OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst é um modelo de geração e edição de imagens da OpenAI. Ele faz parte da série GPT Image 2.5 e posiciona-se como o nível orientado à precisão dessa família, destinado a trabalho criativo detalhado. Na api14, o id do modelo é openai/gpt-image-2.5-sunburst, que é o identificador que você usa ao enviar requisições através do gateway.

O modelo aceita texto e imagens como entrada e produz imagens como saída, portanto lida tanto com geração a partir de um prompt quanto com trabalho de edição ou transformação que parte de imagens de referência. Ele suporta até 16 referências de entrada, o que permite orientar um resultado com um conjunto de imagens fornecidas em vez de uma única. A janela de contexto é de 400.000 tokens, com saída máxima de 360.000. Os parâmetros de requisição suportados são max_tokens, response_format, seed e structured_outputs. O seed é útil quando você precisa de resultados repetíveis entre chamadas, e o structured_outputs permite restringir o formato dos dados retornados.

Como ele recebe tanto texto quanto imagens como entrada e retorna imagens, os usos práticos decorrem dessa combinação. Você pode gerar imagens originais a partir de descrições escritas, reestilizar ou modificar imagens existentes mantendo as partes que deseja, e compor ideias extraídas de várias imagens de referência ao mesmo tempo. A capacidade de fornecer muitas referências torna-o uma escolha razoável para tarefas em que um sujeito, produto ou estilo visual consistente precisa se manter ao longo de um conjunto de saídas. Como ele é descrito como o nível orientado à precisão, é a escolha mais apropriada quando o detalhe fino na saída importa mais do que a velocidade.

Chamá-lo através da api14 funciona como qualquer outro endpoint compatível com OpenAI. Envie uma requisição para a rota de chat completions e defina o campo model como openai/gpt-image-2.5-sunburst. Além dos parâmetros padrão, os controles de imagem incluem aspect_ratio, que aceita 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 ou auto; quality, que aceita auto, low, medium, high, xhigh ou max; e background, que aceita auto, transparent ou opaque. Você também pode definir n entre 1 e 10 para solicitar várias saídas em uma única chamada, input_references entre 0 e 16, e output_compression entre 0 e 100.

Observe que o modelo produz apenas imagens, portanto não é a escolha certa se você precisa de texto retornado da mesma chamada ou de uma resposta puramente conversacional. Para trabalho com texto, outro modelo do catálogo se encaixará melhor. Dentro de tarefas de imagem, se você não precisa do nível de precisão, um modelo mais leve pode ser suficiente.