Imagens e visão | OpenAI API

Visão geral

Use os modelos GPT Image para gerar ou editar imagens.

Use as capacidades de visão dos nossos modelos para analisar imagens.

Modelos de linguagem recentes podem processar e analisar entradas de imagem, uma capacidade conhecida como visão. Os modelos GPT Image podem usar entradas de texto e imagem para criar novas imagens ou editar imagens existentes.

Escolha um endpoint de acordo com seu objetivo: analisar ou gerar imagens.

API	Casos de uso compatíveis
Responses API	Analisar imagens ou gerar e editar imagens com a ferramenta de geração de imagens
Images API	Gerar imagens como saída, opcionalmente usando imagens como entrada
API chat completions	Analisar imagens e gerar respostas em texto

Para saber mais sobre as modalidades de entrada e saída compatíveis com nossos modelos, consulte nossa página de modelos.

Gerar ou editar imagens

Na Images API, escolha gpt-image-2.5-sunburst para gerar imagens a partir de texto ou editar imagens existentes. Na Responses API, escolha um modelo da linha principal compatível com a ferramenta de geração de imagens; a ferramenta cuida da seleção do modelo GPT Image.

Gerar imagens com Responses

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20import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input:
    "Generate an image of gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf",
  tools: [{ type: "image_generation" }],
});

// Save the image to a file
const imageData = response.output
  .filter((output) => output.type === "image_generation_call")
  .map((output) => output.result);

if (imageData.length > 0) {
  const imageBase64 = imageData[0];
  const fs = await import("fs");
  fs.writeFileSync("cat_and_otter.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));
}

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22from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Generate an image of gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf",
    tools=[{"type": "image_generation"}],
)

# Save the image to a file
image_data = [
    output.result
    for output in response.output
    if output.type == "image_generation_call"
]

if image_data:
    image_base64 = image_data[0]
    with open("cat_and_otter.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image_base64))

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43package main

import (
	"context"
	"encoding/base64"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
			OfString: openai.String("Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf."),
		},
		Tools: []responses.ToolUnionParam{{
			OfImageGeneration: &responses.ToolImageGenerationParam{},
		}},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	for _, output := range response.Output {
		if output.Type != "image_generation_call" {
			continue
		}
		image, err := base64.StdEncoding.DecodeString(output.AsImageGenerationCall().Result)
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		if err := os.WriteFile("cat_and_otter.png", image, 0o600); err != nil {
			panic(err)
		}
		return
	}

	panic("response did not include an image generation call")
}

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23import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.Tool;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Base64;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .input("Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf.")
        .addTool(Tool.ImageGeneration.builder().build())
        .build();

String imageResult =
    client.responses().create(params).output().stream()
        .flatMap(item -> item.imageGenerationCall().stream())
        .flatMap(call -> call.result().stream())
        .findFirst()
        .orElseThrow(() -> new IllegalStateException("No generated image returned"));
Files.write(Path.of("cat_and_otter.png"), Base64.getDecoder().decode(imageResult));

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28using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new()
{
    Model = "gpt-6-astra",
};
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem(
        "Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf."
    )
);
options.Tools.Add(
    ResponseTool.CreateImageGenerationTool(model: "gpt-image-2")
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
ImageGenerationCallResponseItem image = response
    .OutputItems.OfType<ImageGenerationCallResponseItem>()
    .FirstOrDefault()
    ?? throw new InvalidOperationException("No generated image was returned.");
await File.WriteAllBytesAsync(
    "cat_and_otter.png",
    image.ImageResultBytes.ToArray()
);

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21require "base64"
require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: "Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf.",
  tools: [{ type: :image_generation }]
)

image_call = response.output.find do |item|
  item.is_a?(OpenAI::Models::Responses::ResponseOutputItem::ImageGenerationCall)
end
unless image_call.is_a?(OpenAI::Models::Responses::ResponseOutputItem::ImageGenerationCall)
  raise "No image generation call returned"
end

File.binwrite(
  "cat_and_otter.png",
  Base64.strict_decode64(image_call.result)
)

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8openai responses create \
  --model gpt-6-astra \
  --raw-output \
  --transform 'output.#(type=="image_generation_call").result' <<'YAML' | base64 --decode > cat_and_otter.png
tools:
  - type: image_generation
input: Generate an image of a gray tabby cat hugging an otter with an orange scarf.
YAML

Saiba mais sobre geração de imagens no nosso guia de Geração de imagens.

Usar conhecimento de mundo para gerar imagens

Os modelos GPT Image podem recorrer ao conhecimento de mundo sem uma imagem de referência. Por exemplo, um prompt que pede um armário de pedras semipreciosas pode produzir uma cena com gemas reconhecíveis, como ametista, quartzo rosa e jade.

Analisar imagens

Use um modelo com capacidades de visão para descrever imagens, ler texto visível e responder a perguntas sobre objetos, formas, cores ou texturas. Leve em conta as limitações do modelo ao usar suas respostas.

Fornecer imagens como entrada para um modelo

Forneça uma imagem para análise usando uma URL totalmente qualificada da imagem ou uma URL de dados com codificação Base64.

Você pode fornecer várias imagens como entrada em uma única requisição, incluindo-as no array content, mas lembre-se de que as imagens são contabilizadas como tokens e cobradas de acordo com essa contagem.

Analisar o conteúdo de uma imagem

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22import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-6-astra",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "text", text: "What is in this image?" },
        {
          type: "image_url",
          image_url: {
            url: "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
          },
        },
      ],
    },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

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23from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

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29package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()

	completion, err := client.Chat.Completions.New(context.Background(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage([]openai.ChatCompletionContentPartUnionParam{
				openai.TextContentPart("What's in this image?"),
				openai.ImageContentPart(openai.ChatCompletionContentPartImageImageURLParam{
					URL: "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
				}),
			}),
		},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Println(completion.Choices[0].Message.Content)
}

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32import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPart;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPartImage;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPartText;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionUserMessageParam;
import java.util.List;

String imageUrl =
    "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg";
ChatCompletionContentPart text =
    ChatCompletionContentPart.ofText(
        ChatCompletionContentPartText.builder().text("What's in this image?").build());
ChatCompletionContentPart image =
    ChatCompletionContentPart.ofImageUrl(
        ChatCompletionContentPartImage.builder()
            .imageUrl(ChatCompletionContentPartImage.ImageUrl.builder().url(imageUrl).build())
            .build());

ChatCompletionCreateParams params =
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .addMessage(
            ChatCompletionUserMessageParam.builder()
                .contentOfArrayOfContentParts(List.of(text, image))
                .build())
        .build();

client.chat().completions().create(params).choices().stream()
    .flatMap(choice -> choice.message().content().stream())
    .forEach(System.out::println);

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19using OpenAI.Chat;

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
string model = "gpt-6-astra";
ChatClient client = new(model, key);

Uri imageUrl = new(
    "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
);
UserChatMessage message = new(
    [
        ChatMessageContentPart.CreateTextPart("What is in this image?"),
        ChatMessageContentPart.CreateImagePart(imageUrl),
    ]
);

ChatCompletion completion = await client.CompleteChatAsync(message);

Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);

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26require "openai"

client = OpenAI::Client.new

completion = client.chat.completions.create(
  model: "gpt-6-astra",
  messages: [
    {
      role: :user,
      content: [
        {
          type: :text,
          text: "What's in this image?"
        },
        {
          type: :image_url,
          image_url: {
            url: "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
          }
        }
      ]
    }
  ]
)

puts(completion.choices.fetch(0).message.content)

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24curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "What is in this image?"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 300
  }'

Analisar o conteúdo de uma imagem

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27import fs from "fs";
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const imagePath = "fixtures/example.jpg";
const base64Image = fs.readFileSync(imagePath, "base64");

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-6-astra",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "text", text: "what's in this image?" },
        {
          type: "image_url",
          image_url: {
            url: `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`,
          },
        },
      ],
    },
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

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37import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()


# Function to encode the image
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


# Path to your image
image_path = "path_to_your_image.jpg"

# Getting the Base64 string
base64_image = encode_image(image_path)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "what's in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

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34package main

import (
	"context"
	"encoding/base64"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	image, err := os.ReadFile("image.png")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	imageURL := "data:image/png;base64," + base64.StdEncoding.EncodeToString(image)

	completion, err := client.Chat.Completions.New(context.Background(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage([]openai.ChatCompletionContentPartUnionParam{
				openai.TextContentPart("What's in this image?"),
				openai.ImageContentPart(openai.ChatCompletionContentPartImageImageURLParam{URL: imageURL}),
			}),
		},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Println(completion.Choices[0].Message.Content)
}

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39import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPart;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPartImage;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionContentPartText;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionUserMessageParam;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Base64;
import java.util.List;

String imageUrl =
    "data:image/jpeg;base64,"
        + Base64.getEncoder()
            .encodeToString(
                Files.readAllBytes(Path.of(System.getenv("OPENAI_EXAMPLE_IMAGE_PATH"))));
ChatCompletionContentPart text =
    ChatCompletionContentPart.ofText(
        ChatCompletionContentPartText.builder().text("What's in this image?").build());
ChatCompletionContentPart image =
    ChatCompletionContentPart.ofImageUrl(
        ChatCompletionContentPartImage.builder()
            .imageUrl(ChatCompletionContentPartImage.ImageUrl.builder().url(imageUrl).build())
            .build());

ChatCompletionCreateParams params =
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .addMessage(
            ChatCompletionUserMessageParam.builder()
                .contentOfArrayOfContentParts(List.of(text, image))
                .build())
        .build();

client.chat().completions().create(params).choices().stream()
    .flatMap(choice -> choice.message().content().stream())
    .forEach(System.out::println);

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24using OpenAI.Chat;

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
string model = "gpt-6-astra";
ChatClient client = new(model, key);

Uri imageUrl = new(
    "https://openai-documentation.vercel.app/images/cat_and_otter.png"
);

using HttpClient http = new();
BinaryData image = BinaryData.FromBytes(
    await http.GetByteArrayAsync(imageUrl)
);
UserChatMessage message = new(
    [
        ChatMessageContentPart.CreateTextPart("What's in this image?"),
        ChatMessageContentPart.CreateImagePart(image, "image/png"),
    ]
);

ChatCompletion completion = await client.CompleteChatAsync(message);

Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);

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26require "base64"
require "openai"

client = OpenAI::Client.new
image = Base64.strict_encode64(File.binread("image.png"))

completion = client.chat.completions.create(
  model: "gpt-6-astra",
  messages: [
    {
      role: :user,
      content: [
        {
          type: :text,
          text: "What's in this image?"
        },
        {
          type: :image_url,
          image_url: { url: "data:image/png;base64,#{image}" }
        }
      ]
    }
  ]
)

puts(completion.choices.fetch(0).message.content)

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23BASE64_IMAGE=$(base64 < path_to_your_image.jpg) && curl https://api.openai.com/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"   -d @- <<EOF
  {
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "What is in this image?"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,$BASE64_IMAGE"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 300
  }
EOF

Forneça uma imagem para análise de uma destas formas:

Fornecendo uma URL totalmente qualificada de um arquivo de imagem
Fornecendo uma imagem como uma URL de dados com codificação Base64
Fornecendo um ID de arquivo (criado com a Files API)

Analisar o conteúdo de uma imagem

Python

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23import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "input_text", text: "what's in this image?" },
        {
          type: "input_image",
          image_url:
            "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
          detail: "auto",
        },
      ],
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

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21from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "what's in this image?"},
                {
                    "type": "input_image",
                    "image_url": "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response.output_text)

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36package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
			OfInputItemList: responses.ResponseInputParam{
				responses.ResponseInputItemParamOfMessage(
					responses.ResponseInputMessageContentListParam{
						responses.ResponseInputContentParamOfInputText("What's in this image?"),
						{OfInputImage: &responses.ResponseInputImageParam{
							Detail:   responses.ResponseInputImageDetailAuto,
							ImageURL: openai.String("https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"),
						}},
					},
					responses.EasyInputMessageRoleUser,
				),
			},
		},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Println(response.OutputText())
}

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31import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseInputImage;
import com.openai.models.responses.ResponseInputItem;
import java.util.List;

ResponseInputItem imageInput =
    ResponseInputItem.ofMessage(
        ResponseInputItem.Message.builder()
            .role(ResponseInputItem.Message.Role.USER)
            .addInputTextContent("What's in this image?")
            .addContent(
                ResponseInputImage.builder()
                    .detail(ResponseInputImage.Detail.AUTO)
                    .imageUrl(
                        "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg")
                    .build())
            .build());

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .inputOfResponse(List.of(imageInput))
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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23using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

Uri imageUrl = new(
    "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(
    "gpt-6-astra",
    [
        ResponseItem.CreateUserMessageItem(
            [
                ResponseContentPart.CreateInputTextPart("What is in this image?"),
                ResponseContentPart.CreateInputImagePart(imageUrl),
            ]
        ),
    ]
);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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25require "openai"

client = OpenAI::Client.new

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: :user,
      content: [
        {
          type: :input_text,
          text: "What's in this image?"
        },
        {
          type: :input_image,
          detail: :auto,
          image_url: "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
        }
      ]
    }
  ]
)

puts(response.output_text)

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18curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "input_text", "text": "what is in this image?"},
          {
            "type": "input_image",
            "image_url": "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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12openai responses create \
  --model gpt-6-astra \
  --raw-output \
  --transform 'output.#(type=="message").content.0.text' <<'YAML'
input:
  - role: user
    content:
      - type: input_text
        text: What is in this image?
      - type: input_image
        image_url: https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg
YAML

Analisar o conteúdo de uma imagem

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26import fs from "fs";
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const imagePath = "fixtures/example.jpg";
const base64Image = fs.readFileSync(imagePath, "base64");

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "input_text", text: "what's in this image?" },
        {
          type: "input_image",
          image_url: `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`,
          detail: "auto",
        },
      ],
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

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36import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()


# Function to encode the image
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


# Path to your image
image_path = "path_to_your_image.jpg"

# Getting the Base64 string
base64_image = encode_image(image_path)


response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "what's in this image?"},
                {
                    "type": "input_image",
                    "image_url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response.output_text)

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43package main

import (
	"context"
	"encoding/base64"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	image, err := os.ReadFile("image.png")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	imageURL := "data:image/png;base64," + base64.StdEncoding.EncodeToString(image)

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
			OfInputItemList: responses.ResponseInputParam{
				responses.ResponseInputItemParamOfMessage(
					responses.ResponseInputMessageContentListParam{
						responses.ResponseInputContentParamOfInputText("What's in this image?"),
						{OfInputImage: &responses.ResponseInputImageParam{
							Detail:   responses.ResponseInputImageDetailAuto,
							ImageURL: openai.String(imageURL),
						}},
					},
					responses.EasyInputMessageRoleUser,
				),
			},
		},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Println(response.OutputText())
}

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39import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseInputImage;
import com.openai.models.responses.ResponseInputItem;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Base64;
import java.util.List;

String imageBase64 =
    Base64.getEncoder()
        .encodeToString(
            Files.readAllBytes(Path.of(System.getenv("OPENAI_EXAMPLE_IMAGE_PATH"))));

ResponseInputItem imageInput =
    ResponseInputItem.ofMessage(
        ResponseInputItem.Message.builder()
            .role(ResponseInputItem.Message.Role.USER)
            .addInputTextContent("What's in this image?")
            .addContent(
                ResponseInputImage.builder()
                    .detail(ResponseInputImage.Detail.AUTO)
                    .imageUrl("data:image/png;base64," + imageBase64)
                    .build())
            .build());

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-6-astra")
        .inputOfResponse(List.of(imageInput))
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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47using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

Uri imageUrl = new(
    "https://openai-documentation.vercel.app/images/cat_and_otter.png"
);

using HttpClient http = new();

// Download an image as a stream.
using Stream stream = await http.GetStreamAsync(imageUrl);
BinaryData imageData = BinaryData.FromStream(stream, "image/png");

ResponseResult response1 = await client.CreateResponseAsync(
    "gpt-6-astra",
    [
        ResponseItem.CreateUserMessageItem(
            [
                ResponseContentPart.CreateInputTextPart("What is in this image?"),
                ResponseContentPart.CreateInputImagePart(imageData),
            ]
        ),
    ]
);

Console.WriteLine($"From image stream: {response1.GetOutputText()}");

// Download an image as a byte array.
byte[] bytes = await http.GetByteArrayAsync(imageUrl);
imageData = BinaryData.FromBytes(bytes, "image/png");

ResponseResult response2 = await client.CreateResponseAsync(
    "gpt-6-astra",
    [
        ResponseItem.CreateUserMessageItem(
            [
                ResponseContentPart.CreateInputTextPart("What is in this image?"),
                ResponseContentPart.CreateInputImagePart(imageData),
            ]
        ),
    ]
);

Console.WriteLine($"From byte array: {response2.GetOutputText()}");

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27require "base64"
require "openai"

client = OpenAI::Client.new
image = Base64.strict_encode64(File.binread("image.png"))

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: :user,
      content: [
        {
          type: :input_text,
          text: "What's in this image?"
        },
        {
          type: :input_image,
          detail: :auto,
          image_url: "data:image/png;base64,#{image}"
        }
      ]
    }
  ]
)

puts(response.output_text)

Analisar o conteúdo de uma imagem

Python

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36import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const openai = new OpenAI();

// Function to create a file with the Files API
async function createFile(filePath) {
  const fileContent = fs.createReadStream(filePath);
  const result = await openai.files.create({
    file: fileContent,
    purpose: "vision",
  });
  return result.id;
}

// Getting the file ID
const fileId = await createFile("fixtures/example.jpg");

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "input_text", text: "what's in this image?" },
        {
          type: "input_image",
          file_id: fileId,
          detail: "auto",
        },
      ],
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

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35from openai import OpenAI

client = OpenAI()


# Function to create a file with the Files API
def create_file(file_path):
    with open(file_path, "rb") as file_content:
        result = client.files.create(
            file=file_content,
            purpose="vision",
        )
        return result.id


