GPT Image 1 ist OpenAIs nativ multimodales Bildmodell. Es akzeptiert Text- und Bildeingaben und erzeugt Bildausgaben. Es kann eine neue Szene generieren, Referenzbilder zur Gestaltung einer Komposition verwenden oder ein vorhandenes Bild durch eine neue Anweisung bearbeiten. Praktische Arbeit umfasst Illustration, Produktbilder, Designkonzepte und lokale, von einer Maske angeleitete Änderungen. Dies ist die namentlich bezeichnete Ausgabe GPT Image 1, getrennt von Image 1 Mini, Image 1.5 und späteren GPT-Image-Versionen.
Bereiten Sie ein Briefing vor, das Motiv, Umgebung, Komposition, Beleuchtung und Bildstil angibt. Wenn die Aufgabe sichtbaren Text benötigt, nehmen Sie den exakten Wortlaut auf und erläutern Sie die gewünschte Hierarchie und Position. Weisen Sie bei einer Referenzkomposition jedem Bild eine klare Rolle zu, etwa Produkt, Umgebung oder Bildgestaltung. Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsworkflows erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten mit demselben Briefing und bewahren Sie das gewählte Bild für weitere Arbeit auf.
Die Bearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder verwenden. GPT Image 1 unterstützt input_fidelity mit low und high, wobei low der Standard ist. Diese Steuerung beeinflusst den Aufwand zum Erhalt der Merkmale und des Stils des Ausgangsbildes. Sie ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Wiedergabetreue ist nützlich, wenn Vorlagendetails wichtig sind. Sie garantiert aber nicht, dass jedes identitätsprägende Detail identisch bleibt. Geben Sie an, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Wiedergabetreue-Einstellung zu verlassen.
Maskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Vorlage und Maske im gleichen Format und mit gleichen Abmessungen vor, gemäß Leitfaden unter 50 MB und mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Ausgangsbildern wird die Maske auf das erste angewandt. Ein nützliches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung bewahren. Das Modell verwendet die Maske als Orientierung statt eine exakte Grenze zu versprechen. Prüfen Sie daher den geänderten Bereich und seine Umgebung.
Die dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardbildformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur vorgesehenen Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Bildes.
PNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Kompression von 0 bis 100 steht für JPEG und WebP zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergründe unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in ein späteres Layout einsetzen. Halten Sie für eine vollständige Szene den Hintergrund und die Beziehung des Motivs zu ihm im Briefing fest.
OpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt, und die Modellkarte enthält auch dialogbasierte Bildnutzung. Bewahren Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Vorlage für eine Folgeänderung auf, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern. Diese zeigen Fortschritt statt zusätzlicher fertiger Bilder. Halten Sie fertiges Bild und Briefing zusammen, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt auch Batchverarbeitung.
Das Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und der Konsistenz wiederkehrender Motive haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die identitätsprägenden Details des Ausgangsmaterials in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu bewahrenden Elemente. GPT Image 1 eignet sich für eine konkrete Abfolge aus Generierung, referenzgeleiteter Bearbeitung und Bildvorbereitung. Seine eigenen Standardgrößen und die wählbare Eingabewiedergabetreue bleiben dabei von anderen Ausgaben getrennt.
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Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsworkflows erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten mit demselben Briefing und bewahren Sie das gewählte Bild für weitere Arbeit auf.\n\nDie Bearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder verwenden. GPT Image 1 unterstützt input_fidelity mit low und high, wobei low der Standard ist. Diese Steuerung beeinflusst den Aufwand zum Erhalt der Merkmale und des Stils des Ausgangsbildes. Sie ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Wiedergabetreue ist nützlich, wenn Vorlagendetails wichtig sind. Sie garantiert aber nicht, dass jedes identitätsprägende Detail identisch bleibt. Geben Sie an, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Wiedergabetreue-Einstellung zu verlassen.\n\nMaskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Vorlage und Maske im gleichen Format und mit gleichen Abmessungen vor, gemäß Leitfaden unter 50 MB und mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Ausgangsbildern wird die Maske auf das erste angewandt. Ein nützliches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung bewahren. Das Modell verwendet die Maske als Orientierung statt eine exakte Grenze zu versprechen. Prüfen Sie daher den geänderten Bereich und seine Umgebung.\n\nDie dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardbildformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur vorgesehenen Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Bildes.\n\nPNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Kompression von 0 bis 100 steht für JPEG und WebP zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergründe unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in ein späteres Layout einsetzen. Halten Sie für eine vollständige Szene den Hintergrund und die Beziehung des Motivs zu ihm im Briefing fest.\n\nOpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt, und die Modellkarte enthält auch dialogbasierte Bildnutzung. Bewahren Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Vorlage für eine Folgeänderung auf, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern. Diese zeigen Fortschritt statt zusätzlicher fertiger Bilder. Halten Sie fertiges Bild und Briefing zusammen, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt auch Batchverarbeitung.\n\nDas Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und der Konsistenz wiederkehrender Motive haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die identitätsprägenden Details des Ausgangsmaterials in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu bewahrenden Elemente. GPT Image 1 eignet sich für eine konkrete Abfolge aus Generierung, referenzgeleiteter Bearbeitung und Bildvorbereitung. 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Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
GPT Image 1 ist OpenAIs nativ multimodales Bildmodell. Es akzeptiert Text- und Bildeingaben und erzeugt Bildausgaben. Es kann eine neue Szene generieren, Referenzbilder zur Gestaltung einer Komposition verwenden oder ein vorhandenes Bild durch eine neue Anweisung bearbeiten. Praktische Arbeit umfasst Illustration, Produktbilder, Designkonzepte und lokale, von einer Maske angeleitete Änderungen. Dies ist die namentlich bezeichnete Ausgabe GPT Image 1, getrennt von Image 1 Mini, Image 1.5 und späteren GPT-Image-Versionen.
Bereiten Sie ein Briefing vor, das Motiv, Umgebung, Komposition, Beleuchtung und Bildstil angibt. Wenn die Aufgabe sichtbaren Text benötigt, nehmen Sie den exakten Wortlaut auf und erläutern Sie die gewünschte Hierarchie und Position. Weisen Sie bei einer Referenzkomposition jedem Bild eine klare Rolle zu, etwa Produkt, Umgebung oder Bildgestaltung. Die direkten Generierungs- und Bearbeitungsworkflows erlauben einen Prompt mit bis zu 32.000 Zeichen und ein bis zehn Bildergebnisse. Vergleichen Sie die zurückgegebenen Varianten mit demselben Briefing und bewahren Sie das gewählte Bild für weitere Arbeit auf.
Die Bearbeitung kann bis zu sechzehn Referenzbilder verwenden. GPT Image 1 unterstützt input_fidelity mit low und high, wobei low der Standard ist. Diese Steuerung beeinflusst den Aufwand zum Erhalt der Merkmale und des Stils des Ausgangsbildes. Sie ist von Darstellungsqualität und Ausgabegröße getrennt. Eine Bearbeitung mit hoher Wiedergabetreue ist nützlich, wenn Vorlagendetails wichtig sind. Sie garantiert aber nicht, dass jedes identitätsprägende Detail identisch bleibt. Geben Sie an, was erhalten bleiben und was sich ändern darf, statt sich allein auf die Wiedergabetreue-Einstellung zu verlassen.
Maskierte Bearbeitung kennzeichnet einen zu verändernden Bereich. Bereiten Sie Vorlage und Maske im gleichen Format und mit gleichen Abmessungen vor, gemäß Leitfaden unter 50 MB und mit einem Alphakanal in der Maske. Bei mehreren Ausgangsbildern wird die Maske auf das erste angewandt. Ein nützliches Bearbeitungsbriefing kann eine andere Wandfarbe verlangen und dabei Möbel, Kamerawinkel und Beleuchtung bewahren. Das Modell verwendet die Maske als Orientierung statt eine exakte Grenze zu versprechen. Prüfen Sie daher den geänderten Bereich und seine Umgebung.
Die dokumentierten Standardausgabegrößen sind 1024 × 1024, 1536 × 1024 und 1024 × 1536 Pixel, mit automatischer Größenwahl, wo unterstützt. Qualität ist low, medium, high oder auto. GPT Image 1 verwendet diese Standardbildformate und Qualitätsstufen bis high. Wählen Sie das Standardformat passend zur vorgesehenen Anzeige und den Detailgrad passend zum Zweck des Bildes.
PNG ist die Standardausgabe, mit JPEG und WebP als Alternativen. Kompression von 0 bis 100 steht für JPEG und WebP zur Verfügung. Transparente, deckende und automatische Hintergründe unterstützen unterschiedliche Auslieferungsanforderungen; Transparenz benötigt PNG oder WebP. Verwenden Sie für eine freigestellte Grafik ein Format, das ihren Alphakanal erhält, bevor Sie sie in ein späteres Layout einsetzen. Halten Sie für eine vollständige Szene den Hintergrund und die Beziehung des Motivs zu ihm im Briefing fest.
OpenAI dokumentiert Generierung und Bearbeitung direkt, und die Modellkarte enthält auch dialogbasierte Bildnutzung. Bewahren Sie bei iterativer Arbeit das gewählte Ergebnis als Vorlage für eine Folgeänderung auf, statt stillschweigend eine andere Variante zu wählen. Die Bildreferenz dokumentiert Streaming mit bis zu drei Teilbildern. Diese zeigen Fortschritt statt zusätzlicher fertiger Bilder. Halten Sie fertiges Bild und Briefing zusammen, damit spätere Bearbeitungen auf die tatsächliche Komposition Bezug nehmen. Die Herstellerschnittstelle unterstützt auch Batchverarbeitung.
Das Modell kann weiterhin Schwierigkeiten mit präziser Textplatzierung, eng strukturierten Layouts und der Konsistenz wiederkehrender Motive haben. Prüfen Sie Schrift, Objektgrenzen, Farbgestaltung und die identitätsprägenden Details des Ausgangsmaterials in der vorgesehenen Größe. Wenn eine Bearbeitung verfeinert werden muss, beschreiben Sie die sichtbare Abweichung und die zu bewahrenden Elemente. GPT Image 1 eignet sich für eine konkrete Abfolge aus Generierung, referenzgeleiteter Bearbeitung und Bildvorbereitung. Seine eigenen Standardgrößen und die wählbare Eingabewiedergabetreue bleiben dabei von anderen Ausgaben getrennt.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/gpt-image-1 | 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 $0.32768 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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-image-1', '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-image-1
/v1/images