GPT Image 2 — модель OpenAI для генерации и редактирования изображений по тексту и визуальным входным данным. Она создаёт новое изображение по письменному заданию и может использовать исходные изображения для правок или работы на основе референсов. Практические задачи включают иллюстрации, концепции продуктов, визуальные композиции и изменения существующих материалов. Это отдельная версия, отличная от GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, со своим диапазоном качества и поведением обработки входных изображений.
Для генерации опишите объект, сцену, композицию, свет и предполагаемый стиль. Для правки назовите, что должно измениться и что должно сохранить внешний вид. Задание для продукта может запросить керамическую лампу на светлой поверхности с силуэтом по центру и местом для подписи; последующая правка может изменить фон, сохранив форму лампы и угол обзора. Документированные прямые процессы генерации и редактирования принимают запросы до 32,000 символов и могут возвращать от одного до десяти изображений.
Редактирование по референсам принимает до шестнадцати входных изображений. Укажите назначение каждого референса, чтобы объект, фон и визуальное оформление не смешивались. GPT Image 2 автоматически обрабатывает каждое входное изображение с высокой точностью; input_fidelity следует пропустить, поскольку в этой версии он не настраивается. Это отличается от выбора high или low в GPT Image 1 и режима точности входа только low в GPT Image 1 Mini. Высокая точность обработки помогает учитывать исходные детали, но не гарантирует воспроизведения каждой детали без изменений.
Маска может указать область для редактирования. Согласно требованиям подготовки в руководстве, исходное изображение и маска должны иметь одинаковые формат и размеры и быть менее 50 MB; маске также нужен альфа-канал. Если передано несколько входных изображений, маска применяется к первому. Модель воспринимает маску как подсказку вместе с запросом, а не как строгую геометрическую границу. Опишите локальное изменение и требования к сохранению, затем проверьте окружающую область на непреднамеренные отличия.
GPT Image 2 поддерживает качество low, medium, high и auto; по умолчанию — auto. Настройки xhigh и max из семейства 2.5 не входят в диапазон качества этой версии. Размер может быть квадратным, горизонтальным, вертикальным, автоматическим или допустимой собственной парой ширины и высоты. В примерах поставщика указаны 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536, 2048 × 2048, 2048 × 1152, 3840 × 2160 и 2160 × 3840 пикселей. Подбирайте ориентацию и уровень детализации под реальный макет, не считая качество и размеры одной настройкой.
Собственные размеры должны быть кратны шестнадцати пикселям, с максимальной стороной 3840 пикселей, отношением длинной стороны к короткой не более 3:1 и площадью от 655,360 до 8,294,400 пикселей. Эти условия действуют одновременно. Разрешения выше 2560 × 1440 помечены как экспериментальные. Кадр, соответствующий одному правилу, всё ещё может нарушать другое, поэтому выбирайте поддерживаемую пару размеров и описывайте чувствительные к обрезке элементы в задании.
По умолчанию результат выдаётся в PNG, также доступны JPEG и WebP. Сжатие от 0 до 100 поддерживается для JPEG и WebP. Фон может быть непрозрачным или автоматическим; точный текущий справочник описывает прозрачность GPT Image 2 как предварительно доступную возможность. При запросе прозрачности используйте PNG или WebP для сохранения альфа-канала. Документированный потоковый процесс допускает до трёх промежуточных изображений перед готовым изображением; сохраняйте итоговый материал, а не превью хода работы. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.
Оценивайте ясность текста, расположение объектов и сохранение исходных деталей в фактическом результате. GPT Image может испытывать трудности с точными надписями, композициями, чувствительными к компоновке, и повторяемой визуальной идентичностью между отдельными генерациями. Для серии правок используйте выбранный результат как следующий исходник и давайте конкретное изменение, связанное с видимой проблемой. Полезный результат GPT Image 2 — изображение, связанное с ясным заданием на генерацию или редактирование, где высокоточные входные данные, размеры и качество подобраны для конкретной задачи.
", "aboutText": "GPT Image 2 — модель OpenAI для генерации и редактирования изображений по тексту и визуальным входным данным. Она создаёт новое изображение по письменному заданию и может использовать исходные изображения для правок или работы на основе референсов. Практические задачи включают иллюстрации, концепции продуктов, визуальные композиции и изменения существующих материалов. Это отдельная версия, отличная от GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, со своим диапазоном качества и поведением обработки входных изображений.\n\nДля генерации опишите объект, сцену, композицию, свет и предполагаемый стиль. Для правки назовите, что должно измениться и что должно сохранить внешний вид. Задание для продукта может запросить керамическую лампу на светлой поверхности с силуэтом по центру и местом для подписи; последующая правка может изменить фон, сохранив форму лампы и угол обзора. Документированные прямые процессы генерации и редактирования принимают запросы до 32,000 символов и могут возвращать от одного до десяти изображений.\n\nРедактирование по референсам принимает до шестнадцати входных изображений. Укажите назначение каждого референса, чтобы объект, фон и визуальное оформление не смешивались. GPT Image 2 автоматически обрабатывает каждое входное изображение с высокой точностью; input_fidelity следует пропустить, поскольку в этой версии он не настраивается. Это отличается от выбора high или low в GPT Image 1 и режима точности входа только low в GPT Image 1 Mini. Высокая точность обработки помогает учитывать исходные детали, но не гарантирует воспроизведения каждой детали без изменений.\n\nМаска может указать область для редактирования. Согласно требованиям подготовки в руководстве, исходное изображение и маска должны иметь одинаковые формат и размеры и быть менее 50 MB; маске также нужен альфа-канал. Если передано несколько входных изображений, маска применяется к первому. Модель воспринимает маску как подсказку вместе с запросом, а не как строгую геометрическую границу. Опишите локальное изменение и требования к сохранению, затем проверьте окружающую область на непреднамеренные отличия.\n\nGPT Image 2 поддерживает качество low, medium, high и auto; по умолчанию — auto. Настройки xhigh и max из семейства 2.5 не входят в диапазон качества этой версии. Размер может быть квадратным, горизонтальным, вертикальным, автоматическим или допустимой собственной парой ширины и высоты. В примерах поставщика указаны 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536, 2048 × 2048, 2048 × 1152, 3840 × 2160 и 2160 × 3840 пикселей. Подбирайте ориентацию и уровень детализации под реальный макет, не считая качество и размеры одной настройкой.\n\nСобственные размеры должны быть кратны шестнадцати пикселям, с максимальной стороной 3840 пикселей, отношением длинной стороны к короткой не более 3:1 и площадью от 655,360 до 8,294,400 пикселей. Эти условия действуют одновременно. Разрешения выше 2560 × 1440 помечены как экспериментальные. Кадр, соответствующий одному правилу, всё ещё может нарушать другое, поэтому выбирайте поддерживаемую пару размеров и описывайте чувствительные к обрезке элементы в задании.\n\nПо умолчанию результат выдаётся в PNG, также доступны JPEG и WebP. Сжатие от 0 до 100 поддерживается для JPEG и WebP. Фон может быть непрозрачным или автоматическим; точный текущий справочник описывает прозрачность GPT Image 2 как предварительно доступную возможность. При запросе прозрачности используйте PNG или WebP для сохранения альфа-канала. Документированный потоковый процесс допускает до трёх промежуточных изображений перед готовым изображением; сохраняйте итоговый материал, а не превью хода работы. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.\n\nОценивайте ясность текста, расположение объектов и сохранение исходных деталей в фактическом результате. GPT Image может испытывать трудности с точными надписями, композициями, чувствительными к компоновке, и повторяемой визуальной идентичностью между отдельными генерациями. Для серии правок используйте выбранный результат как следующий исходник и давайте конкретное изменение, связанное с видимой проблемой. Полезный результат GPT Image 2 — изображение, связанное с ясным заданием на генерацию или редактирование, где высокоточные входные данные, размеры и качество подобраны для конкретной задачи.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "8fb3407a80b4c9ffba623d20610fe788cdb53a071766ee6f072641dc548e6c81", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "gpt-image-2GPT Image 2 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным референсам. Он поддерживает гибкие размеры кадра и автоматически обрабатывает входные изображения с высокой точностью, с отдельными настройками качества, формата и фона для готового материала.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
GPT Image 2 — модель OpenAI для генерации и редактирования изображений по тексту и визуальным входным данным. Она создаёт новое изображение по письменному заданию и может использовать исходные изображения для правок или работы на основе референсов. Практические задачи включают иллюстрации, концепции продуктов, визуальные композиции и изменения существующих материалов. Это отдельная версия, отличная от GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, со своим диапазоном качества и поведением обработки входных изображений.
