API GPT Image 2.5 Sunburst para geração e edição de imagens
Confira preços por token e exemplos de edição de imagens de referência do GPT Image 2.5 Sunburst. Verifique formatos de geração, qualidade e limites de entrada.
Preço de referência não verificado de forma independente. Confira as tarifas atuais, unidades de cobrança e condições aplicáveis do fornecedor antes de comparar custos.
Ferramenta de imagens online GPT Image 2.5 Sunburst
As imagens abaixo são atribuídas a este modelo no guia de prompts da OpenAI vinculado; não são resultados registrados da API Hop. Os prompts e parâmetros são exemplos reutilizáveis, não parâmetros verificados de reprodução; prompts adaptados estão identificados. Confira geometria, letras e mudanças indesejadas em relação à entrada antes de usar uma edição.
Ver prompt
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.
Registrado em 22 de outubro de 2026 pela API Hop. Cada resultado representa uma solicitação para o modelo e modo indicados, não uma garantia de taxa de sucesso, velocidade ou qualidade de produção. As respostas abaixo permanecem no idioma original.
A comparação visual mostra um fundo branco e o objeto e a composição em grande parte preservados, com pequenas mudanças em superfícies e reflexos. O primeiro plano não é idêntico pixel a pixel. Compare a borda do copo, o gelo, o nível do líquido, o limão, a folha e o pedestal com a imagem original.
Esta resposta não repetiu o nome do modelo. O registro preserva o modelo solicitado e o ID exatos; não verifica de forma independente o roteamento do provedor.
Solicitação e entrada completas
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
"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": [
"https://api.apihop.ai/generated/364459846248173568/0.png"
],
"n": 1,
"size": "16:9",
"resolution": "1k",
"quality": "low",
"output_format": "png",
"stream": false
}
As imagens abaixo são atribuídas a este modelo no guia de prompts da OpenAI vinculado; não são resultados registrados da API Hop. Os prompts e parâmetros são exemplos reutilizáveis, não parâmetros verificados de reprodução; prompts adaptados estão identificados. Confira geometria, letras e mudanças indesejadas em relação à entrada antes de usar uma edição.
Ver prompt
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.
O modelo principal da OpenAI para geração e edição de imagens de alta precisão
O GPT Image 2.5 Sunburst é um modelo de geração e edição de imagens lançado pela OpenAI em 8 de setembro de 2026. Também é a versão da família GPT Image 2.5 que dá maior ênfase à qualidade da imagem e à precisão da edição.
Consideramos que a maior mudança do Sunburst não é apenas gerar imagens mais refinadas, mas entender com mais precisão o que os usuários querem mudar e o que deve permanecer igual.
Por exemplo, ao criar um anúncio de produto, talvez você queira apenas alterar o ângulo do produto, ajustar a iluminação do fundo ou substituir um texto, sem mudar a aparência do produto nem a composição inteira. O Sunburst foi otimizado para esse trabalho que exige controle preciso.
A OpenAI posiciona o Sunburst para trabalho criativo avançado e edição detalhada. Em relação ao Flare da mesma família, ele aceita gastar mais tempo na geração para melhorar a precisão da saída.
Recomendamos testar o Sunburst primeiro se o negócio depende principalmente de imagens finais de alta qualidade, como fotografia comercial, design publicitário e materiais de marca. Mas, para gerar grandes quantidades rapidamente, o Flare pode ser mais adequado.
Um modelo visual com texto para imagem, edição por referência e composição de várias imagens
O GPT Image 2.5 Sunburst não é apenas um modelo de texto para imagem. Ele também recebe imagens existentes e usa instruções textuais para editá-las, transferir estilos e combinar várias referências.
Consideramos essa capacidade mais próxima do trabalho real de design que a geração apenas por texto, pois os usuários geralmente não se satisfazem com a primeira imagem e precisam continuar refinando detalhes.
