DALL-E ist eingestellt: So migrierst du zu GPT Image 2

Die Einstellung ist endgültig

Am 12. Mai 2026 hat OpenAI laut dem offiziellen API-Changelog dall-e-2 und dall-e-3 aus der API entfernt. Das ist kein Veraltungshinweis mit langer Auslaufphase – die Modelle sind weg, und jede Integration, die sie noch aufruft, erhält Fehler statt Bilder. Wenn du ein Produkt, eine Content-Pipeline oder ein internes Tool auf Basis von DALL-E betreibst, war die Migration an jenem Morgen nicht mehr optional.

OpenAIs Empfehlung nennt drei Migrationsziele: gpt-image-2, gpt-image-1 oder gpt-image-1-mini. Die ablösende Generation ist ebenfalls nicht neu – gpt-image-2 kam am 21. April 2026 in die API, der Weg ist also bereits gut ausgetreten. Dieser Beitrag ist das Playbook: welches Modell man wählt, was sich in deinem Code und deiner Rechnung tatsächlich ändert, und das eine Fähigkeits-Upgrade, das den erzwungenen Umzug lohnenswert macht.

Wähle dein Migrationsziel

Die drei offiziellen Ziele decken unterschiedliche Budgets ab:

• gpt-image-2 – das aktuelle Flaggschiff und die Standardwahl: das stärkste Instruction Following und Text-Rendering der Familie, das neue Edit-Verhalten und flexible Seitenverhältnisse. Nutze die Snapshot-ID gpt-image-2-2026-04-21, wenn du fixiertes, reproduzierbares Verhalten willst.
• gpt-image-1 – die vorherige Generation. Vertretbar, wenn du die Ausgaben bereits damit validiert hast und die kleinste Verhaltensänderung willst, aber du verzichtest auf die neuesten Edit- und Seitenverhältnis-Funktionen.
• gpt-image-1-mini – die Budget-Option für Entwürfe, Thumbnails und Aufträge mit hohem Volumen, bei denen die Kosten pro Bild mehr zählen als die Spitzenqualität.

Die Endpoints werden vertraut wirken: gpt-image-2 wird über v1/images/generations und v1/images/edits bereitgestellt, plus die neuere v1/responses-Schnittstelle. Wenn dein DALL-E-Code bereits an die Images-Endpoints postet, ist die Migration größtenteils ein Tausch der model ID plus Parameter-Updates – die Form der Anfrage bleibt erhalten.

Was sich ändert: Abrechnung, Größen und ein 4K-Vorbehalt

Der größte mentale Umschwung ist die Abrechnung. DALL-E berechnete eine Pauschale pro Bild; gpt-image-2 ist tokenbasiert: Bild-Input zu 8 Dollar pro Million Tokens (2 Dollar pro Million bei Cache) und Bild-Output zu 30 Dollar pro Million – eine Output-Rate, die 2 Dollar pro Million günstiger ist als gpt-image-1.5. In der Praxis rechnete der Launch-Thread auf Hacker News das auf grob 0,006 bis 0,211 Dollar pro 1024x1024-Bild je nach Qualitätsstufe herunter, bei gleichen Bedingungen günstiger als gpt-image-1.5. Wir halten die komplette Kostenrechnung – Token-Tabellen, durchgerechnete Beispiele bei 100 und 1.000 Bildern, DALL-E-3-Vergleiche – in unserer Preis-Tiefenanalyse unter https://gpt-img2.com/blog/gpt-image-2-api-pricing-2026, daher wiederholt dieser Beitrag das nicht.

Zwei Abrechnungshebel, die man vor dem Neuaufbau kennen sollte: Die Batch API läuft mit 50 % Rabatt, was direkt relevant ist, wenn du eine Massen-DALL-E-Pipeline migrierst, und die Qualitätsstufe bewegt deine Kosten weit stärker als die Auflösung – standardmäßig niedrig, hochschalten nur, wenn ein Asset es verlangt.

Die Größen ändern sich ebenfalls, zum Besseren. DALL-Es feste Größenliste ist weg, ersetzt durch flexible Seitenverhältnisse von 3:1 breit bis 1:3 hoch. Ein 3072x1024-Website-Banner ist jetzt eine native Generierung statt eines Generieren-dann-Zuschneiden-Tricks:

Wide website hero banner, 3:1 aspect ratio (3072x1024): minimal workspace scene — matte-black desk, warm desk lamp, open laptop showing a grid of generated images. Soft morning side light, muted teal-and-amber grade, generous negative space on the right for a headline. Headline text reading MIGRATE IN AN AFTERNOON in clean grotesque type, right-aligned. Avoid: clutter, watermark, garbled text.

