Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
OpenAI/gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flare
Crie imagens com a API ChatGPT Images 2.5 Flare. Proporções flexíveis e acesso acessível à OpenAI para imagens de produtos, anúncios e fluxos criativos.
Text to Image
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Preços de ChatGPT Images 2.5 Flare
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
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API ChatGPT Images 2.5 Flare acessível para geração de imagens
A API ChatGPT Images 2.5 Flare oferece aos desenvolvedores acesso à geração de imagens a partir de texto da OpenAI por meio da Flaq AI. Use controles flexíveis de resolução, qualidade e proporção para preparar imagens de produtos, materiais de marketing e conceitos criativos. A API segue o mesmo fluxo assíncrono de tarefas de imagem dos demais modelos da família ChatGPT Images 2.5, facilitando a integração em aplicações criativas existentes.
Principais recursos da API ChatGPT Images 2.5 Flare
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Criação de imagens a partir de texto: Descreva o tema, a composição, a iluminação e o estilo visual que deseja gerar.
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Resolução de saída flexível: Escolha uma resolução de saída adequada à exploração de conceitos, à publicação digital ou a materiais visuais maiores.
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Qualidade ajustável: Selecione uma configuração de qualidade para cada solicitação de acordo com os diferentes requisitos de saída do seu fluxo de trabalho.
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Várias proporções: Crie imagens quadradas, horizontais e verticais para páginas de produtos, layouts de campanhas e canais sociais.
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Iteração criativa: Refine um prompt e varie as configurações de saída para explorar diferentes caminhos para o mesmo briefing.
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Integração de API compartilhada: Envie tarefas de imagem e recupere os resultados concluídos pelos endpoints de imagem existentes da Flaq AI.
Como usar a API ChatGPT Images 2.5 Flare para gerar imagens na Flaq AI
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Entrada: Um prompt em linguagem natural que descreve a imagem que você deseja criar.
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Saída: Imagens geradas retornadas como URLs de imagem após a conclusão da tarefa.
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Proporções: Formatos flexíveis quadrados, verticais e horizontais, selecionados por meio dos valores de proporção de largura e altura.
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Capacidades: Geração de imagens a partir de texto com controles de resolução e qualidade.
Melhores casos de uso para integrar a API ChatGPT Images 2.5 Flare
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Imagens de produtos: Explore conceitos de apresentação de produtos com prompts que descrevem o cenário e a composição.
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Materiais de marketing: Prepare variações de imagens para conceitos de campanhas, layouts promocionais e revisões criativas.
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Conteúdo para redes sociais: Escolha as proporções de saída para publicações, stories, banners e outros formatos de publicação.
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Iteração de design: Compare variações de prompts e configurações de qualidade ao desenvolver uma direção visual.
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Aplicações criativas: Integre a geração de imagens a uma aplicação baseada em tarefas, com acompanhamento do progresso e recuperação dos resultados.
Observação Certifique-se de que seus prompts estejam em conformidade com as políticas de uso da OpenAI. Se ocorrer um erro, revise o prompt em busca de conteúdo restrito, ajuste-o e tente novamente.
ChatGPT Images 2.5 Flare e concorrentes: análise comparativa
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ChatGPT Images 2.5 Flare em comparação com ChatGPT Images 2.5 Sunburst
Ambas as variantes oferecem os mesmos controles documentados de resolução, qualidade e proporção. Avalie os resultados com o mesmo briefing. -
ChatGPT Images 2.5 Flare em comparação com ChatGPT Images 2.5 Client
A variante Client oferece atualmente uma resolução de saída fixa. O ChatGPT Images 2.5 Flare disponibiliza várias configurações de resolução e qualidade por meio do mesmo fluxo de tarefas de imagem da API. -
ChatGPT Images 2.5 Flare em comparação com GPT Image 2
Ambos oferecem geração de imagens a partir de texto com controles de resolução e qualidade. O ChatGPT Images 2.5 Flare acrescenta opções de qualidade extra-alta e máxima; compare os resultados para o caso de uso pretendido.
Use o modelo ChatGPT Images 2.5 Flare diretamente em ferramentas poderosas de IA
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.
Imagem para Imagem
Crie imagens de IA a partir de imagens e prompts de texto
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Criador de mídia com IA
Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado
Referência para vídeo
Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
Tela de IA
Crie fluxos visuais de imagens e vídeos com IA em uma tela infinita
Exemplos de API
Exemplo 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;
Exemplo de polling
// 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));
}
Exemplo 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']
Exemplo de polling
# 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)
Exemplo 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"
}'
Exemplo de polling
# 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"