GPT-Image 2.6 Flare und Sunburst sind liveAb $0.025 pro Bild

GPT-Image 2.6 Flare API

KI-Bild

GPT-Image 2.6 Flare API — Text-zu-Bild und Bearbeitung mit Referenzbildern, abgerechnet pro Bild in 1K, 2K und 4K. Die Qualität ändert den Preis nicht.

OpenAI

GPT-Image 2.6 Flare

Modus
Prompt0 / 32000
Qualität

Höhere Qualität bringt mehr Details. Der Preis bleibt gleich.

Seitenverhältnis
Auflösung

Ausgabe 1024 × 1024

1K, 2K und 4K legen die Pixelgröße fest; die genaue Größe folgt dem Seitenverhältnis.

Geschätzt $0,025

Dein Ergebnis erscheint hier, sobald du das Modell ausführst.

01

Wofür es passt

GPT-Image 2.6 Flare API — Text-zu-Bild und Bearbeitung mit Referenzbildern, abgerechnet pro Bild in 1K, 2K und 4K. Die Qualität ändert den Preis nicht.

Nutze Flare als Standardroute der 2.6: Parameter und Preis pro Bild bleiben wie bei 2.5, der Wechsel ist also nur eine neue Modell-ID.

02

Was es leistet

Text zum Bild

gpt-image-2.6-flare

Erzeugt aus einem Text-Prompt ein neues Bild.

Bildbearbeitung

gpt-image-2.6-flare

Ändert ein vorhandenes Bild anhand von Prompt und Referenz.

03

Im Detail

GPT-Image 2.6 Flare ist die neueste Bild-ID von OpenAI für Generierung und Bearbeitung auf OmniaKey, veröffentlicht am 4. November 2026 zusammen mit GPT-Image 2.6 Sunburst. Beide nehmen einen Text-Prompt oder einen Prompt plus Referenzbild, beide sind für text-to-image und image-edit gelistet, und beide liegen auf denselben Preisen pro Aufruf nach Auflösung wie die 2.5-IDs.

Flare ist die Alltagsroute des Paars. Unser erster Lauf am 5. November 2026 verhielt sich wie 2.5: ein 2048x1152-Bild mit Qualität high kam in 22 Sekunden zurück, eine Referenzbearbeitung lieferte ein gültiges PNG, und das Anfrageschema ist unverändert, sodass der Umzug eines Skripts von 2.5 nur eine Modell-ID ist.

Das erste Bild eines neuen Briefings

Nutze Flare, solange der Prompt noch wandert. Es akzeptiert dieselben size- und quality-Werte wie 2.5, ein bestehendes Playground-Skript braucht also nur die neue ID, und die zurückgegebene Fläche zeigt, ob die Komposition es wert ist, bevor du in eine größere Größe investierst.

Produkt- und Szenenfotos

Verlange ein Objekt oder ein gebautes Set in einer expliziten Größe wie 2048x1152 mit Qualität high. Prüfe das ganze Bild, Ecken eingeschlossen, und halte einen zweiten Prompt bereit, der die Requisiten nennt, die weg sollen; ungefragte Objekte sind der häufigste Fehler dieser Familie.

Bearbeitungen mit Referenz

Sende das Quellbild inline, setze operation auf edit und verlange die Fläche, aus der du zuschneiden willst. Eine quadratische Anfrage wird normalisiert, also vergleiche die zurückgegebene Datei Seite an Seite mit der Quelle, statt anzunehmen, die gesendete Größe komme zurück.

04

Praxisnotizen

  • In unserem Lauf am 5. November 2026 lieferte GPT-Image 2.6 Flare ein 2048x1152-PNG in Qualität high nach 22 Sekunden.

    Test lesen
  • Der Preis-Feed listete dieselben drei Auflösungsstufen für die 2.5- und 2.6-IDs, und eine 1K-Bearbeitung wurde in der 1K-Stufe abgerechnet.

  • Diese Bearbeitung kam nach 34 Sekunden als 1254x1254-PNG zurück und meldete 416 Eingabe-Token und 2058 Ausgabe-Bild-Token.

05

Grenzen einplanen

  • Die Generierung meldet bei 2.6 keine Token-Nutzung: beide generate-Aufgaben lieferten Null-Zähler, ein Nutzungsdashboard zeigt dort nichts, und der feste Auflösungspreis ist die einzige Abrechnung.
  • Das gesendete Quadrat ist nicht das gelieferte Quadrat. Eine Anfrage mit 1024x1024 wird, wie eine fehlende size, auf den GPT-Image-Routen auf 1254x1254 normalisiert.
  • 4K bleibt eine größere Fläche und kein mehr an Detail, und dort traten bei den 2.5-IDs die Timeouts des Anbieters auf; plane einen Wiederholungsversuch ein, bevor du eine 4K-Lieferung versprichst.
  • SVG-Ausgabe, animiertes GIF, einstellbare complexity und markup-guided editing sind 2.6-Funktionen des Anbieters, die diese API noch nicht dokumentiert, also baue keine Pipeline darauf.

