O GPT Image 2.5 Flare é a edição de geração e edição de imagens da OpenAI posicionada para trabalho quotidiano rápido e de alta qualidade. Aceita texto e imagens e devolve resultados em imagem. Utilize-o para esboços visuais, ilustrações, conceitos de produto e tarefas criativas recorrentes em que um briefing precisa de se transformar rapidamente numa imagem utilizável. O Flare é separado do Sunburst, cujo posicionamento destaca a precisão de edição. Escolha o Flare para criação rotineira de imagens e o Sunburst quando a edição precisa for a prioridade.
Comece pelo tema principal, ação, ambiente, composição e tratamento visual. Para uma ilustração de campanha, peça um ciclista a atravessar uma pequena ponte com luz quente de fim de tarde, silhueta marcante e céu livre para texto posterior. Um briefing conciso de exploração pode deixar em aberto decisões estéticas; um briefing de produção deve identificar os pormenores e o posicionamento importantes. Os fluxos diretos de geração e edição permitem instruções com até 32 000 caracteres e um a dez resultados, sendo útil comparar algumas variações em função da mesma finalidade.
A edição pode receber até dezasseis imagens de referência. Atribua a cada referência uma função clara, em vez de esperar que o modelo decida se uma imagem representa a identidade do tema, o cenário ou o estilo. Uma máscara pode orientar a alteração de uma região; com múltiplas imagens, aplica-se à primeira. A imagem e a máscara precisam de formato e dimensões correspondentes e a máscara tem de conter um canal alfa. O guia exige que a origem e a máscara tenham menos de 50 MB. Uma máscara é uma orientação, e não uma promessa de preservação exata dos limites, por isso indique tanto a alteração desejada como o que deve permanecer reconhecível.
O Flare suporta qualidade low, medium, high, xhigh, max e automática, com auto como predefinição. Uma qualidade inferior pode servir um esboço visual rápido; as definições superiores podem ser comparadas para o detalhe de uma peça final. A qualidade é independente do tamanho e da compressão de saída. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536, com dimensões automáticas ou personalizadas também disponíveis. Escolha a orientação em função do posicionamento final e do espaço útil da cena.
A largura e a altura personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis, sem qualquer lado acima de 3840 píxeis. A proporção permitida vai de 1:3 a 3:1 e a área total tem de ser de pelo menos 655 360 e no máximo 8 294 400 píxeis. As quatro condições aplicam-se em conjunto. O guia identifica resoluções acima de 2560 × 1440 como experimentais. Utilize um enquadramento válido e adequado à composição e inclua no briefing quaisquer pormenores sensíveis ao recorte, em vez de tratar uma resolução maior como melhoria automática da composição.
O formato do resultado é PNG por predefinição, com alternativas JPEG e WebP. JPEG e WebP permitem compressão entre 0 e 100. Para um fundo transparente, selecione PNG ou WebP; também são suportados fundos opacos e automáticos. Uma peça transparente pode ser colocada numa composição posterior, enquanto uma imagem opaca inclui o seu próprio fundo. Selecione formato, fundo e compressão de acordo com a necessidade real de entrega e guarde o ficheiro concluído com o briefing e as definições escolhidas.
O fabricante documenta geração e edições diretas de imagem, além de uma ferramenta conversacional de imagem que pode manter resultados selecionados para alterações seguintes. Nesse fluxo, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. O streaming pode mostrar até três imagens parciais antes do resultado final. Estas pré-visualizações representam progresso, e não entregas concluídas adicionais. Para trabalho iterativo, continue a partir da imagem escolhida e descreva uma alteração visível, como deslocar um objeto ou ajustar o tratamento de cor. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Examine as letras, o posicionamento dos objetos, os pormenores do tema e a composição da imagem no tamanho previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento exato de texto, composições estruturadas e identidade visual repetida entre gerações. Mantenha uma variação aceite como referência seguinte e restrinja a edição posterior ao problema importante. A função de geração quotidiana do Flare é útil para uma sequência clara de briefing, alternativas visuais, seleção e aperfeiçoamento, com a peça final avaliada em relação à finalidade criativa real.
