GPT Image 2.5 Sunburst ist ein OpenAI-Modell zur Bilderstellung. Der Hersteller legt besonderen Wert auf die Genauigkeit der Bearbeitung von Ausgangsmaterialien. Das Modell unterstützt Textvorgaben und in dafür vorgesehenen Operationen visuelle Ausgangsbilder.
Die aktuelle Ailoot-Karte bietet den Modus zur Bilderstellung aus Text. Szene, Komposition, Stil und Details des späteren Ergebnisses lassen sich vorgeben. Die von OpenAI beschriebenen Verfahren mit Referenzen, Bearbeitung und Maskenänderungen benötigen separate Unterstützung für Eingabebilder; eine vorhandene Text-zu-Bild-Generierung bestätigt diese Unterstützung nicht.
Verfügbar sind low, medium, high, xhigh, max und auto. Die Qualitätswahl steuert den Bilderstellungsmodus. Sie unterscheidet sich von den Kompositionsabmessungen und dem Kompressionsgrad der erhaltenen Datei.
Die Größe kann quadratisch, horizontal, vertikal, automatisch gewählt oder manuell festgelegt sein. Bei eigenen Abmessungen muss jede Seite ein Vielfaches von 16 Pixeln und höchstens 3840 Pixel lang sein. Die Fläche muss zwischen 655 360 und 8 294 400 Pixeln liegen, das Verhältnis von langer zu kurzer Seite darf 3:1 nicht überschreiten. Alle Bedingungen gelten gleichzeitig.
Der Hersteller kennzeichnet Auflösungen über 2560x1440 als experimentell. Ein großes Bild erlaubt die Wahl eines passenden Kompositionsraums, hebt aber die Prüfung von Schrift und Objektpositionen nicht auf.
PNG wird standardmäßig verwendet; JPEG und WebP sind ebenfalls vorgesehen. In JPEG und WebP lässt sich die Komprimierung steuern. Ein transparenter Hintergrund benötigt PNG oder WebP, da JPEG keinen Alphakanal erhält. Neben Transparenz sind undurchsichtiger Hintergrund und automatische Auswahl vorgesehen.
Größe, Qualität, Format und Hintergrund betreffen unterschiedliche Ergebnisaspekte. Der Bildstil wird zusammen mit dem Szeneninhalt durch die Textbeschreibung festgelegt. Die Unterstützung konkreter Einstellungen muss getrennt von allgemeinen Herstellerfähigkeiten berücksichtigt werden.
Laut OpenAI kann die Verarbeitung komplexer Vorgaben bis zu zwei Minuten dauern. Das beschreibt die Generierung beim Hersteller, garantiert jedoch nicht, wie lange es insgesamt dauert, bis das Ergebnis in einer konkreten Anwendung verfügbar ist.
In einer separat unterstützten Bearbeitungsoperation steuert eine Maske die Änderung des ausgewählten Bereichs. Sie garantiert keine strikte Übereinstimmung des Ergebnisses mit dessen Grenze; ein Versprechen exakter lokaler Änderungen wäre daher zu stark. Für diesen Modus ist ein entsprechender Übermittlungsweg für das Ausgangsbild erforderlich.
Bei der Generierung kann das Modell auch Text und Details falsch platzieren oder das Aussehen einer Figur zwischen getrennten Bildern verändern. Die Kontrolle von Schrift, Komposition und Wiederholbarkeit gehört zur Prüfung der fertigen Datei. Auch eine detaillierte Vorgabe garantiert diese Eigenschaften nicht.