Por exemplo, você pode enviar um personagem, um fundo de ambiente interno e uma referência de roupa e pedir ao modelo que recrie a cena com as posições e relações especificadas.
Nos testes da Genflick em setembro de 2026, a família GPT Image 2.5 concluiu uma tarefa de composição de personagem e cenário com três referências, preservando roupas, características do fundo e posições à esquerda e à direita.
Isso não significa, naturalmente, que composições complexas nunca falhem. Recomendamos fornecer originais claros e indicar explicitamente quais características preservar quando houver aparência de produtos, identidade de personagens ou logotipos.
Um modelo de geração de imagens com seis níveis de qualidade e resoluções personalizadas
O GPT Image 2.5 Sunburst oferece seis níveis de qualidade: low, medium, high, xhigh, max e auto, sendo auto o padrão.
Para resolução, as recomendações oficiais são 1024x1024, 1536x1024 e 1024x1536, com resoluções personalizadas também aceitas quando atendem às restrições de dimensão. O modelo permite saídas com quantidade de pixels equivalente a aproximadamente 4K, embora resoluções maiores ainda tenham limitações experimentais.
Consideramos que o maior valor dos níveis de qualidade é permitir controlar custos conforme o negócio, em vez de usar max em toda situação. Como já mencionamos várias vezes ao discutir outros modelos, o nível mais alto de raciocínio pode não produzir o melhor resultado.
Por exemplo, medium ou high podem bastar para ilustrações comuns de artigos em um site. Para imagens comerciais que precisam mostrar detalhes do produto, você pode testar também xhigh e max.
Um nível de qualidade maior não significa lidar melhor com todos os requisitos. Alguns testes práticos até encontraram níveis mais altos adicionando elementos decorativos que o usuário não havia pedido.
Recomendamos definir composição e conteúdo em uma configuração mais barata e aumentar a qualidade nos materiais finais. Essa é uma abordagem mais razoável.
Ferramentas on-line e API GPT Image 2.5 Sunburst da RequestBeam
Com a RequestBeam, queremos ajudar você a experimentar mais cedo o GPT Image 2.5 Sunburst em situações reais de negócio, sem gastar primeiro um tempo considerável integrando uma API.
Basta entrar na RequestBeam, criar uma chave de API e adicionar um pequeno valor de crédito para começar a avaliar o modelo nas ferramentas on-line. Não é necessário escrever código de API primeiro nem contratar um plano fixo para um teste breve, e você reduz o trabalho de gerenciar contas em várias plataformas.
Principais recursos e áreas de destaque do GPT Image 2.5 Sunburst
Edição precisa: mudar apenas o conteúdo especificado, preservando ao máximo os demais detalhes
Consideramos a edição precisa a capacidade mais notável do GPT Image 2.5 Sunburst.
Um problema relativamente comum nos modelos anteriores era o usuário querer mudar um detalhe pequeno e o modelo também alterar o rosto de alguém, a forma do produto ou até o fundo inteiro.
O Sunburst foi otimizado para essa situação. A OpenAI enfatiza especificamente a capacidade de fazer edições locais em elementos e fundos complexos, preservando ao máximo o elemento original, a composição e a marca.
Um dos nossos clientes de comércio eletrônico compartilhou uma comparação entre Sunburst e Flare. Com o mesmo prompt de produto em vários níveis de qualidade, ele observou que o Sunburst preservava de forma mais consistente a perspectiva, os reflexos e a composição, enquanto o Flare tendia mais a reformular a imagem entre configurações.
Consideramos essa capacidade bastante adequada a imagens de produtos, materiais publicitários e modificações locais em designs existentes.
Consistência de personagens e referências: adequada a criação contínua e materiais de personagens
A consistência dos personagens sempre foi uma questão importante para quem cria quadrinhos, ilustrações de histórias e materiais de marketing com IA.
Nos interessa especialmente verificar se o Sunburst preserva características essenciais, como estrutura facial, penteado, acessórios e estilo visual geral, ao alterar pose, roupa ou fundo.
