GPT Image 2.6 Sunburst API

GPT Image 2.6 Sunburst ist über die einheitliche EvoLink-API verfügbar – für Workflows mit Schwerpunkt Bildbearbeitung. Testen Sie Produktdetails, Referenzbilder, Masken und mehrstufige Überarbeitungen, mit Kostenschätzung vor der Generierung. Modell im Request: gpt-image-2.6-sunburst.

OpenAIBildgenerierungVerfügbar

Ab $0.030 / 1K Output-Bildtokens

Text zu BildBild zu BildInpainting-MaskeText im BildPoster & InfografikMulti-Referenz-Eingabe

ProduktionsrouteLive

Live

Modell-Highlights

Bearbeitungspräzision: referenztreue, mehrstufige Bearbeitungen (Positionierung von OpenAI)

Anwendungsfälle

Produkthintergründe, maskierte Korrekturen, mehrstufige Edits

Eingabe

Text-Prompt mit optionalen Referenzbildern und Maske

Ausgabe

Bild

Playground Preise Readme API

Testen Sie GPT Image 2.6 Sunburst, bevor Sie die API integrieren

Prüfen Sie die Ausgabequalität, schätzen Sie die Token-Kosten einer Anfrage und erzeugen Sie ein Beispielbild, bevor Sie fest integrieren.

Bildaufgabe erstellen

Festgelegt auf gpt-image-2.6-sunburst

Bilderzeugung und -bearbeitung. Abgerechnet wird der tatsächliche Token-Verbrauch.

Prompt

Create a premium brand image for EvoLink that conveys "refined, complex yet orderly, worth zooming in to explore," for use as the default showcase asset in the Sunburst Playground. Full horizontal 16:9. Theme: "EvoLink Creative Workshop" — a grand, precise cutaway panorama of a future creative workshop, like a handcrafted architectural model, where dense detail and high aesthetics hold together.

A complete four-story creative workshop is elegantly opened at the front, like the precise cutaway of a high-end architectural model, in a wide, horizontal, terraced composition. The camera looks down slightly from a three-quarter angle. At the center is a full-height daylit atrium; cream limestone columns, fine brass railings, a glass skylight and a spiral staircase running through every floor form the visual center. Above the entrance, a clear, elegant architectural sign reads exactly "EvoLink" with correct capitalization; this is the only place the brand name appears. The creative spaces around the atrium connect naturally and belong to one real, walkable building — never a split screen, a four-panel grid or stacked feature cards.

Rich, specific scenes in layers:
Upper left is a miniature-landscape and visual-design studio: a long table holds precise mountain models, easels, miniature buildings, paint dishes and paper rolls; beautiful landscape-painting frames of different sizes stand against the wall, and shelves hold neatly arranged lenses and color tools.
Lower left is a film stage: a miniature camera mounted on a dolly track, several lights with soft diffusers illuminating a realistic miniature street set, a folding director's chair, cables, a costume rack and a script table, each clearly defined, with a few tiny crew members adjusting the equipment.
Upper right is a gracefully tall library and writing room, with double-height neat bookshelves, thin book spines, reading lamps, a long table, open books and papers; a fine metal spiral staircase and a narrow walkway connect the upper and lower levels, and two people are reading and discussing.
Lower right is a precise recording and music studio: through soundproof glass you see a grand piano, string instruments, microphones, headphones, a row of knobs on the mixing console and real wooden acoustic panels, with clear details and believable proportions.
The middle floors also hold a small model-making bench, an exhibition corridor, adjoining glass meeting rooms and display shelves for finished works, making the whole workshop a lived-in creative ecosystem. Simply dressed tiny figures are scattered across the floors, working, talking and walking, in moderate numbers with natural poses. Extremely fine coral-orange light lines set along the edges of walkways and handrails continuously link these creative spaces to express unified connection; the light must never obscure the details.

Style: a fusion of real, highly refined architectural-model photography and cinematic production design — cream stone, deep indigo accent walls, walnut, frosted glass and finely brushed brass, with small coral-orange accents. Every material is distinct and accurate: clear glass has clean reflections, wood grain and book pages are crisp, and lamps, railings, window frames, steps and table legs are structurally sound. Warm white interior light interweaves with soft, cool skylight, with precise contact shadows, excellent layering and spatial depth; overall bright and warm, with no cluttered cyberpunk neon.
The complete workshop fills about 90% of the frame, leaving only a little clean warm gray-blue background around it; all important rooms, the top skylight and the ground-floor steps are fully in frame, and no edge may cut off the subject. Wide angle but without severe perspective distortion, finely detailed and sharp from front to back. From afar it is a beautifully composed, clearly ordered building; up close it has many believable small details. Do not use meaningless gears, pipes or random debris to fake detail.
The only deliberately readable text in the image is "EvoLink" at the entrance; book spines and equipment surfaces use natural micro-texture rather than gibberish slogans. No extra titles, labels, model names, prices, performance numbers, watermarks, UI or computer frames. Horizontal 16:9, target 1792×1008, one complete work.

Referenzbilder

Referenzbilder erhöhen die Anzahl der Eingabe-Tokens.

0/16 Dateien

Ausgabe

Ein Standbild als PNG, JPEG oder WebP.

Größe

Auflösung

Pixelbudget für das gewählte Seitenverhältnis: 1K etwa 1,05 MP, 2K etwa 4,19 MP, 4K 8,29 MP.

Qualität

Renderaufwand in fünf Stufen von low bis max. Er bestimmt die Anzahl der Ausgabe-Token und ist damit der größte Kostenhebel.

Komplexität

Wie viel das Modell vor dem Rendern plant. Niedrig passt zu gezielten Bearbeitungen, hoch hilft bei dichtem Text und komplexen Layouts. Keine Zusatzkosten; Standard ist high.

Hintergrund

Transparente Ausgaben enthalten einen Alphakanal. Diese Funktion befindet sich in der Preview-Phase; die Ergebnisse können schwanken.

Schätzung ~$0.0332.2155 Cr

Qualität: medium · 16:9 @ 1K · Referenzbilder: 0 · Anzahl: 1

Die endgültigen Kosten richten sich nach dem tatsächlichen Token-Verbrauch.

Bereit

Verlauf

Ergebnisse werden 24 Stunden gespeichert – laden Sie herunter, was Sie behalten möchten.

Erstellte Bildaufträge erscheinen hier.

Kennen Sie Ihre GPT Image 2.6 Sunburst Testkosten, bevor Sie Guthaben aufladen

Starten Sie bei den Kosten eines einzelnen Beispiels, wählen Sie ein Testbudget und rechnen Sie Ihren eigenen Fall im Rechner durch. Die reinen Token-Raten stehen unten.

Kosten des ersten Tests

GPT Image 2.6 Sunburst - 1K - 1:1 - Low - 1 Bild

1K-Low-Beispiel

Credits1.6813

Ein Bild mit Low-Qualität, ohne Referenzbilder

Ungefähre Kosten$0.025

Etwa 386 Tests mit einem Guthaben von 10 $.

Diese Schätzung nutzt 1K, 1:1, Low-Qualität und ein Bild mit dem Prompt „Cat“. Längere Prompts und Referenzbilder erhöhen die Eingabekosten; abgerechnet wird der tatsächliche Verbrauch.

Testbudget-Leitfaden für GPT Image 2.6 Sunburst

Wählen Sie den Betrag nach der Anzahl geplanter Tests.

Guthaben aufladen

$10

Etwa 386 Tests

Für eine erste Validierung.

$50

Etwa 2022 Tests

Für Prompt-Iterationen.

$100

Etwa 4044 Tests

Für Tests vor der Produktionsintegration.

Kostenbeispiele für GPT Image 2.6 Sunburst

EntwurfsvariantenLow · 1K · 1 Bild · nur Prompt

$0.025/Bild

1.681 cr/Bild

ReferenzbearbeitungMedium · 1K · 1 Bild · 1 Referenzbild

$0.056/Bild

3.7916 cr/Bild

Abschließende QualitätsprüfungxHigh · 2K · 1 Bild · nur Prompt

$0.191/Bild

12.9398 cr/Bild

Die endgültigen Kosten richten sich nach dem tatsächlichen Token-Verbrauch.

Preise für GPT Image 2.6 Sunburst

Die Preise gelten pro 1K Tokens. Der Rechner schätzt die gesamte Anfrage; abgerechnet wird der tatsächliche Verbrauch.

GPT Image 2.6 SunburstTokenbasiertgpt-image-2.6-sunburst

Kein fester Bildpreis: Die Kosten hängen von Prompt, Größe, Qualität, Referenzbildern und Bildanzahl ab.

Position	Regel	Preis	Abrechnung
Bildausgabe-Tokens	Die Ausgabe-Tokens hängen von Bildgröße und Qualität ab.	$0.030/1K tokens 2.04 cr/1K tokens	Ausgabe-Tokens
Bildeingabe-Tokens	Referenzbilder und Masken erzeugen zusätzliche Bildeingabe-Tokens.	$0.0080/1K tokens 0.544 cr/1K tokens	Eingabe-Tokens
Gecachte Bildeingabe-Tokens	Wird berechnet, wenn der Anbieter gecachte Bild-Tokens meldet.	$0.0020/1K tokens 0.136 cr/1K tokens	Eingabe-Tokens
Texteingabe-Tokens	Vom Prompt verbrauchte Text-Tokens.	$0.0050/1K tokens 0.34 cr/1K tokens	Eingabe-Tokens
Gecachte Texteingabe-Tokens	Wird berechnet, wenn der Anbieter gecachte Text-Tokens meldet.	$0.0013/1K tokens 0.085 cr/1K tokens	Eingabe-Tokens

Bildausgabe-Tokens

Die Ausgabe-Tokens hängen von Bildgröße und Qualität ab. - Ausgabe-Tokens

$0.030/1K tokens

2.04 cr/1K tokens

Bildeingabe-Tokens

Referenzbilder und Masken erzeugen zusätzliche Bildeingabe-Tokens. - Eingabe-Tokens

$0.0080/1K tokens

0.544 cr/1K tokens

Gecachte Bildeingabe-Tokens

Wird berechnet, wenn der Anbieter gecachte Bild-Tokens meldet. - Eingabe-Tokens

$0.0020/1K tokens

0.136 cr/1K tokens

Texteingabe-Tokens

Vom Prompt verbrauchte Text-Tokens. - Eingabe-Tokens

$0.0050/1K tokens

0.34 cr/1K tokens

Gecachte Texteingabe-Tokens

Wird berechnet, wenn der Anbieter gecachte Text-Tokens meldet. - Eingabe-Tokens

$0.0013/1K tokens

0.085 cr/1K tokens

EVOLINK · PREISSCHÄTZUNGgpt-image-2.6-sunburst

× 1 · Echtzeit

Die endgültigen Kosten richten sich nach dem tatsächlichen Token-Verbrauch.

Ihre Schätzung

~$0.0251.681

Pro 10 $

≈ 386 Bilder

Qualität: low · 1K · 1:1

Tokens pro Bild

Bildausgabe-Tokens824

Bildeingabe-Tokens0

Texteingabe-Tokens0

Ausgabe

Qualität

Größe

Auflösung

Seitenverhältnis

Anzahl

Referenzbilder

Prompt

0 Zeichen · ~0 tokens

GIF-Ausgabe nutzt dieselben Token-Preise: Alle Frames werden zu einem Sheet zusammengesetzt und wie ein Bild dieser Größe abgerechnet. Der Rechner zeigt das Sheet und den Preis jeder Frame-Stufe.

GPT Image 2.6 Sunburst API für detaillierte Bildbearbeitung

GPT Image 2.6 Sunburst API: Nutzen Sie Sunburst über EvoLink, um Produktfotos zu überarbeiten, Kampagnenmotive anzupassen und ausgewählte Entwürfe zu verfeinern. Kombinieren Sie Referenzbilder, schriftliche Anweisungen und Masken für Bearbeitungen, bei denen es auf die Kontrolle über Details ankommt.

Ideal für: Präzise Referenzbearbeitungen, mehrstufige Revisionen, Kampagnen- und Produktbilder · Kostenbasis: Prompt, Größe, Qualität und Referenzbild-Eingabe · Ausgabegrenze: Eigene Größen bis zu einer Kante von 3840 px; große Ausgaben sind experimentell

Eingabe

Text / Bild

Ausgabe

Bild

Größe

Auto / 15 Seitenverhältnisse / eigene Pixel

Qualität

Low / Medium / High / xHigh / Max

Modell-ID

gpt-image-2.6-sunburst

GPT Image 2.6 Sunburst API — Modell-ID und Endpunkt

GPT Image 2.6 Sunburst

gpt-image-2.6-sunburst

POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations · Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY · model: gpt-image-2.6-sunburst · GET /v1/tasks/{task_id} · Die Antwort enthält eine Task-ID; das fertige Bild wird asynchron abgerufen.

GPT Image 2.6 Sunburst API — Parameter für Referenzbilder, Masken und Bearbeitung

EvoLink JSON-Felder: quality und complexity getrennt setzen; GIF-Optionen gehören in model_params. Andere SDKs können andere Feldstrukturen verwenden. Kombinationen anhand der Formattabelle prüfen.

Parameter	Typ	Funktion
model	string · erforderlich	'gpt-image-2.6-sunburst' – die tokenbasierte GPT Image 2.6 Sunburst-Route. 'gpt-image-2.6-flare' wählt die GPT Image 2.6 Flare-Variante am selben Endpunkt.
prompt	string · erforderlich	Die Textanweisung. Prompt-Tokens werden auf der Token-Route als Texteingabe gezählt.
size	string · Standard auto	'auto', eines von 15 Seitenverhältnissen wie 1:1 oder 16:9, oder explizite WxH-Pixel in Vielfachen von 16.
resolution	string · 1K / 2K / 4K	Pixelbudget im Ratio-Modus; wird ignoriert, wenn size auto oder explizite Pixel sind.
quality	string · low / medium / high / xhigh / max	Standard: medium. Wählen Sie für reproduzierbare Tests eine explizite Stufe; eine höhere Qualität garantiert kein akzeptables Endbild.
complexity	string · low / medium / high	Standard: high. Wie viel das Modell vor dem Rendern plant, unabhängig von quality; keine Zusatzkosten.
background	string · opaque / transparent	Alphakanal der Ausgabe. Standard opaque; transparent ist Preview, die Ergebnisse können instabil sein.
output_format	string · png / jpeg / webp / gif	Standard png. gif liefert ein animiertes GIF, abgerechnet nach dem Frame-Sheet, und verlangt n = 1. svg wird derzeit nicht unterstützt.
n	integer · 1–10	Statische Anfragen akzeptieren 1–10 Bilder. Die tatsächliche Anzahl steht in results und kann niedriger sein; für verlässliche Stapel einzelne Aufgaben mit n: 1 senden. GIF erfordert n: 1.
image_urls	array · bis zu 16	Referenzbilder für Image-to-Image und Editing. Jedes Bild fügt Bild-Eingabe-Tokens hinzu.
mask_url	string · optional	Alpha-PNG, dessen Pixelmaße dem Referenzbild entsprechen; transparente Bereiche werden neu generiert.
markup_url	string · optional	Transparentes PNG-Markup über dem ersten Referenzbild in gleicher Größe, das zeigt, wo bearbeitet wird. Nur im Bearbeitungsmodus; nicht mit mask_url kombinierbar.
model_params	object · optional	GIF: frame_count 2–16 (Standard 9) und frame_duration_ms 20–2000 (Standard 200), nur mit output_format gif senden. Die SVG-Felder werden derzeit nicht unterstützt.
callback_url	string · optional	HTTPS-Webhook, der das Task-Ergebnis erhält — als Alternative zum Polling.

GPT Image 2.6 Sunburst API — In Anwendungen oder Agenten integrieren

Dieselben EvoLink-Zugangsdaten für Server-Integration oder Agentenaufruf nutzen und Modell-ID sowie Request-Felder konfigurieren.

Option 1

Über die EvoLink API integrieren

Geeignet für: Produkt-Backends, Batch-Aufgaben, automatisierte Workflows

Rufen Sie die einheitliche Bild-API von EvoLink serverseitig auf und steuern Sie Modell-ID, Parameter, Aufgabenwarteschlange, Callbacks und Ergebnisspeicherung selbst.

1Ergebnis und Kosten mit einem realen Briefing im Playground prüfen
2Einen EvoLink API-Key in der Konsole erstellen
3Die passende Modell-ID aus den Routenkarten oben wählen
4Aufgabe absenden und Ergebnis per Polling oder HTTPS-Callback abrufen

EvoLink API-Key erstellen

Option 2

Mit einem Agenten aufrufen

Geeignet für: Kreativ- und Entwicklungsaufgaben in Codex, Claude und Gemini

Übergeben Sie dem Agenten Ziel, Materialien und Abnahmekriterien. Er wählt die Route, erstellt den Request, verfolgt die Aufgabe und liefert das Ergebnis, ohne dass jeder Schritt manuell programmiert werden muss.

1EVOLINK_API_KEY lokal als Umgebungsvariable setzen; niemals in Code oder Prompt schreiben
2Ausgabeziel, Referenzen und die wichtigsten Parameter beschreiben
3Den Agenten eine GPT Image 2.6 Sunburst-Route aufrufen und die Task-ID speichern lassen
4Den Agenten bis zum Endstatus pollen, das Ergebnis herunterladen und Fehlergründe melden lassen

GPT Image 2.6 Sunburst API — Workflows für Produktbildbearbeitung

GPT Image 2.6 Sunburst — Produkthintergrund bearbeiten

Produktfoto zuerst in image_urls senden und Hintergrund sowie zu erhaltende Form, Farben und Beschriftungen beschreiben. Für lokale Edits passende mask_url hinzufügen und Kanten prüfen.

GPT Image 2.6 Sunburst — Markup-gestützte Bearbeitung

Erste Referenz und separates transparentes PNG in markup_url senden, Änderung im prompt beschreiben und mask_url weglassen. Unveränderte Pixel werden nicht garantiert.

GPT Image 2.6 Sunburst — Aufeinanderfolgende Revisionen

Nach Abschluss von Task A die freigegebene Ergebnis-URL in image_urls von Task B verwenden. IDs und Dateien behalten; jede Anfrage hat eigenen usage und benötigt erneute Erhaltungsvorgaben.

GPT Image 2.6 Sunburst — Text und Layout bearbeiten

Wortlaut und Position im prompt angeben und freigegebenes Layout als Referenz senden. Schreibweise, Identität und Position prüfen; bei zwingend unveränderten Pixeln Compositing nutzen.

GPT Image 2.6 Sunburst API — Beispiel und Fehlerbehebung

Referenzbild-Edit: Beispiel-URL durch ein serverseitig erreichbares Produktfoto ersetzen. response.id speichern und den Task abfragen; results erst nach completed lesen. mask_url oder markup_url benötigt das Referenzbild.

Vollständige API-Dokumentation

cURL

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "prompt": "Replace only the background with a pale gray studio. Preserve the product shape, colors and label text.",
    "size": "auto",
    "quality": "medium",
    "complexity": "low",
    "output_format": "png",
    "n": 1,
    "image_urls": [
      "https://example.com/product.png"
    ]
  }'

# Save id from the create response, then query that task:
curl https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY"

# pending / processing: keep querying the same task.
# completed: download the URLs in results within 24 hours.
# failed: inspect error.code and error.message before retrying.

Ungültiges Feld oder Kombination

Enums und Verschachtelung prüfen: keine GIF-Felder für PNG, mask_url und markup_url nicht kombinieren und für GIF n: 1 setzen. output_format svg wird derzeit nicht unterstützt.

Referenz oder Ebene abgelehnt

Serverseitig erreichbare URLs verwenden. Masken benötigen Transparenz; Maske oder Markup müssen nach Ausrichtung die Maße der ersten Referenz haben. Referenz und Ebene mitsenden.

Authentifizierung oder Guthaben

Bearer-Key und EvoLink-Guthaben prüfen; den Key serverseitig oder in der lokalen Umgebung verwahren.

Timeout oder fehlgeschlagener Task

Liegt eine id vor, zuerst diesen Task abfragen. pending und processing sind keine Fehler. Bei failed error.code und error.message prüfen und die Ursache vor erneutem Versuch beheben. Fehlgeschlagene Tasks werden nicht berechnet.

Callback nicht erhalten

Eine öffentliche HTTPS callback_url verwenden, die schnell 2xx zurückgibt. Die Task-ID speichern, um den Status bei fehlgeschlagener Zustellung abzufragen.

GPT Image 2.6 Sunburst API — Eingabe- und Ausgaberegeln

Request-Regel	Statische Generierung	Bearbeitung mit Referenzbild	Animiertes GIF	SVG (noch nicht unterstützt)
Eingaben	prompt	prompt + image_urls	prompt; optional image_urls	—
output_format	png / jpeg / webp	png / jpeg / webp	gif	svg
Ergebnisse pro Anfrage	n = 1–10	n = 1–10	n = 1	—
Bearbeitungs- und Formatoptionen	size / resolution / quality / complexity	mask_url oder markup_url	model_params: frame_count, frame_duration_ms; kein mask_url	—
Abgerechnete Verarbeitung	Texteingabe + Bildausgabe	Text-/Referenzeingaben + Bildausgabe	Eingabe + Generierung des Frame-Sheets	—

