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GPT Image 2 是 OpenAI 依文字與視覺輸入生成及編輯圖片的模型。它可從文字需求建立新圖，也可使用來源圖片進行編輯或參考圖引導的工作。實際任務包括插畫、產品概念、視覺構圖與現有素材變更。它與 GPT Image 2.5 Sunburst、Flare 各自獨立，具有自己的品質範圍與輸入保真行為。

生成時，描述主體、場景、構圖、光線與預定風格。編輯時，指出哪些內容應改變、哪些應保持外觀。產品需求可要求陶瓷燈置於淺色表面、輪廓置中，並為圖說留白；後續編輯可改變背景，同時保留燈具形狀與觀看角度。文件中的直接生成與編輯流程，接受最多 32,000 個字元的提示詞，可傳回 1 至 10 張圖片。

參考圖編輯接受最多 16 張輸入圖片。指定每張參考圖用途，避免混淆主體、背景與視覺處理。GPT Image 2 自動以高保真處理每張圖片輸入；此版本不能調整 input_fidelity，因此應省略。這與 GPT Image 1 可選 high 或 low，以及 GPT Image 1 Mini 僅有 low 輸入保真模式不同。高保真輸入處理有助來源細節，但不保證每項細節原封不動重現。

遮罩可指出編輯區域。依指南準備要求，來源圖片與遮罩須採相同格式及尺寸，且小於 50 MB；遮罩也需含 alpha 通道。提供多張輸入圖片時，遮罩作用於第一張。模型將遮罩視為基於提示詞的引導，而非嚴格幾何邊界。請描述局部修改與保留要求，再檢查周圍是否出現意外差異。

GPT Image 2 支援 low、medium、high 與 auto 品質，預設 auto。2.5 系列的 xhigh、max 不屬於此版本品質範圍。尺寸可為正方形、橫向、直向、自動，或有效的自訂寬高。原廠範例包括 1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536、2048 × 2048、2048 × 1152、3840 × 2160 與 2160 × 3840 像素。請依實際版面選擇方向與細節程度，不要將品質與尺寸當作同一控制項。

自訂尺寸須為 16 像素的倍數，最大邊長為 3840 像素，長邊與短邊比例不大於 3:1，面積介於 655,360 至 8,294,400 像素。條件須同時成立。高於 2560 × 1440 的解析度標示為實驗性。畫面符合一項規則，仍可能不符合另一項，因此應選擇支援的寬高組合，並在需求中描述容易受裁切影響的元素。

輸出預設為 PNG，也可使用 JPEG 或 WebP。JPEG 與 WebP 支援 0 至 100 的壓縮設定。背景可為不透明或自動；確切現行參考資料將 GPT Image 2 透明度列為預覽功能。要求透明時，請使用 PNG 或 WebP，以保留 alpha 通道。文件中的串流流程允許在完成圖片前傳送最多 3 張部分圖片；請保存最終素材，不要將進度預覽當作成果。原廠介面也支援批次處理。

請在實際結果中評估文字清晰度、物件位置與來源細節保留。GPT Image 在精確文字、對版面敏感的構圖，以及多次獨立生成間維持視覺識別上，可能有困難。連續編輯應使用選定結果作為下一次來源，並針對可見問題提出具體修改。GPT Image 2 的實用輸出，是與明確生成或編輯需求建立對應的圖片，並針對該任務選擇高保真輸入、尺寸與品質。

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O

OpenAI: GPT Image 2

OpenAI /gpt-image-2

入門

GPT Image 2 可依文字與視覺參考生成及編輯圖片。它支援彈性畫面尺寸，自動以高保真處理圖片輸入，並提供獨立的品質、格式與背景控制，準備完成素材。

接受的輸入: 文字
結果: 圖片

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

GPT Image 2 是 OpenAI 依文字與視覺輸入生成及編輯圖片的模型。它可從文字需求建立新圖，也可使用來源圖片進行編輯或參考圖引導的工作。實際任務包括插畫、產品概念、視覺構圖與現有素材變更。它與 GPT Image 2.5 Sunburst、Flare 各自獨立，具有自己的品質範圍與輸入保真行為。

