OPENAI · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ
GPT-5 Image Mini API
GPT-5 Image Mini — мультимодальный маршрут Tokenmost с изображением и текстом на выходе. Его отдельный сценарий — готовить серии небольших превью товара по строгому шаблону: единый фон, масштаб и поля без изменения самого предмета.
- Контекст
- 400 000токенов
- Результат
- Изображения, Текстформат ответа
- Генерация изображения
- По объёму результатаза картинку / по параметрам
ПОНЯТНЫЙ РАСЧЁТ
Стоимость генерации изображения
У этой модели цена зависит от графических токенов или площади результата. Ставка и дополнительные расходы указаны в блоке стоимости.
Выходное изображение выбранного варианта. Входные данные и другие оплачиваемые операции считаются отдельно. Каждая повторная генерация добавляет расход.
ПОДКЛЮЧЕНИЕ
От модели к первому запросу
Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.
Модель создаёт изображения. Формат запроса, доступные размеры и качество зависят от подключения; перед использованием проверьте поддержку модели и настроенный тариф. Каталог не подтверждает включение генерации в вашем кабинете.
Открыть инструкцию по подключению →ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР
Возможности модели
Tokenmost указывает контекст 400 000 токенов, файлы, изображения и текст на входе, изображение и текст на выходе. На дату проверки отдельная официальная карточка OpenAI с идентификатором `gpt-5-image-mini` не обнаружена. Поэтому слово Mini не доказывает скорость, цену или качество относительно других image-моделей. Preflight фиксирует фактический backend, endpoint, допустимые форматы, размер результата, альфа-канал, usage и ограничения партии. Эталон состоит из белого товара, прозрачного предмета, упаковки с мелкой маркировкой, нескольких ракурсов и заведомо повреждённого файла. Каждая позиция получает SKU, хеш исходника и template version. Код проверяет пропорции холста, безопасную зону и наличие файла, а оператор сравнивает форму, цвет, маркировку и комплектность. Нельзя подменять отсутствующий ракурс синтетической деталью без явной маркировки. Неуспешная позиция повторяется отдельно, лимит попыток защищает бюджет. Текстовый ответ сохраняется как техническое пояснение, но не заменяет требуемый image asset.
Создайте измеримый шаблон
Задайте размер холста, отступы, долю предмета, фон и допустимую тень. Для разных категорий используйте разные профили. Формулировка «как в каталоге» слишком расплывчата и не позволяет автоматически отклонить неправильное превью.
Обрабатывайте один SKU независимо
Исходники соседних товаров не смешиваются. В задании указываются разрешённые ракурсы и эталон цвета. Если фотографии недостаточно, позиция получает статус needs-source вместо дорисованной характеристики, которой покупатель не увидит в товаре.
Проверяйте геометрию и содержание
Скрипт измеряет холст, поля, прозрачность и вес. Perceptual comparison помогает найти сильное изменение формы, но решение принимает оператор. Мелкий текст и логотип проверяются отдельно; искажённую маркировку нельзя оставлять ради ровной сетки.
Версионируйте серию
SKU, source hash, template version, prompt revision и model ID входят в запись результата. Новое правило фона создаёт ревизию серии. Готовые файлы не заменяют прошлые молча, чтобы карточка товара могла откатиться к одобренному активу.
Токены и цена готового превью
Считайте исходники, инструкцию, генерации, повторы, хранение и ручную выборку. Массовая обработка выгодна лишь при стабильной доле принятия. Сравнивайте стоимость одобренного SKU, а тариф и единицы берите из фактического биллинга Tokenmost.
Вопросы и ответы
Что означает Mini в названии?
Это часть маршрута Tokenmost; сравнение скорости и цены требует измерения.
Какой контекст показывает каталог?
400 000 токенов, но практические лимиты изображений проверяют отдельно.
Можно дорисовать отсутствующий ракурс?
Только как явно маркированный синтетический материал, если процесс это допускает.
Как избежать смешения товаров?
Один SKU, отдельные входные хеши и независимый результат на задание.
Как считать цену серии?
По числу одобренных SKU с учётом всех повторов и проверки.