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.
", "aboutText": "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.\n\nPara 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.\n\nPara 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.\n\nGPT 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.\n\nO 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.\n\nO 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.openai/gpt-5.4-image-2Um 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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.4-image-2 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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.
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 | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.
| Configuração | Condições de faturação | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Configuração predefinida | Condições de faturaçãoConfiguração predefinida | Custo Entrada · Tokens de entrada 0,016 US$ / 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
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openai/gpt-5.4-image-2Um 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.
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.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.4-image-2 | 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 | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, 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-5.4-image-2', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\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 Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
openai/gpt-5.4-image-2Um 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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5.4-image-2 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia 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
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 | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.004 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "openai/gpt-5.4-image-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4-image-2
/v1/images
Exemplo técnico em inglês
Revise an editorial illustration crop\n\nEdit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats.An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left.Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements.