GPT Image 2.5 Flare er OpenAIs utgave for bildegenerering og bilderedigering rettet mot raskt daglig arbeid med høy kvalitet. Den tar imot tekst og bilder og returnerer bilderesultater. Bruk den til visuelle utkast, illustrasjoner, produktkonsepter og gjentakende kreative oppgaver der en oppdragsbeskrivelse raskt skal bli til et brukbart bilde. Flare er adskilt fra Sunburst, som er rettet mot presisjon ved redigering. Velg Flare til rutinemessig bildeproduksjon og Sunburst når presis redigering er viktigst.
Begynn med hovedmotiv, handling, omgivelser, komposisjon og visuell behandling. For en kampanjeillustrasjon kan du be om en syklist som krysser en liten bro i varmt kveldslys, med en markant silhuett og åpen himmel til senere tekst. En kort utforskende oppdragsbeskrivelse kan la estetiske valg stå åpne; en produksjonsbeskrivelse bør angi detaljene og plasseringen som betyr noe. De direkte genererings- og redigeringsflytene tillater prompter på opptil 32 000 tegn og ett til ti resultater, noe som gjør det nyttig å sammenligne noen få varianter mot det samme formålet.
Redigering kan bruke opptil seksten referansebilder. Gi hver referanse en tydelig rolle, i stedet for å forvente at modellen avgjør om et bilde representerer motividentitet, omgivelser eller stil. En maske kan styre en endring av et område; med flere bilder gjelder den det første. Bildet og masken må ha samme format og dimensjoner, og masken må inneholde en alfakanal. Veiledningen krever at kilden og masken er under 50 MB. En maske er veiledning, ikke et løfte om nøyaktig bevaring av grensene, så angi både ønsket endring og hva som skal forbli gjenkjennelig.
Flare støtter kvalitetene low, medium, high, xhigh, max og automatisk kvalitet, med auto som standard. Lavere kvalitet kan brukes til et raskt visuelt utkast; høyere innstillinger kan sammenlignes for detaljene i en sluttfil. Kvalitet er uavhengig av størrelse og utdatakomprimering. Standardstørrelsene omfatter 1024 × 1024, 1536 × 1024 og 1024 × 1536, med automatiske eller egendefinerte dimensjoner også tilgjengelig. Velg retning ut fra sluttplasseringen og den nyttige plassen i scenen.
Egendefinert bredde og høyde må være multipler av seksten, og ingen side kan være over 3840 piksler. Det tillatte sideforholdet går fra 1:3 til 3:1, og totalarealet må være minst 655 360 og høyst 8 294 400 piksler. Alle fire vilkårene gjelder samtidig. Veiledningen identifiserer oppløsninger over 2560 × 1440 som eksperimentelle. Bruk et gyldig bildeformat som passer komposisjonen, og ta med eventuelle beskjæringsfølsomme detaljer i oppdragsbeskrivelsen, i stedet for å behandle større oppløsning som en automatisk layoutforbedring.
Resultatformatet er PNG som standard, med JPEG og WebP som alternativer. JPEG og WebP tillater komprimering fra 0 til 100. For gjennomsiktig bakgrunn velger du PNG eller WebP; ugjennomsiktige og automatiske bakgrunner støttes også. En gjennomsiktig ressurs kan plasseres i en senere layout, mens et ugjennomsiktig bilde har sin egen bakgrunn. Velg format, bakgrunn og komprimering ut fra det faktiske leveringsbehovet, og behold den ferdige filen sammen med oppdragsbeskrivelsen og de valgte innstillingene.
Produsenten dokumenterer direkte bildegenerering og redigeringer, samt et samtalebasert bildeverktøy som kan bevare valgte resultater for senere endringer. I den arbeidsflyten kan handlingen være automatisk, tvungen generering eller tvungen redigering når et bilde finnes i konteksten. Strømming kan vise opptil tre delbilder før sluttresultatet. Disse forhåndsvisningene viser fremdrift, ikke flere ferdige leveranser. For trinnvis arbeid bør du fortsette fra det valgte bildet og beskrive en synlig endring, som å flytte ett objekt eller justere fargebehandlingen. Produsentens grensesnitt støtter også satsvis behandling.
