{
  "aboutHtml": "<p>GPT Image 1 — изначально мультимодальная модель OpenAI для изображений, которая принимает текст и изображения и выдаёт изображения. Она может создать новую сцену, использовать референсы для построения композиции или отредактировать существующий материал по новой инструкции. Практические задачи включают иллюстрации, изображения продуктов, дизайн-концепции и локальные правки по маске. Это версия с названием GPT Image 1, отдельная от Image 1 Mini, Image 1.5 и более поздних версий GPT Image.</p><p>Подготовьте задание с объектом, обстановкой, композицией, освещением и визуальным стилем. Если нужен видимый текст, включите точную формулировку и объясните её предполагаемую иерархию и положение. Для композиции по референсам назначьте каждому изображению ясную роль, например продукт, окружение или визуальное оформление. Прямые процессы генерации и редактирования допускают запрос до 32,000 символов и от одного до десяти изображений на выходе. Сравните возвращённые вариации с одним и тем же заданием и сохраните выбранный материал для последующей работы.</p><p>Редактирование может принимать до шестнадцати изображений-референсов. GPT Image 1 поддерживает input_fidelity low и high, по умолчанию — low. Эта настройка влияет на усилия по сохранению особенностей и стиля исходного изображения; она отделена от качества отрисовки и размера результата. Правка с высокой точностью полезна, когда важны исходные детали, но не гарантирует, что каждая узнаваемая деталь останется идентичной. Указывайте, что нужно сохранить и что можно изменить, вместо того чтобы полагаться только на настройку точности.</p><p>Редактирование по маске обозначает область изменения. Согласно требованиям руководства, подготовьте исходник и маску в одинаковом формате и с одинаковыми размерами; каждый файл должен быть менее 50 MB, а маска должна содержать альфа-канал. При нескольких исходных изображениях маска применяется к первому. Полезное задание на правку может запросить другой цвет стены при сохранении мебели, ракурса камеры и освещения. Модель использует маску как ориентир, а не обещает точную границу, поэтому проверяйте и изменённую область, и её окружение.</p><p>Документированные стандартные размеры результата — 1024 × 1024, 1536 × 1024 и 1024 × 1536 пикселей, с автоматическим выбором размера там, где он поддерживается. Качество — low, medium, high или auto. GPT Image 1 использует эти стандартные кадры и уровни качества вплоть до high. Подбирайте стандартный кадр под предполагаемый показ, а уровень детализации — под назначение материала.</p><p>По умолчанию используется PNG; альтернативы — JPEG и WebP. Для JPEG и WebP доступно сжатие от 0 до 100. Прозрачный, непрозрачный и автоматический фон поддерживают разные потребности выдачи; для прозрачности необходим PNG или WebP. Для отдельного графического элемента используйте формат, сохраняющий альфа-канал, прежде чем помещать его в последующий макет. Для полной сцены включайте в задание фон и связь объекта с ним.</p><p>OpenAI документирует прямую генерацию и редактирование; карточка модели также включает использование изображений в диалоге. Для последовательной работы сохраняйте выбранный результат как исходник следующей правки, не выбирая неявно другую вариацию. Справочник изображений документирует потоковую передачу с выдачей до трёх промежуточных изображений; они показывают ход работы, а не дополнительные готовые материалы. Храните завершённое изображение и задание вместе, чтобы последующие правки ссылались на реальную композицию. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.</p><p>Модель всё ещё может испытывать трудности с точным размещением текста, жёстко структурированными макетами и согласованностью повторяющихся объектов. Проверяйте надписи, границы предметов, цветовую обработку и детали, определяющие исходный материал, в предполагаемом размере. Если правку нужно доработать, опишите видимое несоответствие и сохраняемые элементы. GPT Image 1 полезен для конкретной последовательности генерации, редактирования по референсам и подготовки материала, при этом его собственные стандартные размеры и выбираемая точность входа должны оставаться отдельными от других версий.</p>",
  "aboutText": "GPT Image 1 — изначально мультимодальная модель OpenAI для изображений, которая принимает текст и изображения и выдаёт изображения. Она может создать новую сцену, использовать референсы для построения композиции или отредактировать существующий материал по новой инструкции. Практические задачи включают иллюстрации, изображения продуктов, дизайн-концепции и локальные правки по маске. Это версия с названием GPT Image 1, отдельная от Image 1 Mini, Image 1.5 и более поздних версий GPT Image.\n\nПодготовьте задание с объектом, обстановкой, композицией, освещением и визуальным стилем. Если нужен видимый текст, включите точную формулировку и объясните её предполагаемую иерархию и положение. Для композиции по референсам назначьте каждому изображению ясную роль, например продукт, окружение или визуальное оформление. Прямые процессы генерации и редактирования допускают запрос до 32,000 символов и от одного до десяти изображений на выходе. Сравните возвращённые вариации с одним и тем же заданием и сохраните выбранный материал для последующей работы.\n\nРедактирование может принимать до шестнадцати изображений-референсов. GPT Image 1 поддерживает input_fidelity low и high, по умолчанию — low. Эта настройка влияет на усилия по сохранению особенностей и стиля исходного изображения; она отделена от качества отрисовки и размера результата. Правка с высокой точностью полезна, когда важны исходные детали, но не гарантирует, что каждая узнаваемая деталь останется идентичной. Указывайте, что нужно сохранить и что можно изменить, вместо того чтобы полагаться только на настройку точности.