Source: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/ Language: pl # OpenAI: GPT-5 Image Mini [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5 Image Mini](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/) GPT-5 Image Mini łączy możliwości językowe GPT-5 Mini firmy OpenAI z GPT Image 1 Mini do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, wspierając zadania wymagające pisemnej odpowiedzi i materiału wizualnego. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Obrazy** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/openai-gpt-5-image-mini/#method-2) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. GPT-5 Image Mini to połączony profil językowo-obrazowy oparty na GPT-5 Mini i GPT Image 1 Mini firmy OpenAI. Jego komponent językowy interpretuje pisemne zadanie i materiały źródłowe, a komponent obrazowy tworzy lub zmienia treści wizualne. Opublikowany profil kładzie nacisk na wykonywanie instrukcji, renderowanie tekstu i szczegółową edycję obrazów. Jest użyteczny dla konkretnego zadania wizualnego, które wymaga także interpretacji tekstowej, wyjaśnienia lub tekstu pomocniczego. #### Połącz zadanie pisemne z wynikiem wizualnym Przygotuj opis zadania zawierający zamierzony materiał, temat, kompozycję i wymagany tekst. Opisz sposób użycia obrazu, na przykład jako koncepcji produktu, ilustracji towarzyszącej krótkiemu wyjaśnieniu lub projektu wizualnego strony. Wyraźnie poproś o wyniki pisemne i wizualne, aby wyjaśnienie koncepcji można było łatwo odróżnić od samego obrazu. Na przykład dostarcz opis butelki na wodę wielokrotnego użytku i poproś o prostą koncepcję sceny produktowej z krótkim podpisem. Określ widoczny kształt butelki, tło, kierunek światła i dokładne słowa, które powinny znaleźć się na obrazie. Oddziel fakty użyte w podpisie od dekoracyjnych szczegółów sceny. Sprawdź zwrócony obraz i tekst względem tych dwóch części opisu zadania. Udokumentowany profil łączony przyjmuje tekst, obrazy i pliki, takie jak PDF. Dokument może dostarczać wymagań lub faktów do interpretacji przed utworzeniem obrazu. Obraz może dostarczyć wyglądu, układu lub materiału źródłowego do edycji. Określ rolę każdego źródła, zamiast zakładać, że każdy załącznik powinien wpływać na każdą część wyniku. Zachowuj jasne nazwy i kolejność źródeł przy wielu wejściach. #### Generuj i poprawiaj z materiałami referencyjnymi Dla nowego obrazu określ, co powinno być widoczne i jakie relacje łączą części. Przy edycji opartej na referencjach wskaż zmianę i szczegóły do zachowania. Scena produktowa może przedstawiać nowe otoczenie przy zachowaniu rozpoznawalnej formy przedmiotu i widocznej etykiety. Diagram może wymagać poprawienia relacji przy wskazaniu tekstu i elementów, które powinny pozostać. Własna opublikowana karta profilu pozwala użyć do edycji maksymalnie szesnastu obrazów referencyjnych. Wybierz referencje pomocne dla zadania i wyjaśnij ich cel: produkt, postać, tło lub sposób przedstawienia. Kilka referencji może zawierać sprzeczne oświetlenie lub kompozycję, dlatego jasno nazwij zamierzony wynik. Sprawdź szczegóły głównego motywu, liternictwo i granice zamówionej zmiany w rzeczywistym zwróconym obrazie. Renderowanie tekstu jest udokumentowaną możliwością, ale projekt wizualny nadal wymaga sprawdzenia słowo po słowie. Podaj dokładne brzmienie, interpunkcję i położenie, a następnie porównaj ważne etykiety i liczby z opisem zadania przy docelowym rozmiarze oglądania. W serii zachowuj materiały referencyjne i wymagania wizualne wraz z każdym wynikiem i porównuj gotowe obrazy razem. #### Kontekst pracy i ustawienia Profil łączony podaje okno kontekstu o wielkości 400 000 tokenów i limit generowanej odpowiedzi do 128 000 tokenów. Są to limity kontekstu pracy i generowania, odrębne od wymiarów obrazu w pikselach lub liczby zwróconych rezultatów obrazowych. Porządkuj długie materiały źródłowe wokół potrzebnej interpretacji i zostaw miejsce na odpowiedź. Zwarty opis zadania z właściwymi referencjami jest bardziej użyteczny niż niepowiązane dokumenty o niewyjaśnionej roli. Opublikowane wymagania dla wyjścia tekstowego obsługują uporządkowane wyniki według schematu JSON. Zdefiniuj pola i typy, gdy wynik pisemny ma być przetwarzany przez aplikację, i sprawdź wartości względem dostarczonych dowodów. Profil łączony nie udostępnia wywoływania funkcji aplikacji. Użycie komponentu językowego z generowaniem obrazów jest możliwością tego nazwanego profilu; nie czyni każdej funkcji samodzielnego interfejsu GPT-5 Mini częścią tego procesu. Ustawienia obrazu powinny pochodzić z dokładnie używanego profilu i interfejsu. Zachowuj wybraną konfigurację z promptem przy porównywaniu zmian. Bezpośredni komponent GPT Image 1 Mini i połączony profil czatowy mają odmienne układy żądań, dlatego ustawienia rozmiaru, maskowania lub wyjścia właściwe dla komponentu wymagają jawnego mapowania, zanim zostaną uznane za ustawienia tego połączonego profilu. #### Zachowaj wyniki tekstowe i obrazowe Udokumentowany schemat żądania czatowego pozwala wybrać text i image jako modalności wyjściowe. Przetwarzaj zwrócony tekst i każdy rzeczywisty rezultat obrazowy towarzyszący wygenerowanej odpowiedzi. Zapisuj obrazy w formacie wskazanym przez wynik i zachowuj odpowiedź pisemną wraz z promptem, referencjami źródłowymi i ustawieniami. Odpowiedź zawierająca wyłącznie wyjaśnienie tekstowe różni się od ukończonego rezultatu wizualnego, dlatego sprawdź rzeczywistą zawartość wyniku przed użyciem go w układzie. GPT-5 