Esplora prezzi dei token ed esempi di generazione o modifica di immagini di GPT Image 2.5 Flare, con qualità, formati di output e impostazioni delle immagini di riferimento.
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{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-studio-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} Le immagini sotto sono attribuite a questo modello nella guida OpenAI collegata, non sono risultati registrati su API Hop. I prompt e le impostazioni sono esempi riutilizzabili, non parametri verificati di riproduzione; i prompt adattati sono indicati. Confronta geometria, scritte e modifiche involontarie con l’input prima di usare il risultato.
Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging. Give the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details. Use realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing. Include only the packaging label "Christmas Memories Edition". Make the design original, with no trademarks or watermarks.
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat. He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms. He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens. Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance. The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread. It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create." Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful. Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues. Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout. No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery. The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space. Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential. Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
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Anteprima esempio
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-extract-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} Registrato il 22 ottobre 2026 tramite API Hop. Ogni risultato è una singola richiesta per il modello e la modalità indicati, non una garanzia di successo, velocità o qualità di produzione. Le risposte sotto restano nella lingua originale.
Il confronto visivo mostra uno sfondo bianco e soggetto e disposizione ampiamente preservati, con piccole variazioni nelle superfici e nei riflessi. Il primo piano non è identico a livello di pixel. Confronta bordo del bicchiere, ghiaccio, livello del liquido, limone, foglia e piedistallo con l’originale.
La risposta non ha ripetuto il nome del modello. Il registro conserva il modello richiesto e l’ID richiesta esatti; non verifica indipendentemente l’instradamento a monte.
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Edit the supplied product photograph. Replace only the turquoise background with a plain white studio background. Keep the same clear glass, orange drink level, ice, pedestal, lemon wedge and green leaf, with their shapes, colors and relative positions unchanged. Preserve the full composition. No new objects, text, logos or watermarks.",
"image_urls": [
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"format": {
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}
},
"poster": null
}
]
}Le immagini sotto sono attribuite a questo modello nella guida OpenAI collegata, non sono risultati registrati su API Hop. I prompt e le impostazioni sono esempi riutilizzabili, non parametri verificati di riproduzione; i prompt adattati sono indicati. Confronta geometria, scritte e modifiche involontarie con l’input prima di usare il risultato.
Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background. Output: centered product, crisp silhouette, no halos/fringing. Preserve product geometry and label legibility exactly. Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow. Do not restyle the product; remove the background and preserve clean alpha transparency.
Turn this drawing into a photorealistic image. Preserve the exact layout, proportions, and perspective. Choose realistic materials and lighting consistent with the sketch intent. Do not add new elements or text.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood. Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects. Keep all other aspects of the image unchanged. Photorealistic contact shadows and fabric texture.
Consideriamo GPT Image 2.5 Flare un modello IA per immagini quotidiane, materiali commerciali e rapide iterazioni visive. OpenAI ha pubblicato GPT Image 2.5 l'8 settembre 2026 in due versioni, Flare e Sunburst. Flare privilegia velocità ed efficienza economica; Sunburst è più adatto a lavori che richiedono dettagli e precisione maggiori.
Rispetto a GPT Image 2, il valore principale di Flare non è solo produrre belle immagini, ma consentire più esperimenti con meno attesa. OpenAI lo propone come scelta predefinita per la maggior parte delle applicazioni e dichiara una latenza circa il 50% inferiore a GPT Image 2, migliorando anche dettagli, conservazione dei riferimenti e modifiche. Annuncio ufficiale OpenAI
Riteniamo opportuno provarlo prima per chi genera frequentemente pubblicità, contenuti social, immagini di prodotto e prototipi. Non crediamo però che superi GPT Image 2 in ogni metrica di qualità. Se i requisiti finali sono meno severi ma la velocità conta di più, Flare può essere una buona scelta.
GPT Image 2.5 Flare accetta testo e immagini per generare nuove immagini. Può creare contenuti da descrizioni oppure modificare foto, bozze e riferimenti esistenti.
Le due capacità servono flussi diversi. Per una nuova promozione descrivete direttamente soggetto, composizione, luce e stile. Se siete già soddisfatti quasi del tutto di un'immagine e volete solo cambiare sfondo, abiti o testo, inviate un URL di riferimento allo stesso endpoint Images generations di RequestBeam invece di ripartire da zero.
A livello API, Flare supporta low, medium, high, xhigh, max e auto. Le dimensioni sono personalizzabili fino a circa 4K entro i limiti ufficiali dei pixel. Può anche generare PNG o WebP con sfondo trasparente.
Scegliete qualità e dimensioni secondo l'uso finale, senza impostare sempre max. Le normali miniature web e anteprime social possono partire da medium; per immagini principali con molti dettagli aumentate gradualmente.
Riteniamo che un cambiamento importante di GPT Image 2.5 Flare sia l'attenzione maggiore alle parti da non modificare.
In passato era comune voler cambiare solo il colore di un abito e ritrovarsi alterati volto, sfondo o composizione. Nel design commerciale ciò può imporre una nuova revisione di materiali già approvati.
In GPT Image 2.5 OpenAI ha lavorato su modifiche locali, conservazione del soggetto dai riferimenti e revisioni successive. Nei materiali ufficiali Axultan Alimkulov, responsabile prodotto di Higgsfield AI, ha lodato in particolare la capacità di Flare di preservare persone, composizione e identità visiva durante le modifiche. Riscontri iniziali dei clienti OpenAI
Consideriamo questa capacità preziosa per fotografia di prodotto, modelli virtuali e materiali di marca. Un team e-commerce può per esempio provare pubblicità successive con sfondi diversi, mantenendo forma, logo ed etichetta.
Non significa però che tutto rimanga perfettamente identico nei pixel. Specificate ancora cosa può cambiare e cosa va conservato, poi controllate il risultato, soprattutto volti, loghi, confezioni e testi sui prodotti.
Con RequestBeam vogliamo farvi capire più rapidamente come GPT Image 2.5 Flare si comporta nei casi aziendali reali.
Accedete, create una API Key e aggiungete un piccolo credito per iniziare online. Durante la valutazione non serve prima codice d'integrazione o un piano fisso per una prova breve. Si riduce anche il lavoro di mantenere account su piattaforme diverse.
Riteniamo che uno dei vantaggi principali di GPT Image 2.5 Flare sia ridurre il tempo necessario per tentativi creativi.
Per pubblicitari e professionisti social, l'utilizzabilità dipende da dettagli come angolazione del prodotto, colore dello sfondo, posa e stile. Anche con una direzione chiara servono spesso più versioni tra cui scegliere.
Nei test API reali OneWave dell'8 settembre 2026, Flare a 1024×1024 e high aveva una mediana di 16,7 secondi, contro 117,8 di GPT Image 2. Crediamo che una differenza simile cambi direttamente il modo di produrre: una nuova idea richiede molto meno tempo. Test pratico OneWave
Per molte varianti pubblicitarie consigliamo Flare nell'esplorazione, preparando per esempio diversi sfondi, angolazioni e stili insieme, poi scegliendo quelli da perfezionare.
La velocità non sostituisce il controllo qualità. Verificate descrizioni, elementi di marca e dettagli umani; non saltate la revisione finale solo perché la generazione è più rapida.
GPT Image 2.5 Flare è adatto a fotografia di prodotto, immagini di vita quotidiana e materiali fotorealistici. OpenAI evidenzia luce naturale, texture e fedeltà ai riferimenti, miglioramenti che anche noi consideriamo tra i più visibili nell'uso quotidiano.
Un cliente ha riferito che un ritratto generato al primo tentativo con Flare lo soddisfaceva senza ulteriori modifiche. A sorprenderlo maggiormente erano luce e resa dei materiali.
Non tutti raggiungono però il risultato ideale. Consigliamo di descrivere chiaramente tutti i dettagli necessari: per immagini di una marca di caffè, fornite il riferimento della confezione e richiedete proporzioni, logo, etichetta e colori invariati, anziché scrivere soltanto «genera una pubblicità di caffè di qualità».
Dai riscontri dei clienti, le modifiche rappresentano più lavoro quotidiano della generazione da zero; i dati attuali indicano un rapporto vicino a 3:1.
Composizione e personaggio di una pubblicità possono essere già pronti, ma il cliente vuole un altro colore dell'abito o sfondo del prodotto. Il risultato ideale cambia solo il contenuto richiesto, preservando gli altri dettagli approvati.
Nel test indipendente Genflick dell'8 settembre 2026, una sciarpa giallo senape doveva diventare blu cobalto, conservando volto, occhiali, posa e sfondo. A pari rapporto del quadro, sia gli esempi Flare medium sia high completavano la modifica mantenendo gli elementi principali. Test di modifica Genflick
Si tratta però di somiglianza visiva, non di pixel identici fuori dalla regione modificata.
