Ana Sayfa
Keşfet
Open AI Model Families
GPT Image Models
openai/gpt-image-1-mini/text-to-image
Openai GPT Image-1 Mini Text-to-image
Metin-Görüntü

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.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta
Oluşturulan görüntüleriniz burada görünecek
Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.004 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 2500 kez çalıştırabilirsiniz.

Parametreler

Kod örneği

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()

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

bash
pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

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

HTTP Başlıkları

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
API anahtarınızı güvende tutun

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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())

İstek Gönder

Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.

POST/api/v1/model/generateImage

İstek Gövdesi

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']}")

Yanıt

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

Durumu Kontrol Et

İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.

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

Sorgulama Örneği

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)

Durum Değerleri

processingİstek hâlâ işleniyor.
completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.
succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.
failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.

Tamamlanmış Yanıt

{
  "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"
  }
}

Dosya Yükle

Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme Örneği

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}")

Yanıt

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

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

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

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

Örnek Yanıt

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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

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

Kurulum

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.
Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.
LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.
Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash
npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.
atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.
atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.
atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.
atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.
atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

API Şeması

Şema mevcut değil

Örnek mevcut değil

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.

Oturum Aç

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.

Benzer Modelleri Keşfedin

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.