\n\nРедактирование по маске обозначает область изменения. Согласно требованиям руководства, подготовьте исходник и маску в одинаковом формате и с одинаковыми размерами; каждый файл должен быть менее 50 MB, а маска должна содержать альфа-канал. При нескольких исходных изображениях маска применяется к первому. Полезное задание на правку может запросить другой цвет стены при сохранении мебели, ракурса камеры и освещения. Модель использует маску как ориентир, а не обещает точную границу, поэтому проверяйте и изменённую область, и её окружение.\n\nДокументированные стандартные размеры результата — 1024 × 1024, 1536 × 1024 и 1024 × 1536 пикселей, с автоматическим выбором размера там, где он поддерживается. Качество — low, medium, high или auto. GPT Image 1 использует эти стандартные кадры и уровни качества вплоть до high. Подбирайте стандартный кадр под предполагаемый показ, а уровень детализации — под назначение материала.\n\nПо умолчанию используется PNG; альтернативы — JPEG и WebP. Для JPEG и WebP доступно сжатие от 0 до 100. Прозрачный, непрозрачный и автоматический фон поддерживают разные потребности выдачи; для прозрачности необходим PNG или WebP. Для отдельного графического элемента используйте формат, сохраняющий альфа-канал, прежде чем помещать его в последующий макет. Для полной сцены включайте в задание фон и связь объекта с ним.\n\nOpenAI документирует прямую генерацию и редактирование; карточка модели также включает использование изображений в диалоге. Для последовательной работы сохраняйте выбранный результат как исходник следующей правки, не выбирая неявно другую вариацию. Справочник изображений документирует потоковую передачу с выдачей до трёх промежуточных изображений; они показывают ход работы, а не дополнительные готовые материалы. Храните завершённое изображение и задание вместе, чтобы последующие правки ссылались на реальную композицию. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.\n\nМодель всё ещё может испытывать трудности с точным размещением текста, жёстко структурированными макетами и согласованностью повторяющихся объектов. Проверяйте надписи, границы предметов, цветовую обработку и детали, определяющие исходный материал, в предполагаемом размере. Если правку нужно доработать, опишите видимое несоответствие и сохраняемые элементы. GPT Image 1 полезен для конкретной последовательности генерации, редактирования по референсам и подготовки материала, при этом его собственные стандартные размеры и выбираемая точность входа должны оставаться отдельными от других версий.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "48ad44a9dcc56479383c6b90dec739be04edb1ea98a02ea54e3e67eef45f211f",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ru",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: GPT Image 1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/gpt-image-1</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|openai%2Fgpt-image-1\">Картинки</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">GPT Image 1 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным входным данным, включая композиции по референсам и изменения по маске. Он поддерживает выбираемую точность входных изображений, стандартные размеры кадра, прозрачный фон и вывод в PNG, JPEG или WebP.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст · Картинки</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>Картинки</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>GPT Image 1 — изначально мультимодальная модель OpenAI для изображений, которая принимает текст и изображения и выдаёт изображения. Она может создать новую сцену, использовать референсы для построения композиции или отредактировать существующий материал по новой инструкции. Практические задачи включают иллюстрации, изображения продуктов, дизайн-концепции и локальные правки по маске. Это версия с названием GPT Image 1, отдельная от Image 1 Mini, Image 1.5 и более поздних версий GPT Image.</p><p>Подготовьте задание с объектом, обстановкой, композицией, освещением и визуальным стилем. Если нужен видимый текст, включите точную формулировку и объясните её предполагаемую иерархию и положение. Для композиции по референсам назначьте каждому изображению ясную роль, например продукт, окружение или визуальное оформление. Прямые процессы генерации и редактирования допускают запрос до 32,000 символов и от одного до десяти изображений на выходе. Сравните возвращённые вариации с одним и тем же заданием и сохраните выбранный материал для последующей работы.</p><p>Редактирование может принимать до шестнадцати изображений-референсов. GPT Image 1 поддерживает input_fidelity low и high, по умолчанию — low. Эта настройка влияет на усилия по сохранению особенностей и стиля исходного изображения; она отделена от качества отрисовки и размера результата. Правка с высокой точностью полезна, когда важны исходные детали, но не гарантирует, что каждая узнаваемая деталь останется идентичной. Указывайте, что нужно сохранить и что можно изменить, вместо того чтобы полагаться только на настройку точности.</p><p>Редактирование по маске обозначает область изменения. Согласно требованиям руководства, подготовьте исходник и маску в одинаковом формате и с одинаковыми размерами; каждый файл должен быть менее 50 MB, а маска должна содержать альфа-канал. При нескольких исходных изображениях маска применяется к первому. Полезное задание на правку может запросить другой цвет стены при сохранении мебели, ракурса камеры и освещения. Модель использует маску как ориентир, а не обещает точную границу, поэтому проверяйте и изменённую область, и её окружение.</p><p>Документированные стандартные размеры результата — 1024 × 1024, 1536 × 1024 и 1024 × 1536 пикселей, с автоматическим выбором размера там, где он поддерживается. Качество — low, medium, high или auto. GPT Image 1 использует эти стандартные кадры и уровни качества вплоть до high. Подбирайте стандартный кадр под предполагаемый показ, а уровень детализации — под назначение материала.