Hvor rask er GPT Image 1.5 sammenlignet med GPT Image 1?

GPT Image 1.5 gir opptil 4× hastighetsforbedring over GPT Image 1, og reduserer latens betydelig for iterative kreative arbeidsflyter.

Støtter GPT Image 1.5 transparente bakgrunner?

Ja, sett background-parameteren til 'transparent' med PNG- eller WebP-utdataformater. Transparens fungerer best ved middels eller høy kvalitetsinnstilling.

Hva er maksimal lengde for tekstprompt i GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 godtar prompter på opptil 32,000 tegn, noe som muliggjør svært detaljerte og strengt avgrensede instruksjoner for komplekse bildegenereringsoppgaver.

Hvordan står GPT Image 1.5 seg sammenlignet med Google's Nano Banana Pro?

GPT Image 1.5 vektlegger redigeringsfidelitet og iterasjonshastighet, mens Nano Banana Pro er kjent for studiorealisme. Begge er tett konkurransedyktige—velg basert på arbeidsflytbehovene dine.

Støtter GPT Image 1.5 samtalebasert redigering over flere runder?

Ja, via Responses API støtter GPT Image 1.5 redigeringsarbeidsflyter over flere runder, der du kan iterativt forbedre bilder ved å gi oppfølgingsinstruksjoner samtidig som konteksten bevares.

Kan GPT Image 1.5 bruke flere referansebilder til komposittering?

Ja, GPT Image 1.5 godtar flere inndata-bilder for komposittering og stilreferanse. De første 5 bildene bevares med høyere fidelitet når du bruker high input_fidelity-modus.

Hvilke oppløsninger og kvalitetsinnstillinger støtter GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 støtter 1024×1024 (kvadrat), 1536×1024 (liggende) og 1024×1536 (stående). Kvalitetsalternativene inkluderer low, medium, high og auto.

OpenAI

Tilgjengelig

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 er OpenAIs bildemodell i GPT Image-familien. Den er en GPT-modell som er multimodal fra grunnen av, designet for å generere bilder fra tekstbeskrivelser og utføre svært presise redigeringer av inndatabilder, samtidig som den følger brukerinstruksjoner nøye.

Startpris

$6.40 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

Dec 16, 2025

OpenAI

Testmiljø

Prøv GPT Image 1.5 med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0320

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.3200

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.4800

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

6,400

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

25,600

kreditter / 1 mill. tokener

Åpenhet om minstebeløp Denne prototypen forutsetter ikke et skjult minstebeløp per forespørsel. Hvis det gjelder en nedre faktureringsgrense eller et minste påfyllingsbeløp i produksjon, må dette vises før kjøpet og inkluderes i alle kostnadsestimater.

Modell	Comet-pris (USD / mill. tokener)	Offisiell pris (USD / mill. tokener)	Rabatt
gpt-image-1.5	Inndata: $6.40/mill. Utdata: $25.60/mill.	Inndata: $8.00/mill. Utdata: $32.00/mill.	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Inndata: $6.40/mill. Utdata: $25.60/mill.	Inndata: $8.00/mill. Utdata: $32.00/mill.	-20%

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er GPT Image 1.5?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$6.40 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Dec 16, 2025

Oversikt

En praktisk oversikt over GPT Image 1.5, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Hva er GPT-Image-1.5-API-et?

GPT-Image-1.5 er det nyeste medlemmet av OpenAIs GPT Image-familie og modellen bak ChatGPTs fornyede Images-opplevelse. Den er utviklet for å flytte bildegenerering fra nyhets-/eksperimentstadiet til produksjonsklare kreative verktøy: høyere fotorealisme, finere kontroll for iterative redigeringer og raskere inferens for å støtte interaktive og virksomhetsarbeidsflyter.

gpt-image-1.5 API er et multimodalt bildeendepunkt som aksepterer ett eller flere bildeinput (filidentifikatorer eller byte) pluss en tekstprompt og returnerer genererte bilder eller redigerte bilder. Det støtter:

Tekst-til-bilde-generering (lag fra prompt),
Bilderedigering / inpainting / komposisjon (bruk instruksjoner på eksisterende bilder, flere bildeinndata tillatt), og
Iterative, fleromgangs redigeringsarbeidsflyter gjennom Responses API (muliggjør “tweak & iterate”-grensesnitt).

