GPT Image 2.5 Flare — tasvirlar yaratish uchun OpenAI modeli. Ishlab chiqaruvchi ma’lumotiga ko‘ra, uning vazifasi — sifatli vizual materialni kundalik tez yaratish. Topshiriqda syujet, uslub, tafsilotlar joylashuvi va kerakli kadr shaklini tavsiflash mumkin; natija tasvir bo‘ladi.
Ailoot’da bu karta matnli kirish bilan yaratish uchun taqdim etilgan. OpenAI boshlang‘ich rasmlar, namunalar va tuzatishlar bilan ishlashni ham tavsiflaydi. Bu usullar kiruvchi tasvirlarni qo‘llab-quvvatlashni talab qiladi; ular matnli metod bunday materiallarni allaqachon qabul qilishini anglatmaydi.
low, medium, high, xhigh, max darajalari va avtomatik auto tanlovi qo‘llab-quvvatlanadi. Sifat sozlamasi natijani shakllantirishdagi ish hajmiga ta’sir qiladi. U kadr o‘lchami va tayyor faylni siqishdan alohida belgilanadi.
O‘lcham uchun kvadrat, gorizontal va vertikal variantlar, avtomatik tanlov va foydalanuvchi belgilaydigan o‘lchamlar ko‘zda tutilgan. Ishlab chiqaruvchining barcha cheklovlariga rioya qilgan holda nisbatlarni kompozitsiyaga mos tanlash mumkin.
Har bir tomon 16 pikselga karrali va 3840 pikseldan uzun bo‘lmasligi kerak. Uzun tomonning qisqa tomonga nisbati — ko‘pi bilan 3:1. Ruxsat etilgan maydon 655 360 dan 8 294 400 pikselgacha. Cheklovlar birgalikda amal qiladi: ruxsat etilgan tomonlar nisbati maydon chegarasini bekor qilmaydi.
2560x1440’dan yuqori aniqliklar tajribaviy deb belgilangan. Katta kadr tanlashda kompozitsiyaning o‘zini hisobga olish muhim: ko‘proq piksel uning barcha elementlari xatosiz joylashishini kafolatlamaydi.
Model PNG, JPEG va WebP’ni ko‘zda tutadi; standart format — PNG. JPEG va WebP uchun siqishni boshqarish mumkin. Shaffof fon uchun PNG yoki WebP kerak. Ishlab chiqaruvchi shaffof bo‘lmagan fon va avtomatik tanlovni ham qo‘llab-quvvatlaydi. Shaffoflik tasvirni keyingi kompozitsiyada belgilangan fon qatlamisiz ishlatishga imkon beradi.
Ishlab chiqaruvchi sozlamalari model imkoniyatlarini tavsiflaydi; ularning bajarilishi tanlangan metod parametrlarni qo‘llab-quvvatlashiga bog‘liq. Alohida yaratish yangi natija hosil qiladi, shuning uchun bir xil tavsif tasvirlarning to‘liq mosligi kafolati emas.
OpenAI ma’lumotiga ko‘ra, murakkab topshiriqni qayta ishlash ikki daqiqagacha vaqt olishi mumkin. Bu aniq ilovada natijani olishning to‘liq vaqti kafolati emas, ishlab chiqaruvchidagi yaratish tavsifidir.
Yozuvlar, obyektlarning aniq holati va tasvirlar orasida bir xil ko‘rinishni saqlash tekshiruv talab qiladi. Alohida qo‘llab-quvvatlanadigan tahrirlash amalidagi niqob qat’iy chegarani emas, o‘zgarish yo‘nalishini belgilaydi. Matnli yaratish uchun kompozitsiyani aniq tavsiflash va faylning o‘zini tekshirish foydali: ko‘rinadigan tafsilotlar, o‘qilish va belgilangan syujetga moslik.
", "aboutText": "### Matnli tavsif asosida kundalik yaratish\n\nGPT Image 2.5 Flare — tasvirlar yaratish uchun OpenAI modeli. Ishlab chiqaruvchi ma’lumotiga ko‘ra, uning vazifasi — sifatli vizual materialni kundalik tez yaratish. Topshiriqda syujet, uslub, tafsilotlar joylashuvi va kerakli kadr shaklini tavsiflash mumkin; natija tasvir bo‘ladi.\n\nAiloot’da bu karta matnli kirish bilan yaratish uchun taqdim etilgan. OpenAI boshlang‘ich rasmlar, namunalar va tuzatishlar bilan ishlashni ham tavsiflaydi. Bu usullar kiruvchi tasvirlarni qo‘llab-quvvatlashni talab qiladi; ular matnli metod bunday materiallarni allaqachon qabul qilishini anglatmaydi.\n\n### Qoralama variantdan batafsil tasvirgacha sifat\n\n`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` darajalari va avtomatik `auto` tanlovi qo‘llab-quvvatlanadi. Sifat sozlamasi natijani shakllantirishdagi ish hajmiga ta’sir qiladi. U kadr o‘lchami va tayyor faylni siqishdan alohida belgilanadi.\n\nO‘lcham uchun kvadrat, gorizontal va vertikal variantlar, avtomatik tanlov va foydalanuvchi belgilaydigan o‘lchamlar ko‘zda tutilgan. Ishlab chiqaruvchining barcha cheklovlariga rioya qilgan holda nisbatlarni kompozitsiyaga mos tanlash mumkin.\n\n### Foydalanuvchi belgilaydigan o‘lchamlar\n\nHar bir tomon 16 pikselga karrali va 3840 pikseldan uzun bo‘lmasligi kerak. Uzun tomonning qisqa tomonga nisbati — ko‘pi bilan 3:1. Ruxsat etilgan maydon 655 360 dan 8 294 400 pikselgacha. Cheklovlar birgalikda amal qiladi: ruxsat etilgan tomonlar nisbati maydon chegarasini bekor qilmaydi.\n\n`2560x1440`’dan yuqori aniqliklar tajribaviy deb belgilangan. Katta kadr tanlashda kompozitsiyaning o‘zini hisobga olish muhim: ko‘proq piksel uning barcha elementlari xatosiz joylashishini kafolatlamaydi.\n\n### Natija fayli va shaffoflik\n\nModel PNG, JPEG va WebP’ni ko‘zda tutadi; standart format — PNG. JPEG va WebP uchun siqishni boshqarish mumkin. Shaffof fon uchun PNG yoki WebP kerak. Ishlab chiqaruvchi shaffof bo‘lmagan fon va avtomatik tanlovni ham qo‘llab-quvvatlaydi. Shaffoflik tasvirni keyingi kompozitsiyada belgilangan fon qatlamisiz ishlatishga imkon beradi.\n\nIshlab chiqaruvchi sozlamalari model imkoniyatlarini tavsiflaydi; ularning bajarilishi tanlangan metod parametrlarni qo‘llab-quvvatlashiga bog‘liq. Alohida yaratish yangi natija hosil qiladi, shuning uchun bir xil tavsif tasvirlarning to‘liq mosligi kafolati emas.\n\n### Tayyor rasmda nimani tekshirish kerak\n\nOpenAI ma’lumotiga ko‘ra, murakkab topshiriqni qayta ishlash ikki daqiqagacha vaqt olishi mumkin. Bu aniq ilovada natijani olishning to‘liq vaqti kafolati emas, ishlab chiqaruvchidagi yaratish tavsifidir.\n\nYozuvlar, obyektlarning aniq holati va tasvirlar orasida bir xil ko‘rinishni saqlash tekshiruv talab qiladi. Alohida qo‘llab-quvvatlanadigan tahrirlash amalidagi niqob qat’iy chegarani emas, o‘zgarish yo‘nalishini belgilaydi. Matnli yaratish uchun kompozitsiyani aniq tavsiflash va faylning o‘zini tekshirish foydali: ko‘rinadigan tafsilotlar, o‘qilish va belgilangan syujetga moslik.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "536e60aa3a6d0db5d60f63c1c51d1699eeae9a65c23cc9ed73dce426164dc55e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08GPT Image 2.5 Flare tavsif asosida kundalik tasvir yaratish uchun mo‘ljallangan. Foydalanuvchi belgilaydigan o‘lchamlar, kengaytirilgan sifat darajalari to‘plami va shaffof fon ko‘zda tutilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT Image 2.5 Flare — tasvirlar yaratish uchun OpenAI modeli. Ishlab chiqaruvchi ma’lumotiga ko‘ra, uning vazifasi — sifatli vizual materialni kundalik tez yaratish. Topshiriqda syujet, uslub, tafsilotlar joylashuvi va kerakli kadr shaklini tavsiflash mumkin; natija tasvir bo‘ladi.
Ailoot’da bu karta matnli kirish bilan yaratish uchun taqdim etilgan. OpenAI boshlang‘ich rasmlar, namunalar va tuzatishlar bilan ishlashni ham tavsiflaydi. Bu usullar kiruvchi tasvirlarni qo‘llab-quvvatlashni talab qiladi; ular matnli metod bunday materiallarni allaqachon qabul qilishini anglatmaydi.
low, medium, high, xhigh, max darajalari va avtomatik auto tanlovi qo‘llab-quvvatlanadi. Sifat sozlamasi natijani shakllantirishdagi ish hajmiga ta’sir qiladi. U kadr o‘lchami va tayyor faylni siqishdan alohida belgilanadi.
O‘lcham uchun kvadrat, gorizontal va vertikal variantlar, avtomatik tanlov va foydalanuvchi belgilaydigan o‘lchamlar ko‘zda tutilgan. Ishlab chiqaruvchining barcha cheklovlariga rioya qilgan holda nisbatlarni kompozitsiyaga mos tanlash mumkin.
Har bir tomon 16 pikselga karrali va 3840 pikseldan uzun bo‘lmasligi kerak. Uzun tomonning qisqa tomonga nisbati — ko‘pi bilan 3:1. Ruxsat etilgan maydon 655 360 dan 8 294 400 pikselgacha. Cheklovlar birgalikda amal qiladi: ruxsat etilgan tomonlar nisbati maydon chegarasini bekor qilmaydi.
2560x1440’dan yuqori aniqliklar tajribaviy deb belgilangan. Katta kadr tanlashda kompozitsiyaning o‘zini hisobga olish muhim: ko‘proq piksel uning barcha elementlari xatosiz joylashishini kafolatlamaydi.
Model PNG, JPEG va WebP’ni ko‘zda tutadi; standart format — PNG. JPEG va WebP uchun siqishni boshqarish mumkin. Shaffof fon uchun PNG yoki WebP kerak. Ishlab chiqaruvchi shaffof bo‘lmagan fon va avtomatik tanlovni ham qo‘llab-quvvatlaydi. Shaffoflik tasvirni keyingi kompozitsiyada belgilangan fon qatlamisiz ishlatishga imkon beradi.
Ishlab chiqaruvchi sozlamalari model imkoniyatlarini tavsiflaydi; ularning bajarilishi tanlangan metod parametrlarni qo‘llab-quvvatlashiga bog‘liq. Alohida yaratish yangi natija hosil qiladi, shuning uchun bir xil tavsif tasvirlarning to‘liq mosligi kafolati emas.
OpenAI ma’lumotiga ko‘ra, murakkab topshiriqni qayta ishlash ikki daqiqagacha vaqt olishi mumkin. Bu aniq ilovada natijani olishning to‘liq vaqti kafolati emas, ishlab chiqaruvchidagi yaratish tavsifidir.
Yozuvlar, obyektlarning aniq holati va tasvirlar orasida bir xil ko‘rinishni saqlash tekshiruv talab qiladi. Alohida qo‘llab-quvvatlanadigan tahrirlash amalidagi niqob qat’iy chegarani emas, o‘zgarish yo‘nalishini belgilaydi. Matnli yaratish uchun kompozitsiyani aniq tavsiflash va faylning o‘zini tekshirish foydali: ko‘rinadigan tafsilotlar, o‘qilish va belgilangan syujetga moslik.
POST /v1/images/generationstextimage| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | Standart— |
Maydonprompt | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam uzunlik: 1 | Standart— |
Maydonn | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart1 |
Maydonresponse_format | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar url, b64_json | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonsize | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonquality | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonbackground | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_format | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_compression | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmoderation | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninput_fidelity | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstyle | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonpartial_images | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matndan rasm · Majburiy: prompt
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, prompt |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Hayot sikli: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Amalda qaytarilgan task_id yoki media kutubxonasidagi yozuv
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/images/generationsAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-flare-2026-09-08', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-flare-2026-09-08", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nHar bir qaytarilgan rasmni yuklab oling yoki uning Base64 kontentini saqlang
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Har bir tayyor rasmni saqlang; har bir qaytarilgan URL dan kontentni oling yoki uning Base64 kontentini dekodlang.
Har bir ma’lumot elementini saqlang. Har bir b64_json ni dekodlang yoki qaytarilgan har bir imzolangan URL dan faylni yuklab oling. Fayl nomi kengaytmasini haqiqiy MIME turi/baytlar asosida tanlang.
Rasm yaratish yoki tahrirlash natijasini tekshirish kerak bo‘lsa, dastlabki operation_id/X-Client-Request-ID va qaytarilgan natija haqidagi ma’lumotlarni saqlang. Amalda qaytarilgan task_id yoki asset_id qiymatlari yordamida media kutubxonasidan o‘zingizga tegishli mavjud natijalarni tiklang. Rasm yaratish/tahrirlash so‘rovini qayta yubormang va operation_id dan holatni davriy tekshirish uchun URL tuzmang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydoncreated | Turinteger |
Maydondata[].url | Turstring |
Maydondata[].b64_json | Turbase64 string |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Javobserver_error | ShartQaytarilgan javob operatsiya yoki natijani tekshirish kerakligini bildiradi | Keyingi qadamDastlab qaytarilgan operatsiya/vazifa ID sini, so‘rov sarlavhalarini va javobni saqlang; aynan shu operatsiya uchun qo‘llab-quvvatlanadigan o‘qish so‘rovlarini davom ettiring. Yaratish so‘rovini qayta yubormang. |
Ailoot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.