GPT Image 2: Was zu Bildgrößen und Seitenverhältnissen verifiziert ist

Das ist ein wichtiger Unterschied: Es beweist nicht, dass GPT Image 2 keine festen Optionen hat. Es bedeutet nur, dass die hier vorliegenden Belege diese Optionen nicht bestätigen.

Was die Quellen tatsächlich hergeben

Warum Screenshots und Social Posts nicht reichen

Der Threads-Ausschnitt ist als Hinweis durchaus interessant, weil er konkrete Bezeichnungen nennt: Square 1:1, Landscape 5:4, Story 9:16 und Ultra Wide 21:9. Für eine belastbare API-Integration ist ein solcher Hinweis aber nicht dasselbe wie eine Spezifikation.

In der Praxis brauchen Teams mehr als ein sichtbares Label. Entscheidend sind zum Beispiel der exakte Parametername, die vollständige Menge akzeptierter Werte, die Frage, ob die Werte für die API oder nur für eine Benutzeroberfläche gelten, welche Pixelmaße tatsächlich zurückgegeben werden und ob Zugriff oder Verhalten je nach Account oder Oberfläche abweichen. Die vorliegenden Social-Ausschnitte beantworten diese Punkte nicht.

Auch der Reddit-Hinweis bleibt nur eine Richtung, keine Tabelle: Dort heißt es zwar, GPT Image 2 unterstütze eine feste Menge an Größen und Seitenverhältnissen, die Werte selbst werden aber nicht genannt. Das ist ein Grund, die API-Dokumentation zu prüfen – kein Ersatz für eine Kompatibilitätsliste.

Soras 1280x720 ist kein GPT-Image-2-Beleg

Die konkreteste Pixelangabe in den bereitgestellten OpenAI-Auszügen ist 1280x720. Sie steht jedoch in OpenAIs Sora-Dokumentation zur Videogenerierung.

Der gezeigte Request nutzt den Endpoint /v1/videos, das Modell sora-2-pro, ein size-Feld mit 1280x720 und eine Dauerangabe von acht Sekunden. Das belegt eine Sora-Videoanfrage. Es belegt nicht, dass 1280x720 von GPT Image 2 für Bildgenerierung akzeptiert wird.

So sollten Teams mit GPT-Image-2-Größen umgehen

Solange keine aktuelle offizielle Tabelle oder verifiziertes Account-Verhalten vorliegt, sollten GPT-Image-2-Dimensionen nicht aus Social Posts, Screenshots oder Dokumentation zu anderen Modellen hart codiert werden.

Ein robusteres Vorgehen:

1. Mit der OpenAI-Modellseite zu GPT Image 2 und dem Images-and-Vision-Leitfaden beginnen.
2. Die akzeptierten Parameterwerte für genau das Modell und genau den Endpoint prüfen, der tatsächlich aufgerufen wird.
3. Größen oder Seitenverhältnisse einzeln testen, statt anzunehmen, dass UI-Labels direkt API-Werten entsprechen.
4. Sowohl den angeforderten Wert als auch die zurückgegebenen Bildmaße protokollieren.
5. Aussagen wie „quadratisch funktioniert am besten“ oder „hochkant ist am besten“ nur übernehmen, wenn sie aus offizieller Anleitung oder kontrollierten Tests stammen; die bereitgestellten offiziellen Auszüge ordnen Seitenverhältnisse nicht nach Qualität.

Was man derzeit seriös sagen kann

Seriös belegbar ist, dass das Quellenpaket OpenAI-Dokumentationsseiten zu GPT Image 2 und Images and Vision enthält. Ebenfalls belegbar ist, dass die verfügbaren Auszüge daraus keine exakten GPT-Image-2-Pixelgrößen, keine unterstützten Seitenverhältnisse und kein bestes Seitenverhältnis verifizieren.

Nicht seriös wäre es, die Social-Media-Labels als bestätigte API-Werte auszugeben oder Sora-Videomaße ohne separaten Beleg als GPT-Image-2-Bildgrößen zu übernehmen.

Fazit

Aus diesen Quellen allein sollte niemand eine definitive GPT-Image-2-Größentabelle veröffentlichen oder produktive Logik darauf aufbauen. Die offiziellen Quellen zeigen, wo die Antwort geprüft werden sollte, liefern in den bereitgestellten Auszügen aber nicht die eigentlichen Werte. Bis die akzeptierten Größen und Seitenverhältnisse in aktueller OpenAI-Dokumentation oder durch eigene Tests bestätigt sind, bleiben exakte GPT-Image-2-Bildgrößen und ein angeblich bestes Seitenverhältnis unverifiziert.