GPT Image 1.5

Wat is de GPT-Image-1.5-API?

GPT-Image-1.5 is het nieuwste lid van OpenAI’s GPT Image-familie en het model achter de vernieuwde Images-ervaring in ChatGPT. Het is ontworpen om afbeeldingsgeneratie te verplaatsen van novelty-experimenten naar creatieve tooling op productieniveau: hogere fotorealiteit, fijnere controle voor iteratieve bewerkingen en snellere inferentie om interactieve en enterprise-workflows te ondersteunen.

De gpt-image-1.5 API is een multimodaal afbeeldingsmodel-endpoint dat één of meer afbeeldingsinputs (bestands-ID’s of bytes) plus een tekstprompt accepteert en gegenereerde of bewerkte afbeeldingen retourneert. Het ondersteunt:

• Tekst-naar-beeldgeneratie (creëren vanuit een prompt),
• Afbeeldingsbewerking / inpainting / compositing (instructies toepassen op bestaande afbeeldingen, meerdere afbeeldingsinputs toegestaan), en
• Iteratieve bewerkingsworkflows met meerdere beurten via de Responses API (maakt “tweak & iterate”-UI’s mogelijk).

De API behandelt afbeeldingsprompts anders dan de oude DALL·E-limieten: GPT-afbeeldingsmodellen accepteren aanzienlijk langere tekstprompts (de richtlijn van 32,000 tekens), waardoor complexe instructies met veel randvoorwaarden haalbaar worden.

Belangrijkste functies (praktisch)

• Verbeterde bewerkbaarheid / consistentie over meerdere beurten: behoudt het uiterlijk van personages, belichting en sleutelvisuele attributen over iteratieve bewerkingen heen. Dit maakt “zelfde model, herhaalde bewerkingen” betrouwbaarder voor workflows zoals productcatalogi of merkassets.
• Snellere throughput — 4× snelheidsverbeteringen ten opzichte van GPT Image 1, gericht op het verlagen van de latentie voor iteratieve creatieve workflows.
• Kostenoptimalisaties — kosten voor afbeeldingsinvoer/-uitvoer met circa 20% verlaagd t.o.v. GPT Image 1, waardoor iteratiekosten per afbeelding voor high-volumegebruikers dalen.
• Compositing met meerdere afbeeldingen & stijlreferentie — accepteert meerdere referentieafbeeldingen om scènes te componeren of stijl/belichting over te dragen.
• Quality/fidelity-knoppen — API-parameters om snelheid tegenover getrouwheid af te wegen (gebruik lagere kwaliteit voor bulk-generatie; hogere kwaliteit voor productie-assets).
• Bewerken over meerdere beurten / integratie met de Responses API — maakt stapsgewijze workflows mogelijk (vraag om wijzigingen en “maak tweaks” met behoud van state).

Technische mogelijkheden

• Limiet voor tekstprompts (afbeeldingsmodellen): tot 32,000 tekens (opmerking: OpenAI documenteert dit als de tekstlengtelimiet voor GPT-afbeeldingsmodellen). Gebruik dit voor lange prompts met veel randvoorwaarden.
• Afbeeldingsinputs: accepteert File ID’s (voorkeur voor flows met meerdere beurten) of ruwe bytes; meerdere afbeeldingen kunnen worden aangeleverd voor compositing en referentie.
• Outputs: PNG/JPEG of platformspecifieke standaardafbeeldingsartefacten die door de API worden geretourneerd (of als bijlagen binnen ChatGPT). Outputs kunnen meerdere kandidaat-afbeeldingen bevatten en iteratieve verzoeken ondersteunen om een resultaat te verfijnen.
• Generatiemodi: tekst-naar-beeld, afbeeldingsbewerking (inpaint/uitbreiden met instructies) en varianten. Bewerken over meerdere beurten ondersteunt instructies in de stijl van “add/subtract/combine”.
• Instructiebewuste bewerking: modellen zijn geoptimaliseerd voor instructiegetrouwheid (behoud van gespecificeerde invarianten zoals “verander het logo niet”, “behoud de pose en belichting”). Prompt-engineeringpatronen (expliciete invarianten die bij elke iteratie worden herhaald) verminderen semantische drift.

Benchmarkprestaties

• Positie op ranglijsten: een geaggregeerd rapport noemde GPT Image 1.5 als koploper in tekst-naar-beeld-rangschikkingen met ~1264 punten op een Artificial Analysis-leaderboard, vóór het volgende model met een meetbare marge.
• Taakniveau-metrieken (bewerking & behoud): een Microsoft Foundry-samenvatting van evaluatiemetrieken laat zien dat GPT-Image-1.5 een bijna perfecte succesratio voor binaire modificaties behaalt (100% op een single-turn BinaryEval) en sterke gezichtsbewaringsscores (rond 90% op AuraFace-metingen) in hun vergelijkingstabel met concurrenten en eerdere OpenAI-modellen. Die vergelijkende metrieken plaatsen GPT-Image-1.5 voor op sommige concurrenten wat betreft behoud en bewerkingsgetrouwheid.

Hoe GPT-Image-1.5 zich verhoudt tot peers

• Vs. GPT Image 1 (vorige OpenAI-generatie): sneller (tot 4×), goedkoper (~20% lagere image IO-kosten) en sterkere bewerkingsgetrouwheid — gericht op de overgang van “prototype/demo” naar “production-friendly” afbeeldingsworkflows.
• Vs. Google’s Nano Banana Pro / Gemini-afbeeldingsmodellen: GPT-Image-1.5 en Google’s Nano Banana Pro / Gemini 3-familie zijn naaste rivalen — elk heeft sterke punten in verschillende promptklassen. De boodschap van OpenAI legt de nadruk op bewerkingsgetrouwheid en iteratiesnelheid; Google’s aanbod is in sommige voorbeelden geprezen om realisme op studiokwaliteit.
• Vs. Qwen Image en andere open/closed modellen: GPT-Image-1.5 presteert beter dan Qwen Image op meerdere bewerkings- en behoudsmetrieken in single-turn-evaluaties, maar de verschillen nemen af in bewerkingen met meerdere beurten of andere domeinspecifieke tests.

Waar GPT-Image-1.5 sterk in is

• E-commerce productafbeeldingen: bulkvarianten, achtergronden wisselen, consistente productcatalogi uit één enkele foto (behoud van merk/logo).
• Productie van creatieve & marketingassets: snelle conceptiteraties, fotorealistische mock-ups, gecontroleerde stijltransfers.
• Fotoretoucheren & editorial-workflows: realistische pasbeurten voor kleding/kapsel, selectieve retouchering die identiteit en belichting behoudt.
• Integratie met designtools: plug-in in designplatformen of CMS voor on-demand afbeeldingsvarianten (fidelity-knoppen helpen bij kostenbeheersing).
• Compositing-pijplijnen met meerdere stappen: inputs met meerdere afbeeldingen maken compositing en referentiegestuurde generatie voor complexe scènes mogelijk.

Toegang krijgen tot de GPT Image 1.5-API

Stap 1: Meld je aan voor een API-sleutel

Meld je aan bij cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Log in op je CometAPI-console. Haal de toegangsreferentie API-sleutel van de interface op. Klik op “Add Token” bij de API-token in het persoonlijk centrum, verkrijg de token key: sk-xxxxx en dien in.

Stap 2: Verzoeken sturen naar de GPT Image 1.5-API

Selecteer het “gpt-image-1.5”-endpoint om het API-verzoek te sturen en stel de request body in. De requestmethode en request body haal je uit de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. basis-URL is Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) en [Image Editing]

Voer je vraag of verzoek in het content-veld in—daarop reageert het model. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren

Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking antwoordt de API met de taakstatus en uitvoerdata.

Zie ook Gemini 3 Pro Preview API