출력 해상도
공개된 endpoint 스키마의 1k, 2k, 4k를 지원합니다.
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/gpt_image_2_5/edit_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"source_image_urls": [
"https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg"
],
"prompt": "이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요."
}'
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: "이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요.",
});
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":"이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요."}
)
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' => '이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요.',
])
]);
$response = curl_exec($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":"이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요."});
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: "이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요."
)
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":"이 모델로 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 결과를 만드세요."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model gpt-image-2.5-flare \
--endpoint edit_image \
--wait
사용 가능한 버전 2개
원하는 모델을 선택하고 몇 초 만에 생성해보세요.
원하는 모델을 선택하고 몇 초 만에 생성해보세요.
| 제공자 | OpenAI |
| 모델 ID | gpt-image-2.5-flare |
| 모달리티 | Image |
| 작업 유형 | Asynchronous |
| API 엔드포인트 | /api/v1/gpt_image_2_5/text_to_image, /api/v1/gpt_image_2_5/edit_image |
| 청구 단위 | call |
| 입력 매개변수 | aspect_ratio, output_resolution, prompt, source_image_urls |
| 최대 해상도 | 1k, 2k, 4k |
| 종횡비 | auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 21:9, 9:21 |
| 카탈로그 상태 | 운영 중 |
무료로 가입하고 대시보드에서 gpt-image-2.5-flare용 API 키를 만드세요.
/api/v1/gpt_image_2_5/edit_image로 gpt-image-2.5-flare 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요.
작업을 폴링하거나 콜백을 따라 완료된 gpt-image-2.5-flare 결과를 가져오세요.
공개된 endpoint 스키마의 1k, 2k, 4k를 지원합니다.
aspect_ratio, output_resolution, prompt, source_image_urls 포함 4개 문서화된 파라미터를 설정할 수 있습니다.
2개의 공개 endpoint를 제공합니다: text_to_image, edit_image.
call 기준으로 측정되며 구독 없이 이용 가능합니다.
prompt설명을 사용할 수 없습니다.
aspect_ratio설명을 사용할 수 없습니다. (auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 21:9, 9:21)
output_resolution설명을 사용할 수 없습니다. (1k, 2k, 4k)
source_image_urls설명을 사용할 수 없습니다.
텍스트 prompt에서 시각 asset을 만듭니다.
prompt 지시에 따라 기존 이미지를 변환합니다.
SDK로 반복 가능한 생성을 구현합니다.
이 모델에 대한 검증된 고객 피드백이 아직 없습니다.
quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요.
네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다.