# Getting the file ID
file_id = create_file("path_to_your_image.jpg")

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "what's in this image?"},
                {
                    "type": "input_image",
                    "file_id": file_id,
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response.output_text)

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50package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	file, err := os.Open("image.png")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer file.Close()

	uploaded, err := client.Files.New(context.Background(), openai.FileNewParams{
		File:    file,
		Purpose: openai.FilePurposeVision,
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
			OfInputItemList: responses.ResponseInputParam{
				responses.ResponseInputItemParamOfMessage(
					responses.ResponseInputMessageContentListParam{
						responses.ResponseInputContentParamOfInputText("What's in this image?"),
						{OfInputImage: &responses.ResponseInputImageParam{
							Detail: responses.ResponseInputImageDetailAuto,
							FileID: openai.String(uploaded.ID),
						}},
					},
					responses.EasyInputMessageRoleUser,
				),
			},
		},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	fmt.Println(response.OutputText())
}

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43import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.files.FileCreateParams;
import com.openai.models.files.FilePurpose;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseInputImage;
import com.openai.models.responses.ResponseInputItem;
import java.nio.file.Path;
import java.util.List;

var file =
    client
        .files()
        .create(
            FileCreateParams.builder()
                .file(Path.of(System.getenv("OPENAI_EXAMPLE_FILE_PATH")))
                .purpose(FilePurpose.VISION)
                .build());

var response =
    client
        .responses()
        .create(
            ResponseCreateParams.builder()
                .model("gpt-6-astra")
                .inputOfResponse(
                    List.of(
                        ResponseInputItem.ofMessage(
                            ResponseInputItem.Message.builder()
                                .role(ResponseInputItem.Message.Role.USER)
                                .addInputTextContent("What's in this image?")
                                .addContent(
                                    ResponseInputImage.builder()
                                        .detail(ResponseInputImage.Detail.AUTO)
                                        .fileId(file.id())
                                        .build())
                                .build())))
                .build());
response.output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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38using OpenAI.Files;
using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

string filename = "cat_and_otter.png";
Uri imageUrl = new(
    $"https://openai-documentation.vercel.app/images/{filename}"
);

using HttpClient http = new();

// Download an image as a stream.
using Stream stream = await http.GetStreamAsync(imageUrl);

OpenAIFileClient files = new(key);

OpenAIFile file = await files.UploadFileAsync(
    stream,
    filename,
    FileUploadPurpose.Vision
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(
    "gpt-6-astra",
    [
        ResponseItem.CreateUserMessageItem(
            [
                ResponseContentPart.CreateInputTextPart("what's in this image?"),
                ResponseContentPart.CreateInputImagePart(file.Id),
            ]
        ),
    ]
);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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30require "openai"
require "pathname"

client = OpenAI::Client.new
uploaded = client.files.create(
  file: Pathname("image.png"),
  purpose: :vision
)

response = client.responses.create(
  model: "gpt-6-astra",
  input: [
    {
      role: :user,
      content: [
        {
          type: :input_text,
          text: "What's in this image?"
        },
        {
          type: :input_image,
          detail: :auto,
          file_id: uploaded.id
        }
      ]
    }
  ]
)

puts(response.output_text)

Requisitos para imagens de entrada

Use arquivos de imagem compatíveis e com nitidez suficiente para o modelo analisar.

Requisito	Entradas compatíveis
Tipos de arquivo	PNG (`.png`), JPEG (`.jpeg` ou `.jpg`), WEBP (`.webp`) e GIF não animado (`.gif`)
Tamanho da requisição	Até 512 MB de dados no total por requisição
Quantidade de imagens	Até 1.500 imagens por requisição

Para imagens de entrada baseadas em fragmentos, a API aceita até 30.000 fragmentos por imagem após aplicar as regras de redimensionamento do modelo e do nível de detail selecionados. Esse limite se aplica a todos os níveis de detalhe compatíveis e a cada imagem separadamente, não à contagem total de fragmentos da requisição.

Os limites menores de redimensionamento específicos de cada modelo e nível de detalhe continuam valendo. Imagens que excedem o limite de 30.000 fragmentos após o processamento são rejeitadas, e não redimensionadas automaticamente para se adequar a ele. Reduza as dimensões da imagem e tente novamente.

Os tokens de imagem e o restante do seu prompt também precisam respeitar os limites de entrada e de contexto do modelo. Uma estimativa de tokens não garante que uma requisição atenda a todos os limites de entrada. O uso de imagens deve seguir nossas políticas de uso.

Escolha um nível de detalhe da imagem

O parâmetro detail controla o pré-processamento da imagem. Os valores aceitos dependem do modelo: low, high, original ou auto. Se você omitir o parâmetro, o valor padrão será auto, tanto na Responses API quanto na Chat Completions API. A tabela de dimensionamento por modelo mostra o comportamento correspondente.

