GPT-5.4 Image 2 opisuje proces łączący model tekstowy GPT-5.4 firmy OpenAI z GPT Image 2 do generowania i edycji obrazów. Komponenty pełnią różne role: GPT-5.4 może zinterpretować opis zadania i opracować pisemne instrukcje, natomiast GPT Image 2 tworzy lub modyfikuje obraz. GPT-5.4 przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst; GPT Image 2 przyjmuje tekst i obrazy na wejściu, a generuje obrazy.
Dla nowej grafiki opisz jej cel, temat, kompozycję, styl i szczegóły istotne dla wyniku. Przykładowe zadanie to przygotowanie ilustracji do artykułu: określ ideę, którą obraz ma przekazać, zamierzony kadr i miejsce potrzebne na towarzyszący tekst strony. Etap pisemny może uporządkować te wymagania w jasny opis zadania. Etap obrazowy wykorzystuje prompt i ewentualne materiały referencyjne, aby stworzyć rezultat wizualny.
Przy edycji dostarcz obraz źródłowy i oddziel zamówione zmiany od elementów do zachowania. GPT Image 2 automatycznie przetwarza obrazy wejściowe z wysoką wiernością, wspierając edycję wrażliwą na szczegóły i procesy oparte na materiałach referencyjnych. Producent dokumentuje uzupełnianie wybranych obszarów obrazu i pracę obrazową na podstawie referencji. Maska może wskazywać obszar do edycji, lecz maskowanie GPT Image opiera się na prompcie i może nie odtwarzać dokładnie kształtu maski. Udokumentowany proces z maską wymaga zgodności formatu i wymiarów obrazu docelowego oraz maski, kanału alfa w masce i plików poniżej 50 MB.
GPT Image 2 obsługuje jakość low, medium, high i automatyczny wybór jakości. Niestandardowe rozmiary wymagają, aby oba boki były wielokrotnościami 16 pikseli, żaden bok nie przekraczał 3 840 pikseli, proporcje nie były bardziej skrajne niż 3:1, a łączna liczba pikseli mieściła się między 655 360 a 8 294 400. Udokumentowane przykłady to 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 i 3 840 × 2 160. Dobieraj wymiary do miejsca wykorzystania, zamiast zakładać, że każda grafika powinna być kwadratowa. W profilu wyjścia Image API udokumentowanym przez producenta PNG jest formatem domyślnym, a dostępne są również JPEG i WebP. JPEG i WebP obsługują ustawienie kompresji od 0 do 100.
Komponent tekstowy ma własną specyfikację. Opublikowane okno kontekstu GPT-5.4 ma 1 050 000 tokenów, jego maksymalny limit wyjścia wynosi 128 000 tokenów, a data graniczna wiedzy to 31 sierpnia 2025 r. Dostępne poziomy nakładu na rozumowanie to none, low, medium, high i xhigh, z domyślnym none. Producent wymienia generowanie obrazów wśród narzędzi GPT-5.4, natomiast Image API udostępnia także osobne operacje generowania i edycji. Te udokumentowane role komponentów nie zmieniają połączonej nazwy w nowy samodzielny model z jednym wspólnym limitem tekstu i obrazów.
Przewodnik obrazowy opisuje ograniczenia dotyczące precyzyjnego umieszczania tekstu, spójności powracających elementów wizualnych i dokładnej kompozycji. Przygotuj krótki, jasno określony tekst, gdy liternictwo jest istotne, dostarcz odpowiedni materiał referencyjny dla powracającego tematu i wyraźnie wskaż ograniczenia układu. Sprawdź wygenerowany lub zmieniony obraz względem tych wymagań. Użyteczny wynik może zawierać pisemny opis zadania, obraz i konkretną listę zmian do następnej edycji, wiążąc grafikę z pierwotnym celem redakcyjnym lub produktowym.
