API GPT Image 2.5 Sunburst для генерации и редактирования изображений
Изучите стоимость токенов и примеры редактирования по референсу GPT Image 2.5 Sunburst. Проверьте форматы генерации, настройки качества и ограничения входных изображений.
Изображения ниже отнесены к этой модели в руководстве OpenAI по ссылке; это не записанные результаты API Hop. Промпты и настройки — повторно используемые примеры запросов, а не проверенные параметры воспроизведения; адаптированные промпты отмечены. До использования правки сравните геометрию, надписи и нежелательные изменения с исходником.
Посмотреть промпт
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.
Записано 22 октября 2026 года через API Hop. Каждый результат — один запрос к указанной модели в указанном режиме, а не гарантия успешности, скорости или качества для промышленного использования. Ответы ниже сохранены на исходном языке.
Визуальное сравнение показывает белый фон и в целом сохранённые объект и композицию, с небольшими изменениями поверхностей и отражений. Передний план не сохранён попиксельно. Сравните край стакана, лёд, уровень жидкости, лимон, лист и подставку с оригиналом.
В ответе не повторено имя модели. Запись сохраняет точную запрошенную модель и ID запроса, но не подтверждает независимо маршрутизацию у провайдера.
Полный запрос и входные данные
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
}
Изображения ниже отнесены к этой модели в руководстве OpenAI по ссылке; это не записанные результаты API Hop. Промпты и настройки — повторно используемые примеры запросов, а не проверенные параметры воспроизведения; адаптированные промпты отмечены. До использования правки сравните геометрию, надписи и нежелательные изменения с исходником.
Посмотреть промпт
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.
Флагманская модель OpenAI для высокоточной генерации и редактирования изображений
GPT Image 2.5 Sunburst — модель генерации и редактирования изображений, выпущенная OpenAI 8 сентября 2026 года. В семействе GPT Image 2.5 эта версия уделяет больше внимания качеству изображения и точности редактирования.
На наш взгляд, главное изменение Sunburst заключается не просто в умении создавать более эффектные изображения, а в более точном понимании того, что пользователь хочет изменить, а что должно остаться прежним.
Например, при создании рекламы товара может требоваться лишь изменить его ракурс, освещение фона или надпись, не меняя внешний вид товара и композицию всего изображения. Sunburst оптимизирована для такой работы, требующей точного управления.
OpenAI позиционирует Sunburst как модель для сложной творческой работы и детального редактирования изображений. По сравнению с Flare из того же семейства она охотнее тратит время на генерацию, чтобы повысить точность результата.
Мы рекомендуем сначала протестировать Sunburst, если бизнес в основном зависит от качественных финальных изображений, например коммерческой фотографии, рекламного дизайна и брендовых материалов. Если же нужно просто быстро создавать много изображений, лучше может подойти Flare.
Визуальная модель с генерацией по тексту, редактированием референсов и композицией из нескольких изображений
GPT Image 2.5 Sunburst — не только модель генерации изображений по тексту. Она также принимает готовые изображения и по текстовым инструкциям редактирует их, переносит стиль и объединяет несколько референсов.
Мы считаем, что эта возможность ближе к реальной дизайнерской работе, чем одна лишь генерация по тексту: пользователь обычно не удовлетворяется самым первым изображением и продолжает уточнять детали.
Например, можно загрузить персонажа, интерьерный фон и референс одежды, а затем попросить модель заново создать сцену с указанным расположением и взаимосвязями объектов.
В тестах Genflick в сентябре 2026 года семейство GPT Image 2.5 успешно выполнило задачу композиции персонажа и сцены с тремя референсами, сохранив одежду персонажа, особенности фона и заданное расположение слева и справа.
Конечно, это не означает, что сложные композиции никогда не будут ошибочными. Когда важны внешний вид товара, узнаваемость персонажа или логотипы бренда, мы рекомендуем давать чёткие исходные изображения и явно перечислять признаки, которые нужно сохранить.
Модель генерации изображений с шестью настройками качества и произвольным разрешением
GPT Image 2.5 Sunburst поддерживает шесть настроек качества: low, medium, high, xhigh, max и auto; по умолчанию используется auto.
Официально рекомендуемые разрешения — 1024x1024, 1536x1024 и 1024x1536. Произвольные разрешения тоже поддерживаются при соблюдении ограничений на размеры. Модель позволяет получать изображения с числом пикселей примерно уровня 4K, хотя для более высоких разрешений сохраняются экспериментальные ограничения.
