GPT Image 2.5 flare

import { GptImage25Client } from "@runapi.ai/gpt-image-2-5";

const client = new GptImage25Client();
const result = await client.editImage.run({
    model: "gpt-image-2.5-flare",
    source_image_urls: ["https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"],
    prompt: "このモデルで本番向けの結果を作成してください。",
});

import os
import requests

response = requests.post(
    "https://runapi.ai/api/v1/gpt_image_2_5/edit_image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
    json={"model":"gpt-image-2.5-flare","source_image_urls":["https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"],"prompt":"このモデルで本番向けの結果を作成してください。"}
)
response.raise_for_status()

<?php

$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/gpt_image_2_5/edit_image");
curl_setopt_array($client, [
    CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gpt-image-2.5-flare',
        'source_image_urls' => ['https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg'],
        'prompt' => 'このモデルで本番向けの結果を作成してください。',
    ])
]);
$response = curl_exec($client);

RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.editImage().run({"model":"gpt-image-2.5-flare","source_image_urls":["https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"],"prompt":"このモデルで本番向けの結果を作成してください。"});
task.waitForResult();

require "runapi/gpt_image_2_5"

client = RunApi::GptImage25::Client.new
result = client.edit_image.run(
    model: "gpt-image-2.5-flare",
    source_image_urls: ["https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"],
    prompt: "このモデルで本番向けの結果を作成してください。"
)

client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.editImage.Run({"model":"gpt-image-2.5-flare","source_image_urls":["https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"],"prompt":"このモデルで本番向けの結果を作成してください。"})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()

$ runapi generate \
    --model gpt-image-2.5-flare \
    --endpoint edit_image \
    --wait