OpenChatCut

Geração de Imagens

Gere imagens de IA via submit_image (apenas chaves de provedor configuradas). Prefira um still claro por solicitação, a menos que o usuário tenha pedido variações.

Seleção de Modelo

Modelo	Referência	Pontos Fortes	Máx. refs
fal + falModel	referências/fal.md	Catálogo explícito Fal; consulte o esquema da ferramenta para limites por modelo	Específico do modelo
gpt-image-2	referências/gpt-image-2.md	Melhor renderização de texto, maior aderência ao prompt	16
nano-banana	referências/nano-banana.md	Maior fidelidade a imagens de referência	14
image-01	referências/image-01.md	Stills MiniMax / estilo live; uma referência de sujeito via R2	1
grok-imagine	referências/grok-imagine.md	xAI Grok Imagine; texto-para-imagem, ≤4 saídas, 1K/2K	0

• Se Fal.ai for selecionado ou solicitado, use model: "fal" e o falModel solicitado ou o padrão Fal salvo nas capacidades. Pergunte se nenhum foi selecionado. Os padrões e controles do provedor nativo abaixo não se aplicam ao Fal.
• Padrão: gpt-image-2 quando essa chave estiver ativa.
• Muitas referências → nano-banana.
• Usuário nomeou MiniMax / apenas a chave MiniMax ativa → image-01.
• Respeite as capacidades: não chame um modelo cujo provedor não está configurado.

IMPORTANTE: Antes de gerar, LEIA a referência do modelo escolhido.

Parâmetros da Ferramenta

Parâmetro	Valores	Padrão
aspectRatio	1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 5:4, 21:9	16:9
imageSize	512px, 1K, 2K, 4K (específico do modelo)	1K
width / height	GPT Image: 512–3840, /16; MiniMax: 512–2048, /8	—
quality	low, medium, high, auto (apenas gpt-image-2)	high
referenceAssetIds	Array de IDs de ativos do projeto — o backend resolve os bytes no servidor	—
name	Nome curto descritivo do ativo exibido na biblioteca	—
count	Número de imagens a gerar (1–10; image-01 máximo 9)	1
promptOptimizer	Apenas MiniMax image-01 — prompt_optimizer	false
seed	Apenas MiniMax image-01	—
maskAssetId, background, moderation, inputFidelity	Controles de edição/saída GPT Image	—
outputFormat, outputCompression	Controles PNG/JPEG/WebP GPT Image	PNG

Padrões

• Proporção de aspecto: 16:9. Se a composição do projeto não for 16:9, PERGUNTE ao usuário qual proporção ele deseja antes de gerar.
• Tamanho: 1K.

Pergunte Antes de Submeter

• Nunca faça upgrade automático de tamanho.
• Passe imageSize: "2K" ou "4K" somente quando o usuário pedir explicitamente. Avise que 2K/4K são EXPERIMENTAIS e podem ser mais lentos.

Imagens de Referência

Use quando o usuário fornecer material de origem para editar, combinar ou usar como guia visual (ex.: "mudar o fundo", "combinar estes em um pôster").

• Passe IDs de ativos do projeto via referenceAssetIds. O backend busca e codifica os bytes no servidor — nunca obtenha os bytes do ativo você mesmo.
• Quando o usuário @-referenciar um ativo de imagem, passe seu ID diretamente em referenceAssetIds.
• Formatos aceitos pelo backend: png, jpeg, webp, svg (automaticamente rasterizado para png), heic, heif. Cada um ≤ 50MB.

Execução

// Geração básica
submit_image({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "um gato laranja fofo",
  name: "Gato",
});

// Com qualidade (apenas gpt-image-2)
submit_image({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "pôster de herói com título em negrito",
  quality: "high",
  name: "Pôster Herói",
});

// Com imagens de referência — passe IDs de ativos do projeto; backend resolve bytes
submit_image({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "mudar fundo para praia",
  referenceAssetIds: ["<assetId>"],
  name: "Edição Praia",
});

// Muitas referências com nano-banana
submit_image({
  model: "nano-banana",
  prompt: "pôster composto",
  referenceAssetIds: ["<id1>", "<id2>"],
  name: "Composto",
});

// Múltiplas imagens
submit_image({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "fotos de produto",
  count: 3,
  name: "Produto",
});

// MiniMax (referência opcional de um sujeito; R2 deve estar configurado para referências)
submit_image({
  model: "image-01",
  prompt: "frasco de produto fosco sobre mármore, luz suave de estúdio",
  name: "Still do frasco",
  promptOptimizer: false,
});

O submit_image do OpenChatCut pode retornar ativos de pool concluídos de forma síncrona, dependendo do caminho do provedor. Se um jobId for retornado, use track_progress; caso contrário, trate os IDs de ativos no resultado como concluídos.

Regras

• Sempre forneça name com um nome curto descritivo do ativo.
• Antes de submeter, informe brevemente ao usuário o que você está prestes a gerar — especialmente ao gerar múltiplas imagens.
• Chame apenas modelos cuja chave do provedor esteja configurada (capacidades do prompt).