Kontroller bildets skrift, objektplassering, motivdetaljer og komposisjon i den tiltenkte størrelsen. GPT Image kan fortsatt ha problemer med nøyaktig tekstplassering, strukturerte layouter og gjentatt visuell identitet på tvers av genereringer. Behold en godkjent variant som neste referanse, og avgrens den påfølgende redigeringen til problemet som betyr noe. Flares rolle for daglig generering er nyttig for en tydelig sekvens med oppdragsbeskrivelse, visuelle alternativer, utvalg og finpussing, der sluttfilen vurderes mot det faktiske kreative formålet.
", "aboutText": "GPT Image 2.5 Flare er OpenAIs utgave for bildegenerering og bilderedigering rettet mot raskt daglig arbeid med høy kvalitet. Den tar imot tekst og bilder og returnerer bilderesultater. Bruk den til visuelle utkast, illustrasjoner, produktkonsepter og gjentakende kreative oppgaver der en oppdragsbeskrivelse raskt skal bli til et brukbart bilde. Flare er adskilt fra Sunburst, som er rettet mot presisjon ved redigering. Velg Flare til rutinemessig bildeproduksjon og Sunburst når presis redigering er viktigst.\n\nBegynn med hovedmotiv, handling, omgivelser, komposisjon og visuell behandling. For en kampanjeillustrasjon kan du be om en syklist som krysser en liten bro i varmt kveldslys, med en markant silhuett og åpen himmel til senere tekst. En kort utforskende oppdragsbeskrivelse kan la estetiske valg stå åpne; en produksjonsbeskrivelse bør angi detaljene og plasseringen som betyr noe. De direkte genererings- og redigeringsflytene tillater prompter på opptil 32 000 tegn og ett til ti resultater, noe som gjør det nyttig å sammenligne noen få varianter mot det samme formålet.\n\nRedigering kan bruke opptil seksten referansebilder. Gi hver referanse en tydelig rolle, i stedet for å forvente at modellen avgjør om et bilde representerer motividentitet, omgivelser eller stil. En maske kan styre en endring av et område; med flere bilder gjelder den det første. Bildet og masken må ha samme format og dimensjoner, og masken må inneholde en alfakanal. Veiledningen krever at kilden og masken er under 50 MB. En maske er veiledning, ikke et løfte om nøyaktig bevaring av grensene, så angi både ønsket endring og hva som skal forbli gjenkjennelig.\n\nFlare støtter kvalitetene low, medium, high, xhigh, max og automatisk kvalitet, med auto som standard. Lavere kvalitet kan brukes til et raskt visuelt utkast; høyere innstillinger kan sammenlignes for detaljene i en sluttfil. Kvalitet er uavhengig av størrelse og utdatakomprimering. Standardstørrelsene omfatter 1024 × 1024, 1536 × 1024 og 1024 × 1536, med automatiske eller egendefinerte dimensjoner også tilgjengelig. Velg retning ut fra sluttplasseringen og den nyttige plassen i scenen.\n\nEgendefinert bredde og høyde må være multipler av seksten, og ingen side kan være over 3840 piksler. Det tillatte sideforholdet går fra 1:3 til 3:1, og totalarealet må være minst 655 360 og høyst 8 294 400 piksler. Alle fire vilkårene gjelder samtidig. Veiledningen identifiserer oppløsninger over 2560 × 1440 som eksperimentelle. Bruk et gyldig bildeformat som passer komposisjonen, og ta med eventuelle beskjæringsfølsomme detaljer i oppdragsbeskrivelsen, i stedet for å behandle større oppløsning som en automatisk layoutforbedring.\n\nResultatformatet er PNG som standard, med JPEG og WebP som alternativer. JPEG og WebP tillater komprimering fra 0 til 100. For gjennomsiktig bakgrunn velger du PNG eller WebP; ugjennomsiktige og automatiske bakgrunner støttes også. En gjennomsiktig ressurs kan plasseres i en senere layout, mens et ugjennomsiktig bilde har sin egen bakgrunn. Velg format, bakgrunn og komprimering ut fra det faktiske leveringsbehovet, og behold den ferdige filen sammen med oppdragsbeskrivelsen og de valgte innstillingene.