BulkImagen GPT Image 2.5 у Bubble: 8 refs, ratios, PNG

Навіщо це зараз

BulkImagen додав GPT Image 2.5 (gpt-image-2-5) з лімітами, які не збігаються з прямим OpenAI API. У Bubble це часто проявляється вже в production: batch падає з size_not_allowed, рахунок за credits злітає через refMode: each, або overlay без альфи. Поруч із цим: gpt-image-1 вимикається 23.10.2026: міграція bulk-каталогів. Про це окремо: FLUX 3 Image −50% до.

Нижче — практичний чеклист інтеграції через async batch API BulkImagen, без припущень про паритет з OpenAI.

1. Reference images (до 8 на рендер)

На BulkImagen GPT Image 2.5 — до 8 reference images на один рендер; GPT Image 2 — до 4.
Референси йдуть у refImages після POST /v1/uploads: multipart, поле file (PNG/JPEG/WebP/GIF, ≤10 MB), до 20 файлів на один upload-запит.
refMode: none | each | combined — керує паруванням prompt × refs і множить кількість оплачуваних зображень. Режим each — типова помилка в billing: prompts × refImages × countPerCombo.

Bubble: BulkImagen — server-side only (без CORS). Ключ — лише в backend workflow / API Connector з Bearer, не в браузері. Один файл — Form-data в API Connector; 8 refs можуть вимагати кілька однакових полів file або middleware (Lambda/n8n) — перевірте проти curl-прикладу BulkImagen; офіційного BulkImagen×Bubble гайду немає. Поруч із цим: OpenArt Bulk Create (500 CSV. Поруч із цим: gpt-image-1 вимикається 23.10.2026: міграція bulk-каталогів.

2. Aspect ratio × resolution

У 2.5 заявлено 12 aspect ratios, зокрема 27:16, 16:27, 9:8, 8:9.
BulkImagen вказує: 27:16, 16:27 і близький до квадрата pair (9:8 / 8:9) — лише 1K; інші перелічені ratios можуть йти до 4K.
Невалідна пара → size_not_allowed (retry не врятує).

Production rule: не хардкодьте ratios з лендингу. Кешуйте GET /v1/models → resolutionsByRatio для gpt-image-2-5 і валідуйте перед POST /v1/batches.

Credits (registry на models pages): 1K — 5 · 2K — 10 · 4K — 16 для gpt-image-2-5 vs 4K — 20 у GPT Image 2.

Quality: auto → flare, high → sunburst (той самий credit tier за документацією).

3. Прозорий PNG для e-commerce overlays

Сторінка порівняння моделей: прозорий background — лише GPT Image 2 (gpt-image-2).
Сторінка GPT Image 2.5 згадує 1K transparent beta — публічний copy суперечливий.

Чеклист: перед production overlay перевірте GET /v1/models → supportsBackground для gpt-image-2-5. Якщо потрібна стабільна альфа — маршрут gpt-image-2, 1K, background: "transparent" (beta; не на кожному зображенні). QA країв альфи обов’язковий.

Не плутати: OpenAI direct GPT Image 2.5 у офіційних гайдах — інші ліміти (напр. більше refs на edit routes, transparent PNG). На BulkImagen — 8 refs і gating через supportsBackground.

4. Batch API в Bubble

POST https://bulkimagen.com/api/v1/batches — prompts + model (обов’язково); 11 моделей в екосистемі.
Poll GET /v1/batches/{id} до batch.done.
Забрати resultUrls (документовано як public, без auth).

Врахуйте plan limits: batch_limit_exceeded, concurrent_limit_exceeded — черга в workflow. Термін життя URL і політика re-host (Bubble/AWS) у packet не зафіксовані — для чутливих продуктів продумайте власне зберігання. Поруч із цим: Batch API до 50k запитів. Поруч із цим: FLUX 3 Image і Vercel.

5. Коли яку модель обрати

Задача	Модель
Глибокий ref stack, нові ratios, 4K де дозволено	`gpt-image-2-5`
Product cutout, прозорий фон	`gpt-image-2` (1K)
8 refs, обійти 2.5	`flux-2-pro` (також 8 refs за порівнянням моделей)
Ref images	не `z-image` (text-only; batch з refs відхиляється)

Early-access pricing для 2.5 може змінитися — перевіряйте credits перед масовими каталогами.

Короткий pre-flight

Модель і supportsBackground з GET /v1/models
Ratio × resolution з resolutionsByRatio
Розрахунок images при refMode: each
Uploads ≤10 MB, формати; refs ≤8 на task
BulkImagen лише server-side
Poll batch + політика для public resultUrls

Джерела: BulkImagen models/docs API, порівняння моделей, day-one digest; Bubble — API Connector (Form-data, server-side pattern).