
Da testo a immagine
Crea immagini AI da prompt testuali
Modifica immagini con l'API ChatGPT Images 2.5 Flare Edit usando prompt e più riferimenti. Accesso economico a OpenAI per immagini di prodotti e flussi creativi.
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| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
L’API ChatGPT Images 2.5 Flare Edit offre agli sviluppatori l’accesso alla modifica di immagini di OpenAI con istruzioni testuali e immagini di riferimento tramite Flaq AI. Usa controlli flessibili per risoluzione, qualità e proporzioni per preparare immagini di prodotto, materiali di marketing e concept creativi. L’API segue lo stesso flusso asincrono di attività per le immagini degli altri modelli della famiglia ChatGPT Images 2.5, facilitando l’integrazione nelle applicazioni creative esistenti.
Modifica di immagini guidata da prompt: Descrivi le modifiche da apportare e fornisci le immagini di origine per guidare l’intervento.
Risoluzione di output flessibile: Scegli una risoluzione di output adatta all’esplorazione di concept, alla pubblicazione digitale o a contenuti visivi di dimensioni maggiori.
Qualità regolabile: Seleziona un'impostazione di qualità per ogni richiesta in base ai diversi requisiti di output del tuo flusso di lavoro.
Proporzioni multiple: Crea immagini quadrate, orizzontali e verticali per pagine di prodotto, layout di campagne e canali social.
Input con più immagini: Fornisci più riferimenti con istruzioni chiare sul ruolo di ogni immagine nella composizione finale.
Integrazione API condivisa: Invia attività per le immagini e recupera i risultati completati tramite gli endpoint per le immagini già disponibili su Flaq AI.
Input: URL delle immagini di riferimento e un prompt in linguaggio naturale che descrive le modifiche desiderate.
Output: Immagini modificate restituite come URL al completamento dell’attività.
Proporzioni: Formati quadrati, verticali e orizzontali flessibili, selezionati tramite i valori del rapporto tra larghezza e altezza.
Funzionalità: Modifica di immagini e composizione con più immagini, con controlli di risoluzione e qualità.
Immagini di prodotto: Adatta le immagini di prodotto esistenti a nuovi brief creativi usando immagini di origine e istruzioni di modifica.
Materiali di marketing: Prepara varianti di immagini per concept di campagne, layout promozionali e revisioni creative.
Contenuti per i social media: Scegli le proporzioni di output per post, storie, banner e altri formati di pubblicazione.
Iterazione del design: Perfeziona un’immagine usando istruzioni mirate e immagini di riferimento pertinenti.
Applicazioni creative: Integra la modifica basata su riferimenti in un’applicazione basata su attività, con monitoraggio dell’avanzamento e recupero dei risultati.
Nota Assicurati che i tuoi prompt siano conformi alle policy di utilizzo di OpenAI. Se si verifica un errore, controlla se il prompt contiene contenuti soggetti a restrizioni, modificalo e riprova.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit a confronto con ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
Entrambe le varianti offrono gli stessi controlli documentati di risoluzione, qualità e proporzioni, incluso l’input con più immagini. Valuta i risultati usando lo stesso brief.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit a confronto con ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client offre attualmente una risoluzione di output fissa. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit mette a disposizione diverse impostazioni di risoluzione e qualità tramite lo stesso flusso API di attività per le immagini.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit a confronto con GPT Image 2 Edit
Entrambi supportano la modifica di immagini basata su riferimenti con controlli di risoluzione e qualità. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit aggiunge opzioni di qualità extra alta e massima; confronta i risultati per il caso d’uso previsto.
Esplora diversi strumenti di creazione AI per flussi rapidi di immagini e video nel browser, poi scala le idee migliori con le API dei modelli Flaq AI pronte per la produzione. Flaq AI fornisce un livello API unificato per tutti i modelli, rendendo facile usare e scalare i tuoi flussi.

Crea immagini AI da prompt testuali

Crea immagini AI da immagini e prompt testuali

Crea video AI da prompt testuali

Anima immagini in video AI

Crea immagini e video IA in un unico spazio di lavoro

Crea video coerenti da contenuti multimediali di riferimento

Crea flussi visivi di immagini e video IA su una tela infinita
// 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-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-flare-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-flare-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"