Eingaben

Statische Generierungprompt

Bearbeitung mit Referenzbildprompt + image_urls

Animiertes GIFprompt; optional image_urls

SVG (noch nicht unterstützt)—

output_format

Statische Generierungpng / jpeg / webp

Bearbeitung mit Referenzbildpng / jpeg / webp

Animiertes GIFgif

SVG (noch nicht unterstützt)svg

Ergebnisse pro Anfrage

Statische Generierungn = 1–10

Bearbeitung mit Referenzbildn = 1–10

Animiertes GIFn = 1

SVG (noch nicht unterstützt)—

Bearbeitungs- und Formatoptionen

Statische Generierungsize / resolution / quality / complexity

Bearbeitung mit Referenzbildmask_url oder markup_url

Animiertes GIFmodel_params: frame_count, frame_duration_ms; kein mask_url

SVG (noch nicht unterstützt)—

Abgerechnete Verarbeitung

Statische GenerierungTexteingabe + Bildausgabe

Bearbeitung mit ReferenzbildText-/Referenzeingaben + Bildausgabe

Animiertes GIFEingabe + Generierung des Frame-Sheets

SVG (noch nicht unterstützt)—

Request-Prüfungen

Statische Pixelmaße

Bei explizitem WxH müssen beide Seiten durch 16 teilbar und höchstens 3840 px lang sein; 655.360–8.294.400 Pixel, Seitenverhältnis 1:3 bis 3:1. Über 3.686.400 Pixel ist experimentell. resolution gilt nur im Seitenverhältnis-Modus.

GIF-Framegröße

size: auto erzeugt 512×512-Frames; explizites WxH muss durch 16 teilbar sein. Seitenverhältnis und resolution werden nicht verwendet. Die Framezahl muss in die Frame-Sheet-Grenzen passen; das API-Referenzdokument beschreibt das Budget pro Frame. Diese Route akzeptiert 2–16 Frames.

Transparente Rasterausgabe

background: transparent mit PNG oder WebP setzen und Alphakanal prüfen; JPEG unterstützt keine Transparenz. Die Funktion ist Preview; GIF erfordert deckende Ausgabe.

Referenzen und Ebenen

Bis zu 16 JPEG/PNG/WebP-Referenzen, jeweils höchstens 50 MB, über serverseitig erreichbare URLs. Maske oder Markup müssen nach Ausrichtung dem ersten Bild entsprechen und transparente PNGs sein. Markup getrennt senden; es und die erste Referenz dürfen jeweils höchstens 16.777.216 Pixel haben.

Aktuelle Grenzen im OpenAI-Guide zur Bildgenerierung prüfen

GPT Image 2.6 Sunburst API — Task-Ergebnisse und Verbrauch abrufen

ID speichern und Status verfolgen

Die Antwort enthält id und status. GET /v1/tasks/{task_id} mit id abfragen, solange pending oder processing. Bei failed error.code und error.message prüfen. Ein Client-Timeout allein rechtfertigt kein erneutes Absenden, wenn eine id vorliegt.

Ergebnis-URLs herunterladen

Bei completed enthält results Datei-URLs. Jede Datei innerhalb von 24 Stunden speichern und results.length als gelieferte Anzahl verwenden. Für weitere Edits eine freigegebene URL als Referenz senden und eine heruntergeladene Version aufbewahren.

Verbrauch mit Schätzung abgleichen

credits_reserved kann in der Antwort erscheinen; die endgültige Abrechnung folgt usage. Den abgeschlossenen Task prüfen. Der Preisbereich zeigt Schätzungen und Preise; Referenzen, Ausgabezahl und GIF-Frame-Sheets beeinflussen den Verbrauch.

GPT Image 2.6 Sunburst API — API-Zugang über EvoLink verwalten

Zugangsdaten für Modellrouten wiederverwenden

Einen EvoLink API-Key für unterstützte Bild- und andere Modellrouten nutzen; Modell-ID und akzeptierte Felder je Route konfigurieren.

Ausgaben in einem Konto verwalten

Ein EvoLink-Guthaben und eine Task-Historie für Workflows nutzen. Preise und Schätzungen stehen im vorhandenen Preisbereich; Task-Datensätze helfen beim Abgleich.

