GPT-Image-2 API: Bilder ab $0.02 generieren und bearbeiten — günstigster verfügbarer Zugang

OpenAI hat gerade GPT-Image-2 veröffentlicht, ihr neues Flaggschiff für Bildgenerierung und -bearbeitung. Wir haben es am selben Tag zu Smart AIPI hinzugefügt. Verwende die model-ID gpt-image-2 in jedem Aufruf von /v1/images/generations oder /v1/images/edits — keine Konfigurationsänderungen, kein Redeployment, derselbe API key.

Unten: was sich gegenüber gpt-image-1.5 tatsächlich geändert hat, warum Multi-Reference-Edits + Mask Inpainting für den produktiven Einsatz wichtig sind, die genaue Preisgestaltung und lauffähiger Code in vier Sprachen.

Was GPT-Image-2 anders macht

GPT-Image-2 ist das erste OpenAI image model, das sich für ernsthafte kreative Workflows praktisch einsetzen lässt — nicht nur für einmalige Demos. Vier konkrete Fähigkeitsänderungen treiben das an:

• Native 4K-Auflösung. GPT-Image-2 akzeptiert beliebige Dimensionen bis 3840×2160 (4K landscape) oder 2160×3840 (4K portrait), statt der 1536×1024-Obergrenze von gpt-image-1.5. Das ist ein 7.5-facher Sprung bei den maximalen Ausgabe-Pixels. Du kannst jetzt hero images in Produktionsqualität, Poster in Druckqualität und cinematic stills in einem einzigen tool call erzeugen.
• Freie Auflösungen. Frühere gpt-image-models zwangen dich auf drei Presets (square, landscape, portrait). GPT-Image-2 akzeptiert jedes WxH, bei dem beide Kanten ein Vielfaches von 16 sind, die längste Kante ≤ 3840px ist, die Gesamtzahl der Pixels zwischen 655,360 und 8,294,400 liegt und das Verhältnis von langer zu kurzer Kante ≤ 3:1 beträgt. Das deckt Tausende von Aspect Ratios ab — banners, social crops, app icons, Buchcover, Filmframes.
• Standardmäßig hochpräzise Referenzverarbeitung. Der alte input_fidelity: "high"-Flag ist jetzt immer aktiv. Jedes Referenzbild, das du übergibst, wird in voller Detailtiefe verarbeitet — Brand-Logos bleiben scharf, Produkttexturen überstehen Edits, Gesichter von Charakteren bleiben über mehrere Turns hinweg erkennbar. Es gibt keinen Qualität/Geschwindigkeit-Trade-off mehr, den du abstimmen musst.
• Schnellere Low-Quality-Drafts. quality: "low" bei 1024×1024 kostet über Smart AIPI $0.003 und liefert in etwa 20–40 Sekunden. Das ist günstig genug zum Wegwerfen — ideal für Prompt-Erkundung und UI-Previews, bevor du dich für ein High-Quality-Render von $0.10+ entscheidest.

Preise: 50% günstiger als direkt bei OpenAI

OpenAIs direkte API-Preisgestaltung für GPT-Image-2 bei 1024×1024 liegt bei $0.006 low / $0.053 medium / $0.211 high. Nicht-quadratische Größen (1024×1536, 1536×1024) kosten das 1.5-fache des quadratischen Tarifs.

Über Smart AIPI kostet jede Stufe genau 50% des OpenAI-Preises:

Ein typischer kreativer Iterationszyklus — 10 Low-Quality-Drafts bei 1024×1024, dann ein finales High-Quality-Render 1536×1024 — kostet $0.19 über Smart AIPI gegenüber $0.38 direkt bei OpenAI. Bei einem Studio, das 100 solcher Zyklen pro Tag produziert, sparst du so $570 pro Monat ohne Aufwand.

Kein anderer Anbieter bietet GPT-Image-2 mit diesem Rabatt an. OpenRouter gibt OpenAI-Direct-Preise plus Marge weiter. Fal, Replicate und Vertex hosten OpenAI-models gar nicht. Smart AIPI aggregiert die Image-Kapazität des ChatGPT Business-Abonnements und gibt die Ersparnis direkt weiter.

Multi-Reference-Edits: Zusammensetzbare kreative Workflows

Der edit endpoint von GPT-Image-2 akzeptiert mehrere Referenzbilder in einem einzigen Call. Das ist die Fähigkeit, die echte kreative Workflows ermöglicht — Produkt-Composites, markenkonsistente Charaktere über mehrere Szenen hinweg, Collage-Generierung.

Smart AIPI unterstützt jede Variante, die das offizielle OpenAI SDK sendet:

Python SDK (multipart mit image[])

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.smartaipi.com/v1")

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=[
        open("body-lotion.png", "rb"),
        open("bath-bomb.png",  "rb"),
        open("incense-kit.png","rb"),
        open("soap.png",       "rb"),
    ],
    prompt="Photorealistic gift basket 'Relax & Unwind' with a ribbon, containing the items in the reference images.",
)

with open("gift-basket.png","wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

JSON API (Array von base64 strings)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Gift basket containing all the items from the references",
    "image": ["<base64-png-1>", "<base64-png-2>", "<base64-png-3>"]
  }'

curl multipart (sowohl image[] als auch wiederholtes image funktionieren)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "prompt=Gift basket with all the referenced items"

Mask Inpainting: Präzise Edits

Übergebe ein mask zusammen mit image, um Edits auf einen bestimmten Bereich zu begrenzen. Weiße Pixels in der Maske markieren Bereiche, die neu geschrieben werden; schwarze Pixels bleiben unverändert erhalten.

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@sunlit_lounge.png" \
  -F "[email protected]" \
  -F "prompt=Replace the pool with a flamingo float"

Anforderungen an das Mask-Format: dieselben Pixelabmessungen wie das primäre Bild, PNG mit Alpha-Kanal, ≤ 50MB. Wenn deine Quellmaske RGB ohne Transparenz ist, enthalten die OpenAI docs ein 10-zeiliges PIL-Snippet, das einen Alpha-Kanal aus den Graustufenwerten hinzufügt.

Generieren: Basisanfrage

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A photorealistic coffee mug on a weathered oak table",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }'

Die Antwort hat die standardmäßige OpenAI-Form — { "created": ..., "data": [{ "b64_json": "..." }] }. Base64-decode b64_json, um die PNG-bytes zu erhalten.

Ausgabeformate: PNG, JPEG, WebP

Verwende output_format, um den Container zu steuern. JPEG wird spürbar schneller zurückgestreamt als PNG und ist die richtige Standardwahl, wenn Latenz wichtiger ist als verlustfreie Treue. Kombiniere JPEG oder WebP mit output_compression (0–100), um die Dateigröße fein abzustimmen.

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "Cinematic landscape, golden hour",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "high",
  "output_format": "jpeg",
  "output_compression": 85
}

Unterstützte Parameter (v1/images/generations & v1/images/edits)

• model — gpt-image-2 (default), gpt-image-1.5, gpt-image-1, gpt-image-1-mini. Legacy-Aliase dall-e, dall-e-3, gpt-image, gpt-image-latest werden alle auf gpt-image-2 abgebildet.
• prompt — erforderliche Textanweisung.
• n — Batch-Größe, 1–10. Smart AIPI iteriert serverseitig, weil das Codex image tool pro Call genau ein Bild erzeugt.
• size — auto oder jedes WxH, das die Bedingungen von gpt-image-2 erfüllt (Vielfache von 16, Kanten ≤ 3840, 655,360 ≤ Pixels ≤ 8,294,400, long:short ≤ 3:1).
• quality — low / medium / high / auto (default ist medium).
• output_format — png (default) / jpeg / webp.
• output_compression — 0–100, nur jpeg/webp.
• background — auto / opaque. Transparent wird von gpt-image-2 nicht unterstützt; verwende gpt-image-1.5, wenn du es brauchst.
• moderation — auto (default) / low.
• image (nur edits) — einzelner base64 string oder Array von base64 strings (JSON) / image oder image[] Multipart-Dateiteile.
• mask (nur edits) — einzelner base64 string (JSON) / Multipart-Datei. Weiß=edit, schwarz=preserve.

Response-Form

Identisch mit der OpenAI-/v1/images-Response. Optional wird ein Feld hinzugefügt: Wenn das Codex-backend ein revised_prompt ausgibt, zeigt Smart AIPI es bei jedem image item an.

{
  "created": 1777064910,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgo...",
      "revised_prompt": "A detailed photorealistic coffee mug..."
    }
  ]
}

Erste Schritte

1. Registrieren unter smartaipi.com/signup (free credits, keine Kreditkarte)
2. API key erstellen im Dashboard
3. base URL setzen auf https://api.smartaipi.com/v1
4. Model verwenden gpt-image-2

Gleiche OpenAI-kompatible API-Form, gleicher Python / JavaScript / curl-Code, dieselben image-generation tools — jetzt mit OpenAIs neuestem Flaggschiff-Image-Model, zum halben Preis.