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    "type": "input_image",
    "image_url": "https://api.nga.gov/iiif/a2e6da57-3cd1-4235-b20e-95dcaefed6c8/full/!800,800/0/default.jpg",
    "detail": "original"
}

Use as orientações a seguir para escolher um nível de detalhe:

Nível de detalhe	Ideal para
`low`	Compreensão geral da imagem. O redimensionamento e o uso de tokens dependem do modelo; `low` nem sempre usa menos tokens que `high`.
`high`	Compreensão padrão de imagens com alta fidelidade, quando não são necessárias coordenadas precisas da imagem original.
`original`	Imagens grandes, com muitos detalhes, que exigem precisão espacial ou usadas em tarefas de uso do computador, quando o modelo oferece suporte.
`auto`	Usa o comportamento padrão de dimensionamento do modelo, mostrado na tabela de dimensionamento por modelo.

Para tarefas que exigem detalhes visuais finos ou coordenadas precisas, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), detecção de objetos pequenos ou uso do computador, use "detail": "original" quando houver suporte. O nível de detalhe original ainda pode redimensionar imagens para respeitar o limite de dimensões em pixels ou de fragmentos para redimensionamento do modelo, mas não para atender ao limite separado de rejeição de 30.000 fragmentos. Para tarefas que exigem precisão nas coordenadas, redimensione as imagens para respeitar esses limites antes de enviá-las e converta as coordenadas retornadas para as da imagem original. Consulte o guia de Uso do computador para saber como lidar com coordenadas.

Comportamento de dimensionamento por modelo

A tabela a seguir resume o comportamento de dimensionamento dos modelos de visão de uso geral. Outros modelos e variantes especializadas podem usar limites diferentes. Todo redimensionamento preserva a proporção da imagem, sem ampliar imagens menores.

Família de modelos	Níveis de detalhe compatíveis	Comportamento de fragmentação e redimensionamento
`gpt-6-astra`	`low`, `high`, `original`, `auto`	`low` ajusta a imagem para caber em 512 × 512 pixels. `high` permite até 2.500 fragmentos e uma dimensão máxima de 65.535 pixels. Ambos os limites se aplicam. `original` preserva as dimensões da imagem, exceto quando ela excede 65.535 pixels em qualquer um dos lados; nesse caso, ela é reduzida para respeitar esse limite. Se a imagem resultante exigir mais de 30.000 fragmentos, a API rejeita a solicitação; a imagem não é redimensionada para respeitar o limite de fragmentos. `auto` usa o mesmo comportamento de dimensionamento de `original`.
`gpt-5.6-sol`, `gpt-5.6-terra`, `gpt-5.6-luna`	`low`, `high`, `original`, `auto`	`low` limita a imagem a 512 × 512 pixels. `high` limita a imagem a 2048 × 2048 pixels e 2.500 fragmentos. `original` preserva as dimensões da imagem, exceto quando ultrapassam 65.535 pixels em qualquer lado; nesse caso, a imagem é reduzida para respeitar esse limite. Se a imagem resultante precisar de mais de 30.000 fragmentos, a API rejeitará a requisição; a imagem não será redimensionada para respeitar o limite de fragmentos. `auto` usa o mesmo comportamento de dimensionamento de `original`.
`gpt-5.5`	`low`, `high`, `original`, `auto`	`low` limita a imagem a 512 × 512 pixels. `high` permite até 2.500 fragmentos e uma dimensão máxima de 2048 pixels. `original` permite até 10.000 fragmentos e uma dimensão máxima de 6000 pixels. Ambos os limites se aplicam. `auto` usa o mesmo comportamento de dimensionamento de `original`.
`gpt-5.4`, `gpt-5.4-mini`, `gpt-5.4-nano`	`low`, `high`, `original`, `auto`	`low` usa uma dimensão máxima de 2048 pixels e um limite de 6.144 fragmentos para redimensionamento, por isso pode usar mais tokens que `high`. `high` permite até 2.500 fragmentos e uma dimensão máxima de 2048 pixels. `original` permite até 10.000 fragmentos e uma dimensão máxima de 6000 pixels. Ambos os limites se aplicam. `auto` usa o mesmo comportamento de dimensionamento de `high`.
`gpt-5.2`, `gpt-4.1-mini`	`low`, `high`, `auto`	Esses níveis de detalhe usam os mesmos limites de dimensionamento: uma dimensão máxima de 2048 pixels e um limite de 6.144 fragmentos para redimensionamento. `original` não é compatível.
`gpt-5.1`, `gpt-4.1`, `gpt-4o`, `gpt-4o-mini`	`low`, `high`, `auto`	`low` usa uma quantidade fixa de tokens. `high` e `auto` usam as regras de dimensionamento baseadas em blocos.

