Transformez vos briefs créatifs en images de produits, publicités et visuels sociaux avec OpenAI ChatGPT Images 2.5 Flare API. Ajoutez une génération d’images abordable à vos applications.
Essayez dès maintenant le Générateur d'Images IA
L’API ChatGPT Images 2.5 Flare permet aux développeurs d’accéder à la génération d’images à partir de texte d’OpenAI via Best Image AI. Utilisez des réglages flexibles de résolution, de qualité et de rapport d’aspect pour préparer des visuels de produits, des supports marketing et des concepts créatifs. L’API suit le même processus asynchrone de tâches d’image que les autres modèles de la famille ChatGPT Images 2.5, ce qui facilite son intégration dans les applications créatives existantes.
Création d’images à partir de texte : Décrivez le sujet, la composition, l’éclairage et le style visuel que vous souhaitez générer.
Résolution de sortie flexible : Choisissez une résolution de sortie adaptée à l’exploration de concepts, à la publication numérique ou à des visuels de plus grande taille.
Qualité réglable : Sélectionnez un réglage de qualité pour chaque requête afin de répondre aux différents besoins de sortie de votre processus de travail.
Plusieurs rapports d’aspect : Créez des images carrées, horizontales et verticales pour les pages de produits, les mises en page de campagnes et les réseaux sociaux.
Itération créative : Affinez un prompt et faites varier les réglages de sortie pour explorer d’autres orientations à partir du même brief.
Intégration API commune : Soumettez des tâches d’image et récupérez les résultats terminés via les points de terminaison d’image existants de Best Image AI.
Entrée : Un prompt en langage naturel décrivant l’image que vous souhaitez créer.
Sortie : Des images générées renvoyées sous forme d’URL d’image une fois la tâche terminée.
Rapports d’aspect : Des formats flexibles carrés, verticaux et horizontaux, sélectionnés à l’aide des valeurs du rapport entre largeur et hauteur.
Capacités : Génération d’images à partir de texte avec réglages de résolution et de qualité.
Visuels de produits : Explorez des concepts de présentation de produits avec des prompts décrivant le décor et la composition.
Supports marketing : Préparez des variantes d’images pour les concepts de campagnes, les mises en page promotionnelles et les revues créatives.
Contenu pour les réseaux sociaux : Choisissez les proportions de sortie pour les publications, les stories, les bannières et les autres formats de publication.
Itération de conception : Comparez les variantes de prompts et les réglages de qualité lors de l’élaboration d’une direction visuelle.
Applications créatives : Intégrez la génération d’images dans une application fondée sur des tâches, avec suivi de la progression et récupération des résultats.
Remarque Assurez-vous que vos prompts respectent les politiques d'utilisation d'OpenAI. En cas d'erreur, vérifiez si votre prompt contient du contenu restreint, ajustez-le puis réessayez.
ChatGPT Images 2.5 Flare comparé à ChatGPT Images 2.5 Sunburst
Les deux variantes proposent les mêmes réglages documentés de résolution, de qualité et de rapport d’aspect. Évaluez les résultats à partir du même brief.
ChatGPT Images 2.5 Flare comparé à ChatGPT Images 2.5 Client
La variante Client propose actuellement une résolution de sortie fixe. ChatGPT Images 2.5 Flare donne accès à plusieurs réglages de résolution et de qualité via le même processus de tâches d’image de l’API.
ChatGPT Images 2.5 Flare comparé à GPT Image 2
Les deux prennent en charge la génération d’images à partir de texte avec des réglages de résolution et de qualité. ChatGPT Images 2.5 Flare ajoute des niveaux de qualité extra-élevée et maximale ; comparez les résultats pour votre cas d’utilisation.
// 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;
// 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[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# 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']
# 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"
}'
# 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"
# 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)