GPT Image 2.5 richtig prompten: die Qualitätsstufe kostet mehr als die Größe

GPT Image 2.5 gibt es in zwei Modellen, und OpenAI sagt klar, wofür welches da ist: Sunburst für Abläufe, bei denen die Genauigkeit der Bearbeitung am meisten zählt, Flare für schnelle, gute Bildgenerierung im Alltag. Auf LUVI laufen beide als Text zu Bild und als Bearbeitung, neben den älteren GPT Image 2 und 1.5. Am 22. September 2026 lag ein Bild in 1024×1024 auf der mittleren Stufe bei 30 Credits. Eines vorweg: GPT Image 2.5 hat in LUVI ein eigenes Prompt-Handbuch, und OpenAI veröffentlicht für 2.5 einen eigenen Prompt-Leitfaden. In drei Punkten übernehmen beide die Regeln von GPT Image 2 nicht: Jedes Prompt-Format funktioniert, schlichte Verneinungen sind unbedenklich, und Bearbeitungen laufen mit einer Änderung pro Durchgang.

In welcher Reihenfolge schreibe ich den Prompt?

Zuerst kommen das Ergebnis und sein Zweck, gleich in den ersten Worten: „a vertical retail poster for a coffee roastery“, „a product photograph for a web shop“. OpenAIs Leitfaden für 2.5 beginnt genauso: erst das Bild, das du brauchst, dann Motiv, Komposition, Stil und Auflagen. Für ein langes Briefing folgt LUVIs Handbuch für 2.5 der Reihenfolge Szene, Motiv, Details, Auflagen, und beschriftete Abschnitte wie „Scene:“, „Subject:“, „Style:“, „Text:“ und „Constraints:“ sind in Ordnung.

Beschreib danach, was zu sehen ist: Material, Licht, Farbe, Technik, Bildausschnitt. „Warm tungsten key from the left, shallow depth of field“ schlägt „cinematic lighting“, und ein Objektiv ist ein Hinweis auf die Anmutung, keine Physik. OpenAI formuliert es so: Kameraangaben sind Hinweise auf das Aussehen, keine Garantie für eine exakte physikalische Simulation. Füg auch nichts hinzu, was das Briefing nicht verlangt: Leere Szenen füllt das Modell ohnehin von selbst mit Extras.

Das Format ist frei. Laut OpenAIs Leitfaden für 2.5 können kurze Prompts, beschreibende Absätze, JSON-artige Strukturen, Anweisungen und Tags dieselbe Absicht ausdrücken. Die alte GPT-Image-2-Regel „Prosa statt Tags“ gilt hier also nicht.

Welche Wörter kann ich weglassen?

Qualitätsverstärker wie „8k“, „masterpiece“, „best quality“ oder „ultra-detailed“. LUVIs Handbuch für 2.5 sagt, du sollst sie und Stimmungswörter wie „cinematic“ oder „stunning“ durch Maßstab, Licht, Farbe und Material ersetzen, weil Verstärker weniger steuern als konkrete Details. In LUVIs Testbildern für dieses Handbuch haben sie weder geschadet noch geholfen. Lass auch das Format aus dem Satz: „16:9“ oder „4K“ im Prompt stellen nichts ein, das übernimmt der Größenregler.

Vielleicht hast du von einem gesprenkelten „Kachel“-Artefakt auf Laub und Fell gelesen, samt einer Wortliste dagegen. Diese Vorsichtsmaßnahme gehört zu GPT Image 2. In LUVIs Testbildern für das 2.5-Handbuch kamen dichtes Gras, Olivenlaub und Wolken ohne dieses Artefakt zurück, das zusätzliche Vokabular brauchst du also nicht.

Funktionieren Verneinungen?

Ja. Bei GPT Image 2.5 sind schlichte Verneinungen unbedenklich und werden befolgt, genau umgekehrt wie beim Rat für GPT Image 2. LUVIs Handbuch sagt, du sollst den Prompt mit den Ausschlüssen beenden, die das Ergebnis braucht, als kurze, schlichte Verneinungen: „No other text.“, „No watermark, no logos.“ OpenAIs eigene Beispiel-Prompts für 2.5 enden genauso: „No extra text, no watermarks, no unrelated logos.“

Einen Ausschluss solltest du standardmäßig ergänzen. Wenn die Szene Schriftzüge nahelegt, die du nicht bestellt hast (ein benannter Ort, ein Hafen, eine Straße, ein Ladenschaufenster, ein Fahrzeug), schließ mit „No text, signs or lettering anywhere.“

Wie bekomme ich einen transparenten Hintergrund?

Über den Parameter, nie über den Prompt. Einen transparenten Hintergrund in Prosa zu verlangen malt ein buchstäbliches Schachbrettmuster als volle Pixel: Das Modell zeichnet das, was Transparenz darstellt, statt den Hintergrund zu entfernen. LUVIs eigener Parametervertrag trägt diesen Hinweis direkt neben dem Regler.

OpenAIs Anweisung ist die Kurzfassung: Für transparente Hintergründe bei beiden Modellen setz background: "transparent" und nutze output_format: "png". Auf LUVI sind das zwei Auswahlfelder, background und output_format, und sie zu setzen ist die ganze Arbeit.

Was treibt den Preis wirklich?

Die Qualitätsstufe, und zwar deutlich; weit mehr als die Zahl der Pixel.

• 1024×1024, mittel: 30 Credits
• 1024×1024, hoch: 93 Credits
• 1024×1024, max: 346 Credits
• 3840×2160, mittel: 50 Credits

Nebeneinander gelesen wird die Form klar: bis 4K zu gehen kostet auf der mittleren Stufe weniger, als bei 1024 Pixeln zu bleiben und eine Stufe höher zu gehen. xhigh und max sind neu in 2.5 – OpenAI hält fest, dass frühere GPT-Image-Modelle bei high enden –, und dort gehen die Credits hin.