Для генерации опишите объект, сцену, композицию, свет и предполагаемый стиль. Для правки назовите, что должно измениться и что должно сохранить внешний вид. Задание для продукта может запросить керамическую лампу на светлой поверхности с силуэтом по центру и местом для подписи; последующая правка может изменить фон, сохранив форму лампы и угол обзора. Документированные прямые процессы генерации и редактирования принимают запросы до 32,000 символов и могут возвращать от одного до десяти изображений.
Редактирование по референсам принимает до шестнадцати входных изображений. Укажите назначение каждого референса, чтобы объект, фон и визуальное оформление не смешивались. GPT Image 2 автоматически обрабатывает каждое входное изображение с высокой точностью; input_fidelity следует пропустить, поскольку в этой версии он не настраивается. Это отличается от выбора high или low в GPT Image 1 и режима точности входа только low в GPT Image 1 Mini. Высокая точность обработки помогает учитывать исходные детали, но не гарантирует воспроизведения каждой детали без изменений.
Маска может указать область для редактирования. Согласно требованиям подготовки в руководстве, исходное изображение и маска должны иметь одинаковые формат и размеры и быть менее 50 MB; маске также нужен альфа-канал. Если передано несколько входных изображений, маска применяется к первому. Модель воспринимает маску как подсказку вместе с запросом, а не как строгую геометрическую границу. Опишите локальное изменение и требования к сохранению, затем проверьте окружающую область на непреднамеренные отличия.
GPT Image 2 поддерживает качество low, medium, high и auto; по умолчанию — auto. Настройки xhigh и max из семейства 2.5 не входят в диапазон качества этой версии. Размер может быть квадратным, горизонтальным, вертикальным, автоматическим или допустимой собственной парой ширины и высоты. В примерах поставщика указаны 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536, 2048 × 2048, 2048 × 1152, 3840 × 2160 и 2160 × 3840 пикселей. Подбирайте ориентацию и уровень детализации под реальный макет, не считая качество и размеры одной настройкой.
Собственные размеры должны быть кратны шестнадцати пикселям, с максимальной стороной 3840 пикселей, отношением длинной стороны к короткой не более 3:1 и площадью от 655,360 до 8,294,400 пикселей. Эти условия действуют одновременно. Разрешения выше 2560 × 1440 помечены как экспериментальные. Кадр, соответствующий одному правилу, всё ещё может нарушать другое, поэтому выбирайте поддерживаемую пару размеров и описывайте чувствительные к обрезке элементы в задании.
По умолчанию результат выдаётся в PNG, также доступны JPEG и WebP. Сжатие от 0 до 100 поддерживается для JPEG и WebP. Фон может быть непрозрачным или автоматическим; точный текущий справочник описывает прозрачность GPT Image 2 как предварительно доступную возможность. При запросе прозрачности используйте PNG или WebP для сохранения альфа-канала. Документированный потоковый процесс допускает до трёх промежуточных изображений перед готовым изображением; сохраняйте итоговый материал, а не превью хода работы. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.
Оценивайте ясность текста, расположение объектов и сохранение исходных деталей в фактическом результате. GPT Image может испытывать трудности с точными надписями, композициями, чувствительными к компоновке, и повторяемой визуальной идентичностью между отдельными генерациями. Для серии правок используйте выбранный результат как следующий исходник и давайте конкретное изменение, связанное с видимой проблемой. Полезный результат GPT Image 2 — изображение, связанное с ясным заданием на генерацию или редактирование, где высокоточные входные данные, размеры и качество подобраны для конкретной задачи.
POST /v1/images/generationstextimage| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gpt-image-2 | По умолчанию— |
Полеprompt | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимальная длина: 1 | По умолчанию— |
Полеn | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию1 |
Полеresponse_format | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения url, b64_json | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеsize | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеquality | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеbackground | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеoutput_format | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеoutput_compression | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmoderation | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinput_fidelity | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstyle | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеpartial_images | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Из текста в изображение · Обязательно: prompt
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрrequired | Контрактmodel, prompt |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Жизненный цикл: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1/images/generationsAiloot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nЗагрузите каждое полученное изображение или сохраните его содержимое Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Сохраните каждое готовое изображение; загрузите содержимое по каждому полученному URL или декодируйте его содержимое Base64.
Сохраняйте каждый элемент данных. Декодируйте каждый b64_json или загружайте ресурс по каждому возвращённому подписанному URL. Выбирайте расширение имени файла по фактическому MIME и байтам.
