Насколько быстрее GPT Image 1.5 по сравнению с GPT Image 1?

GPT Image 1.5 обеспечивает до 4× прирост скорости по сравнению с GPT Image 1, значительно снижая задержку для итеративных творческих рабочих процессов.

Поддерживает ли GPT Image 1.5透明ные фоны?

Да, установите параметр background в значение 'transparent' при выводе в форматах PNG или WebP. Прозрачность работает лучше всего при параметрах качества medium или high.

Какова максимальная длина текстового промпта для GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 принимает промпты длиной до 32,000 символов, что позволяет задавать высоко детализированные и строго ограниченные инструкции для сложных задач генерации изображений.

Как GPT Image 1.5 сравнивается с Nano Banana Pro от Google?

GPT Image 1.5 делает упор на точность редактирования и скорость итераций, тогда как Nano Banana Pro ценится за студийный реализм. Они близки по возможностям — выбирайте исходя из потребностей вашего рабочего процесса.

Поддерживает ли GPT Image 1.5 многошаговое диалоговое редактирование?

Да, через Responses API GPT Image 1.5 поддерживает многошаговые процессы редактирования, в рамках которых вы можете итеративно уточнять изображения, предоставляя последующие инструкции при сохранении контекста.

Может ли GPT Image 1.5 использовать несколько референсных изображений для композитинга?

Да, GPT Image 1.5 принимает несколько входных изображений для композитинга и в качестве стилевых референсов. Первые 5 изображений сохраняются с более высокой точностью при использовании режима high input_fidelity.

Какие разрешения и настройки качества支持ивает GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 поддерживает 1024×1024 (квадрат), 1536×1024 (альбомная) и 1024×1536 (портретная). Доступны параметры качества: low, medium, high и auto.

OpenAI

Доступно Популярный

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 — это модель OpenAI для изображений в семействе GPT Image . Это нативно мультимодальная модель GPT, предназначенная для генерации изображений по текстовым подсказкам и выполнения высокоточного редактирования входных изображений при точном следовании инструкциям пользователя.

Стартовая цена

$6.40 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Опробуйте GPT Image 1.5 на реальном запросе, проверьте параметры и убедитесь в корректности вывода перед интеграцией API.

Обзор

Практический обзор GPT Image 1.5, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Что такое API GPT-Image-1.5?

GPT-Image-1.5 — новейший представитель семейства OpenAI GPT Image и модель, стоящая за обновленным опытом Images в ChatGPT. Она создана, чтобы перевести генерацию изображений из разряда экспериментальных новинок в производственные креативные инструменты: более высокая фотореалистичность, более тонкий контроль для итеративного редактирования и более быстрый инференс для поддержки интерактивных и корпоративных рабочих процессов.

gpt-image-1.5 API — это мультимодальная конечная точка модели изображений, принимающая один или несколько входов изображений (идентификаторы файлов или байты) плюс текстовый промпт и возвращающая сгенерированные или отредактированные изображения. Поддерживает:

Генерацию по тексту (создание по промпту),
Редактирование изображений / инпейтинг / композитинг (применение инструкций к существующим изображениям, допустимы несколько входных изображений), и
Итеративные, многошаговые процессы редактирования через Responses API (позволяет создавать интерфейсы «подправить и повторить»).

API обрабатывает промпты с изображениями иначе, чем старые ограничения DALL·E: модели GPT для изображений принимают значительно более длинные текстовые промпты (рекомендация — до 32 000 символов), что делает возможными сложные инструкции с множеством ограничений.

Основные возможности (практическое)

Улучшенная редактируемость / межшаговая согласованность: сохраняет внешний вид персонажей, освещение и ключевые визуальные атрибуты при итеративных правках. Это делает сценарии «та же модель, повторные правки» более надежными для рабочих процессов вроде товарных каталогов или бренд-активов.
Более высокая пропускная способность — ускорение до 4× по сравнению с GPT Image 1, нацеленное на снижение задержек в итеративных креативных сценариях.
Оптимизация стоимости — затраты на ввод/вывод изображений снижены примерно на 20% по сравнению с GPT Image 1, уменьшая стоимость итераций на изображение для пользователей с большим объемом.
Мультикомпозитинг и референс стиля — прием нескольких референсных изображений для композитинга сцен или переноса стиля/освещения.
Регуляторы качества/точности — параметры API для баланса между скоростью и точностью (используйте более низкое качество для массовой генерации; более высокое — для продакшн-активов).
Многошаговое редактирование / интеграция с Responses API — обеспечивает пошаговые процессы (запросите изменения, затем «сделайте правки» с сохранением состояния).

Технические возможности

Лимит текстового промпта (для моделей изображений): до 32 000 символов (примечание: OpenAI задокументировала это как допустимую длину текста для моделей изображений GPT). Используйте для длинных промптов с множеством ограничений.
Входы изображений: принимает идентификаторы файлов (предпочтительно для многошаговых процессов) или сырые байты; можно предоставить несколько изображений для композитинга и референсов.
Выходы: PNG/JPEG или дефолтные артефакты изображений платформы, возвращаемые API (или как вложения в ChatGPT). Результаты могут включать несколько кандидатных изображений и поддерживают итеративные запросы для уточнения результата.
Режимы генерации: текст-в-изображение, редактирование изображений (инпейтинг/расширение по инструкциям) и варианты. Многошаговое редактирование поддерживает инструкции в стиле «добавить/убрать/комбинировать».
Редактирование с учетом инструкций: модели оптимизированы для точного соблюдения инструкций (с сохранением указанных инвариантов, например «не менять логотип», «сохранить позу и освещение»). Приемы промпт-инжиниринга (явное повторение инвариантов на каждой итерации) уменьшают семантический дрейф.

Результаты бенчмарков

Позиция в таблице лидеров: согласно одному сводному отчету, GPT Image 1.5 лидировала в рейтингах генерации «текст-в-изображение» с показателем ~1264 балла на таблице лидеров Artificial Analysis, опережая следующую модель на заметную величину.
Метрики на уровне задач (редактирование и сохранение): сводка метрик оценки от Microsoft Foundry показывает, что GPT-Image-1.5 достигает почти идеального успеха двоичных модификаций (100% в одношаговом BinaryEval) и высоких показателей сохранения лиц (около 90% по мере AuraFace) в сравнительной таблице с конкурентами и предыдущими моделями OpenAI. Эти сравнительные метрики ставят GPT-Image-1.5 впереди ряда соперников по сохранению и точности редактирования.

GPT Image 1.5

Как GPT-Image-1.5 сравнивается с аналогами

По сравнению с GPT Image 1 (предыдущее поколение OpenAI): быстрее (до 4×), дешевле (примерно на 20% ниже стоимость ввода/вывода изображений) и с более высокой точностью редактирования — нацелен на переход от «прототипа/демо» к «дружественным к продакшну» процессам работы с изображениями.
По сравнению с Google’s Nano Banana Pro / моделями изображений Gemini: GPT-Image-1.5 и Google’s Nano Banana Pro / семейство Gemini 3 — близкие конкуренты, каждый силен в разных классах промптов. Акценты OpenAI — точность редактирования и скорость итераций; решение Google хвалят за студийный уровень реализма в ряде примеров.
По сравнению с Qwen Image и другими открытыми/закрытыми моделями: GPT-Image-1.5 превосходит Qwen Image по нескольким метрикам редактирования и сохранения в одношаговых оценках, однако разрыв сокращается в многошаговых или других предметно-специфичных тестах.

Где GPT-Image-1.5 силен

Изображения для e-commerce: массовые варианты, замена фона, единообразные товарные каталоги из одного фото (с сохранением бренда/логотипа).
Создание креативов и маркетинговых материалов: быстрые итерации концептов, фотореалистичные мокапы, контролируемый перенос стиля.
Ретушь фото и редакционные процессы: реалистичные «примерки» одежды/причесок, селективная ретушь с сохранением идентичности и освещения.
Интеграция в инструменты дизайна: встраивание в платформы дизайна или CMS для генерации вариантов изображений по требованию (регуляторы точности помогают контролировать стоимость).
Многошаговые конвейеры композитинга: несколько входных изображений позволяют композитинг и генерацию на основе референсов для сложных сцен.

Как получить доступ к API GPT Image 1.5

Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в консоли CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе токенов API в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы в API GPT Image 1.5

Выберите конечную точку “gpt-image-1.5” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. На сайте также доступен тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Базовый URL: Изображения (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) и [Редактирование изображений]

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

См. также Предварительная версия API Gemini 3 Pro

ЧАВО

Цены

Используйте быструю оценку выше для одного запуска, а затем изучите полное сравнение цен CometAPI и официальных цен.

Первый запрос

$0.032

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.32

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.48

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для GPT Image 1.5

Изучите конкурентоспособные цены на GPT Image 1.5, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как GPT Image 1.5 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

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

API

Скопируйте рабочий эндпоинт и пример кода, а при необходимости всех параметров откройте полный справочник по API.