Главная ценность настроек качества, на наш взгляд, в том, что разработчик может управлять расходами в соответствии с задачами бизнеса, а не использовать max везде. Как мы неоднократно отмечали при обсуждении других моделей, максимальный уровень рассуждений не обязательно даёт лучший результат.
Например, для обычных иллюстраций к статьям на сайте может хватить medium или high. Для коммерческих изображений, где нужно показать детали товара, можно дополнительно проверить xhigh и max.
Учтите, что более высокое качество не означает лучшего выполнения любых требований. Некоторые практические тесты даже показали, что на высоких настройках модель добавляет декоративные элементы, которых пользователь не просил.
Мы рекомендуем сначала определить композицию и содержание на более дешёвой настройке, а затем повысить качество для финальных материалов. Такой подход разумнее.
Онлайн-инструменты и API GPT Image 2.5 Sunburst в RequestBeam
С помощью RequestBeam мы хотим помочь вам быстрее опробовать GPT Image 2.5 Sunburst в реальных бизнес-сценариях, не тратя сначала много времени на интеграцию API.
Достаточно войти в RequestBeam, создать API Key и немного пополнить баланс, чтобы начать оценивать модель через онлайн-инструменты. Не нужно заранее писать код API или покупать фиксированный тариф ради краткого теста; также можно сократить хлопоты с самостоятельным управлением аккаунтами на нескольких платформах моделей.
Основные возможности и сильные стороны GPT Image 2.5 Sunburst
Точное редактирование: менять только заданное содержимое, по возможности сохраняя остальные детали
Мы считаем точное редактирование самой примечательной возможностью GPT Image 2.5 Sunburst.
У прежних моделей генерации изображений довольно часто возникала проблема: пользователь хотел изменить небольшую деталь, а модель заодно меняла лицо человека, форму товара или даже весь фон.
Sunburst оптимизирована для таких ситуаций. OpenAI особо подчёркивает способность локально редактировать сложные объекты и фон, по возможности сохраняя исходный объект, композицию и элементы бренда.
Один из наших клиентов в электронной коммерции поделился сравнением Sunburst и Flare. Используя одинаковый промпт о товаре на разных настройках качества, он заметил, что Sunburst стабильнее сохраняет перспективу, отражения и композицию товара, тогда как Flare чаще перерабатывает изображение при смене настройки.
Мы считаем эту возможность подходящей для изображений товаров в интернет-магазинах, рекламных материалов и локальных правок готового дизайна.
Постоянство персонажей и референсов: для длительной творческой работы и материалов с персонажами
Постоянство персонажа всегда было важной задачей для пользователей, создающих с помощью ИИ комиксы, сюжетные иллюстрации и маркетинговые материалы.
Нас больше интересует, может ли Sunburst сохранять ключевые черты персонажа, например строение лица, причёску, аксессуары и общий визуальный стиль, меняя его позу, одежду или фон.
При запуске OpenAI специально показала перенос персонажа с референса в разные сцены, изменение его внешнего вида и последовательное редактирование.
Один из наших клиентов, выпускающий короткие сериалы, рассказал, что промпты, ранее не дававшие удовлетворительного результата, заметно улучшились с Sunburst API. Особенно он отметил постоянство персонажей и качество изображения.
Мы считаем Sunburst подходящей для нескольких рекламных изображений одного персонажа, последовательных сюжетных иллюстраций и брендовых персонажей, которым нужно сохранять единый визуальный облик.
Мы рекомендуем сначала утвердить референс персонажа, а затем генерировать по нему разные сцены. Если обеспечить постоянство базовых материалов персонажа до создания готовых изображений, результат будет лучше.
Коммерческая фотография: более естественные свет, материалы и детали товара
Мы считаем коммерческую предметную фотографию ещё одним важным применением Sunburst.
В GPT Image 2.5 OpenAI сосредоточилась на улучшении естественного освещения, фактуры материалов и сохранения деталей референса. Sunburst ещё сильнее акцентирует качество финального визуального результата.
Например, один из наших клиентов в электронной коммерции рассказал о создании рекламных изображений средства по уходу за кожей. Он загрузил в Sunburst референс и генерировал изображения товара с разными фонами, требуя сохранить пропорции флакона, цвета упаковки и логотип. Результат его очень порадовал.
