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.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsopenai/gpt-5-image - Ailoot Ultra · Imej
POST /v1/images/generationsopenai/gpt-5-image - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesopenai/gpt-5-image
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-imagePengenalan
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
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5-image | 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— |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| 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.
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.
| 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 $0.02 / 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 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.02 / 1K token Output · Token output $0.02 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0025 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Butiran tarif rujukan
Jadual rujukan peringkat model tidak mengubah pemilihan kaedah, sebut harga atau caj. Caj aktif menggunakan kadar kaedah Ailoot yang dipilih.
OpenAI: GPT-5 Image
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Syarat pengebilan | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI: GPT-5 Image · Konfigurasi lalai | Syarat pengebilanKonfigurasi lalai | Caj Input · Token input USD 0.02 / 1K token Output · Token output USD 0.02 / 1K token Output · Imej keluaran USD 0.08 / 1K token Output · Carian web USD 0.02 setiap carian Input · Bacaan cache USD 0.0025 / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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
| 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 |
Ralat dan langkah seterusnya
| 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. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
Alias laluan kaedah
/v1/images
ID pemanggil berkaitan
Ailoot Ultra · Imej POST /v1/images/generations openai/gpt-5-image
openai/gpt-5-imagePengenalan
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
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5-image | Lalai— |
Medanprompt | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Panjang minimum: 1 | Lalai— |
Medanaspect_ratio | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 1:1, 3:2, 2:3, auto | Lalai— |
Medanquality | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had auto, low, medium, high | Lalai— |
Medanbackground | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had auto, transparent, 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 kaedah dan kitar hayat
| 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}
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.
| 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 $0.32768 anggaran sebelum penjanaan Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai. |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Imej
set -eu
: "${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}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Pembacaan kandungan lain
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
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medancreated | Jenis |
Medandata[].url | Jenis |
Medandata[].b64_json | Jenis |
Medanusage | Jenis |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
Alias laluan kaedah
/v1/images
ID pemanggil berkaitan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-5-image
openai/gpt-5-imagePengenalan
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
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5-image | 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 |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| 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
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.
| 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 $0.02 / 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 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.02 / 1K token Output · Token output $0.02 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0025 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "openai/gpt-5-image",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| 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. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
Alias laluan kaedah
/v1/images
ID pemanggil berkaitan
FAQ · OpenAI: GPT-5 Image
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/chat/completions·openai/gpt-5-image:text→textPOST /v1/images/generations·openai/gpt-5-image:text,image→imagePOST /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,providerPOST /v1/images/generations·openai/gpt-5-image:model,prompt,aspect_ratio,quality,background,n,input_references,output_compression,providerPOST /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:1POST /v1/images/generations·openai/gpt-5-image:n.minimum:1;n.maximum:10;output_compression.minimum:0;output_compression.maximum:100