| Frage | Belastbare Aussage | Quelle |
|---|---|---|
| Gibt es GPT Image 2 in der OpenAI-API-Doku? | Ja. OpenAI hat eine Model-Seite mit dem Titel GPT Image 2. | |
| Gibt es Endpunkte zum Erzeugen und Bearbeiten von Bildern? | Ja. Die API-Referenz enthält Create image und Create image edit. | |
| Gibt es ein Feld für die Ausgabegröße? | Ja. Die Images-Dokumentation beschreibt size als Größe des erzeugten Bildes und nennt daneben u. a. background, output_format und quality. | |
Ist 1024x1024 bestätigt? | Ja, aber nur als Wert, der im zitierten Beispiel für Create image edit auftaucht. | |
| Lässt sich die komplette Größenliste für GPT Image 2 nennen? | Aus den vorliegenden Quellen nicht belastbar. | |
| Lässt sich ein vollständiges Set von Eingabelimits bestätigen? | Aus den vorliegenden Quellen nicht belastbar: Dateiformate, maximale Dateigröße, maximale Auflösung oder Anzahl der Eingabebilder pro Request werden hier nicht vollständig für GPT Image 2 belegt. |
size ist dokumentiert, die Matrix nichtDie OpenAI-Dokumentation zur Images API beschreibt size als Größe des erzeugten Bildes . In demselben Kontext werden auch Optionen wie background, output_format, quality sowie Nutzungsinformationen für GPT image models erwähnt .
Der konkreteste Größenhinweis in den bereitgestellten Quellen ist das Beispiel in Create image edit: Dort erscheinen unter anderem output_format mit png, quality mit low und size mit 1024x1024 .
Das ist nützlich, aber es ist keine offizielle Support-Tabelle. Aus diesem einzelnen Beispiel folgt nicht, dass GPT Image 2 ausschließlich 1024x1024 unterstützt. Ebenso wenig lässt sich damit belegen, dass das Modell bestimmte Querformate, Hochformate, quadratische Varianten oder 4K-Ausgaben unterstützt .
Für technische Dokumentation, Produkt-Schemas und Validierung im Frontend heißt das: 1024x1024 kann als belegter Beispielwert gelten, nicht aber als vollständige Größenmatrix.
Für die Bildbearbeitung gibt es in der OpenAI-API-Referenz den Vorgang Create image edit . Das OpenAI Cookbook beschreibt außerdem einen Workflow mit Maske: Wer verhindern möchte, dass ein bestimmter Bereich eines Eingabebildes verändert wird, kann eine Maske mitgeben .
Wichtig ist dabei die Einschränkung: Die Maske ist keine pixelgenaue Garantie. Laut Cookbook kann das Modell trotzdem Teile innerhalb des maskierten Bereichs verändern, auch wenn es versucht, dies zu vermeiden; für exakte Masken wird ein Segmentierungsmodell empfohlen .
Belastbar ist damit:
Nicht belastbar aus den bereitgestellten Quellen ist hingegen eine vollständige Spezifikation der Eingabebilder: akzeptierte Dateiformate, maximale Dateigröße, maximale Eingabeauflösung, Zahl der Eingabebilder pro Request oder spezielle Anforderungen an einen Alpha-Kanal für GPT Image 2 lassen sich damit nicht abschließend bestätigen .
Runware führt eine eigene GPT-Image-2-Dokumentationsseite und beschreibt GPT Image 2 als Modell der GPT-Image-Familie für Text-to-Image-Generierung und Bildbearbeitung . Fal.ai bietet ebenfalls eine Seite zu GPT Image 2.0 mit Playground, API und eigenem Schema an .
Solche Seiten können sehr hilfreich sein, wenn eine Anwendung tatsächlich über den jeweiligen Anbieter läuft. Für eine direkte OpenAI-Integration sollte man sie aber sauber trennen: Ein Größen-Enum, Upload-Limit oder sonstiges Feld in einem Provider-Schema ist nicht automatisch eine offizielle Spezifikation der OpenAI-API .
1024x1024 ist im zitierten Edit-Beispiel sichtbar, aber die Quellen liefern keine vollständige GPT-Image-2-Größenliste .Die kurze Antwort lautet: GPT Image 2 ist in der OpenAI-API-Dokumentation aufgeführt . Die OpenAI Images API hat ein Feld size für erzeugte Bilder . Ein Beispiel für Create image edit zeigt 1024x1024 . Aus den bereitgestellten Quellen lässt sich jedoch keine vollständige Liste unterstützter Bildgrößen und kein abschließender Satz von Eingabegrenzen speziell für GPT Image 2 bestätigen .