No lançamento, a OpenAI demonstrou especificamente a capacidade de transportar um personagem de uma referência para diferentes cenas, ajustar sua aparência e realizar edições sucessivas.
Um dos nossos clientes de séries curtas relatou que prompts antes incapazes de produzir resultados satisfatórios melhoraram perceptivelmente com a API Sunburst, destacando a consistência dos personagens e a qualidade da imagem.
Consideramos o Sunburst adequado a várias imagens promocionais do mesmo personagem, ilustrações sequenciais de histórias e materiais de mascotes de marca que precisam manter uma identidade visual consistente.
Recomendamos estabelecer primeiro uma referência aprovada do personagem e usá-la para gerar diferentes cenas. Garantir a consistência dos materiais básicos antes de gerar as imagens finais leva a melhores resultados.
Fotografia comercial: iluminação, materiais e detalhes dos produtos mais naturais
Consideramos a fotografia comercial de produtos outra aplicação importante do Sunburst.
No GPT Image 2.5, a OpenAI priorizou iluminação natural, texturas dos materiais e preservação dos detalhes das referências. O Sunburst enfatiza ainda mais os resultados visuais finais de alta qualidade.
Por exemplo, um dos nossos clientes de comércio eletrônico relatou que produzia imagens promocionais de um cosmético. Ele enviou uma referência ao Sunburst para gerar imagens do produto com fundos diferentes, exigindo a preservação das proporções do frasco, das cores da embalagem e do logotipo. Ficou muito satisfeito com os resultados.
Naturalmente, avaliar fotografia comercial não é apenas julgar se a imagem é atraente. A Everypixel fez um teste cego com 48 cenários em setembro de 2026. A participação de preferência por fotorrealismo do Sunburst contra o Qwen Image 2 foi de 69,0%. Contra o GPT Image 2, porém, recebeu apenas 52,7%, com intervalo de confiança incluindo 50%, portanto isso não constitui uma vantagem clara em fotorrealismo.
Consideramos esse resultado uma referência útil. Os pontos fortes do Sunburst podem estar mais em seguir instruções e controlar edições do que em tornar toda imagem perceptivelmente mais realista.
Para imagens de comércio eletrônico, recomendamos verificar separadamente forma do produto, texto da embalagem, plausibilidade da iluminação e das sombras e detalhes do fundo. O comércio eletrônico depende da correspondência entre o produto real e sua apresentação. Uma divergência pode prejudicar a confiança na marca.
Texto e layouts complexos: adequados a cartazes, infográficos e design visual de produtos
Em cartazes publicitários e imagens de marketing, o modelo precisa não só gerar a imagem, mas também lidar corretamente com texto, números e layout.
Consideramos que o Sunburst já tem valor prático considerável nessa área.
Vários clientes relataram resultados satisfatórios em tarefas específicas, como cartazes e storyboards de nove quadros, com redução significativa das revisões e, às vezes, acerto na primeira tentativa.
Com base nesses usos específicos, consideramos que o Sunburst já merece uso em trabalho real de imagens promocionais com pouco texto, claramente especificado. Porém, imagens com muito texto, layouts complexos ou requisitos rigorosos de marca ainda precisam de revisão humana.
Recomendamos especificar claramente o texto, sua posição, os tamanhos relativos e os elementos proibidos. Um prompt estruturado é preferível e pode ajudar a produzir imagens melhores.
Edições sucessivas e materiais de marca: reduzir o trabalho de gerar novamente
Nos importa mais a integração do Sunburst a um fluxo real de design do que sua capacidade de gerar apenas uma imagem bonita.
No trabalho comercial, designers geralmente precisam gerar um rascunho e revisá-lo repetidamente conforme o retorno recebido, ajustando a posição do produto, mudando cores do fundo, substituindo textos e produzindo versões para canais diferentes.
