Introdução
A edição de imagem do Flare usa uma instrução escrita junto com 1–16 referências para realizar revisões ágeis. Atribua uma função a cada origem numerada e adicione uma máscara PNG quando quiser marcar uma região para repintar.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Entrada | Imagem |
| Saída | Imagem |
| Publicador | OpenAI |
| Data de lançamento | 2026-11-05 |
| Modelo da API | gpt-image-2.6-flare |
| Endpoints públicos | openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image; openai/gpt-image-2.6-flare/edit |
| Qualidade | low, medium (padrão), high, xhigh, max |
| Resolução | 1k ≈ 1 megapixel; 2k ≈ 3,7 megapixels; 4k ≈ 8,3 megapixels |
| Dimensões em 16:9 | 2560 x 1440 pixels em 2k; 3840 x 2160 pixels em 4k |
| Proporções | 1:3, 3:1, 1:2, 2:1, 9:21, 21:9, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 1:1 |
| Quantidade de saídas | 1–10 imagens por solicitação |
| Origens para edição | 1–16 imagens de entrada |
| Máscara | Máscara PNG opcional; use o tamanho de Image 1 e pixels transparentes na região a repintar |
| Fundo | transparent, opaque ou auto; PNG e WebP permitem saídas transparentes |
| Formatos de arquivo | GIF (somente texto para imagem) · PNG (padrão), JPEG, WebP |
Recursos e destaques
Giro na varanda
O loop do Flare acompanha o giro da paisagem urbana até um sorriso para a câmera na varanda noturna. O movimento descrito oferece uma proposta animada para você avaliar rapidamente com Flare.
Brinde no clube de jazz
A animação do Flare reúne o brinde, uma piscadela divertida e um sorriso no bar de jazz. O movimento descrito oferece uma proposta animada para você avaliar rapidamente com Flare.
Vento no penhasco
O GIF do Flare combina o lenço ao vento com um giro e um sorriso no penhasco ao pôr do sol. O movimento descrito oferece uma proposta animada para você avaliar rapidamente com Flare.
Prévia de rua chuvosa
A revisão do Flare combina uma troca de roupa com um novo local e horário do dia.
Parâmetros da requisição
| Parâmetro | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|
prompt | Sim | Escreva as instruções obrigatórias de edição do Flare em até 5.000 caracteres; nenhum texto é fornecido por padrão, e cada token do prompt acrescenta um pequeno valor à cobrança… pelo menos 1 caracteres · no máximo 5000 caracteres |
image_urls | Sim | Uma edição do Flare exige de 1 a 16 URLs de imagens e não tem entradas padrão; mencione Image 1, Image 2 e os números seguintes no prompt, com uma pequena taxa por imagem de ent… pelo menos 1 itens · no máximo 16 itens |
mask_url | Não | Omita esta máscara opcional do Flare para editar com base na instrução ou envie um PNG nas dimensões de Image 1; pixels transparentes selecionam a repintura, sem taxa adicional… |
markup_url | Não | Flare: para indicar rapidamente a alteração, |
aspect_ratio | Não | O Flare tem quinze formatos disponíveis, de faixas verticais 1:3 a panorâmicas 3:1. |
resolution | Não | Selecione a entrega do Flare em 1k (~1 MP), 2k (~3,7 MP) ou 4k (~8,3 MP); o padrão não é especificado aqui, e o tamanho escolhido afeta a cobrança. |
quality | Não | O Flare oferece os níveis de detalhe low, medium, high, xhigh e max, começando em medium; níveis superiores acrescentam detalhe, tempo e custo. |
reasoning_effort | Não | Flare: |
num_outputs | Não | Defina de 1 a 10 resultados para o Flare; a quantidade padrão não é especificada aqui, e cada imagem tem sua própria cobrança. |
background | Não | Escolha auto, opaque ou transparent para o fundo do Flare; o padrão não é especificado aqui, a transparência exige PNG ou WebP e essa seleção não acrescenta taxas. |
output_format | Não | O Flare entrega arquivos em png por padrão; jpeg e webp também são aceitos, sem cobrança pela troca de formato. |
output_quality | Não | Ao salvar uma edição do Flare em JPEG ou WebP, a compressão vai de 0 a 100; no PNG ela não é usada e o preço continua o mesmo. |
Preços
O Flare cobra as edições pelo uso medido: tokens do prompt, tokens de imagem de cada imagem de origem e tokens de imagem da saída entregue. Os preços por nível nesta página descrevem um resultado 1:1 do Flare sem incluir as imagens de origem; edições mais largas ou mais altas do Flare geralmente saem mais baratas. O Flare conta os tokens do prompt e das imagens de origem uma vez por saída solicitada. Um valor máximo é reservado no início de cada trabalho do Flare, e a diferença é devolvida quando ele termina. Solicitações recusadas pelo Flare não geram cobrança.
