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# GPT-Image(1/1.5) Bildgenerierung

>  - Asynchroner Verarbeitungsmodus, gibt eine Task-ID für nachfolgende Abfragen zurück
- Unterstützt Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Inpainting-Generierungsmodi
- Unterstützt transparente Hintergründe, mehrere Ausgabeformate und Qualitätsstufen
- Bis zu 4 Bilder pro Anfrage, mit bis zu 15 Referenzbildern 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "gpt-image-1-official",
      "prompt": "An ancient castle under a starry sky",
      "size": "1:1",
      "quality": "auto",
      "n": 1
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload = {
      "model": "gpt-image-1-official",
      "prompt": "An ancient castle under a starry sky",
      "size": "1:1",
      "quality": "auto",
      "n": 1
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  const payload = {
    model: "gpt-image-1-official",
    prompt: "An ancient castle under a starry sky",
    size: "1:1",
    quality: "auto",
    n: 1,
  };

  const headers = {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload),
  })
    .then((response) => response.json())
    .then((data) => console.log(data))
    .catch((error) => console.error("Error:", error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

      payload := map[string]interface{}{
          "model":   "gpt-image-1-official",
          "prompt":  "An ancient castle under a starry sky",
          "size":    "1:1",
          "quality": "auto",
          "n":       1,
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          String payload = """
          {
            "model": "gpt-image-1-official",
            "prompt": "An ancient castle under a starry sky",
            "size": "1:1",
            "quality": "auto",
            "n": 1
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  $payload = [
      "model" => "gpt-image-1-official",
      "prompt" => "An ancient castle under a starry sky",
      "size" => "1:1",
      "quality" => "auto",
      "n" => 1
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")

  payload = {
    model: "gpt-image-1-official",
    prompt: "An ancient castle under a starry sky",
    size: "1:1",
    quality: "auto",
    n: 1
  }

  http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
  http.use_ssl = true

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["Authorization"] = "Bearer <token>"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "gpt-image-1-official",
      "prompt": "An ancient castle under a starry sky",
      "size": "1:1",
      "quality": "auto",
      "n": 1
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          var payload = @"{
              ""model"": ""gpt-image-1-official"",
              ""prompt"": ""An ancient castle under a starry sky"",
              ""size"": ""1:1"",
              ""quality"": ""auto"",
              ""n"": 1
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```

  ```dart Dart theme={null}
  import 'dart:convert';
  import 'package:http/http.dart' as http;

  void main() async {
    final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');

    final payload = {
      'model': 'gpt-image-1-official',
      'prompt': 'An ancient castle under a starry sky',
      'size': '1:1',
      'quality': 'auto',
      'n': 1,
    };

    final response = await http.post(
      url,
      headers: {
        'Authorization': 'Bearer <token>',
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: jsonEncode(payload),
    );

    print(response.body);
  }
  ```

  ```r R theme={null}
  library(httr)
  library(jsonlite)

  url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload <- list(
    model = "gpt-image-1-official",
    prompt = "An ancient castle under a starry sky",
    size = "1:1",
    quality = "auto",
    n = 1
  )

  response <- POST(
    url,
    add_headers(
      Authorization = "Bearer <token>",
      `Content-Type` = "application/json"
    ),
    body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
    encode = "raw"
  )

  cat(content(response, "text"))
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "Invalid request parameters",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "Authentication failed, please check your API key",
      "type": "authentication_error"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "Insufficient balance, please top up and try again",
      "type": "payment_required"
    }
  }
  ```

  ```json 403 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 403,
      "message": "Access forbidden, you do not have permission to access this resource",
      "type": "permission_error"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "Too many requests, please try again later",
      "type": "rate_limit_error"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "Internal server error, please try again later",
      "type": "server_error"
    }
  }
  ```

  ```json 502 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 502,
      "message": "Bad gateway, server temporarily unavailable",
      "type": "bad_gateway"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Unterstützte Modelle

| Modell                   | Beschreibung                                                        | Modi                        | Bild-zu-Bild | Max. Bilder | Abrechnung     |
| ------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | --------------------------- | ------------ | ----------- | -------------- |
| `gpt-image-1-official`   | Stabilität im Vordergrund, geeignet für allgemeine Bildgenerierung  | Text-zu-Bild / Bild-zu-Bild | Unterstützt  | 4           | Size × Quality |
| `gpt-image-1.5-official` | Neue Version, geeignet für höhere Qualität und komplexe Bearbeitung | Text-zu-Bild / Bild-zu-Bild | Unterstützt  | 4           | Size × Quality |

## Autorisierung

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung per Bearer Token

  API-Schlüssel erhalten:

  Besuchen Sie die [Seite zur Verwaltung von API-Schlüsseln](https://apimart.ai/keys), um Ihren API-Schlüssel zu erhalten

  Fügen Sie Folgendes in Ihren Anfrage-Headern hinzu:

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

## Body

<ParamField body="model" type="string" required>
  Modellname

  * `gpt-image-1-official` – Stabilität im Vordergrund, geeignet für allgemeine Bildgenerierung
  * `gpt-image-1.5-official` – Neue Version, geeignet für höhere Qualität und komplexe Bearbeitung
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required>
  Textbeschreibung für die Bildgenerierung, unterstützt sowohl Chinesisch als auch Englisch
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="1:1">
  Seitenverhältnis

  Unterstützte Verhältnisse:

  * `1:1` – Quadrat (Standard)
  * `3:2` – Querformat
  * `2:3` – Hochformat
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Anzahl der zu generierenden Bilder

  Bereich: 1–4

  * Werte ≤ 0 werden als `1` behandelt
  * Werte > 4 werden als `4` behandelt

  **Warnung:** Muss eine reine Zahl sein (z. B. `1`), keine Anführungszeichen verwenden, sonst tritt ein Fehler auf
</ParamField>

<ParamField body="quality" type="string" default="auto">
  Bildqualität

  * `auto` – Automatische Qualitätsauswahl (Standard)
  * `low` – Schneller, sparsamer
  * `medium` – Ausgewogenes Verhältnis zwischen Qualität und Kosten
  * `high` – Höhere Qualität, höhere Kosten
</ParamField>

<ParamField body="background" type="string" default="auto">
  Hintergrundmodus

  * `auto` – Automatischer Hintergrund (Standard)
  * `opaque` – Undurchsichtiger Hintergrund
  * `transparent` – Transparenter Hintergrund, empfohlen mit Ausgabeformat `png`

  <Warning>
    `background: transparent` kann nicht gleichzeitig mit `output_format: jpeg` verwendet werden
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="moderation" type="string" default="auto">
  Moderationsstufe

  * `auto` – Standard-Moderationsstufe
  * `low` – Mildere Moderation
</ParamField>

<ParamField body="output_format" type="string" default="png">
  Ausgabeformat

  * `png` – Standardformat, geeignet für transparente Hintergründe
  * `jpeg` – Kleinere Dateigröße, geeignet für allgemeine Bildausgabe

  <Warning>
    `background: transparent` kann nicht gleichzeitig mit `output_format: jpeg` verwendet werden
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="output_compression" type="integer">
  Ausgabe-Kompressionsstufe, Bereich 0–100

  * Nur für `jpeg` empfohlen
  * Für `png` nicht empfohlen
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="array">
  Array von URLs für Referenzbilder, aktiviert bei Angabe den Bild-zu-Bild-Modus

  <Expandable title="Details">
    * 1 Bild für die Bearbeitung mit einer einzelnen Referenz
    * 2–15 Bilder für Mehrfachreferenz-Fusion-Bearbeitung
    * Mehr als 15 Bilder werden abgelehnt
    * Müssen öffentlich zugängliche, stabile Bild-URLs sein
  </Expandable>

  **Limit:** Bis zu 15 Referenzbilder
</ParamField>

<ParamField body="mask_url" type="string">
  Masken-Bild-URL für Inpainting

  * Muss zusammen mit `image_urls` verwendet werden
  * Wird über die offizielle Bearbeitungs-API übermittelt

  <Warning>
    1. Stellen Sie vor dem Hochladen der Maske sicher, dass der Alphakanal des Bildes auf „Ja" gesetzt ist.

    2. Die Größe der Maske muss mit dem ersten Referenzbild übereinstimmen.
  </Warning>
</ParamField>

## Größenreferenz

Seitenverhältnisse werden nach außen verwendet; das System ordnet sie intern automatisch den offiziellen Abmessungen zu.

| Verhältnis | Tatsächliche Größe | Beschreibung |
| ---------- | ------------------ | ------------ |
| `1:1`      | 1024x1024          | Quadrat      |
| `2:3`      | 1024x1536          | Hochformat   |
| `3:2`      | 1536x1024          | Querformat   |

## Anwendungsbeispiele

**Text-zu-Bild (minimal)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-1-official",
  "prompt": "An ancient castle under a starry sky"
}
```

**Text-zu-Bild (vollständige Parameter)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-1-official",
  "prompt": "A flat icon of a glass bottle with no background",
  "size": "2:3",
  "quality": "high",
  "background": "transparent",
  "moderation": "low",
  "output_format": "png",
  "n": 1
}
```

**Bild-zu-Bild (einzelne Referenz)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-1.5-official",
  "prompt": "Convert the reference image to illustration style, preserving the main outline",
  "size": "1:1",
  "quality": "auto",
  "image_urls": [
    "https://your-cdn.com/input.png"
  ],
  "n": 1
}
```

**Bild-zu-Bild (Mehrfachreferenz-Fusion)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-1.5-official",
  "prompt": "Merge two reference images into an illustration poster, preserving the main outlines",
  "size": "1:1",
  "quality": "auto",
  "background": "transparent",
  "image_urls": [
    "https://your-cdn.com/input-a.png",
    "https://your-cdn.com/input-b.png"
  ],
  "moderation": "low",
  "output_format": "png",
  "n": 1
}
```

**Mehrere Bilder (n > 1)**

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-1-official",
  "prompt": "Four minimalist poster variations of a red fox",
  "size": "1:1",
  "quality": "low",
  "output_format": "png",
  "n": 4
}
```

## Response

<ResponseField name="code" type="integer">
  Statuscode der Antwort
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array">
  Array mit Antwortdaten

  <Expandable title="Eigenschaften">
    <ResponseField name="status" type="string">
      Aufgabenstatus

      * `submitted` – Eingereicht
    </ResponseField>

    <ResponseField name="task_id" type="string">
      Eindeutige Aufgabenkennung
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

## Hinweise

1. **Asynchrone Verarbeitung**: Nach dem Einreichen wird eine `task_id` zurückgegeben. Pollen Sie `/v1/tasks/{task_id}`, um die Ergebnisse abzurufen
2. **Modellauswahl**: Verwenden Sie `gpt-image-1-official` für die allgemeine Bildgenerierung; verwenden Sie `gpt-image-1.5-official` für hochwertige Bearbeitung und komplexe Bild-zu-Bild-Aufgaben
3. **Anforderungen an Bild-URLs**: Verwenden Sie für Bild-zu-Bild öffentlich zugängliche und stabile Bild-URLs
4. **Abrechnung**: Abrechnung pro erfolgreich generiertem Bild; keine Abrechnung bei Fehlern