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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Juntar a tarefa escrita e o resultado visual\n\nPrepare 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.\n\nPor 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.\n\nO 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.\n\n### Gerar e rever com referências\n\nPara 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.\n\nA 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.\n\nA 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.\n\n### Contexto de trabalho e controlos\n\nO 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.\n\nAs 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.\n\nAs 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.\n\n### Guardar os resultados de texto e imagem\n\nO 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.\n\nGPT-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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5-image-mini | 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 $0.005 / 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.
| Configuração | Condições de faturação | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoOpenAI: GPT-5 Image Mini · Configuração predefinida | Condições de faturaçãoConfiguração predefinida | Custo Entrada · Tokens de entrada 0,005 US$ / 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 →
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-image-mini", "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-image-mini',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-image-mini',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-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5-image-mini | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 1:1, 3:2, 2:3, auto | Predefinição— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, low, medium, high | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, transparent, opaque | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predefinição— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores e limites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 16 | Predefinição— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 0 Máximo: 100 | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As tarifas apresentadas permitem estimar o custo antes da geração. O montante final cobrado é calculado a partir do custo registado para a geração original. A duração medida do resultado e as quantidades previstas não correspondem à quantidade final faturável.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Quantidade prevista | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Quantidade prevista— | Custo Entrada · Tokens de entrada · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Saída · Tokens de saída · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoCusto estimado de geração | Tabela de tarifas— | Quantidade previstaestimativa para uma geração | Custo Saída · Custo estimado de geração · Estimativa apenas para comparação $0.065536 estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${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-image-mini', '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-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-5-image-mini | 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 $0.005 / 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "openai/gpt-5-image-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-image-mini', '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-image-mini', '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-image-mini
/v1/images
Exemplo técnico em inglês
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.