GPT Image 2 API
OpenAI GPT Image 2 – hochwertige Endpunkte für Text-to-Image und Bildbearbeitung aus Prompts in natürlicher Sprache. Mit Qualitätsstufen (low / medium / high) und Auflösungsskalierung wägen Sie pro Aufruf Kosten gegen Detailtreue ab.
Endpunkte für Text-to-Image und Bearbeitung mit Qualitätsstufen (low / medium / high) und Auflösungsskalierung (Basis, 2K, 4K). Der Bearbeitungsendpunkt akzeptiert ein oder mehrere Referenzbilder für Bearbeitungen in natürlicher Sprache.
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Überblick
Über GPT Image 2 API
Was GPT Image 2 leistet, wie es in die Modellpalette von OpenAI passt und warum Teams darauf zurückgreifen.
GPT Image 2 ist ein Modell von OpenAI für Bildgenerierung und -bearbeitung, verfügbar über die WaveSpeedAI-REST-API. OpenAI GPT Image 2 – hochwertige Endpunkte für Text-to-Image und Bildbearbeitung aus Prompts in natürlicher Sprache. Mit Qualitätsstufen (low / medium / high) und Auflösungsskalierung wägen Sie pro Aufruf Kosten gegen Detailtreue ab.
Endpunkte für Text-to-Image und Bearbeitung mit Qualitätsstufen (low / medium / high) und Auflösungsskalierung (Basis, 2K, 4K). Der Bearbeitungsendpunkt akzeptiert ein oder mehrere Referenzbilder für Bearbeitungen in natürlicher Sprache.
Die Familie GPT Image 2 auf WaveSpeedAI umfasst 2 REST-Endpunkte für die Workflows Text-To-Image, Image-To-Image. Jede Variante hat eigene Preise, Parameter und Beispielausgaben – wählen Sie die, die zu Ihrer Eingabemodalität und Ihren Produktionsanforderungen passt, oder rufen Sie mit demselben API-Schlüssel mehrere auf, um mehrstufige Pipelines zu bauen.
Nutzen Sie GPT Image 2 mit demselben API-Schlüssel, demselben Abrechnungskonto und denselben Rate Limits wie die über 1.000 weiteren KI-Modelle auf WaveSpeedAI. Keine separate Einrichtung bei Anbietern, keine SDKs pro Anbieter, keine Rate Limits pro Anbieter – eine Integration deckt alles ab, von Text-zu-Bild und Text-zu-Video über Audiosynthese, 3D-Generierung und Hochskalierung bis zur Bearbeitung.
Endpunkte
Alle GPT Image 2-API-Endpunkte
2 GPT Image 2-Endpunkte jetzt auf WaveSpeedAI verfügbar – wählen Sie die Variante, die zu Ihrem Workflow passt.
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Gpt Image 2 Text To Image
OpenAI's GPT Image 2 Text-to-Image generates high-quality images from natural-language prompts. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Gpt Image 2 Edit
OpenAI's GPT Image 2 Edit enables image editing from natural-language instructions with one or more reference images. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Beispiele
GPT Image 2 in Aktion
Echte Ausgaben der GPT Image 2-API. Fahren Sie über ein Video für eine Vorschau und klicken Sie, um den Viewer in voller Größe zu öffnen.
Anleitung
So verwenden Sie die GPT Image 2-API
Vier Schritte von der Registrierung bis zur fertigen Generierung. Vollständige Beispiele in Python, Node.js und cURL finden Sie unten im Abschnitt „API“.
- 01
API-Schlüssel holen
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto und kopieren Sie Ihren API-Schlüssel aus dem Dashboard. Neue Konten erhalten kostenlose Start-Credits – genug, um den Playground einige Dutzend Mal zu nutzen, bevor die Abrechnung beginnt.
- 02
Prediction senden
Senden Sie Ihre Eingabe als JSON per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image. Der Endpunkt gibt sofort eine Prediction-ID zurück – Generierungen laufen asynchron, sodass Sie während der Inferenz keine Verbindung offen halten.
- 03
Auf Abschluss prüfen
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Geben Sie bei „completed“ die Ausgaben zurück; brechen Sie bei „failed“, „cancelled“, „timeout“ oder „deleted“ mit einem Fehler ab; fragen Sie bei allen anderen Status weiter ab.
- 04
Ausgabe-URL lesen
Sobald der Status „completed“ ist, lesen Sie die URL aus data.outputs[0]. Die URL verweist auf Ihre generierten Medien im WaveSpeedAI-CDN – Bild, Video, Audio oder 3D-Datei, je nach aufgerufener Variante von GPT Image 2.
Anwendungsfälle
Was Sie mit GPT Image 2 bauen können
Gängige Workflows, für die Entwickler und Kreative die GPT Image 2-API nutzen.
Text-to-Image mit Qualitätsstufen
openai/gpt-image-2/text-to-image erzeugt hochwertige Bilder aus Prompts in natürlicher Sprache. Mit dem Parameter quality (low / medium / high) wählen Sie pro Aufruf den Kompromiss zwischen Kosten und Qualität, ohne den Endpunkt zu wechseln.
Bearbeiten mit Referenzbildern
openai/gpt-image-2/edit ermöglicht Bildbearbeitung per Anweisung in natürlicher Sprache mit einem oder mehreren mitgelieferten Referenzbildern. Nützlich für promptgesteuerte Verfeinerungen, die auf einer bestimmten Vorlage beruhen.
Auflösungsskalierung für die Auslieferung
Der Parameter resolution deckt Basis, 2K und 4K ab. Wählen Sie die kleinste Größe, die Ihre Auslieferung erfüllt, und skalieren Sie nur bei Bedarf hoch. Dasselbe Prompt-Format in allen Auflösungen.
Iteration mit low / medium Qualität
Low für die Iteration der Prompt-Richtung; medium für Ausgabe in Auslieferungsqualität; high, wenn höchste Detailtreue Priorität hat.
Bearbeitungs-Workflows in natürlicher Sprache
Der Bearbeitungsendpunkt nimmt ein Quellbild plus Anweisungstext entgegen, optional mit weiteren Referenzbildern. Leichtgewichtiger als Maskierungs-Workflows; besonders nützlich für stilistische Verfeinerungen („mach das wärmer“, „füge eine Kaffeetasse hinzu“, „entferne das Wasserzeichen“).
Tipps
Tipps zum Prompting von GPT Image 2
Praktische Ratschläge für bessere Ausgaben von GPT Image 2 – abgeleitet aus Mustern, die bei Bild-Modellen in Produktions-Pipelines funktionieren.
- 01
Den Parameter quality bewusst einsetzen
GPT Image 2 bietet einen Parameter quality mit den Stufen low / medium / high. Iterieren Sie mit low an der Prompt-Richtung, verfeinern Sie mit medium (Standard) und heben Sie sich high für Hero- und Auslieferungsausgabe auf, bei der höchste Detailtreue zählt.
- 02
Den Edit-Endpunkt mit Referenzbildern nutzen
openai/gpt-image-2/edit akzeptiert ein Quellbild plus eine Textanweisung, optional mit weiteren Referenzbildern. Leichtgewichtiger als Maskierungs-Workflows – besonders nützlich für stilistische Verfeinerungen („mach das wärmer“, „füge eine Kaffeetasse hinzu“).
- 03
Die kleinste Auflösung wählen, die die Auslieferung erfüllt
Der Parameter resolution von GPT Image 2 unterstützt Basis, 2K und 4K. Generieren Sie nicht in 4K, wenn 2K reicht – dasselbe Prompt-Format funktioniert in allen Auflösungen, und die größeren Größen sind langsamer.
- 04
Konkrete, strukturierte Prompts schreiben
Motiv + Szene + Licht + Kamerasprache schöpft aus dem stärksten Teil des Modelltrainings. „Eine getigerte Katze auf einer Fensterbank, Nachmittagslicht, geringe Schärfentiefe, 50-mm-Objektiv“ schlägt „eine Katze“ um Längen.
- 05
Stilbeschreibungen statt Künstlernamen verwenden
„Im Stil redaktioneller Fotografie“ oder „Studio-Produktbeleuchtung“ ist besser, als lebende Künstler zu nennen – das vermeidet lizenzrechtliche Bedenken im kommerziellen Einsatz und führt tendenziell zu brauchbarerer Ausgabe.
Preise
GPT Image 2-API-Preise
Die Abrechnung erfolgt pro Ausgabe. Der Endpreis richtet sich nach den Parametern, die Sie im Playground jeder Variante setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen).
| Endpunkt | Typ | Startpreis |
|---|---|---|
| openai/ | text-to-image | 5 % RABATT$0.06$0.057 |
| openai/ | image-to-image | 5 % RABATT$0.07$0.0665 |
API
Die GPT Image 2-API aufrufen
Holen Sie sich unter wavespeed.ai/accesskey einen API-Schlüssel und senden Sie dann eine Prediction per REST. Der Playground erzeugt einfügefertige Beispiele für jede Kombination von Eingaben.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"output_format": "png"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Vergleich
GPT Image 2 im Vergleich zu Alternativen
Wann Sie GPT Image 2 ähnlichen Modellen auf WaveSpeedAI vorziehen sollten.
GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro
Nano Banana Pro bietet 4K-Text-to-Image, die Ultra-Stufe und Multi-Varianten für Batch-Arbeit. GPT Image 2 ist bei medium-Qualität günstiger, mit expliziten Qualitätsstufen (low/medium/high) und einem referenzbildgesteuerten Bearbeitungsendpunkt.
GPT Image 2 vs. Seedream 4.5
Seedream 4.5 legt den Schwerpunkt auf Typografie und bietet Sequential-Varianten für Konsistenz über mehrere Bilder. GPT Image 2 hat den Qualitätsparameter als Stellschraube und den Workflow zum Bearbeiten mit Referenz in natürlicher Sprache, den Seedream anders löst.
GPT Image 2 vs. Nano Banana 2
Nano Banana 2 bietet Konsistenz für mehrere Charaktere (bis zu 5) und optionales Websuche-Grounding. GPT Image 2 deckt explizite Qualitätsstufen und den Bearbeitungsendpunkt mit Referenzbild ab, mit breiterer Auflösungsskalierung (Basis / 2K / 4K).
GPT Image 2 vs. GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 ist der Nachfolger: zwei Stufen (Flare für Geschwindigkeit, Sunburst für Detailtreue), fünf statt drei Qualitätsstufen und niedrigere Preise pro Bild. GPT Image 2 bleibt für Pipelines verfügbar, deren Prompts bereits darauf abgestimmt sind; die Migration ist ein Wechsel der Modell-ID. Siehe /gpt-image-2-5-api.
FAQ
GPT Image 2 API — Häufig gestellte Fragen
Preise, Lizenz, Integration – häufige Fragen zur Nutzung von GPT Image 2 auf WaveSpeedAI.
Was ist die GPT Image 2-API?
GPT Image 2 ist ein OpenAI-Modell für Bildgenerierung, das auf WaveSpeedAI als REST-API bereitgestellt wird. OpenAI GPT Image 2 – hochwertige Endpunkte für Text-to-Image und Bildbearbeitung aus Prompts in natürlicher Sprache. Mit Qualitätsstufen (low / medium / high) und Auflösungsskalierung wägen Sie pro Aufruf Kosten gegen Detailtreue ab. Sie können es programmatisch aufrufen oder im oben verlinkten Playground ausprobieren.
Wie rufe ich die GPT Image 2-API auf?
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto, kopieren Sie Ihren API-Schlüssel von /accesskey und senden Sie dann per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image Ihre Eingabe als JSON. Der Endpunkt gibt eine Prediction-ID zurück. Fragen Sie den Ergebnis-Endpunkt etwa alle 2 Sekunden ab, verlängern Sie das Intervall bei lang laufenden Aufgaben und hören Sie bei jedem Endstatus auf. Produktionsnahe Beispiele in Python / Node.js / cURL finden Sie oben.
Was kostet die GPT Image 2-API?
GPT Image 2 beginnt bei $0.057 pro Aufruf. Die genauen Kosten richten sich nach den Parametern, die Sie setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen). Die Live-Kostenvorschau neben der Schaltfläche „Generieren“ im Playground zeigt den genauen Preis für Ihre aktuelle Eingabe.
Welche Varianten von GPT Image 2 sind verfügbar?
WaveSpeedAI stellt 2 aktive GPT Image 2-Endpunkte bereit: openai/gpt-image-2/text-to-image, openai/gpt-image-2/edit. Jede Variante hat eine eigene Playground-Seite und eigene Preise.
Kann ich die Ausgaben von GPT Image 2 kommerziell nutzen?
Die kommerziellen Nutzungsrechte richten sich nach der Modelllizenz von OpenAI. Die meisten Modelle von OpenAI erlauben die kommerzielle Nutzung der Ausgaben; die konkrete Lizenzzusammenfassung finden Sie auf der Playground-Seite des jeweiligen Modells, die Bedingungen auf Plattformebene in den Nutzungsbedingungen von WaveSpeedAI.
Warum GPT Image 2 auf WaveSpeedAI nutzen statt direkt?
Ein API-Schlüssel und ein Abrechnungskonto für GPT Image 2 UND über 1.000 weitere KI-Modelle anderer Anbieter. Keine SDK-Einrichtung pro Anbieter, keine separaten Rate Limits, kein Neuschreiben von Integrationscode pro Anbieter. Die Preise liegen in der Regel auf dem Niveau der direkten API von OpenAI oder darunter.
Anbieter
Über OpenAI
Das Team hinter GPT Image 2 und der übrigen Modellpalette von OpenAI auf WaveSpeedAI.
OpenAI ist das Labor hinter ChatGPT, GPT-4 und GPT-5, DALL·E, Sora und Whisper. Die Bild- und Videomodelle sind in Verbraucher- und Unternehmensanwendungen weit verbreitet, mit Schwerpunkt auf Befolgung von Anweisungen, Fotorealismus und zurückhaltenden Sicherheitsvorkehrungen. Die Bild-API ist eine häufige Wahl für Marketing- und redaktionelle Einsatzfälle, die klare Regeln zur kommerziellen Nutzung brauchen.
Starten Sie mit GPT Image 2 auf WaveSpeedAI
Kostenlose Start-Credits bei der Registrierung. Ein API-Schlüssel für über 1.000 KI-Modelle von OpenAI und allen anderen Anbietern.
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