Zentrale Funktionen

Text→Bild-Generierung: wandelt natürlichsprachige Prompts in Bilder um und befolgt Anweisungen zuverlässig.
Bildbearbeitung / Inpainting: akzeptiert Referenzbilder und Masken für gezielte Bearbeitungen.
Kostenoptimiertes („Mini“-)Design: kleinerer Footprint, der von OpenAI und Beobachtern als deutlich günstiger pro Bild als das große Modell beschrieben wird (OpenAI/DevDay-Kommunikation und frühe Berichte sprechen von ~80 % günstiger).
Flexible Ausgabesteuerung: unterstützt Größe, Ausgabformat (JPEG/PNG/WEBP), Kompression und einen Qualitätsregler (low/medium/high/auto im Cookbook).

Technische Details (Architektur & Fähigkeiten)

Modellfamilie & Eingabe/Ausgabe: Mitglied der gpt-image-1-Familie; akzeptiert Text-Prompts und Bildeingaben (für Edits) und gibt generierte Bildausgaben zurück. Quality/size-Parameter steuern die Auflösung (typischer Maximalwert ~1536×1024 in dieser Familie — siehe Doku für exakt unterstützte Größen).
Betriebsseitige Kompromisse: als Modell mit kleinerem Footprint konzipiert — tauscht etwas Spitzenfidelity gegen Durchsatz- und Kostenvorteile, bei gleichzeitig robuster Prompt-Befolgung und Edit-Funktionen.
Sicherheit & Metadaten: folgt den Sicherheitsrichtlinien von OpenAI für Bilder und bettet bei Verfügbarkeit C2PA-Metadatenoptionen für Provenienz ein.

Eingaben & Ausgaben — die Standardnutzung unterstützt:

Text-Prompt (String) zur Generierung eines neuen Bildes.
Bild + Maske für gezielte Edits/Inpainting.
Referenzbilder zur Steuerung von Stil oder Komposition.
Diese werden über die Images-API bereitgestellt (Modellname gpt-image-1-mini).

Einschränkungen

Geringere Spitzenfidelity: im Vergleich zum großen gpt-image-1-Modell kann Mini einige Mikrodetaile und höchste Photorealismus-Stufen einbüßen (erwarteter Trade-off zugunsten der Kosten).
Textdarstellung & kleinste Details: wie viele Bildmodelle kann es mit sehr kleinem, gut lesbarem Text, dichten Diagrammen oder mikrofeinen Texturen kämpfen; hierfür ggf. nachbearbeiten oder höherkapazitive Modelle verwenden.
Edit-Umfang: Bildbearbeitung/Inpainting ist verfügbar, weist jedoch gegenüber interaktiven ChatGPT-Webtools einige Bearbeitungslimitierungen auf — Edits sind für viele Aufgaben effektiv, können aber iterative Verfeinerung erfordern.
Sicherheits- und Richtlinienbeschränkungen: Ausgaben unterliegen den Moderations-/Sicherheitsvorgaben von OpenAI (explizite Inhalte, Urheberrechtsbeschränkungen, unzulässige Ausgaben). Entwickler können die Sensitivität der Moderation über API-Parameter steuern, wo angeboten.

Empfohlene Anwendungsfälle

Hochvolumige Inhaltserstellung (Marketing-Assets, Thumbnails, schnelle Konzeptkunst) — bei der Kosten pro Bild im Vordergrund stehen.
Programmgesteuerte Bearbeitung / Templating — Massen-Inpainting oder Variantengenerierung aus einem Basis-Asset.
Interaktive Anwendungen mit Budgetbeschränkungen — Chat-Interfaces oder integrierte Design-Tools, bei denen Antwortgeschwindigkeit und Kosten wichtiger sind als absolute höchste Bildtreue.
Prototyping & A/B-Bildgenerierung — viele Kandidatenbilder schnell erzeugen und Finalisten selektiv hochskalieren oder auf größeren Modellen erneut ausführen.
Zugriff auf die gpt-image-1-mini-API

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Loggen Sie sich bei cometapi.com ein. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangsanmelde-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Center beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die gpt-image-1-mini-API senden

Wählen Sie den “\**gpt-image-1-mini \**”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Anfragemethode und Request-Body entnehmen Sie der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website stellt außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Inhaltsfeld ein — auf diese Eingabe antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Task-Status und den Ausgabedaten.

Preise für GPT Image 1 mini

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für GPT Image 1 mini, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie GPT Image 1 mini Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

Comet-Preis (USD / M Tokens)	Offizieller Preis (USD / M Tokens)	Rabatt
Eingabe:$6.4/M Ausgabe:$25.6/M	Eingabe:$8/M Ausgabe:$32/M	-20%

Beispielcode und API für GPT Image 1 mini

gpt-image-1-mini ist ein kostenoptimiertes, multimodales Bildmodell von OpenAI, das Text- und Bildeingaben akzeptiert und Bildausgaben erzeugt. Es ist als kleineres, kostengünstigeres Pendant zur vollständigen GPT‑Image‑1‑Familie von OpenAI positioniert — ausgelegt für den produktiven Einsatz mit hohem Durchsatz, bei dem Kosten und Latenz wichtige Randbedingungen sind. Das Modell ist für Aufgaben wie Text-zu-Bild-Generierung, Bildbearbeitung / Inpainting und Workflows vorgesehen, die Referenzbilder einbeziehen.

Python
JavaScript
Curl

import base64
import os
from openai import OpenAI
from PIL import Image
from io import BytesIO

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

prompt = "A cute baby sea otter swimming in the ocean"

# Generate image using gpt-image-1-mini
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1-mini",
    prompt=prompt,
    size="1024x1024",
)

# Save the image
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "output.png")
image = Image.open(BytesIO(image_bytes))
image.save(output_path, format="PNG")

print(f"Image saved to: {output_path}")

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI
from PIL import Image
from io import BytesIO

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

prompt = "A cute baby sea otter swimming in the ocean"

# Generate image using gpt-image-1-mini
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1-mini",
    prompt=prompt,
    size="1024x1024",
)

# Save the image
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "output.png")
image = Image.open(BytesIO(image_bytes))
image.save(output_path, format="PNG")

print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

async function main() {
  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  const prompt = "A cute baby sea otter swimming in the ocean";

  // Generate image using gpt-image-1-mini
  const result = await client.images.generate({
    model: "gpt-image-1-mini",
    prompt: prompt,
    size: "1024x1024",
  });

  // Save the image
  const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
  const outputPath = path.join(outputDir, "output.png");
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(imageBase64, "base64"));

  console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
}

main();

Curl Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1-mini",
    "prompt": "A cute baby sea otter swimming in the ocean",
    "size": "1024x1024"
  }' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/output.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/output.png"