生成時，描述主體、場景、構圖、光線與預定風格。編輯時，指出哪些內容應改變、哪些應保持外觀。產品需求可要求陶瓷燈置於淺色表面、輪廓置中，並為圖說留白；後續編輯可改變背景，同時保留燈具形狀與觀看角度。文件中的直接生成與編輯流程，接受最多 32,000 個字元的提示詞，可傳回 1 至 10 張圖片。

參考圖編輯接受最多 16 張輸入圖片。指定每張參考圖用途，避免混淆主體、背景與視覺處理。GPT Image 2 自動以高保真處理每張圖片輸入；此版本不能調整 input_fidelity，因此應省略。這與 GPT Image 1 可選 high 或 low，以及 GPT Image 1 Mini 僅有 low 輸入保真模式不同。高保真輸入處理有助來源細節，但不保證每項細節原封不動重現。

遮罩可指出編輯區域。依指南準備要求，來源圖片與遮罩須採相同格式及尺寸，且小於 50 MB；遮罩也需含 alpha 通道。提供多張輸入圖片時，遮罩作用於第一張。模型將遮罩視為基於提示詞的引導，而非嚴格幾何邊界。請描述局部修改與保留要求，再檢查周圍是否出現意外差異。

GPT Image 2 支援 low、medium、high 與 auto 品質，預設 auto。2.5 系列的 xhigh、max 不屬於此版本品質範圍。尺寸可為正方形、橫向、直向、自動，或有效的自訂寬高。原廠範例包括 1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536、2048 × 2048、2048 × 1152、3840 × 2160 與 2160 × 3840 像素。請依實際版面選擇方向與細節程度，不要將品質與尺寸當作同一控制項。

自訂尺寸須為 16 像素的倍數，最大邊長為 3840 像素，長邊與短邊比例不大於 3:1，面積介於 655,360 至 8,294,400 像素。條件須同時成立。高於 2560 × 1440 的解析度標示為實驗性。畫面符合一項規則，仍可能不符合另一項，因此應選擇支援的寬高組合，並在需求中描述容易受裁切影響的元素。

輸出預設為 PNG，也可使用 JPEG 或 WebP。JPEG 與 WebP 支援 0 至 100 的壓縮設定。背景可為不透明或自動；確切現行參考資料將 GPT Image 2 透明度列為預覽功能。要求透明時，請使用 PNG 或 WebP，以保留 alpha 通道。文件中的串流流程允許在完成圖片前傳送最多 3 張部分圖片；請保存最終素材，不要將進度預覽當作成果。原廠介面也支援批次處理。

請在實際結果中評估文字清晰度、物件位置與來源細節保留。GPT Image 在精確文字、對版面敏感的構圖，以及多次獨立生成間維持視覺識別上，可能有困難。連續編輯應使用選定結果作為下一次來源，並針對可見問題提出具體修改。GPT Image 2 的實用輸出，是與明確生成或編輯需求建立對應的圖片，並針對該任務選擇高保真輸入、尺寸與品質。

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot · 圖片 POST /v1/images/generations

輸入: text
輸出: image
輸出格式: 圖片檔案

欄位	類型	要求	值與限制	預設值
欄位`model`	類型`string`	要求必填	值與限制 gpt-image-2	預設值—
欄位`prompt`	類型`string`	要求必填	值與限制長度下限: 1	預設值—
欄位`n`	類型`integer`	要求選填	值與限制最小值: 1	預設值1
欄位`response_format`	類型`string`	要求選填	值與限制 url, b64_json	預設值—
欄位`stream`	類型`boolean`	要求選填	值與限制	預設值false
欄位`size`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`quality`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`background`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`output_format`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`output_compression`	類型`integer`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`moderation`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`input_fidelity`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`style`	類型`string`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—
欄位`partial_images`	類型`integer`	要求選填	值與限制依模型而定	預設值—

輸入素材組合

文字生成圖片 · 必填： prompt

方法參數與生命週期

參數	規格
參數`material_types`	規格text
參數`required`	規格model, prompt
參數`optional_controls`	規格null
參數`content_type`	規格application/json

生命週期： synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 實際回傳的 task_id 或媒體庫紀錄

