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OpenAI: GPT-5 Image Mini

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image Mini

GPT-5 Image Mini verbindet die Sprachfähigkeiten von OpenAIs GPT-5 Mini mit GPT Image 1 Mini zur Bilderzeugung und zu referenzgestützten Bearbeitungen. Das Profil nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. Damit unterstützt es Arbeitsabläufe, die sowohl eine schriftliche Antwort als auch ein Bild benötigen.

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 Image Mini ist ein kombiniertes Sprach- und Bildprofil auf Basis von OpenAIs GPT-5 Mini und GPT Image 1 Mini. Die Sprachkomponente interpretiert eine schriftliche Aufgabe und das Ausgangsmaterial, während die Bildkomponente visuelle Inhalte erstellt oder überarbeitet. Das veröffentlichte Profil hebt die Befolgung von Anweisungen, die Darstellung von Text im Bild und detaillierte Bildbearbeitung hervor. Es eignet sich für einen klar umrissenen Bildauftrag, der zusätzlich eine textliche Interpretation, Erklärung oder begleitende Texte erfordert.

Schriftliche Aufgabe und visuelles Ergebnis verbinden

Erstellen Sie einen Auftrag mit dem gewünschten Bild, dem Motiv, der Komposition und dem erforderlichen Text. Beschreiben Sie den Verwendungszweck, etwa ein Produktkonzept, eine Illustration zu einer kurzen Erklärung oder einen visuellen Entwurf für eine Seite. Fordern Sie die schriftlichen und visuellen Ergebnisse ausdrücklich an, damit sich die Erklärung des Konzepts leicht vom Bild selbst unterscheiden lässt.

Beschreiben Sie beispielsweise eine wiederverwendbare Wasserflasche und fordern Sie ein einfaches Konzept für eine Produktszene mit einer kurzen Bildunterschrift an. Legen Sie die sichtbare Flaschenform, den Hintergrund, die Lichtrichtung und die genauen Wörter fest, die im Bild erscheinen sollen. Trennen Sie die Fakten für die Bildunterschrift von dekorativen Details der Szene. Prüfen Sie das zurückgegebene Bild und den geschriebenen Text anhand dieser beiden Teile des Auftrags.

Das dokumentierte kombinierte Profil nimmt Text, Bilder und Dateien wie PDFs entgegen. Ein Dokument kann Anforderungen oder Fakten liefern, die vor der Bilderstellung zu interpretieren sind. Ein Bild kann das Aussehen oder Layout vorgeben oder als Ausgangsbild für eine Bearbeitung dienen. Benennen Sie die Rolle jeder Quelle, statt vorauszusetzen, dass jeder Anhang jeden Teil des Ergebnisses beeinflussen soll. Halten Sie die Namen und die Reihenfolge der Quellen eindeutig, wenn Sie mehrere Eingaben bereitstellen.

Mit Referenzen erzeugen und überarbeiten

Geben Sie für ein neues Bild an, was sichtbar sein soll und wie die Teile zueinander stehen. Benennen Sie für eine referenzgestützte Bearbeitung die Änderung und die zu erhaltenden Details. Bei einer Produktszene können Sie eine neue Umgebung verlangen und gleichzeitig die erkennbare Form des Artikels und sein sichtbares Etikett beibehalten. Bei einem Diagramm können Sie eine Beziehung korrigieren lassen und dabei die Texte und Elemente nennen, die erhalten bleiben sollen.

Die eigens für dieses Profil veröffentlichte Modellkarte erlaubt bis zu sechzehn Referenzbilder für die Bearbeitung. Wählen Sie Referenzen, die zur Aufgabe beitragen, und erklären Sie ihren Zweck: Produkt, Figur, Hintergrund oder visuelle Gestaltung. Mehrere Referenzen können sich in Beleuchtung oder Komposition widersprechen; benennen Sie deshalb das gewünschte Ergebnis klar. Prüfen Sie Details des Motivs, die Beschriftung und die Grenzen der verlangten Änderung im tatsächlich zurückgegebenen Bild.

Die Darstellung von Text im Bild ist eine dokumentierte Fähigkeit, dennoch muss ein visueller Entwurf Wort für Wort geprüft werden. Geben Sie den genauen Wortlaut, die Zeichensetzung und die Platzierung an. Vergleichen Sie anschließend wichtige Beschriftungen und Zahlen in der vorgesehenen Ansichtsgröße mit dem Auftrag. Bewahren Sie bei einer wiederkehrenden Serie die Referenzen und visuellen Anforderungen zu jedem Ergebnis auf und vergleichen Sie die fertigen Bilder gemeinsam.

Arbeitskontext und Steuerung

Das kombinierte Profil nennt ein Kontextfenster von 400.000 Token und bis zu 128.000 Token für die Vervollständigung. Diese Grenzen betreffen den Arbeitskontext und die Vervollständigung; sie sind von den Pixelabmessungen eines Bilds und der Anzahl zurückgegebener Bildartefakte getrennt. Ordnen Sie umfangreiches Ausgangsmaterial nach der erforderlichen Interpretation und lassen Sie Platz für die Antwort. Ein kompakter Auftrag mit relevanten Referenzen ist hilfreicher als sachfremde Dokumente, deren Rolle nicht erklärt wurde.

Die veröffentlichte Schnittstellenbeschreibung für die Textausgabe unterstützt strukturierte Ergebnisse nach einem JSON-Schema. Definieren Sie Felder und Typen, wenn eine Anwendung das schriftliche Ergebnis verarbeiten soll, und prüfen Sie die Werte anhand der bereitgestellten Belege. Das kombinierte Profil stellt keine Funktionsaufrufe für Anwendungen bereit. Der Einsatz einer Sprachkomponente zusammen mit Bilderzeugung ist eine ausdrücklich benannte Fähigkeit dieses Profils; dadurch wird nicht jede Funktion einer eigenständigen GPT-5 Mini-Schnittstelle Teil dieses Ablaufs.

Bildeinstellungen müssen aus dem tatsächlich verwendeten Profil und der zugehörigen Schnittstelle stammen. Bewahren Sie die gewählte Konfiguration zusammen mit dem Prompt auf, wenn Sie Überarbeitungen vergleichen. Die direkte Komponente GPT Image 1 Mini und ein kombiniertes Chatprofil verwenden unterschiedliche Anfrageformen. Größen-, Maskierungs- oder Ausgabesteuerungen der Komponente benötigen deshalb eine ausdrückliche Zuordnung, bevor sie als Einstellungen dieses kombinierten Profils behandelt werden.

Text- und Bildartefakte aufbewahren

Das dokumentierte Schema für Chatanfragen kann text und image als Ausgabemodalitäten auswählen. Verarbeiten Sie den zurückgegebenen Text und jedes tatsächliche Bildartefakt, das zur Vervollständigung gehört. Speichern Sie Bilder in dem vom Ergebnis angegebenen Format und bewahren Sie die schriftliche Antwort zusammen mit dem Prompt, den Quellenreferenzen und den Einstellungen auf. Eine Vervollständigung, die nur erläuternden Text enthält, unterscheidet sich von einem fertigen visuellen Ergebnis. Prüfen Sie deshalb vor der Verwendung in einem Layout, was das Ergebnis tatsächlich enthält.

GPT-5 Image Mini unterscheidet sich vom vollständigen Profil GPT-5 Image, das GPT-5 mit GPT Image 1 kombiniert. Verwenden Sie das Mini-Profil für klar begrenzte Sprach- und Bildaufgaben mit eindeutigen Vorgaben und Prüfkriterien. Prüfen Sie Komposition, Objektidentität, Text im Bild und begleitende Prosa und fordern Sie anschließend die konkret erforderliche Korrektur an. Übernehmen Sie gelungene Elemente und relevante Referenzen in den nächsten Auftrag, damit die Überarbeitung ein konkretes Ziel hat.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Create a labelled refill-bottle scene

Create a product-scene image of a plain cylindrical blue reusable water bottle with a silver screw cap, standing upright on pale stone. Soft daylight enters from the left. Place the exact word REFILL clearly on the bottle, with no other text, logos, accessories or unsupported product claims. Keep the full bottle visible.

Erwartetes Ergebnis

One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.

Ergebnis prüfen

Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini verbindet die Sprachfähigkeiten von OpenAIs GPT-5 Mini mit GPT Image 1 Mini zur Bilderzeugung und zu referenzgestützten Bearbeitungen. Das Profil nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. Damit unterstützt es Arbeitsabläufe, die sowohl eine schriftliche Antwort als auch ein Bild benötigen.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte 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—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.016 / 1K Bild-Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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 Image Mini

Preise nach Konfiguration

KonfigurationAbrechnungsbedingungenGebühr
KonfigurationOpenAI: GPT-5 Image Mini · StandardkonfigurationAbrechnungsbedingungenStandardkonfigurationGebühr
Eingabe · Eingabetoken 0,005 $ / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken 0,004 $ / 1K Token
Ausgabe · Ausgabebild 0,016 $ / 1K Token
Ausgabe · Websuche 0,02 $ pro Suche
Eingabe · Cache-Lesen 0,0005 $ / 1K Token

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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
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-image-mini", "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
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-image-mini',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"))
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-image-mini',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
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image-mini

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini verbindet die Sprachfähigkeiten von OpenAIs GPT-5 Mini mit GPT Image 1 Mini zur Bilderzeugung und zu referenzgestützten Bearbeitungen. Das Profil nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. Damit unterstützt es Arbeitsabläufe, die sowohl eine schriftliche Antwort als auch ein Bild benötigen.

Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Eingabetypen
text, image
Ausgabetypen
image
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestlänge: 1
Standard—
Feldaspect_ratioTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
1:1, 3:2, 2:3, auto
Standard—
FeldqualityTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
auto, low, medium, high
Standard—
FeldbackgroundTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
auto, transparent, opaque
Standard—
FeldnTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Maximum: 10
Standard—
Feldinput_referencesTyparrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 0
Maximale Anzahl Elemente: 16
Standard—
Feldoutput_compressionTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 0
Maximum: 100
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
Parametermaterial_typesVertragtext, 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.

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte Menge—Gebühr
Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
KonfigurationGeschätzte GenerierungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungGebühr
Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.065536 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Bilder

curl
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-image-mini', '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"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Bilder

Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Abrufe anderer Inhalte
Vorhandene eigene Dateien abrufen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern 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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

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.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldcreatedTyp
Felddata[].urlTyp
Felddata[].b64_jsonTyp
FeldusageTyp

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image-mini

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages openai/gpt-5-image-mini

openai/gpt-5-image-mini

OpenAI /openai/gpt-5-image-mini

Start

GPT-5 Image Mini verbindet die Sprachfähigkeiten von OpenAIs GPT-5 Mini mit GPT Image 1 Mini zur Bilderzeugung und zu referenzgestützten Bearbeitungen. Das Profil nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. Damit unterstützt es Arbeitsabläufe, die sowohl eine schriftliche Antwort als auch ein Bild benötigen.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-5-image-mini
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.016 / 1K Bild-Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0005 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "openai/gpt-5-image-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

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
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image-mini

FAQ · OpenAI: GPT-5 Image Mini
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: text → text

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: text, image → image

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: model, prompt, aspect_ratio, quality, background, n, input_references, output_compression, provider

POST /v1/messages · openai/gpt-5-image-mini: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · openai/gpt-5-image-mini: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · openai/gpt-5-image-mini: n.minimum: 1; n.maximum: 10; output_compression.minimum: 0; output_compression.maximum: 100

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

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