Das token-basierte Modell, die realen Zahlen pro Bild nach Qualität und Auflösung und wann die reine API einen verwalteten Plan schlägt.

GPT Image 2 wird pro Token abgerechnet, nicht pro Bild

Wenn du von DALL-E 3 kommst, ist die erste Überraschung, dass GPT Image 2 keine Pauschale pro Bild verlangt. Es ist ein token-basiertes Modell: Du zahlst für die Text-Tokens in deinem Prompt, für jegliche Bild-Tokens, die du hineinschickst (beim Bearbeiten oder beim Übergeben von Referenzbildern), und für die Bild-Tokens, die das Modell als Ausgabe erzeugt. Größere Größen und höhere Qualitätseinstellungen erzeugen mehr Ausgabe-Tokens, also bewegt sich der Preis einer einzelnen Generierung mit dem, was du verlangst.

OpenAI veröffentlicht die GPT-Image-2-Token-Sätze auf seiner API-Preisseite. Zum Zeitpunkt des Schreibens sind sie:

Bild-Eingabe: $8.00 pro 1M Tokens (zwischengespeicherte Eingabe $2.00 pro 1M)
Bild-Ausgabe: $30.00 pro 1M Tokens
Text-Eingabe: $5.00 pro 1M Tokens (zwischengespeicherte Eingabe $1.25 pro 1M)

Die Text-Eingabe ist dein Prompt. Die Bild-Eingabe gilt nur, wenn du Pixel in das Modell schickst (Bearbeitungen, Referenzbilder). Die Bild-Ausgabe ist das erzeugte Bild und für die meisten reinen Text-zu-Bild-Generierungen der Posten, der deine Rechnung dominiert. Bestätige immer die aktuellen Zahlen auf platform.openai.com/docs/pricing, bevor du ein Budget darauf aufbaust — OpenAI passt die Sätze im Laufe der Zeit an.

Wie viele Tokens ein Bild tatsächlich kostet

Da die Ausgabe in Tokens abgerechnet wird, brauchst du die Token-Zahl für die Größe und Qualität, die du wählst. OpenAI listet diese in seinem Leitfaden zur Bildgenerierung auf. Die Zahlen unten sind die pro Anfrage erzeugten Ausgabe-Bild-Tokens:

Quality   Square 1024x1024   Portrait 1024x1536   Landscape 1536x1024
Low       272 tokens         408 tokens           400 tokens
Medium    1056 tokens        1584 tokens          1568 tokens
High      4160 tokens        6240 tokens          6208 tokens

GPT-Image-2-Ausgabe-Bild-Tokens nach Qualität und Größe (Quelle: OpenAI-Leitfaden zur Bildgenerierung).

Ein nützliches Detail: Die Beziehung zwischen Pixeln und Preis ist nicht streng linear. Das Modell tokenisiert die Leinwand, also kann bei gleicher Qualität ein nicht quadratisches Seitenverhältnis bei einem etwas anderen Preis landen als die quadratische Version — in der veröffentlichten Pro-Bild-Tabelle von GPT Image 2 liegen die Porträt- und Querformat-Sätze bei mittlerer und hoher Qualität tatsächlich ein wenig unter dem quadratischen. Es zählt das Layout, nicht nur die Gesamtpixelzahl.

Noch etwas zum Einplanen: Streaming. Wenn du den Parameter partial_images nutzt, um ein Bild während des Renderns zu zeigen, fügt jedes Teilbild etwa 100 Bild-Ausgabe-Tokens über das Endergebnis hinaus hinzu.

Die echten Kosten pro Bild nach Qualität

Token-Zahlen sind nützlich fürs Bauchgefühl, aber du musst sie nicht selbst umrechnen — OpenAI veröffentlicht direkt eine ungefähre Tabelle der Kosten pro Bild. (Beachte, dass diese Zahlen nicht einfach die Ausgabe-Token-Zahl mal Satz sind; OpenAIs Pro-Bild-Zahlen rechnen den eigenen Overhead des Modells mit ein, also behandle die Tabelle unten als die maßgebliche Referenz und nicht als etwas zum Nachrechnen.) Dies sind die ungefähren Kosten pro erzeugtem Bild für GPT Image 2; sie spiegeln nur das gerenderte Bild wider, also addiere obendrauf deine Text-Eingabe-Tokens — und beim Bearbeiten jegliche Eingabe-Bild-Tokens.

GPT Image 2 — approx. cost per generated image
Quality   1024x1024   1024x1536   1536x1024
Low       $0.006      $0.005      $0.005
Medium    $0.053      $0.041      $0.041
High      $0.211      $0.165      $0.165

Quelle: OpenAI-Leitfaden zur Bildgenerierung, Preistabelle für die Ausgabe pro Bild.

Lies die Tabelle so, wie sie gebaut ist: Niedrige Qualität ist fast gratis (deutlich unter einem Cent), mittlere liegt um die vier bis fünf Cent, und hohe Qualität ist die teure Stufe bei rund 16 bis 21 Cent pro Bild. Der Qualitätsregler, nicht die Auflösung, ist der größte Hebel auf deine Rechnung — der Sprung von niedrig auf hoch bei 1024x1024 multipliziert die Kosten um rund das 35-Fache.

Wenn hochwertige Ausgabe für dein Volumen zu üppig ist, bietet OpenAI auch GPT Image 1 Mini an, ein günstigeres Modell derselben Familie. Stufe für Stufe unterbietet es GPT Image 2 — sein 1024x1024 in hoher Qualität ist mit etwa $0.036 angegeben, gegenüber $0.211 für GPT Image 2 in hoch — auf Kosten etwas Treue. Für Thumbnails, Entwürfe und Pipelines mit hohem Volumen kann es die Ökonomie komplett verändern.

GPT Image 2 vs. DALL-E 3 bei den Kosten

DALL-E 3 ist das Modell, mit dem die meisten vergleichen, und es nutzt die alte Pauschalpreisgestaltung pro Bild. OpenAIs aktuelle DALL-E-3-Sätze sind:

Standardqualität: $0.04 für 1024x1024, $0.08 für 1024x1536 oder 1536x1024
HD-Qualität: $0.08 für 1024x1024, $0.12 für 1024x1536 oder 1536x1024

Stell die beiden bei 1024x1024 nebeneinander, und das Bild wird interessant. GPT Image 2 bei niedriger Qualität (etwa $0.006) ist rund sieben Mal günstiger als DALL-E 3 Standard ($0.04). GPT Image 2 bei mittel ($0.053) landet etwas über DALL-E 3 Standard, aber unter dessen HD-Stufe. Nur GPT Image 2 bei hoher Qualität ($0.211) ist deutlich teurer als jede DALL-E-3-Option.

Die Schlagzeile lautet also nicht einfach „neuer gleich teurer“. GPT Image 2 gibt dir eine gleitende Skala: Du kannst für Entwürfe weit günstiger als DALL-E 3 fahren, es bei Produktionsarbeit erreichen und nur dann einen Aufschlag zahlen, wenn du ausdrücklich Spitzendetails verlangst. DALL-E 3 hingegen hat keine günstige Stufe — selbst ein Wegwerfbild kostet vier Cent. Bei variablen Workloads gewinnt das Token-Modell meist.

Durchgerechnete Beispiele: Was 100 und 1.000 Bilder kosten

Konkrete Volumina lassen die Zahlen greifbar werden. Diese nutzen die Ausgabekosten pro Bild von oben bei 1024x1024 und ignorieren den kleinen Text-Prompt-Overhead, der für einen typischen kurzen Prompt deutlich unter einem Cent pro Bild hinzufügt.

100 Bilder in niedriger Qualität auf GPT Image 2: ~$0.60
100 Bilder in mittlerer Qualität auf GPT Image 2: ~$5.30
100 Bilder in hoher Qualität auf GPT Image 2: ~$21.10
100 Bilder DALL-E 3 Standard: ~$4.00
1.000 Bilder in niedriger Qualität auf GPT Image 2: ~$6
1.000 Bilder in mittlerer Qualität auf GPT Image 2: ~$53
1.000 Bilder in hoher Qualität auf GPT Image 2: ~$211
1.000 Bilder DALL-E 3 Standard: ~$40

Das Muster: Wenn deine Aufgabe explorativ oder volumenstark ist, ist niedrige Qualität bei GPT Image 2 dramatisch günstiger als alles, was DALL-E 3 bietet — etwa ein Zehntel der Kosten pro Bild. Mittlere Qualität landet einen Hauch über DALL-E 3 Standard. Wenn jedes Bild Hero-Niveau haben muss, ist hohe Qualität bei GPT Image 2 hier die teuerste Route — rund das Fünffache eines DALL-E-3-Standardbilds — und das ist der Fall, in dem du am ehesten zum nächsten Abschnitt greifen willst.