</p><p>По умолчанию используется PNG; альтернативы — JPEG и WebP. Для JPEG и WebP доступно сжатие от 0 до 100. Прозрачный, непрозрачный и автоматический фон поддерживают разные потребности выдачи; для прозрачности необходим PNG или WebP. Для отдельного графического элемента используйте формат, сохраняющий альфа-канал, прежде чем помещать его в последующий макет. Для полной сцены включайте в задание фон и связь объекта с ним.</p><p>OpenAI документирует прямую генерацию и редактирование; карточка модели также включает использование изображений в диалоге. Для последовательной работы сохраняйте выбранный результат как исходник следующей правки, не выбирая неявно другую вариацию. Справочник изображений документирует потоковую передачу с выдачей до трёх промежуточных изображений; они показывают ход работы, а не дополнительные готовые материалы. Храните завершённое изображение и задание вместе, чтобы последующие правки ссылались на реальную композицию. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.</p><p>Модель всё ещё может испытывать трудности с точным размещением текста, жёстко структурированными макетами и согласованностью повторяющихся объектов. Проверяйте надписи, границы предметов, цветовую обработку и детали, определяющие исходный материал, в предполагаемом размере. Если правку нужно доработать, опишите видимое несоответствие и сохраняемые элементы. GPT Image 1 полезен для конкретной последовательности генерации, редактирования по референсам и подготовки материала, при этом его собственные стандартные размеры и выбираемая точность входа должны оставаться отдельными от других версий.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Картинки</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>openai/gpt-image-1</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">prompt</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимальная длина: 1</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">aspect_ratio</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>1:1, 3:2, 2:3, auto</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">quality</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>auto, low, medium, high</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">background</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>auto, transparent, opaque</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">n</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум: 1</div><div>Максимум: 10</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">input_references</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум элементов: 0</div><div>Максимум элементов: 16</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">output_compression</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум: 0</div><div>Максимум: 100</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Как рассчитывается итоговая плата</h5><p class=\"note-s\">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.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Оценочные ставки для сравнения</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><p class=\"note-s\">Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Прогноз количества</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые тарифы на токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Прогноз количества\"><span class=\"card-cell-label\">Прогноз количества</span>—</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Ориентировочная стоимость генерации</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>—</td><td data-cell-label=\"Прогноз количества\"><span class=\"card-cell-label\">Прогноз количества</span>Оценка для одной генерации</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Выход · Оценочная стоимость генерации · Оценка только для сравнения</span> <b>$0.32768</b> <span class=\"price-unit\">оценка до генерации</span></div><p class=\"note-s\">Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Картинки</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2144-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2144-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2144-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2144-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={&#39;model&#39;: &#39;openai/gpt-image-1&#39;, &#39;prompt&#39;: &#39;a red panda astronaut floating in space, studio lighting&#39;}\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\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(&quot;No completed images; retain the full response&quot;)\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(&quot;b64_json&quot;)\n        uri=item.get(&quot;url&quot;, &quot;&quot;)\n        if not encoded and uri.startswith(&quot;data:image/&quot;):\n            header, separator, encoded=uri.partition(&quot;,&quot;)\n            if not separator or &quot;;base64&quot; not in header: raise SystemExit(&quot;Unsupported image data URI&quot;)\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(&quot;https://api.ailoot.ai&quot;,uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=&quot;https&quot; or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(&quot;Invalid returned image URL&quot;)\n            owned=parsed.netloc==&quot;api.ailoot.ai&quot; and parsed.path.startswith(&quot;/v1/media/assets/&quot;) and parsed.path.endswith(&quot;/content&quot;)\n            args=[&quot;curl&quot;,&quot;--fail-with-body&quot;,&quot;--silent&quot;,&quot;--show-error&quot;,uri]\n            if owned: args += [&quot;-H&quot;,&quot;Authorization: Bearer &quot;+os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;]]\n            temporary=Path(f&quot;image-{index}.bin&quot;)\n            subprocess.run(args+[&quot;-o&quot;,str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(&quot;Image has neither bytes nor URL&quot;)\n        if not raw: raise SystemExit(&quot;Empty image result&quot;)\n        ext=&quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4]==b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12]==b&quot;WEBP&quot; else &quot;svg&quot; if raw.lstrip().startswith((b&quot;&lt;svg&quot;,b&quot;&lt;?xml&quot;)) else &quot;bin&quot;\n        Path(f&quot;image-{index}.