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OpenAI: GPT-5.4 Image 2

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5.4 Image 2

Um fluxo que combina o raciocínio textual de GPT-5.4 com a geração e edição de imagens de GPT Image 2. Use instruções escritas e referências visuais para desenvolver uma ilustração ou alteração, mantendo distintos os papéis dos componentes textual e visual.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

GPT-5.4 Image 2 descreve um fluxo que combina o modelo textual GPT-5.4 da OpenAI com GPT Image 2 para geração e edição de imagens. Os componentes têm papéis diferentes: GPT-5.4 pode interpretar instruções da tarefa e desenvolver as orientações escritas, enquanto GPT Image 2 cria ou modifica uma imagem. GPT-5.4 aceita texto e imagens e produz texto; GPT Image 2 aceita entradas de texto e imagens e produz imagens.

Para um novo visual, descreva a finalidade, o sujeito, a composição, o estilo e os pormenores relevantes para o resultado. Um exemplo de tarefa é preparar a ilustração de um artigo: defina a ideia que a imagem deve comunicar, o recorte pretendido e o espaço necessário para o texto de acompanhamento da página. A fase escrita pode organizar estes requisitos em instruções claras. A fase de imagem usa o texto das instruções e as referências fornecidas, se existirem, para criar o resultado visual.

Para uma edição, forneça a imagem de origem e separe as alterações pedidas dos elementos a preservar. GPT Image 2 processa automaticamente imagens de entrada com alta fidelidade, suportando edição sensível aos pormenores e fluxos baseados em referências. O produtor documenta retoque de áreas da imagem e trabalho de imagem baseado em referências. Uma máscara pode orientar a área a editar, mas o mascaramento de GPT Image baseia-se nas instruções textuais e pode não seguir precisamente a forma da máscara. O fluxo documentado de máscaras exige que a imagem de destino e a máscara correspondam em formato e dimensões, com um canal alfa na máscara e ficheiros com menos de 50 MB.

GPT Image 2 suporta as qualidades low, medium, high e seleção automática da qualidade. Os tamanhos personalizados exigem que ambos os lados sejam múltiplos de 16 píxeis, que nenhum lado exceda 3 840 píxeis, que a relação de aspeto não seja mais extrema que 3:1 e que o tamanho total esteja entre 655 360 e 8 294 400 píxeis. Os exemplos documentados incluem 1 024 × 1 024, 1 536 × 1 024, 2 048 × 2 048 e 3 840 × 2 160. Escolha as dimensões para o destino, em vez de pressupor que todos os visuais devem ser quadrados. No perfil de saída Image API documentado pelo produtor, PNG é o formato predefinido, com JPEG e WebP também disponíveis. JPEG e WebP suportam uma definição de compressão de 0 a 100.

O componente textual tem a sua própria especificação. A janela de contexto publicada de GPT-5.4 é de 1 050 000 tokens, a saída máxima é de 128 000 tokens e os conhecimentos estão atualizados até 31 de agosto de 2025. As opções de esforço de raciocínio são none, low, medium, high e xhigh, com none como predefinição. O produtor indica geração de imagens entre as ferramentas de GPT-5.4, enquanto Image API também fornece operações separadas de geração e edição. Estes papéis documentados dos componentes não transformam o nome combinado num novo modelo autónomo com um único limite partilhado por texto e imagem.

O guia de imagens descreve limitações na colocação precisa de texto, na consistência visual recorrente e na composição exata. Prepare texto curto e claramente especificado quando as letras são importantes, forneça a referência relevante para um sujeito recorrente e identifique explicitamente as restrições de disposição. Verifique a imagem gerada ou editada face a esses requisitos. Um resultado útil pode incluir as instruções escritas, a imagem e uma lista focada de alterações para a edição seguinte, ligando o visual à finalidade editorial ou de produto original.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Revise an editorial illustration crop

Edit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.

Resultado esperado

An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.

Verificar o resultado

Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5.4-image-2

openai/gpt-5.4-image-2

OpenAI /openai/gpt-5.4-image-2

Introdução

Um fluxo que combina o raciocínio textual de GPT-5.4 com a geração e edição de imagens de GPT Image 2. Use instruções escritas e referências visuais para desenvolver uma ilustração ou alteração, mantendo distintos os papéis dos componentes textual e visual.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/gpt-5.4-image-2
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Exemplos: system, user, assistant, tool, function
Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo.
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts
Predefinição—
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Esforço de raciocínio · elevado
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado
Esforço de raciocínio · baixo
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo
Esforço de raciocínio · médio
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio
Esforço de raciocínio · nenhum
Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio
Esforço de raciocínio · xhigh
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de imagem de saída $0.06 / 1K tokens de imagem
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

OpenAI: GPT-5.4 Image 2

Preços por configuração

ConfiguraçãoCondições de faturaçãoCusto
ConfiguraçãoOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Configuração predefinidaCondições de faturaçãoConfiguração predefinidaCusto
Entrada · Tokens de entrada 0,016 US$ / 1K tokens
Saída · Tokens de saída 0,03 US$ / 1K tokens
Saída · Imagem de saída 0,06 US$ / 1K tokens
Saída · Pesquisa na web 0,02 US$ por pesquisa
Entrada · Leitura da cache 0,004 US$ / 1K tokens

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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python
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-5.4-image-2", "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-5.4-image-2',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-5.4-image-2',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")

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.4-image-2

Ailoot Ultra · Imagens POST /v1/images/generations openai/gpt-5.4-image-2

openai/gpt-5.4-image-2

OpenAI /openai/gpt-5.4-image-2

Introdução

Um fluxo que combina o raciocínio textual de GPT-5.4 com a geração e edição de imagens de GPT Image 2. Use instruções escritas e referências visuais para desenvolver uma ilustração ou alteração, mantendo distintos os papéis dos componentes textual e visual.

Entradas aceites
Texto · Imagens
Resultados
Imagens

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Imagens POST /v1/images/generations
Entrada
text, image
Saída
image
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/gpt-5.4-image-2
Predefinição—
CampopromptTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Comprimento mínimo: 1
Predefinição—
Campoaspect_ratioTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto
Predefinição—
CampoqualityTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
auto, low, medium, high
Predefinição—
CampobackgroundTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
auto, opaque
Predefinição—
CamponTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Máximo: 10
Predefinição—
Campoinput_referencesTipoarrayRequisitoOpcionalValores e limites
Número mínimo de elementos: 0
Número máximo de elementos: 16
Predefinição—
Campooutput_compressionTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 0
Máximo: 100
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, prompt
Parâmetromaterial_typesContratotext, 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}

Tarifários

Cálculo do custo final

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.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas estimadas para comparação

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasQuantidade previstaCusto
ConfiguraçãoTarifas base por tokenTabela de tarifasTarifa baseQuantidade 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 geraçãoTabela de tarifas—Quantidade previstaestimativa para uma geraçãoCusto
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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Imagens

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-5.4-image-2', '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

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Imagens

Descarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Outras leituras de conteúdo
Ler os recursos existentes de que é titular
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.
Guardar todos os resultados concluídos

Guarde 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.

Se for necessário verificar a resposta original

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.

Campos da resposta
CampoTipo
CampocreatedTipo
Campodata[].urlTipo
Campodata[].b64_jsonTipo
CampousageTipo

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.4-image-2

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-5.4-image-2

openai/gpt-5.4-image-2

OpenAI /openai/gpt-5.4-image-2

Introdução

Um fluxo que combina o raciocínio textual de GPT-5.4 com a geração e edição de imagens de GPT Image 2. Use instruções escritas e referências visuais para desenvolver uma ilustração ou alteração, mantendo distintos os papéis dos componentes textual e visual.

Entradas aceites
Texto
Resultados
json · sse

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Saída
json, sse
Formato de saída
JSON ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/gpt-5.4-image-2
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Esforço de raciocínio · elevado
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado
Esforço de raciocínio · baixo
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo
Esforço de raciocínio · médio
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio
Esforço de raciocínio · nenhum
Tarifa normal Quando não há esforço de raciocínio
Esforço de raciocínio · xhigh
Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de imagem de saída $0.06 / 1K tokens de imagem
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "openai/gpt-5.4-image-2",
  "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-5.4-image-2', '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-5.4-image-2', '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))

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.4-image-2

FAQ · OpenAI: GPT-5.4 Image 2
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.4-image-2: text → text

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5.4-image-2: text, image → image

POST /v1/messages · openai/gpt-5.4-image-2: text → json, sse

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.4-image-2: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5.4-image-2: model, prompt, aspect_ratio, quality, background, n, input_references, output_compression, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-5.4-image-2: model, messages, max_tokens, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5.4-image-2: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5.4-image-2: n.minimum: 1; n.maximum: 10; output_compression.minimum: 0; output_compression.maximum: 100

Mais detalhes

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