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GPT Image 2.6 Sunburst es un modelo de generación y edición de imágenes de OpenAI. Está diseñado para el detalle, con un enfoque en composiciones densas, diseños con mucho texto y ediciones que mantienen los detalles consistentes de una edición a la siguiente. Se ubica en la categoría de imagen y se accede a través de la misma interfaz compatible con OpenAI que el resto del catálogo en api14.
El modelo acepta entradas de texto e imagen y devuelve imágenes. Su ventana de contexto es de 400.000 tokens, con una salida máxima de 360.000. La generación se controla mediante un conjunto de parámetros de imagen: 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, proporcionar hasta 16 referencias de entrada y establecer la compresión de salida en cualquier valor de 0 a 100.
Esas capacidades apuntan a algunos patrones prácticos. Los diseños densos con mucho texto son adecuados para pósteres generados, maquetas de UI, ilustraciones para diapositivas y materiales de marketing donde el texto debe permanecer legible. Dado que el modelo acepta entradas de imagen junto con texto, también sirve para edición: pasa una imagen de origen más instrucciones y obtén una imagen revisada, con el énfasis en mantener los detalles consistentes a lo largo de ediciones sucesivas. Las múltiples referencias de entrada ayudan cuando un resultado necesita basarse en varias imágenes existentes, y las opciones de relación de aspecto y fondo facilitan producir materiales que encajen en un diseño específico o que necesiten un fondo transparente.
Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "openai/gpt-image-2.6-sunburst". 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 es útil cuando quieres una salida reproducible entre ejecuciones, y structured_outputs te permite restringir la forma de lo que se devuelve. Como el endpoint sigue el formato de OpenAI, las bibliotecas de cliente de OpenAI existentes y las rutas de código generalmente funcionan con solo cambiar la URL base y el id de modelo.
Lo principal que hay que sopesar es que este es un modelo de imagen: recibe texto e imágenes y produce imágenes, por lo que las tareas que necesitan respuestas de texto corresponden a un modelo de texto en su lugar. Dentro del trabajo de imagen, los ajustes de calidad y cantidad de imágenes te dan un intercambio directo entre fidelidad y volumen, y vale la pena planificar en torno al límite de 16 referencias si tu flujo de trabajo encadena muchas imágenes de origen.
%3B%0A%0Aconst%20result%20%3D%20await%20client.images.generate(%7B%0A%20%20%22model%22%3A%20%22openai%2Fgpt-image-2.6-sunburst%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-sunburst",
"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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