Если результат генерации или редактирования изображения требует проверки, сохраните исходный operation_id/X-Client-Request-ID и возвращённые сведения о результате. Восстановите существующие собственные результаты через медиатеку, используя фактические значения task_id или asset_id. Не отправляйте запрос генерации или редактирования повторно и не составляйте URL опроса из operation_id.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеcreated | Типinteger |
Полеdata[].url | Типstring |
Полеdata[].b64_json | Типbase64 string |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ответserver_error | УсловиеВозвращённый ответ указывает, что операция или результат требуют проверки | Следующий шагСохраните исходный возвращённый ID операции или задачи, заголовки запроса и ответ; продолжайте поддерживаемые операции чтения исходной операции. Не отправляйте запрос создания повторно. |
Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2
/v1/images
gpt-image-2GPT Image 2 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным референсам. Он поддерживает гибкие размеры кадра и автоматически обрабатывает входные изображения с высокой точностью, с отдельными настройками качества, формата и фона для готового материала.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
GPT Image 2 — модель OpenAI для генерации и редактирования изображений по тексту и визуальным входным данным. Она создаёт новое изображение по письменному заданию и может использовать исходные изображения для правок или работы на основе референсов. Практические задачи включают иллюстрации, концепции продуктов, визуальные композиции и изменения существующих материалов. Это отдельная версия, отличная от GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, со своим диапазоном качества и поведением обработки входных изображений.
Для генерации опишите объект, сцену, композицию, свет и предполагаемый стиль. Для правки назовите, что должно измениться и что должно сохранить внешний вид. Задание для продукта может запросить керамическую лампу на светлой поверхности с силуэтом по центру и местом для подписи; последующая правка может изменить фон, сохранив форму лампы и угол обзора. Документированные прямые процессы генерации и редактирования принимают запросы до 32,000 символов и могут возвращать от одного до десяти изображений.
Редактирование по референсам принимает до шестнадцати входных изображений. Укажите назначение каждого референса, чтобы объект, фон и визуальное оформление не смешивались. GPT Image 2 автоматически обрабатывает каждое входное изображение с высокой точностью; input_fidelity следует пропустить, поскольку в этой версии он не настраивается. Это отличается от выбора high или low в GPT Image 1 и режима точности входа только low в GPT Image 1 Mini. Высокая точность обработки помогает учитывать исходные детали, но не гарантирует воспроизведения каждой детали без изменений.
Маска может указать область для редактирования. Согласно требованиям подготовки в руководстве, исходное изображение и маска должны иметь одинаковые формат и размеры и быть менее 50 MB; маске также нужен альфа-канал. Если передано несколько входных изображений, маска применяется к первому. Модель воспринимает маску как подсказку вместе с запросом, а не как строгую геометрическую границу. Опишите локальное изменение и требования к сохранению, затем проверьте окружающую область на непреднамеренные отличия.
GPT Image 2 поддерживает качество low, medium, high и auto; по умолчанию — auto. Настройки xhigh и max из семейства 2.5 не входят в диапазон качества этой версии. Размер может быть квадратным, горизонтальным, вертикальным, автоматическим или допустимой собственной парой ширины и высоты. В примерах поставщика указаны 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536, 2048 × 2048, 2048 × 1152, 3840 × 2160 и 2160 × 3840 пикселей. Подбирайте ориентацию и уровень детализации под реальный макет, не считая качество и размеры одной настройкой.
Собственные размеры должны быть кратны шестнадцати пикселям, с максимальной стороной 3840 пикселей, отношением длинной стороны к короткой не более 3:1 и площадью от 655,360 до 8,294,400 пикселей. Эти условия действуют одновременно. Разрешения выше 2560 × 1440 помечены как экспериментальные. Кадр, соответствующий одному правилу, всё ещё может нарушать другое, поэтому выбирайте поддерживаемую пару размеров и описывайте чувствительные к обрезке элементы в задании.
По умолчанию результат выдаётся в PNG, также доступны JPEG и WebP. Сжатие от 0 до 100 поддерживается для JPEG и WebP. Фон может быть непрозрачным или автоматическим; точный текущий справочник описывает прозрачность GPT Image 2 как предварительно доступную возможность. При запросе прозрачности используйте PNG или WebP для сохранения альфа-канала. Документированный потоковый процесс допускает до трёх промежуточных изображений перед готовым изображением; сохраняйте итоговый материал, а не превью хода работы. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.
Оценивайте ясность текста, расположение объектов и сохранение исходных деталей в фактическом результате. GPT Image может испытывать трудности с точными надписями, композициями, чувствительными к компоновке, и повторяемой визуальной идентичностью между отдельными генерациями. Для серии правок используйте выбранный результат как следующий исходник и давайте конкретное изменение, связанное с видимой проблемой. Полезный результат GPT Image 2 — изображение, связанное с ясным заданием на генерацию или редактирование, где высокоточные входные данные, размеры и качество подобраны для конкретной задачи.
POST /v1/images/generationstextimage| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gpt-image-2 | По умолчанию— |
Полеprompt | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Максимальная длина: 32 000 | По умолчанию— |
Полеsize | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Используйте auto или WIDTHxHEIGHT, причём оба размера должны делиться на 16. Длинная сторона — не более 3,840 пикселей, общее количество — не более 8,300,000 пикселей. | По умолчаниюauto |
Полеbackground | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения transparent, opaque, auto | По умолчаниюauto |
Полеmoderation | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения low, auto Условия: Используйте auto для стандартной модерации содержимого. | По умолчанию— |
Полеn | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 10 | По умолчанию1 |
Полеquality | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения auto, high, medium, low | По умолчаниюauto |
Полеoutput_compression | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 0 Максимум: 100 Условия: Применяется к результатам JPEG и WebP; передайте документированное целое значение. | По умолчанию100 |
Полеoutput_format | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения webp, png, jpeg | По умолчаниюpng |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false Условия: Этот маршрут возвращает один завершённый ответ JSON. | По умолчаниюfalse |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактprompt, model |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрoptional | Контрактsize, background, moderation, n, quality, output_compression, output_format, stream |
Параметрconditions | КонтрактПрозрачный фон требует PNG или WebP., Сжатие результата применяется к JPEG или WebP., Выбранный метод генерирует из текста. Описанные производителем средства редактирования и потоковой передачи относятся к отдельным возможностям. |
Жизненный цикл: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Прогноз количества | Плата |
|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Прогноз количества— | Плата Вход · Входные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Выход · Выходные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Чтение кэша · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Запись в кэш · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час · Оценка только для сравнения — / 1K токенов |
| КонфигурацияОриентировочная стоимость генерации | Шкала ставок— | Прогноз количестваОценка для одной генерации | Плата Выход · Оценочная стоимость генерации · Оценка только для сравнения $0.24576 оценка до генерации Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации. |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'prompt': 'A cute baby sea otter', 'model': 'gpt-image-2', 'size': '1024x1024', 'n': 1, 'background': 'auto', 'moderation': 'auto', 'output_format': 'png'}\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\nЗагрузите каждое полученное изображение или сохраните его содержимое 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.\nСохраните каждое готовое изображение; загрузите содержимое по каждому полученному URL или декодируйте его содержимое Base64.
Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.
Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеcreated | Тип |
Полеdata[].url | Тип |
Полеdata[].b64_json | Тип |
Полеusage | Тип |
Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2
/v1/images
openai/gpt-image-2GPT Image 2 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным референсам. Он поддерживает гибкие размеры кадра и автоматически обрабатывает входные изображения с высокой точностью, с отдельными настройками качества, формата и фона для готового материала.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
GPT Image 2 — модель OpenAI для генерации и редактирования изображений по тексту и визуальным входным данным. Она создаёт новое изображение по письменному заданию и может использовать исходные изображения для правок или работы на основе референсов. Практические задачи включают иллюстрации, концепции продуктов, визуальные композиции и изменения существующих материалов. Это отдельная версия, отличная от GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, со своим диапазоном качества и поведением обработки входных изображений.
Для генерации опишите объект, сцену, композицию, свет и предполагаемый стиль. Для правки назовите, что должно измениться и что должно сохранить внешний вид. Задание для продукта может запросить керамическую лампу на светлой поверхности с силуэтом по центру и местом для подписи; последующая правка может изменить фон, сохранив форму лампы и угол обзора. Документированные прямые процессы генерации и редактирования принимают запросы до 32,000 символов и могут возвращать от одного до десяти изображений.
