GPT Image 2.5 Flare to model OpenAI do tworzenia obrazów. Według producenta służy szybkiemu, codziennemu generowaniu materiałów wizualnych wysokiej jakości. Polecenie może opisywać fabułę, styl, rozmieszczenie szczegółów i pożądany kształt kadru; wynikiem jest obraz.
W Ailoot ta karta jest dostępna do generowania z wejściem tekstowym. OpenAI opisuje także pracę z obrazami źródłowymi, obrazami referencyjnymi i poprawkami. Sposoby te wymagają obsługi obrazów wejściowych; nie oznaczają, że metoda tekstowa już przyjmuje takie materiały.
Obsługiwane są poziomy low, medium, high, xhigh, max i wybór automatyczny auto. Ustawienie jakości wpływa na zakres pracy przy tworzeniu wyniku. Jest określane osobno od rozmiaru kadru i kompresji gotowego pliku.
Dla rozmiaru przewidziano warianty kwadratowy, poziomy i pionowy, wybór automatyczny i własne wymiary. Można dopasowywać proporcje do kompozycji, przestrzegając wszystkich ograniczeń producenta.
Każdy bok musi być wielokrotnością 16 pikseli i nie może być dłuższy niż 3840 pikseli. Stosunek dłuższego boku do krótszego wynosi najwyżej 3:1. Dopuszczalna powierzchnia obejmuje od 655 360 do 8 294 400 pikseli. Ograniczenia obowiązują łącznie: dopuszczalne proporcje nie znoszą limitu powierzchni.
Rozdzielczości powyżej 2560x1440 oznaczono jako eksperymentalne. Przy wybieraniu dużego kadru trzeba uwzględniać samą kompozycję: większa liczba pikseli nie gwarantuje bezbłędnego rozmieszczenia wszystkich jej elementów.
Model przewiduje PNG, JPEG i WebP; standardowym formatem jest PNG. Dla JPEG i WebP można sterować kompresją. Przezroczyste tło wymaga PNG lub WebP. Producent obsługuje także nieprzezroczyste tło i wybór automatyczny. Przezroczystość pozwala używać obrazu w dalszej kompozycji bez określonego podkładu.
Ustawienia producenta opisują możliwości modelu; ich wykonanie zależy od obsługi parametrów przez wybraną metodę. Osobna generacja tworzy nowy wynik, dlatego taki sam opis nie gwarantuje pełnej zgodności obrazów.
Według OpenAI przetwarzanie złożonego polecenia może zajmować do dwóch minut. Jest to opis generowania u producenta, a nie gwarancja pełnego czasu uzyskania wyniku w konkretnej aplikacji.
Napisy, dokładne położenie obiektów i zachowywanie jednego wyglądu między obrazami wymagają sprawdzenia. Maska w osobno obsługiwanej operacji edycji wyznacza kierunek zmiany, a nie sztywną granicę. Przy generowaniu tekstowym warto dokładnie opisać kompozycję i sprawdzić sam plik: widoczne szczegóły, czytelność i zgodność z zadaną fabułą.
