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OpenAI: GPT-5 Image

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5 Image

GPT-5 Image verbindet OpenAIs Sprach- und Denkfähigkeiten von GPT-5 mit GPT Image 1 zur Bilderzeugung und referenzgestützten Bearbeitung. Es nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. So verbindet es einen schriftlichen Auftrag mit einem visuellen Ergebnis.

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 ist ein kombiniertes Profil, das OpenAIs Sprachmodell GPT-5 mit GPT Image 1 zusammenführt. Die Sprachkomponente interpretiert Anforderungen und Ausgangsmaterial; die Bildkomponente erstellt das visuelle Ergebnis. Die veröffentlichte Beschreibung hebt logisches Denken, die Befolgung von Anweisungen, die Darstellung von Text im Bild und detaillierte Bildbearbeitung hervor. Das Profil eignet sich für Aufgaben, bei denen ein Bild und seine schriftliche Interpretation denselben Vorgaben folgen müssen.

Den Auftrag interpretieren und das Bild erstellen

Nennen Sie dem Modell den Zweck des Bilds, die Zielgruppe und die Inhalte, die erscheinen müssen. Trennen Sie Fakten, die korrekt dargestellt werden müssen, von Entscheidungen über Komposition oder visuelle Gestaltung. Ein Diagrammauftrag kann die Objekte und Beziehungen benennen und dann Beschriftungen, Anordnung und Stil festlegen. Ein Plakatauftrag kann Veranstaltungsinformationen, Hierarchie und Szene sowie die genauen Wörter für das Bild vorgeben.

Bereiten Sie beispielsweise ein Plakatkonzept für eine öffentliche Wissenschaftsveranstaltung vor. Liefern Sie die Veranstaltungsdaten, verlangen Sie eine kurze Erklärung des Layouts und fordern Sie ein Bild mit einem klaren Titel und unterstützenden visuellen Elementen an. Legen Sie fest, welche Wörter im Bild erscheinen sollen und welche nur in die begleitende Beschreibung gehören. Prüfen Sie die schriftliche Erklärung und das erzeugte Plakat gemeinsam, damit ein sinnvoller Layoutplan mit dem tatsächlich sichtbaren Ergebnis abgeglichen wird.

Text, Bilder und Dateien wie PDFs sind dokumentierte Eingaben des kombinierten Profils. Ein Dokument kann Anforderungen an ein Bild oder zusammenzufassende Informationen liefern. Referenzbilder können ein Motiv, Produkt, einen Ort oder ein Layout vorgeben. Benennen Sie jede Quelle und erklären Sie ihre Rolle, bevor Sie das Ziel beschreiben. Das gilt besonders, wenn eine Referenz sowohl zu erhaltende als auch zu ändernde Inhalte enthält.

Referenzgestützte Bearbeitung und Text im Bild

Benennen Sie bei einer Überarbeitung das Ausgangsbild und beschreiben Sie die gewünschte Änderung präzise. Bei einer Produktszene kann sich die Umgebung ändern, während Form und sichtbare Beschriftung des Artikels erhalten bleiben. Bei einer visuellen Erklärung kann ein Element ersetzt werden, während die umgebenden Beziehungen bestehen bleiben. Halten Sie die Anforderungen zur Erhaltung im Auftrag fest und prüfen Sie die wichtigen Details im tatsächlichen Bild.

Die Modellkarte dieses konkreten kombinierten Profils erlaubt bis zu sechzehn Referenzbilder für die Bearbeitung. Beschränken Sie Referenzen auf aufgabenrelevantes Material und erklären Sie, welche Merkmale jede beiträgt. Wenn mehrere Bilder unterschiedliche Beleuchtung, Blickwinkel oder Gestaltungen zeigen, benennen Sie die gewünschte Komposition, statt jeder Quelle den Vorrang im Ergebnis geben zu wollen. Bewahren Sie die Quellen zusammen mit dem fertigen Bild auf, damit eine spätere Korrektur auf dasselbe Material zurückgreifen kann.

Das veröffentlichte Profil nennt die Darstellung von Text im Bild als Fähigkeit. Geben Sie für wichtigen Text den genauen Wortlaut, die Zeichensetzung, die Platzierung und seine Beziehung zu Objekten oder anderen Beschriftungen an. Prüfen Sie jedes erforderliche Wort und jede Zahl im zurückgegebenen Bild in der vorgesehenen Anzeigegröße. Prüfen Sie bei einem Diagramm zusätzlich, ob Linien, Positionen und Gruppierungen die in der schriftlichen Quelle beschriebene Beziehung ausdrücken.

Kontext und Antwortstruktur

Das kombinierte Profil nennt ein Kontextfenster von 400.000 Token und bis zu 128.000 Token für die Vervollständigung. Diese Grenzen beschreiben die Eingabe und die erzeugte Vervollständigung, keine bestimmte Pixelgröße oder Bildanzahl. Nutzen Sie den Kontext für relevante Anforderungen, Referenzen und den Gesprächszustand und lassen Sie Platz für die gewünschte Ausgabe. Kennzeichnen Sie umfangreiches Ausgangsmaterial, damit das Modell jede Anweisung der richtigen Passage zuordnen kann.

Die dokumentierte Schnittstellenbeschreibung für die Textausgabe unterstützt strukturierte Ergebnisse anhand eines JSON-Schemas. Eine schriftliche Antwort kann die Felder enthalten, die ein Konzept beschreiben, eine Anforderung zusammenfassen oder eine gewünschte Änderung benennen. Prüfen Sie diese Felder und ihre Werte anhand der Quelle, bevor eine Anwendung sie verarbeitet. Das kombinierte Profil stellt keine Funktionsaufrufe für Anwendungen bereit, obwohl seine ausdrücklich benannte Kombination von Sprache und Bild intern Bilder erzeugt.

Das Schema für Chatanfragen kann text und image als Ausgabemodalitäten auswählen. Nennen Sie im Auftrag die tatsächlichen schriftlichen und visuellen Ergebnisse und prüfen Sie die fertige Antwort auf beide. Die Bildkonfiguration hängt vom konkreten Modell und der Schnittstelle ab. Bewahren Sie die akzeptierten Einstellungen zusammen mit der Anfrage auf und verwenden Sie nur die für dieses kombinierte Profil dokumentierten Steuerungen. Eine direkte Schnittstelle der Bildkomponente kann anders aufgebaute Felder und Fähigkeiten haben.

Die benannte Kombination gezielt einsetzen

Die für dieses Profil benannte Bildkomponente ist GPT Image 1. Ihr direktes Bilderzeugungsprofil verarbeitet Aufgaben mit Schwerpunkt auf Bildern, während GPT-5 Image diese Fähigkeit mit der Sprachverarbeitung von GPT-5 verbindet. GPT-5 Image Mini kombiniert separat GPT-5 Mini mit GPT Image 1 Mini. Halten Sie die Identität des gewählten Profils zusammen mit dem Ausgangsmaterial und den Ausgabeeinstellungen fest, statt ähnlich benannte Kombinationen als dasselbe Modell zu behandeln.

Übernehmen Sie bei einem Gespräch mit mehreren Überarbeitungen die relevanten schriftlichen Anforderungen und Quellenreferenzen. Nennen Sie im neuesten Auftrag die konkrete Korrektur, etwa das Verschieben einer Beschriftung, die Änderung eines Objekts oder die Vereinfachung der Komposition. Vermeiden Sie eine ungerichtete Aufforderung, alles zu verbessern, wenn die sinnvolle Änderung im zurückgegebenen Bild bereits sichtbar ist.

Das fertige Ergebnis aufbewahren und prüfen

Bewahren Sie die schriftliche Antwort und jedes tatsächliche Bildartefakt der Vervollständigung auf. Speichern Sie die Bilder in ihrem angegebenen Format zusammen mit dem Prompt, den Quellenreferenzen und den gewählten Einstellungen. Prüfen Sie am Bild selbst Komposition, Motivdetails und Text; gleichen Sie die begleitende Prosa mit den darin beschriebenen Belegen ab. Ein brauchbares fertiges Ergebnis verbindet die schriftlichen Anforderungen mit einem Bild, das sich öffnen, prüfen und im vorgesehenen Dokument, auf der Seite oder im kreativen Arbeitsablauf einsetzen lässt.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Simplify a community-event poster

Edit the supplied community science poster. Preserve the exact event title, date, venue and central telescope illustration. Remove the small decorative stars around the footer, increase the empty space around the title and keep the original portrait layout and two-color palette. Add no new event facts or text. Return the revised poster image.

Erwartetes Ergebnis

A revised poster image retaining all event wording and the telescope while simplifying the requested areas.

Ergebnis prüfen

Check every event word and number against the source and confirm that only the named decorative elements were removed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions openai/gpt-5-image

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image verbindet OpenAIs Sprach- und Denkfähigkeiten von GPT-5 mit GPT Image 1 zur Bilderzeugung und referenzgestützten Bearbeitung. Es nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. So verbindet es einen schriftlichen Auftrag mit einem visuellen Ergebnis.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Text · UTF8-Text

messages[].content

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

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

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

Tarife

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

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

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

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.02 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0025 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.08 / 1K Bild-Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.02 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0025 / 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

Preise nach Konfiguration

KonfigurationAbrechnungsbedingungenGebühr
KonfigurationOpenAI: GPT-5 Image · StandardkonfigurationAbrechnungsbedingungenStandardkonfigurationGebühr
Eingabe · Eingabetoken 0,02 $ / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken 0,02 $ / 1K Token
Ausgabe · Ausgabebild 0,08 $ / 1K Token
Ausgabe · Websuche 0,02 $ pro Suche
Eingabe · Cache-Lesen 0,0025 $ / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image verbindet OpenAIs Sprach- und Denkfähigkeiten von GPT-5 mit GPT Image 1 zur Bilderzeugung und referenzgestützten Bearbeitung. Es nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. So verbindet es einen schriftlichen Auftrag mit einem visuellen Ergebnis.

Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library

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

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarife

So wird die endgültige Gebühr berechnet

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

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

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Geschätzte Tarife zum Vergleich

Preise nach Konfiguration

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

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte Menge—Gebühr
Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token
KonfigurationGeschätzte GenerierungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungGebühr
Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.32768 Schätzung vor der Generierung

Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Bilder

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'openai/gpt-5-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Bilder

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

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

Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.

Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image

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

openai/gpt-5-image

OpenAI /openai/gpt-5-image

Start

GPT-5 Image verbindet OpenAIs Sprach- und Denkfähigkeiten von GPT-5 mit GPT Image 1 zur Bilderzeugung und referenzgestützten Bearbeitung. Es nimmt Text, Bilder und Dokumente entgegen und gibt Text und Bilder aus. So verbindet es einen schriftlichen Auftrag mit einem visuellen Ergebnis.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

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

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

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

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

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

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.02 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0025 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.08 / 1K Bild-Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.02 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0025 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'openai/gpt-5-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

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

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

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

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

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

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5-image

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-5-image

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

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

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

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

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

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

Welche Grenzen gelten?

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

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

Weitere Details

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

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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

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