OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst is een beeldgeneratie- en bewerkingsmodel van OpenAI. Het valt binnen de GPT Image 2.5-serie en is gepositioneerd als de precisiegerichte laag van die familie, gericht op gedetailleerd creatief werk. Op api14 is de model-id openai/gpt-image-2.5-sunburst, de identificatie die je gebruikt wanneer je verzoeken via de gateway verstuurt.

Het model accepteert tekst en afbeeldingen als invoer en produceert afbeeldingen als uitvoer, dus het verwerkt zowel generatie op basis van een prompt als bewerkings- of transformatiewerk dat begint met referentieafbeeldingen. Het ondersteunt tot 16 invoerreferenties, waarmee je een resultaat kunt sturen met een set aangeleverde afbeeldingen in plaats van een enkele. Het contextvenster is 400.000 tokens, met een maximale uitvoer van 360.000. Ondersteunde verzoekparameters zijn max_tokens, response_format, seed en structured_outputs. Seed is nuttig wanneer je herhaalbare resultaten nodig hebt across aanroepen, en structured_outputs laat je de vorm van geretourneerde data beperken.

Omdat het zowel tekst als afbeeldingen als invoer neemt en afbeeldingen retourneert, volgen de praktische toepassingen uit die combinatie. Je kunt originele afbeeldingen genereren op basis van geschreven beschrijvingen, bestaande afbeeldingen restylen of aanpassen terwijl je de delen behoudt die je wilt, en ideeen samenstellen die uit meerdere referentieafbeeldingen tegelijk zijn gehaald. De mogelijkheid om veel referenties aan te leveren maakt het redelijk geschikt voor taken waarbij een consistent onderwerp, product of visuele stijl moet doorgaan across een reeks uitvoer. Omdat het wordt beschreven als de precisiegerichte laag, is het de geschiktere keuze wanneer fijn detail in de uitvoer belangrijker is dan snelheid.

Het aanroepen via api14 werkt als elke andere OpenAI-compatibele endpoint. Stuur een verzoek naar de chat completions-route en stel het modelveld in op openai/gpt-image-2.5-sunburst. Naast de standaardparameters omvatten de beeldbesturingen aspect_ratio, dat 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 of auto accepteert; quality, dat auto, low, medium, high, xhigh of max accepteert; en background, dat auto, transparent of opaque accepteert. Je kunt ook n instellen tussen 1 en 10 om meerdere uitvoer in een aanroep op te vragen, input_references tussen 0 en 16, en output_compression tussen 0 en 100.

Let op dat het model alleen afbeeldingen uitvoert, dus het is niet de juiste keuze als je tekst terug wilt krijgen uit dezelfde aanroep of een puur conversationeel antwoord. Voor tekstwerk past een ander model in de catalogus beter. Binnen beeldtaken, als je de prestatielaag niet nodig hebt, kan een lichter model voldoende zijn.