", "aboutText": "O GPT Image 2.5 Flare é a edição de geração e edição de imagens da OpenAI posicionada para trabalho quotidiano rápido e de alta qualidade. Aceita texto e imagens e devolve resultados em imagem. Utilize-o para esboços visuais, ilustrações, conceitos de produto e tarefas criativas recorrentes em que um briefing precisa de se transformar rapidamente numa imagem utilizável. O Flare é separado do Sunburst, cujo posicionamento destaca a precisão de edição. Escolha o Flare para criação rotineira de imagens e o Sunburst quando a edição precisa for a prioridade.\n\nComece pelo tema principal, ação, ambiente, composição e tratamento visual. Para uma ilustração de campanha, peça um ciclista a atravessar uma pequena ponte com luz quente de fim de tarde, silhueta marcante e céu livre para texto posterior. Um briefing conciso de exploração pode deixar em aberto decisões estéticas; um briefing de produção deve identificar os pormenores e o posicionamento importantes. Os fluxos diretos de geração e edição permitem instruções com até 32 000 caracteres e um a dez resultados, sendo útil comparar algumas variações em função da mesma finalidade.\n\nA edição pode receber até dezasseis imagens de referência. Atribua a cada referência uma função clara, em vez de esperar que o modelo decida se uma imagem representa a identidade do tema, o cenário ou o estilo. Uma máscara pode orientar a alteração de uma região; com múltiplas imagens, aplica-se à primeira. A imagem e a máscara precisam de formato e dimensões correspondentes e a máscara tem de conter um canal alfa. O guia exige que a origem e a máscara tenham menos de 50 MB. Uma máscara é uma orientação, e não uma promessa de preservação exata dos limites, por isso indique tanto a alteração desejada como o que deve permanecer reconhecível.\n\nO Flare suporta qualidade low, medium, high, xhigh, max e automática, com auto como predefinição. Uma qualidade inferior pode servir um esboço visual rápido; as definições superiores podem ser comparadas para o detalhe de uma peça final. A qualidade é independente do tamanho e da compressão de saída. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536, com dimensões automáticas ou personalizadas também disponíveis. Escolha a orientação em função do posicionamento final e do espaço útil da cena.\n\nA largura e a altura personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis, sem qualquer lado acima de 3840 píxeis. A proporção permitida vai de 1:3 a 3:1 e a área total tem de ser de pelo menos 655 360 e no máximo 8 294 400 píxeis. As quatro condições aplicam-se em conjunto. O guia identifica resoluções acima de 2560 × 1440 como experimentais. Utilize um enquadramento válido e adequado à composição e inclua no briefing quaisquer pormenores sensíveis ao recorte, em vez de tratar uma resolução maior como melhoria automática da composição.\n\nO formato do resultado é PNG por predefinição, com alternativas JPEG e WebP. JPEG e WebP permitem compressão entre 0 e 100. Para um fundo transparente, selecione PNG ou WebP; também são suportados fundos opacos e automáticos. Uma peça transparente pode ser colocada numa composição posterior, enquanto uma imagem opaca inclui o seu próprio fundo. Selecione formato, fundo e compressão de acordo com a necessidade real de entrega e guarde o ficheiro concluído com o briefing e as definições escolhidas.\n\nO fabricante documenta geração e edições diretas de imagem, além de uma ferramenta conversacional de imagem que pode manter resultados selecionados para alterações seguintes. Nesse fluxo, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. O streaming pode mostrar até três imagens parciais antes do resultado final. Estas pré-visualizações representam progresso, e não entregas concluídas adicionais. Para trabalho iterativo, continue a partir da imagem escolhida e descreva uma alteração visível, como deslocar um objeto ou ajustar o tratamento de cor. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.\n\nExamine as letras, o posicionamento dos objetos, os pormenores do tema e a composição da imagem no tamanho previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento exato de texto, composições estruturadas e identidade visual repetida entre gerações. Mantenha uma variação aceite como referência seguinte e restrinja a edição posterior ao problema importante. A função de geração quotidiana do Flare é útil para uma sequência clara de briefing, alternativas visuais, seleção e aperfeiçoamento, com a peça final avaliada em relação à finalidade criativa real.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b6a3ca829dab36b081d3e5433bd073da5b57f005765344c7d630c2613b53ca09", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-flareO GPT Image 2.5 Flare gera e edita imagens a partir de texto e referências, com foco na criação visual quotidiana rápida. Suporta tamanhos personalizados, fundos transparentes, máscaras e níveis de qualidade até max para esboços, ilustrações e peças de campanha.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O GPT Image 2.5 Flare é a edição de geração e edição de imagens da OpenAI posicionada para trabalho quotidiano rápido e de alta qualidade. Aceita texto e imagens e devolve resultados em imagem. Utilize-o para esboços visuais, ilustrações, conceitos de produto e tarefas criativas recorrentes em que um briefing precisa de se transformar rapidamente numa imagem utilizável. O Flare é separado do Sunburst, cujo posicionamento destaca a precisão de edição. Escolha o Flare para criação rotineira de imagens e o Sunburst quando a edição precisa for a prioridade.
Comece pelo tema principal, ação, ambiente, composição e tratamento visual. Para uma ilustração de campanha, peça um ciclista a atravessar uma pequena ponte com luz quente de fim de tarde, silhueta marcante e céu livre para texto posterior. Um briefing conciso de exploração pode deixar em aberto decisões estéticas; um briefing de produção deve identificar os pormenores e o posicionamento importantes. Os fluxos diretos de geração e edição permitem instruções com até 32 000 caracteres e um a dez resultados, sendo útil comparar algumas variações em função da mesma finalidade.
A edição pode receber até dezasseis imagens de referência. Atribua a cada referência uma função clara, em vez de esperar que o modelo decida se uma imagem representa a identidade do tema, o cenário ou o estilo. Uma máscara pode orientar a alteração de uma região; com múltiplas imagens, aplica-se à primeira. A imagem e a máscara precisam de formato e dimensões correspondentes e a máscara tem de conter um canal alfa. O guia exige que a origem e a máscara tenham menos de 50 MB. Uma máscara é uma orientação, e não uma promessa de preservação exata dos limites, por isso indique tanto a alteração desejada como o que deve permanecer reconhecível.
O Flare suporta qualidade low, medium, high, xhigh, max e automática, com auto como predefinição. Uma qualidade inferior pode servir um esboço visual rápido; as definições superiores podem ser comparadas para o detalhe de uma peça final. A qualidade é independente do tamanho e da compressão de saída. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536, com dimensões automáticas ou personalizadas também disponíveis. Escolha a orientação em função do posicionamento final e do espaço útil da cena.
A largura e a altura personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis, sem qualquer lado acima de 3840 píxeis. A proporção permitida vai de 1:3 a 3:1 e a área total tem de ser de pelo menos 655 360 e no máximo 8 294 400 píxeis. As quatro condições aplicam-se em conjunto. O guia identifica resoluções acima de 2560 × 1440 como experimentais. Utilize um enquadramento válido e adequado à composição e inclua no briefing quaisquer pormenores sensíveis ao recorte, em vez de tratar uma resolução maior como melhoria automática da composição.
O formato do resultado é PNG por predefinição, com alternativas JPEG e WebP. JPEG e WebP permitem compressão entre 0 e 100. Para um fundo transparente, selecione PNG ou WebP; também são suportados fundos opacos e automáticos. Uma peça transparente pode ser colocada numa composição posterior, enquanto uma imagem opaca inclui o seu próprio fundo. Selecione formato, fundo e compressão de acordo com a necessidade real de entrega e guarde o ficheiro concluído com o briefing e as definições escolhidas.
O fabricante documenta geração e edições diretas de imagem, além de uma ferramenta conversacional de imagem que pode manter resultados selecionados para alterações seguintes. Nesse fluxo, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. O streaming pode mostrar até três imagens parciais antes do resultado final. Estas pré-visualizações representam progresso, e não entregas concluídas adicionais. Para trabalho iterativo, continue a partir da imagem escolhida e descreva uma alteração visível, como deslocar um objeto ou ajustar o tratamento de cor. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Examine as letras, o posicionamento dos objetos, os pormenores do tema e a composição da imagem no tamanho previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento exato de texto, composições estruturadas e identidade visual repetida entre gerações. Mantenha uma variação aceite como referência seguinte e restrinja a edição posterior ao problema importante. A função de geração quotidiana do Flare é útil para uma sequência clara de briefing, alternativas visuais, seleção e aperfeiçoamento, com a peça final avaliada em relação à finalidade criativa real.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-image-2.5-flare | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites url, b64_json | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Texto para imagem · Obrigatório: prompt
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetrooptional_controls | Contratonull |
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.
POST /v1/images/generationsO Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-flare', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nDescarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarde cada imagem concluída; obtenha cada URL devolvido ou descodifique o respetivo conteúdo Base64.
Guarde todos os itens de dados. Descodifique cada b64_json ou obtenha todos os URL assinados devolvidos. Escolha a extensão do ficheiro a partir do MIME/dos bytes reais.
Se o resultado de uma geração ou edição de imagem requerer verificação, guarde o operation_id/X-Client-Request-ID original e as informações do resultado devolvidas. Recupere os resultados existentes que lhe pertencem através da biblioteca de multimédia, usando valores task_id ou asset_id reais. Não volte a enviar o pedido de geração/edição nem construa um URL de consulta periódica a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Respostaserver_error | CondiçãoA resposta devolvida indica que a operação ou o resultado requer verificação | Passo seguinteGuarde o ID original da operação/tarefa devolvido, os cabeçalhos do pedido e a resposta; continue a consultar essa operação original através das consultas suportadas. Não volte a enviar o pedido de criação. |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flareO GPT Image 2.5 Flare gera e edita imagens a partir de texto e referências, com foco na criação visual quotidiana rápida. Suporta tamanhos personalizados, fundos transparentes, máscaras e níveis de qualidade até max para esboços, ilustrações e peças de campanha.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O GPT Image 2.5 Flare é a edição de geração e edição de imagens da OpenAI posicionada para trabalho quotidiano rápido e de alta qualidade. Aceita texto e imagens e devolve resultados em imagem. Utilize-o para esboços visuais, ilustrações, conceitos de produto e tarefas criativas recorrentes em que um briefing precisa de se transformar rapidamente numa imagem utilizável. O Flare é separado do Sunburst, cujo posicionamento destaca a precisão de edição. Escolha o Flare para criação rotineira de imagens e o Sunburst quando a edição precisa for a prioridade.
Comece pelo tema principal, ação, ambiente, composição e tratamento visual. Para uma ilustração de campanha, peça um ciclista a atravessar uma pequena ponte com luz quente de fim de tarde, silhueta marcante e céu livre para texto posterior. Um briefing conciso de exploração pode deixar em aberto decisões estéticas; um briefing de produção deve identificar os pormenores e o posicionamento importantes. Os fluxos diretos de geração e edição permitem instruções com até 32 000 caracteres e um a dez resultados, sendo útil comparar algumas variações em função da mesma finalidade.
A edição pode receber até dezasseis imagens de referência. Atribua a cada referência uma função clara, em vez de esperar que o modelo decida se uma imagem representa a identidade do tema, o cenário ou o estilo. Uma máscara pode orientar a alteração de uma região; com múltiplas imagens, aplica-se à primeira. A imagem e a máscara precisam de formato e dimensões correspondentes e a máscara tem de conter um canal alfa. O guia exige que a origem e a máscara tenham menos de 50 MB. Uma máscara é uma orientação, e não uma promessa de preservação exata dos limites, por isso indique tanto a alteração desejada como o que deve permanecer reconhecível.
O Flare suporta qualidade low, medium, high, xhigh, max e automática, com auto como predefinição. Uma qualidade inferior pode servir um esboço visual rápido; as definições superiores podem ser comparadas para o detalhe de uma peça final. A qualidade é independente do tamanho e da compressão de saída. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536, com dimensões automáticas ou personalizadas também disponíveis. Escolha a orientação em função do posicionamento final e do espaço útil da cena.
A largura e a altura personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis, sem qualquer lado acima de 3840 píxeis. A proporção permitida vai de 1:3 a 3:1 e a área total tem de ser de pelo menos 655 360 e no máximo 8 294 400 píxeis. As quatro condições aplicam-se em conjunto. O guia identifica resoluções acima de 2560 × 1440 como experimentais. Utilize um enquadramento válido e adequado à composição e inclua no briefing quaisquer pormenores sensíveis ao recorte, em vez de tratar uma resolução maior como melhoria automática da composição.
O formato do resultado é PNG por predefinição, com alternativas JPEG e WebP. JPEG e WebP permitem compressão entre 0 e 100. Para um fundo transparente, selecione PNG ou WebP; também são suportados fundos opacos e automáticos. Uma peça transparente pode ser colocada numa composição posterior, enquanto uma imagem opaca inclui o seu próprio fundo. Selecione formato, fundo e compressão de acordo com a necessidade real de entrega e guarde o ficheiro concluído com o briefing e as definições escolhidas.
O fabricante documenta geração e edições diretas de imagem, além de uma ferramenta conversacional de imagem que pode manter resultados selecionados para alterações seguintes. Nesse fluxo, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. O streaming pode mostrar até três imagens parciais antes do resultado final. Estas pré-visualizações representam progresso, e não entregas concluídas adicionais. Para trabalho iterativo, continue a partir da imagem escolhida e descreva uma alteração visível, como deslocar um objeto ou ajustar o tratamento de cor. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Examine as letras, o posicionamento dos objetos, os pormenores do tema e a composição da imagem no tamanho previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento exato de texto, composições estruturadas e identidade visual repetida entre gerações. Mantenha uma variação aceite como referência seguinte e restrinja a edição posterior ao problema importante. A função de geração quotidiana do Flare é útil para uma sequência clara de briefing, alternativas visuais, seleção e aperfeiçoamento, com a peça final avaliada em relação à finalidade criativa real.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gpt-image-2.5-flare | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento máximo: 32 000 | Predefinição— |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: Utilize auto ou WIDTHxHEIGHT com ambas as dimensões divisíveis por 16. O lado maior tem, no máximo, 3,840 píxeis e o tamanho total, no máximo, 8,300,000 píxeis. | Predefiniçãoauto |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites transparent, opaque, auto | Predefiniçãoauto |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites low, auto Condições: Utilize auto para a moderação normal de conteúdo. | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predefinição1 |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, high, medium, low | Predefiniçãoauto |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 0 Máximo: 100 Condições: Aplica-se à saída JPEG e WebP; envie o valor inteiro documentado. | Predefinição100 |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites webp, png, jpeg | Predefiniçãopng |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites false Condições: Esta rota devolve uma única resposta JSON concluída. | Predefiniçãofalse |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratoprompt, model |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrooptional | Contratosize, background, moderation, n, quality, output_compression, output_format, stream |
Parâmetroconditions | ContratoUm fundo transparente exige PNG ou WebP., A compressão de saída aplica-se a JPEG ou WebP., O método selecionado gera a partir de texto. Os controlos de edição e transmissão em fluxo descritos para o fabricante são capacidades separadas. |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As tarifas apresentadas permitem estimar o custo antes da geração. O montante final cobrado é calculado a partir do custo registado para a geração original. A duração medida do resultado e as quantidades previstas não correspondem à quantidade final faturável.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Quantidade prevista | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Quantidade prevista— | Custo Entrada · Tokens de entrada · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Saída · Tokens de saída · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoCusto estimado de geração | Tabela de tarifas— | Quantidade previstaestimativa para uma geração | Custo Saída · Custo estimado de geração · Estimativa apenas para comparação $0.24576 estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'prompt': 'A cute baby sea otter', 'model': 'gpt-image-2.5-flare', 'size': '1024x1024', 'n': 1, 'background': 'auto', 'moderation': 'auto', 'output_format': 'png'}\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\nDescarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo 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.\nGuarde cada imagem concluída; obtenha cada URL devolvido ou descodifique o respetivo conteúdo Base64.
Conserve a resposta completa e os cabeçalhos, todos os resultados efetivamente produzidos, os identificadores originais devolvidos e todos os campos de utilização. Recupere a operação original sem voltar a enviar o pedido de criação.
Guarde o X-Client-Request-ID devolvido para reconciliação. Consulte apenas os valores task_id/asset_id efetivamente devolvidos ou a sua biblioteca de multimédia; nunca construa um URL de tarefa a partir do ID da operação e nunca volte a enviar o pedido de criação.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare
openai/gpt-image-2.5-flareO GPT Image 2.5 Flare gera e edita imagens a partir de texto e referências, com foco na criação visual quotidiana rápida. Suporta tamanhos personalizados, fundos transparentes, máscaras e níveis de qualidade até max para esboços, ilustrações e peças de campanha.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O GPT Image 2.5 Flare é a edição de geração e edição de imagens da OpenAI posicionada para trabalho quotidiano rápido e de alta qualidade. Aceita texto e imagens e devolve resultados em imagem. Utilize-o para esboços visuais, ilustrações, conceitos de produto e tarefas criativas recorrentes em que um briefing precisa de se transformar rapidamente numa imagem utilizável. O Flare é separado do Sunburst, cujo posicionamento destaca a precisão de edição. Escolha o Flare para criação rotineira de imagens e o Sunburst quando a edição precisa for a prioridade.
Comece pelo tema principal, ação, ambiente, composição e tratamento visual. Para uma ilustração de campanha, peça um ciclista a atravessar uma pequena ponte com luz quente de fim de tarde, silhueta marcante e céu livre para texto posterior. Um briefing conciso de exploração pode deixar em aberto decisões estéticas; um briefing de produção deve identificar os pormenores e o posicionamento importantes. Os fluxos diretos de geração e edição permitem instruções com até 32 000 caracteres e um a dez resultados, sendo útil comparar algumas variações em função da mesma finalidade.