", "aboutText": "GPT-5.4 Image 2 opisuje proces łączący model tekstowy GPT-5.4 firmy OpenAI z GPT Image 2 do generowania i edycji obrazów. Komponenty pełnią różne role: GPT-5.4 może zinterpretować opis zadania i opracować pisemne instrukcje, natomiast GPT Image 2 tworzy lub modyfikuje obraz. GPT-5.4 przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst; GPT Image 2 przyjmuje tekst i obrazy na wejściu, a generuje obrazy.\n\nDla nowej grafiki opisz jej cel, temat, kompozycję, styl i szczegóły istotne dla wyniku. Przykładowe zadanie to przygotowanie ilustracji do artykułu: określ ideę, którą obraz ma przekazać, zamierzony kadr i miejsce potrzebne na towarzyszący tekst strony. Etap pisemny może uporządkować te wymagania w jasny opis zadania. Etap obrazowy wykorzystuje prompt i ewentualne materiały referencyjne, aby stworzyć rezultat wizualny.\n\nPrzy edycji dostarcz obraz źródłowy i oddziel zamówione zmiany od elementów do zachowania. GPT Image 2 automatycznie przetwarza obrazy wejściowe z wysoką wiernością, wspierając edycję wrażliwą na szczegóły i procesy oparte na materiałach referencyjnych. Producent dokumentuje uzupełnianie wybranych obszarów obrazu i pracę obrazową na podstawie referencji. Maska może wskazywać obszar do edycji, lecz maskowanie GPT Image opiera się na prompcie i może nie odtwarzać dokładnie kształtu maski. Udokumentowany proces z maską wymaga zgodności formatu i wymiarów obrazu docelowego oraz maski, kanału alfa w masce i plików poniżej 50 MB.\n\nGPT Image 2 obsługuje jakość low, medium, high i automatyczny wybór jakości. Niestandardowe rozmiary wymagają, aby oba boki były wielokrotnościami 16 pikseli, żaden bok nie przekraczał 3 840 pikseli, proporcje nie były bardziej skrajne niż 3:1, a łączna liczba pikseli mieściła się między 655 360 a 8 294 400. Udokumentowane przykłady to 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 i 3 840 × 2 160. Dobieraj wymiary do miejsca wykorzystania, zamiast zakładać, że każda grafika powinna być kwadratowa. W profilu wyjścia Image API udokumentowanym przez producenta PNG jest formatem domyślnym, a dostępne są również JPEG i WebP. JPEG i WebP obsługują ustawienie kompresji od 0 do 100.\n\nKomponent tekstowy ma własną specyfikację. Opublikowane okno kontekstu GPT-5.4 ma 1 050 000 tokenów, jego maksymalny limit wyjścia wynosi 128 000 tokenów, a data graniczna wiedzy to 31 sierpnia 2025 r. Dostępne poziomy nakładu na rozumowanie to none, low, medium, high i xhigh, z domyślnym none. Producent wymienia generowanie obrazów wśród narzędzi GPT-5.4, natomiast Image API udostępnia także osobne operacje generowania i edycji. Te udokumentowane role komponentów nie zmieniają połączonej nazwy w nowy samodzielny model z jednym wspólnym limitem tekstu i obrazów.\n\nPrzewodnik obrazowy opisuje ograniczenia dotyczące precyzyjnego umieszczania tekstu, spójności powracających elementów wizualnych i dokładnej kompozycji. Przygotuj krótki, jasno określony tekst, gdy liternictwo jest istotne, dostarcz odpowiedni materiał referencyjny dla powracającego tematu i wyraźnie wskaż ograniczenia układu. Sprawdź wygenerowany lub zmieniony obraz względem tych wymagań. Użyteczny wynik może zawierać pisemny opis zadania, obraz i konkretną listę zmian do następnej edycji, wiążąc grafikę z pierwotnym celem redakcyjnym lub produktowym.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Przykład techniczny po angielsku
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.openai/gpt-5.4-image-2Proces łączący rozumowanie tekstowe GPT-5.4 z generowaniem i edycją obrazów GPT Image 2. Użyj pisemnego opisu zadania i materiałów wizualnych jako odniesienia, aby opracować ilustrację lub poprawkę, zachowując odrębne role komponentów tekstowego i obrazowego.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-5.4 Image 2 opisuje proces łączący model tekstowy GPT-5.4 firmy OpenAI z GPT Image 2 do generowania i edycji obrazów. Komponenty pełnią różne role: GPT-5.4 może zinterpretować opis zadania i opracować pisemne instrukcje, natomiast GPT Image 2 tworzy lub modyfikuje obraz. GPT-5.4 przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst; GPT Image 2 przyjmuje tekst i obrazy na wejściu, a generuje obrazy.
