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GPT Image 2.6 Flare ist ein Bildgenerierungs- und Bildbearbeitungsmodell von OpenAI. Es gehört zur Kategorie Bild und ist auf Geschwindigkeit ausgelegt, mit Fokus auf schnelle Iteration und interaktive Workflows statt auf langsamere Produktion im Batch-Stil. Wenn Ihre Pipeline auf eine schnelle Umsetzung zwischen einem Prompt und einem nutzbaren Bild angewiesen ist, ist dies das Modell, das OpenAI für diese Aufgabe positioniert.
Das Modell akzeptiert Text- und Bildeingaben und erzeugt Bildausgaben. Sein Kontextfenster umfasst 400.000 Token, mit einer maximalen Ausgabe von 360.000 Token. Die Bildgenerierung wird über eine Reihe dedizierter Parameter gesteuert: Seitenverhältnis (1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 oder auto), Ausgabeformat (png, jpeg oder webp), Qualität (auto, low, medium, high, xhigh oder max) und Hintergrund (auto, transparent oder opaque). Sie können mit n zwischen 1 und 10 Bilder pro Aufruf anfordern, bis zu 16 Eingabereferenzen bereitstellen und die Ausgabekomprimierung zwischen 0 und 100 einstellen.
Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Muster hin. Text zu Bild deckt Konzepterkundung, Marketingvisuals und Platzhaltergrafiken ab, bei denen Sie schnell viele Richtungen ausprobieren möchten. Bild zu Bild mit bis zu 16 Referenzen eignet sich für Bearbeitung, Umgestaltung und Kompositionsarbeit, bei denen vorhandene Assets das Ergebnis leiten sollen. Transparente Hintergründe und webp- oder png-Ausgabe passen direkt in Asset-Pipelines für Web und Apps, und die Qualitäts- und Komprimierungssteuerung ermöglicht es Ihnen, pro Anfrage Genauigkeit gegen Dateigröße abzuwägen. Mehrere Bilder gleichzeitig mit n anzufordern ist nützlich, wenn Sie Varianten zum direkten Vergleich möchten.
Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "openai/gpt-image-2.6-flare" auf. Da die Schnittstelle dem OpenAI-Schema folgt, lassen sich bestehende OpenAI-Clientbibliotheken und Anfrageformen mit minimalen Änderungen übernehmen. Die unterstützten Anfrageparameter sind max_tokens, response_format, seed und structured_outputs, zusammen mit den oben beschriebenen Bildparametern. Der Parameter seed hilft Ihnen, ein Ergebnis zu reproduzieren, das Ihnen gefallen hat, und structured_outputs ermöglicht es Ihnen, Antworten in einer strukturierten Form einzuschränken.
Das Modell ist auf Geschwindigkeit optimiert und eignet sich daher am besten für interaktive und iterative Arbeit. Wenn Ihre Arbeitslast von sehr großen Bildmengen oder von Workflows dominiert wird, bei denen Latenz nicht die Einschränkung ist, vergleichen Sie es mit anderen Bildmodellen auf dem Gateway, bevor Sie sich festlegen. Der Parametersatz ist auf Bildgenerierung und Bildbearbeitung ausgerichtet; es gibt keinen separaten Textausgabemodus, den Sie einplanen müssten.
%3B%0A%0Aconst%20result%20%3D%20await%20client.images.generate(%7B%0A%20%20%22model%22%3A%20%22openai%2Fgpt-image-2.6-flare%22%2C%0A%20%20%22prompt%22%3A%20%22A%20minimalist%20product%20photo%20of%20a%20ceramic%20mug%20on%20a%20wooden%20table%22%2C%0A%20%20%22n%22%3A%201%2C%0A%20%20%22aspect_ratio%22%3A%20%221%3A1%22%0A%7D)%3B%0Aimport%20%7B%20writeFile%20%7D%20from%20%22node%3Afs%2Fpromises%22%3B%0Aawait%20writeFile(%22image.png%22%2C%20Buffer.from(result.data%5B0%5D.b64_json%2C%20%22base64%22))%3B%0A){kind=link}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openai/gpt-image-2.6-flare",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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