Per normali prodotti, revisioni di manifesti e abiti provate quindi prima Flare. Per loghi, strutture complesse o materiali con conservazione rigorosa, approfondite Sunburst oppure affiancate strumenti tradizionali per rifiniture precise.
Riteniamo i riferimenti multipli molto preziosi per storyboard di brevi drammi, personaggi di fumetti, combinazioni di prodotti e immagini di marca.
Supponete di avere schede di due personaggi e uno sfondo fisso. Il compito successivo può essere far compiere ai due un'azione nella scena, conservando abiti e caratteristiche.
Un cliente di fumetti animati ha descritto un test con tre riferimenti: due personaggi e una scena. Chiedeva che uno porgesse una tazza all'altro. Negli esempi medium e high, Flare conservava tratti principali, abiti e ambiente, organizzando anche posizioni e azioni richieste. Questo ci porta a ritenerlo già utilizzabile nella preproduzione di alcuni contenuti visivi sequenziali.
Molti modelli precedenti producevano manifesti attraenti, ma commettevano spesso errori di ortografia e numeri quando servivano testi, date o prezzi precisi.
Nei test reali di manifesti per calzature e abbigliamento dei clienti e-commerce, Flare ha reso correttamente titoli, sottotitoli e prezzi. Da questa prova vediamo che GPT Image 2.5 Flare può già essere usato nel lavoro di design pratico del settore.
Un'altra capacità utile è lo sfondo trasparente. Il team di valutazione Manus ne ha apprezzato i miglioramenti nei materiali ufficiali OpenAI.
Consigliamo Flare per prime bozze di manifesti, adesivi di prodotto, illustrazioni web, card social e icone semplici. Per trasparenze potete sviluppare con l'IA uno strumento che controlli il canale Alpha del file, evitando possibili errori.
Facciamo riferimento principalmente ai materiali ufficiali OpenAI e ai test di OneWave, Genflick, HummingBytes, IMG.LY e Fuser.
Risoluzioni, qualità, prompt e ambienti non sono identici. Manteniamo quindi le condizioni importanti, senza fondere direttamente fonti diverse in un'unica classifica.
Nei test indipendenti OneWave dell'8 settembre 2026, tre modelli usavano lo stesso prompt, 1024×1024 e qualità high. Ciascuno effettuava 9 generazioni.
I risultati erano:
| Modello | Tempo mediano di generazione | Costo per immagine |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3 secondi | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8 secondi | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7 secondi | $0.0532 |
Flare era circa 7 volte più rapido di GPT Image 2, un vantaggio netto. HummingBytes osservava un andamento simile: in 19 generazioni high, la media era circa 25,1 secondi per Flare e 128,4 per GPT Image 2. I tempi assoluti differivano, ma entrambi i test mostravano chiaramente la maggiore velocità. Test OneWave · Test HummingBytes
Se gli utenti provano spesso prompt diversi, per esempio su siti di immagini IA, strumenti marketing o generatori e-commerce, consigliamo di testare Flare per primo.
Per servizi che promettono tempi fissi, misurate però anche P95 e P99 oltre alla media, implementando timeout e tentativi appropriati. I 16,7 secondi del test non sono una risposta stabile del servizio.
Secondi · Più basso è meglio
Risultati di test indipendenti, non tempi di risposta garantiti. Non combinarli con il test separato HummingBytes.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
Secondi · Più basso è meglio
Medie approssimative, non mediane. È un test separato con condizioni diverse.
Fonte: HummingBytes · Scala a partire da zero
Un altro vantaggio di Flare è il costo di generazione.
Secondo i prezzi ufficiali OpenAI, GPT Image 2.5 Flare ha le seguenti tariffe standard:
| Tipo di Token | Prezzo per milione di Token |
|---|---|
| Input testuale | $5.00 |
| Input testuale in cache | $1.25 |
| Input visivo | $8.00 |
| Input visivo in cache | $2.00 |
| Output visivo | $30.00 |
Flare e GPT Image 2 hanno gli stessi prezzi per Token. La differenza effettiva deriva soprattutto dal consumo durante la generazione, non da una tariffa unitaria inferiore. Prezzi ufficiali del modello Flare
Nel test OneWave, con stessi prompt, risoluzione e high, Flare costava $0.0532 per immagine contro $0.2112 di GPT Image 2, circa un quarto.
Lo riteniamo importante per SaaS che generano su larga scala. Se uno strumento marketing consente continue modifiche ai prompt, immagini candidate e scelta della finale, il minor costo unitario incide direttamente sul margine lordo del prodotto.
Prima dell'integrazione, testate separatamente qualità e consumo a medium, high e xhigh per trovare il minimo accettabile dagli utenti.
USD per immagine · Più basso è meglio
Costi per immagine di questo test, non prezzi per milione di token né prezzi API Hop.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
La precisione dei testi nelle immagini è un indicatore importante dell'idoneità al design commerciale.
OneWave ha fatto generare a tre modelli una tabella prezzi con 24 elementi specifici, inclusi numeri, decimali, prezzi e stringhe.
GPT Image 2 e GPT Image 2.5 Flare hanno prodotto correttamente tutti i 24 elementi; GPT Image 1 solo 19.
Inoltre alcuni utenti e-commerce hanno confrontato recentemente un banner, un'immagine di dettaglio e un opuscolo di prodotto. Flare ha generato correttamente tutti i 583 caratteri richiesti nei tre esempi.
Riteniamo che ciò mostri la capacità di gestire molti contenuti con testo, come manifesti, menu, concetti di confezioni e materiali social esplicativi.
Per manifesti generali consigliamo Flare per la prima bozza. Con requisiti testuali rigorosi, generare sfondo ed elementi visivi e aggiungere poi il testo con impaginazione programmata è invece solitamente più affidabile.
Elementi di testo corretti · Più alto è meglio
Una sola attività, non un tasso di accuratezza generale. Il test cliente separato di 583 caratteri è escluso.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
Nel design commerciale un prompt spesso contiene più requisiti simultanei, non solo la descrizione del soggetto.
OneWave ha progettato un prompt di circa 1253 caratteri con 8 condizioni da controllare, come conteggi, ordine degli oggetti, posizione dei testi, direzione della luce ed elementi vietati.
Nel test:
| Modello | Vincoli rispettati |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
Flare ha quindi capito quali oggetti produrre e gestito relazioni spaziali ed esclusioni in questo compito. Test OneWave del prompt complesso
Questo successo va però distinto dal controllo completo dello stile artistico.
Un cliente con storyboard a nove riquadri ha riferito che, passando da GPT Image 2 a Flare, lo stesso prompt produceva correttamente nove fotogrammi al primo tentativo, conservando tratti e quasi tutto l'ordine delle inquadrature. Pur chiedendo uno stile illustrato, il risultato tendeva però ancora chiaramente a immagini cinematografiche fotorealistiche.
Comprendere la struttura non significa rispettare rigorosamente ogni stile. Consigliamo prompt strutturati che separino soggetti, posizioni, quantità, testo e contenuto invariabile: tendono a risultati più stabili delle descrizioni non organizzate.
Se la coerenza stilistica è centrale, per fumetti, illustrazioni di marca o storyboard animati, aggiungete riferimenti per migliorare il controllo.
Vincoli soddisfatti · Più alto è meglio
I risultati specifici dell’attività non dimostrano controllo completo sullo stile artistico.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
OpenAI indica la modifica precisa tra i miglioramenti principali di GPT Image 2.5, ma riteniamo necessario separare risultati e velocità.
OneWave ha usato la stessa immagine sorgente ottenendo:
| Modello | Tempo mediano di modifica | Costo per modifica |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7 secondi | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3 secondi | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0 secondi | $0.0143 |
Flare era leggermente più lento di GPT Image 2, non più veloce, con costi identici.
I test Genflick della sciarpa mostrano invece che Flare e Sunburst potevano cambiare colore localmente conservando caratteristiche e rapporto del quadro. Anche l'icona della teiera trasparente ha confermato un PNG Flare con canale Alpha reale. Test OneWave delle modifiche · Test Genflick di modifica e trasparenza
Vediamo maggior valore nell'aggiornamento a Flare quando prevale la generazione da zero. Se gli utenti modificano soprattutto immagini esistenti, non occorre cambiare subito solo perché è uscita una versione nuova.
Mantenete GPT Image 2 se soddisfa già il lavoro, ampliando Flare quando riduce chiaramente cambiamenti errati e rifiniture manuali.
Secondi · Più basso è meglio
Flare è stato leggermente più lento di GPT Image 2 in questo test di modifica.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
USD per modifica · Più basso è meglio
Flare e GPT Image 2 hanno avuto lo stesso costo in questo test. Non sono prezzi API Hop.
Fonte: OneWave · Scala a partire da zero
Il vantaggio principale di GPT Image 2.5 Flare su GPT Image 2 è, a nostro avviso, generare a qualità simile con meno tempo e Token.
Nei test OneWave a pari condizioni, la mediana era 16,7 secondi per Flare e 117,8 per GPT Image 2, con costi per immagine di $0.0532 e $0.2112.
Questi dati ci portano a preferire inizialmente Flare nei nuovi progetti con generazione frequente.
Nelle modifiche di immagini esistenti, però, GPT Image 2 aveva una mediana leggermente inferiore e lo stesso costo. La maggiore velocità di Flare non vale quindi per ogni modifica. Confronto OneWave
Se costruite un prodotto testo-immagine con GPT Image 2, date priorità alla prova di migrazione a Flare. Se prevalgono ritocchi fotografici, sfondi e modifiche locali, confrontate prima successo e conservazione del soggetto.
Nei nuovi progetti metteremmo Flare in cima alla lista predefinita per i vantaggi pratici più marcati di velocità e costo.
GPT Image 2.5 Flare e Sunburst sono della stessa famiglia, ma non destinati esattamente agli stessi lavori.
OpenAI distingue chiaramente Flare, più piccolo e orientato alla velocità, da Sunburst, modello di base che enfatizza qualità e precisione.
Nei 19 test HummingBytes a high, Flare richiedeva in media circa 25,1 secondi contro 36,3 di Sunburst, risultando sensibilmente più rapido. Confronto pratico HummingBytes
Nel prompt complesso OneWave entrambi rispettavano tutti gli 8 vincoli. Alcuni test semplici Genflick su manifesti e colori locali non mostravano un chiaro miglioramento del completamento passando a Sunburst.
Se la qualità richiesta è già raggiunta, Sunburst potrebbe aggiungere solo attesa senza beneficio abbastanza evidente.
Consigliamo due fasi: Flare per esplorare rapidamente varianti, poi Sunburst per revisioni precise dopo la scelta di composizione e stile.
Uno strumento pubblicitario potrebbe per esempio produrre dieci concetti con Flare e rifinire il prescelto con Sunburst, bilanciando più facilmente efficienza e qualità.
Nano Banana 2.1 di Google è un modello che riteniamo interessante da valutare insieme a Flare.
Il 6 ottobre 2026 Fuser ha eseguito cinque compiti pratici per confrontare Nano Banana 2.1 e GPT Image 2.5 Flare.
Nano Banana 2.1 risultava migliore nella fotografia di prodotto, con sfondi e ombre più precisi. Flare aveva vantaggi nella coerenza dei personaggi, in alcune scene fotorealistiche e negli sfondi dei prodotti. Entrambi producevano correttamente il testo richiesto nel manifesto. Test Fuser dei due modelli
Questi risultati sono utili perché mostrano quanto i punti di forza dipendano dal compito concreto.
Se dovete conservare volto e abbigliamento di un personaggio virtuale in scene nuove, testate prima Flare.
Per fotografia, presentazioni e immagini principali e-commerce, provate anche Nano Banana 2.1, soprattutto per geometria, materiali e luce.
Nell'integrazione commerciale usate i vostri prodotti come riferimenti e generate più immagini per modello alla stessa risoluzione. Confrontate successo iniziale, utilizzabilità finale e costo reale per immagine accettabile prima di scegliere.
Riteniamo FLUX.3 Image un altro confronto utile, soprattutto per modifica e materiali di marca.
Nei test pubblicati il 2 ottobre 2026, Fuser ha confrontato i modelli con tre compiti di testo e due modifiche locali.
FLUX.3 Image e GPT Image 2.5 Flare hanno entrambi generato correttamente tutti i 583 caratteri, senza differenze visibili.
Le prestazioni locali di FLUX.3 Image meritano però attenzione maggiore.
Sostituendo un bicchiere di carta con una tazza in un bar, Fuser ha misurato cambiamenti oltre tolleranza nel 7,7% dei pixel fuori dall'area richiesta con Flare, contro lo 0,4% con FLUX.3 Image. In una correzione di data su manifesto, le quote fuori bersaglio erano 25,0% e 12,9%. Confronto pratico Fuser FLUX.3 Image
Questi dati suggeriscono che, pur migliorato nelle modifiche locali, Flare può essere svantaggiato rispetto a FLUX.3 Image quando è richiesta conservazione rigorosa.
Per generazione generale, creatività pubblicitaria e design rapido considerate prima Flare. Per cambiamenti minimi a manifesti finiti, prodotti o immagini di marca, preservando il resto, date priorità a FLUX.3 Image nel confronto.
In quest'ultimo caso conta meno produrre immagini attraenti che modificare precisamente la zona indicata senza compromettere contenuti già approvati.
Crea una chiave API API Hop per il server e invia JSON a POST /openai/v1/images/generations con l’ID modello mostrato in questa pagina e un prompt. Ometti image_urls per una nuova immagine. Controlla il prezzo attuale prima di inviare: la generazione è a pagamento, non è un test gratuito di connettività.
Invia il modello scelto, un prompt di modifica e image_urls a POST /openai/v1/images/generations. Fornisci fino a 16 URL HTTP(S) di immagini accessibili pubblicamente. Questo endpoint API Hop usa JSON per generare e modificare immagini di riferimento. Il contratto pubblico attuale non supporta upload multipart, URI di dati base64, maschere o una rotta /images/edits separata. Descrivi modifiche e dettagli da preservare, poi controlla tutto il risultato. Per un’altra modifica, invia di nuovo il risultato precedente come URL di riferimento; l’endpoint non conserva la cronologia della conversazione.
Con stream: false, API Hop attende il completamento e restituisce gli URL delle immagini in data[].url insieme alle informazioni d’uso disponibili. Verifica stato HTTP e corpo della risposta prima di leggere il risultato. Usa il formato documentato per questo endpoint, non un parser di risposte Base64 del fornitore. Scarica le immagini completate nel tuo archivio se l’applicazione richiede accesso duraturo.
Con stream: true, leggi gli eventi SSE fino a image_generation.completed e [DONE] e gestisci gli eventi di errore. Le anteprime parziali non sono garantite. Questo endpoint Images generations non restituisce un ID attività per il polling. Se la connessione termina prima del completamento, conserva l’eventuale ID richiesta e controlla i registri e l’uso dell’account prima di inviare un’altra generazione potenzialmente a pagamento. La disconnessione del client non prova che la generazione sia stata annullata.
gpt-image-2.5-flaremodel è obbligatorio; gli esempi usano l’ID modello della pagina corrente. Verifica l’accesso della tua chiave API con GET /v1/models.
POST /openai/v1/images/generationscurl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2.5-flare","prompt":"Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging.\nGive the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details.\nUse realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing.\nInclude only the packaging label \"Christmas Memories Edition\". Make the design original, with no trademarks or watermarks.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'Crea una chiave API API Hop per il server e invia JSON a POST /openai/v1/images/generations con l’ID modello mostrato in questa pagina e un prompt. Ometti image_urls per una nuova immagine. Controlla il prezzo attuale prima di inviare: la generazione è a pagamento, non è un test gratuito di connettività.
Invia il modello scelto, un prompt di modifica e image_urls a POST /openai/v1/images/generations. Fornisci fino a 16 URL HTTP(S) di immagini accessibili pubblicamente. Questo endpoint API Hop usa JSON per generare e modificare immagini di riferimento. Il contratto pubblico attuale non supporta upload multipart, URI di dati base64, maschere o una rotta /images/edits separata. Descrivi modifiche e dettagli da preservare, poi controlla tutto il risultato. Per un’altra modifica, invia di nuovo il risultato precedente come URL di riferimento; l’endpoint non conserva la cronologia della conversazione.
Con stream: false, API Hop attende il completamento e restituisce gli URL delle immagini in data[].url insieme alle informazioni d’uso disponibili. Verifica stato HTTP e corpo della risposta prima di leggere il risultato. Usa il formato documentato per questo endpoint, non un parser di risposte Base64 del fornitore. Scarica le immagini completate nel tuo archivio se l’applicazione richiede accesso duraturo.
Con stream: true, leggi gli eventi SSE fino a image_generation.completed e [DONE] e gestisci gli eventi di errore. Le anteprime parziali non sono garantite. Questo endpoint Images generations non restituisce un ID attività per il polling. Se la connessione termina prima del completamento, conserva l’eventuale ID richiesta e controlla i registri e l’uso dell’account prima di inviare un’altra generazione potenzialmente a pagamento. La disconnessione del client non prova che la generazione sia stata annullata.
Riferimento della famiglia e del protocollo
GPT Image 2.5
Documentazione API completaGenera immagini con Flare o modifica immagini di riferimento con Sunburst.
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations