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GPT Image 2.6 Flare es un modelo de generación y edición de imágenes de OpenAI. Se sitúa en la categoría de imagen y está diseñado para la velocidad, apuntando a la iteración rápida y a flujos de trabajo interactivos en lugar de a la producción por lotes más lenta. Si tu canal de procesamiento depende de un tiempo de respuesta rápido entre un prompt y una imagen utilizable, este es el modelo que OpenAI posiciona para esa tarea.
El modelo acepta entradas de texto e imagen y produce salidas de imagen. Su ventana de contexto es de 400.000 tokens, con una salida máxima de 360.000 tokens. La generación de imágenes se controla mediante un conjunto de parámetros dedicados: relación de aspecto (1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 o auto), formato de salida (png, jpeg o webp), calidad (auto, low, medium, high, xhigh o max) y fondo (auto, transparent u opaque). Puedes solicitar entre 1 y 10 imágenes por llamada con n, proporcionar hasta 16 referencias de entrada y establecer la compresión de salida en cualquier valor de 0 a 100.
Esas capacidades apuntan a unos cuantos patrones prácticos. Texto a imagen cubre la exploración de conceptos, los visuales de marketing y el arte de marcador de posición donde quieres probar muchas direcciones rápidamente. Imagen a imagen con hasta 16 referencias es adecuado para trabajo de edición, cambio de estilo y composición donde los recursos existentes deben guiar el resultado. Los fondos transparentes y la salida webp o png encajan directamente en los canales de recursos web y de aplicaciones, y los controles de calidad y compresión te permiten intercambiar fidelidad por tamaño de archivo en cada solicitud. Solicitar varias imágenes a la vez con n es útil cuando quieres variantes para comparar en paralelo.
Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "openai/gpt-image-2.6-flare". Como la interfaz sigue el esquema de OpenAI, las bibliotecas de cliente de OpenAI existentes y las formas de solicitud se mantienen con cambios mínimos. Los parámetros de solicitud admitidos son max_tokens, response_format, seed y structured_outputs, junto con los parámetros de imagen descritos anteriormente. El parámetro seed te ayuda a reproducir un resultado que te gustó, y structured_outputs te permite restringir las respuestas en una forma estructurada.
El modelo está optimizado para la velocidad, por lo que se adapta mejor al trabajo interactivo e iterativo. Si tu carga de trabajo está dominada por volúmenes muy grandes de imágenes o por flujos de trabajo donde la latencia no es la restricción, compáralo con otros modelos de imagen en el gateway antes de comprometerte. El conjunto de parámetros está centrado en la generación y edición de imágenes; no hay un modo de salida de texto separado que debas tener en cuenta.
%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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