Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
OpenAI/gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flare
Crea imágenes con la API de ChatGPT Images 2.5 Flare. Relaciones de aspecto flexibles y acceso asequible a OpenAI para imágenes de productos, anuncios y flujos creativos.
Text to Image
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| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
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API ChatGPT Images 2.5 Flare asequible para generar imágenes
La API ChatGPT Images 2.5 Flare ofrece a los desarrolladores acceso a la generación de imágenes a partir de texto de OpenAI a través de Flaq AI. Utiliza controles flexibles de resolución, calidad y relación de aspecto para preparar imágenes de productos, materiales de marketing y conceptos creativos. La API sigue el mismo flujo asíncrono de tareas de imagen que el resto de la familia ChatGPT Images 2.5, lo que facilita su integración en aplicaciones creativas existentes.
Funciones principales de la API ChatGPT Images 2.5 Flare
-
Creación de imágenes a partir de texto: Describe el sujeto, la composición, la iluminación y el estilo visual que quieres generar.
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Resolución de salida flexible: Elige una resolución de salida adecuada para explorar conceptos, publicar contenido digital o crear recursos visuales de mayor tamaño.
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Calidad ajustable: Selecciona un ajuste de calidad para cada solicitud que se adapte a los distintos requisitos de salida de tu flujo de trabajo.
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Múltiples relaciones de aspecto: Crea imágenes cuadradas, horizontales y verticales para páginas de productos, diseños de campañas y canales sociales.
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Iteración creativa: Perfecciona un prompt y varía los ajustes de salida para explorar enfoques alternativos con los mismos requisitos creativos.
-
Integración de API compartida: Envía tareas de imagen y recupera los resultados finalizados a través de los endpoints de imagen existentes de Flaq AI.
Cómo usar la API ChatGPT Images 2.5 Flare para generar imágenes en Flaq AI
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Entrada: Un prompt en lenguaje natural que describe la imagen que quieres crear.
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Salida: Imágenes generadas que se devuelven como URL de imagen al completarse la tarea.
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Relaciones de aspecto: Formatos flexibles cuadrados, verticales y horizontales, seleccionados mediante los valores de proporción de anchura y altura.
-
Capacidades: Generación de imágenes a partir de texto con controles de resolución y calidad.
Principales casos de uso de la integración de la API ChatGPT Images 2.5 Flare
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Imágenes de productos: Explora conceptos de presentación de productos con prompts que describen el entorno y la composición.
-
Materiales de marketing: Prepara variaciones de imágenes para conceptos de campañas, diseños promocionales y revisiones creativas.
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Contenido para redes sociales: Elige las proporciones de salida para publicaciones, historias, banners y otros formatos de publicación.
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Iteración de diseño: Compara variaciones de prompts y ajustes de calidad mientras desarrollas una dirección visual.
-
Aplicaciones creativas: Integra la generación de imágenes en una aplicación basada en tareas con seguimiento del progreso y recuperación de resultados.
Nota Asegúrate de que tus prompts cumplan con las políticas de uso de OpenAI. Si ocurre un error, revisa si el prompt contiene contenido restringido, ajústalo e inténtalo de nuevo.
ChatGPT Images 2.5 Flare frente a sus competidores: análisis comparativo
-
ChatGPT Images 2.5 Flare frente a ChatGPT Images 2.5 Sunburst
Ambas variantes ofrecen los mismos controles documentados de resolución, calidad y relación de aspecto. Evalúa los resultados con los mismos requisitos creativos. -
ChatGPT Images 2.5 Flare frente a ChatGPT Images 2.5 Client
La variante Client ofrece actualmente una resolución de salida fija. ChatGPT Images 2.5 Flare proporciona varios ajustes de resolución y calidad mediante el mismo flujo de tareas de imagen de la API. -
ChatGPT Images 2.5 Flare frente a GPT Image 2
Ambos admiten la generación de imágenes a partir de texto con controles de resolución y calidad. ChatGPT Images 2.5 Flare añade opciones de calidad extra alta y máxima; compara los resultados para el caso de uso previsto.
Usa el modelo ChatGPT Images 2.5 Flare directamente en potentes herramientas de IA
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.
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Lienzo de IA
Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'gpt-image-2.5-flare',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
quality: 'medium'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Ejemplo de sondeo
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
Ejemplo de envio
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'gpt-image-2.5-flare',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'quality': 'medium'
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
Ejemplo de sondeo
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
Ejemplo de envio
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
Ejemplo de sondeo
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"