Source: https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-5-image-mini/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-5-image-mini/
Language: de

# OpenAI: GPT-5 Image Mini

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## [OpenAI: GPT-5 Image Mini](https://ailoot.ai/models/de/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.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-5-image-mini/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-5-image-mini/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/openai-gpt-5-image-mini/#method-2)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

GPT-5 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`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat)

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 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 |

#### 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

| 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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-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"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/v1/images`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=chat)

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

[`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=images)

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`

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | Standard— |
| Feld`prompt` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
| Feld`aspect_ratio` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 3:2, 2:3, auto | Standard— |
| Feld`quality` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, low, medium, high | Standard— |
| Feld`background` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, transparent, opaque | Standard— |
| Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 10 | Standard— |
| Feld`input_references` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 16 | Standard— |
| Feld`output_compression` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 0 Maximum: 100 | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, prompt |
| Parameter`material_types` | Vertragtext, image |

Lebenszyklus: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/tasks/{task_id}` · die tatsächlich zurückgegebene task\_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek

`GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`

`GET /v1/media/assets`

`GET /v1/media/assets/{asset_id}`

### Tarife

##### So wird die endgültige Gebühr berechnet

Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Geschätzte Tarife zum Vergleich

#### Preise nach Konfiguration

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

| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- |
| 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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Bilder

curl

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'openai/gpt-5-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

```bash
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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`created` | Typ |
| Feld`data[].url` | Typ |
| Feld`data[].b64_json` | Typ |
| Feld`usage` | Typ |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=images)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/v1/images`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=images)

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

[`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=messages)

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-5-image-mini | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas 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.

| 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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "openai/gpt-5-image-mini",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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
```

```python
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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/v1/images`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/gpt-5-image-mini`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Fgpt-5-image-mini&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5-image-mini&fmt=messages)

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`

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

## Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet.

Ausgaben in der Historie

Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

[Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/)

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Kommerzielle Anwendung

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Reseller-Lizenz

Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de)

## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio





Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle.





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Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.
