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Home/Models/OpenAI/dall-e-2
O

dall-e-2

Entrada:$8/M
Salida:$32/M
An AI model that generates images from text descriptions.
Nuevo
Uso comercial
Resumen
Características
Precios
API

Technical Specifications of dall-e-2

AttributeDetails
Model IDdall-e-2
Model TypeText-to-image generation
Primary FunctionGenerates images from natural language descriptions
Input ModalitiesText
Output ModalitiesImage
Typical Use CasesConcept art, marketing visuals, storyboarding, creative ideation, product mockups
Integration MethodAPI
Platform Identifierdall-e-2

What is dall-e-2?

dall-e-2 is an AI model that generates images from text descriptions. It enables developers, creators, and businesses to turn natural language prompts into original visuals, making it useful for rapid content creation, design exploration, and visual prototyping.

Because it works from descriptive text input, dall-e-2 can help streamline workflows that normally require manual illustration or graphic design. It is well suited for applications that need fast image generation based on user ideas, creative direction, or product concepts.

Main features of dall-e-2

  • Text-to-image generation: Creates images directly from natural language prompts, allowing users to describe scenes, styles, objects, or concepts in plain text.
  • Creative visual synthesis: Produces original imagery for brainstorming, ideation, and artistic experimentation across many visual themes.
  • Rapid prototyping: Helps teams quickly generate draft visuals for campaigns, presentations, mockups, and early-stage design work.
  • Flexible application support: Can be used in creative tools, content pipelines, marketing workflows, and other products that benefit from automated image creation.
  • API-based integration: Supports implementation in software products and internal systems through a programmatic API workflow.

How to access and integrate dall-e-2

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, sign up on the CometAPI platform and generate your API key from the dashboard. This key will authenticate your requests and let you access the dall-e-2 model through the API.

Step 2: Send Requests to dall-e-2 API

Once you have your API key, send POST requests to the CometAPI endpoint with your prompt and model set to dall-e-2.

curl --request POST \
  --url https://api.cometapi.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "dall-e-2",
    "input": "A futuristic city skyline at sunset with flying cars"
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

After submitting your request, parse the API response to retrieve the generated output. Verify that the returned content matches your requested prompt, handle any errors or incomplete results, and store or display the generated image as needed in your application.

Características para dall-e-2

Explora las características clave de dall-e-2, diseñado para mejorar el rendimiento y la usabilidad. Descubre cómo estas capacidades pueden beneficiar tus proyectos y mejorar la experiencia del usuario.

Precios para dall-e-2

Explora precios competitivos para dall-e-2, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo dall-e-2 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.
Precio de Comet (USD / M Tokens)Precio Oficial (USD / M Tokens)Descuento
Entrada:$8/M
Salida:$32/M
Entrada:$10/M
Salida:$40/M
-20%

Código de ejemplo y API para dall-e-2

Accede a código de muestra completo y recursos de API para dall-e-2 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de dall-e-2 en tus proyectos.

Más modelos

G

Nano Banana 2

Entrada:$0.4/M
Salida:$2.4/M
Descripción general de capacidades principales: Resolución: Hasta 4K (4096×4096), a la par de Pro. Consistencia de imágenes de referencia: Hasta 14 imágenes de referencia (10 objetos + 4 personajes), manteniendo la consistencia de estilo y personajes. Relaciones de aspecto extremas: Nuevas relaciones 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 añadidas, adecuadas para imágenes largas, carteles y pancartas. Renderizado de texto: Generación de texto avanzada, adecuada para infografías y diseños de carteles de marketing. Mejora de búsqueda: Google Search + Image Search integrados. Fundamentación: Proceso de razonamiento incorporado; los prompts complejos se razonan antes de la generación.
A

Claude Opus 4.6

Entrada:$4/M
Salida:$20/M
Claude Opus 4.6 es el modelo de lenguaje grande de clase “Opus” de Anthropic, lanzado en febrero de 2026. Se posiciona como un caballo de batalla para el trabajo del conocimiento y los flujos de trabajo de investigación — mejorando el razonamiento en contextos extensos, la planificación en múltiples pasos, el uso de herramientas (incluidos flujos de trabajo de software basados en agentes) y tareas de uso de la computadora, como la generación automatizada de diapositivas y hojas de cálculo.
A

Claude Sonnet 4.6

Entrada:$2.4/M
Salida:$12/M
Claude Sonnet 4.6 es nuestro modelo Sonnet más capaz hasta la fecha. Es una actualización completa de las capacidades del modelo en programación, uso de computadoras, razonamiento con contexto largo, planificación de agentes, trabajo del conocimiento y diseño. Sonnet 4.6 también ofrece una ventana de contexto de 1M de tokens en beta.
O

GPT-5.4 nano

Entrada:$0.16/M
Salida:$1/M
GPT-5.4 nano está diseñado para tareas en las que la velocidad y el coste son primordiales, como la clasificación, la extracción de datos, la ordenación y los subagentes.
O

GPT-5.4 mini

Entrada:$0.6/M
Salida:$3.6/M
GPT-5.4 mini aporta las fortalezas de GPT-5.4 a un modelo más rápido y eficiente, diseñado para cargas de trabajo de alto volumen.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Próximamente
Entrada:$60/M
Salida:$240/M
Claude Mythos Preview es nuestro modelo de frontera más capaz hasta la fecha y muestra un salto notable en las puntuaciones en muchos benchmarks de evaluación en comparación con nuestro anterior modelo de frontera, Claude Opus 4.6.