
Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Edita imágenes con la API de ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit mediante prompts y varias referencias. Acceso asequible a OpenAI para imágenes de productos y trabajo creativo.
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| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
La API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit ofrece a los desarrolladores acceso a la edición de imágenes de OpenAI con instrucciones de texto e imágenes de referencia a través de Flaq AI. Utiliza controles flexibles de resolución, calidad y relación de aspecto para preparar imágenes de productos, recursos de marketing y conceptos creativos. La API sigue el mismo flujo de tareas de imagen asíncronas que el resto de la familia ChatGPT Images 2.5, lo que facilita su integración en aplicaciones creativas existentes.
Edición de imágenes guiada por prompts: Describe los cambios que quieres realizar y proporciona las imágenes originales para orientar la edición.
Resolución de salida flexible: Elige una resolución de salida adecuada para explorar conceptos, publicar contenido digital o crear recursos visuales de mayor tamaño.
Calidad ajustable: Selecciona un ajuste de calidad para cada solicitud que se adapte a los distintos requisitos de salida de tu flujo de trabajo.
Múltiples relaciones de aspecto: Crea imágenes cuadradas, horizontales y verticales para páginas de productos, diseños de campañas y redes sociales.
Entrada de múltiples imágenes: Proporciona varias referencias con instrucciones claras sobre el papel de cada imagen en la composición final.
Integración de API compartida: Envía tareas de imagen y recupera los resultados completados a través de los endpoints de imagen existentes de Flaq AI.
Entrada: URL de imágenes de referencia y un prompt en lenguaje natural que describe los cambios previstos.
Salida: Las imágenes editadas se devuelven como URL de imágenes cuando finaliza la tarea.
Relaciones de aspecto: Formatos cuadrados, verticales y horizontales flexibles, seleccionados mediante valores de proporción de anchura y altura.
Capacidades: Edición de imágenes y composición con múltiples imágenes, con controles de resolución y calidad.
Imágenes de productos: Adapta imágenes de productos existentes a nuevos encargos creativos mediante imágenes originales e instrucciones de edición.
Recursos de marketing: Prepara variaciones de imágenes para conceptos de campañas, diseños promocionales y revisiones creativas.
Contenido para redes sociales: Elige las proporciones de salida para publicaciones, historias, banners y otros formatos de publicación.
Iteración de diseño: Perfecciona una imagen mediante instrucciones específicas e imágenes de referencia pertinentes.
Aplicaciones creativas: Integra la edición basada en referencias 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 Sunburst Edit frente a ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
Ambas variantes ofrecen los mismos controles documentados de resolución, calidad y relación de aspecto, incluida la entrada de múltiples imágenes. Evalúa los resultados con el mismo encargo.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit frente a ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client ofrece actualmente una resolución de salida fija. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit ofrece múltiples ajustes de resolución y calidad a través del mismo flujo de tareas de imagen de la API.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit frente a GPT Image 2 Edit
Ambos admiten la edición de imágenes basada en referencias con controles de resolución y calidad. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit añade opciones de calidad extraalta y máxima; compara los resultados para el caso de uso que tengas previsto.
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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// 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-sunburst-edit',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
quality: 'medium',
image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// 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));
}
# 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-sunburst-edit',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'quality': 'medium',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
# 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)
# 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-sunburst-edit",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"quality": "medium",
"image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
}'
# 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"