Quanto è veloce GPT Image 1.5 rispetto a GPT Image 1?

GPT Image 1.5 è fino a 4× più veloce rispetto a GPT Image 1, riducendo significativamente la latenza per i flussi di lavoro creativi iterativi.

GPT Image 1.5 supporta sfondi trasparenti?

Sì, imposta il parametro background su 'transparent' con i formati di output PNG o WebP. La trasparenza funziona al meglio con impostazioni di qualità medium o high.

Qual è la lunghezza massima del prompt di testo per GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 accetta prompt fino a 32,000 caratteri, consentendo istruzioni altamente dettagliate e con vincoli stringenti per attività complesse di generazione di immagini.

Come si confronta GPT Image 1.5 con Nano Banana Pro di Google?

GPT Image 1.5 privilegia la fedeltà di editing e la velocità di iterazione, mentre Nano Banana Pro è apprezzato per il realismo da studio. Entrambi sono strettamente competitivi—scegli in base alle esigenze del tuo flusso di lavoro.

GPT Image 1.5 supporta l'editing conversazionale a più turni?

Sì, tramite la Responses API, GPT Image 1.5 supporta flussi di editing a più turni in cui puoi affinare iterativamente le immagini fornendo istruzioni successive preservando il contesto.

GPT Image 1.5 può utilizzare più immagini di riferimento per il compositing?

Sì, GPT Image 1.5 accetta più immagini di input per il compositing e come riferimento di stile. Le prime 5 immagini vengono preservate con maggiore fedeltà quando si utilizza la modalità input_fidelity impostata su high.

Quali risoluzioni e impostazioni di qualità supporta GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 supporta 1024×1024 (quadrato), 1536×1024 (orizzontale) e 1024×1536 (verticale). Le opzioni di qualità includono low, medium, high e auto.

OpenAI

Disponibile Popolare

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 è il modello di immagini di OpenAI nella famiglia GPT Image . È un modello GPT nativamente multimodale progettato per generare immagini da prompt testuali e per apportare modifiche ad alta fedeltà alle immagini di input, attenendosi strettamente alle istruzioni dell’utente.

Prezzo di partenza

$6.40 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Prova GPT Image 1.5 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di GPT Image 1.5, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Che cos'è l'API GPT-Image-1.5?

GPT-Image-1.5 è il più recente membro della famiglia di modelli di immagine GPT di OpenAI ed è il modello alla base della rinnovata esperienza Images di ChatGPT. È progettato per portare la generazione di immagini dagli esperimenti di novità a strumenti creativi di livello produttivo: maggiore fotorealismo, controllo più fine per modifiche iterative e inferenza più rapida per supportare flussi di lavoro interattivi e aziendali.

L'API gpt-image-1.5 è un endpoint multimodale per immagini che accetta uno o più input immagine (identificatori di file o byte) più un prompt testuale e restituisce immagini generate o immagini modificate. Supporta:

Generazione da testo a immagine (creazione da prompt),
Editing di immagini / in-painting / compositing (applicazione di istruzioni a immagini esistenti, consentiti più input immagine), e
Flussi di modifica iterativi e multi-turno tramite la Responses API (abilita interfacce “tweak & iterate”).

L'API tratta i prompt immagine in modo diverso rispetto ai vecchi limiti di DALL·E: i modelli di immagini GPT accettano prompt testuali significativamente più lunghi (la linea guida è 32,000 caratteri), rendendo fattibili istruzioni complesse e ricche di vincoli.

Funzionalità principali (pratiche)

Modificabilità migliorata / coerenza multi-turno: preserva l'aspetto del personaggio/soggetto, l'illuminazione e gli attributi visivi chiave attraverso modifiche iterative. Questo rende più affidabile “lo stesso modello, modifiche ripetute” per flussi come cataloghi di prodotti o asset di brand.
Throughput più veloce — miglioramenti di velocità 4× rispetto a GPT Image 1, mirati a ridurre la latenza per flussi creativi iterativi.
Ottimizzazioni dei costi — costi di input/output immagine ridotti di circa 20% rispetto a GPT Image 1, abbassando il costo per iterazione immagine per utenti ad alto volume.
Compositing multi-immagine e riferimento di stile — accetta più immagini di riferimento per comporre scene o trasferire stile/illuminazione.
Selettori di qualità/fedeltà — parametri API che bilanciano velocità e fedeltà (usa qualità inferiore per generazione in bulk; qualità superiore per asset di produzione).
Editing multi-turno / integrazione con Responses API — abilita flussi passo-passo (chiedi modifiche, poi “aggiusta” preservando lo stato).

Capacità tecniche

Limite del prompt testuale (modelli di immagini): fino a 32,000 caratteri (nota: OpenAI documenta questo come la lunghezza di testo consentita per i modelli di immagini GPT). Usalo per prompt lunghi e ricchi di vincoli.
Input immagine: accetta ID file (preferiti per flussi multi-turno) o byte grezzi; possono essere fornite più immagini per compositing e riferimento.
Output: PNG/JPEG o artefatti immagine predefiniti dalla piattaforma (o come allegati all'interno di ChatGPT). Gli output possono includere più immagini candidate e supportare richieste iterative per perfezionare un risultato.
Modalità di generazione: testo-a-immagine, editing di immagini (inpainting/estensione con istruzioni) e varianti. L'editing multi-turno supporta istruzioni in stile “aggiungi/sottrai/componi”.
Editing sensibile alle istruzioni: i modelli sono ottimizzati per la fedeltà alle istruzioni (preservando invarianti specificati come “non cambiare il logo”, “mantieni posa e illuminazione”). Pattern di prompt engineering (invarianti esplicite ripetute a ogni iterazione) riducono la deriva semantica.

Prestazioni benchmark

Posizionamento in classifica: Un report aggregato ha citato GPT Image 1.5 in testa alle classifiche testo-a-immagine con ~1264 punti su una leaderboard di Artificial Analysis, davanti al modello successivo con un margine misurabile.
Metriche a livello di task (modifica e preservazione): un riepilogo di Microsoft Foundry delle metriche di valutazione mostra GPT-Image-1.5 con successo di modifica binaria quasi perfetto (100% su un BinaryEval a singolo turno) e forti punteggi di preservazione del volto (circa 90% su misure AuraFace) nella loro tabella di confronto rispetto ai concorrenti e ai precedenti modelli OpenAI. Queste metriche comparative collocano GPT-Image-1.5 davanti ad alcuni rivali per preservazione e fedeltà di editing.

GPT Image 1.5

Come si confronta GPT-Image-1.5 con i pari

Vs. GPT Image 1 (generazione OpenAI precedente): più veloce (fino a 4×), più economico (~20% di costi IO immagine in meno) e con migliore fedeltà di editing — mirato a passare da “prototipo/demo” a flussi di lavoro di immagini “pronti per la produzione”.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / modelli di immagine Gemini: GPT-Image-1.5 e la famiglia Google Nano Banana Pro / Gemini 3 come rivali diretti — ciascuno ha punti di forza in diverse classi di prompt. La comunicazione di OpenAI enfatizza la fedeltà dell'editing e la velocità di iterazione; l'offerta di Google è stata lodata per il realismo a livello studio in alcuni esempi.
Vs. Qwen Image e altri modelli aperti/chiusi: GPT-Image-1.5 supera Qwen Image su diverse metriche di editing e preservazione in valutazioni a singolo turno, ma le differenze si riducono in scenari multi-turno o in altri test specifici di dominio.

Dove GPT-Image-1.5 è forte

Imaging di prodotto per e-commerce: varianti in bulk, sostituzioni di sfondo, cataloghi prodotto coerenti da una singola foto (preservazione di brand/logo).
Produzione di asset creativi e marketing: iterazioni rapide di concept, mockup fotorealistici, trasferimenti di stile controllati.
Ritocco fotografico e flussi editoriali: prove realistiche di abbigliamento/acconciature, ritocchi selettivi che preservano identità e illuminazione.
Integrazione in strumenti di design: integrazione con piattaforme di design o CMS per varianti immagine on-demand (i selettori di fedeltà aiutano a controllare i costi).
Pipeline di compositing multi-step: input multi-immagine consentono compositing e generazione basata su riferimenti per scene complesse.

Come accedere all'API GPT Image 1.5

Passaggio 1: registrati per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di credenziale di accesso all'interfaccia. Clicca “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

Step 2: invia richieste all'API GPT Image 1.5

Seleziona l'endpoint “gpt-image-1.5” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua effettiva chiave CometAPI del tuo account. base url is Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) and [Image Editing]

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell'API per ottenere l'immagine generata.

Passaggio 3: recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell'API per ottenere il risultato generato. Dopo l'elaborazione, l'API risponde con lo stato dell'attività e i dati di output.

Vedi anche Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.032

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

$0.32

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

$0.48

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per GPT Image 1.5

Esplora i prezzi competitivi per GPT Image 1.5, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come GPT Image 1.5 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	Ingresso:$6.4/M Uscita:$25.6/M	Ingresso:$8/M Uscita:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Ingresso:$6.4/M Uscita:$25.6/M	Ingresso:$8/M Uscita:$32/M	-20%

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/images/generations

Codice di esempio e API per GPT Image 1.5

L'API gpt-image-1.5 è un endpoint di modello di immagini multimodale che accetta uno o più input di immagine (identificatori di file o byte) insieme a un prompt di testo e restituisce immagini generate o modificate. Supporta:

POST

/v1/images/generations

# Set your API key if not set globally

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

# Set your API key if not set globally

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

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

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-image

image-editing

Input e output

Input

text

Output

image

Profilo di produzione

Fornitore: OpenAI
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa GPT Image 1.5 per flussi di produzione in linea con le sue capacità image, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Visual di prodotto e creatività per campagne

Concept art ed esplorazione visiva rapida

Editing, varianti e produzione di asset per immagini

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Esplora l'API di GPT Image 2.5(sunburst).

Visualizza modello

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

Esplora l'API di GPT Image 2.5 Flare.

Visualizza modello

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 è il modello di generazione di immagini all’avanguardia di OpenAI per generare e modificare immagini in modo rapido e di alta qualità. Supporta dimensioni di immagine flessibili e input di immagini ad alta fedeltà.

Visualizza modello

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model è uno specialista dell’efficienza nella famiglia della generazione di immagini, progettato per una latenza ultrabassa e per una generazione e modifica di immagini a costi contenuti.

Visualizza modello

OpenAI

GPT Image 1 mini

Versione a costo ottimizzato di GPT Image 1. È un modello linguistico multimodale nativo che accetta input sia di testo sia di immagini e genera output di immagini.

Visualizza modello

Google

Nano Banana 2

Panoramica delle capacità principali: Risoluzione: Fino a 4K (4096×4096), alla pari con Pro. Coerenza delle immagini di riferimento: Fino a 14 immagini di riferimento (10 oggetti + 4 personaggi), mantenendo la coerenza di stile e dei personaggi. Rapporti d'aspetto estremi: Aggiunti i nuovi rapporti 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, adatti a immagini lunghe, poster e banner. Rendering del testo: Generazione di testo avanzata, adatta per infografiche e layout per poster di marketing. Miglioramento della ricerca: Integrazione di Ricerca Google + Ricerca immagini. Grounding: Processo di ragionamento integrato; i prompt complessi vengono analizzati prima della generazione.

Visualizza modello

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

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OpenAI

Disponibile Popolare

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Prezzo di partenza

$6.40 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Prova GPT Image 1.5 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di GPT Image 1.5, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Che cos'è l'API GPT-Image-1.5?

Generazione da testo a immagine (creazione da prompt),
Editing di immagini / in-painting / compositing (applicazione di istruzioni a immagini esistenti, consentiti più input immagine), e
Flussi di modifica iterativi e multi-turno tramite la Responses API (abilita interfacce “tweak & iterate”).

Funzionalità principali (pratiche)

Modificabilità migliorata / coerenza multi-turno: preserva l'aspetto del personaggio/soggetto, l'illuminazione e gli attributi visivi chiave attraverso modifiche iterative. Questo rende più affidabile “lo stesso modello, modifiche ripetute” per flussi come cataloghi di prodotti o asset di brand.
Throughput più veloce — miglioramenti di velocità 4× rispetto a GPT Image 1, mirati a ridurre la latenza per flussi creativi iterativi.
Ottimizzazioni dei costi — costi di input/output immagine ridotti di circa 20% rispetto a GPT Image 1, abbassando il costo per iterazione immagine per utenti ad alto volume.
Compositing multi-immagine e riferimento di stile — accetta più immagini di riferimento per comporre scene o trasferire stile/illuminazione.
Selettori di qualità/fedeltà — parametri API che bilanciano velocità e fedeltà (usa qualità inferiore per generazione in bulk; qualità superiore per asset di produzione).
Editing multi-turno / integrazione con Responses API — abilita flussi passo-passo (chiedi modifiche, poi “aggiusta” preservando lo stato).

Capacità tecniche

Limite del prompt testuale (modelli di immagini): fino a 32,000 caratteri (nota: OpenAI documenta questo come la lunghezza di testo consentita per i modelli di immagini GPT). Usalo per prompt lunghi e ricchi di vincoli.
Input immagine: accetta ID file (preferiti per flussi multi-turno) o byte grezzi; possono essere fornite più immagini per compositing e riferimento.
Output: PNG/JPEG o artefatti immagine predefiniti dalla piattaforma (o come allegati all'interno di ChatGPT). Gli output possono includere più immagini candidate e supportare richieste iterative per perfezionare un risultato.
Modalità di generazione: testo-a-immagine, editing di immagini (inpainting/estensione con istruzioni) e varianti. L'editing multi-turno supporta istruzioni in stile “aggiungi/sottrai/componi”.
Editing sensibile alle istruzioni: i modelli sono ottimizzati per la fedeltà alle istruzioni (preservando invarianti specificati come “non cambiare il logo”, “mantieni posa e illuminazione”). Pattern di prompt engineering (invarianti esplicite ripetute a ogni iterazione) riducono la deriva semantica.

Prestazioni benchmark

Posizionamento in classifica: Un report aggregato ha citato GPT Image 1.5 in testa alle classifiche testo-a-immagine con ~1264 punti su una leaderboard di Artificial Analysis, davanti al modello successivo con un margine misurabile.
Metriche a livello di task (modifica e preservazione): un riepilogo di Microsoft Foundry delle metriche di valutazione mostra GPT-Image-1.5 con successo di modifica binaria quasi perfetto (100% su un BinaryEval a singolo turno) e forti punteggi di preservazione del volto (circa 90% su misure AuraFace) nella loro tabella di confronto rispetto ai concorrenti e ai precedenti modelli OpenAI. Queste metriche comparative collocano GPT-Image-1.5 davanti ad alcuni rivali per preservazione e fedeltà di editing.

GPT Image 1.5

Come si confronta GPT-Image-1.5 con i pari

Vs. GPT Image 1 (generazione OpenAI precedente): più veloce (fino a 4×), più economico (~20% di costi IO immagine in meno) e con migliore fedeltà di editing — mirato a passare da “prototipo/demo” a flussi di lavoro di immagini “pronti per la produzione”.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / modelli di immagine Gemini: GPT-Image-1.5 e la famiglia Google Nano Banana Pro / Gemini 3 come rivali diretti — ciascuno ha punti di forza in diverse classi di prompt. La comunicazione di OpenAI enfatizza la fedeltà dell'editing e la velocità di iterazione; l'offerta di Google è stata lodata per il realismo a livello studio in alcuni esempi.
Vs. Qwen Image e altri modelli aperti/chiusi: GPT-Image-1.5 supera Qwen Image su diverse metriche di editing e preservazione in valutazioni a singolo turno, ma le differenze si riducono in scenari multi-turno o in altri test specifici di dominio.

Dove GPT-Image-1.5 è forte

Imaging di prodotto per e-commerce: varianti in bulk, sostituzioni di sfondo, cataloghi prodotto coerenti da una singola foto (preservazione di brand/logo).
Produzione di asset creativi e marketing: iterazioni rapide di concept, mockup fotorealistici, trasferimenti di stile controllati.
Ritocco fotografico e flussi editoriali: prove realistiche di abbigliamento/acconciature, ritocchi selettivi che preservano identità e illuminazione.
Integrazione in strumenti di design: integrazione con piattaforme di design o CMS per varianti immagine on-demand (i selettori di fedeltà aiutano a controllare i costi).
Pipeline di compositing multi-step: input multi-immagine consentono compositing e generazione basata su riferimenti per scene complesse.

Come accedere all'API GPT Image 1.5

Passaggio 1: registrati per la chiave API

Step 2: invia richieste all'API GPT Image 1.5

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell'API per ottenere l'immagine generata.

Passaggio 3: recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell'API per ottenere il risultato generato. Dopo l'elaborazione, l'API risponde con lo stato dell'attività e i dati di output.

Vedi anche Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.032

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

$0.32

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

$0.48

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per GPT Image 1.5

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	Ingresso:$6.4/M Uscita:$25.6/M	Ingresso:$8/M Uscita:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Ingresso:$6.4/M Uscita:$25.6/M	Ingresso:$8/M Uscita:$32/M	-20%

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/images/generations

Codice di esempio e API per GPT Image 1.5

POST

/v1/images/generations

# Set your API key if not set globally

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

# Set your API key if not set globally

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

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

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-image

image-editing

Input e output

Input

text

Output

image

Profilo di produzione

Fornitore: OpenAI
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa GPT Image 1.5 per flussi di produzione in linea con le sue capacità image, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Visual di prodotto e creatività per campagne

Concept art ed esplorazione visiva rapida

Editing, varianti e produzione di asset per immagini

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Esplora l'API di GPT Image 2.5(sunburst).

Visualizza modello

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

Esplora l'API di GPT Image 2.5 Flare.

Versione a costo ottimizzato di GPT Image 1. È un modello linguistico multimodale nativo che accetta input sia di testo sia di immagini e genera output di immagini.

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

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