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
auto, low, medium, high
Lalai—
MedanbackgroundJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
auto, transparent, opaque
Lalai—
MedannJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Maksimum: 10
Lalai—
Medaninput_referencesJenisarrayKeperluanPilihanNilai & had
Item minimum: 0
Item maksimum: 16
Lalai—
Medanoutput_compressionJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 0
Maksimum: 100
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, prompt
Parametermaterial_typesKontraktext, 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}

Pelan harga

Cara caj akhir dikira

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.

Mod pantas
Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Anggaran kadar untuk perbandingan

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarKuantiti ramalanCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasKuantiti 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 penjanaanJadual kadar—Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaanCaj
Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.32768 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Imej

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

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Imej

Muat turun setiap imej yang dikembalikan atau simpan kandungan Base64-nya

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Pembacaan kandungan lain
Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda
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.
Simpan semua hasil yang selesai

Simpan 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.

Jika respons asal perlu disemak

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 respons
MedanJenis
MedancreatedJenis
Medandata[].urlJenis
Medandata[].b64_jsonJenis
MedanusageJenis

Alias

Alias model

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Alias laluan kaedah

/v1/images

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Pengenalan

GPT-5 Image menggabungkan keupayaan bahasa dan penaakulan GPT-5 daripada OpenAI dengan GPT Image 1 untuk penjanaan imej dan penyuntingan berasaskan rujukan. Profil ini menerima teks, imej dan dokumen serta mengembalikan teks dan imej, dengan menghubungkan taklimat bertulis kepada hasil visual.

Input yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
json, sse
Format output
JSON atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
openai/gpt-5-image
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan.

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.02 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.0025 / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
Output · Token keluaran imej $0.08 / 1K token imej
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.02 / 1K token
Output · Token output $0.02 / 1K token
Input · Bacaan cache $0.0025 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "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))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Alias laluan kaedah

/v1/images

ID pemanggil berkaitan

openai/gpt-5-image

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image
Apakah input dan hasil yang tersedia?

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

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

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

Apakah had yang terpakai?

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

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen