O GPT Image 2.5 Sunburst é o modelo da OpenAI orientado para a precisão na geração e edição de imagens. Aceita entradas de texto e imagem e produz saídas de imagem. Utilize-o quando uma tarefa criativa depende de modificar cuidadosamente material existente, trabalhar com referências visuais ou aperfeiçoar uma composição ao longo de várias etapas. O briefing pode criar uma nova cena, transformar uma imagem existente ou orientar uma edição numa região selecionada. Sunburst e Flare são edições separadas: o Sunburst destaca a precisão de edição, enquanto o Flare está posicionado para geração quotidiana rápida.
Para uma nova imagem, descreva o tema, o cenário, a composição, a iluminação e o estilo e indique depois o formato e a utilização pretendidos. Para um conceito de produto, peça um candeeiro de vidro sobre uma superfície de pedra com iluminação lateral suave, silhueta claramente visível e espaço livre para um título. Para uma edição, identifique a alteração e os elementos que devem permanecer reconhecíveis: substitua o fundo, ajuste a luz ou altere um material, mantendo a composição selecionada. Os fluxos diretos de geração e edição do fabricante permitem uma instrução com até 32 000 caracteres e um a dez resultados.
A edição com referências pode utilizar até dezasseis imagens de entrada. Atribua uma função a cada imagem, para que a instrução distinga o tema a manter, um ambiente a utilizar e um estilo a aplicar. O modelo também pode trabalhar com uma máscara que indique uma área a alterar. A origem e a máscara precisam do mesmo formato e dimensões e a máscara deve conter um canal alfa; o guia indica um requisito de tamanho inferior a 50 MB. Com várias imagens de origem, a máscara aplica-se à primeira. Orienta a alteração pedida, em vez de garantir um limite rígido, por isso inclua instruções de preservação no briefing e examine a área envolvente no resultado.
As definições de qualidade são low, medium, high, xhigh, max e auto, com auto como predefinição. Low pode servir um esboço visual rápido, enquanto definições superiores são úteis para comparação quando os pormenores finos importam. A qualidade é distinta das dimensões de saída e da compressão do ficheiro. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536 píxeis e também estão disponíveis dimensões automáticas ou personalizadas. Escolha o formato em função da composição final antes de decidir de quanto detalhe a imagem precisa.
As dimensões personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis píxeis, nenhum lado pode exceder 3840 píxeis, a proporção tem de permanecer entre 1:3 e 3:1 e a área total tem de ficar entre 655 360 e 8 294 400 píxeis. Estas condições aplicam-se em conjunto. Uma imagem horizontal de 3840 × 2160 cumpre o limite superior de área, enquanto um lado longo, por si só, não torna válido um par arbitrário de dimensões. As resoluções acima de 2560 × 1440 são descritas como experimentais. Mantenha objetos importantes, texto e espaço negativo útil dentro do recorte pretendido, em vez de depender de mais píxeis para resolver a composição.
O PNG é o formato de saída predefinido; JPEG e WebP também são suportados. Pode selecionar compressão entre 0 e 100 para JPEG e WebP. Fundos transparentes, opacos e automáticos servem necessidades diferentes de composição. Para transparência, escolha PNG ou WebP, para que o resultado possa manter um canal alfa. Uma peça transparente pode depois ser colocada noutra composição, enquanto uma imagem opaca fornece o seu próprio fundo. Guarde o ficheiro real concluído juntamente com o briefing e as definições de saída selecionadas.
A OpenAI documenta geração e edição diretas, bem como uma ferramenta conversacional de geração de imagens que pode manter resultados anteriores e aplicar instruções de seguimento. Nesse fluxo conversacional, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. Utilize a imagem escolhida como ponto de partida para a alteração seguinte, em vez de mudar silenciosamente para outra variação. O fluxo de streaming documentado pode entregar até três imagens parciais antes do resultado final; uma pré-visualização parcial ajuda a mostrar o progresso, mas não é a peça concluída. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Verifique o tema editado, as letras, o posicionamento dos objetos e o limite de uma alteração com máscara no tamanho de apresentação previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento preciso de texto, composições estruturadas ou consistência entre temas recorrentes e elementos de marca. Uma instrução seguinte focada deve identificar o problema visível e os elementos a preservar. O Sunburst é útil para um fluxo criativo preciso, orientado por referências, cujo artefacto final pode ser avaliado em relação a um briefing visual concreto, com qualidade superior, dimensões e transparência escolhidas para esse artefacto.