", "aboutText": "### Codzienne generowanie na podstawie opisu tekstowego\n\nGPT Image 2.5 Flare to model OpenAI do tworzenia obrazów. Według producenta służy szybkiemu, codziennemu generowaniu materiałów wizualnych wysokiej jakości. Polecenie może opisywać fabułę, styl, rozmieszczenie szczegółów i pożądany kształt kadru; wynikiem jest obraz.\n\nW Ailoot ta karta jest dostępna do generowania z wejściem tekstowym. OpenAI opisuje także pracę z obrazami źródłowymi, obrazami referencyjnymi i poprawkami. Sposoby te wymagają obsługi obrazów wejściowych; nie oznaczają, że metoda tekstowa już przyjmuje takie materiały.\n\n### Jakość od szkicu do szczegółowego obrazu\n\nObsługiwane są poziomy `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` i wybór automatyczny `auto`. Ustawienie jakości wpływa na zakres pracy przy tworzeniu wyniku. Jest określane osobno od rozmiaru kadru i kompresji gotowego pliku.\n\nDla rozmiaru przewidziano warianty kwadratowy, poziomy i pionowy, wybór automatyczny i własne wymiary. Można dopasowywać proporcje do kompozycji, przestrzegając wszystkich ograniczeń producenta.\n\n### Własne wymiary\n\nKażdy bok musi być wielokrotnością 16 pikseli i nie może być dłuższy niż 3840 pikseli. Stosunek dłuższego boku do krótszego wynosi najwyżej 3:1. Dopuszczalna powierzchnia obejmuje od 655 360 do 8 294 400 pikseli. Ograniczenia obowiązują łącznie: dopuszczalne proporcje nie znoszą limitu powierzchni.\n\nRozdzielczości powyżej `2560x1440` oznaczono jako eksperymentalne. Przy wybieraniu dużego kadru trzeba uwzględniać samą kompozycję: większa liczba pikseli nie gwarantuje bezbłędnego rozmieszczenia wszystkich jej elementów.\n\n### Plik wynikowy i przezroczystość\n\nModel przewiduje PNG, JPEG i WebP; standardowym formatem jest PNG. Dla JPEG i WebP można sterować kompresją. Przezroczyste tło wymaga PNG lub WebP. Producent obsługuje także nieprzezroczyste tło i wybór automatyczny. Przezroczystość pozwala używać obrazu w dalszej kompozycji bez określonego podkładu.\n\nUstawienia producenta opisują możliwości modelu; ich wykonanie zależy od obsługi parametrów przez wybraną metodę. Osobna generacja tworzy nowy wynik, dlatego taki sam opis nie gwarantuje pełnej zgodności obrazów.\n\n### Co sprawdzać w gotowym obrazie\n\nWedług OpenAI przetwarzanie złożonego polecenia może zajmować do dwóch minut. Jest to opis generowania u producenta, a nie gwarancja pełnego czasu uzyskania wyniku w konkretnej aplikacji.\n\nNapisy, dokładne położenie obiektów i zachowywanie jednego wyglądu między obrazami wymagają sprawdzenia. Maska w osobno obsługiwanej operacji edycji wyznacza kierunek zmiany, a nie sztywną granicę. Przy generowaniu tekstowym warto dokładnie opisać kompozycję i sprawdzić sam plik: widoczne szczegóły, czytelność i zgodność z zadaną fabułą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "fd48ab5cc259691703338fadf9d75572c397688f6ea8b2063604b40dbe4e1585", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08GPT Image 2.5 Flare służy codziennemu generowaniu obrazów na podstawie opisu. Przewidziano własne wymiary, rozszerzony zestaw poziomów jakości i przezroczyste tło.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT Image 2.5 Flare to model OpenAI do tworzenia obrazów. Według producenta służy szybkiemu, codziennemu generowaniu materiałów wizualnych wysokiej jakości. Polecenie może opisywać fabułę, styl, rozmieszczenie szczegółów i pożądany kształt kadru; wynikiem jest obraz.
W Ailoot ta karta jest dostępna do generowania z wejściem tekstowym. OpenAI opisuje także pracę z obrazami źródłowymi, obrazami referencyjnymi i poprawkami. Sposoby te wymagają obsługi obrazów wejściowych; nie oznaczają, że metoda tekstowa już przyjmuje takie materiały.
Obsługiwane są poziomy low, medium, high, xhigh, max i wybór automatyczny auto. Ustawienie jakości wpływa na zakres pracy przy tworzeniu wyniku. Jest określane osobno od rozmiaru kadru i kompresji gotowego pliku.
Dla rozmiaru przewidziano warianty kwadratowy, poziomy i pionowy, wybór automatyczny i własne wymiary. Można dopasowywać proporcje do kompozycji, przestrzegając wszystkich ograniczeń producenta.
Każdy bok musi być wielokrotnością 16 pikseli i nie może być dłuższy niż 3840 pikseli. Stosunek dłuższego boku do krótszego wynosi najwyżej 3:1. Dopuszczalna powierzchnia obejmuje od 655 360 do 8 294 400 pikseli. Ograniczenia obowiązują łącznie: dopuszczalne proporcje nie znoszą limitu powierzchni.
Rozdzielczości powyżej 2560x1440 oznaczono jako eksperymentalne. Przy wybieraniu dużego kadru trzeba uwzględniać samą kompozycję: większa liczba pikseli nie gwarantuje bezbłędnego rozmieszczenia wszystkich jej elementów.
Model przewiduje PNG, JPEG i WebP; standardowym formatem jest PNG. Dla JPEG i WebP można sterować kompresją. Przezroczyste tło wymaga PNG lub WebP. Producent obsługuje także nieprzezroczyste tło i wybór automatyczny. Przezroczystość pozwala używać obrazu w dalszej kompozycji bez określonego podkładu.
Ustawienia producenta opisują możliwości modelu; ich wykonanie zależy od obsługi parametrów przez wybraną metodę. Osobna generacja tworzy nowy wynik, dlatego taki sam opis nie gwarantuje pełnej zgodności obrazów.
Według OpenAI przetwarzanie złożonego polecenia może zajmować do dwóch minut. Jest to opis generowania u producenta, a nie gwarancja pełnego czasu uzyskania wyniku w konkretnej aplikacji.
Napisy, dokładne położenie obiektów i zachowywanie jednego wyglądu między obrazami wymagają sprawdzenia. Maska w osobno obsługiwanej operacji edycji wyznacza kierunek zmiany, a nie sztywną granicę. Przy generowaniu tekstowym warto dokładnie opisać kompozycję i sprawdzić sam plik: widoczne szczegóły, czytelność i zgodność z zadaną fabułą.
POST /v1/images/generationstextimage| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | Domyślnie— |
Poleprompt | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna długość: 1 | Domyślnie— |
Polen | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 | Domyślnie1 |
Poleresponse_format | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity url, b64_json | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polesize | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polequality | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polebackground | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleoutput_format | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleoutput_compression | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemoderation | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinput_fidelity | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestyle | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polepartial_images | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Tekst na obraz · Wymagane: prompt
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrequired | Kontraktmodel, prompt |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Cykl życia: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.
POST /v1/images/generationsAiloot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
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-2026-09-08", "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-2026-09-08', '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-2026-09-08", "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");\nPobierz każdy zwrócony obraz lub zapisz jego zawartość Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Zapisz każdy ukończony obraz; pobierz każdy zwrócony URL lub zdekoduj zawartość Base64.
Zachowaj każdy element danych. Zdekoduj każdą wartość b64_json lub pobierz dane z każdego zwróconego podpisanego adresu URL. Dobierz rozszerzenie nazwy pliku na podstawie rzeczywistego typu MIME lub bajtów.
Jeśli wynik generowania lub edycji obrazu wymaga sprawdzenia, zachowaj pierwotny operation_id/X-Client-Request-ID oraz zwrócone informacje o wyniku. Odzyskaj istniejące własne wyniki z biblioteki multimediów, używając rzeczywistych wartości task_id lub asset_id. Nie wysyłaj ponownie żądania generowania lub edycji ani nie twórz adresu URL do sprawdzania stanu na podstawie operation_id.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polecreated | Typinteger |
Poledata[].url | Typstring |
Poledata[].b64_json | Typbase64 string |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Odpowiedźserver_error | WarunekZwrócona odpowiedź wskazuje, że operacja lub wynik wymaga sprawdzenia | Następny krokZachowaj pierwotnie zwrócony identyfikator operacji lub zadania, nagłówki żądania i odpowiedź; kontynuuj obsługiwane odczyty tej pierwotnej operacji. Nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia. |
Ailoot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.