{ext}&quot;).write_bytes(raw)\n    print(&quot;Every returned image saved; complete response metadata retained&quot;)\nsave_images(json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())[&quot;data&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Картинки</h4><p class=\"note-s\">Загрузите каждое полученное изображение или сохраните его содержимое Base64</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Чтение другого содержимого</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2145-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2145-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Читать существующие материалы, принадлежащие вам</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2145-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2145-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраните каждое готовое изображение; загрузите содержимое по каждому полученному URL или декодируйте его содержимое Base64.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">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.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Fgpt-image-1&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-image-1&amp;fmt=images\"><code>openai/gpt-image-1</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=openai%2Fgpt-image-1&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-image-1&amp;fmt=images\"><code>openai/gpt-image-1</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|openai%2Fgpt-image-1",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "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.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "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."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "openai/gpt-image-1"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "low",
                  "medium",
                  "high"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "quality",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "transparent",
                  "opaque"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "background",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 10,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 16,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "maximum": 100,
                "minimum": 0,
                "name": "output_compression",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "background": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "transparent",
                    "opaque"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 16,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-image-1"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 10,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_compression": {
                  "maximum": 100,
                  "minimum": 0,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "quality": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "low",
                    "medium",
                    "high"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "openai/gpt-image-1",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Ориентировочная стоимость генерации",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-1', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Картинки",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/gpt-image-1",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "ff74978911438210dcefd21d6a5e3b7c9dc7916ee476ad5f61123f93194c18ec",
    "input_html_sha256": "419bdea0d3df9ccd7224506c73fae6be6fe7cf2e4c8a152cd59b8e46605114d8",
    "private_audit_sha256": "a12a54525d79862ff97bf7ddbcab88a12c165530cc7a1a1f3fcf4ffe786558d9",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/openai-gpt-image-1/",
    "description": "GPT Image 1 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным входным данным, включая композиции по референсам и изменения по маске. Он поддерживает выбираемую точность входных изображений, стандартные размеры кадра, прозрачный фон и вывод в PNG, JPEG или WebP.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/openai-gpt-image-1/index.md",
    "title": "OpenAI: GPT Image 1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/openai-gpt-image-1/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "GPT Image 1 — изначально мультимодальная модель OpenAI для изображений, которая принимает текст и изображения и выдаёт изображения. Она может создать новую сцену, использовать референсы для построения композиции или отредактировать существующий материал по новой инструкции. Практические задачи включают иллюстрации, изображения продуктов, дизайн-концепции и локальные правки по маске. Это версия с названием GPT Image 1, отдельная от Image 1 Mini, Image 1.5 и более поздних версий GPT Image.\n\nПодготовьте задание с объектом, обстановкой, композицией, освещением и визуальным стилем. Если нужен видимый текст, включите точную формулировку и объясните её предполагаемую иерархию и положение. Для композиции по референсам назначьте каждому изображению ясную роль, например продукт, окружение или визуальное оформление. Прямые процессы генерации и редактирования допускают запрос до 32,000 символов и от одного до десяти изображений на выходе. Сравните возвращённые вариации с одним и тем же заданием и сохраните выбранный материал для последующей работы.\n\nРедактирование может принимать до шестнадцати изображений-референсов. GPT Image 1 поддерживает input_fidelity low и high, по умолчанию — low. Эта настройка влияет на усилия по сохранению особенностей и стиля исходного изображения; она отделена от качества отрисовки и размера результата. Правка с высокой точностью полезна, когда важны исходные детали, но не гарантирует, что каждая узнаваемая деталь останется идентичной. Указывайте, что нужно сохранить и что можно изменить, вместо того чтобы полагаться только на настройку точности.