GPT Image 1 ist OpenAIs nativ multimodales Bildmodell, das Text- und Bildeingaben akzeptiert und Bildausgaben erzeugt. Es kann eine neue Szene generieren, mit Referenzbildern eine Komposition prägen oder ein vorhandenes Asset anhand einer neuen Anweisung bearbeiten. Praktische Aufgaben umfassen Illustrationen, Produktbilder, Designkonzepte und lokale Änderungen anhand einer Maske. Dies ist die ausdrücklich benannte Ausgabe GPT Image 1, getrennt von Image 1 Mini, Image 1.5 und späteren GPT-Image-Versionen.
Bereiten Sie ein Briefing vor, das Motiv, Umgebung, Komposition, Beleuchtung und visuellen Stil angibt. Wenn die Aufgabe sichtbaren Text benötigt, nehmen Sie den exakten Wortlaut auf und erklären Sie dessen gewünschte Hierarchie und Position. Weisen Sie bei einer Referenzkomposition jedem Bild eine klare Rolle zu, etwa Produkt, Umgebung oder visuelle Gestaltung. Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsabläufe erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten anhand desselben Briefings und bewahren Sie das ausgewählte Asset für weitere Arbeit auf.
Bearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder entgegennehmen. GPT Image 1 unterstützt low und high für input_fidelity, mit low als Standard. Dieses Steuerelement beeinflusst den Aufwand zur Erhaltung von Merkmalen und Stil des Quellbildes; es ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Eingabetreue ist hilfreich, wenn Quelldetails wichtig sind, garantiert aber nicht, dass jedes identifizierende Detail identisch bleibt. Benennen Sie, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Treueeinstellung zu verlassen.
Maskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Quelle und Maske im selben Format und mit denselben Abmessungen vor, nach den Anforderungen des Leitfadens jeweils unter 50 MB, mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Quellbildern wird die Maske auf das erste angewendet. Ein hilfreiches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung erhalten. Das Modell verwendet die Maske als Vorgabe, statt eine exakte Grenze zu versprechen; kontrollieren Sie daher sowohl den geänderten Bereich als auch seine Umgebung.
Die dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Die Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur geplanten Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Assets.
PNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Für JPEG und WebP steht eine Komprimierung von 0 bis 100 zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergrundoptionen unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in einem späteren Layout platzieren. Halten Sie für eine vollständige Szene Hintergrund und die Beziehung des Motivs dazu im Briefing fest.
OpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt; die Modellkarte enthält außerdem dialogbasierte Bildnutzung. Behalten Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Quelle für eine Folgeänderung bei, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern; diese zeigen Fortschritt und sind keine zusätzlichen fertigen Assets. Bewahren Sie das fertige Bild und das Briefing gemeinsam auf, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt außerdem Stapelverarbeitung.
Das Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und Konsistenz bei wiederkehrenden Motiven haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die Details, die Quellmaterial identifizieren, in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu erhaltenden Elemente. GPT Image 1 eignet sich für eine konkrete Abfolge aus Generierung, referenzgeleiteter Bearbeitung und Assetvorbereitung; seine eigenen Standardgrößen und die wählbare Eingabetreue bleiben dabei von anderen Ausgaben getrennt.
