Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/ Language: de-ch # OpenAI: GPT-5.4 Image 2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5.4 Image 2](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/) Ein Arbeitsablauf, der das Text-Reasoning von GPT-5.4 mit der Bilderzeugung und Bildbearbeitung von GPT Image 2 verbindet. Verwenden Sie einen schriftlichen Auftrag und visuelle Referenzen, um eine Illustration zu entwickeln oder ein Bild zu bearbeiten, und halten Sie dabei die Rollen der Text- und Bildkomponenten getrennt. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/openai-gpt-5-4-image-2/#method-2) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. GPT-5.4 Image 2 beschreibt einen Arbeitsablauf, der OpenAIs Textmodell GPT-5.4 mit GPT Image 2 zur Bilderzeugung und Bildbearbeitung verbindet. Die Komponenten haben unterschiedliche Rollen: GPT-5.4 kann einen Auftrag interpretieren und schriftliche Anweisungen entwickeln, während GPT Image 2 ein Bild erstellt oder verändert. GPT-5.4 nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text; GPT Image 2 nimmt Text- und Bildeingaben entgegen und erzeugt Bilder. Beschreiben Sie für ein neues Bild seinen Zweck, das Motiv, die Komposition, den Stil und die für das Ergebnis relevanten Details. Eine beispielhafte Aufgabe ist das Vorbereiten einer Artikelillustration: Definieren Sie die vom Bild zu vermittelnde Idee, den vorgesehenen Ausschnitt und den für begleitenden Seitentext benötigten Platz. Die Textstufe kann diese Anforderungen zu einem klaren Auftrag ordnen. Die Bildstufe verwendet den Prompt und mögliche Referenzen, um das visuelle Ergebnis zu erstellen. Stellen Sie für eine Bearbeitung das Ausgangsbild bereit und trennen Sie die angeforderten Änderungen von den zu bewahrenden Elementen. GPT Image 2 verarbeitet Bildeingaben automatisch mit hoher Detailtreue und unterstützt damit detailabhängige Bearbeitung und Arbeitsabläufe mit Referenzen. Der Hersteller dokumentiert Inpainting und referenzbasierte Bildarbeit. Eine Maske kann den zu bearbeitenden Bereich vorgeben; die Maskierung bei GPT Image ist jedoch promptbasiert und folgt der Maskenform möglicherweise nicht exakt. Im dokumentierten Maskenablauf müssen Zielbild und Maske in Format und Abmessungen übereinstimmen, die Maske muss einen Alphakanal haben und die Dateien müssen kleiner als 50 MB sein. GPT Image 2 unterstützt low, medium, high und eine automatische Qualitätsauswahl. Für benutzerdefinierte Grössen müssen beide Kantenlängen Vielfache von 16 Pixeln sein, keine Kante darf 3’840 Pixel überschreiten, das Seitenverhältnis darf nicht extremer als 3:1 sein und die Gesamtgrösse muss zwischen 655’360 und 8’294’400 Pixeln liegen. Dokumentierte Beispiele sind 1’024 × 1’024, 1’536 × 1’024, 2’048 × 2’048 und 3’840 × 2’160. Wählen Sie die Abmessungen anhand des Zielorts, statt anzunehmen, dass jedes Bild quadratisch sein sollte. Im dokumentierten Image API-Ausgabeprofil des Herstellers ist PNG das Standardformat; JPEG und WebP sind ebenfalls verfügbar. JPEG und WebP unterstützen eine Kompressionseinstellung von 0 bis 100. Die Textkomponente hat ihre eigene Spezifikation. Das veröffentlichte Kontextfenster von GPT-5.4 umfasst 1’050’000 Token, seine maximale Ausgabe beträgt 128’000 Token und sein Wissensstand ist der 31. August 2025. Die Einstellungen für den Reasoning-Aufwand sind none, low, medium, high und xhigh; none ist der Standardwert. Der Hersteller nennt Bilderzeugung unter den Werkzeugen von GPT-5.4, während die Image API auch separate Vorgänge zur Erzeugung und Bearbeitung anbietet. Diese dokumentierten Komponentenrollen machen aus dem kombinierten Namen kein neues eigenständiges Modell mit einer gemeinsamen Grenze für Text und Bilder. Der Bildleitfaden beschreibt Grenzen bei präziser Textplatzierung, konsistenter Darstellung wiederkehrender Motive und exakter Komposition. Bereiten Sie kurzen, klar festgelegten Text vor, wenn Beschriftungen relevant sind, stellen Sie die passende Referenz für ein wiederkehrendes Motiv bereit und benennen Sie Layoutbedingungen ausdrücklich. Prüfen Sie das erzeugte oder bearbeitete Bild anhand dieser Anforderungen. Ein nützliches Ergebnis kann den schriftlichen Auftrag, das Bild und eine gezielte Änderungsliste für die nächste Bearbeitung enthalten und das Bild mit dem ursprünglichen redaktionellen oder Produktzweck verbinden. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Revise an editorial illustration crop Edit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.4-image-2` [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-5.4-image-2` ### Einstieg Ein Arbeitsablauf, der das Text-Reasoning von GPT-5.4 mit der Bilderzeugung und Bildbearbeitung von GPT Image 2 verbindet. Verwenden Sie einen schriftlichen Auftrag und visuelle Referenzen, um eine Illustration zu entwickeln oder ein Bild zu bearbeiten, und halten Sie dabei die Rollen der Text- und Bildkomponenten getrennt. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5.4-image-2 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Denkaufwand · hoch Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist Denkaufwand · niedrig Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist Denkaufwand · mittel Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist Denkaufwand · keiner Standardtarif Wenn kein Denkaufwand verwendet wird Denkaufwand · xhigh Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.016** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe-Tokens **$0.06** / 1K Bild-Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.016** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | #### Details zum Referenztarif Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode. OpenAI: GPT-5.4 Image 2 #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationOpenAI: GPT-5.4 Image 2 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$ 0.016** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$ 0.03** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabebild **$ 0.06** / 1K Tokens Ausgabe · Websuche **$ 0.02** pro Suche Eingabe · Cache lesen **$ 0.004** / 1K Tokens | 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/v1/images` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5.4-image-2` [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=images) OpenAI /`openai/gpt-5.4-image-2` ### Einstieg Ein Arbeitsablauf, der das Text-Reasoning von GPT-5.4 mit der Bilderzeugung und Bildbearbeitung von GPT Image 2 verbindet. Verwenden Sie einen schriftlichen Auftrag und visuelle Referenzen, um eine Illustration zu entwickeln oder ein Bild zu bearbeiten, und halten Sie dabei die Rollen der Text- und Bildkomponenten getrennt. Zulässige Eingaben Text · Bilder Ergebnisse Bilder ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` Eingabe `text`, `image` Ausgabe `image` | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5.4-image-2 | Standard— | | Feld`prompt` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— | | Feld`aspect_ratio` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— | | Feld`quality` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, low, medium, high | Standard— | | Feld`background` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, opaque | Standard— | | Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 10 | Standard— | | Feld`input_references` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 16 | Standard— | | Feld`output_compression` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 0 Maximum: 100 | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, prompt | | Parameter`material_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}` ### Tarife ##### So wird die endgültige Gebühr berechnet 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. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Geschätzte Tarife zum Vergleich #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationToken-Basistarife | 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich **—** / 1K Tokens | | KonfigurationGeschätzte Erzeugungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich **$0.24576** Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Bilder curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") 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"