Cálculo de custos

Os modelos de visão convertem imagens de entrada em tokens de entrada faturáveis. A calculadora de custos de imagens de entrada e as regras de fragmentos e blocos desta seção abrangem as entradas de modelos de visão, não a geração ou edição com GPT Image. Consulte Entradas dos modelos GPT Image para ver esses preços, que são separados.

Os tokens de imagem também contam para seus limites de tokens por minuto (TPM). A calculadora faz a estimativa para uma imagem com os preços padrão de entrada; ela não inclui o restante do seu prompt nem a saída do modelo.

Calculadora de custos de imagens de entrada

Use a calculadora de custos de imagens de entrada para estimar os tokens de entrada e o custo de uma imagem de acordo com o modelo, o tamanho da imagem e o nível de detalhe.

Tokenização de imagens baseada em fragmentos

Alguns modelos tokenizam imagens cobrindo-as com fragmentos de 32px x 32px. Muitas combinações de modelo e nível de detalhe definem um limite de fragmentos para redimensionamento. Primeiro, a API ajusta a imagem ao limite de dimensões em pixels do nível de detalhe selecionado, preservando a proporção e arredondando para valores inteiros de pixels, sem ampliar imagens menores. O custo em tokens é então determinado da seguinte forma:

A. Calcule quantos fragmentos de 32px x 32px são necessários para cobrir a imagem após aplicar o limite de dimensões em pixels. Um fragmento pode ultrapassar a borda da imagem.

patch_count = ceil(width/32)×ceil(height/32)

B. Quando o modelo e o nível de detalhe selecionados especificarem um limite de fragmentos para redimensionamento, reduza a imagem proporcionalmente se ela exceder esse limite. Caso contrário, pule esta etapa. Ajuste a escala para respeitar o limite após converter as dimensões para valores inteiros de pixels e calcular a cobertura dos fragmentos. Mantenha a precisão total até calcular as dimensões finais.

shrink_factor = sqrt((32^2 * patch_budget) / (width * height))
adjusted_shrink_factor = shrink_factor * min(
  floor(width * shrink_factor / 32) / (width * shrink_factor / 32),
  floor(height * shrink_factor / 32) / (height * shrink_factor / 32)
)

C. Se a etapa B tiver redimensionado a imagem, arredonde a largura e a altura finais para baixo, para valores inteiros de pixels. Calcule os fragmentos necessários para cobrir a imagem resultante. Essa é a contagem de tokens de imagem antes de aplicar o multiplicador do modelo. Quando há um limite de fragmentos, essa contagem fica dentro dele.

resized_patch_count = ceil(resized_width/32)×ceil(resized_height/32)

Se essa contagem exceder 30.000 fragmentos, a API rejeitará a requisição. Verifique esse limite antes de aplicar o multiplicador de tokens.

D. Multiplique a contagem de fragmentos pelo multiplicador do modelo e arredonde para cima para obter os tokens faturáveis de imagem de entrada. Aplique o preço de entrada do modelo a esses tokens uma única vez; o multiplicador não se aplica aos outros tokens do prompt nem deve ser aplicado novamente ao preço.

Modelo	Multiplicador
`gpt-6-astra`	1,2
`gpt-5.6-sol`	1,2
`gpt-5.6-terra`	1,2
`gpt-5.6-luna`	1,2
`gpt-5.5`	1,2
`gpt-5.4`	1,2
`gpt-5.4-mini`	1,2
`gpt-5.4-nano`	1,2
`gpt-5.2`	1,2
`gpt-5-mini`*	1,2
`gpt-5-nano`*	1,5
`gpt-4.1-mini`	1,62
`gpt-4.1-nano`* (versão de 2025-04-14)	2,46
`o4-mini`*	1,72

Para gpt-4.1-mini, isso se aplica à versão de 2025-04-14.

* Obsoletos e com desativação programada. Consulte o cronograma de descontinuação para ver datas e substitutos. Esses modelos não estão incluídos na calculadora nem na tabela de dimensionamento por modelo acima.

Exemplos de cálculo de tokens de imagem para gpt-6-astra com detail: high

Essa combinação usa uma dimensão máxima de 65.535 pixels, um limite de 2.500 fragmentos e um multiplicador de 1,2×.

