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Home/Models/OpenAI/GPT Image 1
O

GPT Image 1

Ingresso:$8/M
Uscita:$32/M
Un modello avanzato di IA per generare immagini a partire da descrizioni testuali.
Nuovo
Uso commerciale
Panoramica
Caratteristiche
Prezzi
API

Technical Specifications of gpt-image-1

SpecificationDetails
Model IDgpt-image-1
Model TypeAdvanced AI image generation model
Primary ModalityText-to-image, with support for image-guided generation and editing
InputsText, image
OutputsImage
Core CapabilityGenerates high-quality images from natural language descriptions
API AccessAvailable through image generation APIs and compatible multimodal workflows
Best ForCreative design, marketing assets, concept art, product visualization, and visual content generation

What is gpt-image-1?

gpt-image-1 is an advanced AI model for generating images from text descriptions. It is designed to turn natural language prompts into detailed visual outputs, helping developers and businesses create illustrations, concept visuals, product-style imagery, branded graphics, and other creative assets programmatically.

Because gpt-image-1 is built for modern image generation workflows, it can support both straightforward prompt-to-image tasks and more iterative visual creation use cases. This makes it suitable for applications such as creative tooling, design assistance, content production, visual prototyping, and automated media generation.

Main features of gpt-image-1

  • Text-to-image generation: Creates images directly from descriptive natural language prompts, enabling fast visual production from simple instructions.
  • Image editing support: Can be used in workflows that modify or refine existing images, making it useful for iterative creative tasks.
  • Multimodal input capability: Supports text and image inputs, allowing developers to build richer generation and editing experiences.
  • High-quality visual output: Designed for advanced image generation with strong visual detail and improved prompt adherence.
  • Creative flexibility: Useful across multiple visual styles and application scenarios, from marketing content to concept design.
  • Programmatic integration: Accessible through API-based workflows, making it easy to embed into apps, creative platforms, and automation pipelines.
  • Production-friendly use cases: Well suited for teams building design tools, asset generation systems, e-commerce visuals, and branded content workflows.

How to access and integrate

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, sign up on CometAPI and generate your API key from the dashboard. Once you have your key, store it securely and use it to authenticate all requests to the gpt-image-1 API.

Step 2: Send Requests to gpt-image-1 API

After getting your API key, send requests to the CometAPI endpoint specifying the model as gpt-image-1. Include your prompt and any relevant parameters in the request body.

curl https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1",
    "prompt": "A futuristic city skyline at sunset with cinematic lighting"
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

Once the request is processed, the API will return the generated image result. Verify the output matches your intended prompt, then store, display, or post-process the result as needed within your application.

Funzionalità per GPT Image 1

Esplora le caratteristiche principali di GPT Image 1, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per GPT Image 1

Esplora i prezzi competitivi per GPT Image 1, 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 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$8/M
Uscita:$32/M
Ingresso:$10/M
Uscita:$40/M
-20%

Codice di esempio e API per GPT Image 1

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per GPT Image 1 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di GPT Image 1 nei tuoi progetti.

Altri modelli

G

Nano Banana 2

Ingresso:$0.4/M
Uscita:$2.4/M
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.
D

Doubao Seedream 5

Per Richiesta:$0.028
Seedream 5.0 Lite è un modello unificato multimodale per la generazione di immagini, dotato di capacità di pensiero profondo e di ricerca online, che presenta un potenziamento completo delle sue capacità di comprensione, ragionamento e generazione.
F

FLUX 2 MAX

Per Richiesta:$0.008
FLUX.2 [max] è un modello di intelligenza visiva di prim'ordine di Black Forest Labs (BFL), progettato per flussi di lavoro di produzione: marketing, fotografia di prodotto, e-commerce, pipeline creative e qualsiasi applicazione che richieda un'identità coerente di personaggi/prodotti, una resa accurata del testo e un dettaglio fotorealistico a risoluzioni multi-megapixel. L'architettura è ingegnerizzata per un'elevata aderenza ai prompt, la fusione di riferimenti multipli (fino a dieci immagini di input) e una generazione ancorata al contesto (capacità di incorporare contesto web aggiornato durante la produzione delle immagini).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Per Richiesta:$0.056
FLUX.2 [max] è la variante di punta, di massima qualità, della famiglia FLUX.2 di Black Forest Labs (BFL). È posizionato come un modello di generazione testo→immagine e di editing delle immagini di livello professionale, focalizzato sulla massima fedeltà, sull’aderenza al prompt e sulla coerenza dell’editing tra personaggi, oggetti, illuminazione e colore. BFL e i registri dei partner descrivono FLUX.2 [max] come la variante FLUX.2 di fascia più alta, con funzionalità per l’editing con riferimenti multipli e la generazione ancorata.
O

GPT Image 1.5

Ingresso:$6.4/M
Uscita:$25.6/M
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.
D

Doubao Seedream 4.5

Per Richiesta:$0.032
Seedream 4.5 è il modello multimodale di immagini di ByteDance/Seed (testo→immagine + editing delle immagini) che si concentra su una fedeltà d'immagine a livello di produzione, una maggiore aderenza al prompt e una coerenza dell'editing notevolmente migliorata (preservazione del soggetto, resa del testo/della tipografia e realismo facciale).

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Short answer: it depends on your use case, and I don’t have verified information about “Seedream 4.5” or a 2026 “GPT Image 1.5.” My knowledge ends in Oct 2024, so I can’t reliably rank these 2026 versions. Here’s how to decide quickly and safely without relying on unverified claims.

What to compare
- Image quality and style range: photorealism, illustration, typography, lighting, anatomy, hands/faces.
- Prompt adherence and controllability: negative prompts, fine-grained attributes, masks, region edits, outpainting/inpainting, reference-guided generation.
- Text in images: legible, spelled correctly, layout fidelity.
- Visual understanding (if multimodal): OCR accuracy, chart/table reading, step-by-step reasoning, grounding.
- Editing workflow: iterative refinement, reversible edits, consistent characters/products across shots.
- Speed and scale: latency at batch sizes you need, throughput, rate limits, cold starts.
- Cost: per image/per token, retries, long-context or high-resolution surcharges.
- Safety and governance: content filters, bias behavior, watermarking, copyright protections, opt-out/data retention.
- Deployment: cloud vs on-prem/edge, region availability, SLAs, version pinning, seed control/reproducibility.
- Ecosystem: SDKs, integrations (design tools, 3D, ControlNet-like tools), community models, fine-tuning or LoRA support.

A quick bake-off plan (1–2 days)
- Define tasks: e.g., product hero shots, marketing banners with text, character-consistent scenes, technical diagrams, photo edits, OCR+reasoning.
- Build a small, fixed prompt suite (10–30 prompts) with expected outputs and, if possible, fixed seeds and identical negative prompts/parameters.
- Measure:
  - Automatic: CLIPScore, PickScore, aesthetic predictors; OCR word accuracy on rendered text; color/pose/attribute compliance.
  - Human: blind A/B(X) voting by 3–5 reviewers for fidelity, appeal, and prompt-following.
  - Robustness: multilingual prompts, long prompts, typos, low-light scenes, tiny text, overlapping objects.
  - Ops: average/95th percentile latency, failure rate/timeouts, cost per accepted image.
- Record reproducibility: version IDs, seeds, exact parameters, API regions.

Rules of thumb by use case
- Marketing/brand visuals with text: favor the model that reliably renders clean typography and preserves brand colors/layouts.
- Photoreal product shots and people: choose the model with fewer anatomical artifacts and better lighting/shadow coherence.
- Precise edits and consistency: prioritize strong inpainting/masking and reference-based control; test character/product consistency across 5–10 images.
- Charts, docs, OCR+reasoning: pick the model with higher OCR accuracy and fewer hallucinations in visual Q&A.

If you can share:
- Your primary tasks (generation, editing, or vision understanding)
- Target styles (photoreal, flat illustration, 3D, typographic)
- Volume/latency and budget constraints
- Deployment needs (on-prem/compliance)

I can suggest a tailored head-to-head prompt suite and scoring sheet you can run in a few hours to determine which is better for you.
Apr 12, 2026
gpt-image-1-5
seedream-4-5

Short answer: it depends on your use case, and I don’t have verified information about “Seedream 4.5” or a 2026 “GPT Image 1.5.” My knowledge ends in Oct 2024, so I can’t reliably rank these 2026 versions. Here’s how to decide quickly and safely without relying on unverified claims. What to compare - Image quality and style range: photorealism, illustration, typography, lighting, anatomy, hands/faces. - Prompt adherence and controllability: negative prompts, fine-grained attributes, masks, region edits, outpainting/inpainting, reference-guided generation. - Text in images: legible, spelled correctly, layout fidelity. - Visual understanding (if multimodal): OCR accuracy, chart/table reading, step-by-step reasoning, grounding. - Editing workflow: iterative refinement, reversible edits, consistent characters/products across shots. - Speed and scale: latency at batch sizes you need, throughput, rate limits, cold starts. - Cost: per image/per token, retries, long-context or high-resolution surcharges. - Safety and governance: content filters, bias behavior, watermarking, copyright protections, opt-out/data retention. - Deployment: cloud vs on-prem/edge, region availability, SLAs, version pinning, seed control/reproducibility. - Ecosystem: SDKs, integrations (design tools, 3D, ControlNet-like tools), community models, fine-tuning or LoRA support. A quick bake-off plan (1–2 days) - Define tasks: e.g., product hero shots, marketing banners with text, character-consistent scenes, technical diagrams, photo edits, OCR+reasoning. - Build a small, fixed prompt suite (10–30 prompts) with expected outputs and, if possible, fixed seeds and identical negative prompts/parameters. - Measure: - Automatic: CLIPScore, PickScore, aesthetic predictors; OCR word accuracy on rendered text; color/pose/attribute compliance. - Human: blind A/B(X) voting by 3–5 reviewers for fidelity, appeal, and prompt-following. - Robustness: multilingual prompts, long prompts, typos, low-light scenes, tiny text, overlapping objects. - Ops: average/95th percentile latency, failure rate/timeouts, cost per accepted image. - Record reproducibility: version IDs, seeds, exact parameters, API regions. Rules of thumb by use case - Marketing/brand visuals with text: favor the model that reliably renders clean typography and preserves brand colors/layouts. - Photoreal product shots and people: choose the model with fewer anatomical artifacts and better lighting/shadow coherence. - Precise edits and consistency: prioritize strong inpainting/masking and reference-based control; test character/product consistency across 5–10 images. - Charts, docs, OCR+reasoning: pick the model with higher OCR accuracy and fewer hallucinations in visual Q&A. If you can share: - Your primary tasks (generation, editing, or vision understanding) - Target styles (photoreal, flat illustration, 3D, typographic) - Volume/latency and budget constraints - Deployment needs (on-prem/compliance) I can suggest a tailored head-to-head prompt suite and scoring sheet you can run in a few hours to determine which is better for you.