06

Nahe Modelle vergleichen

ModellAm besten fürFunktionenListenpreis
GPT-Image 2.6 FlareDiese Seite
gpt-image-2.6-flare
Neue Arbeit auf der neuesten Generation, wo die Parameter und Stufen von 2.5 bereits passen.Text zum Bild · Bildbearbeitung
$0,025–$0,055
pro Aufruf
GPT-Image 2.5 Flare
gpt-image-2.5-flare
Die vorige Generation mit demselben Vertrag, für ein bereits auf 2.5 eingestelltes Briefing oder eine ID mit längerer Historie.Text zum Bild · Bildbearbeitung
$0,025–$0,055
pro Aufruf
GPT-Image 2.6 Sunburst
gpt-image-2.6-sunburst
Bearbeitungen und Layouts, die präzise Änderungen brauchen, im selben Generationspaar mit Flare.Text zum Bild · Bildbearbeitung
$0,025–$0,055
pro Aufruf

08

So rufst du es auf

Medienmodelle arbeiten asynchron: Aufgabe erstellen, bis zum Abschluss abfragen und dann die signierte Asset-URL herunterladen.

Erstellen, abfragen, herunterladen
# 1. Create the job. 202 Accepted; the body carries the task id,
#    the pre-charged price, and a poll_url. Reuse one Idempotency-Key
#    across retries so a timeout never starts a second paid job.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: gpt-image-2.6-flare-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "a paper boat on a quiet lake at sunset"},
    "parameters": {"size": "1024x1024", "quality": "medium"}
  }'

# 2. Poll GET /v1/media/tasks/{id} until status is
#    succeeded | failed | canceled. Progress carries percent and stage.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY"

# 3. Download assets[0].url before expires_at, or poll again for a
#    fresh signed URL. Failed and canceled jobs are refunded.
curl -sS -o out.png "$(jq -r '.assets[0].url' result.json)"

09

Preis

Bildaufträge werden pro erfolgreichem Aufruf abgerechnet, nicht pro Token. Fehlgeschlagene oder abgebrochene Aufträge werden automatisch erstattet.

Pro erfolgreichem Aufruf

$0,025–$0,055pro AufrufSpare 53%

1K
$0,025pro Aufruf
2K
$0,035pro Aufruf
4K
$0,055pro Aufruf

Weitere OpenAI-Bildmodelle

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Häufig gestellte Fragen

Wie rufe ich GPT-Image 2.6 Flare auf OmniaKey auf?

Sende ein POST an /v1/media/tasks mit der Modell-ID, type "image" und operation "generate" oder "edit". Verwende bei Wiederholungen denselben Idempotency-Key, damit ein Timeout keinen zweiten kostenpflichtigen Auftrag startet.

Was kostet GPT-Image 2.6 Flare?

GPT-Image 2.6 Flare kostet $0,025–$0,055 pro Aufruf. Beim Erstellen wird dieser Betrag vom Guthaben vorab abgebucht; fehlgeschlagene oder abgebrochene Aufträge werden automatisch erstattet.

Warum liefert die API eine Task-ID statt des Bildes?

Die Latenz der Anbieter reicht von Sekunden bis etwa einer Minute, deshalb vereinheitlicht OmniaKey alle Bildrouten in einem asynchronen Ablauf. Frage GET /v1/media/tasks/{id} ab, bis der Status succeeded ist, und lies dann die signierte Asset-URL.

Ist GPT-Image 2.6 teurer als 2.5?

Nein. Der Katalog listet dieselben drei Auflösungsstufen für beide Generationen, und der Preis-Feed lieferte am 5. November 2026 identische Zeilen für die vier 2.5- und 2.6-IDs. Qualität ändert den Preis nicht, und Generieren wie Bearbeiten nutzen dieselbe Stufe.

Wie rufe ich GPT-Image 2.6 Flare auf?

Erstelle eine Aufgabe mit POST /v1/media/tasks, model gpt-image-2.6-flare und einem Idempotency-Key-Header, frage dann GET /v1/media/tasks/{id} ab, bis state succeeded lautet, und lade assets[].url. size und quality gehören in parameters; für eine Bearbeitung setzt du operation auf edit und übergibst das Quellbild inline.

Welche quality-Werte funktionieren?

low, medium und high. Wie bei 2.5 werden die dokumentierten Werte xhigh und max akzeptiert und dann als medium gerendert, eine höhere Stufe bringt also kein mehr an Detail. Prüfe die erhaltene Datei statt dem Parameter zu vertrauen.

Kann ich ein quadratisches Bild mit 1024x1024 anfordern?

Ja, aber die GPT-Image-Routen normalisieren dieses Quadrat, und eine fehlende size, auf 1254x1254. Fordere die Fläche an, die du brauchst, prüfe die Maße in der heruntergeladenen Datei und schneide von dort zu.