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пройдите аутентификацию один раз, вызывайте эндпоинт модели и сохраняйте единый процесс биллинга и мониторинга у разных провайдеров.

POST/v1/images/generations

Пример кода и API для GPT Image 1.5

API gpt-image-1.5 — это конечная точка мультимодальной модели изображений, которая принимает одно или несколько входных изображений (идентификаторы файлов или байты), а также текстовый промпт и возвращает сгенерированные или отредактированные изображения. Поддерживает:

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");

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-image

image-editing

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

image

Продакшен-профиль

Провайдер: OpenAI
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Используйте GPT Image 1.5 в продакшен-сценариях, соответствующих её возможностям image, и сравните альтернативы перед долгосрочной интеграцией.

Визуалы продуктов и рекламные креативы

Концепт-арт и быстрое визуальное исследование

Редактирование изображений, вариации и создание ассетов

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

Изучите API модели GPT Image 2.5 Flare.

Смотреть модель

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 — передовая модель openai для быстрой, высококачественной генерации и редактирования изображений. Она поддерживает гибкие размеры изображений и высокоточные входные изображения.

Смотреть модель

Google

Nano Banana 2 lite

Модель Gemini 3.1 Flash Lite Image — эксперт по эффективности в семействе моделей для генерации изображений, разработанная для сверхнизкой задержки и экономически эффективной генерации и модификации изображений.

Смотреть модель

Google

Nano Banana 2

Обзор основных возможностей: Разрешение: до 4K (4096×4096), на уровне Pro. Согласованность референс-изображений: до 14 референс-изображений (10 объектов + 4 персонажа), с сохранением согласованности стиля/персонажей. Экстремальные соотношения сторон: добавлены новые соотношения 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, подходят для длинных изображений, постеров и баннеров. Рендеринг текста: продвинутая генерация текста, подходит для инфографики и макетов маркетинговых постеров. Расширение поиска: интегрированы Google Search + Image Search. Граундирование: встроенный процесс рассуждения; сложные запросы анализируются перед генерацией.

Смотреть модель

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] — модель визуального интеллекта высшего уровня от Black Forest Labs (BFL), предназначенная для производственных рабочих процессов: маркетинг, товарная фотография, электронная коммерция, креативные пайплайны и любые приложения, которым требуется последовательная идентичность персонажа/продукта, точный рендеринг текста и фотореалистичная детализация при многомегапиксельных разрешениях. Архитектура спроектирована для точного следования промптам, слияния нескольких референсов (до десяти входных изображений) и контекстно обоснованной генерации (возможности учитывать актуальный веб-контекст при генерации изображений).

Смотреть модель

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] — флагманский, самый качественный вариант семейства FLUX.2 от Black Forest Labs (BFL). Он позиционируется как профессиональная модель генерации «текст→изображение» и редактирования изображений, ориентированная на максимальную верность, строгое следование промпту и согласованность правок для персонажей, объектов, освещения и цвета. BFL и партнёрские реестры описывают FLUX.2 [max] как вариант высшего уровня в линейке FLUX.2 с функциями многореференсного редактирования и grounded‑генерации.

Смотреть модель

Uptime

Перед переходом в продакшен изучите данные о состоянии в реальном времени, доступность эндпоинта и измеренное время отклика.

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

OpenAI

Доступно Популярный

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Стартовая цена

$6.40 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Обзор

Практический обзор GPT Image 1.5, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Что такое API GPT-Image-1.5?

Генерацию по тексту (создание по промпту),
Редактирование изображений / инпейтинг / композитинг (применение инструкций к существующим изображениям, допустимы несколько входных изображений), и
Итеративные, многошаговые процессы редактирования через Responses API (позволяет создавать интерфейсы «подправить и повторить»).

Основные возможности (практическое)

Улучшенная редактируемость / межшаговая согласованность: сохраняет внешний вид персонажей, освещение и ключевые визуальные атрибуты при итеративных правках. Это делает сценарии «та же модель, повторные правки» более надежными для рабочих процессов вроде товарных каталогов или бренд-активов.
Более высокая пропускная способность — ускорение до 4× по сравнению с GPT Image 1, нацеленное на снижение задержек в итеративных креативных сценариях.
Оптимизация стоимости — затраты на ввод/вывод изображений снижены примерно на 20% по сравнению с GPT Image 1, уменьшая стоимость итераций на изображение для пользователей с большим объемом.
Мультикомпозитинг и референс стиля — прием нескольких референсных изображений для композитинга сцен или переноса стиля/освещения.
Регуляторы качества/точности — параметры API для баланса между скоростью и точностью (используйте более низкое качество для массовой генерации; более высокое — для продакшн-активов).
Многошаговое редактирование / интеграция с Responses API — обеспечивает пошаговые процессы (запросите изменения, затем «сделайте правки» с сохранением состояния).

Технические возможности

Лимит текстового промпта (для моделей изображений): до 32 000 символов (примечание: OpenAI задокументировала это как допустимую длину текста для моделей изображений GPT). Используйте для длинных промптов с множеством ограничений.
Входы изображений: принимает идентификаторы файлов (предпочтительно для многошаговых процессов) или сырые байты; можно предоставить несколько изображений для композитинга и референсов.
Выходы: PNG/JPEG или дефолтные артефакты изображений платформы, возвращаемые API (или как вложения в ChatGPT). Результаты могут включать несколько кандидатных изображений и поддерживают итеративные запросы для уточнения результата.
Режимы генерации: текст-в-изображение, редактирование изображений (инпейтинг/расширение по инструкциям) и варианты. Многошаговое редактирование поддерживает инструкции в стиле «добавить/убрать/комбинировать».
Редактирование с учетом инструкций: модели оптимизированы для точного соблюдения инструкций (с сохранением указанных инвариантов, например «не менять логотип», «сохранить позу и освещение»). Приемы промпт-инжиниринга (явное повторение инвариантов на каждой итерации) уменьшают семантический дрейф.

Результаты бенчмарков

Позиция в таблице лидеров: согласно одному сводному отчету, GPT Image 1.5 лидировала в рейтингах генерации «текст-в-изображение» с показателем ~1264 балла на таблице лидеров Artificial Analysis, опережая следующую модель на заметную величину.
Метрики на уровне задач (редактирование и сохранение): сводка метрик оценки от Microsoft Foundry показывает, что GPT-Image-1.5 достигает почти идеального успеха двоичных модификаций (100% в одношаговом BinaryEval) и высоких показателей сохранения лиц (около 90% по мере AuraFace) в сравнительной таблице с конкурентами и предыдущими моделями OpenAI. Эти сравнительные метрики ставят GPT-Image-1.5 впереди ряда соперников по сохранению и точности редактирования.

GPT Image 1.5

Как GPT-Image-1.5 сравнивается с аналогами

По сравнению с GPT Image 1 (предыдущее поколение OpenAI): быстрее (до 4×), дешевле (примерно на 20% ниже стоимость ввода/вывода изображений) и с более высокой точностью редактирования — нацелен на переход от «прототипа/демо» к «дружественным к продакшну» процессам работы с изображениями.
По сравнению с Google’s Nano Banana Pro / моделями изображений Gemini: GPT-Image-1.5 и Google’s Nano Banana Pro / семейство Gemini 3 — близкие конкуренты, каждый силен в разных классах промптов. Акценты OpenAI — точность редактирования и скорость итераций; решение Google хвалят за студийный уровень реализма в ряде примеров.
По сравнению с Qwen Image и другими открытыми/закрытыми моделями: GPT-Image-1.5 превосходит Qwen Image по нескольким метрикам редактирования и сохранения в одношаговых оценках, однако разрыв сокращается в многошаговых или других предметно-специфичных тестах.

Где GPT-Image-1.5 силен

Изображения для e-commerce: массовые варианты, замена фона, единообразные товарные каталоги из одного фото (с сохранением бренда/логотипа).
Создание креативов и маркетинговых материалов: быстрые итерации концептов, фотореалистичные мокапы, контролируемый перенос стиля.
Ретушь фото и редакционные процессы: реалистичные «примерки» одежды/причесок, селективная ретушь с сохранением идентичности и освещения.
Интеграция в инструменты дизайна: встраивание в платформы дизайна или CMS для генерации вариантов изображений по требованию (регуляторы точности помогают контролировать стоимость).
Многошаговые конвейеры композитинга: несколько входных изображений позволяют композитинг и генерацию на основе референсов для сложных сцен.

Как получить доступ к API GPT Image 1.5

Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API

Шаг 2: Отправляйте запросы в API GPT Image 1.5

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

См. также Предварительная версия API Gemini 3 Pro

ЧАВО

Цены

Первый запрос

$0.032

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.32

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.48

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для GPT Image 1.5

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

API

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/images/generations

Пример кода и API для 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");

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-image

image-editing

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

image

Продакшен-профиль

Провайдер: OpenAI
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Визуалы продуктов и рекламные креативы

Концепт-арт и быстрое визуальное исследование

Редактирование изображений, вариации и создание ассетов

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

Изучите API модели GPT Image 2.5 Flare.

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Смотреть модель

Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Продолжайте изучение