modeller

OpenAI: GPT-5 Image Mini

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image Mini

GPT-5 Image Mini kombinerer OpenAIs språkegenskaper fra GPT-5 Mini med GPT Image 1 Mini for bildegenerering og referansestyrte endringer. Den godtar tekst, bilder og dokumenter og returnerer tekst og bilder, og støtter arbeidsflyter som trenger både et skriftlig svar og et visuelt produkt.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

GPT-5 Image Mini er en kombinert språk- og bildeprofil bygget rundt OpenAIs GPT-5 Mini og GPT Image 1 Mini. Språkkomponenten tolker en skriftlig oppgave og kildematerialet, mens bildekomponenten oppretter eller reviderer visuelt innhold. Den publiserte profilen fremhever instruksjonsfølging, gjengivelse av tekst i bilder og detaljert bilderedigering. Den er nyttig for et avgrenset visuelt oppgavegrunnlag som også trenger tekstlig tolkning, forklaring eller støttetekst.

Samle den skriftlige oppgaven og det visuelle resultatet

Forbered et oppgavegrunnlag med ønsket produkt, motiv, komposisjon og obligatorisk tekst. Beskriv hvordan bildet skal brukes, for eksempel som et produktkonsept, en illustrasjon sammen med en kort forklaring eller et visuelt sideutkast. Be eksplisitt om både skriftlige og visuelle leveranser, slik at konseptforklaringen er lett å skille fra selve bildet.

Oppgi for eksempel en beskrivelse av en gjenbrukbar vannflaske, og be om et enkelt produktkonsept i en scene med en kort bildetekst. Angi den synlige flaskeformen, bakgrunnen, lysretningen og de nøyaktige ordene som skal være i bildet. Hold faktaene som brukes i bildeteksten, atskilt fra dekorative detaljer i scenen. Kontroller det returnerte bildet og den skriftlige teksten mot disse to delene av oppgavegrunnlaget.

Den dokumenterte kombinerte profilen godtar tekst, bilder og filer som PDF-filer. Et dokument kan gi krav eller fakta som skal tolkes før bildet opprettes. Et bilde kan gi utseendet, utformingen eller en redigeringskilde. Angi rollen til hver kilde fremfor å anta at alle vedlegg skal påvirke alle deler av resultatet. Hold kildenavn og rekkefølge tydelige når flere inndata oppgis.

Generer og revider med referanser

For et nytt bilde angir du hva som skal være synlig, og hvordan delene forholder seg til hverandre. For en referansestyrt endring angir du endringen og detaljene som skal beholdes. En produktscene kan be om nye omgivelser samtidig som gjenstandens gjenkjennelige form og synlige etikett beholdes. Et diagram kan be om en korrigert sammenheng og angi teksten og elementene som skal bli stående.

Profilens eget publiserte kort tillater opptil seksten referansebilder for redigering. Velg referanser som bidrar til oppgaven, og forklar formålet deres: produktet, figuren, bakgrunnen eller den visuelle behandlingen. Flere referanser kan inneholde motstridende belysning eller komposisjon, så angi ønsket resultat tydelig. Undersøk motivdetaljer, skrift og grensene for en forespurt endring i det faktiske returnerte bildet.

Tekstgjengivelse er en dokumentert mulighet, men et visuelt utkast trenger fortsatt en kontroll ord for ord. Oppgi nøyaktig ordlyd, tegnsetting og plassering, og sammenlign deretter viktige etiketter og tall med oppgavegrunnlaget i den tiltenkte visningsstørrelsen. For en gjentakende serie beholder du referansene og de visuelle kravene sammen med hvert resultat og sammenligner de fullførte bildene samlet.

Arbeidskontekst og innstillinger

Den kombinerte profilen publiserer et kontekstvindu på 400000 tokener og opptil 128000 fullføringstokener. Dette er grenser for arbeidskontekst og fullføring, atskilt fra et bildes pikseldimensjoner eller antallet returnerte bildeprodukter. Organiser langt kildemateriale rundt tolkningen som trengs, og la det være plass til svaret. Et kort oppgavegrunnlag med relevante referanser er nyttigere enn uvedkommende dokumenter som ikke har fått forklart sin rolle.

Den publiserte spesifikasjonen for tekstutdata støtter strukturerte resultater basert på JSON-skjema. Definer feltene og typene når et skriftlig resultat skal brukes av en applikasjon, og valider verdiene mot det innsendte belegget. Den kombinerte profilen stiller ikke funksjonskall til applikasjonen til rådighet. Bruken av en språkkomponent med bildegenerering er en egenskap ved den navngitte profilen; den gjør ikke alle funksjonene i et selvstendig GPT-5 Mini-grensesnitt til del av denne arbeidsflyten.

Bildeinnstillingene skal komme fra akkurat profilen og grensesnittet som brukes. Behold den valgte konfigurasjonen sammen med instruksjonen når du sammenligner revisjoner. Den direkte GPT Image 1 Mini-komponenten og en kombinert samtaleprofil har ulike forespørselsoppsett, så komponentens størrelses-, maskerings- eller utdatainnstillinger krever en eksplisitt kobling før de behandles som innstillinger for denne kombinerte profilen.

Behold tekst- og bildeproduktene

Det dokumenterte skjemaet for samtaleforespørsler kan velge text og image som utdatamodaliteter. Behandle den returnerte teksten og hvert faktiske bildeprodukt som følger med fullføringen. Lagre bildene i formatet som resultatet angir, og behold det skriftlige svaret sammen med instruksjonen, kildereferansene og innstillingene. En fullføring med bare forklarende tekst er noe annet enn en ferdig visuell leveranse, så kontroller hva resultatet faktisk inneholder før du bruker det i en utforming.

GPT-5 Image Mini er atskilt fra den fullstendige GPT-5 Image-profilen, som kombinerer GPT-5 med GPT Image 1. Bruk Mini-profilen til avgrensede språk- og bildeoppgaver med et tydelig oppgavegrunnlag og klare kontrollkriterier. Kontroller komposisjonen, gjenstandens identitet, bildeteksten og støtteprosaen, og be deretter om den konkrete rettelsen som trengs. Behold de vellykkede elementene og de relevante referansene i neste oppgavegrunnlag, slik at revisjonen har et konkret mål.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Create a labelled refill-bottle scene

Create a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.

Forventet resultat

One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.

Kontroller resultatet

Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini kombinerer OpenAIs språkegenskaper fra GPT-5 Mini med GPT Image 1 Mini for bildegenerering og referansestyrte endringer. Den godtar tekst, bilder og dokumenter og returnerer tekst og bilder, og støtter arbeidsflyter som trenger både et skriftlig svar og et visuelt produkt.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt.
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Send eksakt modell-ID sammen med messages.

Kontekstlengde er ikke en outputgrense.

En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.004 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
Utdata · Utdatatokener for bilder $0.016 / 1K bildetokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.004 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

OpenAI: GPT-5 Image Mini

Priser etter konfigurasjon

KonfigurasjonFaktureringsvilkårKostnad
KonfigurasjonOpenAI: GPT-5 Image Mini · StandardkonfigurasjonFaktureringsvilkårStandardkonfigurasjonKostnad
Inndata · Inngående tokener 0,005 USD / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener 0,004 USD / 1K tokener
Utdata · Utdatabilde 0,016 USD / 1K tokener
Utdata · Nettsøk 0,02 USD per søk
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer 0,0005 USD / 1K tokener

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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
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-mini", "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-mini',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-mini',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")

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

openai/gpt-5-image-mini

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

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini kombinerer OpenAIs språkegenskaper fra GPT-5 Mini med GPT Image 1 Mini for bildegenerering og referansestyrte endringer. Den godtar tekst, bilder og dokumenter og returnerer tekst og bilder, og støtter arbeidsflyter som trenger både et skriftlig svar og et visuelt produkt.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Bilder

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
image
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeltpromptTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Minste lengde: 1
Standard—
Feltaspect_ratioTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
1:1, 3:2, 2:3, auto
Standard—
FeltqualityTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
auto, low, medium, high
Standard—
FeltbackgroundTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
auto, transparent, opaque
Standard—
FeltnTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Maksimum: 10
Standard—
Feltinput_referencesTypearrayKravValgfrittVerdier & grenser
Minste antall elementer: 0
Maksimalt antall elementer: 16
Standard—
Feltoutput_compressionTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 0
Maksimum: 100
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, prompt
Parametermaterial_typesAvtaletext, 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}

Priser

Slik beregnes det endelige beløpet

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.

Hurtigmodus
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Estimerte satser for sammenligning

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanForventet mengdeKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsForventet 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 genereringskostnadPrisplan—Forventet mengdeestimat for én genereringKostnad
Utdata · Anslått genereringskostnad · Estimat kun for sammenligning $0.065536 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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Bilder

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-mini', '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

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Bilder

Last ned hvert returnerte bilde eller lagre Base64-innholdet

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Andre innholdslesinger
Les eksisterende ressurser som tilhører deg
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.
Behold alle ferdige resultater

Lagre 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.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

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.

Svarfelter
FeltType
FeltcreatedType
Feltdata[].urlType
Feltdata[].b64_jsonType
FeltusageType

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

openai/gpt-5-image-mini

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

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini kombinerer OpenAIs språkegenskaper fra GPT-5 Mini med GPT Image 1 Mini for bildegenerering og referansestyrte endringer. Den godtar tekst, bilder og dokumenter og returnerer tekst og bilder, og støtter arbeidsflyter som trenger både et skriftlig svar og et visuelt produkt.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen.

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.004 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
Utdata · Utdatatokener for bilder $0.016 / 1K bildetokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.004 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.0005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "openai/gpt-5-image-mini",
  "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-mini', '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-mini', '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))

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

openai/gpt-5-image-mini

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image Mini
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: text → text

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: text, image → image

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: model, prompt, aspect_ratio, quality, background, n, input_references, output_compression, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: n.minimum: 1; n.maximum: 10; output_compression.minimum: 0; output_compression.maximum: 100

Flere detaljer

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement
Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.
Kampanjekode opptil 50%
Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.
Kostnader i historikken
Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

Velg abonnement · Se modellpriser

Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon
Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.
Forhandlerlisens
Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.
Dokumenter på nettstedet
Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

Be om forhandlerlisens · Offentlig tilbud og lisensavtale