Buduj z CometAPIPotrzebujesz jednego API dla wielu modeli?Przetestuj proces w Playground, a potem utwórz klucz API, gdy model i koszt pasują do Twojego zastosowania.
Użyj interfejsów API GPT-Image-2.5 z CometAPI. Generuj i edytuj obrazy, wybierz ustawienia jakości i rozmiaru, poznaj ceny i zasady rozliczeń, zbuduj integrację gotową do produkcji.
GPT-Image-2.5 to rodzina API do obrazów obejmująca dwa modele: Flare stawia na szybkie, codzienne generowanie, a Sunburst na precyzję edycji i wierność finalnego rezultatu. Dzięki CometAPI istniejące integracje z OpenAI SDK zwykle można przenieść, zmieniając jedynie base URL, klucz API i identyfikator modelu. Zacznij od Flare w jakości medium, zmierz opóźnienie i koszt zaakceptowanego obrazu, a wymagające edycje lub wersje premium kieruj do Sunburst.
Kluczowe wnioski
Flare to wybór nastawiony na szybkość dla produktów interaktywnych, szybkiej iteracji i masowego generowania.
Sunburst to wybór nastawiony na precyzję dla zlokalizowanych edycji, zachowania referencji i złożonych finalnych kompozycji.
Oba modele przyjmują wejścia tekstowe i obrazowe, obsługują sześć trybów jakości oraz generowanie lub edycję obrazów przez Images API.
CometAPI obsługuje dwa identyfikatory modeli poprzez OpenAI‑kompatybilny base URL i wzorzec SDK.
Sprawdzone pod kątem przejrzystości, atrybucji źródeł i aktualnej terminologii API.
Bieżące wyniki Arena faworyzują Sunburst dla generowania i edycji, przy czym oba nowe modele pozostają oznaczone jako wstępne.
Wybór produkcyjny powinien opierać się na opóźnieniu, współczynniku akceptacji, wierności edycji, użyciu tokenów i efektywnym koszcie za zaakceptowany obraz.
8 września 2026 r. OpenAI wprowadziło ChatGPT Images 2.5 i udostępniło dwa nowe modele generowania obrazów w API: GPT Image 2.5 Flare do szybkiego, codziennego generowania oraz GPT Image 2.5 Sunburst do procesów, które priorytetyzują jakość obrazu i bardziej precyzyjną kontrolę edycji. OpenAI pozycjonuje Flare jako domyślny dla większości zastosowań, natomiast Sunburst jako najbardziej zaawansowany model generowania i edycji obrazów.
Oba modele są dostępne przez CometAPI. Praktyczna korzyść polega na tym, że deweloperzy mogą wywoływać je przez znany interfejs OpenAI SDK, zastępując klucz API i base URL poświadczeniami CometAPI. OpenAI‑kompatybilne API CometAPI oznacza, że istniejąca aplikacja do generowania obrazów zwykle wymaga tylko małej zmiany integracyjnej, a nie nowego SDK czy architektury żądań.
Ten przewodnik pokazuje, jak generować i edytować obrazy z GPT‑Image‑2.5 przez CometAPI przy użyciu cURL, Pythona i JavaScriptu oraz jak dobrać właściwy model, poziom jakości, wymiary i format wyjścia do środowiska produkcyjnego.
Czym jest API GPT‑Image‑2.5?
GPT‑Image‑2.5 to obecna rodzina OpenAI do generowania obrazów. Przyjmuje wejścia tekstowe i obrazowe i zwraca obrazy. Rodzina obejmuje dwa modele: GPT‑Image‑2.5 Flare, zoptymalizowany pod kątem szybkości i codziennego użycia, oraz GPT‑Image‑2.5 Sunburst, zoptymalizowany pod kątem maksymalnych możliwości i precyzyjnej edycji.
Jak API GPT‑Image‑2.5 wypada w porównaniu z GPT Image 2 API?
Kluczowa zmiana to nie tylko szybszy zamiennik. GPT‑Image‑2.5 rozdziela obciążenia na dwa modele o określonych celach. Flare celuje w rutynowe generowanie z niższą latencją, a Sunburst w najbardziej wymagające zadania generowania i edycji. Oba modele udostępniają podobny zakres sterowania, w tym poziomy jakości od low do max, wejścia obrazów do edycji i strumieniowanie częściowych obrazów.