Uma imagem de 1024 × 1024 precisa de 32 × 32 = 1024 fragmentos. Não é necessário redimensioná-la. A entrada de imagem faturável corresponde a ceil(1024 × 1.2) = 1229 tokens.
Uma imagem de 2048 × 2048 precisa inicialmente de 64 × 64 = 4096 fragmentos. O limite de fragmentos reduz a imagem para 1600 × 1600 pixels, ou 50 × 50 = 2500 fragmentos. A estimativa é de ceil(2500 × 1.2) = 3000 tokens.
Uma imagem de 4096 × 512 mantém seu tamanho original: 128 × 16 = 2048 fragmentos e ceil(2048 × 1.2) = 2458 tokens.

O arredondamento de ponto flutuante no faturamento pode fazer a contagem final diferir da estimativa em um token.

Tokenização de imagens baseada em blocos

Os modelos desta tabela usam uma contagem básica de tokens somada aos tokens dos blocos da imagem:

Modelo	Tokens básicos	Tokens por bloco
`gpt-5.1`	70	140
`gpt-5`*	70	140
`gpt-4o`, `gpt-4.1`	85	170
`gpt-4o-mini`	2833	5667
`o1`, `o1-pro`, `o3`*	75	150

Com "detail": "low", o custo de uma imagem corresponde apenas aos tokens básicos do modelo, independentemente das dimensões. Com "detail": "high" ou "detail": "auto":

Reduza a imagem para que caiba em um quadrado de 2048px x 2048px, mantendo a proporção. Imagens menores não são ampliadas.
Se o lado mais curto exceder 768px, reduza-o para 768px e arredonde a outra dimensão para baixo.
Conte os quadrados de 512px necessários para cobrir a imagem. Cada quadrado usa a quantidade de tokens por bloco do modelo.
Some os tokens básicos do modelo aos tokens dos blocos.

Entradas dos modelos GPT Image

Os modelos GPT Image têm preços específicos de tokens de imagem para geração e edição. A calculadora de visão não estima os custos de entrada ou saída desses modelos. Para consultar os valores atuais, veja os preços de geração de imagens; para fluxos de trabalho de geração e edição, consulte o guia de geração de imagens.

GPT Image 1

As regras de tokens de entrada a seguir se aplicam a gpt-image-1. Use o dimensionamento de imagens baseado em blocos, mas reduza o lado mais curto para 512px em vez de 768px. O uso de tokens depende das dimensões da imagem e do parâmetro input_fidelity na Images API.

Quando a fidelidade de entrada é definida como baixa, o custo básico é de 65 tokens de imagem, e cada bloco custa 129 tokens de imagem. Ao usar alta fidelidade de entrada, adicionamos uma quantidade fixa de tokens com base na proporção da imagem, além dos tokens de imagem descritos acima.

Se a imagem for quadrada, adicionamos 4160 tokens de entrada de imagem extras.
Se ela se aproximar mais do formato retrato ou paisagem, adicionamos 6240 tokens extras.

Para consultar os preços dos tokens de entrada de imagem, veja a seção de preços de imagens.

Limitações

Os modelos de visão podem cometer erros. Leve estas limitações em conta ao projetar seu aplicativo:

Imagens médicas: O modelo não é adequado para interpretar imagens médicas especializadas, como tomografias computadorizadas, e não deve ser usado para fornecer orientações médicas.
Idiomas além do inglês: O modelo pode não ter um desempenho ideal ao lidar com imagens que contêm texto em alfabetos não latinos, como japonês ou coreano.
Texto pequeno: Amplie o texto na imagem para melhorar a legibilidade. Quando disponível, usar "detail": "original" também pode ajudar a melhorar o desempenho.
Rotação: O modelo pode interpretar incorretamente textos e imagens girados ou de cabeça para baixo.
Elementos visuais: O modelo pode ter dificuldade para entender gráficos ou textos com variações de cores ou estilos, como linhas contínuas, tracejadas ou pontilhadas.
Raciocínio espacial: O modelo tem dificuldade com tarefas que exigem localização espacial precisa, como identificar posições no xadrez.
Precisão: O modelo pode gerar descrições ou legendas incorretas em determinadas situações.
Formato da imagem: O modelo tem dificuldade com imagens panorâmicas e de olho de peixe.
Metadados e redimensionamento: O modelo não processa os nomes originais dos arquivos nem os metadados. As imagens podem ser redimensionadas antes da análise, inclusive com o nível de detalhe original. Consulte Comportamento de dimensionamento dos modelos para ver os limites aplicáveis a cada modelo.
Contagem: O modelo pode fornecer contagens aproximadas de objetos em imagens.
CAPTCHAs: Por motivos de segurança, nosso sistema bloqueia o envio de CAPTCHAs.

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