GPT Image 2.5 Sunburst är OpenAI:s precisionsinriktade modell för bildgenerering och bildredigering. Den tar emot text och bildindata och producerar bildutdata. Använd den när en kreativ uppgift är beroende av att noggrant ändra befintligt material, arbeta med visuella referenser eller förfina en komposition i flera steg. Briefen kan skapa en ny scen, omvandla en befintlig bild eller vägleda en redigering i ett utvalt område. Sunburst och Flare är separata utgåvor: Sunburst betonar redigeringsprecision, medan Flare positioneras för snabb vardagsgenerering.
För en ny bild beskriver du motiv, miljö, komposition, ljussättning och stil och anger sedan avsedd form och användning. För ett produktkoncept begär du en glaslampa på en stenyta med mjukt sidoljus, en tydligt synlig silhuett och tomt utrymme för en rubrik. Vid redigering anger du ändringen och de element som ska förbli igenkännbara: byt bakgrund, justera ljuset eller ändra ett material samtidigt som den valda kompositionen behålls. Producentens direkta arbetsflöden för generering och redigering tillåter en prompt på upp till 32 000 tecken och ett till tio resultat.
Referensredigering kan använda upp till sexton indatabilder. Ge varje bild en roll så att instruktionen skiljer motivet som ska behållas, en miljö att använda och en stil att tillämpa åt. Modellen kan också arbeta med en mask som anger ett område att ändra. Källan och masken behöver samma format och mått, och masken måste ha en alfakanal; guiden anger ett storlekskrav på under 50 MB. Med flera källbilder gäller masken för den första. Den vägleder den begärda ändringen snarare än att garantera en hård gräns, så inkludera bevarandeinstruktioner i briefen och granska det omgivande området i resultatet.
Kvalitetsinställningarna är low, medium, high, xhigh, max och auto, med auto som standard. Low kan stödja ett snabbt visuellt utkast, medan högre inställningar är användbara att jämföra när fina detaljer är viktiga. Kvalitet är åtskild från utdatamått och filkomprimering. Standardstorlekarna omfattar 1024 × 1024, 1536 × 1024 och 1024 × 1536 pixlar, och automatiska eller egna mått finns också tillgängliga. Välj formen utifrån slutlayouten innan du avgör hur mycket detalj bilden behöver.
Egna mått måste vara multiplar av sexton pixlar, ingen kant får överstiga 3840 pixlar, bildförhållandet måste ligga mellan 1:3 och 3:1, och den totala arean måste ligga mellan 655 360 och 8 294 400 pixlar. Dessa villkor gäller tillsammans. En liggande bild på 3840 × 2160 uppfyller den övre areagränsen, medan en lång kant i sig inte gör ett godtyckligt par mått giltigt. Upplösningar över 2560 × 1440 beskrivs som experimentella. Håll viktiga objekt, text och användbart negativt utrymme inom den avsedda beskärningen i stället för att förlita dig på att fler pixlar löser kompositionen.
PNG är standardformatet för utdata; JPEG och WebP stöds också. Komprimering från 0 till 100 kan väljas för JPEG och WebP. Transparenta, opaka och automatiska bakgrunder tjänar olika layoutbehov. För transparens väljer du PNG eller WebP så att resultatet kan behålla en alfakanal. En transparent tillgång kan sedan placeras i en annan komposition, medan en opak bild tillhandahåller sin egen bakgrund. Håll ihop den faktiska färdiga filen med briefen och de valda utdatainställningarna.
OpenAI dokumenterar direkt generering och redigering liksom ett konversationsbaserat bildgenereringsverktyg som kan behålla tidigare resultat och tillämpa uppföljningsinstruktioner. I det konversationsflödet kan åtgärden vara automatisk, framtvingad generering eller framtvingad redigering när en bild finns i sammanhanget. Använd den valda bilden som utgångspunkt för nästa ändring i stället för att tyst byta till en annan variant. Det dokumenterade strömningsflödet kan leverera upp till tre partiella bilder före slutresultatet; en partiell förhandsvisning hjälper till att visa förloppet men är inte det färdiga materialet. Tillverkarens gränssnitt stöder också batchbearbetning.
Kontrollera det redigerade motivet, texten, objektplaceringen och gränsen för en maskerad ändring i den avsedda visningsstorleken. GPT Image kan fortfarande ha svårt med exakt textpositionering, strukturerade layouter eller konsekvens över återkommande motiv och varumärkeselement. En fokuserad nästa instruktion bör identifiera det synliga problemet och de element som ska bevaras. Sunburst är användbar för ett precist, referensstyrt kreativt arbetsflöde vars slutartefakt kan bedömas mot en konkret visuell brief, med högre kvalitet, mått och transparens valda för den artefakten.
", "aboutText": "GPT Image 2.5 Sunburst är OpenAI:s precisionsinriktade modell för bildgenerering och bildredigering. Den tar emot text och bildindata och producerar bildutdata. Använd den när en kreativ uppgift är beroende av att noggrant ändra befintligt material, arbeta med visuella referenser eller förfina en komposition i flera steg. Briefen kan skapa en ny scen, omvandla en befintlig bild eller vägleda en redigering i ett utvalt område. Sunburst och Flare är separata utgåvor: Sunburst betonar redigeringsprecision, medan Flare positioneras för snabb vardagsgenerering.\n\nFör en ny bild beskriver du motiv, miljö, komposition, ljussättning och stil och anger sedan avsedd form och användning. För ett produktkoncept begär du en glaslampa på en stenyta med mjukt sidoljus, en tydligt synlig silhuett och tomt utrymme för en rubrik. Vid redigering anger du ändringen och de element som ska förbli igenkännbara: byt bakgrund, justera ljuset eller ändra ett material samtidigt som den valda kompositionen behålls. Producentens direkta arbetsflöden för generering och redigering tillåter en prompt på upp till 32 000 tecken och ett till tio resultat.\n\nReferensredigering kan använda upp till sexton indatabilder. Ge varje bild en roll så att instruktionen skiljer motivet som ska behållas, en miljö att använda och en stil att tillämpa åt. Modellen kan också arbeta med en mask som anger ett område att ändra. Källan och masken behöver samma format och mått, och masken måste ha en alfakanal; guiden anger ett storlekskrav på under 50 MB. Med flera källbilder gäller masken för den första. Den vägleder den begärda ändringen snarare än att garantera en hård gräns, så inkludera bevarandeinstruktioner i briefen och granska det omgivande området i resultatet.\n\nKvalitetsinställningarna är low, medium, high, xhigh, max och auto, med auto som standard. Low kan stödja ett snabbt visuellt utkast, medan högre inställningar är användbara att jämföra när fina detaljer är viktiga. Kvalitet är åtskild från utdatamått och filkomprimering. Standardstorlekarna omfattar 1024 × 1024, 1536 × 1024 och 1024 × 1536 pixlar, och automatiska eller egna mått finns också tillgängliga. Välj formen utifrån slutlayouten innan du avgör hur mycket detalj bilden behöver.\n\nEgna mått måste vara multiplar av sexton pixlar, ingen kant får överstiga 3840 pixlar, bildförhållandet måste ligga mellan 1:3 och 3:1, och den totala arean måste ligga mellan 655 360 och 8 294 400 pixlar. Dessa villkor gäller tillsammans. En liggande bild på 3840 × 2160 uppfyller den övre areagränsen, medan en lång kant i sig inte gör ett godtyckligt par mått giltigt. Upplösningar över 2560 × 1440 beskrivs som experimentella. Håll viktiga objekt, text och användbart negativt utrymme inom den avsedda beskärningen i stället för att förlita dig på att fler pixlar löser kompositionen.\n\nPNG är standardformatet för utdata; JPEG och WebP stöds också. Komprimering från 0 till 100 kan väljas för JPEG och WebP. Transparenta, opaka och automatiska bakgrunder tjänar olika layoutbehov. För transparens väljer du PNG eller WebP så att resultatet kan behålla en alfakanal. En transparent tillgång kan sedan placeras i en annan komposition, medan en opak bild tillhandahåller sin egen bakgrund. Håll ihop den faktiska färdiga filen med briefen och de valda utdatainställningarna.\n\nOpenAI dokumenterar direkt generering och redigering liksom ett konversationsbaserat bildgenereringsverktyg som kan behålla tidigare resultat och tillämpa uppföljningsinstruktioner. I det konversationsflödet kan åtgärden vara automatisk, framtvingad generering eller framtvingad redigering när en bild finns i sammanhanget. Använd den valda bilden som utgångspunkt för nästa ändring i stället för att tyst byta till en annan variant. Det dokumenterade strömningsflödet kan leverera upp till tre partiella bilder före slutresultatet; en partiell förhandsvisning hjälper till att visa förloppet men är inte det färdiga materialet. Tillverkarens gränssnitt stöder också batchbearbetning.\n\nKontrollera det redigerade motivet, texten, objektplaceringen och gränsen för en maskerad ändring i den avsedda visningsstorleken. GPT Image kan fortfarande ha svårt med exakt textpositionering, strukturerade layouter eller konsekvens över återkommande motiv och varumärkeselement. En fokuserad nästa instruktion bör identifiera det synliga problemet och de element som ska bevaras. Sunburst är användbar för ett precist, referensstyrt kreativt arbetsflöde vars slutartefakt kan bedömas mot en konkret visuell brief, med högre kvalitet, mått och transparens valda för den artefakten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "d69ce7a3555c49633c7bd43c4a8f55fba8a899a63cad09902568c171900da33e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sv", "methods": [ { "html": "openai/gpt-image-2.5-sunburstGPT Image 2.5 Sunburst genererar och redigerar bilder från text och visuella referenser, med tonvikt på redigeringsprecision. Den stöder masker, iterativ förfining, egna bildmått, transparenta bakgrunder och kvalitetsnivåer från low till max.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GPT Image 2.5 Sunburst är OpenAI:s precisionsinriktade modell för bildgenerering och bildredigering. Den tar emot text och bildindata och producerar bildutdata. Använd den när en kreativ uppgift är beroende av att noggrant ändra befintligt material, arbeta med visuella referenser eller förfina en komposition i flera steg. Briefen kan skapa en ny scen, omvandla en befintlig bild eller vägleda en redigering i ett utvalt område. Sunburst och Flare är separata utgåvor: Sunburst betonar redigeringsprecision, medan Flare positioneras för snabb vardagsgenerering.
För en ny bild beskriver du motiv, miljö, komposition, ljussättning och stil och anger sedan avsedd form och användning. För ett produktkoncept begär du en glaslampa på en stenyta med mjukt sidoljus, en tydligt synlig silhuett och tomt utrymme för en rubrik. Vid redigering anger du ändringen och de element som ska förbli igenkännbara: byt bakgrund, justera ljuset eller ändra ett material samtidigt som den valda kompositionen behålls. Producentens direkta arbetsflöden för generering och redigering tillåter en prompt på upp till 32 000 tecken och ett till tio resultat.
Referensredigering kan använda upp till sexton indatabilder. Ge varje bild en roll så att instruktionen skiljer motivet som ska behållas, en miljö att använda och en stil att tillämpa åt. Modellen kan också arbeta med en mask som anger ett område att ändra. Källan och masken behöver samma format och mått, och masken måste ha en alfakanal; guiden anger ett storlekskrav på under 50 MB. Med flera källbilder gäller masken för den första. Den vägleder den begärda ändringen snarare än att garantera en hård gräns, så inkludera bevarandeinstruktioner i briefen och granska det omgivande området i resultatet.
Kvalitetsinställningarna är low, medium, high, xhigh, max och auto, med auto som standard. Low kan stödja ett snabbt visuellt utkast, medan högre inställningar är användbara att jämföra när fina detaljer är viktiga. Kvalitet är åtskild från utdatamått och filkomprimering. Standardstorlekarna omfattar 1024 × 1024, 1536 × 1024 och 1024 × 1536 pixlar, och automatiska eller egna mått finns också tillgängliga. Välj formen utifrån slutlayouten innan du avgör hur mycket detalj bilden behöver.
Egna mått måste vara multiplar av sexton pixlar, ingen kant får överstiga 3840 pixlar, bildförhållandet måste ligga mellan 1:3 och 3:1, och den totala arean måste ligga mellan 655 360 och 8 294 400 pixlar. Dessa villkor gäller tillsammans. En liggande bild på 3840 × 2160 uppfyller den övre areagränsen, medan en lång kant i sig inte gör ett godtyckligt par mått giltigt. Upplösningar över 2560 × 1440 beskrivs som experimentella. Håll viktiga objekt, text och användbart negativt utrymme inom den avsedda beskärningen i stället för att förlita dig på att fler pixlar löser kompositionen.
PNG är standardformatet för utdata; JPEG och WebP stöds också. Komprimering från 0 till 100 kan väljas för JPEG och WebP. Transparenta, opaka och automatiska bakgrunder tjänar olika layoutbehov. För transparens väljer du PNG eller WebP så att resultatet kan behålla en alfakanal. En transparent tillgång kan sedan placeras i en annan komposition, medan en opak bild tillhandahåller sin egen bakgrund. Håll ihop den faktiska färdiga filen med briefen och de valda utdatainställningarna.
OpenAI dokumenterar direkt generering och redigering liksom ett konversationsbaserat bildgenereringsverktyg som kan behålla tidigare resultat och tillämpa uppföljningsinstruktioner. I det konversationsflödet kan åtgärden vara automatisk, framtvingad generering eller framtvingad redigering när en bild finns i sammanhanget. Använd den valda bilden som utgångspunkt för nästa ändring i stället för att tyst byta till en annan variant. Det dokumenterade strömningsflödet kan leverera upp till tre partiella bilder före slutresultatet; en partiell förhandsvisning hjälper till att visa förloppet men är inte det färdiga materialet. Tillverkarens gränssnitt stöder också batchbearbetning.
Kontrollera det redigerade motivet, texten, objektplaceringen och gränsen för en maskerad ändring i den avsedda visningsstorleken. GPT Image kan fortfarande ha svårt med exakt textpositionering, strukturerade layouter eller konsekvens över återkommande motiv och varumärkeselement. En fokuserad nästa instruktion bör identifiera det synliga problemet och de element som ska bevaras. Sunburst är användbar för ett precist, referensstyrt kreativt arbetsflöde vars slutartefakt kan bedömas mot en konkret visuell brief, med högre kvalitet, mått och transparens valda för den artefakten.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser openai/gpt-image-2.5-sunburst | Standard— |
Fältprompt | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta längd: 1 | Standard— |
Fältaspect_ratio | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— |
Fältquality | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser auto, low, medium, high, xhigh, max | Standard— |
Fältbackground | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser auto, transparent, opaque | Standard— |
Fältn | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Maximum: 10 | Standard— |
Fältinput_references | Typarray | KravValfritt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 0 Maximalt antal objekt: 16 | Standard— |
Fältoutput_compression | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 0 Maximum: 100 | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Livscykel: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Det task_id som faktiskt returnerades eller en post i mediebiblioteket
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
De visade priserna används för att uppskatta kostnaden före genereringen. Den slutliga debiteringen beräknas utifrån den kostnad som registrerats för den ursprungliga genereringen. Uppmätt längd på resultatet och uppskattade mängder utgör inte den slutliga debiterbara mängden.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Prognostiserad mängd | Avgift |
|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Prognostiserad mängd— | Avgift Indata · Indatatoken · Uppskattning endast för jämförelse — / 1K token Utdata · Utdatatoken · Uppskattning endast för jämförelse — / 1K token Indata · Cacheläsning · Uppskattning endast för jämförelse — / 1K token Indata · Skrivning till cache · Uppskattning endast för jämförelse — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim · Uppskattning endast för jämförelse — / 1K token |
| KonfigurationUppskattad genereringskostnad | Prislista— | Prognostiserad mängduppskattning för en generering | Avgift Utdata · Uppskattad genereringskostnad · Uppskattning endast för jämförelse $0.24576 uppskattning före generering Denna uppskattning är varken en extra avgift eller ett fast pris för den slutförda genereringen. |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2.5-sunburst', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLadda ned varje returnerad bild eller spara dess Base64-innehåll
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpara varje färdig bild; hämta varje returnerad URL eller avkoda dess Base64-innehåll.
Spara hela svaret med headers, samtliga faktiska resultat, de ursprungliga returnerade identifierarna och alla användningsfält. Hämta den ursprungliga operationen utan att skicka skapandeförfrågan igen.
Behåll det returnerade värdet för X-Client-Request-ID för avstämning. Läs endast av resultat via de task_id/asset_id-värden som faktiskt returnerades eller via det mediebibliotek som tillhör dig. Bygg aldrig en uppgifts-URL från operations-ID:t och skicka aldrig skapandeförfrågan igen.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältcreated | Typ |
Fältdata[].url | Typ |
Fältdata[].b64_json | Typ |
Fältusage | Typ |
Ailoot Ultra openai/gpt-image-2.5-sunburst
/v1/images