Dla nowej grafiki opisz jej cel, temat, kompozycję, styl i szczegóły istotne dla wyniku. Przykładowe zadanie to przygotowanie ilustracji do artykułu: określ ideę, którą obraz ma przekazać, zamierzony kadr i miejsce potrzebne na towarzyszący tekst strony. Etap pisemny może uporządkować te wymagania w jasny opis zadania. Etap obrazowy wykorzystuje prompt i ewentualne materiały referencyjne, aby stworzyć rezultat wizualny.
Przy edycji dostarcz obraz źródłowy i oddziel zamówione zmiany od elementów do zachowania. GPT Image 2 automatycznie przetwarza obrazy wejściowe z wysoką wiernością, wspierając edycję wrażliwą na szczegóły i procesy oparte na materiałach referencyjnych. Producent dokumentuje uzupełnianie wybranych obszarów obrazu i pracę obrazową na podstawie referencji. Maska może wskazywać obszar do edycji, lecz maskowanie GPT Image opiera się na prompcie i może nie odtwarzać dokładnie kształtu maski. Udokumentowany proces z maską wymaga zgodności formatu i wymiarów obrazu docelowego oraz maski, kanału alfa w masce i plików poniżej 50 MB.
GPT Image 2 obsługuje jakość low, medium, high i automatyczny wybór jakości. Niestandardowe rozmiary wymagają, aby oba boki były wielokrotnościami 16 pikseli, żaden bok nie przekraczał 3 840 pikseli, proporcje nie były bardziej skrajne niż 3:1, a łączna liczba pikseli mieściła się między 655 360 a 8 294 400. Udokumentowane przykłady to 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 i 3 840 × 2 160. Dobieraj wymiary do miejsca wykorzystania, zamiast zakładać, że każda grafika powinna być kwadratowa. W profilu wyjścia Image API udokumentowanym przez producenta PNG jest formatem domyślnym, a dostępne są również JPEG i WebP. JPEG i WebP obsługują ustawienie kompresji od 0 do 100.
Komponent tekstowy ma własną specyfikację. Opublikowane okno kontekstu GPT-5.4 ma 1 050 000 tokenów, jego maksymalny limit wyjścia wynosi 128 000 tokenów, a data graniczna wiedzy to 31 sierpnia 2025 r. Dostępne poziomy nakładu na rozumowanie to none, low, medium, high i xhigh, z domyślnym none. Producent wymienia generowanie obrazów wśród narzędzi GPT-5.4, natomiast Image API udostępnia także osobne operacje generowania i edycji. Te udokumentowane role komponentów nie zmieniają połączonej nazwy w nowy samodzielny model z jednym wspólnym limitem tekstu i obrazów.
Przewodnik obrazowy opisuje ograniczenia dotyczące precyzyjnego umieszczania tekstu, spójności powracających elementów wizualnych i dokładnej kompozycji. Przygotuj krótki, jasno określony tekst, gdy liternictwo jest istotne, dostarcz odpowiedni materiał referencyjny dla powracającego tematu i wyraźnie wskaż ograniczenia układu. Sprawdź wygenerowany lub zmieniony obraz względem tych wymagań. Użyteczny wynik może zawierać pisemny opis zadania, obraz i konkretną listę zmian do następnej edycji, wiążąc grafikę z pierwotnym celem redakcyjnym lub produktowym.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.4-image-2 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.016 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.06 / 1K tokenów obrazu |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.016 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.
| Konfiguracja | Warunki rozliczania | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Domyślna konfiguracja | Warunki rozliczaniaKonfiguracja domyślna | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe 0,016 USD / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe 0,03 USD / 1K tokenów Wyjście · Obraz wyjściowy 0,06 USD / 1K tokenów Wyjście · Wyszukiwanie w internecie 0,02 USD za wyszukiwanie Wejście · Odczyt cache 0,004 USD / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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/chat/completions \\\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 json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Proces łączący rozumowanie tekstowe GPT-5.4 z generowaniem i edycją obrazów GPT Image 2. Użyj pisemnego opisu zadania i materiałów wizualnych jako odniesienia, aby opracować ilustrację lub poprawkę, zachowując odrębne role komponentów tekstowego i obrazowego.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-5.4 Image 2 opisuje proces łączący model tekstowy GPT-5.4 firmy OpenAI z GPT Image 2 do generowania i edycji obrazów. Komponenty pełnią różne role: GPT-5.4 może zinterpretować opis zadania i opracować pisemne instrukcje, natomiast GPT Image 2 tworzy lub modyfikuje obraz. GPT-5.4 przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst; GPT Image 2 przyjmuje tekst i obrazy na wejściu, a generuje obrazy.
Dla nowej grafiki opisz jej cel, temat, kompozycję, styl i szczegóły istotne dla wyniku. Przykładowe zadanie to przygotowanie ilustracji do artykułu: określ ideę, którą obraz ma przekazać, zamierzony kadr i miejsce potrzebne na towarzyszący tekst strony. Etap pisemny może uporządkować te wymagania w jasny opis zadania. Etap obrazowy wykorzystuje prompt i ewentualne materiały referencyjne, aby stworzyć rezultat wizualny.
Przy edycji dostarcz obraz źródłowy i oddziel zamówione zmiany od elementów do zachowania. GPT Image 2 automatycznie przetwarza obrazy wejściowe z wysoką wiernością, wspierając edycję wrażliwą na szczegóły i procesy oparte na materiałach referencyjnych. Producent dokumentuje uzupełnianie wybranych obszarów obrazu i pracę obrazową na podstawie referencji. Maska może wskazywać obszar do edycji, lecz maskowanie GPT Image opiera się na prompcie i może nie odtwarzać dokładnie kształtu maski. Udokumentowany proces z maską wymaga zgodności formatu i wymiarów obrazu docelowego oraz maski, kanału alfa w masce i plików poniżej 50 MB.
GPT Image 2 obsługuje jakość low, medium, high i automatyczny wybór jakości. Niestandardowe rozmiary wymagają, aby oba boki były wielokrotnościami 16 pikseli, żaden bok nie przekraczał 3 840 pikseli, proporcje nie były bardziej skrajne niż 3:1, a łączna liczba pikseli mieściła się między 655 360 a 8 294 400. Udokumentowane przykłady to 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 i 3 840 × 2 160. Dobieraj wymiary do miejsca wykorzystania, zamiast zakładać, że każda grafika powinna być kwadratowa. W profilu wyjścia Image API udokumentowanym przez producenta PNG jest formatem domyślnym, a dostępne są również JPEG i WebP. JPEG i WebP obsługują ustawienie kompresji od 0 do 100.
Komponent tekstowy ma własną specyfikację. Opublikowane okno kontekstu GPT-5.4 ma 1 050 000 tokenów, jego maksymalny limit wyjścia wynosi 128 000 tokenów, a data graniczna wiedzy to 31 sierpnia 2025 r. Dostępne poziomy nakładu na rozumowanie to none, low, medium, high i xhigh, z domyślnym none. Producent wymienia generowanie obrazów wśród narzędzi GPT-5.4, natomiast Image API udostępnia także osobne operacje generowania i edycji. Te udokumentowane role komponentów nie zmieniają połączonej nazwy w nowy samodzielny model z jednym wspólnym limitem tekstu i obrazów.
Przewodnik obrazowy opisuje ograniczenia dotyczące precyzyjnego umieszczania tekstu, spójności powracających elementów wizualnych i dokładnej kompozycji. Przygotuj krótki, jasno określony tekst, gdy liternictwo jest istotne, dostarcz odpowiedni materiał referencyjny dla powracającego tematu i wyraźnie wskaż ograniczenia układu. Sprawdź wygenerowany lub zmieniony obraz względem tych wymagań. Użyteczny wynik może zawierać pisemny opis zadania, obraz i konkretną listę zmian do następnej edycji, wiążąc grafikę z pierwotnym celem redakcyjnym lub produktowym.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.4-image-2 | Domyślnie— |
Poleprompt | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna długość: 1 | Domyślnie— |
Poleaspect_ratio | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Domyślnie— |
Polequality | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity auto, low, medium, high | Domyślnie— |
Polebackground | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity auto, opaque | Domyślnie— |
Polen | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 10 | Domyślnie— |
Poleinput_references | Typarray | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 0 Maksymalna liczba elementów: 16 | Domyślnie— |
Poleoutput_compression | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 0 Maksimum: 100 | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, prompt |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
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}
Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Przewidywana ilość | Opłata |
|---|---|---|---|
| KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Przewidywana ilość— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaSzacowany koszt generowania | Tabela stawek— | Przewidywana ilośćszacunek dla jednego generowania | Opłata Wyjście · Szacowany koszt generowania · Szacunek tylko do porównania $0.24576 szacunek przed generowaniem Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie. |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', '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\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}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.\nZapisz każdy ukończony obraz; pobierz każdy zwrócony URL lub zdekoduj zawartość Base64.
Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.
Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polecreated | Typ |
Poledata[].url | Typ |
Poledata[].b64_json | Typ |
Poleusage | Typ |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Proces łączący rozumowanie tekstowe GPT-5.4 z generowaniem i edycją obrazów GPT Image 2. Użyj pisemnego opisu zadania i materiałów wizualnych jako odniesienia, aby opracować ilustrację lub poprawkę, zachowując odrębne role komponentów tekstowego i obrazowego.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
GPT-5.4 Image 2 opisuje proces łączący model tekstowy GPT-5.4 firmy OpenAI z GPT Image 2 do generowania i edycji obrazów. Komponenty pełnią różne role: GPT-5.4 może zinterpretować opis zadania i opracować pisemne instrukcje, natomiast GPT Image 2 tworzy lub modyfikuje obraz. GPT-5.4 przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst; GPT Image 2 przyjmuje tekst i obrazy na wejściu, a generuje obrazy.
Dla nowej grafiki opisz jej cel, temat, kompozycję, styl i szczegóły istotne dla wyniku. Przykładowe zadanie to przygotowanie ilustracji do artykułu: określ ideę, którą obraz ma przekazać, zamierzony kadr i miejsce potrzebne na towarzyszący tekst strony. Etap pisemny może uporządkować te wymagania w jasny opis zadania. Etap obrazowy wykorzystuje prompt i ewentualne materiały referencyjne, aby stworzyć rezultat wizualny.
Przy edycji dostarcz obraz źródłowy i oddziel zamówione zmiany od elementów do zachowania. GPT Image 2 automatycznie przetwarza obrazy wejściowe z wysoką wiernością, wspierając edycję wrażliwą na szczegóły i procesy oparte na materiałach referencyjnych. Producent dokumentuje uzupełnianie wybranych obszarów obrazu i pracę obrazową na podstawie referencji. Maska może wskazywać obszar do edycji, lecz maskowanie GPT Image opiera się na prompcie i może nie odtwarzać dokładnie kształtu maski. Udokumentowany proces z maską wymaga zgodności formatu i wymiarów obrazu docelowego oraz maski, kanału alfa w masce i plików poniżej 50 MB.
GPT Image 2 obsługuje jakość low, medium, high i automatyczny wybór jakości. Niestandardowe rozmiary wymagają, aby oba boki były wielokrotnościami 16 pikseli, żaden bok nie przekraczał 3 840 pikseli, proporcje nie były bardziej skrajne niż 3:1, a łączna liczba pikseli mieściła się między 655 360 a 8 294 400. Udokumentowane przykłady to 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 i 3 840 × 2 160. Dobieraj wymiary do miejsca wykorzystania, zamiast zakładać, że każda grafika powinna być kwadratowa. W profilu wyjścia Image API udokumentowanym przez producenta PNG jest formatem domyślnym, a dostępne są również JPEG i WebP. JPEG i WebP obsługują ustawienie kompresji od 0 do 100.
Komponent tekstowy ma własną specyfikację. Opublikowane okno kontekstu GPT-5.4 ma 1 050 000 tokenów, jego maksymalny limit wyjścia wynosi 128 000 tokenów, a data graniczna wiedzy to 31 sierpnia 2025 r. Dostępne poziomy nakładu na rozumowanie to none, low, medium, high i xhigh, z domyślnym none. Producent wymienia generowanie obrazów wśród narzędzi GPT-5.4, natomiast Image API udostępnia także osobne operacje generowania i edycji. Te udokumentowane role komponentów nie zmieniają połączonej nazwy w nowy samodzielny model z jednym wspólnym limitem tekstu i obrazów.
Przewodnik obrazowy opisuje ograniczenia dotyczące precyzyjnego umieszczania tekstu, spójności powracających elementów wizualnych i dokładnej kompozycji. Przygotuj krótki, jasno określony tekst, gdy liternictwo jest istotne, dostarcz odpowiedni materiał referencyjny dla powracającego tematu i wyraźnie wskaż ograniczenia układu. Sprawdź wygenerowany lub zmieniony obraz względem tych wymagań. Użyteczny wynik może zawierać pisemny opis zadania, obraz i konkretną listę zmian do następnej edycji, wiążąc grafikę z pierwotnym celem redakcyjnym lub produktowym.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5.4-image-2 | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.016 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.06 / 1K tokenów obrazu |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.016 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.03 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
Przykład techniczny po angielsku
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.