A edição pode receber até dezasseis imagens de referência. Atribua a cada referência uma função clara, em vez de esperar que o modelo decida se uma imagem representa a identidade do tema, o cenário ou o estilo. Uma máscara pode orientar a alteração de uma região; com múltiplas imagens, aplica-se à primeira. A imagem e a máscara precisam de formato e dimensões correspondentes e a máscara tem de conter um canal alfa. O guia exige que a origem e a máscara tenham menos de 50 MB. Uma máscara é uma orientação, e não uma promessa de preservação exata dos limites, por isso indique tanto a alteração desejada como o que deve permanecer reconhecível.
O Flare suporta qualidade low, medium, high, xhigh, max e automática, com auto como predefinição. Uma qualidade inferior pode servir um esboço visual rápido; as definições superiores podem ser comparadas para o detalhe de uma peça final. A qualidade é independente do tamanho e da compressão de saída. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536, com dimensões automáticas ou personalizadas também disponíveis. Escolha a orientação em função do posicionamento final e do espaço útil da cena.
A largura e a altura personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis, sem qualquer lado acima de 3840 píxeis. A proporção permitida vai de 1:3 a 3:1 e a área total tem de ser de pelo menos 655 360 e no máximo 8 294 400 píxeis. As quatro condições aplicam-se em conjunto. O guia identifica resoluções acima de 2560 × 1440 como experimentais. Utilize um enquadramento válido e adequado à composição e inclua no briefing quaisquer pormenores sensíveis ao recorte, em vez de tratar uma resolução maior como melhoria automática da composição.
O formato do resultado é PNG por predefinição, com alternativas JPEG e WebP. JPEG e WebP permitem compressão entre 0 e 100. Para um fundo transparente, selecione PNG ou WebP; também são suportados fundos opacos e automáticos. Uma peça transparente pode ser colocada numa composição posterior, enquanto uma imagem opaca inclui o seu próprio fundo. Selecione formato, fundo e compressão de acordo com a necessidade real de entrega e guarde o ficheiro concluído com o briefing e as definições escolhidas.
O fabricante documenta geração e edições diretas de imagem, além de uma ferramenta conversacional de imagem que pode manter resultados selecionados para alterações seguintes. Nesse fluxo, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. O streaming pode mostrar até três imagens parciais antes do resultado final. Estas pré-visualizações representam progresso, e não entregas concluídas adicionais. Para trabalho iterativo, continue a partir da imagem escolhida e descreva uma alteração visível, como deslocar um objeto ou ajustar o tratamento de cor. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Examine as letras, o posicionamento dos objetos, os pormenores do tema e a composição da imagem no tamanho previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento exato de texto, composições estruturadas e identidade visual repetida entre gerações. Mantenha uma variação aceite como referência seguinte e restrinja a edição posterior ao problema importante. A função de geração quotidiana do Flare é útil para uma sequência clara de briefing, alternativas visuais, seleção e aperfeiçoamento, com a peça final avaliada em relação à finalidade criativa real.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-image-2.5-flare | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Predefinição— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, low, medium, high, xhigh, max | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, transparent, opaque | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predefinição— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores e limites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 16 | Predefinição— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 0 Máximo: 100 | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As tarifas apresentadas permitem estimar o custo antes da geração. O montante final cobrado é calculado a partir do custo registado para a geração original. A duração medida do resultado e as quantidades previstas não correspondem à quantidade final faturável.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Quantidade prevista | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Quantidade prevista— | Custo Entrada · Tokens de entrada · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Saída · Tokens de saída · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoCusto estimado de geração | Tabela de tarifas— | Quantidade previstaestimativa para uma geração | Custo Saída · Custo estimado de geração · Estimativa apenas para comparação $0.24576 estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${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-image-2.5-flare', '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\nDescarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo 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.\nGuarde cada imagem concluída; obtenha cada URL devolvido ou descodifique o respetivo conteúdo Base64.
Conserve a resposta completa e os cabeçalhos, todos os resultados efetivamente produzidos, os identificadores originais devolvidos e todos os campos de utilização. Recupere a operação original sem voltar a enviar o pedido de criação.
Guarde o X-Client-Request-ID devolvido para reconciliação. Consulte apenas os valores task_id/asset_id efetivamente devolvidos ou a sua biblioteca de multimédia; nunca construa um URL de tarefa a partir do ID da operação e nunca volte a enviar o pedido de criação.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot gpt-image-2.5-flare
Ailoot Ultra gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-flare
/v1/images
openai/gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-flare