Jak szybkie jest GPT Image 1.5 w porównaniu z GPT Image 1?

GPT Image 1.5 zapewnia nawet 4× większą szybkość niż GPT Image 1, znacząco redukując opóźnienia w iteracyjnych procesach kreatywnych.

Czy GPT Image 1.5 obsługuje przezroczyste tła?

Tak, ustaw parametr background na 'transparent' z formatami wyjściowymi PNG lub WebP. Przezroczystość działa najlepiej przy ustawieniach jakości medium lub high.

Jaka jest maksymalna długość tekstowego promptu dla GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 akceptuje prompty do 32,000 znaków, co umożliwia bardzo szczegółowe i precyzyjnie ograniczone instrukcje dla złożonych zadań generowania obrazów.

Jak GPT Image 1.5 wypada w porównaniu z Google's Nano Banana Pro?

GPT Image 1.5 kładzie nacisk na wierność edycji i szybkość iteracji, podczas gdy Nano Banana Pro jest chwalony za studyjny realizm. Oba są silnie konkurencyjne — wybierz w zależności od potrzeb swojego workflow.

Czy GPT Image 1.5 obsługuje wielorundową edycję konwersacyjną?

Tak, poprzez Responses API GPT Image 1.5 obsługuje wielorundowe przepływy edycji, w których można iteracyjnie dopracowywać obrazy, przekazując kolejne instrukcje przy zachowaniu kontekstu.

Czy GPT Image 1.5 może używać wielu obrazów referencyjnych do kompozycji?

Tak, GPT Image 1.5 akceptuje wiele obrazów wejściowych do kompozycji i jako referencję stylu. Pierwsze 5 obrazów jest zachowywane z wyższą wiernością przy użyciu high input_fidelity mode.

Jakie rozdzielczości i ustawienia jakości obsługuje GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 obsługuje 1024×1024 (kwadrat), 1536×1024 (poziomy) oraz 1024×1536 (pionowy). Opcje jakości obejmują low, medium, high oraz auto.

OpenAI

Dostępny

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 to model obrazów OpenAI z rodziny GPT Image. To natywnie multimodalny model GPT, zaprojektowany do generowania obrazów na podstawie poleceń tekstowych oraz wykonywania edycji obrazów wejściowych o wysokiej wierności, ściśle zgodnie z instrukcjami użytkownika.

Cena początkowa

$6.40 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Wypróbuj GPT Image 1.5 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd GPT Image 1.5, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Czym jest API GPT-Image-1.5?

GPT-Image-1.5 to najnowszy członek rodziny GPT Image od OpenAI i model stojący za odświeżonym doświadczeniem Images w ChatGPT. Został zaprojektowany, aby przenieść generowanie obrazów z eksperymentów nowości do narzędzi produkcyjnych: wyższy fotorealizm, precyzyjniejsza kontrola dla iteracyjnych edycji oraz szybsza inferencja wspierająca interaktywne i korporacyjne przepływy pracy.

gpt-image-1.5 API to wielomodalny endpoint modelu obrazowego, który przyjmuje jedno lub więcej wejść obrazów (identyfikatory plików lub bajty) oraz tekstową podpowiedź i zwraca wygenerowane obrazy lub obrazy po edycji. Obsługuje:

Generowanie tekst‑na‑obraz (tworzenie na podstawie podpowiedzi),
Edytowanie obrazów / in‑painting / komponowanie (zastosowanie instrukcji do istniejących obrazów, dozwolone wiele wejść obrazów), oraz
Iteracyjne, wieloturowe przepływy edycji za pośrednictwem Responses API (umożliwia interfejsy „dopracuj i iteruj”).

API traktuje podpowiedzi obrazowe inaczej niż stare ograniczenia DALL·E: modele GPT dla obrazów akceptują znacząco dłuższe podpowiedzi tekstowe (wytyczna 32k znaków), co umożliwia złożone instrukcje z wieloma ograniczeniami.

Najważniejsze funkcje (praktyczne)

Ulepszona edytowalność / spójność w wielu turach: zachowuje wygląd postaci, oświetlenie i kluczowe atrybuty wizualne w kolejnych iteracyjnych edycjach. Dzięki temu „ten sam model, powtarzane edycje” jest bardziej niezawodny w przepływach pracy takich jak katalogi produktów czy zasoby marki.
Szybsza przepustowość — 4× poprawa szybkości względem GPT Image 1, ukierunkowana na obniżenie opóźnień w iteracyjnych przepływach kreatywnych.
Optymalizacje kosztów — koszty wejścia/wyjścia obrazów obniżone o około 20% względem GPT Image 1, zmniejszając koszt iteracji na obraz dla użytkowników o dużej skali.
Komponowanie z wielu obrazów i referencja stylu — akceptuje wiele obrazów referencyjnych do komponowania scen lub przenoszenia stylu/oświetlenia.
Przełączniki jakości/wierności — parametry API pozwalające wyważyć szybkość względem wierności (niższa jakość do masowego generowania; wyższa jakość dla zasobów produkcyjnych).
Edycja wieloturowa / integracja z Responses API — umożliwia kroczące przepływy pracy (poproś o zmiany, potem „wprowadź poprawki” z zachowaniem stanu).

Możliwości techniczne

Limit długości podpowiedzi tekstowej (modele obrazowe): do 32,000 znaków (uwaga: OpenAI dokumentuje to jako limit długości tekstu dla modeli obrazowych GPT). Używaj tego dla długich podpowiedzi z wieloma ograniczeniami.
Wejścia obrazów: akceptuje identyfikatory plików (preferowane dla przepływów wieloturowych) lub surowe bajty; można dostarczać wiele obrazów do komponowania i jako referencje.
Wyjścia: PNG/JPEG lub domyślne artefakty obrazów platformy zwracane przez API (lub jako załączniki w ChatGPT). Wyjścia mogą zawierać wiele kandydatów obrazów i obsługiwać iteracyjne żądania w celu dopracowania wyniku.
Tryby generowania: tekst‑na‑obraz, edycja obrazu (inpaint/rozszerzanie według instrukcji) oraz warianty. Edycja wieloturowa obsługuje instrukcje w stylu „dodaj/usuń/połącz”.
Edycja świadoma instrukcji: modele są zoptymalizowane pod kątem wierności instrukcjom (zachowanie określonych niezmienników, np. „nie zmieniaj logo”, „zachowaj pozę i oświetlenie”). Wzorce inżynierii promptów (jawne niezmienniki powtarzane w każdej iteracji) ograniczają dryf semantyczny.

Wydajność w benchmarkach

Pozycja na listach: Jeden raport zbiorczy wskazał GPT Image 1.5 jako lidera rankingów tekst‑na‑obraz z ~1264 punktami na liście Artificial Analysis, przed kolejnym modelem o zauważalny margines.
Metryki na poziomie zadań (edycja i zachowanie): podsumowanie metryk ewaluacyjnych Microsoft Foundry pokazuje, że GPT-Image-1.5 uzyskuje niemal doskonały sukces modyfikacji binarnej (100% w jednoturowym BinaryEval) oraz wysokie wyniki zachowania twarzy (około 90% w miarach AuraFace) w ich tabeli porównawczej względem konkurentów i poprzednich modeli OpenAI. Te metryki porównawcze lokują GPT-Image-1.5 przed częścią rywali pod względem zachowania i wierności edycji.

GPT Image 1.5

Jak GPT-Image-1.5 wypada na tle konkurencji

W porównaniu z GPT Image 1 (poprzednia generacja OpenAI): szybszy (do 4×), tańszy (~20% niższy koszt IO obrazu) i z większą wiernością edycji — ukierunkowany na przejście z „prototypu/dema” do „produkcyjnych” przepływów obrazowych.
W porównaniu z Google Nano Banana Pro / modelami obrazowymi Gemini: GPT-Image-1.5 i rodzina Google Nano Banana Pro / Gemini 3 to bliscy rywale — każdy ma mocne strony w różnych klasach podpowiedzi. Przekaz OpenAI podkreśla wierność edycji i szybkość iteracji; oferta Google była chwalona za realizm na poziomie studyjnym w niektórych przykładach.
W porównaniu z Qwen Image i innymi modelami otwartymi/zamkniętymi: GPT-Image-1.5 przewyższa Qwen Image w kilku metrykach edycji i zachowania w ewaluacjach jednoturowych, lecz różnice się zmniejszają w testach wieloturowych lub specyficznych dla domeny.

Gdzie GPT-Image-1.5 jest najmocniejszy

Obrazowanie produktów e-commerce: masowe warianty, podmiany tła, spójne katalogi produktów z pojedynczego zdjęcia (zachowanie marki/logo).
Produkcja zasobów kreatywnych i marketingowych: szybkie iteracje koncepcji, fotorealistyczne makiety, kontrolowane transfery stylu.
Retusz zdjęć i przepływy redakcyjne: realistyczne przymiarki ubrań/fryzur, selektywny retusz zachowujący tożsamość i oświetlenie.
Integracja z narzędziami projektowymi: podłączenie do platform projektowych lub CMS w celu generowania wariantów obrazów na żądanie (przełączniki wierności pomagają kontrolować koszty).
Wielostopniowe potoki komponowania: wieloobrazowe wejścia umożliwiają komponowanie i generowanie oparte na referencjach dla złożonych scen.

Jak uzyskać dostęp do API GPT Image 1.5

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do naszej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API uprawniający do dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Step 2: Send Requests to GPT Image 1.5 API

Wybierz endpoint „gpt-image-1.5”, aby wysłać żądanie API i ustaw korpus żądania. Metoda żądania i korpus żądania są dostępne w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona udostępnia także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. base url is Obrazy (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) and [Edytowanie obrazu]

Wstaw swoje pytanie lub żądanie do pola content — to na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Zobacz także Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.032

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.32

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.48

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla GPT Image 1.5

Poznaj konkurencyjne ceny dla GPT Image 1.5, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak GPT Image 1.5 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/images/generations

Przykładowy kod i API dla GPT Image 1.5

Interfejs API gpt-image-1.5 to wielomodalny punkt końcowy modelu obrazu, który przyjmuje jeden lub więcej obrazów wejściowych (identyfikatory plików lub bajty) oraz prompt tekstowy i zwraca wygenerowane lub edytowane obrazy. Obsługuje:

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# 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

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# 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");

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-image

image-editing

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

image

Profil produkcyjny

Dostawca: OpenAI
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj GPT Image 1.5 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 to najnowocześniejszy model generowania obrazów openai, przeznaczony do szybkiego, wysokiej jakości generowania i edycji obrazów. Obsługuje elastyczne rozmiary obrazów oraz wejścia obrazowe o wysokiej wierności.

Zobacz model

Google

Nano Banana 2 lite

Model Gemini 3.1 Flash Lite Image to ekspert od efektywności w rodzinie modeli do generowania obrazów, zaprojektowany z myślą o ultraniskich opóźnieniach oraz optymalnym kosztowo generowaniu i modyfikowaniu obrazów.

Zobacz model

Google

Nano Banana 2

Przegląd kluczowych możliwości: Rozdzielczość: Do 4K (4096×4096), na równi z Pro. Spójność obrazów referencyjnych: Do 14 obrazów referencyjnych (10 obiektów + 4 postacie), z zachowaniem spójności stylu/postaci. Ekstremalne proporcje obrazu: Dodano nowe proporcje 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, odpowiednie do długich obrazów, plakatów i banerów. Renderowanie tekstu: Zaawansowane generowanie tekstu, odpowiednie do infografik i układów plakatów marketingowych. Ulepszenie wyszukiwania: Zintegrowane Google Search + Image Search. Osadzanie: Wbudowany proces rozumowania; złożone polecenia są analizowane przed generowaniem.

Zobacz model

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] to najwyższej klasy model inteligencji wizualnej od Black Forest Labs (BFL), zaprojektowany dla przepływów pracy w produkcji: marketing, fotografia produktowa, e‑commerce, potoki kreatywne oraz wszelkie zastosowania wymagające spójnej tożsamości postaci/produktu, dokładnego renderowania tekstu i fotorealistycznej szczegółowości w wielomegapikselowych rozdzielczościach. Architektura jest zaprojektowana pod kątem wysokiej zgodności z promptami, fuzji wieloreferencyjnej (do dziesięciu obrazów wejściowych) oraz generowania ugruntowanego w kontekście (zdolność do uwzględniania aktualnego kontekstu sieciowego podczas tworzenia obrazów).

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] to flagowy, najwyższej jakości wariant rodziny FLUX.2 od Black Forest Labs (BFL). Pozycjonowany jest jako model klasy profesjonalnej do generowania tekst→obraz i edycji obrazów, koncentrujący się na maksymalnej wierności, zgodności z promptem oraz spójności edycji w obrębie postaci, obiektów, oświetlenia i kolorystyki. BFL i rejestry partnerów opisują FLUX.2 [max] jako najwyższej klasy wariant FLUX.2 z funkcjami wieloreferencyjnej edycji oraz generowania osadzonego w kontekście.

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV to wersja przyjazna deweloperom, zoptymalizowana pod kątem badań, eksperymentów i zastosowań niekomercyjnych. Zapewnia deweloperom potężne możliwości generowania obrazów, jednocześnie zachowując równowagę między jakością a wydajnością obliczeniową. Doskonale nadaje się do prototypowania, badań akademickich i osobistych projektów kreatywnych.

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

OpenAI

Dostępny

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Cena początkowa

$6.40 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Wypróbuj GPT Image 1.5 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd GPT Image 1.5, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Czym jest API GPT-Image-1.5?

Generowanie tekst‑na‑obraz (tworzenie na podstawie podpowiedzi),
Edytowanie obrazów / in‑painting / komponowanie (zastosowanie instrukcji do istniejących obrazów, dozwolone wiele wejść obrazów), oraz
Iteracyjne, wieloturowe przepływy edycji za pośrednictwem Responses API (umożliwia interfejsy „dopracuj i iteruj”).

Najważniejsze funkcje (praktyczne)

Ulepszona edytowalność / spójność w wielu turach: zachowuje wygląd postaci, oświetlenie i kluczowe atrybuty wizualne w kolejnych iteracyjnych edycjach. Dzięki temu „ten sam model, powtarzane edycje” jest bardziej niezawodny w przepływach pracy takich jak katalogi produktów czy zasoby marki.
Szybsza przepustowość — 4× poprawa szybkości względem GPT Image 1, ukierunkowana na obniżenie opóźnień w iteracyjnych przepływach kreatywnych.
Optymalizacje kosztów — koszty wejścia/wyjścia obrazów obniżone o około 20% względem GPT Image 1, zmniejszając koszt iteracji na obraz dla użytkowników o dużej skali.
Komponowanie z wielu obrazów i referencja stylu — akceptuje wiele obrazów referencyjnych do komponowania scen lub przenoszenia stylu/oświetlenia.
Przełączniki jakości/wierności — parametry API pozwalające wyważyć szybkość względem wierności (niższa jakość do masowego generowania; wyższa jakość dla zasobów produkcyjnych).
Edycja wieloturowa / integracja z Responses API — umożliwia kroczące przepływy pracy (poproś o zmiany, potem „wprowadź poprawki” z zachowaniem stanu).

Możliwości techniczne

Limit długości podpowiedzi tekstowej (modele obrazowe): do 32,000 znaków (uwaga: OpenAI dokumentuje to jako limit długości tekstu dla modeli obrazowych GPT). Używaj tego dla długich podpowiedzi z wieloma ograniczeniami.
Wejścia obrazów: akceptuje identyfikatory plików (preferowane dla przepływów wieloturowych) lub surowe bajty; można dostarczać wiele obrazów do komponowania i jako referencje.
Wyjścia: PNG/JPEG lub domyślne artefakty obrazów platformy zwracane przez API (lub jako załączniki w ChatGPT). Wyjścia mogą zawierać wiele kandydatów obrazów i obsługiwać iteracyjne żądania w celu dopracowania wyniku.
Tryby generowania: tekst‑na‑obraz, edycja obrazu (inpaint/rozszerzanie według instrukcji) oraz warianty. Edycja wieloturowa obsługuje instrukcje w stylu „dodaj/usuń/połącz”.
Edycja świadoma instrukcji: modele są zoptymalizowane pod kątem wierności instrukcjom (zachowanie określonych niezmienników, np. „nie zmieniaj logo”, „zachowaj pozę i oświetlenie”). Wzorce inżynierii promptów (jawne niezmienniki powtarzane w każdej iteracji) ograniczają dryf semantyczny.

Wydajność w benchmarkach

Pozycja na listach: Jeden raport zbiorczy wskazał GPT Image 1.5 jako lidera rankingów tekst‑na‑obraz z ~1264 punktami na liście Artificial Analysis, przed kolejnym modelem o zauważalny margines.
Metryki na poziomie zadań (edycja i zachowanie): podsumowanie metryk ewaluacyjnych Microsoft Foundry pokazuje, że GPT-Image-1.5 uzyskuje niemal doskonały sukces modyfikacji binarnej (100% w jednoturowym BinaryEval) oraz wysokie wyniki zachowania twarzy (około 90% w miarach AuraFace) w ich tabeli porównawczej względem konkurentów i poprzednich modeli OpenAI. Te metryki porównawcze lokują GPT-Image-1.5 przed częścią rywali pod względem zachowania i wierności edycji.

GPT Image 1.5

Jak GPT-Image-1.5 wypada na tle konkurencji

W porównaniu z GPT Image 1 (poprzednia generacja OpenAI): szybszy (do 4×), tańszy (~20% niższy koszt IO obrazu) i z większą wiernością edycji — ukierunkowany na przejście z „prototypu/dema” do „produkcyjnych” przepływów obrazowych.
W porównaniu z Google Nano Banana Pro / modelami obrazowymi Gemini: GPT-Image-1.5 i rodzina Google Nano Banana Pro / Gemini 3 to bliscy rywale — każdy ma mocne strony w różnych klasach podpowiedzi. Przekaz OpenAI podkreśla wierność edycji i szybkość iteracji; oferta Google była chwalona za realizm na poziomie studyjnym w niektórych przykładach.
W porównaniu z Qwen Image i innymi modelami otwartymi/zamkniętymi: GPT-Image-1.5 przewyższa Qwen Image w kilku metrykach edycji i zachowania w ewaluacjach jednoturowych, lecz różnice się zmniejszają w testach wieloturowych lub specyficznych dla domeny.

Gdzie GPT-Image-1.5 jest najmocniejszy

Obrazowanie produktów e-commerce: masowe warianty, podmiany tła, spójne katalogi produktów z pojedynczego zdjęcia (zachowanie marki/logo).
Produkcja zasobów kreatywnych i marketingowych: szybkie iteracje koncepcji, fotorealistyczne makiety, kontrolowane transfery stylu.
Retusz zdjęć i przepływy redakcyjne: realistyczne przymiarki ubrań/fryzur, selektywny retusz zachowujący tożsamość i oświetlenie.
Integracja z narzędziami projektowymi: podłączenie do platform projektowych lub CMS w celu generowania wariantów obrazów na żądanie (przełączniki wierności pomagają kontrolować koszty).
Wielostopniowe potoki komponowania: wieloobrazowe wejścia umożliwiają komponowanie i generowanie oparte na referencjach dla złożonych scen.

Jak uzyskać dostęp do API GPT Image 1.5

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Step 2: Send Requests to GPT Image 1.5 API

Wstaw swoje pytanie lub żądanie do pola content — to na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Zobacz także Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.032

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.32

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.48

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla GPT Image 1.5

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/images/generations

Przykładowy kod i API dla GPT Image 1.5

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# 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

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# 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");

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-image

image-editing

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

image

Profil produkcyjny

Dostawca: OpenAI
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj GPT Image 1.5 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Kontynuuj eksplorację