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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Schriftliche Aufgabe und visuelles Ergebnis verbinden\n\nErstellen 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.\n\nBeschreiben 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.\n\nDas 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.\n\n### Mit Referenzen erzeugen und überarbeiten\n\nGeben 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.\n\nDie 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.\n\nDie 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.\n\n### Arbeitskontext und Steuerung\n\nDas 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.\n\nDie 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.\n\nBildeinstellungen 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.\n\n### Text- und Bildartefakte aufbewahren\n\nDas 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.\n\nGPT-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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | 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— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_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.
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 | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr 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 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr 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 |
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI: GPT-5 Image Mini · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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/chat/completions \\\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 json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | 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 Token | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte 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 Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.065536 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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-5-image-mini', '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-5-image-mini
/v1/images
openai/gpt-5-image-miniGPT-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
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 | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr 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 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.004 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0.0005 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "openai/gpt-5-image-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'openai/gpt-5-image-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
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. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5-image-mini
/v1/images
Technisches Beispiel auf Englisch
Create a labelled refill-bottle scene\n\nCreate 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.One image artifact showing the full specified bottle, left-side daylight and the exact single-word label.Inspect the actual image for bottle shape, cap, complete framing and letter-by-letter spelling of REFILL.