modele

OpenAI: GPT-5 Image

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image

GPT-5 Image łączy możliwości językowe i rozumowanie GPT-5 firmy OpenAI z GPT Image 1 do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, łącząc pisemny opis zadania z wynikiem wizualnym.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

GPT-5 Image to połączony profil zestawiający model językowy GPT-5 firmy OpenAI z GPT Image 1. Komponent językowy interpretuje wymagania i materiały źródłowe; komponent obrazowy tworzy wynik wizualny. Opublikowany opis podkreśla rozumowanie, wykonywanie instrukcji, renderowanie tekstu i szczegółową edycję obrazów. Profil pasuje do zadań, w których materiał wizualny i jego pisemna interpretacja muszą odpowiadać temu samemu opisowi zadania.

Zinterpretuj opis zadania i utwórz materiał

Podaj modelowi cel obrazu, docelowych odbiorców i treść, która musi się pojawić. Oddziel fakty wymagające dokładnego przedstawienia od wyborów kompozycji lub sposobu prezentacji. Opis zadania dla diagramu może wskazywać byty i relacje, a następnie określać etykiety, rozmieszczenie i styl. Opis plakatu może definiować informacje o wydarzeniu, hierarchię i scenę wraz z dokładnymi słowami, które powinny znaleźć się na obrazie.

Na przykład przygotuj koncepcję plakatu na lokalne wydarzenie naukowe. Dostarcz fakty o wydarzeniu, poproś o krótkie wyjaśnienie układu i zażądaj obrazu z czytelnym tytułem oraz wspierającymi elementami wizualnymi. Określ, które słowa powinny znaleźć się na obrazie, a które wyłącznie w towarzyszącym opisie. Sprawdź pisemne wyjaśnienie i wygenerowany plakat razem, aby rozsądny plan układu został porównany z rzeczywistym widocznym wynikiem.

Tekst, obrazy i pliki, takie jak PDF, są udokumentowanymi danymi wejściowymi profilu łączonego. Dokument może dostarczać wymagań dla obrazu lub informacji wymagających podsumowania. Obrazy referencyjne mogą określać temat, produkt, miejsce lub układ. Nazwij każde źródło i wyjaśnij jego rolę przed opisaniem celu, zwłaszcza gdy materiał referencyjny zawiera treść do zachowania i treść do zmiany.

Edycje oparte na referencjach i renderowanie tekstu

Przy poprawce wskaż obraz źródłowy i precyzyjnie opisz zamówioną zmianę. Edycja sceny produktowej może zmienić otoczenie przy zachowaniu formy przedmiotu i widocznych etykiet. Wyjaśnienie wizualne może zastąpić jeden element, zachowując otaczające relacje. Określ wymagania zachowania elementów w opisie zadania i sprawdź istotne szczegóły w rzeczywistym obrazie.

Karta dokładnie tego połączonego profilu pozwala użyć do edycji maksymalnie szesnastu obrazów referencyjnych. Dobieraj referencje istotne dla zadania i wyjaśniaj, co wnosi każda z nich. Gdy kilka obrazów pokazuje inne oświetlenie, punkty widzenia lub sposoby prezentacji, określ zamierzoną kompozycję, zamiast prosić, aby każde źródło dominowało w wyniku. Zachowuj źródła wraz z ukończonym obrazem, aby późniejsza poprawka mogła odwoływać się do tego samego materiału.

Opublikowany profil wymienia renderowanie tekstu wśród swoich możliwości. Podaj dokładne brzmienie, interpunkcję i położenie ważnego tekstu oraz określ jego relację do obiektów lub innych etykiet. Sprawdź każde wymagane słowo i liczbę w zwróconym obrazie przy jego docelowym rozmiarze wyświetlania. W przypadku diagramu sprawdź również, czy linie, pozycje i grupowania wyrażają relację opisaną w źródle pisemnym.

Kontekst i kształt odpowiedzi

Profil łączony podaje okno kontekstu o wielkości 400 000 tokenów i limit generowanej odpowiedzi do 128 000 tokenów. Limity te opisują wejście i wygenerowaną odpowiedź, a nie konkretny rozmiar w pikselach lub liczbę obrazów. Wykorzystuj kontekst dla właściwych wymagań, referencji i stanu rozmowy, pozostawiając miejsce na zamówione wyjście. Oznacz długie materiały źródłowe, aby model mógł powiązać każdą instrukcję z właściwym fragmentem.

Udokumentowane wymagania dla wyjścia tekstowego obsługują uporządkowane wyniki według schematu JSON. Odpowiedź pisemna może definiować pola potrzebne do opisania koncepcji, podsumowania wymagania lub wskazania zamówionej zmiany. Sprawdź te pola i ich wartości względem źródła, zanim aplikacja je przetworzy. Profil łączony nie udostępnia wywoływania funkcji aplikacji, mimo że jego nazwane połączenie języka i obrazów wewnętrznie wykonuje generowanie wizualne.

Schemat żądania czatowego pozwala wybrać modalności wyjściowe text i image. Określ rzeczywiste wyniki pisemne i wizualne w opisie zadania, a następnie sprawdź ukończoną odpowiedź pod kątem obu rodzajów. Konfiguracja obrazu jest właściwa dla dokładnego modelu i interfejsu. Zachowuj zaakceptowane ustawienia wraz z żądaniem i używaj wyłącznie ustawień udokumentowanych dla danego profilu łączonego; bezpośredni interfejs komponentu obrazowego może mieć inny układ pól i możliwości.