Конечно, оценка коммерческой фотографии не сводится к привлекательности картинки. В сентябре 2026 года Everypixel провела слепой тест на 48 сценариях коммерческой фотографии. Доля предпочтения Sunburst по фотореализму против Qwen Image 2 составила 69.0%. Но против GPT Image 2 она получила лишь 52.7%, причём доверительный интервал включал 50%, поэтому говорить об однозначном преимуществе по фотореализму нельзя.
На наш взгляд, это полезный ориентир. Сильные стороны Sunburst могут больше заключаться в следовании инструкциям и управлении правками, чем в способности делать каждое изображение заметно реалистичнее.
Для товарных изображений мы рекомендуем отдельно проверять форму товара, текст упаковки, правдоподобие света и теней и детали фона. Электронная коммерция зависит от соответствия реального товара его представлению. Несоответствие может подорвать доверие пользователей к бренду.
Текст и сложная компоновка: для постеров, инфографики и визуального оформления товаров
В рекламных постерах и маркетинговых изображениях модели нужно не только создать картинку, но и правильно обработать текст, числа и расположение элементов.
Мы считаем, что Sunburst уже имеет здесь значительную практическую ценность.
Отзывы нескольких клиентов показывают, что Sunburst даёт удовлетворительные результаты в конкретных задачах, например постерах и раскадровках из девяти кадров, существенно сокращая число правок, а иногда справляясь с первой попытки.
На основании этих отзывов о конкретных рабочих задачах мы считаем, что Sunburst уже стоит применять для рекламных изображений с небольшим количеством явно заданного текста. Однако изображения с большим объёмом текста, сложной компоновкой или строгими требованиями бренда всё ещё нуждаются в проверке человеком.
Мы рекомендуем ясно указывать текст, его положение, относительные размеры и элементы, которые нельзя добавлять. Структурированный промпт предпочтительнее: он поможет получить более удачные изображения.
Последовательное редактирование и брендовые материалы: меньше повторных генераций
Нас больше волнует, вписывается ли Sunburst в реальный дизайнерский процесс, чем просто способность создать одну красивую картинку.
В коммерческой работе дизайнер обычно делает первый вариант, а затем многократно исправляет его по обратной связи: меняет расположение товара, цвет фона, текст и создаёт версии для разных каналов.
Семейство GPT Image 2.5 улучшает сохранение деталей при последовательных правках, а Sunburst сильнее акцентирует точность редактирования.
Один наш клиент, разработчик с большим опытом GPT Image API, рассказал, что ранее сгенерировал примерно более 80,000 изображений и при тестировании новой версии заметил улучшения в использовании референсов и элементах интерфейса по сравнению с GPT Image 2.5.
Мы считаем, что настоящий вопрос для маркетинговых команд — потребуется ли меньше правок на пути от первого варианта к финальному материалу.
Бенчмарки и производительность GPT Image 2.5 Sunburst
В этом разделе мы опираемся на тестовые данные Artificial Analysis, Arena, Everypixel и Quantslant, а также на опыт, которым поделились клиенты.
Качество генерации по тексту: 1198 Elo в AA-Image-T2I v2.0
В рейтинге AA-Image-T2I v2.0 от Artificial Analysis GPT Image 2.5 Sunburst набрала 1198 Elo на настройке max и на тот момент заняла первое место.
В том же рейтинге GPT Image 2.5 Flare Max получила 1191 Elo, а GPT Image 2 High — 1172 Elo.
В этой оценке используются анонимные попарные сравнения изображений, а Elo рассчитывается по предпочтениям людей, поэтому она ближе к пользовательскому восприятию общего качества сгенерированных изображений.
Однако мы отмечаем, что 95% доверительные интервалы Sunburst и Flare пересекаются, то есть их общее качество генерации по тексту довольно близко.
Если ваш бизнес в основном связан с обычной генерацией по тексту, мы рекомендуем сначала протестировать Flare, а Sunburst включить в сравнение для материалов с более высокими требованиями к финальному качеству.
Качество редактирования изображений: 1183 Elo в AA-Image-Editing v2.0
В AA-Image-Editing v2.0 от Artificial Analysis Sunburst Max набрала 1183 Elo, Flare Max — 1163 Elo, а GPT Image 2 High — 1125 Elo.
Мы считаем, что этот результат лучше отражает позиционирование Sunburst, чем оценка генерации по тексту.
Редактирование — это не создание изображения с нуля, а получение ожидаемого пользователем результата на основе готового изображения и запроса на изменения. По данным клиентов, соотношение редактирования к генерации с нуля составляет примерно 3:1. Поэтому эти результаты указывают на довольно явное преимущество Sunburst именно в редактировании.
Если вы создаёте ИИ-редактор изображений, инструмент замены фона товара или дорисовки областей, мы рекомендуем в первую очередь проверить Sunburst, а не выбирать модель исключительно по рейтингу генерации по тексту.
Редактирование с несколькими референсами: 1535 в Arena Multi Image Edit
В рейтинге Arena Multi Image Edit GPT Image 2.5 Sunburst получила 1535±9, Flare — 1501±8, а GPT Image 2 Medium — 1454±4. На тот момент результаты всё ещё были помечены как предварительные.
Мы считаем эту оценку особенно важной для приложений, которым нужно объединять несколько референсов.
Например, при объединении людей, одежды и сцен из разных изображений в одну картинку модель должна не только понимать каждое изображение, но и обрабатывать расположение, пропорции и визуальные связи нескольких объектов.
Однако баллы Arena основаны на сравнении пользовательских предпочтений и не означают точного воспроизведения каждого объекта. Поэтому при сочетании товаров, групповых портретах и генерации сложных сцен мы по-прежнему рекомендуем считать проверку деталей человеком обязательным этапом.
Слепой тест коммерческой фотографии: лишь 52.7% предпочтения по фотореализму против GPT Image 2
Everypixel протестировала 48 сценариев коммерческой фотографии; анонимные оценки выставляли 13 участников производственной команды.
В сравнении Sunburst и GPT Image 2 результаты по трём основным направлениям были следующими: доля предпочтения по фотореализму — 52.7%, соблюдение промпта — 55.2%, эстетическое предпочтение — 56.7%.
Мы считаем, что тест напоминает: результат 52.7% не доказывает статистически явного преимущества по фотореализму. Хотя Sunburst немного выигрывает по соблюдению промпта и эстетике, эти преимущества тоже относительно ограничены.
Поэтому командам, уже использующим GPT Image 2 для коммерческих фотоматериалов, мы не рекомендуем спешно переносить всё. Сначала проверьте Sunburst в задачах точного редактирования, сложной композиции и работы с текстом, а потом решайте, переходить ли на неё.
Everypixel · Независимая оценкаПредпочтение Sunburst относительно GPT Image 248 сцен коммерческой фотографии · 13 оценщиков производственной команды · слепой тест
Доля предпочтений (%) · Больше — лучше · 50% = равное предпочтение
0255075100
Фотореализм52.7%
Следование промпту55.2%
Эстетика56.7%
Доверительный интервал реализма включает 50%: статистически явного преимущества нет. Остальные заявленные улучшения предпочтений невелики.
Скорость и стоимость генерации: примерно 28 секунд на High и 78 секунд на Max
Quantslant проверила скорость и стоимость генерации Sunburst и Flare на одинаковом промпте.
При разрешении 1536×864 результаты были следующими:
Качество
Время Sunburst
Время Flare
Стоимость изображения
Medium
14.0 секунды
12.8 секунды
$0.0086
High
27.8 секунды
17.9 секунды
$0.033
Max
77.8 секунды
37.6 секунды
$0.130
Это данные конкретной тестовой среды, причём на Medium выборка была небольшой. Их не следует воспринимать как стабильное время ответа платформы или фиксированные цены.
На наш взгляд, главное здесь — у Sunburst и Flare одинаковые официальные тарифы за токены, но на высоких настройках качества Sunburst работает заметно дольше. Переход с High на Max также существенно повышает стоимость изображения, не обязательно давая пропорциональное улучшение качества. Мы неоднократно подчёркивали: более высокий уровень рассуждений требует больше времени, но не гарантирует лучший результат. Это неочевидное обстоятельство мы постоянно объясняем клиентам.
Для оценки обычных изображений мы рекомендуем начинать с High. Max стоит попробовать для ценных рекламных материалов или финальных изображений, где нужно сохранить сложные детали. Тем, кому нужны быстрая генерация и повторные предварительные просмотры, мы настойчивее рекомендуем Flare.
Сравнение GPT Image 2.5 Sunburst с Flare, GPT Image 2, Nano Banana 2.1 и MAI-Image-2.6
Сравнение с GPT Image 2.5 Flare: приоритет точности редактирования или скорости генерации
Мы считаем Sunburst и Flare наиболее естественными соперниками для сравнения, поскольку они относятся к одному поколению, но в действительности оптимизированы для разных потребностей бизнеса.
По независимым тестам Artificial Analysis разница в качестве генерации по тексту невелика. Sunburst Max получает 1198 Elo, а Flare Max — 1191 Elo.
Однако в редактировании преимущество Sunburst заметнее: 1183 и 1163 Elo соответственно.
Что касается скорости, в тесте Quantslant Flare была заметно быстрее на High, а на Max разрыв увеличивался ещё больше.
Мы не рассматриваем эти две модели как простую пару «обновление и замена»: их сценарии применения не одинаковы.
Если вы разрабатываете генератор иллюстраций для блога, обычный сайт ИИ-генерации изображений по тексту или массово создаёте материалы для социальных сетей, мы рекомендуем отдавать приоритет Flare.
Если ваш продукт предполагает загрузку референсов и многократные точные правки людей, товаров и локальных областей изображения, мы настойчивее рекомендуем Sunburst.
Для платформ с генерацией и редактированием мы рекомендуем Flare для быстрого создания, а Sunburst — для детальной доработки. Тестирование обеих моделей, Flare и Sunburst, рекомендуем начинать с high.
Сравнение с GPT Image 2: новая версия лучше подходит для правок, но перенос оправдан не для каждого коммерческого изображения
GPT Image 2 — важный ориентир для Sunburst: многим приложениям, уже использующим генерацию изображений OpenAI, нужно решить, стоит ли обновляться.
В оценках Artificial Analysis Sunburst превосходит GPT Image 2 по Elo как в генерации по тексту, так и в редактировании изображений.
Но слепой тест коммерческой фотографии Everypixel даёт другой взгляд. Sunburst не продемонстрировала статистически явного лидерства по фотореализму.
На наш взгляд, это говорит о том, что самое интересное в новой версии — обработка сложных требований и задач редактирования, а не способность создавать заметно более привлекательные изображения в каждом коммерческом сценарии.
Настройки качества у версий тоже различаются. GPT Image 2 поддерживает максимум High, а Sunburst добавляет XHigh и Max, расширяя выбор параметров финального результата.
Командам, уже использующим GPT Image 2, мы рекомендуем в первую очередь переносить редактирование и композицию с несколькими референсами. Для стабильно работающих товарных изображений и иллюстраций к статьям можно сначала оставить старую модель для сравнения.
Мы не рекомендуем заменять все задачи генерации только потому, что Sunburst новее. Правильно решать вопрос о переходе после тестирования собственных бизнес-сценариев.
Сравнение с Nano Banana 2.1: более высокое предпочтение при редактировании против меньшей стоимости генерации
Nano Banana 2.1 — модель Google для генерации и редактирования изображений и вариант другой платформы, который стоит рассмотреть при оценке Sunburst.
В AA-Image-T2I v2.0 от Artificial Analysis Sunburst Max получает 1198 Elo, а Nano Banana 2.1 — 1160 Elo.
В рейтинге редактирования их результаты составляют 1183 и 1137 Elo соответственно.
Оба результата дают Sunburst преимущество в независимых тестах предпочтений.
Однако нужно учитывать и стоимость. В соответствующих стандартизированных настройках оценки Artificial Analysis указывает для Sunburst примерно $210.7 за тысячу изображений, а для Nano Banana 2.1 — примерно $33.6 за тысячу. Эти значения относятся только к данным конфигурациям оценки и не являются фиксированной стоимостью для произвольных разрешений и настроек качества.
Если вам нужно более высокое качество редактирования, мы считаем разумным сначала проверить Sunburst. Если бизнесу требуется генерация большого количества изображений, ценовое преимущество Nano Banana 2.1 заслуживает внимательной оценки.
Сравнение с MAI-Image-2.6: разные варианты для точной визуальной работы и массового производства материалов
MAI-Image-2.6 — модель генерации изображений Microsoft AI, которую также стоит включить в тесты выбора модели для коммерческих изображений.
В рейтинге генерации по тексту Artificial Analysis Sunburst Max получает 1198 Elo, а MAI-Image-2.6 — 1151 Elo. В редактировании результаты составляют 1183 и 1139 Elo соответственно.
Оба теста показывают лидерство Sunburst по предпочтениям людей. Стандартизированная стоимость генерации тысячи изображений в той же оценке составляет примерно $210.7 и $38.9 соответственно.
Мы считаем, что Sunburst стоит рассматривать в первую очередь, если бизнесу нужны премиальная реклама, детальные изображения товаров или брендовые материалы с несколькими раундами правок.
Но если нужно массово генерировать фоны для большого товарного каталога или постоянно выпускать много иллюстраций для контентного сайта, MAI-Image-2.6 может быть экономичнее.
Для приложений с большим объёмом результата мы рекомендуем сначала определить минимально допустимое качество изображения, а затем выбрать модель, которая обеспечивает его при меньшей общей стоимости, вместо того чтобы просто брать лидера рейтинга.
Частые вопросы об интеграции API GPT Image 2.5 Sunburst
Как вызвать эту модель через API Hop?
Создайте ключ API API Hop для сервера и отправьте JSON на POST /openai/v1/images/generations с ID модели этой страницы и промптом. Для нового изображения не передавайте image_urls. Перед отправкой проверьте текущую цену: генерация оплачивается и не является бесплатной проверкой соединения.
Как редактировать референсное изображение через API Hop?
Отправьте выбранную модель, промпт редактирования и image_urls на POST /openai/v1/images/generations. Допускается до 16 общедоступных HTTP(S)-URL изображений. Этот эндпоинт API Hop использует JSON для генерации и редактирования по референсу. Текущий публичный контракт не поддерживает multipart-загрузки, base64 data URI, маски и отдельный маршрут /images/edits. Опишите изменения и детали для сохранения, затем проверьте весь результат. Для следующей правки снова передайте предыдущее изображение как референсный URL; эндпоинт не хранит историю разговора.
Где находится URL сгенерированного изображения?
При stream: false API Hop ждёт завершения и возвращает URL изображений в data[].url вместе с доступными данными об использовании. До чтения результата проверьте HTTP-статус и тело ответа. Используйте документированный формат этого эндпоинта, а не парсер Base64-ответов провайдера. Если нужен длительный доступ, скачайте готовые изображения в собственное хранилище.
Как читать потоковый результат?
При stream: true читайте SSE до image_generation.completed и [DONE] и обрабатывайте ошибки. Промежуточные превью не гарантируются. Этот эндпоинт Images generations не возвращает ID задачи для опроса. Если соединение оборвалось до завершения, сохраните имеющийся ID запроса и проверьте журнал запросов и использование аккаунта перед новой потенциально платной генерацией. Отключение клиента не доказывает отмену генерации.
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"}'
Ограничения запросов и ответов API Hop
Создайте ключ API API Hop для сервера и отправьте JSON на POST /openai/v1/images/generations с ID модели этой страницы и промптом. Для нового изображения не передавайте image_urls. Перед отправкой проверьте текущую цену: генерация оплачивается и не является бесплатной проверкой соединения.
Отправьте выбранную модель, промпт редактирования и image_urls на POST /openai/v1/images/generations. Допускается до 16 общедоступных HTTP(S)-URL изображений. Этот эндпоинт API Hop использует JSON для генерации и редактирования по референсу. Текущий публичный контракт не поддерживает multipart-загрузки, base64 data URI, маски и отдельный маршрут /images/edits. Опишите изменения и детали для сохранения, затем проверьте весь результат. Для следующей правки снова передайте предыдущее изображение как референсный URL; эндпоинт не хранит историю разговора.
При stream: false API Hop ждёт завершения и возвращает URL изображений в data[].url вместе с доступными данными об использовании. До чтения результата проверьте HTTP-статус и тело ответа. Используйте документированный формат этого эндпоинта, а не парсер Base64-ответов провайдера. Если нужен длительный доступ, скачайте готовые изображения в собственное хранилище.
При stream: true читайте SSE до image_generation.completed и [DONE] и обрабатывайте ошибки. Промежуточные превью не гарантируются. Этот эндпоинт Images generations не возвращает ID задачи для опроса. Если соединение оборвалось до завершения, сохраните имеющийся ID запроса и проверьте журнал запросов и использование аккаунта перед новой потенциально платной генерацией. Отключение клиента не доказывает отмену генерации.
