modelos

OpenAI: GPT-5 Image Mini

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image Mini

GPT-5 Image Mini combina as capacidades linguísticas de GPT-5 Mini da OpenAI com GPT Image 1 Mini para geração visual e edições guiadas por referências. Aceita texto, imagens e documentos e devolve texto e imagens, suportando processos de trabalho que precisam tanto de uma resposta escrita como de um resultado 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 Image Mini é um perfil combinado de linguagem e imagem construído em torno de GPT-5 Mini e GPT Image 1 Mini da OpenAI. A componente linguística interpreta uma tarefa escrita e material de origem, enquanto a componente de imagem cria ou revê conteúdo visual. O perfil publicado destaca o cumprimento de instruções, a representação de texto e a edição detalhada de imagens. É útil para orientações visuais focadas que precisam também de interpretação textual, explicação ou texto de apoio.

Juntar a tarefa escrita e o resultado visual

Prepare orientações com o resultado pretendido, o motivo, a composição e o texto necessário. Descreva como a imagem será utilizada, por exemplo um conceito de produto, uma ilustração que acompanha uma explicação curta ou um rascunho visual para uma página. Peça explicitamente os resultados escritos e visuais, para que uma explicação do conceito seja fácil de distinguir da própria imagem.

Por exemplo, forneça uma descrição de uma garrafa de água reutilizável e peça um conceito simples de uma cena de produto com uma legenda curta. Especifique a forma visível da garrafa, o fundo, a direção da luz e as palavras exatas que devem constar no visual. Mantenha os factos utilizados na legenda distintos dos detalhes decorativos da cena. Reveja a imagem devolvida e o texto escrito face a essas duas partes das orientações.

O perfil combinado documentado aceita texto, imagens e ficheiros como PDF. Um documento pode fornecer requisitos ou factos a interpretar antes de criar o visual. Uma imagem pode fornecer aparência, disposição ou uma origem a editar. Indique o papel de cada origem, em vez de presumir que todos os anexos devem afetar todas as partes do resultado. Mantenha claros os nomes e a ordem das origens quando fornece várias entradas.

Gerar e rever com referências

Para uma imagem nova, especifique o que deve ser visível e como as partes se relacionam. Para uma edição guiada por referências, identifique a alteração e os detalhes a preservar. Uma cena de produto pode pedir um novo cenário mantendo a forma reconhecível do artigo e a sua etiqueta visível. Um diagrama pode pedir uma relação corrigida, indicando o texto e os elementos que devem permanecer.

A ficha publicada própria do perfil permite até dezasseis imagens de referência para edição. Escolha referências que contribuam para a tarefa e explique o seu objetivo: o produto, a personagem, o fundo ou o tratamento visual. Várias referências podem conter iluminação ou composição contraditórias, pelo que deve indicar claramente o resultado pretendido. Examine os detalhes do motivo, o texto e os limites de uma alteração pedida na imagem efetivamente devolvida.

A representação de texto é uma capacidade documentada, mas um rascunho visual ainda precisa de verificação palavra por palavra. Forneça a redação exata, a pontuação e o posicionamento, depois compare as etiquetas e os números importantes com as orientações ao tamanho de visualização pretendido. Para uma série repetida, mantenha as referências e os requisitos visuais com cada resultado e compare em conjunto as imagens concluídas.

Contexto de trabalho e controlos

O perfil combinado publica uma janela de contexto de 400 000 tokens e até 128 000 tokens de geração. Estas são capacidades de contexto de trabalho e de geração, distintas das dimensões em píxeis de uma imagem ou do número de imagens devolvidas. Organize material de origem longo em torno da interpretação necessária e deixe espaço para a resposta. Orientações compactas com referências relevantes são mais úteis do que documentos não relacionados cujo papel não foi explicado.

As especificações publicadas de saída de texto suportam resultados estruturados segundo um esquema JSON. Defina os campos e os tipos quando um resultado escrito precisa de ser tratado por uma aplicação e valide os valores face às evidências fornecidas. O perfil combinado não disponibiliza chamadas de funções da aplicação. A utilização de uma componente linguística com geração de imagens é uma capacidade deste perfil denominado; não faz com que todas as funcionalidades de uma interface GPT-5 Mini autónoma integrem este processo de trabalho.

As definições de imagem devem provir do perfil e da interface exatos em utilização. Mantenha a configuração escolhida com o pedido de texto ao comparar revisões. A componente direta GPT Image 1 Mini e um perfil de conversação combinado têm estruturas de pedido diferentes, pelo que os controlos de tamanho, máscaras ou saída específicos da componente precisam de correspondência explícita antes de serem tratados como definições deste perfil combinado.

Guardar os resultados de texto e imagem

O esquema documentado do pedido de conversação pode selecionar text e image como modalidades de saída. Processe o texto devolvido e cada imagem efetiva que acompanha a resposta gerada. Guarde as imagens no formato identificado pelo resultado e conserve a resposta escrita com o pedido de texto, as referências de origem e as definições. Uma resposta gerada que contém apenas texto explicativo é distinta de um resultado visual concluído, pelo que deve verificar o que o resultado contém efetivamente antes de o utilizar numa composição.

GPT-5 Image Mini é distinto do perfil GPT-5 Image completo, que combina GPT-5 com GPT Image 1. Utilize o perfil Mini para tarefas delimitadas de linguagem e imagem cujas orientações e critérios de revisão sejam claros. Verifique a composição, a identidade do objeto, o texto na imagem e a prosa de apoio, depois peça a correção específica necessária. Mantenha os elementos conseguidos e as referências relevantes nas orientações seguintes, para que uma revisão tenha um objetivo concreto.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Create a labelled refill-bottle scene

Create a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.

Resultado esperado

One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.

Verificar o resultado

Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Introdução

GPT-5 Image Mini combina as capacidades linguísticas de GPT-5 Mini da OpenAI com GPT Image 1 Mini para geração visual e edições guiadas por referências. Aceita texto, imagens e documentos e devolve texto e imagens, suportando processos de trabalho que precisam tanto de uma resposta escrita como de um resultado 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-image-mini
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)

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 $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de imagem de saída $0.016 / 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 $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 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 Image Mini

Preços por configuração

ConfiguraçãoCondições de faturaçãoCusto
ConfiguraçãoOpenAI: GPT-5 Image Mini · Configuração predefinidaCondições de faturaçãoConfiguração predefinidaCusto
Entrada · Tokens de entrada 0,005 US$ / 1K tokens
Saída · Tokens de saída 0,004 US$ / 1K tokens
Saída · Imagem de saída 0,016 US$ / 1K tokens
Saída · Pesquisa na web 0,02 US$ por pesquisa
Entrada · Leitura da cache 0,0005 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-image-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

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

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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-image-mini

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5-image-mini

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

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Introdução

GPT-5 Image Mini combina as capacidades linguísticas de GPT-5 Mini da OpenAI com GPT Image 1 Mini para geração visual e edições guiadas por referências. Aceita texto, imagens e documentos e devolve texto e imagens, suportando processos de trabalho que precisam tanto de uma resposta escrita como de um resultado 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-image-mini
Predefinição—
CampopromptTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Comprimento mínimo: 1
Predefinição—
Campoaspect_ratioTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
1:1, 3:2, 2:3, auto
Predefinição—
CampoqualityTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
auto, low, medium, high
Predefinição—
CampobackgroundTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
auto, transparent, 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 $0.065536 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-image-mini', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

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

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

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5-image-mini

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

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Introdução

GPT-5 Image Mini combina as capacidades linguísticas de GPT-5 Mini da OpenAI com GPT Image 1 Mini para geração visual e edições guiadas por referências. Aceita texto, imagens e documentos e devolve texto e imagens, suportando processos de trabalho que precisam tanto de uma resposta escrita como de um resultado 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-image-mini
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)

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 $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de imagem de saída $0.016 / 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 $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 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-image-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', '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-image-mini

Aliases dos caminhos dos métodos

/v1/images

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5-image-mini

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image Mini
Que entradas e resultados estão disponíveis?

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

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

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

Que campos utiliza o pedido?

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

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

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

Que limites se aplicam?

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

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

Mais detalhes

Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação.

A empresa e a sua carteira de projetos

A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões.

Compre tokens com desconto.

Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens.

Subscrição
Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares.
Código promocional até 50%
Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor.
Custos no histórico
O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido.

Escolher subscrição · Ver preços dos modelos

Ligue a API ao produto que vende.

SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor.

Aplicação comercial
Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço.
Licença de revendedor
Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda.
Documentos no site
A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação.

Pedir licença de revendedor · Oferta e contrato de licença