Świadomie używaj nazwanego połączenia

Komponent obrazowy nazwany dla tego profilu to GPT Image 1. Jego bezpośredni profil generowania obrazów obsługuje zadania skupione na obrazach, natomiast GPT-5 Image łączy tę możliwość z przetwarzaniem językowym GPT-5. GPT-5 Image Mini jest osobnym połączeniem GPT-5 Mini i GPT Image 1 Mini. Zachowuj tożsamość wybranego profilu wraz z materiałami źródłowymi i ustawieniami wyjścia, zamiast traktować podobnie nazwane połączenia jak ten sam model.

W rozmowie zawierającej kilka poprawek przenoś dalej właściwe wymagania pisemne i materiały referencyjne. Określ konkretną poprawkę w najnowszym opisie zadania, na przykład przesunięcie etykiety, zmianę obiektu lub uproszczenie kompozycji. Unikaj nieukierunkowanej prośby o poprawienie wszystkiego, gdy użyteczna zmiana jest już widoczna w zwróconym materiale.

Zachowaj i sprawdź ukończony wynik

Zachowaj odpowiedź pisemną i każdy rzeczywisty rezultat obrazowy dostarczony z wygenerowaną odpowiedzią. Zapisuj obrazy w zgłoszonym formacie wraz z promptem, materiałami źródłowymi i wybranymi ustawieniami. Sprawdź sam obraz pod kątem kompozycji, szczegółów motywu i tekstu; porównaj tekst towarzyszący z dowodami, które opisuje. Użyteczny ukończony wynik łączy wymagania pisemne z obrazem, który można otworzyć, sprawdzić i umieścić w zamierzonym dokumencie, na stronie lub w procesie pracy.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Simplify a community-event poster

Edit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.

Oczekiwany wynik

A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.

Sprawdź wynik

Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image łączy możliwości językowe i rozumowanie GPT-5 firmy OpenAI z GPT Image 1 do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, łącząc pisemny opis zadania z wynikiem wizualnym.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
openai/gpt-5-image
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości 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[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości 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
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.02 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.0025 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.08 / 1K tokenów obrazu
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.02 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.0025 / 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

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaWarunki rozliczaniaOpłata
KonfiguracjaOpenAI: GPT-5 Image · Domyślna konfiguracjaWarunki rozliczaniaKonfiguracja domyślnaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe 0,02 USD / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe 0,02 USD / 1K tokenów
Wyjście · Obraz wyjściowy 0,08 USD / 1K tokenów
Wyjście · Wyszukiwanie w internecie 0,02 USD za wyszukiwanie
Wejście · Odczyt cache 0,0025 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie
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", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image',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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasy ścieżek metod

/v1/images

Powiązane ID modeli

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image łączy możliwości językowe i rozumowanie GPT-5 firmy OpenAI z GPT Image 1 do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, łącząc pisemny opis zadania z wynikiem wizualnym.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
openai/gpt-5-image
Domyślnie—
PolepromptTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna długość: 1
Domyślnie—
Poleaspect_ratioTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
1:1, 3:2, 2:3, auto
Domyślnie—
PolequalityTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
auto, low, medium, high
Domyślnie—
PolebackgroundTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
auto, transparent, opaque
Domyślnie—
PolenTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Maksimum: 10
Domyślnie—
Poleinput_referencesTyparrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 0
Maksymalna liczba elementów: 16
Domyślnie—
Poleoutput_compressionTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 0
Maksimum: 100
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, prompt
Parametrmaterial_typesKontrakttext, 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.

KonfiguracjaTabela stawekPrzewidywana ilośćOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaPrzewidywana 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 generowaniaTabela stawek—Przewidywana ilośćszacunek dla jednego generowaniaOpłata
Wyjście · Szacowany koszt generowania · Szacunek tylko do porównania $0.32768 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Obrazy

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'openai/gpt-5-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Obrazy

Pobierz każdy zwrócony obraz lub zapisz jego zawartość Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Inne odczyty treści
Odczytaj istniejące zasoby należące do Ciebie
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zapisz 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.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

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.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PolecreatedTyp
Poledata[].urlTyp
Poledata[].b64_jsonTyp
PoleusageTyp

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasy ścieżek metod

/v1/images

Powiązane ID modeli

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image łączy możliwości językowe i rozumowanie GPT-5 firmy OpenAI z GPT Image 1 do generowania obrazów i edycji opartych na materiałach referencyjnych. Przyjmuje tekst, obrazy i dokumenty, a zwraca tekst i obrazy, łącząc pisemny opis zadania z wynikiem wizualnym.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
openai/gpt-5-image
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

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.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.02 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.0025 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.08 / 1K tokenów obrazu
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.02 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.02 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.0025 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "openai/gpt-5-image",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

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.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasy ścieżek metod

/v1/images

Powiązane ID modeli

openai/gpt-5-image

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

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

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

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

Jakich pól używa żądanie?

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

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

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

Jakie limity obowiązują?

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

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

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna