GPT Image 2 in Codex, Claude Code und anderen Coding-Agenten nutzen

Ein Coding-Agent wie Codex oder Claude Code kann GPT Image 2 Bilder erzeugen, indem er die API direkt aufruft. Leg deinen API-Key in eine Umgebungsvariable, gib dem Agenten den Prompt unten, und er baut die Anfrage, zeigt sie dir, sendet sie nach deiner Freigabe ab, fragt die Aufgabe ab und speichert die Bilder in deinem Projekt. Ein Plugin ist nicht nötig: Ein Agent, der einen Shell-Befehl oder ein kurzes Skript ausführen kann, kann die API aufrufen.

SeedRouter liefert keinen MCP-Server und keinen fertigen Skill. Der Prompt in dieser Anleitung ist die gesamte Integration. Du kannst ihn als wiederverwendbare Anweisung in dem Agenten speichern, den du nutzt.

Was braucht der Agent, bevor er loslegt?

Drei Dinge:

1. Einen API-Key in der Umgebung. Erstelle einen auf der Seite API-Keys und exportiere ihn in der Shell, in der der Agent läuft. Der Agent liest ihn von dort; er sollte dich niemals bitten, ihn einzufügen.
2. Netzwerkzugriff. Der Agent ruft https://api.seedrouter.ai auf, also muss seine Sandbox für diese Aufgabe ausgehende Anfragen erlauben.
3. Guthaben. Anfragen werden aus deinem Guthaben bezahlt, also lade auf, bevor du den ersten Lauf startest.

export SEEDROUTER_API_KEY="your-key"

Welchen Prompt solltest du dem Agenten geben?

Füge ihn zu Beginn der Aufgabe ein und fülle dann das Ziel in eckigen Klammern aus. Er listet genau die Felder auf, die die API akzeptiert, sodass der Agent keine Parameter erfindet, und er lässt den Agenten vor jeder Belastung auf deine Freigabe warten:

Use the SeedRouter API to generate a gpt-image-2 image for me.

Security: read SEEDROUTER_API_KEY from my local environment. Never ask me to paste it and never expose it in code, prompts, logs, or output.

Goal:
- Use case: [product / social / concept art / UI mockup]
- Subject and style: [subject, composition, lighting, style]
- Size: [auto | 1024x1024 | 1536x1024 | 1024x1536 | WIDTHxHEIGHT]
- Quality: [auto | low | medium | high]
- Number of images: [1-10]
- Acceptance criteria: [e.g. no text in the image, consistent product, clean background]

Request fields this endpoint accepts, and nothing else:
  model (required, "gpt-image-2"), prompt (required, up to 32000 chars),
  n (1-10, default 1), size (default auto; a custom WIDTHxHEIGHT must have
  both sides divisible by 16, neither edge over 3840, total pixels between
  655360 and 8294400, and keep a ratio between
  1:3 and 3:1), quality (auto|low|medium|high, default auto),
  background (auto|opaque|transparent, default auto; transparent requires
  output_format png), output_format (png|jpeg, default png),
  output_compression (0-100, default 100, jpeg only),
  moderation (auto|low, default auto), user (your own identifier).
For editing use /v1/images/generations with images: [{image_url: "https://..."}]
(up to 16) and optional mask: {image_url: "https://..."}. Mask requires images.
Inputs must be URLs, not base64 or multipart files. stream and partial_images
are not supported because delivery is asynchronous.

Before any paid request, show me the model id, the exact request body and the
estimated cost, then wait for my explicit approval.

After approval:
1. POST https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations with the body above and
   an Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY header.
2. Save the task id from the response "id" field. The response is
   {"id": "...", "status": "processing"} — the image is not in it.
3. Poll https://api.seedrouter.ai/v1/tasks/{task_id} with the same header every
   5-10 seconds until status is "completed" or "failed". Do not retry forever;
   if you stop waiting, preserve the task id and report that it is still pending.
   A polling timeout is not a failed task. Never submit a duplicate just to check status.
4. On success, download every URL in output.data[].url, return the local paths,
   the task id, and the parameters used. The response carries no cost field.
5. On failure, keep the task id, explain the reason and what to change, and do
   not retry without my approval. A task that ends failed is not charged.

Der Freigabeschritt ist der wichtigste. Ein Agent, der selbstständig wiederholt, kann dieselbe kostenpflichtige Anfrage mehrmals absenden. Lass diese Anweisung stehen, auch wenn du dem Setup vertraust.

Wie nutzt du ihn in Codex?

Öffne Codex in deinem Projekt und füge den Prompt mit deinem ausgefüllten Ziel ein. Um ihn wiederzuverwenden, ergänze ihn in der AGENTS.md des Projekts, der Anweisungsdatei, die Codex für das Repository liest, unter einer Überschrift wie „Bilder generieren“. Dann genügt eine Bitte wie „erstelle ein Hero-Bild für die Preisseite“; Codex folgt den gespeicherten Schritten.

Läuft Codex in einer Sandbox ohne Netzwerkzugriff, kann es die API nicht erreichen. Erlaube für diese Sitzung Netzwerkzugriff, bevor du es um eine Generierung bittest.

Wie nutzt du ihn in Claude Code?

Derselbe Prompt funktioniert in Claude Code. Zur Wiederverwendung speicherst du ihn in der CLAUDE.md des Projekts oder als Skill: einen Ordner mit einer SKILL.md-Datei, deren Anweisungen den Prompt enthalten. Claude Code lädt ihn dann, wenn du nach einem Bild fragst. Achte darauf, dass SEEDROUTER_API_KEY in dem Terminal exportiert ist, aus dem du Claude Code startest.

Wie sieht ein guter Agentenlauf aus?

1. Du beschreibst das Bild und wo es hin soll.
2. Der Agent zeigt die Modell-ID, den genauen Request-Body und geschätzte Kosten und wartet.
3. Du gibst frei. Der Agent sendet einmal ab und meldet die Aufgaben-ID.
4. Er fragt ab, bis die Aufgabe abgeschlossen ist, lädt die Bilder ins Projekt herunter und nennt dir die Dateipfade.

Bricht ein Lauf mittendrin ab, ist die Aufgaben-ID weiterhin gültig. Bitte den Agenten, die Abfrage dieser ID fortzusetzen, statt erneut zu generieren; ein zweites Absenden bedeutet eine zweite Belastung. Eine Aufgabe, die fehlschlägt, wird nicht berechnet.

Häufig gestellte Fragen

Gibt es von SeedRouter einen MCP-Server oder Skill für GPT Image 2?

Nein. Die API selbst ist die Integration, und der Prompt oben gibt einem Agenten alles, was er zum Aufrufen braucht. Speichere den Prompt als Skill oder Anweisungsdatei in deinem eigenen Agenten, wenn du ihn wiederverwenden willst.

Kann der Agent vorhandene Bilder in meinem Projekt bearbeiten?

Ja, wenn die Bilder über öffentliche HTTPS-URLs erreichbar sind. Die API nimmt Referenzbilder und Masken als URLs an, nicht als lokale Dateien. Lade sie also zuerst hoch oder sag dem Agenten, wo sie gehostet sind.

Welches Modell sollte der Agent verwenden?

gpt-image-2 für einen festen Preis pro geliefertem Bild oder gpt-image-2-official, um nach den Token zu bezahlen, die jedes Rendering meldet. Ersetze das Modell im Prompt, um zu wechseln. Die aktuellen Preise stehen auf der Modellseite.

Der Mensch behält das letzte Wort

Gib dem Agenten den Key über die Umgebung, die Felder über den Prompt und das letzte Wort über den Freigabeschritt. Mit dieser Kombination erzeugen Codex oder Claude Code Bilder direkt in deinem Projekt, ohne überraschende Kosten. Die GPT Image 2 API-Referenz enthält jedes Feld, falls du den Prompt erweitern willst.