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Impostazioni
GPT Image 2.6 Flare è un modello di generazione e modifica di immagini di OpenAI. Si colloca nella categoria immagini ed è costruito per la velocità, puntando su iterazione rapida e flussi di lavoro interattivi anziché su una produzione più lenta in stile batch. Se la tua pipeline dipende da una rapida transizione tra un prompt e un'immagine utilizzabile, questo è il modello che OpenAI posiziona per quel compito.
Il modello accetta input di testo e immagini e produce output di immagini. La sua finestra di contesto è di 400.000 token, con un output massimo di 360.000 token. La generazione di immagini è controllata tramite un insieme di parametri dedicati: aspect ratio (1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 o auto), formato di output (png, jpeg o webp), qualità (auto, low, medium, high, xhigh o max) e sfondo (auto, transparent o opaque). Puoi richiedere da 1 a 10 immagini per chiamata con n, fornire fino a 16 riferimenti di input e impostare la compressione dell'output da 0 a 100.
Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. Text to image copre l'esplorazione di concept, le visual per il marketing e l'arte segnaposto quando vuoi provare rapidamente molte direzioni. Image to image con fino a 16 riferimenti è adatto a lavori di modifica, restyling e composizione in cui le risorse esistenti devono guidare il risultato. Gli sfondi trasparenti e l'output webp o png si inseriscono direttamente nelle pipeline di risorse per web e app, e i controlli di qualità e compressione ti permettono di bilanciare fedeltà e dimensione del file per ogni richiesta. Richiedere più immagini contemporaneamente con n è utile quando vuoi varianti da confrontare affiancate.
Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "openai/gpt-image-2.6-flare". Poiché l'interfaccia segue lo schema OpenAI, le librerie client OpenAI esistenti e le forme delle richieste si trasferiscono con modifiche minime. I parametri di richiesta supportati sono max_tokens, response_format, seed e structured_outputs, insieme ai parametri delle immagini descritti sopra. Il parametro seed ti aiuta a riprodurre un risultato che ti è piaciuto, e structured_outputs ti consente di vincolare le risposte in una forma strutturata.
Il modello è ottimizzato per la velocità, quindi si adatta meglio al lavoro interattivo e iterativo. Se il tuo carico di lavoro è dominato da volumi molto elevati di immagini o da flussi di lavoro in cui la latenza non è il vincolo, confrontalo con altri modelli di immagini sul gateway prima di impegnarti. L'insieme di parametri è incentrato sulla generazione e modifica di immagini; non esiste una modalità separata di output testuale da considerare.
%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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