GPT-5 Image — OpenAI ning GPT-5 til modelini GPT Image 1 bilan birlashtiradigan profil. Til komponenti talablar va manba materiallarini talqin qiladi; tasvir komponenti esa vizual natijani yaratadi. Profilning e’lon qilingan tavsifida fikrlash, ko‘rsatmalarga amal qilish, tasvirda matnni aks ettirish va tasvirlarni batafsil tahrirlash ta’kidlangan. Profil vizual artefakt va uning yozma talqini bir xil topshiriqqa mos kelishi kerak bo‘lgan vazifalar uchun qulay.
Modelga tasvirning maqsadi, mo‘ljallangan auditoriya va unda bo‘lishi kerak bo‘lgan mazmunni bering. Aniq aks ettirilishi kerak bo‘lgan faktlarni kompozitsiya yoki vizual ishlov tanlovlaridan ajrating. Diagramma topshirig‘ida obyektlar va bog‘lanishlarni belgilab, so‘ng yorliqlar, joylashuv va uslubni ko‘rsatish mumkin. Afisha topshirig‘ida tadbir ma’lumotlari, axborot iyerarxiyasi va sahnani, shuningdek tasvirda bo‘lishi kerak bo‘lgan aniq so‘zlarni belgilash mumkin.
Masalan, jamoatchilik uchun ilmiy tadbir afishasi g‘oyasini tayyorlang. Tadbir haqidagi faktlarni bering, maketning qisqa tushuntirishini so‘rang va aniq sarlavha hamda unga yordam beruvchi vizual elementlardan foydalanadigan tasvir talab qiling. Qaysi so‘zlar tasvirda, qaysilari esa faqat hamroh tavsifda bo‘lishini belgilang. Yozma tushuntirish va yaratilgan afishani birgalikda ko‘rib chiqing; shunda mantiqli maket rejasi haqiqiy ko‘rinadigan natija bilan tekshiriladi.
Matn, tasvir va PDF kabi fayllar birlashtirilgan profilning hujjatlashtirilgan kirish turlaridir. Hujjat vizual natija uchun talablarni yoki qisqacha bayon qilinishi kerak bo‘lgan ma’lumotlarni berishi mumkin. Namuna tasvirlar obyekt, mahsulot, joy yoki maketni belgilashi mumkin. Natijani tasvirlashdan oldin har bir manbani nomlab, uning vazifasini tushuntiring; ayniqsa namunada saqlanishi kerak bo‘lgan va o‘zgarishi kerak bo‘lgan mazmun birga bo‘lsa, bu muhim.
Tahrirda manba tasvirni ko‘rsating va so‘ralgan o‘zgarishni aniq tasvirlang. Mahsulot sahnasini tahrirlash buyum shakli va ko‘rinadigan yozuvlarini saqlagan holda muhitni o‘zgartirishi mumkin. Vizual tushuntirishda atrofdagi bog‘lanishlarni saqlab, bitta elementni almashtirish mumkin. Saqlash talablarini topshiriqda yozing va muhim detallarni haqiqiy tasvirda tekshiring.
Aynan shu birlashtirilgan profil kartasi tahrirlash uchun o‘n oltitagacha namuna tasvirga ruxsat beradi. Namunalarni vazifaga aloqador holda tanlang va har biri qaysi xususiyatlarni berishini tushuntiring. Bir nechta tasvirda turli yorug‘lik, rakurs yoki ishlov uslubi bo‘lsa, har bir manba natijada ustun bo‘lishini so‘rash o‘rniga, mo‘ljallangan kompozitsiyani belgilang. Keyingi tuzatishda o‘sha materialga murojaat qilish uchun manbalarni tugallangan tasvir bilan saqlang.
E’lon qilingan profil tasvirda matnni aks ettirishni o‘z imkoniyatlari qatoriga kiritadi. Muhim matn uchun aniq so‘zlar, tinish belgilari va joylashuvni bering, uning obyektlar yoki boshqa yorliqlar bilan bog‘lanishini ko‘rsating. Qaytarilgan tasvirdagi har bir majburiy so‘z va sonni mo‘ljallangan ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Diagrammada chiziqlar, o‘rinlar va guruhlashlar yozma manbadagi bog‘lanishni ifodalashini ham tekshiring.
Birlashtirilgan profil 400,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tagacha javob yaratish tokenini e’lon qiladi. Bu limitlar muayyan piksel o‘lchami yoki tasvirlar sonini emas, kirish ma’lumotlari va yaratilgan javobni ifodalaydi. Kontekstdan tegishli talablar, namunalar va suhbat holati uchun foydalaning, so‘ralgan chiqish uchun joy qoldiring. Model har bir ko‘rsatmani to‘g‘ri parcha bilan bog‘lay olishi uchun uzun manba materiallarini belgilab chiqing.
Hujjatlashtirilgan matnli chiqish talablari JSON sxemasi orqali tuzilmali natijalarni qo‘llaydi. Yozma javob g‘oyani tasvirlash, talabni qisqacha bayon qilish yoki so‘ralgan o‘zgarishni aniqlash uchun zarur maydonlarni belgilashi mumkin. Dastur ularni qabul qilishidan oldin maydonlar va qiymatlarini manba bilan tekshiring. Nomi belgilangan til va tasvir birikmasi vizual yaratishni ichki tarzda bajarsa ham, birlashtirilgan profil dastur funksiyalarini chaqirishni taqdim etmaydi.
Chat so‘rovi sxemasida matn (text) va tasvir (image) chiqish modalliklarini tanlash mumkin. Topshiriqda kerakli yozma va vizual natijalarni belgilang, so‘ng tugallangan javobda ikkalasini ham tekshiring. Tasvir konfiguratsiyasi aynan shu model va interfeysga xos. Qabul qilingan sozlamalarni so‘rov bilan saqlang va faqat shu birlashtirilgan profil uchun hujjatlashtirilgan boshqaruvlardan foydalaning; bevosita tasvir komponenti interfeysida maydonlar va imkoniyatlar boshqacha tuzilgan bo‘lishi mumkin.
Bu profil uchun nomlangan tasvir komponenti — GPT Image 1. Uning bevosita tasvir yaratish profili tasvirga qaratilgan vazifalar bilan ishlaydi, GPT-5 Image esa bu imkoniyatni GPT-5 til jarayoni bilan birlashtiradi. GPT-5 Image Mini — GPT-5 Mini va GPT Image 1 Mini ning alohida birikmasi. O‘xshash nomli birikmalarni bir xil model deb qabul qilmasdan, tanlangan profil identifikatsiyasini manba materiallari va chiqish sozlamalari bilan saqlang.
Bir nechta tahrirni o‘z ichiga oladigan suhbatda tegishli yozma talablar va manba namunalarini keyingi bosqichga olib o‘ting. Eng yangi topshiriqda aniq tuzatishni ayting: masalan, yorliqni ko‘chirish, obyektni o‘zgartirish yoki kompozitsiyani soddalashtirish. Qaysi foydali o‘zgarish kerakligi qaytarilgan artefaktda allaqachon ko‘rinib turgan bo‘lsa, hamma narsani yaxshilash haqidagi yo‘nalishsiz so‘rovdan saqlaning.
Yozma javob va yaratilgan javob bilan berilgan har bir haqiqiy tasvir artefaktini saqlang. Tasvirlarni bildirilgan formatida prompt, manba namunalari va tanlangan sozlamalar bilan birga saqlang. Tasvirning o‘zini kompozitsiya, obyekt detali va matn bo‘yicha tekshiring; hamroh matnni u tasvirlayotgan dalillar bilan solishtiring. Foydali tugallangan natija yozma talablarni ochish, ko‘rib chiqish va kerakli hujjat, sahifa yoki ijodiy jarayonga joylashtirish mumkin bo‘lgan vizual bilan birlashtiradi.
", "aboutText": "GPT-5 Image — OpenAI ning GPT-5 til modelini GPT Image 1 bilan birlashtiradigan profil. Til komponenti talablar va manba materiallarini talqin qiladi; tasvir komponenti esa vizual natijani yaratadi. Profilning e’lon qilingan tavsifida fikrlash, ko‘rsatmalarga amal qilish, tasvirda matnni aks ettirish va tasvirlarni batafsil tahrirlash ta’kidlangan. Profil vizual artefakt va uning yozma talqini bir xil topshiriqqa mos kelishi kerak bo‘lgan vazifalar uchun qulay.\n\n### Topshiriqni talqin qiling va artefaktni yarating\n\nModelga tasvirning maqsadi, mo‘ljallangan auditoriya va unda bo‘lishi kerak bo‘lgan mazmunni bering. Aniq aks ettirilishi kerak bo‘lgan faktlarni kompozitsiya yoki vizual ishlov tanlovlaridan ajrating. Diagramma topshirig‘ida obyektlar va bog‘lanishlarni belgilab, so‘ng yorliqlar, joylashuv va uslubni ko‘rsatish mumkin. Afisha topshirig‘ida tadbir ma’lumotlari, axborot iyerarxiyasi va sahnani, shuningdek tasvirda bo‘lishi kerak bo‘lgan aniq so‘zlarni belgilash mumkin.\n\nMasalan, jamoatchilik uchun ilmiy tadbir afishasi g‘oyasini tayyorlang. Tadbir haqidagi faktlarni bering, maketning qisqa tushuntirishini so‘rang va aniq sarlavha hamda unga yordam beruvchi vizual elementlardan foydalanadigan tasvir talab qiling. Qaysi so‘zlar tasvirda, qaysilari esa faqat hamroh tavsifda bo‘lishini belgilang. Yozma tushuntirish va yaratilgan afishani birgalikda ko‘rib chiqing; shunda mantiqli maket rejasi haqiqiy ko‘rinadigan natija bilan tekshiriladi.\n\nMatn, tasvir va PDF kabi fayllar birlashtirilgan profilning hujjatlashtirilgan kirish turlaridir. Hujjat vizual natija uchun talablarni yoki qisqacha bayon qilinishi kerak bo‘lgan ma’lumotlarni berishi mumkin. Namuna tasvirlar obyekt, mahsulot, joy yoki maketni belgilashi mumkin. Natijani tasvirlashdan oldin har bir manbani nomlab, uning vazifasini tushuntiring; ayniqsa namunada saqlanishi kerak bo‘lgan va o‘zgarishi kerak bo‘lgan mazmun birga bo‘lsa, bu muhim.\n\n### Namunalar asosidagi tahrirlar va tasvirda matnni aks ettirish\n\nTahrirda manba tasvirni ko‘rsating va so‘ralgan o‘zgarishni aniq tasvirlang. Mahsulot sahnasini tahrirlash buyum shakli va ko‘rinadigan yozuvlarini saqlagan holda muhitni o‘zgartirishi mumkin. Vizual tushuntirishda atrofdagi bog‘lanishlarni saqlab, bitta elementni almashtirish mumkin. Saqlash talablarini topshiriqda yozing va muhim detallarni haqiqiy tasvirda tekshiring.\n\nAynan shu birlashtirilgan profil kartasi tahrirlash uchun o‘n oltitagacha namuna tasvirga ruxsat beradi. Namunalarni vazifaga aloqador holda tanlang va har biri qaysi xususiyatlarni berishini tushuntiring. Bir nechta tasvirda turli yorug‘lik, rakurs yoki ishlov uslubi bo‘lsa, har bir manba natijada ustun bo‘lishini so‘rash o‘rniga, mo‘ljallangan kompozitsiyani belgilang. Keyingi tuzatishda o‘sha materialga murojaat qilish uchun manbalarni tugallangan tasvir bilan saqlang.\n\nE’lon qilingan profil tasvirda matnni aks ettirishni o‘z imkoniyatlari qatoriga kiritadi. Muhim matn uchun aniq so‘zlar, tinish belgilari va joylashuvni bering, uning obyektlar yoki boshqa yorliqlar bilan bog‘lanishini ko‘rsating. Qaytarilgan tasvirdagi har bir majburiy so‘z va sonni mo‘ljallangan ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Diagrammada chiziqlar, o‘rinlar va guruhlashlar yozma manbadagi bog‘lanishni ifodalashini ham tekshiring.\n\n### Kontekst va javob tuzilishi\n\nBirlashtirilgan profil 400,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tagacha javob yaratish tokenini e’lon qiladi. Bu limitlar muayyan piksel o‘lchami yoki tasvirlar sonini emas, kirish ma’lumotlari va yaratilgan javobni ifodalaydi. Kontekstdan tegishli talablar, namunalar va suhbat holati uchun foydalaning, so‘ralgan chiqish uchun joy qoldiring. Model har bir ko‘rsatmani to‘g‘ri parcha bilan bog‘lay olishi uchun uzun manba materiallarini belgilab chiqing.\n\nHujjatlashtirilgan matnli chiqish talablari JSON sxemasi orqali tuzilmali natijalarni qo‘llaydi. Yozma javob g‘oyani tasvirlash, talabni qisqacha bayon qilish yoki so‘ralgan o‘zgarishni aniqlash uchun zarur maydonlarni belgilashi mumkin. Dastur ularni qabul qilishidan oldin maydonlar va qiymatlarini manba bilan tekshiring. Nomi belgilangan til va tasvir birikmasi vizual yaratishni ichki tarzda bajarsa ham, birlashtirilgan profil dastur funksiyalarini chaqirishni taqdim etmaydi.\n\nChat so‘rovi sxemasida matn (text) va tasvir (image) chiqish modalliklarini tanlash mumkin. Topshiriqda kerakli yozma va vizual natijalarni belgilang, so‘ng tugallangan javobda ikkalasini ham tekshiring. Tasvir konfiguratsiyasi aynan shu model va interfeysga xos. Qabul qilingan sozlamalarni so‘rov bilan saqlang va faqat shu birlashtirilgan profil uchun hujjatlashtirilgan boshqaruvlardan foydalaning; bevosita tasvir komponenti interfeysida maydonlar va imkoniyatlar boshqacha tuzilgan bo‘lishi mumkin.\n\n### Nomi belgilangan birikmani ongli ravishda tanlang\n\nBu profil uchun nomlangan tasvir komponenti — GPT Image 1. Uning bevosita tasvir yaratish profili tasvirga qaratilgan vazifalar bilan ishlaydi, GPT-5 Image esa bu imkoniyatni GPT-5 til jarayoni bilan birlashtiradi. GPT-5 Image Mini — GPT-5 Mini va GPT Image 1 Mini ning alohida birikmasi. O‘xshash nomli birikmalarni bir xil model deb qabul qilmasdan, tanlangan profil identifikatsiyasini manba materiallari va chiqish sozlamalari bilan saqlang.\n\nBir nechta tahrirni o‘z ichiga oladigan suhbatda tegishli yozma talablar va manba namunalarini keyingi bosqichga olib o‘ting. Eng yangi topshiriqda aniq tuzatishni ayting: masalan, yorliqni ko‘chirish, obyektni o‘zgartirish yoki kompozitsiyani soddalashtirish. Qaysi foydali o‘zgarish kerakligi qaytarilgan artefaktda allaqachon ko‘rinib turgan bo‘lsa, hamma narsani yaxshilash haqidagi yo‘nalishsiz so‘rovdan saqlaning.\n\n### Tugallangan natijani saqlang va tekshiring\n\nYozma javob va yaratilgan javob bilan berilgan har bir haqiqiy tasvir artefaktini saqlang. Tasvirlarni bildirilgan formatida prompt, manba namunalari va tanlangan sozlamalar bilan birga saqlang. Tasvirning o‘zini kompozitsiya, obyekt detali va matn bo‘yicha tekshiring; hamroh matnni u tasvirlayotgan dalillar bilan solishtiring. Foydali tugallangan natija yozma talablarni ochish, ko‘rib chiqish va kerakli hujjat, sahifa yoki ijodiy jarayonga joylashtirish mumkin bo‘lgan vizual bilan birlashtiradi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Simplify a community-event poster\n\nEdit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.openai/gpt-5-imageGPT-5 Image tasvir yaratish va namunalar asosida tahrirlash uchun OpenAI ning GPT-5 til va fikrlash imkoniyatlarini GPT Image 1 bilan birlashtiradi. U matn, tasvir va hujjatlarni qabul qilib, matn hamda tasvir qaytaradi va yozma topshiriqni vizual natija bilan bog‘laydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5 Image — OpenAI ning GPT-5 til modelini GPT Image 1 bilan birlashtiradigan profil. Til komponenti talablar va manba materiallarini talqin qiladi; tasvir komponenti esa vizual natijani yaratadi. Profilning e’lon qilingan tavsifida fikrlash, ko‘rsatmalarga amal qilish, tasvirda matnni aks ettirish va tasvirlarni batafsil tahrirlash ta’kidlangan. Profil vizual artefakt va uning yozma talqini bir xil topshiriqqa mos kelishi kerak bo‘lgan vazifalar uchun qulay.
Modelga tasvirning maqsadi, mo‘ljallangan auditoriya va unda bo‘lishi kerak bo‘lgan mazmunni bering. Aniq aks ettirilishi kerak bo‘lgan faktlarni kompozitsiya yoki vizual ishlov tanlovlaridan ajrating. Diagramma topshirig‘ida obyektlar va bog‘lanishlarni belgilab, so‘ng yorliqlar, joylashuv va uslubni ko‘rsatish mumkin. Afisha topshirig‘ida tadbir ma’lumotlari, axborot iyerarxiyasi va sahnani, shuningdek tasvirda bo‘lishi kerak bo‘lgan aniq so‘zlarni belgilash mumkin.
Masalan, jamoatchilik uchun ilmiy tadbir afishasi g‘oyasini tayyorlang. Tadbir haqidagi faktlarni bering, maketning qisqa tushuntirishini so‘rang va aniq sarlavha hamda unga yordam beruvchi vizual elementlardan foydalanadigan tasvir talab qiling. Qaysi so‘zlar tasvirda, qaysilari esa faqat hamroh tavsifda bo‘lishini belgilang. Yozma tushuntirish va yaratilgan afishani birgalikda ko‘rib chiqing; shunda mantiqli maket rejasi haqiqiy ko‘rinadigan natija bilan tekshiriladi.
Matn, tasvir va PDF kabi fayllar birlashtirilgan profilning hujjatlashtirilgan kirish turlaridir. Hujjat vizual natija uchun talablarni yoki qisqacha bayon qilinishi kerak bo‘lgan ma’lumotlarni berishi mumkin. Namuna tasvirlar obyekt, mahsulot, joy yoki maketni belgilashi mumkin. Natijani tasvirlashdan oldin har bir manbani nomlab, uning vazifasini tushuntiring; ayniqsa namunada saqlanishi kerak bo‘lgan va o‘zgarishi kerak bo‘lgan mazmun birga bo‘lsa, bu muhim.
Tahrirda manba tasvirni ko‘rsating va so‘ralgan o‘zgarishni aniq tasvirlang. Mahsulot sahnasini tahrirlash buyum shakli va ko‘rinadigan yozuvlarini saqlagan holda muhitni o‘zgartirishi mumkin. Vizual tushuntirishda atrofdagi bog‘lanishlarni saqlab, bitta elementni almashtirish mumkin. Saqlash talablarini topshiriqda yozing va muhim detallarni haqiqiy tasvirda tekshiring.
Aynan shu birlashtirilgan profil kartasi tahrirlash uchun o‘n oltitagacha namuna tasvirga ruxsat beradi. Namunalarni vazifaga aloqador holda tanlang va har biri qaysi xususiyatlarni berishini tushuntiring. Bir nechta tasvirda turli yorug‘lik, rakurs yoki ishlov uslubi bo‘lsa, har bir manba natijada ustun bo‘lishini so‘rash o‘rniga, mo‘ljallangan kompozitsiyani belgilang. Keyingi tuzatishda o‘sha materialga murojaat qilish uchun manbalarni tugallangan tasvir bilan saqlang.
E’lon qilingan profil tasvirda matnni aks ettirishni o‘z imkoniyatlari qatoriga kiritadi. Muhim matn uchun aniq so‘zlar, tinish belgilari va joylashuvni bering, uning obyektlar yoki boshqa yorliqlar bilan bog‘lanishini ko‘rsating. Qaytarilgan tasvirdagi har bir majburiy so‘z va sonni mo‘ljallangan ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Diagrammada chiziqlar, o‘rinlar va guruhlashlar yozma manbadagi bog‘lanishni ifodalashini ham tekshiring.
Birlashtirilgan profil 400,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tagacha javob yaratish tokenini e’lon qiladi. Bu limitlar muayyan piksel o‘lchami yoki tasvirlar sonini emas, kirish ma’lumotlari va yaratilgan javobni ifodalaydi. Kontekstdan tegishli talablar, namunalar va suhbat holati uchun foydalaning, so‘ralgan chiqish uchun joy qoldiring. Model har bir ko‘rsatmani to‘g‘ri parcha bilan bog‘lay olishi uchun uzun manba materiallarini belgilab chiqing.
Hujjatlashtirilgan matnli chiqish talablari JSON sxemasi orqali tuzilmali natijalarni qo‘llaydi. Yozma javob g‘oyani tasvirlash, talabni qisqacha bayon qilish yoki so‘ralgan o‘zgarishni aniqlash uchun zarur maydonlarni belgilashi mumkin. Dastur ularni qabul qilishidan oldin maydonlar va qiymatlarini manba bilan tekshiring. Nomi belgilangan til va tasvir birikmasi vizual yaratishni ichki tarzda bajarsa ham, birlashtirilgan profil dastur funksiyalarini chaqirishni taqdim etmaydi.
Chat so‘rovi sxemasida matn (text) va tasvir (image) chiqish modalliklarini tanlash mumkin. Topshiriqda kerakli yozma va vizual natijalarni belgilang, so‘ng tugallangan javobda ikkalasini ham tekshiring. Tasvir konfiguratsiyasi aynan shu model va interfeysga xos. Qabul qilingan sozlamalarni so‘rov bilan saqlang va faqat shu birlashtirilgan profil uchun hujjatlashtirilgan boshqaruvlardan foydalaning; bevosita tasvir komponenti interfeysida maydonlar va imkoniyatlar boshqacha tuzilgan bo‘lishi mumkin.
Bu profil uchun nomlangan tasvir komponenti — GPT Image 1. Uning bevosita tasvir yaratish profili tasvirga qaratilgan vazifalar bilan ishlaydi, GPT-5 Image esa bu imkoniyatni GPT-5 til jarayoni bilan birlashtiradi. GPT-5 Image Mini — GPT-5 Mini va GPT Image 1 Mini ning alohida birikmasi. O‘xshash nomli birikmalarni bir xil model deb qabul qilmasdan, tanlangan profil identifikatsiyasini manba materiallari va chiqish sozlamalari bilan saqlang.
Bir nechta tahrirni o‘z ichiga oladigan suhbatda tegishli yozma talablar va manba namunalarini keyingi bosqichga olib o‘ting. Eng yangi topshiriqda aniq tuzatishni ayting: masalan, yorliqni ko‘chirish, obyektni o‘zgartirish yoki kompozitsiyani soddalashtirish. Qaysi foydali o‘zgarish kerakligi qaytarilgan artefaktda allaqachon ko‘rinib turgan bo‘lsa, hamma narsani yaxshilash haqidagi yo‘nalishsiz so‘rovdan saqlaning.
Yozma javob va yaratilgan javob bilan berilgan har bir haqiqiy tasvir artefaktini saqlang. Tasvirlarni bildirilgan formatida prompt, manba namunalari va tanlangan sozlamalar bilan birga saqlang. Tasvirning o‘zini kompozitsiya, obyekt detali va matn bo‘yicha tekshiring; hamroh matnni u tasvirlayotgan dalillar bilan solishtiring. Foydali tugallangan natija yozma talablarni ochish, ko‘rib chiqish va kerakli hujjat, sahifa yoki ijodiy jarayonga joylashtirish mumkin bo‘lgan vizual bilan birlashtiradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5-image | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0025 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi tokenlari $0.08 / 1K rasm tokeni |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0025 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
| Sozlama | To‘lovni hisoblash shartlari | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaOpenAI: GPT-5 Image · Standart sozlama | To‘lovni hisoblash shartlariStandart konfiguratsiya | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari 0,02 US$ / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari 0,02 US$ / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi 0,08 US$ / 1K token Chiqish · Veb-qidiruv 0,02 US$ har bir qidiruv uchun Kirish · Keshdan o‘qish 0,0025 US$ / 1K token |
Ailoot 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}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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/chat/completions \\\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 json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
/v1/images
openai/gpt-5-imageGPT-5 Image tasvir yaratish va namunalar asosida tahrirlash uchun OpenAI ning GPT-5 til va fikrlash imkoniyatlarini GPT Image 1 bilan birlashtiradi. U matn, tasvir va hujjatlarni qabul qilib, matn hamda tasvir qaytaradi va yozma topshiriqni vizual natija bilan bog‘laydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5 Image — OpenAI ning GPT-5 til modelini GPT Image 1 bilan birlashtiradigan profil. Til komponenti talablar va manba materiallarini talqin qiladi; tasvir komponenti esa vizual natijani yaratadi. Profilning e’lon qilingan tavsifida fikrlash, ko‘rsatmalarga amal qilish, tasvirda matnni aks ettirish va tasvirlarni batafsil tahrirlash ta’kidlangan. Profil vizual artefakt va uning yozma talqini bir xil topshiriqqa mos kelishi kerak bo‘lgan vazifalar uchun qulay.
Modelga tasvirning maqsadi, mo‘ljallangan auditoriya va unda bo‘lishi kerak bo‘lgan mazmunni bering. Aniq aks ettirilishi kerak bo‘lgan faktlarni kompozitsiya yoki vizual ishlov tanlovlaridan ajrating. Diagramma topshirig‘ida obyektlar va bog‘lanishlarni belgilab, so‘ng yorliqlar, joylashuv va uslubni ko‘rsatish mumkin. Afisha topshirig‘ida tadbir ma’lumotlari, axborot iyerarxiyasi va sahnani, shuningdek tasvirda bo‘lishi kerak bo‘lgan aniq so‘zlarni belgilash mumkin.
Masalan, jamoatchilik uchun ilmiy tadbir afishasi g‘oyasini tayyorlang. Tadbir haqidagi faktlarni bering, maketning qisqa tushuntirishini so‘rang va aniq sarlavha hamda unga yordam beruvchi vizual elementlardan foydalanadigan tasvir talab qiling. Qaysi so‘zlar tasvirda, qaysilari esa faqat hamroh tavsifda bo‘lishini belgilang. Yozma tushuntirish va yaratilgan afishani birgalikda ko‘rib chiqing; shunda mantiqli maket rejasi haqiqiy ko‘rinadigan natija bilan tekshiriladi.
Matn, tasvir va PDF kabi fayllar birlashtirilgan profilning hujjatlashtirilgan kirish turlaridir. Hujjat vizual natija uchun talablarni yoki qisqacha bayon qilinishi kerak bo‘lgan ma’lumotlarni berishi mumkin. Namuna tasvirlar obyekt, mahsulot, joy yoki maketni belgilashi mumkin. Natijani tasvirlashdan oldin har bir manbani nomlab, uning vazifasini tushuntiring; ayniqsa namunada saqlanishi kerak bo‘lgan va o‘zgarishi kerak bo‘lgan mazmun birga bo‘lsa, bu muhim.
Tahrirda manba tasvirni ko‘rsating va so‘ralgan o‘zgarishni aniq tasvirlang. Mahsulot sahnasini tahrirlash buyum shakli va ko‘rinadigan yozuvlarini saqlagan holda muhitni o‘zgartirishi mumkin. Vizual tushuntirishda atrofdagi bog‘lanishlarni saqlab, bitta elementni almashtirish mumkin. Saqlash talablarini topshiriqda yozing va muhim detallarni haqiqiy tasvirda tekshiring.
Aynan shu birlashtirilgan profil kartasi tahrirlash uchun o‘n oltitagacha namuna tasvirga ruxsat beradi. Namunalarni vazifaga aloqador holda tanlang va har biri qaysi xususiyatlarni berishini tushuntiring. Bir nechta tasvirda turli yorug‘lik, rakurs yoki ishlov uslubi bo‘lsa, har bir manba natijada ustun bo‘lishini so‘rash o‘rniga, mo‘ljallangan kompozitsiyani belgilang. Keyingi tuzatishda o‘sha materialga murojaat qilish uchun manbalarni tugallangan tasvir bilan saqlang.
E’lon qilingan profil tasvirda matnni aks ettirishni o‘z imkoniyatlari qatoriga kiritadi. Muhim matn uchun aniq so‘zlar, tinish belgilari va joylashuvni bering, uning obyektlar yoki boshqa yorliqlar bilan bog‘lanishini ko‘rsating. Qaytarilgan tasvirdagi har bir majburiy so‘z va sonni mo‘ljallangan ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Diagrammada chiziqlar, o‘rinlar va guruhlashlar yozma manbadagi bog‘lanishni ifodalashini ham tekshiring.
Birlashtirilgan profil 400,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tagacha javob yaratish tokenini e’lon qiladi. Bu limitlar muayyan piksel o‘lchami yoki tasvirlar sonini emas, kirish ma’lumotlari va yaratilgan javobni ifodalaydi. Kontekstdan tegishli talablar, namunalar va suhbat holati uchun foydalaning, so‘ralgan chiqish uchun joy qoldiring. Model har bir ko‘rsatmani to‘g‘ri parcha bilan bog‘lay olishi uchun uzun manba materiallarini belgilab chiqing.
Hujjatlashtirilgan matnli chiqish talablari JSON sxemasi orqali tuzilmali natijalarni qo‘llaydi. Yozma javob g‘oyani tasvirlash, talabni qisqacha bayon qilish yoki so‘ralgan o‘zgarishni aniqlash uchun zarur maydonlarni belgilashi mumkin. Dastur ularni qabul qilishidan oldin maydonlar va qiymatlarini manba bilan tekshiring. Nomi belgilangan til va tasvir birikmasi vizual yaratishni ichki tarzda bajarsa ham, birlashtirilgan profil dastur funksiyalarini chaqirishni taqdim etmaydi.
Chat so‘rovi sxemasida matn (text) va tasvir (image) chiqish modalliklarini tanlash mumkin. Topshiriqda kerakli yozma va vizual natijalarni belgilang, so‘ng tugallangan javobda ikkalasini ham tekshiring. Tasvir konfiguratsiyasi aynan shu model va interfeysga xos. Qabul qilingan sozlamalarni so‘rov bilan saqlang va faqat shu birlashtirilgan profil uchun hujjatlashtirilgan boshqaruvlardan foydalaning; bevosita tasvir komponenti interfeysida maydonlar va imkoniyatlar boshqacha tuzilgan bo‘lishi mumkin.
Bu profil uchun nomlangan tasvir komponenti — GPT Image 1. Uning bevosita tasvir yaratish profili tasvirga qaratilgan vazifalar bilan ishlaydi, GPT-5 Image esa bu imkoniyatni GPT-5 til jarayoni bilan birlashtiradi. GPT-5 Image Mini — GPT-5 Mini va GPT Image 1 Mini ning alohida birikmasi. O‘xshash nomli birikmalarni bir xil model deb qabul qilmasdan, tanlangan profil identifikatsiyasini manba materiallari va chiqish sozlamalari bilan saqlang.
Bir nechta tahrirni o‘z ichiga oladigan suhbatda tegishli yozma talablar va manba namunalarini keyingi bosqichga olib o‘ting. Eng yangi topshiriqda aniq tuzatishni ayting: masalan, yorliqni ko‘chirish, obyektni o‘zgartirish yoki kompozitsiyani soddalashtirish. Qaysi foydali o‘zgarish kerakligi qaytarilgan artefaktda allaqachon ko‘rinib turgan bo‘lsa, hamma narsani yaxshilash haqidagi yo‘nalishsiz so‘rovdan saqlaning.
Yozma javob va yaratilgan javob bilan berilgan har bir haqiqiy tasvir artefaktini saqlang. Tasvirlarni bildirilgan formatida prompt, manba namunalari va tanlangan sozlamalar bilan birga saqlang. Tasvirning o‘zini kompozitsiya, obyekt detali va matn bo‘yicha tekshiring; hamroh matnni u tasvirlayotgan dalillar bilan solishtiring. Foydali tugallangan natija yozma talablarni ochish, ko‘rib chiqish va kerakli hujjat, sahifa yoki ijodiy jarayonga joylashtirish mumkin bo‘lgan vizual bilan birlashtiradi.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5-image | Standart— |
Maydonprompt | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam uzunlik: 1 | Standart— |
Maydonaspect_ratio | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 1:1, 3:2, 2:3, auto | Standart— |
Maydonquality | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar auto, low, medium, high | Standart— |
Maydonbackground | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar auto, transparent, opaque | Standart— |
Maydonn | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Eng ko‘p: 10 | Standart— |
Maydoninput_references | Turarray | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 0 Elementlarning eng ko‘p soni: 16 | Standart— |
Maydonoutput_compression | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 0 Eng ko‘p: 100 | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, prompt |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
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}
Ko‘rsatilgan tariflar xarajatni generatsiyadan oldin taxminiy hisoblash uchun xizmat qiladi. Yakuniy to‘lov dastlabki generatsiya uchun qayd etilgan xarajat asosida hisoblanadi. Natijaning o‘lchangan davomiyligi va oldindan taxmin qilingan miqdorlar haq undiriladigan yakuniy miqdor hisoblanmaydi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Prognoz miqdori | To‘lov |
|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Prognoz miqdori— | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token |
| SozlamaYaratishning taxminiy qiymati | Tariflar jadvali— | Prognoz miqdoribir generatsiya uchun taxmin | To‘lov Chiqish · Yaratishning taxminiy narxi · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.32768 yaratishdan oldingi taxmin Bu taxmin qo‘shimcha to‘lov ham, tugallangan generatsiya uchun qat’iy tarif ham emas. |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-5-image', '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\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}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.\nHar bir tayyor rasmni saqlang; har bir qaytarilgan URL dan kontentni oling yoki uning Base64 kontentini dekodlang.
To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.
Qaytarilgan X-Client-Request-ID ni ma’lumotlarni solishtirib tekshirish uchun saqlang. Faqat amalda qaytarilgan task_id/asset_id qiymatlari bo‘yicha yoki o‘zingizga tegishli media kutubxonasidan ma’lumot o‘qing; operatsiya ID sidan vazifa URL manzilini hech qachon tuzmang va yaratish so‘rovini qayta yubormang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydoncreated | Tur |
Maydondata[].url | Tur |
Maydondata[].b64_json | Tur |
Maydonusage | Tur |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
/v1/images
openai/gpt-5-imageGPT-5 Image tasvir yaratish va namunalar asosida tahrirlash uchun OpenAI ning GPT-5 til va fikrlash imkoniyatlarini GPT Image 1 bilan birlashtiradi. U matn, tasvir va hujjatlarni qabul qilib, matn hamda tasvir qaytaradi va yozma topshiriqni vizual natija bilan bog‘laydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GPT-5 Image — OpenAI ning GPT-5 til modelini GPT Image 1 bilan birlashtiradigan profil. Til komponenti talablar va manba materiallarini talqin qiladi; tasvir komponenti esa vizual natijani yaratadi. Profilning e’lon qilingan tavsifida fikrlash, ko‘rsatmalarga amal qilish, tasvirda matnni aks ettirish va tasvirlarni batafsil tahrirlash ta’kidlangan. Profil vizual artefakt va uning yozma talqini bir xil topshiriqqa mos kelishi kerak bo‘lgan vazifalar uchun qulay.
Modelga tasvirning maqsadi, mo‘ljallangan auditoriya va unda bo‘lishi kerak bo‘lgan mazmunni bering. Aniq aks ettirilishi kerak bo‘lgan faktlarni kompozitsiya yoki vizual ishlov tanlovlaridan ajrating. Diagramma topshirig‘ida obyektlar va bog‘lanishlarni belgilab, so‘ng yorliqlar, joylashuv va uslubni ko‘rsatish mumkin. Afisha topshirig‘ida tadbir ma’lumotlari, axborot iyerarxiyasi va sahnani, shuningdek tasvirda bo‘lishi kerak bo‘lgan aniq so‘zlarni belgilash mumkin.
Masalan, jamoatchilik uchun ilmiy tadbir afishasi g‘oyasini tayyorlang. Tadbir haqidagi faktlarni bering, maketning qisqa tushuntirishini so‘rang va aniq sarlavha hamda unga yordam beruvchi vizual elementlardan foydalanadigan tasvir talab qiling. Qaysi so‘zlar tasvirda, qaysilari esa faqat hamroh tavsifda bo‘lishini belgilang. Yozma tushuntirish va yaratilgan afishani birgalikda ko‘rib chiqing; shunda mantiqli maket rejasi haqiqiy ko‘rinadigan natija bilan tekshiriladi.
Matn, tasvir va PDF kabi fayllar birlashtirilgan profilning hujjatlashtirilgan kirish turlaridir. Hujjat vizual natija uchun talablarni yoki qisqacha bayon qilinishi kerak bo‘lgan ma’lumotlarni berishi mumkin. Namuna tasvirlar obyekt, mahsulot, joy yoki maketni belgilashi mumkin. Natijani tasvirlashdan oldin har bir manbani nomlab, uning vazifasini tushuntiring; ayniqsa namunada saqlanishi kerak bo‘lgan va o‘zgarishi kerak bo‘lgan mazmun birga bo‘lsa, bu muhim.
Tahrirda manba tasvirni ko‘rsating va so‘ralgan o‘zgarishni aniq tasvirlang. Mahsulot sahnasini tahrirlash buyum shakli va ko‘rinadigan yozuvlarini saqlagan holda muhitni o‘zgartirishi mumkin. Vizual tushuntirishda atrofdagi bog‘lanishlarni saqlab, bitta elementni almashtirish mumkin. Saqlash talablarini topshiriqda yozing va muhim detallarni haqiqiy tasvirda tekshiring.
Aynan shu birlashtirilgan profil kartasi tahrirlash uchun o‘n oltitagacha namuna tasvirga ruxsat beradi. Namunalarni vazifaga aloqador holda tanlang va har biri qaysi xususiyatlarni berishini tushuntiring. Bir nechta tasvirda turli yorug‘lik, rakurs yoki ishlov uslubi bo‘lsa, har bir manba natijada ustun bo‘lishini so‘rash o‘rniga, mo‘ljallangan kompozitsiyani belgilang. Keyingi tuzatishda o‘sha materialga murojaat qilish uchun manbalarni tugallangan tasvir bilan saqlang.
E’lon qilingan profil tasvirda matnni aks ettirishni o‘z imkoniyatlari qatoriga kiritadi. Muhim matn uchun aniq so‘zlar, tinish belgilari va joylashuvni bering, uning obyektlar yoki boshqa yorliqlar bilan bog‘lanishini ko‘rsating. Qaytarilgan tasvirdagi har bir majburiy so‘z va sonni mo‘ljallangan ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Diagrammada chiziqlar, o‘rinlar va guruhlashlar yozma manbadagi bog‘lanishni ifodalashini ham tekshiring.
Birlashtirilgan profil 400,000 tokenli kontekst oynasi va 128,000 tagacha javob yaratish tokenini e’lon qiladi. Bu limitlar muayyan piksel o‘lchami yoki tasvirlar sonini emas, kirish ma’lumotlari va yaratilgan javobni ifodalaydi. Kontekstdan tegishli talablar, namunalar va suhbat holati uchun foydalaning, so‘ralgan chiqish uchun joy qoldiring. Model har bir ko‘rsatmani to‘g‘ri parcha bilan bog‘lay olishi uchun uzun manba materiallarini belgilab chiqing.
Hujjatlashtirilgan matnli chiqish talablari JSON sxemasi orqali tuzilmali natijalarni qo‘llaydi. Yozma javob g‘oyani tasvirlash, talabni qisqacha bayon qilish yoki so‘ralgan o‘zgarishni aniqlash uchun zarur maydonlarni belgilashi mumkin. Dastur ularni qabul qilishidan oldin maydonlar va qiymatlarini manba bilan tekshiring. Nomi belgilangan til va tasvir birikmasi vizual yaratishni ichki tarzda bajarsa ham, birlashtirilgan profil dastur funksiyalarini chaqirishni taqdim etmaydi.
Chat so‘rovi sxemasida matn (text) va tasvir (image) chiqish modalliklarini tanlash mumkin. Topshiriqda kerakli yozma va vizual natijalarni belgilang, so‘ng tugallangan javobda ikkalasini ham tekshiring. Tasvir konfiguratsiyasi aynan shu model va interfeysga xos. Qabul qilingan sozlamalarni so‘rov bilan saqlang va faqat shu birlashtirilgan profil uchun hujjatlashtirilgan boshqaruvlardan foydalaning; bevosita tasvir komponenti interfeysida maydonlar va imkoniyatlar boshqacha tuzilgan bo‘lishi mumkin.
Bu profil uchun nomlangan tasvir komponenti — GPT Image 1. Uning bevosita tasvir yaratish profili tasvirga qaratilgan vazifalar bilan ishlaydi, GPT-5 Image esa bu imkoniyatni GPT-5 til jarayoni bilan birlashtiradi. GPT-5 Image Mini — GPT-5 Mini va GPT Image 1 Mini ning alohida birikmasi. O‘xshash nomli birikmalarni bir xil model deb qabul qilmasdan, tanlangan profil identifikatsiyasini manba materiallari va chiqish sozlamalari bilan saqlang.
Bir nechta tahrirni o‘z ichiga oladigan suhbatda tegishli yozma talablar va manba namunalarini keyingi bosqichga olib o‘ting. Eng yangi topshiriqda aniq tuzatishni ayting: masalan, yorliqni ko‘chirish, obyektni o‘zgartirish yoki kompozitsiyani soddalashtirish. Qaysi foydali o‘zgarish kerakligi qaytarilgan artefaktda allaqachon ko‘rinib turgan bo‘lsa, hamma narsani yaxshilash haqidagi yo‘nalishsiz so‘rovdan saqlaning.
Yozma javob va yaratilgan javob bilan berilgan har bir haqiqiy tasvir artefaktini saqlang. Tasvirlarni bildirilgan formatida prompt, manba namunalari va tanlangan sozlamalar bilan birga saqlang. Tasvirning o‘zini kompozitsiya, obyekt detali va matn bo‘yicha tekshiring; hamroh matnni u tasvirlayotgan dalillar bilan solishtiring. Foydali tugallangan natija yozma talablarni ochish, ko‘rib chiqish va kerakli hujjat, sahifa yoki ijodiy jarayonga joylashtirish mumkin bo‘lgan vizual bilan birlashtiradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/gpt-5-image | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0025 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi tokenlari $0.08 / 1K rasm tokeni |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.02 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0025 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "openai/gpt-5-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image
/v1/images
Ingliz tilidagi texnik misol
Simplify a community-event poster\n\nEdit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.