", "aboutText": "### Generierung und Arbeit mit Bildern\n\nGPT Image 2.5 Sunburst ist ein OpenAI-Modell zur Bilderstellung. Der Hersteller legt besonderen Wert auf die Genauigkeit der Bearbeitung von Ausgangsmaterialien. Das Modell unterstützt Textvorgaben und in dafür vorgesehenen Operationen visuelle Ausgangsbilder.\n\nDie aktuelle Ailoot-Karte bietet den Modus zur Bilderstellung aus Text. Szene, Komposition, Stil und Details des späteren Ergebnisses lassen sich vorgeben. Die von OpenAI beschriebenen Verfahren mit Referenzen, Bearbeitung und Maskenänderungen benötigen separate Unterstützung für Eingabebilder; eine vorhandene Text-zu-Bild-Generierung bestätigt diese Unterstützung nicht.\n\n### Qualität und Bildform\n\nVerfügbar sind `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` und `auto`. Die Qualitätswahl steuert den Bilderstellungsmodus. Sie unterscheidet sich von den Kompositionsabmessungen und dem Kompressionsgrad der erhaltenen Datei.\n\nDie Größe kann quadratisch, horizontal, vertikal, automatisch gewählt oder manuell festgelegt sein. Bei eigenen Abmessungen muss jede Seite ein Vielfaches von 16 Pixeln und höchstens 3840 Pixel lang sein. Die Fläche muss zwischen 655 360 und 8 294 400 Pixeln liegen, das Verhältnis von langer zu kurzer Seite darf 3:1 nicht überschreiten. Alle Bedingungen gelten gleichzeitig.\n\nDer Hersteller kennzeichnet Auflösungen über `2560x1440` als experimentell. Ein großes Bild erlaubt die Wahl eines passenden Kompositionsraums, hebt aber die Prüfung von Schrift und Objektpositionen nicht auf.\n\n### Ergebnisformate und Hintergrund\n\nPNG wird standardmäßig verwendet; JPEG und WebP sind ebenfalls vorgesehen. In JPEG und WebP lässt sich die Komprimierung steuern. Ein transparenter Hintergrund benötigt PNG oder WebP, da JPEG keinen Alphakanal erhält. Neben Transparenz sind undurchsichtiger Hintergrund und automatische Auswahl vorgesehen.\n\nGröße, Qualität, Format und Hintergrund betreffen unterschiedliche Ergebnisaspekte. Der Bildstil wird zusammen mit dem Szeneninhalt durch die Textbeschreibung festgelegt. Die Unterstützung konkreter Einstellungen muss getrennt von allgemeinen Herstellerfähigkeiten berücksichtigt werden.\n\n### Bearbeitungsgenauigkeit und Bildkontrolle\n\nLaut OpenAI kann die Verarbeitung komplexer Vorgaben bis zu zwei Minuten dauern. Das beschreibt die Generierung beim Hersteller, garantiert jedoch nicht, wie lange es insgesamt dauert, bis das Ergebnis in einer konkreten Anwendung verfügbar ist.\n\nIn einer separat unterstützten Bearbeitungsoperation steuert eine Maske die Änderung des ausgewählten Bereichs. Sie garantiert keine strikte Übereinstimmung des Ergebnisses mit dessen Grenze; ein Versprechen exakter lokaler Änderungen wäre daher zu stark. Für diesen Modus ist ein entsprechender Übermittlungsweg für das Ausgangsbild erforderlich.\n\nBei der Generierung kann das Modell auch Text und Details falsch platzieren oder das Aussehen einer Figur zwischen getrennten Bildern verändern. Die Kontrolle von Schrift, Komposition und Wiederholbarkeit gehört zur Prüfung der fertigen Datei. Auch eine detaillierte Vorgabe garantiert diese Eigenschaften nicht.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "21e77303cd782c6610d881fbab1c7192606b0658a19f3e5cef303cae11be9c1b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de", "methods": [ { "html": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08GPT Image 2.5 Sunburst erstellt Bilder aus Textvorgaben. Unterstützt eigene Abmessungen, erweiterte Qualitätsstufen und transparenten Hintergrund; der Hersteller hebt auch die Bearbeitungsgenauigkeit hervor.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT Image 2.5 Sunburst ist ein OpenAI-Modell zur Bilderstellung. Der Hersteller legt besonderen Wert auf die Genauigkeit der Bearbeitung von Ausgangsmaterialien. Das Modell unterstützt Textvorgaben und in dafür vorgesehenen Operationen visuelle Ausgangsbilder.
Die aktuelle Ailoot-Karte bietet den Modus zur Bilderstellung aus Text. Szene, Komposition, Stil und Details des späteren Ergebnisses lassen sich vorgeben. Die von OpenAI beschriebenen Verfahren mit Referenzen, Bearbeitung und Maskenänderungen benötigen separate Unterstützung für Eingabebilder; eine vorhandene Text-zu-Bild-Generierung bestätigt diese Unterstützung nicht.