A família GPT Image 2.5 melhora a preservação de detalhes em edições sucessivas, enquanto o Sunburst enfatiza ainda mais a precisão.
Um dos nossos clientes, desenvolvedor que usa a API GPT Image há bastante tempo, disse que já havia gerado mais de aproximadamente 80.000 imagens e observou melhorias no uso de referências e nos elementos de interface em relação ao GPT Image 2.5 ao testar a nova versão.
Consideramos que a questão real para equipes de marketing é se são necessárias menos revisões entre o primeiro rascunho e o material final.
Benchmarks e desempenho do GPT Image 2.5 Sunburst
Nesta seção, usamos dados publicados por Artificial Analysis, Arena, Everypixel e Quantslant, além de experiências compartilhadas por clientes.
Qualidade de texto para imagem: 1198 Elo no AA-Image-T2I v2.0
No ranking AA-Image-T2I v2.0 da Artificial Analysis, o GPT Image 2.5 Sunburst obteve 1198 Elo em max, ocupando o primeiro lugar naquele momento.
No mesmo ranking, o GPT Image 2.5 Flare Max alcançou 1191 Elo, enquanto o GPT Image 2 High chegou a 1172 Elo.
A avaliação usa comparações anônimas de pares de imagens e calcula os pontos Elo a partir das preferências de avaliadores humanos, aproximando-se do julgamento dos usuários sobre a qualidade geral das imagens geradas.
Entretanto, os intervalos de confiança de 95% de Sunburst e Flare se sobrepõem, o que significa que a qualidade geral de texto para imagem dos dois é relativamente próxima.
Recomendamos testar primeiro o Flare para geração comum de texto para imagem e incluir o Sunburst na comparação de materiais com exigência maior de qualidade visual final.
Qualidade da edição: 1183 Elo no AA-Image-Editing v2.0
No AA-Image-Editing v2.0 da Artificial Analysis, o Sunburst Max alcançou 1183 Elo, contra 1163 Elo do Flare Max e 1125 Elo do GPT Image 2 High.
Consideramos que esse resultado expressa mais claramente o posicionamento do Sunburst do que sua pontuação de texto para imagem.
A edição não consiste em gerar uma imagem do zero, mas em atender à expectativa do usuário a partir de uma imagem existente e das alterações solicitadas. Segundo dados que clientes compartilharam conosco, a proporção entre edição e geração do zero é aproximadamente 3:1. Esse conjunto de resultados indica, portanto, uma vantagem relativamente clara do Sunburst em edição.
Recomendamos priorizar o Sunburst ao desenvolver um editor de imagens por IA, uma ferramenta de troca de fundo de produto ou de preenchimento local, em vez de escolher apenas pelo ranking de texto para imagem.
Edição com múltiplas referências: 1535 no Arena Multi Image Edit
No ranking Multi Image Edit da Arena, o GPT Image 2.5 Sunburst alcançou 1535±9, o Flare 1501±8 e o GPT Image 2 Medium 1454±4. Os resultados ainda estavam marcados como preliminares naquele momento.
Consideramos essa pontuação especialmente importante para aplicações que precisam combinar várias referências.
Por exemplo, ao reunir pessoas, roupas e cenários de imagens diferentes, o modelo precisa entender cada imagem e também lidar com posições, proporções e relações visuais entre vários objetos.
Entretanto, as pontuações da Arena vêm de comparações de preferência e não significam reprodução exata de todos os objetos. Para combinações de produtos, retratos em grupo e cenas complexas, continuamos recomendando revisão humana indispensável dos detalhes.
Teste cego de fotografia comercial: apenas 52,7% de preferência por fotorrealismo contra o GPT Image 2
A Everypixel testou 48 cenários de fotografia comercial, com avaliação anônima de 13 integrantes da equipe de produção.
Na comparação entre Sunburst e GPT Image 2, os resultados nas três dimensões principais foram: 52,7% de preferência por fotorrealismo, 55,2% de aderência ao prompt e 56,7% de preferência estética.