\n\nProdusenten dokumenterer direkte bildegenerering og redigeringer, samt et samtalebasert bildeverktøy som kan bevare valgte resultater for senere endringer. I den arbeidsflyten kan handlingen være automatisk, tvungen generering eller tvungen redigering når et bilde finnes i konteksten. Strømming kan vise opptil tre delbilder før sluttresultatet. Disse forhåndsvisningene viser fremdrift, ikke flere ferdige leveranser. For trinnvis arbeid bør du fortsette fra det valgte bildet og beskrive en synlig endring, som å flytte ett objekt eller justere fargebehandlingen. Produsentens grensesnitt støtter også satsvis behandling.\n\nKontroller bildets skrift, objektplassering, motivdetaljer og komposisjon i den tiltenkte størrelsen. GPT Image kan fortsatt ha problemer med nøyaktig tekstplassering, strukturerte layouter og gjentatt visuell identitet på tvers av genereringer. Behold en godkjent variant som neste referanse, og avgrens den påfølgende redigeringen til problemet som betyr noe. Flares rolle for daglig generering er nyttig for en tydelig sekvens med oppdragsbeskrivelse, visuelle alternativer, utvalg og finpussing, der sluttfilen vurderes mot det faktiske kreative formålet.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9c0c35fd973acb3341b5faba40527865bcc8e980eff659d3c9929b94bcffabf3", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 Flare genererer og redigerer bilder fra tekst og referanser, med vekt på rask visuell produksjon i det daglige. Den støtter egendefinerte størrelser, gjennomsiktige bakgrunner, masker og kvalitetsnivåer opptil max for utkast, illustrasjoner og kampanjemateriell.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT Image 2.5 Flare er OpenAIs utgave for bildegenerering og bilderedigering rettet mot raskt daglig arbeid med høy kvalitet. Den tar imot tekst og bilder og returnerer bilderesultater. Bruk den til visuelle utkast, illustrasjoner, produktkonsepter og gjentakende kreative oppgaver der en oppdragsbeskrivelse raskt skal bli til et brukbart bilde. Flare er adskilt fra Sunburst, som er rettet mot presisjon ved redigering. Velg Flare til rutinemessig bildeproduksjon og Sunburst når presis redigering er viktigst.
Begynn med hovedmotiv, handling, omgivelser, komposisjon og visuell behandling. For en kampanjeillustrasjon kan du be om en syklist som krysser en liten bro i varmt kveldslys, med en markant silhuett og åpen himmel til senere tekst. En kort utforskende oppdragsbeskrivelse kan la estetiske valg stå åpne; en produksjonsbeskrivelse bør angi detaljene og plasseringen som betyr noe. De direkte genererings- og redigeringsflytene tillater prompter på opptil 32 000 tegn og ett til ti resultater, noe som gjør det nyttig å sammenligne noen få varianter mot det samme formålet.
Redigering kan bruke opptil seksten referansebilder. Gi hver referanse en tydelig rolle, i stedet for å forvente at modellen avgjør om et bilde representerer motividentitet, omgivelser eller stil. En maske kan styre en endring av et område; med flere bilder gjelder den det første. Bildet og masken må ha samme format og dimensjoner, og masken må inneholde en alfakanal. Veiledningen krever at kilden og masken er under 50 MB. En maske er veiledning, ikke et løfte om nøyaktig bevaring av grensene, så angi både ønsket endring og hva som skal forbli gjenkjennelig.
Flare støtter kvalitetene low, medium, high, xhigh, max og automatisk kvalitet, med auto som standard. Lavere kvalitet kan brukes til et raskt visuelt utkast; høyere innstillinger kan sammenlignes for detaljene i en sluttfil. Kvalitet er uavhengig av størrelse og utdatakomprimering. Standardstørrelsene omfatter 1024 × 1024, 1536 × 1024 og 1024 × 1536, med automatiske eller egendefinerte dimensjoner også tilgjengelig. Velg retning ut fra sluttplasseringen og den nyttige plassen i scenen.
Egendefinert bredde og høyde må være multipler av seksten, og ingen side kan være over 3840 piksler. Det tillatte sideforholdet går fra 1:3 til 3:1, og totalarealet må være minst 655 360 og høyst 8 294 400 piksler. Alle fire vilkårene gjelder samtidig. Veiledningen identifiserer oppløsninger over 2560 × 1440 som eksperimentelle. Bruk et gyldig bildeformat som passer komposisjonen, og ta med eventuelle beskjæringsfølsomme detaljer i oppdragsbeskrivelsen, i stedet for å behandle større oppløsning som en automatisk layoutforbedring.