Eine Warnung zur Auflösung: 4K-Output (4096x4096) ging im Mai 2026 in die Beta, aber die Standardstufe ist 2K, und OpenAI empfiehlt 4K noch nicht für die Produktion. Es ist entsprechend bepreist – Simon Willison berichtete, dass 3840x2160-Generierungen bei 13.342 Output-Tokens etwa 0,40 Dollar pro Bild kosteten. Behandle 4K als Experiment, nicht als Standard.

Der Edit-Endpoint ist das eigentliche Upgrade

Wenn du nur einen Abschnitt überfliegst, dann diesen. Editing war die Schwachstelle der DALL-E-Ära: Man bat um eine Änderung, und das ganze Bild driftete. Der Edit-Endpoint von gpt-image-2 behebt genau das – hochpräzise Input-Edits bewahren unbearbeitete Regionen strikt, sodass ein Etiketten-Tausch nicht mehr das gesamte Produkt neu rendert.

Er ergänzt außerdem Multi-Referenz-Compositing – schick ein Produktfoto und ein Szenenfoto, und das Modell fügt sie mit korrektem Licht und korrekter Perspektive zusammen – und Masken sind optional statt erforderlich, sodass du eine Bearbeitung in einfacher Sprache beschreiben und das Modell die Region finden lassen kannst. Das Nachfragesignal ist kaum zu übersehen: fal, Replicate und WaveSpeed haben alle innerhalb weniger Tage nach dem Launch dedizierte GPT Image 2 Edit-Endpoints ausgeliefert.

Edit instruction. Keep everything in the base image exactly as it is — composition, lighting, background, pose. Only change: replace the plain white mug on the desk with the ceramic mug from the second reference image, matched to the scene's warm side lighting and the desk's perspective. Do not alter any other object, shadow, or texture.

Wenn deine DALL-E-Pipeline den Edit-Endpoint gemieden hat, weil er unzuverlässig war, teste ihn neu. Das ist die Fähigkeit, die eine erzwungene Migration in ein echtes Upgrade verwandelt.

Eine Migrations-Checkliste

Für die meisten Integrationen passt die mechanische Arbeit in einen Nachmittag:

• Tausche den model-Parameter zu gpt-image-2 oder pinne den Snapshot gpt-image-2-2026-04-21 für reproduzierbares Verhalten.
• Ersetze DALL-Es feste Größen durch das Seitenverhältnis, das du wirklich willst, irgendwo zwischen 3:1 und 1:3.
• Schätze die Kosten unter der Token-Abrechnung neu – die Qualitätsstufe ist der große Hebel – und bestätige die aktuellen Raten auf OpenAIs Preisseite, bevor du ein Budget festlegst.
• Leite Massen- und verzögerungstolerante Aufträge über die Batch API, um die 50 % Rabatt zu erhalten.
• Teste jede Stelle neu, an der du Workarounds für DALL-Es schwache Edits gebaut hast; der neue Edit-Endpoint löscht diesen Code wahrscheinlich.

Eine Randbemerkung für Entwickler: gpt-image-2 ist am Launch-Tag auch in Codex eingezogen, sodass du Assets innerhalb von Coding-Sessions generieren kannst – mit dem Community-Vorbehalt, dass ein Codex-Abo kein direktes API-Endpoint-Kontingent enthält. Nützlich für Assets zur Entwicklungszeit, kein Ersatz für die API in der Produktion.

Bevor du überhaupt Integrationscode anfasst, stresse deine Prompt-Bibliothek im Browser – die Ausgaben von gpt-image-2 unterscheiden sich genug von DALL-E, dass alte Prompts meist ebenfalls einen Durchgang brauchen. Das kannst du auf gpt-img2.com tun, das mit 20 Credits bei der Anmeldung und ohne Kreditkarte kostenlos startet: Lass deine alten DALL-E-Prompts unter https://gpt-img2.com laufen und sieh, was vor dem Ausliefern der Migration neu geschrieben werden muss.