\n\nРедактирование по маске обозначает область изменения. Согласно требованиям руководства, подготовьте исходник и маску в одинаковом формате и с одинаковыми размерами; каждый файл должен быть менее 50 MB, а маска должна содержать альфа-канал. При нескольких исходных изображениях маска применяется к первому. Полезное задание на правку может запросить другой цвет стены при сохранении мебели, ракурса камеры и освещения. Модель использует маску как ориентир, а не обещает точную границу, поэтому проверяйте и изменённую область, и её окружение.\n\nДокументированные стандартные размеры результата — 1024 × 1024, 1536 × 1024 и 1024 × 1536 пикселей, с автоматическим выбором размера там, где он поддерживается. Качество — low, medium, high или auto. GPT Image 1 использует эти стандартные кадры и уровни качества вплоть до high. Подбирайте стандартный кадр под предполагаемый показ, а уровень детализации — под назначение материала.\n\nПо умолчанию используется PNG; альтернативы — JPEG и WebP. Для JPEG и WebP доступно сжатие от 0 до 100. Прозрачный, непрозрачный и автоматический фон поддерживают разные потребности выдачи; для прозрачности необходим PNG или WebP. Для отдельного графического элемента используйте формат, сохраняющий альфа-канал, прежде чем помещать его в последующий макет. Для полной сцены включайте в задание фон и связь объекта с ним.\n\nOpenAI документирует прямую генерацию и редактирование; карточка модели также включает использование изображений в диалоге. Для последовательной работы сохраняйте выбранный результат как исходник следующей правки, не выбирая неявно другую вариацию. Справочник изображений документирует потоковую передачу с выдачей до трёх промежуточных изображений; они показывают ход работы, а не дополнительные готовые материалы. Храните завершённое изображение и задание вместе, чтобы последующие правки ссылались на реальную композицию. Интерфейс производителя также поддерживает пакетную обработку.\n\nМодель всё ещё может испытывать трудности с точным размещением текста, жёстко структурированными макетами и согласованностью повторяющихся объектов. Проверяйте надписи, границы предметов, цветовую обработку и детали, определяющие исходный материал, в предполагаемом размере. Если правку нужно доработать, опишите видимое несоответствие и сохраняемые элементы. GPT Image 1 полезен для конкретной последовательности генерации, редактирования по референсам и подготовки материала, при этом его собственные стандартные размеры и выбираемая точность входа должны оставаться отдельными от других версий.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 400000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "image"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "images"
    ],
    "id": "openai/gpt-image-1",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "image",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "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.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "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."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "openai/gpt-image-1"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "low",
                  "medium",
                  "high"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "quality",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "transparent",
                  "opaque"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "background",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 10,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 16,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "maximum": 100,
                "minimum": 0,
                "name": "output_compression",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "background": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "transparent",
                    "opaque"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 16,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-image-1"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 10,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_compression": {
                  "maximum": 100,
                  "minimum": 0,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "quality": {
                  "enum": [
                    "auto",
                    "low",
                    "medium",
                    "high"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "openai/gpt-image-1",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Ориентировочная стоимость генерации",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-1', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Картинки",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.32768",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.32768",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.32768",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "request_model_id": "openai/gpt-image-1",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: GPT Image 1",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.32768,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.32768,
      "varies": false
    },
    "short": "GPT Image 1 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным входным данным, включая композиции по референсам и изменения по маске. Он поддерживает выбираемую точность входных изображений, стандартные размеры кадра, прозрачный фон и вывод в PNG, JPEG или WebP."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "GPT Image 1 создаёт и редактирует изображения по тексту и визуальным входным данным, включая композиции по референсам и изменения по маске. Он поддерживает выбираемую точность входных изображений, стандартные размеры кадра, прозрачный фон и вывод в PNG, JPEG или WebP.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c808e6918a6d1b4c874e1044be52b4560411ad2d84139a09723abccfe51f4c5e",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "8da86ce9007154907ea7231429e8fc2c4fff566ba02e6abcffa029d14eb989ab"
}