Na potrzeby migracji zacznij od zachowania obecnych promptów i struktury żądania, a następnie wybierz model zgodnie z wymaganiami dotyczącymi opóźnienia i wierności. Przetestuj renderowanie tekstu, instrukcje zachowania, maski, kolejność obrazów referencyjnych, rozmiar wyjścia i koszt, zanim przełączysz ruch produkcyjny.
Dlaczego używać GPT‑Image‑2.5 przez CometAPI?
CometAPI zapewnia OpenAI‑kompatybilną warstwę dostępu, która może zredukować nakład pracy integracyjnej, gdy zespół już używa tej bramki. Praktyczne korzyści to scentralizowane zarządzanie kluczami, znajomy format żądań, widoczność wykorzystania oraz możliwość kierowania generowania i edycji obrazów przez jeden base URL.
Item
Value
Base URL
https://api.cometapi.com/v1
Generation route
POST /images/generations
Editing route
POST /images/edits
Authentication
Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY
Ceny dostawców i dostępność modeli mogą się zmieniać. Przed wdrożeniem produkcyjnym potwierdź identyfikator modelu, zachowanie endpointu i bieżące rozliczenia w panelu CometAPI.
Przechowuj klucz jako zmienną środowiskową zamiast umieszczania go na stałe w kodzie aplikacji:
export COMETAPI_KEY="your-cometapi-key"
W Windows PowerShell:
$env:COMETAPI_KEY="your-cometapi-key"
Nie ujawniaj klucza API w kodzie JavaScript po stronie przeglądarki, publicznych repozytoriach, zrzutach ekranu ani aplikacjach klienckich. W środowisku produkcyjnym bezpieczniej jest użyć zmiennych środowiskowych po stronie serwera lub menedżera sekretów.
Krok 2: Wygeneruj pierwszy obraz za pomocą cURL
Dla większości zastosowań zacznij od Flare. Minimalne żądanie generowania wygląda tak:
Kluczowe elementy specyficzne dla CometAPI to endpoint i klucz API. API GPT Image 2.5 Flare w CometAPI używa endpointu api.cometapi.com/v1/images/generations z uwierzytelnianiem Bearer.
To jedna z największych praktycznych zalet CometAPI dla istniejącego projektu z OpenAI SDK: oficjalny przykład CometAPI używa tego samego klienta OpenAI, zmieniając base_url, klucz i identyfikator modelu zamiast zastępować warstwę SDK aplikacji.
Krok 4: Użyj wielu obrazów referencyjnych z Responses API
Przypisz stabilną rolę do każdego obrazu przed napisaniem promptu. Użyteczna kolejność to: najpierw obiekt, potem styl, następnie tło lub układ. Nazwij te role wprost w promcie, aby model nie musiał wnioskować, które właściwości kopiować.
import base64
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "input_text", "text": (
"Utwórz obraz kampanii. Użyj obrazu 1 wyłącznie dla kształtu "
"i kolorów produktu; obrazu 2 wyłącznie dla oświetlenia i stylu "
"wizualnego; obrazu 3 wyłącznie dla kompozycji tła. Zachowaj "
"logo produktu dokładnie i nie dodawaj żadnego innego tekstu."
)},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/product.png"},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/style.png"},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/background.png"},
],
}],
tools=[{
"type": "image_generation",
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
}],
)
for item in response.output:
if item.type == "image_generation_call":
with open("campaign.png", "wb") as file:
file.write(base64.b64decode(item.result))
Responses API używa obsługiwanego modelu głównego na poziomie top‑level i wybiera GPT‑Image‑2.5 wewnątrz narzędzia do generowania obrazów. Jeśli bramka nie udostępnia jeszcze wybranego modelu głównego lub schematu narzędzia, sprawdź bieżący katalog modeli CometAPI i użyj udokumentowanego odpowiednika.
Uwaga: Można przekazać wiele obrazów referencyjnych naraz, a każdy obraz może pełnić odrębną rolę; jasno określ cel każdego obrazu w promcie. Podczas edycji wieloobrazowej zwracaj uwagę na kolejność wejść i ich semantyczną zgodność.