GPT Image 1.5 (OpenAI, dic 2025) si distingue per una generazione 4× più veloce (5–15 secondi), punteggi LM Arena ELO di prim’ordine (~1,264–1,285) e una superiore capacità di seguire le istruzioni per l’editing. Seedream 4.5 (ByteDance, dic 2025) eccelle nella tipografia, nella risoluzione 4K, nella coerenza tra più immagini (fino a 14 riferimenti) e in un prezzo fisso di $0.04/immagine. Scegli GPT Image 1.5 per velocità e versatilità; Seedream 4.5 per lavori commerciali ad alto contenuto di design. Entrambi sono accessibili a costi contenuti tramite la piattaforma unificata di **CometAPI**, con risparmi del 20%+ e integrazione con una singola chiave.
Quanto tempo impiega ChatGPT per generare un'immagine nel 2026?
Apr 9, 2026
chat-gpt

Quanto tempo impiega ChatGPT per generare un'immagine nel 2026?

Nel 2026, ChatGPT in genere genera un’immagine in **5–20 secondi** utilizzando il suo ultimo modello GPT-Image 1.5 (il successore di DALL·E 3). I prompt semplici si completano in appena 3–8 secondi, mentre le richieste complesse o ad alto dettaglio possono richiedere 20–60 secondi nelle ore di punta. Gli utenti gratuiti spesso attendono più a lungo (30–60+ secondi), mentre gli abbonati Plus/Pro beneficiano di un’elaborazione prioritaria. Questi tempi rappresentano un notevole miglioramento rispetto alle medie di DALL·E 3 del 2024–2025, pari a 15–30 secondi, grazie all’aggiornamento GPT-Image 1.5 di dicembre 2025 di OpenAI, che offre un’inferenza fino a 4× più veloce.
Quante immagini è possibile creare con ChatGPT Free nel 2026?
Apr 9, 2026

Quante immagini è possibile creare con ChatGPT Free nel 2026?

A partire da aprile 2026, gli utenti gratuiti di ChatGPT possono generare 2–3 immagini per ogni finestra mobile di 24 ore utilizzando DALL·E 3 o il più recente modello GPT-Image-1.5. Questa quota si applica alle app web e mobile di ChatGPT e si azzera esattamente 24 ore dopo la tua prima generazione di immagini nel ciclo—non a mezzanotte. Una volta raggiunto il limite, devi attendere che la finestra mobile scada prima di crearne altre.
Recensione 2026 di Alibaba Wan2.7-Image: modello di immagini IA unificato rivoluzionario
Apr 3, 2026

Recensione 2026 di Alibaba Wan2.7-Image: modello di immagini IA unificato rivoluzionario

Wan2.7-Image è il nuovo modello di immagini unificato di Alibaba Cloud, annunciato il 1 aprile 2026. Combina generazione di immagini, modifica di immagini e comprensione visiva in un unico flusso di lavoro, supporta l'input multi-immagine ed è progettato per una generazione più rapida rispetto alla variante Pro. Alibaba afferma che il modello può gestire la conversione da testo a immagine, la modifica di immagini, la generazione di set di immagini e immagini di riferimento multiple, mentre Wan2.7-Image-Pro aggiunge output 4K e una composizione più stabile.
Modello di immagini Luma AI Unit-1 (2026): analisi completa e confronto
Mar 24, 2026

Modello di immagini Luma AI Unit-1 (2026): analisi completa e confronto

Uni-1 di Luma AI è un modello multimodale autoregressivo di nuova generazione per le immagini, che unifica la generazione di immagini e la comprensione visiva in un’unica architettura. A differenza dei modelli di diffusione, elabora token di testo e di immagine in una sequenza condivisa, abilitando capacità superiori di ragionamento, di modifica e flussi di lavoro creativi a più turni. Uni-1 supera concorrenti come GPT Image 1.5 e Nano Banana 2 nei benchmark basati sulla logica come RISEBench.