Die Kostenfaktoren, die Leute vergessen

Die Pro-Bild-Tabelle ist die Schlagzeile, aber eine echte Rechnung hat ein paar Zeilen mehr. Plane diese ein, bevor du ausrollst:

Eingabe-Tokens werden separat abgerechnet. Dein Prompt ist Text-Eingabe zu $5.00 pro 1M Tokens. Ein 50-Wörter-Prompt ist nur ein Bruchteil eines Cents, aber wenn du lange Styleguides und Anweisungen in jeden Aufruf stopfst, summiert sich das über Tausende von Generierungen.
Bearbeitungen und Referenzbilder kosten mehr. Pixel in das Modell zu schicken nutzt Eingabe-Bild-Tokens zu $8.00 pro 1M, und GPT Image 2 verarbeitet Eingabebilder mit hoher Treue. Eine Bearbeitung oder eine referenzgeführte Generierung ist also nicht nur die Ausgabekosten — sie trägt auch eine Eingabebild-Gebühr.
Die Qualitätswahl überragt alles. Der Wechsel von niedriger zu hoher Qualität bei 1024x1024 bringt dich von etwa $0.006 auf etwa $0.211 pro Bild. Kein anderer Regler kommt dem nahe. Setze standardmäßig auf die niedrigste Qualität, die die Prüfung besteht, und eskaliere nur, wenn das Asset es verlangt.
Batch ist ein Hebel. OpenAI bietet neben dem Standardsatz eine Batch-Stufe für die Bildgenerierung an; wenn deine Arbeit asynchron ist und Verzögerung verträgt, lohnt es sich, die Batch-Spalte auf der Preisseite für einen niedrigeren effektiven Satz zu prüfen.
Es gibt günstigere Modelle. GPT Image 1 Mini sitzt in derselben Familie und kostet Stufe für Stufe spürbar weniger als GPT Image 2 (sein hohes 1024x1024 ist ~$0.036 gegenüber $0.211). Für Entwürfe, Variationen und volumenstarke Jobs kann es die Ausgaben senken, ohne deinen Code-Pfad groß zu ändern.

Keiner davon sprengt für sich allein das Budget, aber zusammen erklären sie, warum eine echte Rechnung meist etwas über der nackten Pro-Bild-Zahl liegt. Schätze mit der Ausgabetabelle und füge dann einen Puffer für Prompt- und Bearbeitungs-Overhead hinzu.

Rohe API vs. verwalteter Credit-Plan (gpt-img2.com)

Die OpenAI-Zahlen oben sind nur die Modellkosten. Sie setzen voraus, dass du die Integration schreibst, Auth und Retries handhabst, Rate-Limits verwaltest, Ausgaben speicherst und die Engineering-Zeit trägst. Eine verwaltete UI wie gpt-img2.com hüllt dieselbe Modellklasse in ein Credit-System, sodass du eine Pro-Token-Rechnung gegen ein pauschales Monatskontingent tauschst.

gpt-img2.com bepreist Generierungen in Credits nach Auflösungsstufe:

1K (z. B. 1024x1024): 10 Credits pro Bild
2K: 40 Credits pro Bild
4K: 160 Credits pro Bild (verfügbar bei Breitformat-Verhältnissen wie 16:9, 2:1, 21:9)

Diese Credits stammen aus einem Monatsplan:

Starter: $9.90/Monat für 3.000 Credits
Pro: $19.90/Monat für 7.000 Credits
Studio: $49/Monat für 20.000 Credits

Bei Studio ergeben 20.000 Credits für $49 etwa $0.00245 pro Credit. Ein 1K-Bild (10 Credits) kostet daher rund $0.025, ein 2K-Bild etwa $0.10 und ein 4K-Bild etwa $0.39 — und dieser Preis enthält bereits die gehostete Oberfläche, den Speicher und keinen API-Code zum Warten. Bei Starter ist der effektive Satz höher (etwa $0.033 pro 1K-Bild, da du für ein kleineres Kontingent zahlst), was die normale Form der Mengenpreisgestaltung ist.

Eine saubere Denkweise: rund $0.025 pro 1K-Bild bei Studio liegt im selben Bereich wie GPT Image 2 mittlere Qualität auf der rohen API (etwa $0.041–$0.053 pro Bild), nur dass du den Aufbau komplett überspringst. Der verwaltete Plan tauscht eine etwas andere Stückökonomie gegen null Engineering-Overhead und eine vorhersehbare monatliche Obergrenze.

Wann die API vs. eine verwaltete UI nutzen

Greife zur rohen GPT-Image-2-API, wenn:

Du Bildgenerierung in dein eigenes Produkt oder eine automatisierte Pipeline einbettest
Dein Volumen groß oder spitzenlastig ist und du die niedrigen/mittleren Token-Stufen nutzen willst, um die Kosten niedrig zu halten
Du programmatische Kontrolle brauchst — Batching, eigene Retries, eigener Speicher und Moderation
Du die Engineering-Kapazität hast, die Integration zu bauen und zu warten

Greife zu einem verwalteten Plan wie gpt-img2.com, wenn:

Du jetzt Bilder im Browser erzeugen willst, ohne Code zu schreiben
Du eine vorhersehbare pauschale Monatsgebühr einer variablen Pro-Token-Rechnung vorziehst
Du integrierten Speicher, Verlauf und eine UI über rohen API-Zugang schätzt
Dein Volumen bequem in das monatliche Credit-Kontingent eines Plans passt

Die beiden schließen sich nicht aus. Viele Teams prototypisieren und erstellen einmalige Assets in einer verwalteten UI und verlagern dann die wiederholbare, volumenstarke Arbeit in die API, sobald der Anwendungsfall bewiesen ist und die Kostenrechnung den Aufbau rechtfertigt.

FAQ

Ist GPT Image 2 günstiger als DALL-E 3? Es hängt von der Qualität ab. Bei niedriger Qualität (~$0.006) liegt GPT Image 2 weit unter DALL-E 3 Standard ($0.04). Bei mittel (~$0.053) ist es leicht über DALL-E 3 Standard, aber unter dessen HD-Stufe ($0.08). Bei hoher Qualität (~$0.211) ist es das teuerste der Reihe.
Was ist der günstigste Weg, mit GPT Image 2 zu generieren? Niedrige Qualität bei 1024x1024, etwa $0.006 pro Bild. Wenn du bei einer gegebenen Qualitätsstufe noch geringere Kosten willst, ist GPT Image 1 Mini Qualität für Qualität günstiger als GPT Image 2 (sein hohes 1024x1024 ist ~$0.036), bei etwas Verlust an Treue.
Zahle ich auch für den Prompt? Ja. Text-Eingabe wird zu $5.00 pro 1M Tokens abgerechnet, aber für kurze Prompts fügt das deutlich unter einem Cent pro Bild hinzu. Das Bearbeiten mit Referenzbildern fügt Eingabe-Bild-Tokens zu $8.00 pro 1M hinzu.
Erhöht die Auflösung immer den Preis? Nicht streng. In der veröffentlichten Pro-Bild-Tabelle von GPT Image 2 liegen die Porträt- und Querformat-Sätze bei mittlerer und hoher Qualität tatsächlich ein wenig unter dem quadratischen. So oder so ist die Qualität ein weit größerer Kostenhebel als die Größe.
Werden sich diese Preise ändern? Mit ziemlicher Sicherheit. Die Token-Sätze und Pro-Bild-Zahlen hier sind Stand 2026 aus OpenAIs Dokumenten — überprüfe immer die Live-Zahlen auf platform.openai.com/docs/pricing, bevor du ein Budget festlegst.

Die Kurzfassung

GPT Image 2 rechnet pro Token ab, also skalieren die Kosten mit Qualität und Größe. Niedrige Qualität liegt unter einem Cent, mittlere bei ein paar Cent, hohe Qualität ist die teure Stufe nahe zwanzig Cent bei 1024x1024. Gegen DALL-E 3s pauschale $0.04–$0.12 ist GPT Image 2 für Entwürfe viel günstiger, bei mittlerer Qualität ungefähr vergleichbar (etwas über DALL-E 3 Standard, unter HD) und bei Spitzenqualität teurer. Wenn du die Integration lieber gar nicht schreiben willst, verwandelt ein verwalteter Plan wie gpt-img2.com dieselbe Arbeit in rund $0.025 pro 1K-Bild bei Studio, ohne Code zum Warten. Wähle die API für Skalierung und Kontrolle; wähle die verwaltete UI für Geschwindigkeit und Vorhersehbarkeit.