Consideramos que o teste lembra que o resultado de 52,7% não estabelece uma vantagem estatisticamente clara em fotorrealismo. Embora o Sunburst tenha pequena vantagem na aderência e na estética, ela também é relativamente limitada.
Por isso, recomendamos que equipes já usando o GPT Image 2 em fotografia comercial não migrem tudo apressadamente. Comece testando o Sunburst em situações de edição precisa, composição complexa e tratamento de texto, e só depois decida mudar.
Everypixel · Avaliação independentePreferência por Sunburst frente a GPT Image 248 cenas de fotografia comercial · 13 avaliadores de produção · Teste cego
Participação de preferência (%) · Maior é melhor · 50% = preferência igual
0255075100
Fotorrealismo52.7%
Aderência ao prompt55.2%
Estética56.7%
O intervalo de confiança do realismo inclui 50%: sem vantagem estatisticamente clara. Os outros ganhos de preferência são modestos.
Velocidade e custo: aproximadamente 28 segundos em High e 78 segundos em Max
A Quantslant testou a velocidade e o custo de geração de Sunburst e Flare com o mesmo prompt.
Na resolução de 1536×864, os resultados foram:
Qualidade
Tempo do Sunburst
Tempo do Flare
Custo por imagem
Medium
14.0 segundos
12.8 segundos
$0.0086
High
27.8 segundos
17.9 segundos
$0.033
Max
77.8 segundos
37.6 segundos
$0.130
Esses dados vêm de um ambiente específico, com poucas amostras em Medium. Não devem ser tratados como tempos estáveis da plataforma ou preços fixos.
Consideramos que o principal ponto é que Sunburst e Flare usam as mesmas tarifas oficiais por token, mas o Sunburst demora perceptivelmente mais em níveis altos de qualidade. Passar de High para Max também eleva consideravelmente o custo, sem necessariamente melhorar a qualidade na mesma proporção. Já enfatizamos isso várias vezes: níveis maiores de raciocínio demoram mais, mas não necessariamente produzem os melhores resultados. É um ponto contraintuitivo que reforçamos continuamente com nossos clientes.
Recomendamos começar em High para avaliar imagens comuns. Teste Max em materiais publicitários de alto valor ou imagens finais que precisam preservar detalhes complexos. Para geração rápida e prévias repetidas, recomendamos mais fortemente o Flare.
GPT Image 2.5 Sunburst em comparação com Flare, GPT Image 2, Nano Banana 2.1 e MAI-Image-2.6
Em comparação com o GPT Image 2.5 Flare: priorizar precisão de edição ou velocidade
Consideramos Sunburst e Flare os modelos mais naturais para comparar, pois pertencem à mesma geração de produto, embora sejam otimizados para necessidades diferentes.
Segundo os testes independentes da Artificial Analysis, a diferença de qualidade de texto para imagem não é grande. O Sunburst Max alcança 1198 Elo, enquanto o Flare Max chega a 1191 Elo.
Na edição, porém, a vantagem do Sunburst é mais pronunciada, com 1183 e 1163 Elo, respectivamente.
Quanto à velocidade, a Quantslant observou que o Flare era perceptivelmente mais rápido em High, e a diferença crescia ainda mais em Max.
Não vemos os dois modelos como uma simples relação de atualização e substituição, e seus casos de uso não são idênticos.
Se você desenvolve um gerador de ilustrações de blog, um site geral de texto para imagem ou precisa produzir materiais de redes sociais em lote, recomendamos priorizar o Flare.
Se o produto exige enviar referências e fazer edições precisas e repetidas em pessoas, produtos e regiões locais, recomendamos mais fortemente o Sunburst.
Para plataformas com geração e edição, recomendamos o Flare na criação rápida e o Sunburst no refinamento detalhado. Para ambos, recomendamos começar os testes em high.