Resultatformatet er PNG som standard, med JPEG og WebP som alternativer. JPEG og WebP tillater komprimering fra 0 til 100. For gjennomsiktig bakgrunn velger du PNG eller WebP; ugjennomsiktige og automatiske bakgrunner støttes også. En gjennomsiktig ressurs kan plasseres i en senere layout, mens et ugjennomsiktig bilde har sin egen bakgrunn. Velg format, bakgrunn og komprimering ut fra det faktiske leveringsbehovet, og behold den ferdige filen sammen med oppdragsbeskrivelsen og de valgte innstillingene.
Produsenten dokumenterer direkte bildegenerering og redigeringer, samt et samtalebasert bildeverktøy som kan bevare valgte resultater for senere endringer. I den arbeidsflyten kan handlingen være automatisk, tvungen generering eller tvungen redigering når et bilde finnes i konteksten. Strømming kan vise opptil tre delbilder før sluttresultatet. Disse forhåndsvisningene viser fremdrift, ikke flere ferdige leveranser. For trinnvis arbeid bør du fortsette fra det valgte bildet og beskrive en synlig endring, som å flytte ett objekt eller justere fargebehandlingen. Produsentens grensesnitt støtter også satsvis behandling.
Kontroller bildets skrift, objektplassering, motivdetaljer og komposisjon i den tiltenkte størrelsen. GPT Image kan fortsatt ha problemer med nøyaktig tekstplassering, strukturerte layouter og gjentatt visuell identitet på tvers av genereringer. Behold en godkjent variant som neste referanse, og avgrens den påfølgende redigeringen til problemet som betyr noe. Flares rolle for daglig generering er nyttig for en tydelig sekvens med oppdragsbeskrivelse, visuelle alternativer, utvalg og finpussing, der sluttfilen vurderes mot det faktiske kreative formålet.
POST /v1/images/generationstextimage| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser gpt-image-2.5-flare | Standard— |
Feltprompt | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste lengde: 1 | Standard— |
Feltn | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard1 |
Feltresponse_format | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser url, b64_json | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltsize | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltquality | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltbackground | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltoutput_format | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltoutput_compression | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmoderation | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinput_fidelity | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstyle | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltpartial_images | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Tekst til bilde · Påkrevd: prompt
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameterrequired | Avtalemodel, prompt |
Parameteroptional_controls | Avtalenull |
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Livssyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
POST /v1/images/generationsAiloot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-flare', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nLast ned hvert returnerte bilde eller lagre Base64-innholdet
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Lagre hvert ferdige bilde; hent hver returnerte URL eller dekod Base64-innholdet.
Lagre hvert dataelement. Dekod hver b64_json, eller hent hver returnerte signerte URL. Velg filendelse ut fra faktisk MIME-type/byteinnhold.
Hvis et resultat fra bildegenerering eller bilderedigering må kontrolleres, bevar opprinnelig operation_id/X-Client-Request-ID og den returnerte resultatinformasjonen. Hent eksisterende resultater du eier via mediebiblioteket, ved hjelp av faktiske task_id- eller asset_id-verdier. Ikke send genererings-/redigeringsforespørselen på nytt, og ikke konstruer en URL for statusavlesning fra operation_id.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltcreated | Typeinteger |
Feltdata[].url | Typestring |
Feltdata[].b64_json | Typebase64 string |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Svarserver_error | VilkårDet returnerte svaret angir at operasjonen eller resultatet må kontrolleres | Neste trinnBevar den opprinnelige returnerte operasjons-/oppgave-ID-en, forespørselshodene og svaret; fortsett å lese den opprinnelige operasjonen på de støttede måtene. Ikke send opprettelsesforespørselen på nytt. |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 Flare genererer og redigerer bilder fra tekst og referanser, med vekt på rask visuell produksjon i det daglige. Den støtter egendefinerte størrelser, gjennomsiktige bakgrunner, masker og kvalitetsnivåer opptil max for utkast, illustrasjoner og kampanjemateriell.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT Image 2.5 Flare er OpenAIs utgave for bildegenerering og bilderedigering rettet mot raskt daglig arbeid med høy kvalitet. Den tar imot tekst og bilder og returnerer bilderesultater. Bruk den til visuelle utkast, illustrasjoner, produktkonsepter og gjentakende kreative oppgaver der en oppdragsbeskrivelse raskt skal bli til et brukbart bilde. Flare er adskilt fra Sunburst, som er rettet mot presisjon ved redigering. Velg Flare til rutinemessig bildeproduksjon og Sunburst når presis redigering er viktigst.
Begynn med hovedmotiv, handling, omgivelser, komposisjon og visuell behandling. For en kampanjeillustrasjon kan du be om en syklist som krysser en liten bro i varmt kveldslys, med en markant silhuett og åpen himmel til senere tekst. En kort utforskende oppdragsbeskrivelse kan la estetiske valg stå åpne; en produksjonsbeskrivelse bør angi detaljene og plasseringen som betyr noe. De direkte genererings- og redigeringsflytene tillater prompter på opptil 32 000 tegn og ett til ti resultater, noe som gjør det nyttig å sammenligne noen få varianter mot det samme formålet.
Redigering kan bruke opptil seksten referansebilder. Gi hver referanse en tydelig rolle, i stedet for å forvente at modellen avgjør om et bilde representerer motividentitet, omgivelser eller stil. En maske kan styre en endring av et område; med flere bilder gjelder den det første. Bildet og masken må ha samme format og dimensjoner, og masken må inneholde en alfakanal. Veiledningen krever at kilden og masken er under 50 MB. En maske er veiledning, ikke et løfte om nøyaktig bevaring av grensene, så angi både ønsket endring og hva som skal forbli gjenkjennelig.
Flare støtter kvalitetene low, medium, high, xhigh, max og automatisk kvalitet, med auto som standard. Lavere kvalitet kan brukes til et raskt visuelt utkast; høyere innstillinger kan sammenlignes for detaljene i en sluttfil. Kvalitet er uavhengig av størrelse og utdatakomprimering. Standardstørrelsene omfatter 1024 × 1024, 1536 × 1024 og 1024 × 1536, med automatiske eller egendefinerte dimensjoner også tilgjengelig. Velg retning ut fra sluttplasseringen og den nyttige plassen i scenen.
Egendefinert bredde og høyde må være multipler av seksten, og ingen side kan være over 3840 piksler. Det tillatte sideforholdet går fra 1:3 til 3:1, og totalarealet må være minst 655 360 og høyst 8 294 400 piksler. Alle fire vilkårene gjelder samtidig. Veiledningen identifiserer oppløsninger over 2560 × 1440 som eksperimentelle. Bruk et gyldig bildeformat som passer komposisjonen, og ta med eventuelle beskjæringsfølsomme detaljer i oppdragsbeskrivelsen, i stedet for å behandle større oppløsning som en automatisk layoutforbedring.
Resultatformatet er PNG som standard, med JPEG og WebP som alternativer. JPEG og WebP tillater komprimering fra 0 til 100. For gjennomsiktig bakgrunn velger du PNG eller WebP; ugjennomsiktige og automatiske bakgrunner støttes også. En gjennomsiktig ressurs kan plasseres i en senere layout, mens et ugjennomsiktig bilde har sin egen bakgrunn. Velg format, bakgrunn og komprimering ut fra det faktiske leveringsbehovet, og behold den ferdige filen sammen med oppdragsbeskrivelsen og de valgte innstillingene.
Produsenten dokumenterer direkte bildegenerering og redigeringer, samt et samtalebasert bildeverktøy som kan bevare valgte resultater for senere endringer. I den arbeidsflyten kan handlingen være automatisk, tvungen generering eller tvungen redigering når et bilde finnes i konteksten. Strømming kan vise opptil tre delbilder før sluttresultatet. Disse forhåndsvisningene viser fremdrift, ikke flere ferdige leveranser. For trinnvis arbeid bør du fortsette fra det valgte bildet og beskrive en synlig endring, som å flytte ett objekt eller justere fargebehandlingen. Produsentens grensesnitt støtter også satsvis behandling.
Kontroller bildets skrift, objektplassering, motivdetaljer og komposisjon i den tiltenkte størrelsen. GPT Image kan fortsatt ha problemer med nøyaktig tekstplassering, strukturerte layouter og gjentatt visuell identitet på tvers av genereringer. Behold en godkjent variant som neste referanse, og avgrens den påfølgende redigeringen til problemet som betyr noe. Flares rolle for daglig generering er nyttig for en tydelig sekvens med oppdragsbeskrivelse, visuelle alternativer, utvalg og finpussing, der sluttfilen vurderes mot det faktiske kreative formålet.
