GPT Image 2 (2026): Offizieller Status bei OpenAI & Integrationsstrategie

1. Stand 22. April 2026 hat OpenAI eine offizielle Modellseite fuer gpt-image-2 veroeffentlicht.
2. Auf EvoLink laesst sich gpt-image-2 direkt nutzen; zusaetzlich steht gpt-image-2-beta als ergaenzende Testroute bereit.
3. Fuer Entwickler zaehlt: Welche Informationen stammen tatsaechlich von OpenAI, wie stellt der Provider das Modell bereit - und wie sollte die eigene Architektur aussehen, damit spaetere Migrationen reibungslos laufen?

Deshalb beginnt dieser Artikel nicht mit Marketing-Aussagen, sondern mit dem offiziellen Status bei OpenAI. Danach besprechen wir den stabilsten Integrationsweg ueber EvoLink.

Dieser Leitfaden richtet sich an Teams, die ernsthaft Bild-Workflows betreiben: Produktbildgenerierung, Bildbearbeitungs-Pipelines, kreative Automatisierung, Prototyp-Rendering, mehrstufige KI-Interaktionen. Wir klaeren drei Dinge:

• Was hat OpenAI offiziell bestaetigt?
• Was in der GPT-Image-2-Diskussion ist noch unklar, nicht dokumentiert oder Provider-spezifisch?
• Was ist die stabilste Integrations- und Migrationsstrategie, wenn Sie heute schon Bild-Workflows aufbauen wollen?

Kurzueberblick

• Stand 22. April 2026 hat OpenAI eine offizielle Modellseite fuer gpt-image-2 veroeffentlicht.
• Die offizielle Modellseite gibt Entwicklern einen klaren Ankerpunkt: gpt-image-2 ist der offizielle, oeffentliche Modellname.
• Fuer einzelne Generierungs- oder Bearbeitungsaufgaben empfiehlt OpenAI die Image API.
• Fuer dialogbasierte, mehrstufige Bildbearbeitung empfiehlt OpenAI die Responses API.
• EvoLink bietet aktuell gpt-image-2 und gpt-image-2-beta an - Ersteres eignet sich als Standardroute.
• Sie wollen auf GPT Image 2 vorbereitet sein? Der sicherste Weg: Anbieter-Modellname und Routing-Name sauber trennen und das Model-Routing in der Architektur abstrahieren.

Was Nutzer wirklich suchen, wenn sie "GPT Image 2" eingeben

Die Frage ist nicht mehr, ob der Name nur ein Marketing-Begriff ist. Hinter demselben Keyword stecken mittlerweile ganz unterschiedliche Beduerfnisse.

Konkret lassen sich mindestens vier Suchintentionen unterscheiden:

1. "Hat OpenAI nach GPT Image 1.5 ein neues Modell herausgebracht?"
2. "Wurde die Bildfunktion von ChatGPT wieder aufgewertet?"
3. "Muss ich meine API-Integration auf eine neue Modell-ID umstellen?"
4. "Wie baue ich meine Architektur so, dass eine spaetere Migration einfach ist?"

Was OpenAI offiziell bestaetigt hat

1. gpt-image-2 hat jetzt eine offizielle Modellseite

Das ist wichtig, weil es Entwicklern eine neue, klare Grenze zieht: Was ist offiziell von OpenAI bestaetigt - und was bleibt Provider-spezifische Implementierung oder externe Darstellung.

2. OpenAI bietet zwei Hauptwege zur Bild-API-Integration

Die aktuelle Dokumentation unterscheidet zwei API-Ansaetze:

• Image API - ideal fuer die einmalige Generierung oder Bearbeitung eines einzelnen Bildes.
• Responses API - ideal fuer dialogbasierte, mehrstufige und iterative Bildbearbeitung.

Diese Wahl hat direkten Einfluss auf das Systemdesign. Viele Teams gruebeln ueber den Modellnamen, uebersehen aber die grundlegendere Architekturfrage: Bauen Sie ein einmaliges Bildgenerierungs-Tool oder einen iterativen Bearbeitungs-Workflow?

3. Hintergrundmodus (Background Mode) ist dokumentiert

4. Bearbeitung und High-Fidelity-Bildinput sind bereits verfuegbar

Die aktuelle Dokumentation unterstuetzt bereits viele Funktionen, die man vermeintlich erst mit dem "naechsten Modell" erwarten wuerde:

• Bildgenerierung und Bildbearbeitung
• Mehrstufige Bearbeitung ueber die Responses API
• High-Fidelity-Erhaltung des Eingabebildes
• Masken-Unterstuetzung im Bearbeitungs-Workflow

Mit anderen Worten: Der Grossteil der Faehigkeiten eines Bild-Workflows der naechsten Generation ist im aktuellen Tech-Stack bereits nutzbar.

Thinking Mode: GPT Image 2 denkt vor dem Generieren

Eine der weniger beachteten, aber architektonisch bedeutsamen Neuerungen in GPT Image 2 ist die Integration von Reasoning-Faehigkeiten.

• Komplexe Prompts zerlegen — z. B. Layout, Objektplatzierung und Textrendering getrennt planen
• Objekte zaehlen und raeumliche Bedingungen vor der endgueltigen Komposition pruefen
• Mehrdeutigkeiten aufloesen — statt eines zufaelligen Kompromisses plant das Modell, wie widerspruechliche Anforderungen umgesetzt werden

Der Unterschied faellt besonders bei Prompts auf, an denen aeltere Modelle regelmaessig scheiterten: Infografiken mit mehreren Textbloecken, Szenen mit 10+ Objekten an bestimmten Positionen oder faktentreue Darstellungen wie Karten oder beschriftete Diagramme.

Bei einfachen Prompts ("eine Katze auf einem Sofa") macht Thinking Mode kaum einen sichtbaren Unterschied. Bei strukturierten, praezisen Prompts ("eine Produktvergleichstabelle mit 5 Zeilen, 3 Spalten, definierten Headern und einem gebrandeten Footer") ist die Verbesserung deutlich.

• Thinking Mode ist Teil der ChatGPT-Produkterfahrung. Inwiefern das Reasoning ueber die reine API genauso zugaenglich ist wie in der ChatGPT-Oberflaeche, kann variieren.
• OpenAI hat keinen separaten "Thinking Mode"-Schalter fuer Bildgenerierung in der Image API dokumentiert. Das Reasoning-Verhalten ist in das Modell selbst integriert.
• Gehen Sie nicht davon aus, dass jede Provider-Route dasselbe Reasoning-Verhalten zeigt. Testen Sie mit Ihren tatsaechlichen Prompts.

Aufloesung und Textrendering

GPT Image 2 bringt zwei Verbesserungen, die fuer die Ausgabequalitaet in der Produktion entscheidend sind.

In der Praxis sind die am haeufigsten verwendeten Groessen:

Das ist die Verbesserung, die die meisten Teams sofort bemerken werden. GPT Image 2 beherrscht:

• Lateinische Schrift mit nahezu perfekter Genauigkeit, auch bei kleinen Schriftgroessen
• CJK-Schriftsysteme (Chinesisch, Japanisch, Koreanisch) nativ gerendert, nicht verzerrt
• Dichte Kompositionen — Verpackungs-Mockups, Infografiken, UI-Screenshots mit lesbarem Text
• Gebogener und perspektivischer Text — Text auf Flaschen, Schildern und schraegen Oberflaechen

Fruehere Modelle haben regelmaessig Woerter falsch geschrieben, Buchstaben verschmolzen oder unleserlichen Kleintext erzeugt. GPT Image 2 ist hier ein erheblicher Fortschritt.

Was OpenAI noch nicht vollstaendig dokumentiert hat

Hier entstehen die meisten Missverstaendnisse.

• Dass alle Drittanbieter-Plattformen denselben Request-Modellnamen verwenden
• Dass ein Routing-Name wie gpt-image-2-beta semantisch identisch mit dem offiziellen gpt-image-2 bei OpenAI ist
• Ein offizieller Migrationsleitfaden von gpt-image-1.5 zu gpt-image-2
• Offizielle Latenz-Benchmarks fuer GPT Image 2
• Leistungsvergleiche wie "40 % besseres Text-Rendering" oder "95 % Erfolgsquote"

Jede Darstellung, die diese Unterschiede einfach uebergeht, schadet der Glaubwuerdigkeit.

Fuer die meisten Teams ist der pragmatischere Ansatz: Zuerst anhand der offiziellen OpenAI-Dokumentation die Faktenlage auf Anbieterebene klaeren - und dann die EvoLink-Dokumentation als Implementierungsbeschreibung der aktuellen Routing-Ebene lesen.

EvoLink-Zugang: GPT Image 2 als Hauptroute, Beta als Ergaenzung

Aktuell verfuegbar:

• GPT Image 2 Produktseite - Modellfaehigkeiten und Einsatzszenarien
• Playground zum Online-Testen - Prompts und Workflows ohne Code ausprobieren
• Vollstaendige API-Dokumentation - Integrationsanleitung fuer die aktuelle GPT-Image-2-Route
• Unterstuetzung fuer Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Bildbearbeitung
• Asynchrone Aufgabenverarbeitung - geeignet fuer langlaufende Generierungsaufgaben

Die Integration entspricht dem gewohnten OpenAI-kompatiblen Format:

• Standard-Modellname im Request: gpt-image-2
• Generierungs-Endpoint: /v1/images/generations
• Asynchrone Ergebnisse ueber Task-Status-Abfrage
• Optionaler image_urls-Parameter fuer Referenzbild-Bearbeitung oder Bild-zu-Bild
• Optionaler callback_url-Parameter fuer HTTPS-Callback bei Aufgabenabschluss
• Unterstuetzte Seitenverhaeltnisse: 1:1, 3:2, 2:3, auto
• Generierte Bild-Links sind standardmaessig 24 Stunden gueltig
• Ergaenzende Testroute: gpt-image-2-beta

So rufen Sie GPT Image 2 ueber EvoLink auf

curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一张高级感的陶瓷咖啡杯产品图，放在大理石台面上，柔和的窗光，干净的电商构图",
    "size": "1:1"
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.evolink.ai/v1/images/generations",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {EVOLINK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "gpt-image-2",
        "prompt": "Ein hochwertiges Produktfoto einer Keramik-Kaffeetasse auf einer Marmorarbeitsplatte, weiches Fensterlicht, saubere E-Commerce-Komposition",
        "size": "1:1",
    },
)

task = response.json()
task_id = task["data"]["task_id"]
# Task-ID pollen, bis die Generierung abgeschlossen ist, dann Bild-URL speichern

const response = await fetch("https://api.evolink.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${EVOLINK_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2",
    prompt:
      "Ein hochwertiges Produktfoto einer Keramik-Kaffeetasse auf einer Marmorarbeitsplatte, weiches Fensterlicht, saubere E-Commerce-Komposition",
    size: "1:1",
  }),
});

const task = await response.json();
const taskId = task.data?.task_id;
// taskId pollen, bis die Generierung abgeschlossen ist, dann Bild-URL speichern

Der Entwicklungsablauf ist einfach:

1. Prompts im GPT Image 2 Playground testen
2. Auf API-Aufrufe umstellen mit model: "gpt-image-2"
3. Asynchrone Task-Ergebnisse abfragen (Polling)
4. Bilder innerhalb der 24-Stunden-Gueltigkeit speichern

So bauen Sie eine migrationsfreundliche Architektur

gpt-image-1.5 bleibt eine wichtige Vergleichsbasis

• Text-zu-Bild
• Bildbearbeitung
• Dialogbasierte Bild-Workflows ueber die Responses API
• Besseres Text-Rendering als die Vorgaengerversion
• Hoehere Eingabebild-Treue

Model-Routing von Tag eins an abstrahieren

Das ist die eigentliche Vorbereitungsstrategie fuer GPT Image 2 - keine Modellnamen im Code verstreuen, sondern die Routing-Entscheidung zentral in der Service-Schicht buendeln.

type ImageJobType =
  | "hero_image"
  | "text_heavy_mockup"
  | "product_edit"
  | "creative_iteration";

function selectImageModel(jobType: ImageJobType): string {
  switch (jobType) {
    case "text_heavy_mockup":
      return "gpt-image-1.5"; // Konservative Wahl bei Bedarf an Dokumentations-Kompatibilitaet
    case "hero_image":
    case "product_edit":
    case "creative_iteration":
    default:
      return "gpt-image-2";  // Standard: aktuellstes Modell
  }
}

Wenn Sie spaeter das Modell wechseln oder Routing-Namen verschiedener Provider abgleichen muessen, aendern Sie nur die Routing-Tabelle - kein Repository-weites Suchen-und-Ersetzen noetig.

Asynchrone Architektur ist Pflicht

Unabhaengig vom Modell schwankt die Latenz bei Bildgenerierung erheblich. Die OpenAI-Dokumentation weist ausdruecklich darauf hin, dass komplexe Prompts bis zu 2 Minuten dauern koennen, und empfiehlt den Hintergrundmodus.

Eine produktionsreife Architektur sieht so aus:

1. Bildanfrage absenden
2. Sofort eine Task-ID zurueckgeben
3. Im Hintergrund pollen
4. Ergebnis nach Fertigstellung speichern
5. UI aktualisieren, sobald das finale Asset bereitsteht

Minimalbeispiel fuer Polling mit der Responses API:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

export async function submitImageJob(prompt: string) {
  const response = await client.responses.create({
    model: "gpt-4o",
    input: prompt,
    tools: [{ type: "image_generation" }],
    background: true,
  });

  return response.id;
}

export async function waitForImage(responseId: string) {
  let resp = await client.responses.retrieve(responseId);

  while (resp.status === "queued" || resp.status === "in_progress") {
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000));
    resp = await client.responses.retrieve(responseId);
  }

  return resp;
}

Dieses Muster funktioniert unabhaengig davon, wie ein kuenftiges Modell heissen wird.

Bearbeitungsfaehigkeiten von GPT Image 2

Wenn Ihr Szenario eine einzelne Bildgenerierung oder -bearbeitung ist, nutzen Sie bevorzugt die Image API. Fuer mehrstufige, dialogbasierte Bild-Workflows ist die Responses API die bessere Wahl.

Die aktuelle OpenAI-Dokumentation deckt bereits folgende Bearbeitungsfaehigkeiten ab:

• Bildbearbeitung und mehrstufige Bearbeitung
• High-Fidelity-Input und Masken-basierte Bearbeitungs-Workflows

Wenn Sie also Hintergrundtausch, Kleinobjekt-Bearbeitung, iterative visuelle Verfeinerung oder Markenelemente-Erhaltung (Logo, Gesichter etc.) umsetzen moechten - Sie koennen heute schon damit anfangen, ohne auf irgendetwas warten zu muessen.

Preise: Worauf es ankommt

Fuer den vollstaendigen Preisvergleich und die Aufschluesselung nach Qualitaetsstufen siehe:

• GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 fuer den direkten Preisvergleich je Qualitaetsstufe
• GPT Image 2 Produktseite fuer EvoLink-Route-Preise und den Kostenrechner

Bei der Budgetplanung sollten Sie drei Preisebenen getrennt betrachten:

1. Offizielle OpenAI-Referenzpreise - oeffentlich nachpruefbar
2. Provider-Route-Preise - was Sie tatsaechlich ueber EvoLink oder einen anderen Anbieter zahlen
3. Interne Budgetplanung - was Ihr Team fuer Forecasting nutzt, einschliesslich Retry-Kosten, Fehlerquote und Qualitaetsmix

Content-Moderation: moderation_blocked-Fehler richtig behandeln

1. Input-Filterung — ein Sicherheitsmodell prueft Prompt und Eingabebilder, bevor die Generierung startet
2. Output-Filterung — das generierte Bild wird geprueft, bevor es an Sie zurueckgegeben wird

• Prompts, die realistische Gewalt, explizite Inhalte oder oeffentliche Personen in irrefuehrendem Kontext beschreiben
• Referenzbilder mit richtlinienwidrigem Inhalt
• Mehrdeutige Beschreibungen, die das Sicherheitsmodell konservativ interpretiert

async function generateWithModerationHandling(prompt: string) {
  const result = await generateImage(prompt);

  if (result.error?.type === "moderation_blocked") {
    // Fuer Review protokollieren — denselben Prompt NICHT automatisch wiederholen
    logModerationBlock(prompt, result.error);
    return { status: "blocked", reason: result.error.message };
  }

  return { status: "ok", data: result.data };
}

• Keinen automatischen Retry bei Moderation-Blocks mit demselben Prompt. Derselbe Prompt wird erneut blockiert.
• Wenn Sie nutzergenerierte Prompts verarbeiten, schicken Sie diese zuerst an OpenAIs kostenlosen omni-moderation-latest-Endpoint, bevor Sie gpt-image-2 aufrufen. Das faengt die meisten Verstoesse ab, bevor Generierungskosten entstehen.
• GPT-Image-Modelle unterstuetzen einen moderation-Parameter mit den Werten "auto" (Standard-Filter) oder "low" (weniger restriktiv). Der Default ist "auto".
• Wenn eine Blockierung unerwartet ist, formulieren Sie den Prompt praeziser hinsichtlich des gewuenschten visuellen Inhalts und vermeiden Sie Begriffe, die haeufig Sicherheitsfilter ausloesen.

Batch API: 50 % Kostenersparnis bei Massenproduktion

• Naechliche Batch-Laeufe, bei denen Ergebnisse nicht sofort benoetigt werden
• Generierung hunderter Produktbilder aus einem Template
• A/B-Tests mehrerer Prompt-Varianten im grossen Massstab
• Jeder Workflow, bei dem 24 Stunden Bearbeitungszeit akzeptabel sind

• Nutzer-seitige Echtzeit-Generierung (Playground, Live-Bearbeitung)
• Workflows, die Ergebnisse in Sekunden oder Minuten benoetigen
• Interaktive Prompt-Iteration

Pragmatische Kostenstrategien

Variante 1: Einmal generieren, iterativ verfeinern

• Basisbild mit gpt-image-1.5 generieren
• Verfeinerung ueber Bearbeitungs- und mehrstufige Workflows
• Wenn nur ein Teilbereich geaendert werden soll, komplette Neugenerierung vermeiden

Variante 2: Aufgabenbasiertes Routing

• Standard-Produktbilder -> gpt-image-2
• Produktbearbeitung -> gpt-image-2
• Textlastige Designentwuerfe (Kompatibilitaet mit aelterer Dokumentation) -> gpt-image-1.5
• Kuenftige Testmodelle -> isolierter Test-Bucket

Der Punkt ist nicht, den Namen des naechsten Modells zu erraten, sondern die Kosten eines spaeteren Modellwechsels so gering wie moeglich zu halten.

Typische Anwendungsszenarien

Wenn Sie diesen Leitfaden wirklich produktiv nutzen wollen, bringt es mehr, gaengige Business-Szenarien der passenden Route zuzuordnen, als weiter ueber Modellnamen zu diskutieren.

Wenn Sie ein Geschaeftssystem bauen und nicht nur einmal ausprobieren, sollten Sie folgende Punkte priorisieren:

• Aufgaben asynchron verarbeiten
• Routing abstrahieren
• Bildergebnisse persistent speichern
• Produktionsroute und Testroute sauber trennen

Jetzt handeln

An diesem Punkt fehlt den meisten Teams kein weiteres Informations-Update, sondern eine klare Reihenfolge der naechsten Schritte.

Wenn Sie heute schon mit Ihrem Projekt vorankommen wollen, sieht ein pragmatischer Weg so aus:

• Jetzt ausprobieren - GPT Image 2 testen und bewerten, ob es zum eigenen Use Case passt
• Jetzt integrieren - in die Entwicklungs- oder Testumgebung einbinden
• Spaeter nahtlos umstellen - sobald offizielle Dokumentation und Provider-Routen weiter stabilisiert sind, nur die Routing-Konfiguration anpassen

Der aktuelle GPT-Image-Tech-Stack bietet bereits genug Faehigkeiten fuer:

• Bildgenerierungs-Pipelines
• Bearbeitungs-Workflows
• Iterative Verfeinerungsschleifen
• Asynchrones Task-Scheduling
• Kostenbasiertes Routing

Was sich weiterzuverfolgen lohnt

• Aktualisierte Bildgenerierungs-Dokumentation mit neuem GPT-Image-Mitglied
• Eine offizielle Preistabelle fuer das neue Modell
• Changelog oder Release Notes
• Ein offizieller Migrationsleitfaden von den aktuellen GPT-Image-Modellen

Checkliste vor dem Go-Live

Wenn Sie GPT Image 2 ernsthaft in Ihr Geschaeft integrieren und nicht nur die Dokumentation ueberfliegen, sollten Sie vor dem Go-Live mindestens diese Punkte pruefen:

• Ist der Modellname im Code zentral konfiguriert statt an vielen Stellen hart codiert?
• Ist die Produktionsroute gpt-image-2 - und nicht versehentlich die Beta-Version als Hauptroute gesetzt?
• Gibt es einen separaten Schalter fuer gpt-image-2-beta, damit die Testroute nicht unbeabsichtigt in die Produktion gelangt?
• Werden asynchrone Task-Status korrekt verarbeitet, statt davon auszugehen, dass jeder Request sofort ein fertiges Bild liefert?
• Werden Bildergebnisse innerhalb der 24-Stunden-Gueltigkeit gespeichert, statt sich auf temporaere Links zu verlassen?
• Ist klar getrennt, was "offizielle OpenAI-Modellinformation" ist und was "aktuelle Provider-Routing-Implementierung bei EvoLink"?
• Ist ein Callback- oder Polling-Mechanismus fuer langlaufende Generierungsaufgaben implementiert?

Haeufig gestellte Fragen

Braucht man trotz der offiziellen GPT-Image-2-Veroeffentlichung noch eine asynchrone Architektur?

Ja. Die OpenAI-Dokumentation weist darauf hin, dass komplexe Prompts bis zu 2 Minuten dauern koennen, und empfiehlt den Hintergrundmodus.

Kann man schon heute iterative Bildbearbeitung machen?

Ja. Die aktuelle OpenAI-Dokumentation umfasst Bildbearbeitung, mehrstufige Bearbeitung, Masken und High-Fidelity-Bildinput.

Muss man die Anwendung neu schreiben, wenn sich Modellnamen oder Provider-Routen aendern?

Nicht, wenn Sie das Model-Routing von Anfang an abstrahiert haben. Ein kuenftiger Modellwechsel sollte eine Aenderung in der Routing-Tabelle sein - kein kompletter App-Umbau.

Wie verhalten sich gpt-image-2 und gpt-image-2-beta auf EvoLink zueinander?

Was ist die pragmatischste Standardwahl fuer die Integration?

Hat GPT Image 2 einen "Thinking Mode"?

Ja. GPT Image 2 kann komplexe Prompts durchdenken, bevor es generiert — Teilaufgaben zerlegen, raeumliche Bedingungen pruefen und Mehrdeutigkeiten aufloesen. Diese Faehigkeit ist in die Modellarchitektur integriert, kein separater Schalter. Der Effekt ist am deutlichsten bei strukturierten Prompts (Infografiken, Szenen mit vielen Objekten, textlastige Kompositionen).

Welche Aufloesung unterstuetzt GPT Image 2?

Laut OpenAI-Dokumentation unterstuetzt GPT Image 2 "tausende gueltige Aufloesungen" und nennt gaengige Beispiele wie 1024x1024 und 1536x1024. Welche Aufloesungen genau verfuegbar sind, variiert je nach Provider. Pruefen Sie die Dokumentation Ihres Anbieters, bevor Sie sich im Produktivbetrieb auf eine bestimmte Aufloesung festlegen.

Wie behandle ich Moderation-Fehler?

Kann ich die Batch API mit GPT Image 2 nutzen?

OpenAIs Batch API bietet 50 % Kostenersparnis fuer asynchrone Auftraege mit 24 Stunden Bearbeitungszeit. Pruefen Sie die Verfuegbarkeit bei Ihrem konkreten Provider, da die Batch-Verarbeitungsoptionen variieren koennen.

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• GPT Image 1.5 API - Leitfaden fuer den Produktiveinsatz
• GPT Image 1.5 Komplett-Leitfaden: Funktionen, Vergleich & Zugang

Quellen

• OpenAI Modelluebersicht: https://platform.openai.com/docs/models
• OpenAI GPT Image 2 Modellseite: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
• OpenAI Bildgenerierungs-Leitfaden: https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
• OpenAI Images and Vision Guide: https://developers.openai.com/api/docs/guides/images-vision
• OpenAI GPT Image Prompting Guide: https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide
• OpenAI ChatGPT Images 2.0 Ankuendigung: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/
• OpenAI ChatGPT Images 2.0 System Card: https://deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-0/
• OpenAI GPT Image 1.5 Modellseite: https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1.5
• OpenAI API-Preise: https://platform.openai.com/docs/pricing
• OpenAI Batch API Guide: https://platform.openai.com/docs/guides/batch
• OpenAI Background Mode Guide: https://developers.openai.com/api/docs/guides/background