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Orienta a alteração pedida, em vez de garantir um limite rígido, por isso inclua instruções de preservação no briefing e examine a área envolvente no resultado.\n\nAs definições de qualidade são low, medium, high, xhigh, max e auto, com auto como predefinição. Low pode servir um esboço visual rápido, enquanto definições superiores são úteis para comparação quando os pormenores finos importam. A qualidade é distinta das dimensões de saída e da compressão do ficheiro. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536 píxeis e também estão disponíveis dimensões automáticas ou personalizadas. Escolha o formato em função da composição final antes de decidir de quanto detalhe a imagem precisa.\n\nAs dimensões personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis píxeis, nenhum lado pode exceder 3840 píxeis, a proporção tem de permanecer entre 1:3 e 3:1 e a área total tem de ficar entre 655 360 e 8 294 400 píxeis. Estas condições aplicam-se em conjunto. Uma imagem horizontal de 3840 × 2160 cumpre o limite superior de área, enquanto um lado longo, por si só, não torna válido um par arbitrário de dimensões. As resoluções acima de 2560 × 1440 são descritas como experimentais. Mantenha objetos importantes, texto e espaço negativo útil dentro do recorte pretendido, em vez de depender de mais píxeis para resolver a composição.\n\nO PNG é o formato de saída predefinido; JPEG e WebP também são suportados. Pode selecionar compressão entre 0 e 100 para JPEG e WebP. Fundos transparentes, opacos e automáticos servem necessidades diferentes de composição. Para transparência, escolha PNG ou WebP, para que o resultado possa manter um canal alfa. Uma peça transparente pode depois ser colocada noutra composição, enquanto uma imagem opaca fornece o seu próprio fundo. Guarde o ficheiro real concluído juntamente com o briefing e as definições de saída selecionadas.\n\nA OpenAI documenta geração e edição diretas, bem como uma ferramenta conversacional de geração de imagens que pode manter resultados anteriores e aplicar instruções de seguimento. Nesse fluxo conversacional, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. Utilize a imagem escolhida como ponto de partida para a alteração seguinte, em vez de mudar silenciosamente para outra variação. O fluxo de streaming documentado pode entregar até três imagens parciais antes do resultado final; uma pré-visualização parcial ajuda a mostrar o progresso, mas não é a peça concluída. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.\n\nVerifique o tema editado, as letras, o posicionamento dos objetos e o limite de uma alteração com máscara no tamanho de apresentação previsto. 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Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O GPT Image 2.5 Sunburst é o modelo da OpenAI orientado para a precisão na geração e edição de imagens. Aceita entradas de texto e imagem e produz saídas de imagem. Utilize-o quando uma tarefa criativa depende de modificar cuidadosamente material existente, trabalhar com referências visuais ou aperfeiçoar uma composição ao longo de várias etapas. O briefing pode criar uma nova cena, transformar uma imagem existente ou orientar uma edição numa região selecionada. Sunburst e Flare são edições separadas: o Sunburst destaca a precisão de edição, enquanto o Flare está posicionado para geração quotidiana rápida.
Para uma nova imagem, descreva o tema, o cenário, a composição, a iluminação e o estilo e indique depois o formato e a utilização pretendidos. Para um conceito de produto, peça um candeeiro de vidro sobre uma superfície de pedra com iluminação lateral suave, silhueta claramente visível e espaço livre para um título. Para uma edição, identifique a alteração e os elementos que devem permanecer reconhecíveis: substitua o fundo, ajuste a luz ou altere um material, mantendo a composição selecionada. Os fluxos diretos de geração e edição do fabricante permitem uma instrução com até 32 000 caracteres e um a dez resultados.
A edição com referências pode utilizar até dezasseis imagens de entrada. Atribua uma função a cada imagem, para que a instrução distinga o tema a manter, um ambiente a utilizar e um estilo a aplicar. O modelo também pode trabalhar com uma máscara que indique uma área a alterar. A origem e a máscara precisam do mesmo formato e dimensões e a máscara deve conter um canal alfa; o guia indica um requisito de tamanho inferior a 50 MB. Com várias imagens de origem, a máscara aplica-se à primeira. Orienta a alteração pedida, em vez de garantir um limite rígido, por isso inclua instruções de preservação no briefing e examine a área envolvente no resultado.
As definições de qualidade são low, medium, high, xhigh, max e auto, com auto como predefinição. Low pode servir um esboço visual rápido, enquanto definições superiores são úteis para comparação quando os pormenores finos importam. A qualidade é distinta das dimensões de saída e da compressão do ficheiro. Os tamanhos padrão incluem 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536 píxeis e também estão disponíveis dimensões automáticas ou personalizadas. Escolha o formato em função da composição final antes de decidir de quanto detalhe a imagem precisa.
As dimensões personalizadas têm de ser múltiplos de dezasseis píxeis, nenhum lado pode exceder 3840 píxeis, a proporção tem de permanecer entre 1:3 e 3:1 e a área total tem de ficar entre 655 360 e 8 294 400 píxeis. Estas condições aplicam-se em conjunto. Uma imagem horizontal de 3840 × 2160 cumpre o limite superior de área, enquanto um lado longo, por si só, não torna válido um par arbitrário de dimensões. As resoluções acima de 2560 × 1440 são descritas como experimentais. Mantenha objetos importantes, texto e espaço negativo útil dentro do recorte pretendido, em vez de depender de mais píxeis para resolver a composição.
O PNG é o formato de saída predefinido; JPEG e WebP também são suportados. Pode selecionar compressão entre 0 e 100 para JPEG e WebP. Fundos transparentes, opacos e automáticos servem necessidades diferentes de composição. Para transparência, escolha PNG ou WebP, para que o resultado possa manter um canal alfa. Uma peça transparente pode depois ser colocada noutra composição, enquanto uma imagem opaca fornece o seu próprio fundo. Guarde o ficheiro real concluído juntamente com o briefing e as definições de saída selecionadas.
A OpenAI documenta geração e edição diretas, bem como uma ferramenta conversacional de geração de imagens que pode manter resultados anteriores e aplicar instruções de seguimento. Nesse fluxo conversacional, a ação pode ser automática, geração forçada ou edição forçada quando uma imagem está no contexto. Utilize a imagem escolhida como ponto de partida para a alteração seguinte, em vez de mudar silenciosamente para outra variação. O fluxo de streaming documentado pode entregar até três imagens parciais antes do resultado final; uma pré-visualização parcial ajuda a mostrar o progresso, mas não é a peça concluída. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.
Verifique o tema editado, as letras, o posicionamento dos objetos e o limite de uma alteração com máscara no tamanho de apresentação previsto. O GPT Image pode continuar a ter dificuldades com posicionamento preciso de texto, composições estruturadas ou consistência entre temas recorrentes e elementos de marca. Uma instrução seguinte focada deve identificar o problema visível e os elementos a preservar. O Sunburst é útil para um fluxo criativo preciso, orientado por referências, cujo artefacto final pode ser avaliado em relação a um briefing visual concreto, com qualidade superior, dimensões e transparência escolhidas para esse artefacto.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-image-2.5-sunburst | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Predefinição— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, low, medium, high, xhigh, max | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites auto, transparent, opaque | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 10 | Predefinição— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores e limites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 16 | Predefinição— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 0 Máximo: 100 | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As tarifas apresentadas permitem estimar o custo antes da geração. O montante final cobrado é calculado a partir do custo registado para a geração original. A duração medida do resultado e as quantidades previstas não correspondem à quantidade final faturável.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Quantidade prevista | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Quantidade prevista— | Custo Entrada · Tokens de entrada · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Saída · Tokens de saída · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoCusto estimado de geração | Tabela de tarifas— | Quantidade previstaestimativa para uma geração | Custo Saída · Custo estimado de geração · Estimativa apenas para comparação $0.24576 estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2.5-sunburst', '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-image-2.5-sunburst
/v1/images