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GPT Image 2.6 Sunburst è un modello di generazione e modifica di immagini di OpenAI. È costruito per il dettaglio, con un focus su composizioni dense, layout ricchi di testo e modifiche che mantengono i dettagli coerenti da una modifica all'altra. Si colloca nella categoria immagini ed è raggiungibile attraverso la stessa interfaccia compatibile con OpenAI del resto del catalogo su api14.
Il modello accetta input di testo e immagini e restituisce immagini. La sua finestra di contesto è di 400.000 token, con un output massimo di 360.000. La generazione è controllata tramite un insieme di parametri immagine: 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, fornire fino a 16 riferimenti di input e impostare la compressione dell'output da 0 a 100.
Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. I layout densi e ricchi di testo si adattano a poster generati, mockup di UI, grafica per slide e asset di marketing in cui le scritte devono rimanere leggibili. Poiché il modello accetta input di immagini insieme al testo, funziona anche per la modifica: passa un'immagine di origine più le istruzioni e ricevi indietro un'immagine rivista, con l'enfasi sul mantenere i dettagli coerenti attraverso modifiche successive. I riferimenti di input multipli aiutano quando un risultato deve attingere a diverse immagini esistenti, e le opzioni di aspect ratio e sfondo rendono semplice produrre asset che si inseriscono in un layout specifico o che necessitano di uno sfondo trasparente.
Lo chiami attraverso l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "openai/gpt-image-2.6-sunburst". I parametri di richiesta supportati sono max_tokens, response_format, seed e structured_outputs, insieme ai parametri immagine descritti sopra. Il parametro seed è utile quando vuoi un output riproducibile tra esecuzioni diverse, e structured_outputs ti consente di vincolare la forma di ciò che viene restituito. Poiché l'endpoint segue il formato OpenAI, le librerie client OpenAI esistenti e i percorsi di codice generalmente funzionano cambiando solo l'URL di base e l'id del modello.
La cosa principale da valutare è che questo è un modello per immagini: accetta testo e immagini in input e produce immagini in output, quindi le attività che richiedono risposte testuali sono più adatte a un modello di testo. All'interno del lavoro sulle immagini, le impostazioni di qualità e numero di immagini offrono un compromesso diretto tra fedeltà e volume, e il limite di 16 riferimenti vale la pena di essere pianificato se il tuo flusso di lavoro concatena molte immagini di origine insieme.
%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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