Image Mini jest odrębny od pełnego profilu GPT-5 Image, który łączy GPT-5 z GPT Image 1. Stosuj profil Mini do ograniczonych zadań językowo-wizualnych z jasnym opisem i kryteriami przeglądu. Sprawdź kompozycję, tożsamość obiektu, tekst na obrazie i tekst pomocniczy, a następnie poproś o konkretną wymaganą poprawkę. Zachowuj udane elementy i właściwe referencje w następnym opisie zadania, aby poprawka miała konkretny cel. Zadanie praktyczne ### Zadanie praktyczne Przykład techniczny po angielsku ``` 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. ``` #### Oczekiwany wynik ``` One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label. ``` #### Sprawdź wynik ``` 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`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-5-image-mini` ### Start GPT-5 Image Mini łączy możliwości językowe GPT-5 Mini firmy OpenAI z GPT Image 1 Mini do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, wspierając zadania wymagające pisemnej odpowiedzi i materiału wizualnego. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Wejście `text` Wyjście `text` Format wyjściowy json lub SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5-image-mini | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | 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— | | Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— | | Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | | Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— | | Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— | | Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF8 `messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_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. ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji 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 **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.004** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego **$0.016** / 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 **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.004** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | #### Szczegóły taryfy referencyjnej Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot. OpenAI: GPT-5 Image Mini #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Warunki rozliczania | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaOpenAI: GPT-5 Image Mini · Domyślna konfiguracja | Warunki rozliczaniaKonfiguracja domyślna | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **0,005 USD** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **0,004 USD** / 1K tokenów Wyjście · Obraz wyjściowy **0,016 USD** / 1K tokenów Wyjście · Wyszukiwanie w internecie **0,02 USD** za wyszukiwanie Wejście · Odczyt cache **0,0005 USD** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStrumień w Pythonie ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```python 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") ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json lub SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki 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. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | 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. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/v1/images` #### Powiązane ID modeli [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Obrazy** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5-image-mini` [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=images) OpenAI /`openai/gpt-5-image-mini` ### Start GPT-5 Image Mini łączy możliwości językowe GPT-5 Mini firmy OpenAI z GPT Image 1 Mini do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, wspierając zadania wymagające pisemnej odpowiedzi i materiału wizualnego. Akceptowane dane wejściowe Tekst · Obrazy Wyniki Obrazy ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Obrazy** `POST /v1/images/generations` Wejście `text`, `image` Wyjście `image` | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity openai/gpt-5-image-mini | Domyślnie— | | Pole`prompt` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna długość: 1 | Domyślnie— | | Pole`aspect_ratio` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 1:1, 3:2, 2:3, auto | Domyślnie— | | Pole`quality` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity auto, low, medium, high | Domyślnie— | | Pole`background` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity auto, transparent, opaque | Domyślnie— | | Pole`n` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 10 | Domyślnie— | | Pole`input_references` | Typ`array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 0 Maksymalna liczba elementów: 16 | Domyślnie— | | Pole`output_compression` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 0 Maksimum: 100 | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, prompt | | Parametr`material_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}` ### Cennik ##### Jak obliczana jest ostateczna opłata 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. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Szacunkowe stawki do porównania #### Ceny według konfiguracji 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 **$0.065536** szacunek przed generowaniem Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie. | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Obrazy curl ```bash set -eu : "${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"