API-et behandler bildeprompter annerledes enn de gamle DALL·E-begrensningene: GPT-bildemodeller aksepterer betydelig lengre tekstprompter (retningslinje på 32 000 tegn), noe som gjør komplekse, kravtunge instruksjoner gjennomførbare.

Hovedfunksjoner (praktisk)

Forbedret redigerbarhet / fleromgangskonsistens: bevarer figurkarakteristikk, lyssetting og viktige visuelle attributter på tvers av iterative redigeringer. Dette gjør “samme modell, gjentatte redigeringer” mer pålitelig for arbeidsflyter som produktkataloger eller merkevareaktiva.
Raskere gjennomstrømning — 4× hastighetsforbedring over GPT Image 1, med mål om lavere latens for iterative kreative arbeidsflyter.
Kostnadsoptimalisering — kostnader for bildeinn/-ut redusert med omtrent 20 % vs. GPT Image 1, som senker kostnad per bildeiterasjon for brukere med høyt volum.
Flerbildekomposisjon og stilreferanser — godtar flere referansebilder for å komposittere scener eller overføre stil/lyssetting.
Kvalitets-/fidelitetsbrytere — API-parametere som balanserer hastighet mot fidelitet (bruk lavere kvalitet for massegenerering; høyere kvalitet for produksjonsaktiva).
Fleromgangsredigering / Responses API-integrasjon — muliggjør trinnvise arbeidsflyter (be om endringer, deretter “gjør småjusteringer” med tilstandsbevaring).

Tekniske kapabiliteter

Begrensning for tekstprompt (bildemodeller): opptil 32 000 tegn (merk: OpenAI dokumenterer dette som tekstlengdekvoten for GPT-bildemodeller). Bruk dette for lange, kravtunge prompter.
Bildeinndata: godtar File IDs (foretrukket for fleromgangsforløp) eller rå byte; flere bilder kan oppgis for komposisjon og referanse.
Utdata: PNG/JPEG eller plattformens standard bildeartefakter returnert av API-et (eller som vedlegg i ChatGPT). Utdata kan inkludere flere kandidatbilder og støtter iterative forespørsler for å finjustere et resultat.
Genereringsmoduser: tekst-til-bilde, bilderedigering (inpaint/utvid med instruksjoner), og varianter. Fleromgangsredigering støtter “legg til/trekk fra/kombiner”-instruksjoner.
Instruksjonsbevisst redigering: modellene er optimalisert for instruksjonsfidelitet (bevarer spesifiserte invarianter som “ikke endre logoen”, “behold positur og lyssetting”). Prompt-engineering-mønstre (eksplisitte invarianter gjentatt for hver iterasjon) reduserer semantisk drift.

Ytelse i benchmarker

Plassering på resultattavler: En samlet rapport oppga GPT Image 1.5 i ledelsen for tekst-til-bilde-rangeringer med ~1264 poeng på en Artificial Analysis-resultattavle, foran neste modell med en målbar margin.
Oppgavemetrikker (redigering og bevaring): en Microsoft Foundry-oppsummering av evalueringsmetrikk viser at GPT-Image-1.5 oppnår tilnærmet perfekt binær endringssuksess (100 % på en enkeltomgangs BinaryEval) og sterke ansiktsbevaringsscore (omtrent 90 % på AuraFace-målinger) i deres sammenligningstabell mot konkurrenter og tidligere OpenAI-modeller. Disse sammenligningsmetrikkene plasserer GPT-Image-1.5 foran noen rivaler når det gjelder bevaring og redigeringsfidelitet.

GPT Image 1.5

Hvordan GPT-Image-1.5 sammenlignes med andre

Vs. GPT Image 1 (forrige OpenAI-generasjon): raskere (opptil 4×), billigere (~20 % lavere bilde-IO-kostnad), og sterkere redigeringsfidelitet — rettet mot å gå fra “prototype/demo” til “produksjonsvennlige” bildearbeidsflyter.
Vs. Googles Nano Banana Pro / Gemini-bildemodeller: GPT-Image-1.5 og Googles Nano Banana Pro / Gemini 3-familie er nære rivaler — hver har styrker i ulike promptklasser. OpenAIs budskap vektlegger redigeringsfidelitet og iterasjonshastighet; Googles tilbud har blitt rost for realisme på studionivå i noen eksempler.
Vs. Qwen Image og andre åpne/lukkede modeller: GPT-Image-1.5 overgår Qwen Image på flere redigerings- og bevaringsmetrikk i enkeltomgangsevalueringer, men forskjellene snevres inn i fleromgangs- eller andre domenespesifikke tester.

Hvor GPT-Image-1.5 er sterk

Netthandelens produktbilder: massevarianter, bakgrunnsbytter, konsistente produktkataloger fra ett enkelt foto (bevaring av merke/logo).
Produksjon av kreative og markedsføringsaktiva: raske konseptiterasjoner, fotorealistiske mockups, kontrollert stiloverføring.
Foto-retusjering og redaksjonelle arbeidsflyter: realistiske påklednings-/frisyreprøver, selektiv retusjering som bevarer identitet og lyssetting.
Integrasjon i designverktøy: koble til designplattformer eller CMS for bildevarianter på forespørsel (fidelitetsbrytere hjelper med kostnadskontroll).
Flertrinns kompositeringspipeliner: flere bildeinndata muliggjør kompositering og referansebasert generering for komplekse scener.

Slik får du tilgang til GPT Image 1.5 API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent tilgangslegitimasjonens API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til GPT Image 1.5 API

Velg endepunktet “gpt-image-1.5” for å sende API-forespørselen og sett forespørselens body. Forespørselsmetode og request body finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. basis-URL er Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) og [Image Editing]

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/images/generations

Eksempelkode og API for GPT Image 1.5

gpt-image-1.5 API er et endepunkt for en multimodal bildemodell som aksepterer én eller flere bildeenndata (filidentifikatorer eller bytes) samt en tekstprompt, og returnerer genererte bilder eller redigerte bilder. Det støtter:

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");

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-image

image-editing

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

image

Produksjonsprofil

Leverandør: OpenAI
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk GPT Image 1.5 til produksjonsarbeidsflyter som passer image-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produktvisuals og kampanjemateriell

Konseptkunst og rask visuell utforskning

Bilderedigering, variasjoner og assetproduksjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, den oppgraderte KI-modellen for bildegenerering og -redigering

Se modell

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 er openais toppmoderne modell for rask, høykvalitets bildegenerering og redigering. Den støtter fleksible bildestørrelser og bildeinnganger med høy trofasthet.

Se modell

Runway

Gen4-image

Utforsk Gen4-image-API-et.

Se modell

Runway

Gen4-image-turbo

Utforsk Gen4-image-turbo-API-et.

Se modell

Google

Nano Banana 2 lite

Modellen Gemini 3.1 Flash Lite Image er en ekspert på effektivitet i bildegenereringsfamilien, utformet for ultralav latens og kostnadseffektiv bildegenerering og -redigering.

Se modell

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Utforsk GPT Image 2.5(sunburst)-API-et.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for GPT Image 1.5 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Dec 16, 2025

API-tilgjengelighet bekreftet

GPT Image 1.5 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Dec 17, 2025

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske

Sammenlign modeller og fortsett research

OpenAI

Tilgjengelig

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Startpris

$6.40 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

Dec 16, 2025

OpenAI

Testmiljø

Prøv GPT Image 1.5 med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0320

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.3200

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.4800

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

6,400

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

25,600

kreditter / 1 mill. tokener

Modell	Comet-pris (USD / mill. tokener)	Offisiell pris (USD / mill. tokener)	Rabatt
gpt-image-1.5	Inndata: $6.40/mill. Utdata: $25.60/mill.	Inndata: $8.00/mill. Utdata: $32.00/mill.	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Inndata: $6.40/mill. Utdata: $25.60/mill.	Inndata: $8.00/mill. Utdata: $32.00/mill.	-20%

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er GPT Image 1.5?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$6.40 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Dec 16, 2025

Oversikt

En praktisk oversikt over GPT Image 1.5, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Hva er GPT-Image-1.5-API-et?

Tekst-til-bilde-generering (lag fra prompt),
Bilderedigering / inpainting / komposisjon (bruk instruksjoner på eksisterende bilder, flere bildeinndata tillatt), og
Iterative, fleromgangs redigeringsarbeidsflyter gjennom Responses API (muliggjør “tweak & iterate”-grensesnitt).

Hovedfunksjoner (praktisk)

Forbedret redigerbarhet / fleromgangskonsistens: bevarer figurkarakteristikk, lyssetting og viktige visuelle attributter på tvers av iterative redigeringer. Dette gjør “samme modell, gjentatte redigeringer” mer pålitelig for arbeidsflyter som produktkataloger eller merkevareaktiva.
Raskere gjennomstrømning — 4× hastighetsforbedring over GPT Image 1, med mål om lavere latens for iterative kreative arbeidsflyter.
Kostnadsoptimalisering — kostnader for bildeinn/-ut redusert med omtrent 20 % vs. GPT Image 1, som senker kostnad per bildeiterasjon for brukere med høyt volum.
Flerbildekomposisjon og stilreferanser — godtar flere referansebilder for å komposittere scener eller overføre stil/lyssetting.
Kvalitets-/fidelitetsbrytere — API-parametere som balanserer hastighet mot fidelitet (bruk lavere kvalitet for massegenerering; høyere kvalitet for produksjonsaktiva).
Fleromgangsredigering / Responses API-integrasjon — muliggjør trinnvise arbeidsflyter (be om endringer, deretter “gjør småjusteringer” med tilstandsbevaring).

Tekniske kapabiliteter

Begrensning for tekstprompt (bildemodeller): opptil 32 000 tegn (merk: OpenAI dokumenterer dette som tekstlengdekvoten for GPT-bildemodeller). Bruk dette for lange, kravtunge prompter.
Bildeinndata: godtar File IDs (foretrukket for fleromgangsforløp) eller rå byte; flere bilder kan oppgis for komposisjon og referanse.
Utdata: PNG/JPEG eller plattformens standard bildeartefakter returnert av API-et (eller som vedlegg i ChatGPT). Utdata kan inkludere flere kandidatbilder og støtter iterative forespørsler for å finjustere et resultat.
Genereringsmoduser: tekst-til-bilde, bilderedigering (inpaint/utvid med instruksjoner), og varianter. Fleromgangsredigering støtter “legg til/trekk fra/kombiner”-instruksjoner.
Instruksjonsbevisst redigering: modellene er optimalisert for instruksjonsfidelitet (bevarer spesifiserte invarianter som “ikke endre logoen”, “behold positur og lyssetting”). Prompt-engineering-mønstre (eksplisitte invarianter gjentatt for hver iterasjon) reduserer semantisk drift.