| Resolução | Qualidade: low | Qualidade: medium | Qualidade: high | Qualidade: xhigh | Qualidade: max |
|---|---|---|---|---|---|
| $0.02232 / imagem | $0.03915 / imagem | $0.04743 / imagem | $0.08433 / imagem | $0.18972 / imagem |
| $0.04131 / imagem | $0.07299 / imagem | $0.08847 / imagem | $0.15723 / imagem | $0.35379 / imagem |
| $0.07479 / imagem | $0.13221 / imagem | $0.16011 / imagem | $0.28512 / imagem | $0.64044 / imagem |
Casos de uso
Exploração de pôsteres
Experimente cenas com faróis e diferentes caminhos para campanhas de turismo em ciclos curtos de iteração.
Peças diárias para cafés
Crie propostas de imagens de cardápios em lousa com textos curtos entre aspas para avaliação.
Prévia de roupas
Parta de um retrato existente para testar um casaco e um novo cenário de rua.
Guia de prompt e dicas práticas
Crie uma primeira opção
Comece com uma descrição da cena na qualidade medium para explorar uma direção visual.
Peça alternativas
Use
num_outputspara obter de 1 a 10 opções e considere a cobrança de cada resultado.Edite com referências
Adicione as imagens de origem numa ordem clara e chame-as de Image 1, Image 2 e assim por diante.
Prepare a entrega
Escolha a resolução de acordo com o uso e selecione PNG ou WebP ao solicitar transparência.
Introdução
GPT Image 2.6 Flare Edição de imagem recebe imagens existentes e uma descrição da revisão que você deseja. Ele permite iterar com agilidade em roupas, locais e outras mudanças visuais usando de 1 a 16 origens fornecidas.
A primeira entrada é a imagem a editar; as seguintes podem fornecer detalhes de referência. Nos nossos testes, uma revisão de roupa numa Paris chuvosa manteve a pessoa reconhecível enquanto substituía o vestuário e o cenário ao redor.
Recursos e destaques
- Edições anotadas no Flare: envie em
markup_urlum PNG transparente do tamanho da primeira imagem para mostrar a alteração; o Flare não cobra uma entrada adicional, e ele substituimask_url. - Funções das referências: mencione as entradas como Image 1, Image 2 e assim por diante para explicar o que cada uma fornece.
- Máscaras opcionais: envie um PNG nas dimensões da primeira entrada com pixels transparentes nas áreas a repintar.
- Enquadramento da saída: deixe a proporção sem definir para manter o formato da primeira origem em 1k ou selecione uma proporção para 2k e 4k.
- Escolhas de detalhe e tamanho: os cinco níveis de qualidade e os três níveis de resolução também se aplicam às revisões.
- Fundo na entrega: a saída transparente requer PNG ou WebP; JPEG é outra opção de formato para os demais resultados.
Casos de uso
- Conceitos de roupas sazonais: visualize um casaco cor de camelo num retrato fornecido para uma campanha de tempo chuvoso.
- Variações de cenário: leve uma pessoa de uma fotografia existente para uma cena de rua durante a hora azul.
- Revisões gráficas: marque parte de um rascunho de pôster e peça um novo fundo pintado nessa região.
Guia de prompts e dicas práticas
- Identifique primeiro a base: escreva “edite Image 1” antes de indicar o resultado desejado.
- Liste o que preservar: diga “preserve a aparência da pessoa” ao mudar o vestuário e o local.
- Separe as instruções de referência: experimente “use as cores de fundo de Image 2” para esclarecer as funções das origens.
- Dê uma instrução específica para a máscara: peça “uma parede azul-petróleo na região marcada” junto com um PNG preparado.
- Avalie uma mudança definida: use “trench coat cor de camelo durante a hora azul” em vez de juntar alternativas sem relação entre si.
- No Flare, ajuste
reasoning_effortà composição: high é o padrão e ajuda com texto denso; mais planejamento leva mais tempo, sem alterar o custo.
Início rápido da API
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "openai/gpt-image-2.6-flare/edit",
"input": {
"background": "auto",
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"num_outputs": 1,
"output_format": "png",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"quality": "medium",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Consulte a referência da API para autenticação, esquema completo, polling e tratamento de erros.