Jak edytować istniejące obrazy
Użyj trasy edycji, gdy istniejący zasób należy zachować i zmienić. Najpierw wskaż elementy, które muszą pozostać niezmienione, a dopiero potem opisz żądaną zmianę.
curl https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
-F "model=gpt-image-2.5-sunburst" \
-F "image[]=@product.png" \
-F "prompt=Zachowaj kształt produktu, etykietę i kąt kamery. Zastąp wyłącznie tło ciepłym gradientem studyjnym. Nie dodawaj nowego tekstu." \
-F "quality=high" \
-F "output_format=png"
Input
Output
Przypisuj role wielu obrazom wejściowym
Nie polegaj wyłącznie na kolejności przesyłania. Powiedz „obraz 1 to obiekt”, „obraz 2 to referencja stylu”, a „obraz 3 to referencja tła”. Następnie wymień atrybuty, które wolno przenosić z każdego obrazu. Ogranicza to przypadkowe kopiowanie twarzy, logo, tekstu lub układu z niewłaściwej referencji.
Użyj maski do zlokalizowanych edycji
Maska prowadzi obszar edycji: przezroczyste piksele wskazują miejsca, w których dozwolona jest zmiana, podczas gdy pozostały obszar należy zachować. Maska powinna odpowiadać rozmiarowi i formatowi obrazu źródłowego, zawierać kanał alfa i mieścić się w limicie rozmiaru pliku API. Przy wielu obrazach wejściowych maska dotyczy pierwszego obrazu.
Maska jest wskazówką, a nie perfekcyjnym zaznaczeniem. Wzmocnij ją językiem zachowania, np. „zmieniaj tylko przezroczysty obszar; zachowaj wszystkie pozostałe piksele, tekst i geometrię”.
Wskazówki produkcyjne dla GPT‑Image‑2.5 w CometAPI
Specyfikacja modelu nie wymienia ogólnego strumieniowania na poziomie modelu jako funkcji, ale Image API i Responses API obsługują strumieniowanie generowania obrazów poprzez partial_images. Zapewnia to postępowe podglądy obrazu zamiast strumieniowania tekstu token po tokenie: Images API akceptuje wartości partial_images od 0 do 3 i może zwrócić tyle podglądów w trakcie generowania. Każdy podgląd dodaje 100 tokenów wyjściowych. Zespoły mogą użyć tych podglądów do interfejsu postępu generowania; aplikacje, które ich nie potrzebują, mogą nadal używać standardowego przepływu generowania i edycji.
Nawet jeśli
partial_images: 3
jest ustawione, nie ma gwarancji otrzymania dokładnie trzech podglądów; jeśli obraz końcowy powstanie na tyle szybko, rzeczywista liczba może być mniejsza niż żądana.
Parametry API GPT‑Image‑2.5
GPT‑Image‑2.5 udostępnia więcej kontroli nad rezultatem niż tylko wybór promptu i modelu.
Parameter — OpenAI image guide
What it controls
Recommended starting point
quality
Poziom obliczeń/szczegółowości
medium na czas developmentu
size
Rozdzielczość/aspekt obrazu
1024×1024 lub 1536×1024
output_format
PNG, JPEG, WebP
PNG dla wierności; WebP/JPEG do dostawy
background
Nieprzezroczyste lub transparentne tło
Używaj „transparent” tylko gdy potrzebne
output_compression
Kompresja JPEG/WebP
Dostosuj do dostawy webowej
n
Liczba zwracanych obrazów
Zacznij od 1
prompt
Wymagania wizualne
Wyraźnie określ układ i ograniczenia
Image API vs Responses API
Criterion
Image API
Responses API
Best for
Bezpośrednie jednorazowe generowanie i edycja
Konwersacyjne, wieloetapowe lub agentskie przepływy wokół obrazów
Model selection
Ustaw model obrazowy bezpośrednio
Użyj modelu głównego plus narzędzia do generowania obrazów
Multiple references
Obsługiwane dla edycji, zależnie od trasy
Naturalne dla wielu wejść URL lub ID plików
Iteration
Aplikacja ponownie przesyła kontekst
Zaprojektowane do iteracyjnych tur i wywołań narzędzi
Streaming previews
Obsługuje podglądy partial images
Obsługuje podglądy partial images
Choose when
Wiesz, jaki wynik chcesz i oczekujesz najkrótszego żądania
Model musi rozumować nad kontekstem, referencjami lub poprzednimi wynikami
Zasada ogólna: zacznij od Image API. Przejdź do Responses API, gdy przepływ wymaga stanu konwersacji, wielu semantycznych referencji lub innych narzędzi wokół generowania obrazów.