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

方案

Ailoot 方法費率

Ailoot 圖片POST /v1/images/generations

文字輸入: US$0.0025 / 1K
輸入，圖片: US$0.004 / 1K tokens
輸出，圖片: US$0.015 / 1K tokens

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot · 圖片

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\n

import OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n  const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n  if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n    const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n    encoded=uri.slice(comma+1);\n  }\n  if(encoded) {\n    if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n    raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n  } else if(uri) {\n    const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n    if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n    const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n    const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n    if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n    raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n  } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n  if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n  const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n  writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\n

接收並儲存結果

Ailoot · 圖片

下載每張傳回的圖片，或儲存其 Base64 內容

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

保留所有已完成的結果

請儲存每張已完成的圖片；從每個傳回的 URL 取得圖片，或解碼其 Base64 內容。

儲存所有資料項目。解碼每個 b64_json，或透過每個回傳的已簽署 URL 取得內容。依實際 MIME 類型／位元組內容選擇副檔名。

需要檢查原始回應時

若圖片生成或編輯結果需要檢查，請保留原始 operation_id/X-Client-Request-ID 與回傳的結果資訊。使用實際的 task_id 或 asset_id 值，透過媒體庫取回自己擁有的既有結果。請勿重新提交生成／編輯請求，也請勿以 operation_id 組成輪詢 URL。

回應欄位

欄位	類型
欄位`created`	類型integer
欄位`data[].url`	類型string
欄位`data[].b64_json`	類型base64 string
欄位`usage`	類型object

錯誤與後續步驟

回應	條件	下一步
回應400 · `invalid_request_error`	條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效	下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。
回應`server_error`	條件回傳的回應表示該作業或結果需要檢查	下一步保留原始回傳的作業／任務 ID、請求標頭與回應；繼續以支援的方式讀取該原始作業。請勿重新提交建立請求。

別名

模型別名

Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2

方法路徑別名

/v1/images

相關呼叫用 ID

openai/gpt-image-2, gpt-image-2, gpt-image-2

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "gpt-image-2", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "gpt-image-2", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|images|/v1/images/generations|gpt-image-2", "ordinal": 0, "rawMethod": { "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Save every data item. Decode each b64_json or fetch every returned signed URL. 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OpenAI: GPT Image 2

OpenAI /gpt-image-2

模型 ID

入門

GPT Image 2 可依文字與視覺參考生成及編輯圖片。它支援彈性畫面尺寸，自動以高保真處理圖片輸入，並提供獨立的品質、格式與背景控制，準備完成素材。

接受的輸入: 文字
結果: 圖片

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

GPT Image 2 是 OpenAI 依文字與視覺輸入生成及編輯圖片的模型。它可從文字需求建立新圖，也可使用來源圖片進行編輯或參考圖引導的工作。實際任務包括插畫、產品概念、視覺構圖與現有素材變更。它與 GPT Image 2.5 Sunburst、Flare 各自獨立，具有自己的品質範圍與輸入保真行為。

生成時，描述主體、場景、構圖、光線與預定風格。編輯時，指出哪些內容應改變、哪些應保持外觀。產品需求可要求陶瓷燈置於淺色表面、輪廓置中，並為圖說留白；後續編輯可改變背景，同時保留燈具形狀與觀看角度。文件中的直接生成與編輯流程，接受最多 32,000 個字元的提示詞，可傳回 1 至 10 張圖片。

參考圖編輯接受最多 16 張輸入圖片。指定每張參考圖用途，避免混淆主體、背景與視覺處理。GPT Image 2 自動以高保真處理每張圖片輸入；此版本不能調整 input_fidelity，因此應省略。這與 GPT Image 1 可選 high 或 low，以及 GPT Image 1 Mini 僅有 low 輸入保真模式不同。高保真輸入處理有助來源細節，但不保證每項細節原封不動重現。

遮罩可指出編輯區域。依指南準備要求，來源圖片與遮罩須採相同格式及尺寸，且小於 50 MB；遮罩也需含 alpha 通道。提供多張輸入圖片時，遮罩作用於第一張。模型將遮罩視為基於提示詞的引導，而非嚴格幾何邊界。請描述局部修改與保留要求，再檢查周圍是否出現意外差異。

GPT Image 2 支援 low、medium、high 與 auto 品質，預設 auto。2.5 系列的 xhigh、max 不屬於此版本品質範圍。尺寸可為正方形、橫向、直向、自動，或有效的自訂寬高。原廠範例包括 1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536、2048 × 2048、2048 × 1152、3840 × 2160 與 2160 × 3840 像素。請依實際版面選擇方向與細節程度，不要將品質與尺寸當作同一控制項。

自訂尺寸須為 16 像素的倍數，最大邊長為 3840 像素，長邊與短邊比例不大於 3:1，面積介於 655,360 至 8,294,400 像素。條件須同時成立。高於 2560 × 1440 的解析度標示為實驗性。畫面符合一項規則，仍可能不符合另一項，因此應選擇支援的寬高組合，並在需求中描述容易受裁切影響的元素。

輸出預設為 PNG，也可使用 JPEG 或 WebP。JPEG 與 WebP 支援 0 至 100 的壓縮設定。背景可為不透明或自動；確切現行參考資料將 GPT Image 2 透明度列為預覽功能。要求透明時，請使用 PNG 或 WebP，以保留 alpha 通道。文件中的串流流程允許在完成圖片前傳送最多 3 張部分圖片；請保存最終素材，不要將進度預覽當作成果。原廠介面也支援批次處理。

請在實際結果中評估文字清晰度、物件位置與來源細節保留。GPT Image 在精確文字、對版面敏感的構圖，以及多次獨立生成間維持視覺識別上，可能有困難。連續編輯應使用選定結果作為下一次來源，並針對可見問題提出具體修改。GPT Image 2 的實用輸出，是與明確生成或編輯需求建立對應的圖片，並針對該任務選擇高保真輸入、尺寸與品質。

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 圖片 POST /v1/images/generations

輸入: text
輸出: image

欄位	類型	要求	值與限制	預設值
欄位`model`	類型`string`	要求必填	值與限制 gpt-image-2	預設值—
欄位`prompt`	類型`string`	要求必填	值與限制長度上限: 32,000	預設值—
欄位`size`	類型`string`	要求選填	值與限制條件: 請使用 auto 或 WIDTHxHEIGHT，且兩個尺寸均須可被 16 整除。最長邊不得超過 3,840 像素，總像素數不得超過 8,300,000。	預設值auto
欄位`background`	類型`string`	要求選填	值與限制 transparent, opaque, auto	預設值auto
欄位`moderation`	類型`string`	要求選填	值與限制 low, auto 條件: 標準內容審核請使用 auto。	預設值—
欄位`n`	類型`integer`	要求選填	值與限制最小值: 1 最大值: 10	預設值1
欄位`quality`	類型`string`	要求選填	值與限制 auto, high, medium, low	預設值auto
欄位`output_compression`	類型`integer`	要求選填	值與限制最小值: 0 最大值: 100 條件: 適用於 JPEG 與 WebP 輸出；請傳送文件記載的整數值。	預設值100
欄位`output_format`	類型`string`	要求選填	值與限制 webp, png, jpeg	預設值png
欄位`stream`	類型`boolean`	要求選填	值與限制 false 條件: 此路由會回傳一份已完成的 JSON 回應。	預設值false

方法參數與生命週期

參數	規格
參數`content_type`	規格application/json
參數`required`	規格prompt, model
參數`material_types`	規格text
參數`optional`	規格size, background, moderation, n, quality, output_compression, output_format, stream
參數`conditions`	規格透明背景必須使用 PNG 或 WebP。, 輸出壓縮適用於 JPEG 或 WebP。, 所選方法會依文字生成。製造商說明的編輯與串流控制屬於獨立能力。

生命週期： synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 實際回傳的 task_id 或媒體庫紀錄

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

方案

最終費用的計算方式

顯示的費率用於在生成前估算費用。最終費用依原始生成作業記錄的成本計算。實測的輸出時間長度與預估數量並非最終計費數量。

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式: 未指定選取快速模式時
flex 模式: 未指定選取 flex 模式時
最高推理強度: 未指定最高推理強度採用 default 調整值時

供比較的預估費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定	費率表	預估數量	費用
設定基礎 token 費率	費率表基本費率	預估數量—	費用輸入 · 輸入 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸出 · 輸出 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 讀取快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
設定預估生成費用	費率表—	預估數量單次生成估算值	費用輸出 · 預估生成費用 · 僅供比較的估算 $0.24576 生成前估算此估算並非額外費用，也不是本次生成完成後的固定費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · 圖片

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'prompt': 'A cute baby sea otter', 'model': 'gpt-image-2', 'size': '1024x1024', 'n': 1, 'background': 'auto', 'moderation': 'auto', 'output_format': 'png'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 圖片

下載每張傳回的圖片，或儲存其 Base64 內容

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

其他內容讀取方式

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n

保留所有已完成的結果

請儲存每張已完成的圖片；從每個傳回的 URL 取得圖片，或解碼其 Base64 內容。

保留完整回應與標頭、所有實際輸出、原始回傳的識別碼，以及所有用量欄位。恢復原始作業時，請勿再次提交建立請求。

需要檢查原始回應時

保留回傳的 X-Client-Request-ID，以供核對。僅讀取實際回傳的 task_id/asset_id 值或自己擁有的媒體庫；請勿以作業 ID 組成任務 URL，也請勿重新提交建立請求。

回應欄位

欄位	類型
欄位`created`	類型
欄位`data[].url`	類型
欄位`data[].b64_json`	類型
欄位`usage`	類型

別名

模型別名

Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2

方法路徑別名

/v1/images

相關呼叫用 ID

openai/gpt-image-2, gpt-image-2, gpt-image-2

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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\"O

OpenAI: GPT Image 2

OpenAI /openai/gpt-image-2

模型 ID

入門

GPT Image 2 可依文字與視覺參考生成及編輯圖片。它支援彈性畫面尺寸，自動以高保真處理圖片輸入，並提供獨立的品質、格式與背景控制，準備完成素材。

接受的輸入: 文字 · 圖片
結果: 圖片

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

GPT Image 2 是 OpenAI 依文字與視覺輸入生成及編輯圖片的模型。它可從文字需求建立新圖，也可使用來源圖片進行編輯或參考圖引導的工作。實際任務包括插畫、產品概念、視覺構圖與現有素材變更。它與 GPT Image 2.5 Sunburst、Flare 各自獨立，具有自己的品質範圍與輸入保真行為。

生成時，描述主體、場景、構圖、光線與預定風格。編輯時，指出哪些內容應改變、哪些應保持外觀。產品需求可要求陶瓷燈置於淺色表面、輪廓置中，並為圖說留白；後續編輯可改變背景，同時保留燈具形狀與觀看角度。文件中的直接生成與編輯流程，接受最多 32,000 個字元的提示詞，可傳回 1 至 10 張圖片。

參考圖編輯接受最多 16 張輸入圖片。指定每張參考圖用途，避免混淆主體、背景與視覺處理。GPT Image 2 自動以高保真處理每張圖片輸入；此版本不能調整 input_fidelity，因此應省略。這與 GPT Image 1 可選 high 或 low，以及 GPT Image 1 Mini 僅有 low 輸入保真模式不同。高保真輸入處理有助來源細節，但不保證每項細節原封不動重現。

遮罩可指出編輯區域。依指南準備要求，來源圖片與遮罩須採相同格式及尺寸，且小於 50 MB；遮罩也需含 alpha 通道。提供多張輸入圖片時，遮罩作用於第一張。模型將遮罩視為基於提示詞的引導，而非嚴格幾何邊界。請描述局部修改與保留要求，再檢查周圍是否出現意外差異。

GPT Image 2 支援 low、medium、high 與 auto 品質，預設 auto。2.5 系列的 xhigh、max 不屬於此版本品質範圍。尺寸可為正方形、橫向、直向、自動，或有效的自訂寬高。原廠範例包括 1024 × 1024、1536 × 1024、1024 × 1536、2048 × 2048、2048 × 1152、3840 × 2160 與 2160 × 3840 像素。請依實際版面選擇方向與細節程度，不要將品質與尺寸當作同一控制項。

自訂尺寸須為 16 像素的倍數，最大邊長為 3840 像素，長邊與短邊比例不大於 3:1，面積介於 655,360 至 8,294,400 像素。條件須同時成立。高於 2560 × 1440 的解析度標示為實驗性。畫面符合一項規則，仍可能不符合另一項，因此應選擇支援的寬高組合，並在需求中描述容易受裁切影響的元素。

輸出預設為 PNG，也可使用 JPEG 或 WebP。JPEG 與 WebP 支援 0 至 100 的壓縮設定。背景可為不透明或自動；確切現行參考資料將 GPT Image 2 透明度列為預覽功能。要求透明時，請使用 PNG 或 WebP，以保留 alpha 通道。文件中的串流流程允許在完成圖片前傳送最多 3 張部分圖片；請保存最終素材，不要將進度預覽當作成果。原廠介面也支援批次處理。

請在實際結果中評估文字清晰度、物件位置與來源細節保留。GPT Image 在精確文字、對版面敏感的構圖，以及多次獨立生成間維持視覺識別上，可能有困難。連續編輯應使用選定結果作為下一次來源，並針對可見問題提出具體修改。GPT Image 2 的實用輸出，是與明確生成或編輯需求建立對應的圖片，並針對該任務選擇高保真輸入、尺寸與品質。

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 圖片 POST /v1/images/generations

輸入: text, image
輸出: image

欄位	類型	要求	值與限制	預設值
欄位`model`	類型`string`	要求必填	值與限制 openai/gpt-image-2	預設值—
欄位`prompt`	類型`string`	要求必填	值與限制長度下限: 1	預設值—
欄位`aspect_ratio`	類型`string`	要求選填	值與限制 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto	預設值—
欄位`quality`	類型`string`	要求選填	值與限制 auto, low, medium, high	預設值—
欄位`background`	類型`string`	要求選填	值與限制 auto, opaque	預設值—
欄位`n`	類型`integer`	要求選填	值與限制最小值: 1 最大值: 10	預設值—
欄位`input_references`	類型`array`	要求選填	值與限制項目數下限: 0 項目數上限: 16	預設值—
欄位`output_compression`	類型`integer`	要求選填	值與限制最小值: 0 最大值: 100	預設值—
欄位`provider`	類型`object`	要求選填	值與限制	預設值—

方法參數與生命週期

參數	規格
參數`content_type`	規格application/json
參數`required`	規格model, prompt
參數`material_types`	規格text, image

生命週期： synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 實際回傳的 task_id 或媒體庫紀錄

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

方案

最終費用的計算方式

顯示的費率用於在生成前估算費用。最終費用依原始生成作業記錄的成本計算。實測的輸出時間長度與預估數量並非最終計費數量。

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式: 未指定選取快速模式時
flex 模式: 未指定選取 flex 模式時
最高推理強度: 未指定最高推理強度採用 default 調整值時

供比較的預估費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定	費率表	預估數量	費用
設定基礎 token 費率	費率表基本費率	預估數量—	費用輸入 · 輸入 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸出 · 輸出 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 讀取快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
設定預估生成費用	費率表—	預估數量單次生成估算值	費用輸出 · 預估生成費用 · 僅供比較的估算 $0.24576 生成前估算此估算並非額外費用，也不是本次生成完成後的固定費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · 圖片

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-2', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 圖片

下載每張傳回的圖片，或儲存其 Base64 內容

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

其他內容讀取方式

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n

保留所有已完成的結果

請儲存每張已完成的圖片；從每個傳回的 URL 取得圖片，或解碼其 Base64 內容。

保留完整回應與標頭、所有實際輸出、原始回傳的識別碼，以及所有用量欄位。恢復原始作業時，請勿再次提交建立請求。

需要檢查原始回應時

保留回傳的 X-Client-Request-ID，以供核對。僅讀取實際回傳的 task_id/asset_id 值或自己擁有的媒體庫；請勿以作業 ID 組成任務 URL，也請勿重新提交建立請求。

回應欄位

欄位	類型
欄位`created`	類型
欄位`data[].url`	類型
欄位`data[].b64_json`	類型
欄位`usage`	類型

別名

模型別名

Ailoot gpt-image-2
Ailoot Ultra gpt-image-2, openai/gpt-image-2

方法路徑別名

/v1/images

相關呼叫用 ID

openai/gpt-image-2, gpt-image-2, gpt-image-2

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