Em comparação com o GPT Image 2: a nova versão é melhor para edição, mas nem toda imagem comercial justifica migração
O GPT Image 2 é uma referência importante para o Sunburst, pois muitas aplicações que já usam a geração de imagens da OpenAI precisam decidir se vale atualizar.
Nas avaliações da Artificial Analysis, o Sunburst supera o GPT Image 2 em Elo tanto na geração por texto quanto na edição.
Entretanto, o teste cego de fotografia comercial da Everypixel oferece outra perspectiva. O Sunburst não demonstrou uma liderança estatisticamente clara em fotorrealismo.
Consideramos que isso indica que o maior destaque da nova versão é o tratamento de requisitos complexos e tarefas de edição, não a capacidade de gerar imagens perceptivelmente mais atraentes em toda situação comercial.
Os níveis de qualidade também diferem. O GPT Image 2 vai até High, enquanto o Sunburst acrescenta XHigh e Max, oferecendo mais opções para saídas finais.
Para equipes já usando o GPT Image 2, recomendamos priorizar a migração de edição e composição com múltiplas referências. Para imagens de exposição de produtos e ilustrações de artigos que já têm resultados consistentes, mantenha primeiro o modelo anterior como comparação.
Não recomendamos substituir toda tarefa de geração só porque o Sunburst é mais novo. O correto é decidir a migração depois de testar os casos reais do negócio.
Em comparação com o Nano Banana 2.1: maior preferência na edição versus menor custo de geração
O Nano Banana 2.1 é o modelo de geração e edição de imagens do Google e uma opção de outra plataforma que merece consideração na avaliação do Sunburst.
No AA-Image-T2I v2.0 da Artificial Analysis, o Sunburst Max alcança 1198 Elo, enquanto o Nano Banana 2.1 chega a 1160 Elo.
No ranking de edição, eles alcançam 1183 e 1137 Elo, respectivamente.
Os dois resultados favorecem o Sunburst nos testes independentes de preferência.
Entretanto, o custo é outro fator. Nas configurações padronizadas correspondentes da avaliação, a Artificial Analysis lista o Sunburst em aproximadamente $210.7 por mil imagens e o Nano Banana 2.1 em aproximadamente $33.6 por mil imagens. Esses valores se aplicam apenas àquelas configurações, não como custos fixos de resoluções e qualidades arbitrárias.
Consideramos que você pode priorizar o Sunburst se busca melhor qualidade de edição. Se o negócio precisa gerar muitas imagens, a vantagem de custo do Nano Banana 2.1 merece avaliação cuidadosa.
Em comparação com o MAI-Image-2.6: escolhas diferentes para precisão visual e produção em lote
O MAI-Image-2.6 é o modelo de geração de imagens da Microsoft AI e também merece entrar nos testes de seleção para geração comercial.
No ranking de texto para imagem da Artificial Analysis, o Sunburst Max alcança 1198 Elo, contra 1151 Elo do MAI-Image-2.6. No ranking de edição, as pontuações são 1183 e 1139 Elo, respectivamente.
Ambos os testes mostram o Sunburst à frente na preferência humana. Quanto ao custo, os valores padronizados por mil imagens na mesma avaliação são aproximadamente $210.7 e $38.9, respectivamente.
Consideramos que o Sunburst merece prioridade se o negócio precisa de anúncios de alta qualidade, imagens detalhadas de produtos ou materiais de marca com várias rodadas de edição.
Mas, para gerar fundos em lote para um catálogo extenso ou produzir continuamente muitas ilustrações de um site de conteúdo, o MAI-Image-2.6 pode ser mais econômico.
Para aplicações de grande volume, recomendamos definir primeiro a qualidade mínima aceitável e escolher o modelo que atende a esse padrão com menor custo total, em vez de simplesmente usar o primeiro colocado do ranking.
Perguntas frequentes sobre a integração da API GPT Image 2.5 Sunburst
Como chamar este modelo pela API Hop?
Crie uma chave API API Hop para seu servidor e envie JSON para POST /openai/v1/images/generations com o ID do modelo desta página e um prompt. Omita image_urls para uma nova imagem. Confira o preço atual antes de enviar: a geração é cobrada e não é um teste gratuito de conexão.
Como editar uma imagem de referência pela API Hop?
Envie o modelo escolhido, um prompt de edição e image_urls para POST /openai/v1/images/generations. Forneça até 16 URLs HTTP(S) de imagens acessíveis publicamente. Este endpoint API Hop usa JSON para gerar e editar imagens de referência. O contrato público atual não aceita uploads multipart, URIs de dados base64, máscaras nem uma rota /images/edits separada. Descreva as alterações e os detalhes a preservar e revise o resultado inteiro. Para outra edição, envie o resultado anterior novamente como URL de referência; o endpoint não mantém o histórico da conversa.
Onde está a URL da imagem gerada?
Com stream: false, a API Hop aguarda a conclusão e retorna as URLs de imagem em data[].url, com as informações de uso disponíveis. Confira o status HTTP e o corpo da resposta antes de ler o resultado. Use o formato documentado para este endpoint, não um analisador de respostas Base64 do provedor. Baixe as imagens concluídas para seu próprio armazenamento se a aplicação precisar de acesso duradouro.
Como ler um resultado em streaming?
Com stream: true, leia os eventos SSE até image_generation.completed e [DONE] e trate os eventos de erro. Prévias parciais de imagens não são garantidas. Este endpoint Images generations não retorna um ID de tarefa para consulta periódica. Se a conexão terminar antes da conclusão, guarde qualquer ID de solicitação e confira os registros e o uso da conta antes de enviar outra geração possivelmente cobrada. A desconexão do cliente não prova que a geração foi cancelada.
Exemplos de API e parâmetros aceitos de GPT Image 2.5 Sunburst
Início rápido da API GPT Image 2.5 Sunburst
gpt-image-2.5-sunburst
model é obrigatório; estes exemplos usam o ID do modelo desta página. Verifique o acesso da sua chave API com GET /v1/models.
Geração de imagensPOST /openai/v1/images/generations
curl -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-sunburst","prompt":"Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.\nHe has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.\nHe 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.\nSoft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.\nThe image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'
Limites de solicitação e resposta da API Hop
Crie uma chave API API Hop para seu servidor e envie JSON para POST /openai/v1/images/generations com o ID do modelo desta página e um prompt. Omita image_urls para uma nova imagem. Confira o preço atual antes de enviar: a geração é cobrada e não é um teste gratuito de conexão.
Envie o modelo escolhido, um prompt de edição e image_urls para POST /openai/v1/images/generations. Forneça até 16 URLs HTTP(S) de imagens acessíveis publicamente. Este endpoint API Hop usa JSON para gerar e editar imagens de referência. O contrato público atual não aceita uploads multipart, URIs de dados base64, máscaras nem uma rota /images/edits separada. Descreva as alterações e os detalhes a preservar e revise o resultado inteiro. Para outra edição, envie o resultado anterior novamente como URL de referência; o endpoint não mantém o histórico da conversa.
Com stream: false, a API Hop aguarda a conclusão e retorna as URLs de imagem em data[].url, com as informações de uso disponíveis. Confira o status HTTP e o corpo da resposta antes de ler o resultado. Use o formato documentado para este endpoint, não um analisador de respostas Base64 do provedor. Baixe as imagens concluídas para seu próprio armazenamento se a aplicação precisar de acesso duradouro.
Com stream: true, leia os eventos SSE até image_generation.completed e [DONE] e trate os eventos de erro. Prévias parciais de imagens não são garantidas. Este endpoint Images generations não retorna um ID de tarefa para consulta periódica. Se a conexão terminar antes da conclusão, guarde qualquer ID de solicitação e confira os registros e o uso da conta antes de enviar outra geração possivelmente cobrada. A desconexão do cliente não prova que a geração foi cancelada.