Wybór jakości
Obsługiwana drabinka jakości to:
auto
low
medium
high
xhigh
max
auto pozwala modelowi zdecydować. W fazie developmentu jednak jawny wybór medium czyni testy A/B bardziej kontrolowanymi.
Użyteczny wzorzec wdrożenia:
low / medium → szkice, podglądy, eksperymenty na dużą skalę
high → zatwierdzone zasoby produkcyjne
xhigh / max → wymagające finalne rendery, gdy zysk jakości uzasadnia koszt
Nie używaj automatycznie max tylko dlatego, że jest dostępne. Więcej tokenów wyjścia obrazu zwiększa koszt, a słaby prompt nie staje się dobrym tylko przez podniesienie jakości.
Wybór rozmiaru obrazu
Typowe presety to:
1024x1024
1536x1024
1024x1536
Modele 2.5 obsługują również dowolne poprawne wymiary, co jest przydatne dla banerów, stron produktowych, kreacji mobilnych i innych niekwadratowych zasobów. Obecna specyfikacja OpenAI pozwala na wymiary do 3840 pikseli na krawędź w ramach limitów liczby pikseli i proporcji. OpenAI image prompting guide
lub WebP. Przezroczyste wyjście wymaga formatu obsługującego kanał alfa, więc JPEG się nie nadaje. Transparent-background requirements
Jest to szczególnie przydatne dla wycinków produktowych, zasobów UI, ikon, naklejek i potoków kompozytowych.
Jak pisać prompty dla GPT‑Image‑2.5
Niezawodny prompt produkcyjny oddziela cel kreatywny od ograniczeń. Najpierw zapisz pozytywne instrukcje, potem wymagania zachowania i ograniczenia negatywne.
Zdefiniuj kompozycję
Określ obiekt, kąt kamery, kadrowanie, głębię, tło i względne położenie ważnych elementów. Przykład: „Ujęcie produktu pod kątem trzech czwartych, wycentrowane, duża pusta przestrzeń po prawej, kamera na wysokości oczu, look obiektywu 50 mm.”
Umieść wymagany tekst w cudzysłowie i określ jego pozycję, hierarchię, kapitalizację i typografię. Poproś o brak dodatkowego tekstu. Przykład: „Umieść dokładny nagłówek ‘BUILD WITH CLARITY’ u góry, na środku, pogrubioną bezszeryfową majuskułą. Zachowaj pisownię dokładnie. Nie dodawaj żadnych innych słów, liter, etykiet ani znaków wodnych.”
Wskaż, co musi zostać zachowane
Przy edycji nazwij elementy, które nie mogą się zmienić: tożsamość, poza, geometria produktu, logo, tekst etykiety, proporcje, kąt kamery lub tło. Umieść te ograniczenia przed żądaną modyfikacją.
Dodaj ograniczenia negatywne
Wypisz prawdopodobne tryby błędu prostym językiem: „Bez dodatkowych palców, bez zduplikowanych produktów, bez zdeformowanego logo, bez błędów w tekście, bez ramki, bez znaku wodnego.” Ograniczenia negatywne są najskuteczniejsze, gdy dotyczą konkretnych ryzyk, a nie ogólnych haseł jakościowych.
Ile kosztuje GPT‑Image‑2.5?
Oficjalne koszty API OpenAI
W momencie weryfikacji zarówno Flare, jak i Sunburst mają te same ceny tokenów: 5 USD za milion tokenów wejścia tekstowego, 1,25 USD za milion cache’owanych tokenów wejścia tekstowego, 8 USD za milion tokenów wejścia obrazowego, 2 USD za milion cache’owanych tokenów wejścia obrazowego i 30 USD za milion tokenów wyjścia obrazowego. Końcowy koszt zależy od faktycznie użytych tokenów, a nie wyłącznie od liczby żądań.
Cennik CometAPI i sposoby obniżenia kosztów
CometAPI obecnie reklamuje 20% zniżki dla GPT‑Image‑2.5 Flare w swoim katalogu modeli. Traktuj panel i fakturę jako źródło prawdy, ponieważ ceny bramki mogą się zmieniać. Aby obniżyć wydatki, używaj Flare do rutynowych prac, zaczynaj od medium lub high, zarezerwuj xhigh lub max dla zatwierdzonych przypadków, ponownie używaj cache’owanych wejść tam, gdzie to wspierane, unikaj niepotrzebnych wariantów i ustaw partial_images na 0, chyba że podglądy poprawiają doświadczenie użytkownika.
Inne czynniki kosztowe i przykład
Koszt zależy od długości promptu, liczby i rozdzielczości obrazów referencyjnych, wymiarów wyjścia, jakości, tokenów wynikowych, żądanych wariantów, podglądów częściowych, ponowień i odrzuconych wyników. Śledź zarówno koszt na żądanie, jak i koszt na zaakceptowany obraz.
Koszt zaakceptowanego obrazu = całkowity koszt generowania ÷ liczba wyników, które przeszły przegląd.
Przykład poglądowy: 10 prób po 0,18 USD każda to łącznie 1,80 USD. Jeśli 6 obrazów przejdzie przegląd, koszt zaakceptowanego obrazu wynosi 0,30 USD, a nie 0,18 USD. Jeśli lepszy prompt zredukuje liczbę prób do 8 przy 6 zaakceptowanych obrazach, koszt zaakceptowanego obrazu spada do 0,24 USD.
Flare vs. Sunburst: którego modelu użyć?
Decyzja o modelu powinna wynikać z obciążenia, a nie traktować Sunburst jako automatyczny zamiennik Flare.
Decision
GPT Image 2.5 Flare
GPT Image 2.5 Sunburst
Interaktywna aplikacja
Rekomendowany
Używaj selektywnie
Szybka iteracja promptów
Rekomendowany
Zwykle zbędne
Masowe kreatywne generowanie
Rekomendowany
Zależy od współczynnika akceptacji
Edycja produktu/referencji
Dobre
Rekomendowany
Złożona finalna kompozycja
Dobre
Rekomendowany
Maksymalna kontrola edycji
Dobre
Rekomendowany
UI wrażliwy na opóźnienia
Rekomendowany
Mniej odpowiedni
Premiumowy finalny zasób
Najpierw testuj
Rekomendowany, gdy zysk jakości jest mierzalny
Dla wielu produktów optymalna architektura to nie „wybierz raz na zawsze”. Kieruj większość żądań do Flare, a wymagające poprawki lub wysokocenne finalne wyjścia do Sunburst.
Jak migrować z GPT Image 2 do GPT‑Image‑2.5?
Jeśli już używasz GPT Image 2 przez CometAPI, migracja jest relatywnie niewielka, ponieważ generowanie i edycja pozostają na trasach Images API.
Ale nie poprzestawaj na podmianie ID. Ponownie oceń jakość, wymiary wyjścia, opóźnienie, zachowanie obiektu, poprawność tekstu, lokalność edycji i realne użycie tokenów, używając stałego zbioru ewaluacyjnego.
OpenAI zaleca wprost utrzymanie stałych: promptu, referencji, wymiarów i formatu wyjścia przy porównywaniu modeli, aby zmienną był sam model. OpenAI migration guidance
Wskazówki produkcyjne dla GPT‑Image‑2.5 w CometAPI
Dla usługi produkcyjnej utrzymuj implementację wokół GPT‑Image‑2.5 celowo niewielką: przechowuj klucz API po stronie serwera, zapisuj zdekodowany obraz we własnej pamięci, loguj model/jakość/rozmiar/opóźnienie/zużycie, ograniczaj ponowienia i traktuj błędy 400 inaczej niż przejściowe 429 czy 5xx.
CometAPI opublikowało już dedykowany przewodnik obejmujący kolejkowanie, ograniczoną współbieżność, wykładniczy backoff, trwałe ID, storage, manifesty i grupowe śledzenie kosztów. Zamiast duplikować implementację tutaj, zobacz How to Automate Image Generation at Scale przy przejściu z pojedynczego wywołania API do produkcji wsadowej.
To rozróżnienie jest szczególnie ważne przy adaptowaniu przykładów pisanych dla natywnego API OpenAI bezpośrednio do OpenAI‑kompatybilnego endpointu strony trzeciej.