Ytelse i benchmarker

Plassering på resultattavler: En samlet rapport oppga GPT Image 1.5 i ledelsen for tekst-til-bilde-rangeringer med ~1264 poeng på en Artificial Analysis-resultattavle, foran neste modell med en målbar margin.
Oppgavemetrikker (redigering og bevaring): en Microsoft Foundry-oppsummering av evalueringsmetrikk viser at GPT-Image-1.5 oppnår tilnærmet perfekt binær endringssuksess (100 % på en enkeltomgangs BinaryEval) og sterke ansiktsbevaringsscore (omtrent 90 % på AuraFace-målinger) i deres sammenligningstabell mot konkurrenter og tidligere OpenAI-modeller. Disse sammenligningsmetrikkene plasserer GPT-Image-1.5 foran noen rivaler når det gjelder bevaring og redigeringsfidelitet.

GPT Image 1.5

Hvordan GPT-Image-1.5 sammenlignes med andre

Vs. GPT Image 1 (forrige OpenAI-generasjon): raskere (opptil 4×), billigere (~20 % lavere bilde-IO-kostnad), og sterkere redigeringsfidelitet — rettet mot å gå fra “prototype/demo” til “produksjonsvennlige” bildearbeidsflyter.
Vs. Googles Nano Banana Pro / Gemini-bildemodeller: GPT-Image-1.5 og Googles Nano Banana Pro / Gemini 3-familie er nære rivaler — hver har styrker i ulike promptklasser. OpenAIs budskap vektlegger redigeringsfidelitet og iterasjonshastighet; Googles tilbud har blitt rost for realisme på studionivå i noen eksempler.
Vs. Qwen Image og andre åpne/lukkede modeller: GPT-Image-1.5 overgår Qwen Image på flere redigerings- og bevaringsmetrikk i enkeltomgangsevalueringer, men forskjellene snevres inn i fleromgangs- eller andre domenespesifikke tester.

Hvor GPT-Image-1.5 er sterk

Netthandelens produktbilder: massevarianter, bakgrunnsbytter, konsistente produktkataloger fra ett enkelt foto (bevaring av merke/logo).
Produksjon av kreative og markedsføringsaktiva: raske konseptiterasjoner, fotorealistiske mockups, kontrollert stiloverføring.
Foto-retusjering og redaksjonelle arbeidsflyter: realistiske påklednings-/frisyreprøver, selektiv retusjering som bevarer identitet og lyssetting.
Integrasjon i designverktøy: koble til designplattformer eller CMS for bildevarianter på forespørsel (fidelitetsbrytere hjelper med kostnadskontroll).
Flertrinns kompositeringspipeliner: flere bildeinndata muliggjør kompositering og referansebasert generering for komplekse scener.

Slik får du tilgang til GPT Image 1.5 API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Trinn 2: Send forespørsler til GPT Image 1.5 API

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1/images/generations

Eksempelkode og API for 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");

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-image

image-editing

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

image

Produksjonsprofil

Leverandør: OpenAI
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk GPT Image 1.5 til produksjonsarbeidsflyter som passer image-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produktvisuals og kampanjemateriell

Konseptkunst og rask visuell utforskning

Bilderedigering, variasjoner og assetproduksjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, den oppgraderte KI-modellen for bildegenerering og -redigering

Se modell

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 er openais toppmoderne modell for rask, høykvalitets bildegenerering og redigering. Den støtter fleksible bildestørrelser og bildeinnganger med høy trofasthet.

Se modell

Runway

Gen4-image

Utforsk Gen4-image-API-et.

Se modell

Runway

Gen4-image-turbo

Utforsk Gen4-image-turbo-API-et.

Se modell

Google

Nano Banana 2 lite

Modellen Gemini 3.1 Flash Lite Image er en ekspert på effektivitet i bildegenereringsfamilien, utformet for ultralav latens og kostnadseffektiv bildegenerering og -redigering.

Se modell

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Utforsk GPT Image 2.5(sunburst)-API-et.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for GPT Image 1.5 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Dec 16, 2025

API-tilgjengelighet bekreftet

GPT Image 1.5 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Dec 17, 2025

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske