GPT-5 Image Mini 是以 OpenAI GPT-5 Mini 與 GPT Image 1 Mini 為基礎的語言與圖片組合設定。語言組件解讀書面任務與來源資料，圖片組件則建立或修訂視覺內容。公開設定強調遵循指示、文字繪製，以及細緻圖片編輯。它適合聚焦的視覺任務說明，同時需要文字解讀、說明或輔助文案。
準備包含預期成果、主體、構圖與必要文字的任務說明。描述圖片的用途，例如產品概念、搭配簡短說明的插圖，或頁面的視覺草稿。明確要求書面與視覺交付內容，讓概念說明容易與圖片本身區分。
例如，提供可重複使用水瓶的描述，並要求附有簡短圖說的簡單產品場景概念。指定可見瓶身形狀、背景、光線方向，以及應出現在視覺作品中的確切文字。將圖說使用的事實與場景中的裝飾細節分開。依任務說明的這兩個部分，檢查回傳圖片與書面文字。
文件中的組合設定接受文字、圖片，以及 PDF 等檔案。文件可提供製作視覺作品前需要解讀的需求或事實。圖片可提供外觀、版面或編輯來源。說明每個來源的角色，不要假設每個附件都應影響結果的每個部分。提供多項輸入時，清楚保留來源名稱與順序。
新圖片應指定應呈現什麼，以及各部分如何互相關聯。參考資料引導的編輯應指出變更與要保留的細節。產品場景可要求新的環境，同時保留物品可辨識的形態與可見標籤。圖解則可在指定要保留的文字與元素之餘，要求修正關係。
此設定自身的公開模型卡允許編輯時使用最多十六張參考圖片。選擇有助於任務的參考資料，並說明用途：產品、角色、背景或視覺處理風格。多份參考資料可能包含相互衝突的光線或構圖，因此應清楚指出預期結果。在實際回傳圖片中檢查主體細節、文字，以及所要求變更的邊界。
文字繪製是文件記載的能力，但視覺草稿仍需要逐字檢查。提供確切文案、標點與位置，再以預期觀看尺寸，將重要標籤和數字與任務說明核對。重複系列應為每個結果保留參考資料與視覺需求，並將完成的圖片一起比較。
組合設定公布的上下文視窗為 400,000 token，完成 token 最多為 128,000。這些是工作上下文與完成額度，與圖片像素尺寸或回傳圖片成果的數量不同。圍繞所需解讀整理長篇來源資料，並為回應保留空間。附有相關參考資料的精簡任務說明，比未解釋角色的無關文件更有用。
其公開的文字輸出規範支援依 JSON 結構定義產生的結構化結果。書面結果需要由應用程式處理時，定義欄位與型別，並將值與所提供證據核對。組合設定不提供應用程式函式呼叫。語言組件搭配圖片生成，是此具名設定的能力；不代表獨立 GPT-5 Mini 介面的每項功能都屬於此工作流程。
圖片設定應來自所使用的確切設定組合與介面。比較修訂時，將所選設定與提示一併保留。直接使用 GPT Image 1 Mini 組件，與組合聊天設定有不同的要求安排，因此組件特有的尺寸、遮罩或輸出控制，需要明確對應後，才能視為此組合設定的控制。
文件中的聊天要求結構可選擇 text 與 image 作為輸出模態。處理回傳文字，以及每個伴隨完成結果的實際圖片成果。依結果指出的格式儲存圖片，並將書面回應與提示、來源參考資料和設定一併保留。只包含說明文字的完成結果，與已完成的視覺交付成果不同，因此在版面中使用前，先檢查結果實際包含什麼。
GPT-5 Image Mini 與完整的 GPT-5 Image 設定不同；後者結合 GPT-5 與 GPT Image 1。Mini 設定適合範圍明確、任務說明與檢查標準清楚的語言及視覺任務。檢查構圖、物件身分、圖片文字與輔助文案，再要求必要的具體修正。在下一份任務說明中保留成功的元素與相關參考資料，讓修訂有明確目標。
", "aboutText": "GPT-5 Image Mini 是以 OpenAI GPT-5 Mini 與 GPT Image 1 Mini 為基礎的語言與圖片組合設定。語言組件解讀書面任務與來源資料，圖片組件則建立或修訂視覺內容。公開設定強調遵循指示、文字繪製，以及細緻圖片編輯。它適合聚焦的視覺任務說明，同時需要文字解讀、說明或輔助文案。\n\n### 結合書面任務與視覺結果\n\n準備包含預期成果、主體、構圖與必要文字的任務說明。描述圖片的用途，例如產品概念、搭配簡短說明的插圖，或頁面的視覺草稿。明確要求書面與視覺交付內容，讓概念說明容易與圖片本身區分。\n\n例如，提供可重複使用水瓶的描述，並要求附有簡短圖說的簡單產品場景概念。指定可見瓶身形狀、背景、光線方向，以及應出現在視覺作品中的確切文字。將圖說使用的事實與場景中的裝飾細節分開。依任務說明的這兩個部分，檢查回傳圖片與書面文字。\n\n文件中的組合設定接受文字、圖片，以及 PDF 等檔案。文件可提供製作視覺作品前需要解讀的需求或事實。圖片可提供外觀、版面或編輯來源。說明每個來源的角色，不要假設每個附件都應影響結果的每個部分。提供多項輸入時，清楚保留來源名稱與順序。\n\n### 依參考資料生成與修訂\n\n新圖片應指定應呈現什麼，以及各部分如何互相關聯。參考資料引導的編輯應指出變更與要保留的細節。產品場景可要求新的環境，同時保留物品可辨識的形態與可見標籤。圖解則可在指定要保留的文字與元素之餘，要求修正關係。\n\n此設定自身的公開模型卡允許編輯時使用最多十六張參考圖片。選擇有助於任務的參考資料，並說明用途：產品、角色、背景或視覺處理風格。多份參考資料可能包含相互衝突的光線或構圖，因此應清楚指出預期結果。在實際回傳圖片中檢查主體細節、文字，以及所要求變更的邊界。\n\n文字繪製是文件記載的能力，但視覺草稿仍需要逐字檢查。提供確切文案、標點與位置，再以預期觀看尺寸，將重要標籤和數字與任務說明核對。重複系列應為每個結果保留參考資料與視覺需求，並將完成的圖片一起比較。\n\n### 工作上下文與控制\n\n組合設定公布的上下文視窗為 400,000 token，完成 token 最多為 128,000。這些是工作上下文與完成額度，與圖片像素尺寸或回傳圖片成果的數量不同。圍繞所需解讀整理長篇來源資料，並為回應保留空間。附有相關參考資料的精簡任務說明，比未解釋角色的無關文件更有用。\n\n其公開的文字輸出規範支援依 JSON 結構定義產生的結構化結果。書面結果需要由應用程式處理時，定義欄位與型別，並將值與所提供證據核對。組合設定不提供應用程式函式呼叫。語言組件搭配圖片生成，是此具名設定的能力；不代表獨立 GPT-5 Mini 介面的每項功能都屬於此工作流程。\n\n圖片設定應來自所使用的確切設定組合與介面。比較修訂時，將所選設定與提示一併保留。直接使用 GPT Image 1 Mini 組件，與組合聊天設定有不同的要求安排，因此組件特有的尺寸、遮罩或輸出控制，需要明確對應後，才能視為此組合設定的控制。\n\n### 保留文字與圖片成果\n\n文件中的聊天要求結構可選擇 text 與 image 作為輸出模態。處理回傳文字，以及每個伴隨完成結果的實際圖片成果。依結果指出的格式儲存圖片，並將書面回應與提示、來源參考資料和設定一併保留。只包含說明文字的完成結果，與已完成的視覺交付成果不同，因此在版面中使用前，先檢查結果實際包含什麼。\n\nGPT-5 Image Mini 與完整的 GPT-5 Image 設定不同；後者結合 GPT-5 與 GPT Image 1。Mini 設定適合範圍明確、任務說明與檢查標準清楚的語言及視覺任務。檢查構圖、物件身分、圖片文字與輔助文案，再要求必要的具體修正。在下一份任務說明中保留成功的元素與相關參考資料，讓修訂有明確目標。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini 結合 OpenAI 的 GPT-5 Mini 語言能力與 GPT Image 1 Mini，進行視覺生成與參考資料引導的編輯。它接受文字、圖片與文件，回傳文字與圖片，支援同時需要書面回答和視覺成果的工作流程。
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-5 Image Mini 是以 OpenAI GPT-5 Mini 與 GPT Image 1 Mini 為基礎的語言與圖片組合設定。語言組件解讀書面任務與來源資料，圖片組件則建立或修訂視覺內容。公開設定強調遵循指示、文字繪製，以及細緻圖片編輯。它適合聚焦的視覺任務說明，同時需要文字解讀、說明或輔助文案。
準備包含預期成果、主體、構圖與必要文字的任務說明。描述圖片的用途，例如產品概念、搭配簡短說明的插圖，或頁面的視覺草稿。明確要求書面與視覺交付內容，讓概念說明容易與圖片本身區分。
例如，提供可重複使用水瓶的描述，並要求附有簡短圖說的簡單產品場景概念。指定可見瓶身形狀、背景、光線方向，以及應出現在視覺作品中的確切文字。將圖說使用的事實與場景中的裝飾細節分開。依任務說明的這兩個部分，檢查回傳圖片與書面文字。
文件中的組合設定接受文字、圖片，以及 PDF 等檔案。文件可提供製作視覺作品前需要解讀的需求或事實。圖片可提供外觀、版面或編輯來源。說明每個來源的角色，不要假設每個附件都應影響結果的每個部分。提供多項輸入時，清楚保留來源名稱與順序。
新圖片應指定應呈現什麼，以及各部分如何互相關聯。參考資料引導的編輯應指出變更與要保留的細節。產品場景可要求新的環境，同時保留物品可辨識的形態與可見標籤。圖解則可在指定要保留的文字與元素之餘，要求修正關係。
此設定自身的公開模型卡允許編輯時使用最多十六張參考圖片。選擇有助於任務的參考資料，並說明用途：產品、角色、背景或視覺處理風格。多份參考資料可能包含相互衝突的光線或構圖，因此應清楚指出預期結果。在實際回傳圖片中檢查主體細節、文字，以及所要求變更的邊界。
文字繪製是文件記載的能力，但視覺草稿仍需要逐字檢查。提供確切文案、標點與位置，再以預期觀看尺寸，將重要標籤和數字與任務說明核對。重複系列應為每個結果保留參考資料與視覺需求，並將完成的圖片一起比較。
組合設定公布的上下文視窗為 400,000 token，完成 token 最多為 128,000。這些是工作上下文與完成額度，與圖片像素尺寸或回傳圖片成果的數量不同。圍繞所需解讀整理長篇來源資料，並為回應保留空間。附有相關參考資料的精簡任務說明，比未解釋角色的無關文件更有用。
其公開的文字輸出規範支援依 JSON 結構定義產生的結構化結果。書面結果需要由應用程式處理時，定義欄位與型別，並將值與所提供證據核對。組合設定不提供應用程式函式呼叫。語言組件搭配圖片生成，是此具名設定的能力；不代表獨立 GPT-5 Mini 介面的每項功能都屬於此工作流程。
圖片設定應來自所使用的確切設定組合與介面。比較修訂時，將所選設定與提示一併保留。直接使用 GPT Image 1 Mini 組件，與組合聊天設定有不同的要求安排，因此組件特有的尺寸、遮罩或輸出控制，需要明確對應後，才能視為此組合設定的控制。
文件中的聊天要求結構可選擇 text 與 image 作為輸出模態。處理回傳文字，以及每個伴隨完成結果的實際圖片成果。依結果指出的格式儲存圖片，並將書面回應與提示、來源參考資料和設定一併保留。只包含說明文字的完成結果，與已完成的視覺交付成果不同，因此在版面中使用前，先檢查結果實際包含什麼。
GPT-5 Image Mini 與完整的 GPT-5 Image 設定不同；後者結合 GPT-5 與 GPT Image 1。Mini 設定適合範圍明確、任務說明與檢查標準清楚的語言及視覺任務。檢查構圖、物件身分、圖片文字與輔助文案，再要求必要的具體修正。在下一份任務說明中保留成功的元素與相關參考資料，讓修訂有明確目標。
POST /v1/chat/completionstexttext| 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-5-image-mini | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
生命週期： synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token 輸出 · 圖片輸出詞元 $0.016 / 1K 圖片 Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。
| 設定 | 計費條件 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定OpenAI: GPT-5 Image Mini · 預設設定 | 計費條件預設設定 | 費用 輸入 · 輸入 Token US$0.005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token US$0.004 / 1K Token 輸出 · 輸出圖片 US$0.016 / 1K Token 輸出 · 網頁搜尋 US$0.02 每次搜尋 輸入 · 讀取快取 US$0.0005 / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${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-mini", "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-mini',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-mini',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 或 SSE
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 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。 |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini 結合 OpenAI 的 GPT-5 Mini 語言能力與 GPT Image 1 Mini，進行視覺生成與參考資料引導的編輯。它接受文字、圖片與文件，回傳文字與圖片，支援同時需要書面回答和視覺成果的工作流程。
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-5 Image Mini 是以 OpenAI GPT-5 Mini 與 GPT Image 1 Mini 為基礎的語言與圖片組合設定。語言組件解讀書面任務與來源資料，圖片組件則建立或修訂視覺內容。公開設定強調遵循指示、文字繪製，以及細緻圖片編輯。它適合聚焦的視覺任務說明，同時需要文字解讀、說明或輔助文案。
準備包含預期成果、主體、構圖與必要文字的任務說明。描述圖片的用途，例如產品概念、搭配簡短說明的插圖，或頁面的視覺草稿。明確要求書面與視覺交付內容，讓概念說明容易與圖片本身區分。
例如，提供可重複使用水瓶的描述，並要求附有簡短圖說的簡單產品場景概念。指定可見瓶身形狀、背景、光線方向，以及應出現在視覺作品中的確切文字。將圖說使用的事實與場景中的裝飾細節分開。依任務說明的這兩個部分，檢查回傳圖片與書面文字。
文件中的組合設定接受文字、圖片，以及 PDF 等檔案。文件可提供製作視覺作品前需要解讀的需求或事實。圖片可提供外觀、版面或編輯來源。說明每個來源的角色，不要假設每個附件都應影響結果的每個部分。提供多項輸入時，清楚保留來源名稱與順序。
新圖片應指定應呈現什麼，以及各部分如何互相關聯。參考資料引導的編輯應指出變更與要保留的細節。產品場景可要求新的環境，同時保留物品可辨識的形態與可見標籤。圖解則可在指定要保留的文字與元素之餘，要求修正關係。
此設定自身的公開模型卡允許編輯時使用最多十六張參考圖片。選擇有助於任務的參考資料，並說明用途：產品、角色、背景或視覺處理風格。多份參考資料可能包含相互衝突的光線或構圖，因此應清楚指出預期結果。在實際回傳圖片中檢查主體細節、文字，以及所要求變更的邊界。
文字繪製是文件記載的能力，但視覺草稿仍需要逐字檢查。提供確切文案、標點與位置，再以預期觀看尺寸，將重要標籤和數字與任務說明核對。重複系列應為每個結果保留參考資料與視覺需求，並將完成的圖片一起比較。
組合設定公布的上下文視窗為 400,000 token，完成 token 最多為 128,000。這些是工作上下文與完成額度，與圖片像素尺寸或回傳圖片成果的數量不同。圍繞所需解讀整理長篇來源資料，並為回應保留空間。附有相關參考資料的精簡任務說明，比未解釋角色的無關文件更有用。
其公開的文字輸出規範支援依 JSON 結構定義產生的結構化結果。書面結果需要由應用程式處理時，定義欄位與型別，並將值與所提供證據核對。組合設定不提供應用程式函式呼叫。語言組件搭配圖片生成，是此具名設定的能力；不代表獨立 GPT-5 Mini 介面的每項功能都屬於此工作流程。
圖片設定應來自所使用的確切設定組合與介面。比較修訂時，將所選設定與提示一併保留。直接使用 GPT Image 1 Mini 組件，與組合聊天設定有不同的要求安排，因此組件特有的尺寸、遮罩或輸出控制，需要明確對應後，才能視為此組合設定的控制。
文件中的聊天要求結構可選擇 text 與 image 作為輸出模態。處理回傳文字，以及每個伴隨完成結果的實際圖片成果。依結果指出的格式儲存圖片，並將書面回應與提示、來源參考資料和設定一併保留。只包含說明文字的完成結果，與已完成的視覺交付成果不同，因此在版面中使用前，先檢查結果實際包含什麼。
GPT-5 Image Mini 與完整的 GPT-5 Image 設定不同；後者結合 GPT-5 與 GPT Image 1。Mini 設定適合範圍明確、任務說明與檢查標準清楚的語言及視覺任務。檢查構圖、物件身分、圖片文字與輔助文案，再要求必要的具體修正。在下一份任務說明中保留成功的元素與相關參考資料，讓修訂有明確目標。
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 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-5-image-mini | 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, 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, transparent, 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— |
| 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}
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。
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 $0.065536 生成前估算 此估算並非額外費用，也不是本次生成完成後的固定費率。 |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${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-mini', '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}/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.\n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。
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。
| 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 |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-5 Image Mini 結合 OpenAI 的 GPT-5 Mini 語言能力與 GPT Image 1 Mini，進行視覺生成與參考資料引導的編輯。它接受文字、圖片與文件，回傳文字與圖片，支援同時需要書面回答和視覺成果的工作流程。
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-5 Image Mini 是以 OpenAI GPT-5 Mini 與 GPT Image 1 Mini 為基礎的語言與圖片組合設定。語言組件解讀書面任務與來源資料，圖片組件則建立或修訂視覺內容。公開設定強調遵循指示、文字繪製，以及細緻圖片編輯。它適合聚焦的視覺任務說明，同時需要文字解讀、說明或輔助文案。
準備包含預期成果、主體、構圖與必要文字的任務說明。描述圖片的用途，例如產品概念、搭配簡短說明的插圖，或頁面的視覺草稿。明確要求書面與視覺交付內容，讓概念說明容易與圖片本身區分。
例如，提供可重複使用水瓶的描述，並要求附有簡短圖說的簡單產品場景概念。指定可見瓶身形狀、背景、光線方向，以及應出現在視覺作品中的確切文字。將圖說使用的事實與場景中的裝飾細節分開。依任務說明的這兩個部分，檢查回傳圖片與書面文字。
文件中的組合設定接受文字、圖片，以及 PDF 等檔案。文件可提供製作視覺作品前需要解讀的需求或事實。圖片可提供外觀、版面或編輯來源。說明每個來源的角色，不要假設每個附件都應影響結果的每個部分。提供多項輸入時，清楚保留來源名稱與順序。
新圖片應指定應呈現什麼，以及各部分如何互相關聯。參考資料引導的編輯應指出變更與要保留的細節。產品場景可要求新的環境，同時保留物品可辨識的形態與可見標籤。圖解則可在指定要保留的文字與元素之餘，要求修正關係。
此設定自身的公開模型卡允許編輯時使用最多十六張參考圖片。選擇有助於任務的參考資料，並說明用途：產品、角色、背景或視覺處理風格。多份參考資料可能包含相互衝突的光線或構圖，因此應清楚指出預期結果。在實際回傳圖片中檢查主體細節、文字，以及所要求變更的邊界。
文字繪製是文件記載的能力，但視覺草稿仍需要逐字檢查。提供確切文案、標點與位置，再以預期觀看尺寸，將重要標籤和數字與任務說明核對。重複系列應為每個結果保留參考資料與視覺需求，並將完成的圖片一起比較。
組合設定公布的上下文視窗為 400,000 token，完成 token 最多為 128,000。這些是工作上下文與完成額度，與圖片像素尺寸或回傳圖片成果的數量不同。圍繞所需解讀整理長篇來源資料，並為回應保留空間。附有相關參考資料的精簡任務說明，比未解釋角色的無關文件更有用。
其公開的文字輸出規範支援依 JSON 結構定義產生的結構化結果。書面結果需要由應用程式處理時，定義欄位與型別，並將值與所提供證據核對。組合設定不提供應用程式函式呼叫。語言組件搭配圖片生成，是此具名設定的能力；不代表獨立 GPT-5 Mini 介面的每項功能都屬於此工作流程。
圖片設定應來自所使用的確切設定組合與介面。比較修訂時，將所選設定與提示一併保留。直接使用 GPT Image 1 Mini 組件，與組合聊天設定有不同的要求安排，因此組件特有的尺寸、遮罩或輸出控制，需要明確對應後，才能視為此組合設定的控制。
文件中的聊天要求結構可選擇 text 與 image 作為輸出模態。處理回傳文字，以及每個伴隨完成結果的實際圖片成果。依結果指出的格式儲存圖片，並將書面回應與提示、來源參考資料和設定一併保留。只包含說明文字的完成結果，與已完成的視覺交付成果不同，因此在版面中使用前，先檢查結果實際包含什麼。
GPT-5 Image Mini 與完整的 GPT-5 Image 設定不同；後者結合 GPT-5 與 GPT Image 1。Mini 設定適合範圍明確、任務說明與檢查標準清楚的語言及視覺任務。檢查構圖、物件身分、圖片文字與輔助文案，再要求必要的具體修正。在下一份任務說明中保留成功的元素與相關參考資料，讓修訂有明確目標。
POST /v1/messagestextjson, sse| 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-5-image-mini | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期： synchronous_or_streamed
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token 輸出 · 圖片輸出詞元 $0.016 / 1K 圖片 Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "openai/gpt-5-image-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-mini', '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-mini', '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 或 SSE
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 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。 |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
英文技術範例
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.