文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
OpenAI/gpt-image-2.5-sunburst-edit
gpt-image-2.5-sunburst-edit
使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API，透過提示詞和多張參考圖片編輯圖片。以實惠價格串接 OpenAI，服務於產品視覺和創意工作。以提示詞引導畫面修改，將參考素材融入產品視覺設計。
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Chatgpt Images 2.5 Sunburst 相關模型
立即體驗 AI 圖片生成器
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
相關模型
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高 CP 值的 ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API，適用於圖像編輯
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API 讓開發者透過 Flaq AI 使用 OpenAI 的圖像編輯功能，以文字指令與參考圖像進行編輯。運用彈性的解析度、品質與長寬比控制，製作產品視覺素材、行銷素材與創意概念圖。此 API 與 ChatGPT Images 2.5 系列的其他模型採用相同的非同步圖像任務流程，便於整合至現有的創意應用程式。
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API 的主要功能
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提示詞引導的圖像編輯： 描述你想進行的修改，並提供原始圖像來引導編輯。
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彈性的輸出解析度： 依據概念探索、數位發布或較大尺寸視覺素材的需求，選擇合適的輸出解析度。
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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管道建立正方形、橫式與直式圖像。
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多圖輸入： 提供多張參考圖，並清楚說明每張圖像在最終構圖中的作用。
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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，並取得已完成的輸出結果。
如何在 Flaq AI 上使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API 編輯圖像
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輸入： 參考圖像 URL，以及描述預期修改的自然語言提示詞。
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輸出： 任務完成後，以圖像 URL 的形式傳回編輯結果。
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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、直式與橫式格式。
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功能： 支援解析度與品質控制的圖像編輯及多圖合成。
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API 整合的最佳使用情境
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產品視覺素材： 使用原始圖像與編輯指令，調整現有產品圖像以符合新的創意需求。
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行銷素材： 為行銷活動概念、宣傳版面與創意審查製作多種圖像版本。
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社群媒體內容： 為貼文、限時動態、橫幅與其他發布格式選擇輸出比例。
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設計迭代： 使用具體指令與相關參考圖像，改善視覺效果。
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創意應用程式： 將依據參考圖的編輯整合至支援進度追蹤與結果擷取的任務型應用程式。
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 Sunburst Edit 與競品：比較分析
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ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 與 ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
兩個版本皆提供文件所列的相同解析度、品質與長寬比控制。 -
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 與 ChatGPT Images 2.5 Edit Client
Client 版本目前提供固定的輸出解析度。ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 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 Sunburst Edit 與 GPT Image 2 Edit
兩者皆支援具備解析度與品質控制的參考圖像編輯。ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 額外提供超高與最高品質選項；請依預期使用情境比較輸出效果。
直接在強大的 AI 工具中使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit 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-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;
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-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']
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-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"]
}'
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"