Редактирование по референсам принимает до шестнадцати входных изображений. Укажите назначение каждого референса, чтобы объект, фон и визуальное оформление не смешивались. GPT Image 2 автоматически обрабатывает каждое входное изображение с высокой точностью; input_fidelity следует пропустить, поскольку в этой версии он не настраивается. Это отличается от выбора high или low в GPT Image 1 и режима точности входа только low в GPT Image 1 Mini. Высокая точность обработки помогает учитывать исходные детали, но не гарантирует воспроизведения каждой детали без изменений.
Маска может указать область для редактирования. Согласно требованиям подготовки в руководстве, исходное изображение и маска должны иметь одинаковые формат и размеры и быть менее 50 MB; маске также нужен альфа-канал. Если передано несколько входных изображений, маска применяется к первому. Модель воспринимает маску как подсказку вместе с запросом, а не как строгую геометрическую границу. Опишите локальное изменение и требования к сохранению, затем проверьте окружающую область на непреднамеренные отличия.
GPT Image 2 поддерживает качество low, medium, high и auto; по умолчанию — auto. Настройки xhigh и max из семейства 2.5 не входят в диапазон качества этой версии. Размер может быть квадратным, горизонтальным, вертикальным, автоматическим или допустимой собственной парой ширины и высоты. В примерах поставщика указаны 1024 × 1024, 1536 × 1024, 1024 × 1536, 2048 × 2048, 2048 × 1152, 3840 × 2160 и 2160 × 3840 пикселей. Подбирайте ориентацию и уровень детализации под реальный макет, не считая качество и размеры одной настройкой.
Собственные размеры должны быть кратны шестнадцати пикселям, с максимальной стороной 3840 пикселей, отношением длинной стороны к короткой не более 3:1 и площадью от 655,360 до 8,294,400 пикселей. Эти условия действуют одновременно. Разрешения выше 2560 × 1440 помечены как экспериментальные. Кадр, соответствующий одному правилу, всё ещё может нарушать другое, поэтому выбирайте поддерживаемую пару размеров и описывайте чувствительные к обрезке элементы в задании.
По умолчанию результат выдаётся в PNG, также доступны JPEG и WebP. Сжатие от 0 до 100 поддерживается для JPEG и WebP. Фон может быть непрозрачным или автоматическим; точный текущий справочник описывает прозрачность GPT Image 2 как предварительно доступную возможность. При запросе прозрачности используйте PNG или WebP для сохранения альфа-канала. Документированный потоковый процесс допускает до трёх промежуточных изображений перед готовым изображением; сохраняйте итоговый материал, а не превью хода работы. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.
Оценивайте ясность текста, расположение объектов и сохранение исходных деталей в фактическом результате. GPT Image может испытывать трудности с точными надписями, композициями, чувствительными к компоновке, и повторяемой визуальной идентичностью между отдельными генерациями. Для серии правок используйте выбранный результат как следующий исходник и давайте конкретное изменение, связанное с видимой проблемой. Полезный результат GPT Image 2 — изображение, связанное с ясным заданием на генерацию или редактирование, где высокоточные входные данные, размеры и качество подобраны для конкретной задачи.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения openai/gpt-image-2 | По умолчанию— |
Полеprompt | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимальная длина: 1 | По умолчанию— |
Полеaspect_ratio | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | По умолчанию— |
Полеquality | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения auto, low, medium, high | По умолчанию— |
Полеbackground | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения auto, opaque | По умолчанию— |
Полеn | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 10 | По умолчанию— |
Полеinput_references | Типarray | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 0 Максимум элементов: 16 | По умолчанию— |
Полеoutput_compression | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 0 Максимум: 100 | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, prompt |
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Жизненный цикл: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Прогноз количества | Плата |
|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Прогноз количества— | Плата Вход · Входные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Выход · Выходные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Чтение кэша · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Запись в кэш · Оценка только для сравнения — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час · Оценка только для сравнения — / 1K токенов |
| КонфигурацияОриентировочная стоимость генерации | Шкала ставок— | Прогноз количестваОценка для одной генерации | Плата Выход · Оценочная стоимость генерации · Оценка только для сравнения $0.24576 оценка до генерации Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации. |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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', '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\nЗагрузите каждое полученное изображение или сохраните его содержимое 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.\nСохраните каждое готовое изображение; загрузите содержимое по каждому полученному URL или декодируйте его содержимое Base64.
Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.
Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеcreated | Тип |
Полеdata[].url | Тип |
Полеdata[].b64_json | Тип |
Полеusage | Тип |
Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2
/v1/images