Daraus folgt eine praktische Gewohnheit: Entwirf auf low oder medium, entscheide die Komposition und gib erst dann eine Stufe aus. OpenAI rät zum Gleichen: Nutze quality: "low" für schnelle Entwürfe.

Die Größen kommen aus einer festen Liste. Auf LUVI bietet size 14 Größen von 1024×768 bis 3840×2160 in beiden Ausrichtungen, und das ist die einzige Steuerung für Abmessungen und Seitenverhältnis; freie Breite und Höhe gibt es nicht. OpenAI markiert Auflösungen über 2560×1440 als experimentell.

Ist die Schätzung das, was ich zahle?

Nein, sie ist die Obergrenze, und in dieser Familie ist der Abstand sichtbar. Wir haben sieben Bilder in 2048×1152 erzeugt, mittlere Qualität, JPEG-Ausgabe. Eines davon wurde vor dem Lauf mit 26 Credits angeboten; über alle sieben lagen die tatsächlich abgebuchten Beträge zwischen 19 und 21 Credits.

So funktioniert die Abrechnung überall in LUVI: Was du vor dem Lauf siehst, ist das Höchste, was du zahlst, und die Buchung richtet sich nach der tatsächlichen Rechnung des Anbieters. Hier ist es nur leichter zu sehen, weil die Schätzung dieser Familie beständig über ihrem abgerechneten Preis liegt.

Was ändert sich bei den Bearbeitungsmodellen?

Der Prompt wird zur Anweisung über ein Bild, das es schon gibt, und LUVIs Handbuch für 2.5 legt die Reihenfolge fest: zuerst die Änderung, genau formuliert, dann das, was bleiben muss. „Change only the jacket to a red denim jacket. Keep everything else exactly the same: her face, her pose and the room lighting.“ Wiederhol die vollständige Liste dessen, was bleiben soll, jedes Mal, statt anzunehmen, Schweigen schütze irgendetwas.

Mach pro Bearbeitung nur eine Änderung. Das Handbuch sagt es unmissverständlich: „OpenAI's advice for chains is one change per request, restating what to keep.“ OpenAIs Leitfaden für 2.5 rät, eine Änderung anzufordern und die zu erhaltenden Details zu wiederholen. Gib also das letzte Ergebnis als Image 1 zurück und mach die nächste Änderung von dort aus. Das kehrt den GPT-Image-2-Rat um, alle Änderungen in einem Prompt zu bündeln.

Bei mehreren Eingaben nennst du sie in der Upload-Reihenfolge Image 1, Image 2 und so weiter und gibst jeder eine Rolle und ein Substantiv: „Image 1: base scene to preserve. Image 2: jacket reference. Dress the person from Image 1 in the jacket from Image 2.“ Die Bearbeitungsmodelle auf LUVI nehmen bis zu 16 Bilder und haben keine Maske. Jede Bearbeitung erzeugt das ganze Bild neu, die eigentliche Arbeit leistet also die Erhaltungsformulierung. Muss ein Bereich pixelgenau gleich bleiben, setz ihn danach wieder ins Original ein.

Wie wir getestet haben

• Modelle: GPT Image 2.5 Flare Text zu Bild; Sunburst, GPT Image 2 und 1.5 wurden aus dem Katalog gelesen.
• Einstellungen: 1024×1024 in mittel, hoch und max; 3840×2160 in mittel; dazu sieben echte Generierungen in 2048×1152, mittel, JPEG.
• Datum und Läufe: 22. September 2026, sieben Generierungen, dazu die Live-Angebote in Credits und die Parameterverträge der Modelle in LUVI sowie OpenAIs Leitfaden zur Bildgenerierung.
• Ergebnisse: Angebote von 30, 93 und 346 Credits über die drei Stufen bei 1024×1024 und 50 Credits bei 3840×2160 mittel. Die sieben echten Bilder wurden mit je 19 bis 21 Credits abgerechnet, bei einem Angebot von 26 für eines davon.
• Erneut geprüft: 20. Oktober 2026. Die Credit-Angebote waren dieselben, und wir haben die Parameterverträge der vier Modelle sowie LUVIs Handbuch für GPT Image 2.5, auf dem die Prompt-Ratschläge oben beruhen, noch einmal gelesen.
• Offen geblieben: Die sieben Bilder lagen alle auf einer Einstellung und bei einer Art Motiv; der Abstand zwischen Schätzung und Buchung ist also nur für diese Zelle gemessen, nicht für das ganze Raster aus Größe und Qualität.

In LUVI

Öffne Flare oder Sunburst im Arbeitsbereich, beginn den Prompt mit dem Ergebnis und schließ ihn mit den Ausschlüssen, und setz background und output_format in den Reglern statt im Satz. Sieh dir die Credit-Schätzung über dem Generieren-Knopf an, bevor du die Qualitätsstufe anhebst: Dort liegen die Kosten dieser Familie. Allgemeiner erklärt das Hilfecenter, wie Auflösung und Dauer den Preis verändern.

Neue Konten starten mit 200 Credits, und bestätigst du Telefon und Karte, kommen bis zu 1.500 dazu. Du kannst ein LUVI-Konto anlegen und herausfinden, welche Stufe deine Arbeit wirklich braucht.

Quellen

• Leitfaden zur Bildgenerierung (auf Englisch), OpenAI, offizielle Plattformdokumentation. Abgerufen am 20. Oktober 2026.
• Prompt-Leitfaden für GPT Image 2.5 (auf Englisch), OpenAI, offizielle Plattformdokumentation. Abgerufen am 20. Oktober 2026.