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GPT Image 2.6 Sunburst é um modelo de geração e edição de imagens da OpenAI. Foi criado para o detalhe, com foco em composições densas, layouts com muito texto e edições que mantêm os detalhes consistentes de uma edição para a seguinte. Situa-se na categoria de imagem e é acedido através da mesma interface compatível com OpenAI que o resto do catálogo em api14.
O modelo aceita entradas de texto e imagem e devolve imagens. A sua janela de contexto é de 400.000 tokens, com um máximo de saída de 360.000. A geração é controlada através de um conjunto de parâmetros de imagem: proporção (1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9 ou auto), formato de saída (png, jpeg ou webp), qualidade (auto, low, medium, high, xhigh ou max) e fundo (auto, transparent ou opaque). Pode pedir entre 1 e 10 imagens por chamada, fornecer até 16 referências de entrada e definir a compressão de saída entre 0 e 100.
Estas capacidades apontam para alguns padrões práticos. Layouts densos com muito texto são adequados para cartazes gerados, mockups de UI, arte para slides e materiais de marketing onde o texto tem de permanecer legível. Como o modelo aceita entradas de imagem juntamente com texto, também funciona para edição: passe uma imagem de origem mais instruções e receba uma imagem revista, com ênfase em manter os detalhes consistentes ao longo de edições sucessivas. Várias referências de entrada ajudam quando um resultado precisa de se basear em várias imagens existentes, e as opções de proporção e fundo tornam simples produzir materiais que encaixam num layout específico ou que precisam de um fundo transparente.
Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "openai/gpt-image-2.6-sunburst". Os parâmetros de pedido suportados são max_tokens, response_format, seed e structured_outputs, juntamente com os parâmetros de imagem descritos acima. O parâmetro seed é útil quando quer uma saída reproduzível entre execuções, e structured_outputs permite restringir a forma do que é devolvido. Como o endpoint segue o formato OpenAI, as bibliotecas de cliente OpenAI existentes e os caminhos de código geralmente funcionam apenas com a alteração do URL base e do id de modelo.
O principal ponto a ponderar é que este é um modelo de imagem: recebe texto e imagens e produz imagens, pelo que tarefas que precisam de respostas em texto pertencem antes a um modelo de texto. Dentro do trabalho com imagens, as definições de qualidade e de número de imagens dão-lhe uma troca direta entre fidelidade e volume, e o limite de 16 referências vale a pena planear se o seu fluxo de trabalho encadear muitas imagens de origem.
%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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