GPT Image API-Modellfamilie

Modell-IDs und API-Seiten der aktuellen GPT Image-Varianten und ihrer 2.5-Vorgänger.

Alle GPT Image APIs ansehen

GPT Image 2.6 Flare

Die schnelle GPT Image 2.6-Variante: OpenAIs Standard für hochwertige Alltagsgenerierung, gleicher Endpunkt und gleiche Preise.

API ansehen

GPT Image 2.5 Sunburst

API-Referenz der vorherigen Generation für bestehende Integrationen.

API ansehen

GPT Image 2.5 Flare

API-Referenz der vorherigen Generation für bestehende Integrationen.

API ansehen

Weitere Bild-APIs neben GPT Image 2.6 Sunburst

GPT Image 2.6 Flare

Das andere GPT-Image-2.6-Modell: OpenAIs Standard für Alltagsgenerierung und schnelle Iteration, gleicher Endpunkt und gleiche Tokenpreise.

API ansehen

Nano Banana 2

Google-Bildmodell für hochwertige Generierung und flexible kreative Workflows.

API ansehen

Nano Banana Pro

Premium-Nano-Banana-Route für höhere Detailtreue und produktionsreife Ausgabe.

API ansehen

Seedream 5.0 Pro

BytePlus-Bildroute mit 1K/1.5K/2K-Stufen, Multi-Referenz-Bearbeitung und Ebenenzerlegung.

API ansehen

Grok Imagine Image 2.0

xAI-Bildroute, bei der die Anzahl der Eingabebilder den Modus bestimmt — mit 1K/2K-Ausgabe und bis zu 10 Bildern pro Anfrage.

API ansehen

GPT Image 2.6 Sunburst API — API-Dokumentation und weiterführende Links

GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst

Historischer Vergleich der 2.5-Modelle; er belegt weder 2.6-Ergebnisse noch die aktuelle Unterstützung.

GPT Image 2.6 Flare API

Die schnelle GPT Image 2.6-Variante: OpenAIs Standard für hochwertige Alltagsgenerierung, gleicher Endpunkt und gleiche Preise.

GPT Image 2.5 Sunburst API

API-Referenz der vorherigen Generation für bestehende Integrationen.

GPT Image 2.5: Release-Notizen

Was OpenAI am 8. September 2026 veröffentlicht hat – die Generation, auf der GPT Image 2.6 aufbaut.

GPT Image 2.6 Sunburst API — Häufige Fragen

GPT Image 2.6 Sunburst API: Ist die API im ChatGPT-Abo enthalten?

EvoLink-Aufrufe verwenden Ihren EvoLink API-Key und Ihr Guthaben. Ein ChatGPT-Abo beinhaltet kein EvoLink API-Kontingent; Testguthaben hängen von Ihrem Konto ab.

GPT Image 2.6 Sunburst API: Warum liefert die API weniger Bilder als n?

Für statische Bilder ist n: 1–10 dokumentiert; die Unterstützung mehrerer Ausgaben ist jedoch unzuverlässig. results zählen und usage für die Abrechnung prüfen. Für verlässliche Batches einzelne n: 1-Tasks verfolgen; GIF erfordert n: 1.

GPT Image 2.6 Sunburst API: Kann die API einen lokalen Dateipfad verwenden?

image_urls, mask_url und markup_url benötigen serverseitig erreichbare URLs. Lokale Dateien zuerst hochladen; lokale Pfade und OpenAI-Datei-IDs ersetzen die URL nicht.

GPT Image 2.6 Sunburst API: Bleiben Produktpixel exakt erhalten?

Maske, Markup und Erhaltungsvorgaben garantieren keine pixelidentische Ausgabe. Produkt, Beschriftungen und Kanten prüfen; bei unveränderten Originalpixeln das Original über den generierten Hintergrund komponieren.

GPT Image 2.6 Sunburst API: Warum ändern sich Details über mehrere Bearbeitungen?

Jede Revision ist eine neue Anfrage mit der angegebenen Referenz. Erhaltungsvorgaben wiederholen und freigegebene Dateien speichern. Bei Abweichungen vom freigegebenen Zwischenstand oder Original fortfahren.

GPT Image 2.6 Sunburst API: Garantiert die API exakten Verpackungstext?

Schreibweise und Position sind nicht garantiert. Wortlaut und Position angeben und die Datei in Ausgabegröße prüfen; verbindlichen Text im Design-Tool korrigieren.