POST /v1/images/generationstextimage| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser gpt-image-2.5-flare | Standard— |
Feltprompt | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Maksimal lengde: 32 000 | Standard— |
Feltsize | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Bruk auto eller WIDTHxHEIGHT med begge mål delelige med 16. Den lengste siden er høyst 3,840 piksler, og samlet størrelse er høyst 8,300,000 piksler. | Standardauto |
Feltbackground | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser transparent, opaque, auto | Standardauto |
Feltmoderation | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser low, auto Vilkår: Bruk auto for standard innholdsmoderering. | Standard— |
Feltn | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Maksimum: 10 | Standard1 |
Feltquality | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser auto, high, medium, low | Standardauto |
Feltoutput_compression | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 0 Maksimum: 100 Vilkår: Gjelder utdata i JPEG og WebP; send den dokumenterte heltallsverdien. | Standard100 |
Feltoutput_format | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser webp, png, jpeg | Standardpng |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser false Vilkår: Denne ruten returnerer ett ferdigstilt JSON-svar. | Standardfalse |
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtaleprompt, model |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameteroptional | Avtalesize, background, moderation, n, quality, output_compression, output_format, stream |
Parameterconditions | AvtaleGjennomsiktig bakgrunn krever PNG eller WebP., Komprimering av utdata gjelder JPEG eller WebP., Den valgte metoden genererer fra tekst. Redigerings- og strømmingsparametere som beskrives for produsenten, er separate funksjoner. |
Livssyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Forventet mengde | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Forventet mengde— | Kostnad Inndata · Inngående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Utdata · Utgående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnslått genereringskostnad | Prisplan— | Forventet mengdeestimat for én generering | Kostnad Utdata · Anslått genereringskostnad · Estimat kun for sammenligning $0.24576 estimat før generering Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen. |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'prompt': 'A cute baby sea otter', 'model': 'gpt-image-2.5-flare', 'size': '1024x1024', 'n': 1, 'background': 'auto', 'moderation': 'auto', 'output_format': 'png'}\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\nLast ned hvert returnerte bilde eller lagre Base64-innholdet
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.\nLagre hvert ferdige bilde; hent hver returnerte URL eller dekod Base64-innholdet.
Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.
Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltcreated | Type |
Feltdata[].url | Type |
Feltdata[].b64_json | Type |
Feltusage | Type |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
openai/gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 Flare genererer og redigerer bilder fra tekst og referanser, med vekt på rask visuell produksjon i det daglige. Den støtter egendefinerte størrelser, gjennomsiktige bakgrunner, masker og kvalitetsnivåer opptil max for utkast, illustrasjoner og kampanjemateriell.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
GPT Image 2.5 Flare er OpenAIs utgave for bildegenerering og bilderedigering rettet mot raskt daglig arbeid med høy kvalitet. Den tar imot tekst og bilder og returnerer bilderesultater. Bruk den til visuelle utkast, illustrasjoner, produktkonsepter og gjentakende kreative oppgaver der en oppdragsbeskrivelse raskt skal bli til et brukbart bilde. Flare er adskilt fra Sunburst, som er rettet mot presisjon ved redigering. Velg Flare til rutinemessig bildeproduksjon og Sunburst når presis redigering er viktigst.
Begynn med hovedmotiv, handling, omgivelser, komposisjon og visuell behandling. For en kampanjeillustrasjon kan du be om en syklist som krysser en liten bro i varmt kveldslys, med en markant silhuett og åpen himmel til senere tekst. En kort utforskende oppdragsbeskrivelse kan la estetiske valg stå åpne; en produksjonsbeskrivelse bør angi detaljene og plasseringen som betyr noe. De direkte genererings- og redigeringsflytene tillater prompter på opptil 32 000 tegn og ett til ti resultater, noe som gjør det nyttig å sammenligne noen få varianter mot det samme formålet.
Redigering kan bruke opptil seksten referansebilder. Gi hver referanse en tydelig rolle, i stedet for å forvente at modellen avgjør om et bilde representerer motividentitet, omgivelser eller stil. En maske kan styre en endring av et område; med flere bilder gjelder den det første. Bildet og masken må ha samme format og dimensjoner, og masken må inneholde en alfakanal. Veiledningen krever at kilden og masken er under 50 MB. En maske er veiledning, ikke et løfte om nøyaktig bevaring av grensene, så angi både ønsket endring og hva som skal forbli gjenkjennelig.
Flare støtter kvalitetene low, medium, high, xhigh, max og automatisk kvalitet, med auto som standard. Lavere kvalitet kan brukes til et raskt visuelt utkast; høyere innstillinger kan sammenlignes for detaljene i en sluttfil. Kvalitet er uavhengig av størrelse og utdatakomprimering. Standardstørrelsene omfatter 1024 × 1024, 1536 × 1024 og 1024 × 1536, med automatiske eller egendefinerte dimensjoner også tilgjengelig. Velg retning ut fra sluttplasseringen og den nyttige plassen i scenen.
Egendefinert bredde og høyde må være multipler av seksten, og ingen side kan være over 3840 piksler. Det tillatte sideforholdet går fra 1:3 til 3:1, og totalarealet må være minst 655 360 og høyst 8 294 400 piksler. Alle fire vilkårene gjelder samtidig. Veiledningen identifiserer oppløsninger over 2560 × 1440 som eksperimentelle. Bruk et gyldig bildeformat som passer komposisjonen, og ta med eventuelle beskjæringsfølsomme detaljer i oppdragsbeskrivelsen, i stedet for å behandle større oppløsning som en automatisk layoutforbedring.
Resultatformatet er PNG som standard, med JPEG og WebP som alternativer. JPEG og WebP tillater komprimering fra 0 til 100. For gjennomsiktig bakgrunn velger du PNG eller WebP; ugjennomsiktige og automatiske bakgrunner støttes også. En gjennomsiktig ressurs kan plasseres i en senere layout, mens et ugjennomsiktig bilde har sin egen bakgrunn. Velg format, bakgrunn og komprimering ut fra det faktiske leveringsbehovet, og behold den ferdige filen sammen med oppdragsbeskrivelsen og de valgte innstillingene.
Produsenten dokumenterer direkte bildegenerering og redigeringer, samt et samtalebasert bildeverktøy som kan bevare valgte resultater for senere endringer. I den arbeidsflyten kan handlingen være automatisk, tvungen generering eller tvungen redigering når et bilde finnes i konteksten. Strømming kan vise opptil tre delbilder før sluttresultatet. Disse forhåndsvisningene viser fremdrift, ikke flere ferdige leveranser. For trinnvis arbeid bør du fortsette fra det valgte bildet og beskrive en synlig endring, som å flytte ett objekt eller justere fargebehandlingen. Produsentens grensesnitt støtter også satsvis behandling.
Kontroller bildets skrift, objektplassering, motivdetaljer og komposisjon i den tiltenkte størrelsen. GPT Image kan fortsatt ha problemer med nøyaktig tekstplassering, strukturerte layouter og gjentatt visuell identitet på tvers av genereringer. Behold en godkjent variant som neste referanse, og avgrens den påfølgende redigeringen til problemet som betyr noe. Flares rolle for daglig generering er nyttig for en tydelig sekvens med oppdragsbeskrivelse, visuelle alternativer, utvalg og finpussing, der sluttfilen vurderes mot det faktiske kreative formålet.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser openai/gpt-image-2.5-flare | Standard— |
Feltprompt | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste lengde: 1 | Standard— |
Feltaspect_ratio | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— |
Feltquality | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser auto, low, medium, high, xhigh, max | Standard— |
Feltbackground | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser auto, transparent, opaque | Standard— |
Feltn | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Maksimum: 10 | Standard— |
Feltinput_references | Typearray | KravValgfritt | Verdier & grenser Minste antall elementer: 0 Maksimalt antall elementer: 16 | Standard— |
Feltoutput_compression | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 0 Maksimum: 100 | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, prompt |
Parametermaterial_types | Avtaletext, image |
Livssyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Forventet mengde | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Forventet mengde— | Kostnad Inndata · Inngående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Utdata · Utgående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnslått genereringskostnad | Prisplan— | Forventet mengdeestimat for én generering | Kostnad Utdata · Anslått genereringskostnad · Estimat kun for sammenligning $0.24576 estimat før generering Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen. |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2.5-flare', '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\nLast ned hvert returnerte bilde eller lagre Base64-innholdet
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.\nLagre hvert ferdige bilde; hent hver returnerte URL eller dekod Base64-innholdet.
Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.
Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltcreated | Type |
Feltdata[].url | Type |
Feltdata[].b64_json | Type |
Feltusage | Type |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare