文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
OpenAI/gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flare
使用 ChatGPT Images 2.5 Flare API 建立圖片。支援靈活長寬比，以實惠價格串接 OpenAI，服務於產品視覺、廣告和創意工作流程。將文字中的創意轉化為畫面，支援產品展示與行銷設計。
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Chatgpt Images 2.5 Flare 相關模型
立即體驗 AI 圖片生成器
ChatGPT Images 2.5 Flare 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
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相關模型
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經濟實惠的 ChatGPT Images 2.5 Flare 圖像生成 API
ChatGPT Images 2.5 Flare API 讓開發者透過 Flaq AI 使用 OpenAI 的文字生成圖像功能。運用彈性的解析度、品質與長寬比控制，製作產品視覺圖、行銷素材和創意概念圖。此 API 採用與 ChatGPT Images 2.5 系列相同的非同步圖像任務流程，方便整合至現有的創意應用程式。
ChatGPT Images 2.5 Flare API 的主要功能
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文字生成圖像： 描述您想生成的主體、構圖、光線與視覺風格。
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彈性的輸出解析度： 選擇適合概念探索、數位內容發布或大型視覺素材的輸出解析度。
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可調整的品質： 根據工作流程中不同的輸出需求，為每次請求選擇合適的品質設定。
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多種長寬比： 為產品頁面、行銷活動版面與社群平台建立正方形、橫向和直向圖像。
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創意迭代： 調整提示詞與輸出設定，探索同一創意需求的不同方向。
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共用 API 整合： 透過現有的 Flaq AI 圖像端點提交圖像任務，並取得完成的輸出結果。
如何在 Flaq AI 上使用 ChatGPT Images 2.5 Flare API 生成圖像
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輸入： 以自然語言描述您想建立的圖像的提示詞。
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輸出： 任務完成後，以圖像 URL 的形式傳回生成的圖像。
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長寬比： 透過寬度與高度的比例值，彈性選擇正方形、直向和橫向格式。
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功能： 支援解析度與品質控制的文字生成圖像。
ChatGPT Images 2.5 Flare API 整合的最佳應用情境
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產品視覺圖： 透過描述場景與構圖的提示詞，探索產品展示概念。
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行銷素材： 為活動概念、宣傳版面與創意審查準備不同版本的圖像。
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社群媒體內容： 為貼文、限時動態、橫幅及其他發布格式選擇輸出比例。
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設計迭代： 在發展視覺方向時，比較不同提示詞與品質設定。
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創意應用程式： 將圖像生成功能整合至以任務為基礎的應用程式，支援進度追蹤與結果擷取。
注意 請確保你的提示詞符合 OpenAI 的使用政策。如果發生錯誤，請檢查提示詞中是否包含受限制內容，調整後再試一次。
ChatGPT Images 2.5 Flare 與競爭產品：比較分析
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ChatGPT Images 2.5 Flare 與 ChatGPT Images 2.5 Sunburst
兩個版本均提供文件所述的相同解析度、品質與長寬比控制。選擇版本時，請以相同的創意需求評估結果。 -
ChatGPT Images 2.5 Flare 與 ChatGPT Images 2.5 Client
Client 版本目前提供固定的輸出解析度。ChatGPT Images 2.5 Flare 透過相同的圖像任務 API 流程，提供多種解析度與品質設定。 -
ChatGPT Images 2.5 Flare 與 GPT Image 2
兩者皆支援具備解析度與品質控制的文字生成圖像。ChatGPT Images 2.5 Flare 另提供超高與最高品質選項；請依預期用途比較輸出效果。
直接在強大的 AI 工具中使用 ChatGPT Images 2.5 Flare 模型
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具，快速完成圖片與影片工作流程，然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層，讓你的工作流程更容易使用和擴展。
API 範例
提交範例
// 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;
輪詢範例
// 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));
}
提交範例
# 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']
輪詢範例
# 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)
提交範例
# 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"
}'
輪詢範例
# 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"