OpenAI
GPT Image 2.5 Flare
GPT-Image-2.5 Flare — быстрая модель OpenAI для повседневного создания изображений. Принимает текст и изображения и поддерживает настройки качества low, medium, high, xhigh, max и auto.
26,71 ₽за изображение
- Доступность
- 99,9%
openai/gpt-image-2.5-flareДанные каталога получены .
Цена
- Генерация изображений · генерация / обработка
- 26,71 ₽ / 1 изображение
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
GPT-Image-2.5 Flare — быстрая модель OpenAI для повседневного создания изображений. Принимает текст и изображения и поддерживает настройки качества low, medium, high, xhigh, max и auto. Разработчик: openai. Вход: текст, изображения. Выход: изображения.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- 9 октября: 99,8%99,8%9 октября
- Тип модели
- Изображения
- Вход модели
- Текст, Изображения
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Изображения
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Операции
- Генерация изображений
- Возможности модели
- Входные изображения, Генерация изображений
Примеры

Создай фотореалистичный кадровый снимок пожилого моряка, стоящего на небольшой рыбацкой лодке. У него обветренная кожа с заметными морщинами, порами и солнечной текстурой, а на руках — несколько выцветших традиционных морских татуировок. Он спокойно поправляет сеть, рядом на палубе сидит его собака. Снято как кадр с 35-мм плёнки, средний крупный план на уровне глаз, объектив 50 мм. Мягкий прибрежный дневной свет, малая глубина резкости, лёгкое плёночное зерно, естественный цветовой баланс. Изображение должно выглядеть честным и непозированным, с настоящей текстурой кожи, потёртыми материалами и бытовыми деталями. Без глянца, без тяжёлой ретуши.
Опубликованный пример OpenAI · Medium · 1024×1536
Создай подробную инфографику о работе и потоке автоматической кофемашины, например Jura. От бункера для зёрен до помола, весов, резервуара для воды, бойлера и т. д. Хочу понять поток технически и визуально.
Опубликованный пример OpenAI · Medium · 1024×1536
Сделай крутой культурный рекламный / модный снимок для бренда Thread. Это модный молодой уличный бренд. На рекламе группа друзей проводит время вместе со слоганом "Yours to Create." Сделай так, чтобы это выглядело как отполированное кампанийное изображение для молодой аудитории уличной одежды: стильно, современно, энергично и со вкусом. Используй чистую композицию, сильное цветовое направление, естественные позы и приёмы премиальной модной фотографии. Воспроизведи слоган ровно один раз, чётко и разборчиво, встроенным в макет рекламы. Без лишнего текста, без водяных знаков, без посторонних логотипов.
Опубликованный пример OpenAI · Medium · 1024×1536Контрольные показатели
Для этой версии модели оценок пока нет.
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
Ответ содержит задание. Проверяйте его по GET /v1/jobs/{id}. Перед отправкой получите стоимость через POST /v1/quotes и укажите допустимый лимит: как задать бюджет запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
def get(url):
request = Request(url, headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
}, method="GET")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
def format_rubles(value):
amount = int(value)
sign, absolute = ("-" if amount < 0 else ""), abs(amount)
if 0 < absolute < 10_000:
return sign + "<0,01 ₽"
cents = (absolute + 5_000) // 10_000
return f"{sign}{cents // 100},{cents % 100:02d} ₽"
quote = post("https://api.kvantora.ai/v1/quotes", {
"model": "openai/gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Иллюстрация для статьи об API, без надписей",
"n": 1,
"operation": "image_generation"
})
print("Стоимость:", format_rubles(quote["estimated_cost_microrub"]))
# Укажите допустимый бюджет вместо max_cost_microrub: 0.
payload = {
"model": "openai/gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Иллюстрация для статьи об API, без надписей",
"n": 1,
"max_cost_microrub": 0
}
job = post("https://api.kvantora.ai/v1/images/generations", payload)
print(get("https://api.kvantora.ai/v1/jobs" + "/" + job["id"]))






