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GPT Image Models
openai/gpt-image-1-mini/text-to-image
Openai GPT Image-1 Mini Text-to-image
text-to-image

Openai GPT Image 1 Mini Text-to-Image API by OpenAI

openai/gpt-image-1-mini/text-to-image
Text-to-image

GPT Image 1 Mini is a cost-efficient multimodal OpenAI model powered by GPT-5 that turns text or image prompts into high-quality images. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

INPUT

Loading parameter configuration...

OUTPUT

Idle
Your generated images will appear here
Configure your settings and click Run to get started

Your request will cost $0.004 per run. For $10 you can run this model approximately 2500 times.

Here's what you can do next:

Parametri

Esempio di codice

import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "openai/gpt-image-1-mini/text-to-image",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Installa

Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.

bash
pip install requests

Autenticazione

Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Header HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Proteggi la tua chiave API

Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.

Invia una richiesta

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Invia una richiesta

Invia una richiesta di generazione asincrona. L'API restituisce un ID di previsione che puoi usare per controllare lo stato e recuperare il risultato.

POST/api/v1/model/generateImage

Corpo della richiesta

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "openai/gpt-image-1-mini/text-to-image",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Risposta

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Controlla lo stato

Interroga l'endpoint di previsione per verificare lo stato attuale della tua richiesta.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Esempio di polling

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Valori di stato

processingLa richiesta è ancora in fase di elaborazione.
completedLa generazione è completata. I risultati sono disponibili.
succeededLa generazione è riuscita. I risultati sono disponibili.
failedLa generazione è fallita. Controlla il campo errore.

Risposta completata

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Carica file

Carica file nello storage Atlas Cloud e ottieni un URL utilizzabile nelle tue richieste API. Usa multipart/form-data per il caricamento.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Esempio di caricamento

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Risposta

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema di input

I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.

Totale: 0Obbligatorio: 0Opzionale: 0

Nessun parametro disponibile.

Esempio di corpo della richiesta

json
{
  "model": "openai/gpt-image-1-mini/text-to-image"
}

Schema di output

L'API restituisce una risposta di previsione con gli URL degli output generati.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for image generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Esempio di risposta

json
{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.

Client supportati

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ client supportati

Installa

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configura chiave API

Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funzionalità

Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.

Generazione di immaginiGenera immagini con modelli come Nano Banana 2, Z-Image e altri.
Creazione di videoCrea video da testo o immagini con Kling, Vidu, Veo, ecc.
Chat LLMChatta con Qwen, DeepSeek e altri grandi modelli linguistici.
Caricamento mediaCarica file locali per la modifica di immagini e flussi di lavoro da immagine a video.

Server MCP

Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.

Client supportati

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ client supportati

Installa

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Strumenti disponibili

atlas_generate_imageGenera immagini da prompt testuali.
atlas_generate_videoCrea video da testo o immagini.
atlas_chatChatta con grandi modelli linguistici.
atlas_list_modelsEsplora oltre 300 modelli di IA disponibili.
atlas_quick_generateCreazione di contenuti in un solo passaggio con selezione automatica del modello.
atlas_upload_mediaCarica file locali per i flussi di lavoro API.

API Schema

Schema not available

No examples available

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gpt-image-1-mini

GPT Image 1 Mini is a cost-efficient multimodal generation model built on OpenAI’s GPT-5 architecture. It combines advanced language understanding with optimized image synthesis to generate high-quality visuals from natural text prompts, making it ideal for UI design, concept art, and creative visualization tasks.

🌟 Key Features

🧠 GPT-5-powered Understanding

Precisely interprets complex text prompts and stylistic descriptions to deliver coherent, context-aware visuals.

🎨 Efficient Image Generation

Creates polished, high-fidelity images while maintaining low latency and minimal compute cost.

💡 Native Multimodality

Handles both text and visual reasoning seamlessly for design, layout, and concept synthesis.

💰 Cost-Effective Performance

Delivers professional-grade image generation at a fraction of standard model pricing.

🧩 Ideal for UI/UX Design

Excels at generating clean, modern design concepts, including app interfaces, dashboards, and product layouts.

⚙️ Parameters

ParameterDescription
prompt*A text description of the desired image (e.g. “UI design inspiration for a travel app screen...”)

💡 Example Prompt

UI design inspiration for a travel app screen. Shows beautiful cards with stunning photos of travel destinations (beach, mountain). Clean layout, vibrant gradients (blue/green), modern sans-serif font style. Minimalist, user-friendly.

🎯 Use Cases

  • UI / UX Design Concepts — Generate app layouts, wireframes, and visual inspirations.
  • Product & Marketing Visuals — Quickly create mockups for campaigns or landing pages.
  • Creative Ideation — Visualize abstract ideas, moodboards, or color palettes.
  • Educational & Presentation Assets — Produce illustrative visuals for demos or reports.

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