Częste błędy API GPT‑Image‑2.5
Error
Likely cause
What to do
401 Unauthorized
Nieprawidłowy/brakujący klucz CometAPI
Zweryfikuj COMETAPI_KEY i nagłówek Bearer
400 Bad Request
Nieprawidłowy parametr, rozmiar, format lub ID modelu
Usuń pola opcjonalne i przetestuj minimalne żądanie
429 Too Many Requests
Przekroczony limit współbieżności/konta
Wycofaj i ponów z jitterem
Repeated 5xx
Tymczasowy problem po stronie upstream/API
Ponów ograniczoną liczbę razy
Image appears as Base64 text
b64_json nie został zdekodowany
Zdekoduj Base64 i zapisz bajty
Transparent output fails
Niekompatybilny format wyjścia
Użyj PNG lub WebP
Edit changes too much
Prompt nie ogranicza zachowania
Wyraźnie wskaż, co musi pozostać niezmienione
Costs rise unexpectedly
Wyższa jakość/rozdzielczość lub ponowienia
Loguj użycie per żądanie i licz koszt zaakceptowanego obrazu
Nie ponawiaj automatycznie każdego błędu. Błędnie sformułowane żądanie 400 pozostanie błędne, a ponawianie błędu uwierzytelnienia tylko generuje więcej nieudanych wywołań.
Limity szybkości i współbieżność
Tier
TPM
IPM
Tier 1
100K
5
Tier 2
250K
20
Tier 3
800K
50
Tier 4
3M
150
Tier 5
8M
250
Podsumowanie
GPT‑Image‑2.5 daje deweloperom bardziej użyteczny podział modeli niż prosta generacyjna aktualizacja: Flare jest zoptymalizowany pod szybkie, codzienne obciążenia obrazowe, a Sunburst oferuje wyższą precyzję dla wymagających zadań generowania i edycji.
Przez CometAPI oba mogą wpasować się w istniejącą OpenAI‑kompatybilną aplikację przy minimalnej pracy integracyjnej. Zacznij od endpointu /v1/images/generations, Flare, kontrolowanego ustawienia jakości i reprezentatywnego zbioru promptów. Dodaj /v1/images/edits i Sunburst, gdy Twój produkt wymaga silniejszego zachowania referencji lub precyzyjnych zmian wizualnych.
Kluczowa optymalizacja to nie tylko wybór najsilniejszego ustawienia. Mierz opóźnienie, użycie tokenów, współczynnik akceptacji, dokładność edycji i efektywny koszt za zatwierdzony obraz na rzeczywistym obciążeniu Twojej aplikacji. To determinuje, czy Flare czy Sunburst będzie lepszym modelem produkcyjnym.
FAQ
Czy GPT‑Image‑2.5 jest dostępny w CometAPI?
Tak. Zarówno GPT Image 2.5 Flare, jak i GPT Image 2.5 Sunburst są dostępne przez CometAPI.
Czy potrzebuję oddzielnego klucza API OpenAI?
Nie. Przy wywołaniu modelu przez CometAPI uwierzytelnianie używa Twojego klucza CometAPI względem endpointu CometAPI.
Czy wybrać Flare czy Sunburst?
Zacznij od Flare dla większości zadań generowania. Używaj Sunburst, gdy precyzja edycji, złożone kompozycje lub zachowanie detali z obrazów referencyjnych mają mierzalny wpływ na akceptację wyników. To zgodne z pozycjonowaniem obu modeli przez OpenAI.
Czy GPT‑Image‑2.5 potrafi edytować istniejące obrazy?
Tak. Bieżące specyfikacje modeli obsługują wejście obrazów i edycję, a CometAPI udostępnia możliwość edycji dla tej rodziny. GPT Image 2.5 Flare API w CometAPI
Czy GPT‑Image‑2.5 obsługuje przezroczyste obrazy?
Tak. Ustaw background na transparent i użyj PNG lub WebP jako formatu wyjściowego. OpenAI image prompting guide
Czy mogę użyć OpenAI Python SDK z CometAPI?
Tak. Bieżące przykłady CometAPI inicjalizują standardowego klienta OpenAI z base_url="https://api.cometapi.com/v1" i kluczem CometAPI. CometAPI SDK example