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Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsabläufe erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten anhand desselben Briefings und bewahren Sie das ausgewählte Asset für weitere Arbeit auf.\n\nBearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder entgegennehmen. GPT Image 1 unterstützt low und high für input_fidelity, mit low als Standard. Dieses Steuerelement beeinflusst den Aufwand zur Erhaltung von Merkmalen und Stil des Quellbildes; es ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Eingabetreue ist hilfreich, wenn Quelldetails wichtig sind, garantiert aber nicht, dass jedes identifizierende Detail identisch bleibt. Benennen Sie, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Treueeinstellung zu verlassen.\n\nMaskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Quelle und Maske im selben Format und mit denselben Abmessungen vor, nach den Anforderungen des Leitfadens jeweils unter 50 MB, mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Quellbildern wird die Maske auf das erste angewendet. Ein hilfreiches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung erhalten. Das Modell verwendet die Maske als Vorgabe, statt eine exakte Grenze zu versprechen; kontrollieren Sie daher sowohl den geänderten Bereich als auch seine Umgebung.\n\nDie dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Die Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur geplanten Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Assets.\n\nPNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Für JPEG und WebP steht eine Komprimierung von 0 bis 100 zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergrundoptionen unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in einem späteren Layout platzieren. Halten Sie für eine vollständige Szene Hintergrund und die Beziehung des Motivs dazu im Briefing fest.\n\nOpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt; die Modellkarte enthält außerdem dialogbasierte Bildnutzung. Behalten Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Quelle für eine Folgeänderung bei, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern; diese zeigen Fortschritt und sind keine zusätzlichen fertigen Assets. Bewahren Sie das fertige Bild und das Briefing gemeinsam auf, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt außerdem Stapelverarbeitung.\n\nDas Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und Konsistenz bei wiederkehrenden Motiven haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die Details, die Quellmaterial identifizieren, in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu erhaltenden Elemente. 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Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT Image 1 ist OpenAIs nativ multimodales Bildmodell, das Text- und Bildeingaben akzeptiert und Bildausgaben erzeugt. Es kann eine neue Szene generieren, mit Referenzbildern eine Komposition prägen oder ein vorhandenes Asset anhand einer neuen Anweisung bearbeiten. Praktische Aufgaben umfassen Illustrationen, Produktbilder, Designkonzepte und lokale Änderungen anhand einer Maske. Dies ist die ausdrücklich benannte Ausgabe GPT Image 1, getrennt von Image 1 Mini, Image 1.5 und späteren GPT-Image-Versionen.
Bereiten Sie ein Briefing vor, das Motiv, Umgebung, Komposition, Beleuchtung und visuellen Stil angibt. Wenn die Aufgabe sichtbaren Text benötigt, nehmen Sie den exakten Wortlaut auf und erklären Sie dessen gewünschte Hierarchie und Position. Weisen Sie bei einer Referenzkomposition jedem Bild eine klare Rolle zu, etwa Produkt, Umgebung oder visuelle Gestaltung. Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsabläufe erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten anhand desselben Briefings und bewahren Sie das ausgewählte Asset für weitere Arbeit auf.
Bearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder entgegennehmen. GPT Image 1 unterstützt low und high für input_fidelity, mit low als Standard. Dieses Steuerelement beeinflusst den Aufwand zur Erhaltung von Merkmalen und Stil des Quellbildes; es ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Eingabetreue ist hilfreich, wenn Quelldetails wichtig sind, garantiert aber nicht, dass jedes identifizierende Detail identisch bleibt. Benennen Sie, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Treueeinstellung zu verlassen.
Maskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Quelle und Maske im selben Format und mit denselben Abmessungen vor, nach den Anforderungen des Leitfadens jeweils unter 50 MB, mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Quellbildern wird die Maske auf das erste angewendet. Ein hilfreiches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung erhalten. Das Modell verwendet die Maske als Vorgabe, statt eine exakte Grenze zu versprechen; kontrollieren Sie daher sowohl den geänderten Bereich als auch seine Umgebung.
Die dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Die Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur geplanten Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Assets.
PNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Für JPEG und WebP steht eine Komprimierung von 0 bis 100 zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergrundoptionen unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in einem späteren Layout platzieren. Halten Sie für eine vollständige Szene Hintergrund und die Beziehung des Motivs dazu im Briefing fest.
OpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt; die Modellkarte enthält außerdem dialogbasierte Bildnutzung. Behalten Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Quelle für eine Folgeänderung bei, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern; diese zeigen Fortschritt und sind keine zusätzlichen fertigen Assets. Bewahren Sie das fertige Bild und das Briefing gemeinsam auf, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt außerdem Stapelverarbeitung.
Das Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und Konsistenz bei wiederkehrenden Motiven haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die Details, die Quellmaterial identifizieren, in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu erhaltenden Elemente. GPT Image 1 eignet sich für eine konkrete Abfolge aus Generierung, referenzgeleiteter Bearbeitung und Assetvorbereitung; seine eigenen Standardgrößen und die wählbare Eingabetreue bleiben dabei von anderen Ausgaben getrennt.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-image-1 | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 3:2, 2:3, auto | Standard— |
Feldquality | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, low, medium, high | Standard— |
Feldbackground | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, transparent, opaque | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 10 | Standard— |
Feldinput_references | Typarray | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 16 | Standard— |
Feldoutput_compression | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 0 Maximum: 100 | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.32768 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'openai/gpt-image-1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLaden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpeichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.
Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.
Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Ailoot Ultra openai/gpt-image-1
/v1/images