
Texto a imagen
Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto
Perfecciona fotos de productos y diseños de campañas con OpenAI ChatGPT Images 2.5 Flare Edit API. Usa prompts e imágenes de referencia en flujos creativos asequibles.
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La API ChatGPT Images 2.5 Flare Edit ofrece a los desarrolladores acceso a la edición de imágenes de OpenAI con instrucciones de texto e imágenes de referencia a través de Best Image AI. Utiliza controles flexibles de resolución, calidad y relación de aspecto para preparar imágenes de productos, materiales de marketing y conceptos creativos. La API sigue el mismo flujo asíncrono de tareas de imagen que el resto de la familia ChatGPT Images 2.5, lo que facilita su integración en aplicaciones creativas existentes.
Edición de imágenes guiada por prompts: Describe los cambios que quieres realizar y proporciona las imágenes originales para guiar la edición.
Resolución de salida flexible: Elige una resolución de salida adecuada para explorar conceptos, publicar contenido digital o crear recursos visuales de mayor tamaño.
Calidad ajustable: Selecciona un ajuste de calidad para cada solicitud que se adapte a los distintos requisitos de salida de tu flujo de trabajo.
Múltiples relaciones de aspecto: Crea imágenes cuadradas, horizontales y verticales para páginas de productos, diseños de campañas y canales sociales.
Entrada de múltiples imágenes: Proporciona varias referencias con instrucciones claras sobre la función de cada imagen en la composición final.
Integración de API compartida: Envía tareas de imagen y recupera los resultados finalizados a través de los endpoints de imagen existentes de Best Image AI.
Entrada: URL de imágenes de referencia y un prompt en lenguaje natural que describe los cambios deseados.
Salida: Imágenes editadas que se devuelven como URL de imagen al completarse la tarea.
Relaciones de aspecto: Formatos flexibles cuadrados, verticales y horizontales, seleccionados mediante los valores de proporción de anchura y altura.
Capacidades: Edición de imágenes y composición con múltiples imágenes, con controles de resolución y calidad.
Imágenes de productos: Adapta las imágenes de productos existentes a nuevos requisitos creativos mediante imágenes originales e instrucciones de edición.
Materiales de marketing: Prepara variaciones de imágenes para conceptos de campañas, diseños promocionales y revisiones creativas.
Contenido para redes sociales: Elige las proporciones de salida para publicaciones, historias, banners y otros formatos de publicación.
Iteración de diseño: Perfecciona una imagen con instrucciones específicas e imágenes de referencia pertinentes.
Aplicaciones creativas: Integra la edición basada en referencias en una aplicación basada en tareas con seguimiento del progreso y recuperación de resultados.
Nota Asegúrate de que tus prompts cumplan con las políticas de uso de OpenAI. Si ocurre un error, revisa si el prompt contiene contenido restringido, ajústalo e inténtalo de nuevo.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit frente a ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
Ambas variantes ofrecen los mismos controles documentados de resolución, calidad y relación de aspecto, incluida la entrada de múltiples imágenes. Evalúa los resultados con los mismos requisitos creativos.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit frente a ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client ofrece actualmente una resolución de salida fija. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit proporciona varios ajustes de resolución y calidad mediante el mismo flujo de tareas de imagen de la API.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit frente a GPT Image 2 Edit
Ambos admiten la edición de imágenes basada en referencias con controles de resolución y calidad. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit añade opciones de calidad extra alta y máxima; compara los resultados para el caso de uso previsto.
Explora varias herramientas de creación con IA para agilizar flujos de trabajo de imagen y video en el navegador y, después, amplía las ideas que funcionan con las API de modelos de Best Image AI listas para producción. Best Image AI ofrece una capa de API unificada para todos los modelos, lo que facilita el uso y la ampliación de tus flujos de trabajo.

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// 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-edit',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
quality: 'medium',
image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
})
});
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-edit',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'quality': 'medium',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
}
)
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-edit",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"quality": "medium",
"image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
}'
# 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)