文本转图像
从文本提示词创建 AI 图像
OpenAI/gpt-image-2.5-sunburst
gpt-image-2.5-sunburst
使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst API 创建图像。支持灵活宽高比，以实惠价格接入 OpenAI，服务于产品视觉、广告和创意工作流。把创意描述转化为视觉素材，服务于产品展示与广告设计。
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Chatgpt Images 2.5 Sunburst 相关模型
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ChatGPT Images 2.5 Sunburst 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
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高性价比 ChatGPT Images 2.5 Sunburst API，用于图像生成
ChatGPT Images 2.5 Sunburst API 让开发者通过 Flaq AI 使用 OpenAI 的文生图能力。借助灵活的分辨率、质量和宽高比控制，制作产品视觉素材、营销素材和创意概念图。该 API 与 ChatGPT Images 2.5 系列的其他模型采用相同的异步图像任务流程，便于集成到现有创意应用中。
ChatGPT Images 2.5 Sunburst API 的主要功能
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文生图创作： 描述你想生成的主体、构图、光照和视觉风格。
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灵活的输出分辨率： 根据概念探索、数字发布或更大尺寸视觉素材的需求，选择合适的输出分辨率。
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可调节的质量： 根据工作流程中的不同输出需求，为每次请求选择合适的质量设置。
-
多种宽高比： 为产品页面、营销活动版式和社交渠道创建方形、横向和纵向图像。
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创意迭代： 优化提示词并调整输出设置，为同一创意需求探索不同方向。
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统一的 API 集成： 通过现有的 Flaq AI 图像接口提交图像任务并获取已完成的输出结果。
如何在 Flaq AI 上使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst API 生成图像
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输入： 用自然语言提示词描述你想创建的图像。
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输出： 任务完成后，以图像 URL 的形式返回生成的图像。
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宽高比： 通过宽度和高度的比例值，灵活选择方形、纵向和横向格式。
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能力： 支持分辨率和质量控制的文生图。
ChatGPT Images 2.5 Sunburst API 集成的最佳使用场景
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产品视觉素材： 通过描述场景和构图的提示词，探索产品展示概念。
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营销素材： 为营销活动概念、推广版式和创意评审制作多种图像方案。
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社交媒体内容： 为帖子、快拍、横幅和其他发布格式选择输出比例。
-
设计迭代： 在确定视觉方向的过程中，比较不同提示词和质量设置的效果。
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创意应用： 将图像生成集成到支持进度跟踪和结果获取的任务型应用中。
注意 请确保你的提示词符合 OpenAI 的使用政策。如果发生错误，请检查提示词中是否包含受限内容，进行调整后重试。
ChatGPT Images 2.5 Sunburst 与竞品：对比分析
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ChatGPT Images 2.5 Sunburst 与 ChatGPT Images 2.5 Flare
两个版本均提供文档中所列的相同分辨率、质量和宽高比控制。选择版本时，请使用同一创意需求评估生成结果。 -
ChatGPT Images 2.5 Sunburst 与 ChatGPT Images 2.5 Client
Client 版本目前提供固定输出分辨率。ChatGPT Images 2.5 Sunburst 通过相同的图像任务 API 流程提供多种分辨率和质量设置。 -
ChatGPT Images 2.5 Sunburst 与 GPT Image 2
两者均支持带有分辨率和质量控制的文生图。ChatGPT Images 2.5 Sunburst 额外提供超高和最高质量选项；请根据预期使用场景比较输出效果。
直接在强大的 AI 工具中使用 ChatGPT Images 2.5 Sunburst 模型
在浏览器中探索多种 AI 创作工具，用于快速图像和视频工作流，然后通过 Flaq AI 可用于生产的模型 API 扩展成功创意。Flaq AI 为所有模型提供统一 API 层，让你的工作流更容易使用和扩展。
API 示例
提交示例
// 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',
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;
轮询示例
// 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));
}
提交示例
# 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',
'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']
轮询示例
# 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)
提交示例
# 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",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
轮询示例
# 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"