1. Ottenere la API Key
Apri l’elenco delle applicazioni Ace Data Cloud, accedi a un’applicazione disponibile e copia la API Key.
2. Modificare usando l’URL dell’immagine
Immagine originale:
3. Caricare immagini locali
Usamultipart/form-data:
image; la serie GPT Image supporta fino a 16 immagini di riferimento. image nelle richieste JSON può essere un singolo URL o un array di URL; i file locali vengono caricati tramite multipart.
Modelli e modalità di fatturazione
Il prezzo visualizzato per il canale API ufficiale è una stima prima della richiesta; il valore finale fa riferimento all’effettivo utilizzo dei Token nella risposta e ai record di utilizzo.
4. Usare le maschere per la modifica locale
L’interfaccia ufficiale Images Edit specifica le aree che possono essere modificate tramitemask. I modelli :official di Ace Data Cloud seguono lo stesso contratto multipart:
maskdeve essere un PNG con canale Alpha, di dimensioni non superiori a 4 MB;- le dimensioni della maschera devono essere completamente identiche a quelle della prima
image; - i pixel trasparenti con Alpha pari a
0indicano le aree consentite per la modifica, mentre i pixel non trasparenti indicano le aree da mantenere; - le immagini RGB che sono solo in bianco e nero, ma non hanno un canale trasparente, non possono essere utilizzate come maschere valide;
- il prompt deve descrivere l’immagine completa desiderata, specificando al contempo le modifiche locali e i contenuti che devono rimanere invariati.
images.edit dell’SDK Python ufficiale di OpenAI, devi solo puntare base_url ad Ace Data Cloud:
mask, l’immagine originale e la maschera devono essere caricate separatamente nella stessa richiesta multipart tramite image=@input.png e mask=@mask.png. Non passare insieme un’immagine originale tramite URL e un file di maschera locale; le richieste di modifica solo URL non supportano l’aggiunta di un file mask locale. La maschera vincola l’area di modifica, ma il modello generativo potrebbe comunque fondere naturalmente i bordi; quando sono richiesti confini rigorosi, devono essere usati bordi Alpha chiari e deve essere ripetutamente specificato nel prompt quali contenuti devono rimanere invariati.
I metodi di chiamata sopra descritti sono coerenti con gli esempi di maschere dell’API OpenAI Image Edit e del Cookbook ufficiale GPT Image.
5. Parametri comuni
Le regole sulle dimensioni sono coerenti con l’interfaccia di generazione: larghezza e altezza devono essere multipli di 16, il lato lungo non deve superare 3840, il totale dei pixel deve essere 655.360–8.294.400 e il rapporto larghezza-altezza non deve superare 3:1. Quando si omette
size o si utilizza auto, il modello sceglierà il formato combinando il prompt e la prima immagine di riferimento.
gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst e gpt-image-2:reverse vengono fatturati in base al numero di immagini riuscite; gpt-image-2:official, gpt-image-2.5-flare:official e gpt-image-2.5-sunburst:official vengono addebitati in base ai Token effettivi dell’input di testo, dell’input dell’immagine di riferimento e dell’output dell’immagine; il conteggio finale fa fede ai registri di utilizzo.
6. Callback asincrono e risoluzione degli errori
Per le attività lunghe, è possibile aggiungere alla richiesta:{"task_id": "..."}; al completamento viene richiamato il risultato finale. Le richieste sincrone restituiscono invece created e data.
Le risposte di errore includono
trace_id. Quando si segnala un problema, fornire questo ID, non la API Key.
Per i campi completi e le enumerazioni in tempo reale, fare riferimento alla pagina OpenAI Images Edits API. Per la generazione di immagini da puro testo, consultare Generazione immagini GPT Image 2 / 2.5.