Verfügbar sind low, medium, high, xhigh, max und auto. Die Qualitätswahl steuert den Bilderstellungsmodus. Sie unterscheidet sich von den Kompositionsabmessungen und dem Kompressionsgrad der erhaltenen Datei.
Die Größe kann quadratisch, horizontal, vertikal, automatisch gewählt oder manuell festgelegt sein. Bei eigenen Abmessungen muss jede Seite ein Vielfaches von 16 Pixeln und höchstens 3840 Pixel lang sein. Die Fläche muss zwischen 655 360 und 8 294 400 Pixeln liegen, das Verhältnis von langer zu kurzer Seite darf 3:1 nicht überschreiten. Alle Bedingungen gelten gleichzeitig.
Der Hersteller kennzeichnet Auflösungen über 2560x1440 als experimentell. Ein großes Bild erlaubt die Wahl eines passenden Kompositionsraums, hebt aber die Prüfung von Schrift und Objektpositionen nicht auf.
PNG wird standardmäßig verwendet; JPEG und WebP sind ebenfalls vorgesehen. In JPEG und WebP lässt sich die Komprimierung steuern. Ein transparenter Hintergrund benötigt PNG oder WebP, da JPEG keinen Alphakanal erhält. Neben Transparenz sind undurchsichtiger Hintergrund und automatische Auswahl vorgesehen.
Größe, Qualität, Format und Hintergrund betreffen unterschiedliche Ergebnisaspekte. Der Bildstil wird zusammen mit dem Szeneninhalt durch die Textbeschreibung festgelegt. Die Unterstützung konkreter Einstellungen muss getrennt von allgemeinen Herstellerfähigkeiten berücksichtigt werden.
Laut OpenAI kann die Verarbeitung komplexer Vorgaben bis zu zwei Minuten dauern. Das beschreibt die Generierung beim Hersteller, garantiert jedoch nicht, wie lange es insgesamt dauert, bis das Ergebnis in einer konkreten Anwendung verfügbar ist.
In einer separat unterstützten Bearbeitungsoperation steuert eine Maske die Änderung des ausgewählten Bereichs. Sie garantiert keine strikte Übereinstimmung des Ergebnisses mit dessen Grenze; ein Versprechen exakter lokaler Änderungen wäre daher zu stark. Für diesen Modus ist ein entsprechender Übermittlungsweg für das Ausgangsbild erforderlich.
Bei der Generierung kann das Modell auch Text und Details falsch platzieren oder das Aussehen einer Figur zwischen getrennten Bildern verändern. Die Kontrolle von Schrift, Komposition und Wiederholbarkeit gehört zur Prüfung der fertigen Datei. Auch eine detaillierte Vorgabe garantiert diese Eigenschaften nicht.
POST /v1/images/generationstextimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard1 |
Feldresponse_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits url, b64_json | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldsize | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldquality | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldbackground | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldoutput_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldoutput_compression | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmoderation | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinput_fidelity | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstyle | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldpartial_images | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Text zu Bild · Erforderlich: prompt
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
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}
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
POST /v1/images/generationsAiloot 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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\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}Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.
Jedes Datenelement speichern. Jedes b64_json dekodieren oder jede zurückgegebene signierte URL abrufen. Die Dateiendung anhand des tatsächlichen MIME-Typs bzw. der Bytes wählen.
Wenn das Ergebnis einer Bildgenerierung oder -bearbeitung geprüft werden muss, die ursprüngliche operation_id/X-Client-Request-ID und die zurückgegebenen Ergebnisinformationen aufbewahren. Bereits vorhandene eigene Ergebnisse über die Medienbibliothek anhand tatsächlicher task_id- oder asset_id-Werte wiederherstellen. Die Generierungs-/Bearbeitungsanfrage nicht erneut senden und keine Abfrage-URL aus operation_id bilden.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typinteger |
Felddata[].url | Typstring |
Felddata[].b64_json | Typbase64 string |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Antwortserver_error | BedingungDie zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordert | Nächster SchrittDie ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden. |
Ailoot gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.