# Bildgenerierung in Codex App (api-image-Skill)

> Mit dem Community-Skill api-image bekommt die Codex App im API-Modus ihre Bildgenerierung zurück — bei LMU AI ohne zusätzliche Konfiguration, Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Inpainting ganz in normaler Sprache.

URL: https://docs.lmuai.com/de/docs/tools/codex-api-image



[api-image](https://github.com/yc-duan/api-image) ist ein Community-Skill (MIT-lizenziert): Die Codex App hat im API-Modus kein eingebautes imagegen, und mit diesem Skill erzeugt sie Bilder über den OpenAI-kompatiblen Bildendpunkt, den du selbst konfigurierst. Mit LMU AI ist das **null Zusatzkonfiguration** — er nutzt einfach den Schlüssel und Endpunkt, der bereits in deinem `~/.codex` liegt, und ein Satz im Chat genügt.

<Callout type="warn" title="Community-Skill von Drittanbietern">
  Er läuft auf deinem Rechner, liest den Schlüssel aus `~/.codex/auth.json` und schickt Prompt und Referenzbilder an den Provider — mach dir vorher klar, ob du das akzeptierst. Der Autor weist außerdem darauf hin, dass die Kompatibilität je nach Provider variiert; echte Fehlermeldungen sind die maßgebliche Quelle.
</Callout>

***

## Installation: ein Satz an Codex [#installation-ein-satz-an-codex]

Codex App öffnen und einfach sagen:

> Installiere den Skill von [https://github.com/yc-duan/api-image](https://github.com/yc-duan/api-image) — ich will Bilder über die OpenAI image 2 Standard-API erzeugen; die Anleitung findest du unter [https://github.com/yc-duan/api-image](https://github.com/yc-duan/api-image)

Codex legt das Repo von selbst in `~/.codex/skills/api-image` ab (unter Windows `%USERPROFILE%\.codex\skills\api-image`); danach die **Codex App neu starten**.

Manuell geht es natürlich auch:

```bash
git clone https://github.com/yc-duan/api-image.git ~/.codex/skills/api-image
```

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## Nutzung: ebenfalls ein Satz [#nutzung-ebenfalls-ein-satz]

| Was du willst      | Sag einfach                                                                                                                                       |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Text zu Bild       | Erzeuge mit api-image ein filmisches Foto in 2048x1152: regnerische Tokioter Straße bei Nacht, Neonreflexionen, realistischer fotografischer Stil |
| Bild zu Bild       | Nimm Komposition und Pose dieses Bildes als Referenz und erzeuge eine warme Illustration — halte die Pose bei, kopiere das Original nicht         |
| Inpainting         | Ändere die rote Tasse in diesem Bild zu grün und behalte Form, Komposition und Licht bei                                                          |
| Explizite Optionen | Erzeuge mit api-image eine flache Illustration in 1024x1024, Qualität low, zwei Bilder, gespeichert unter ./public/cover.png                      |

Die Voreinstellungen sind `gpt-image-2`, `2048x1152`, Qualität high, ein Bild; Größe, Qualität, Anzahl und Ausgabepfad änderst du direkt im Chat. Standardmäßig landet das Ergebnis im aktuellen Arbeitsverzeichnis (`provider-image-<Zeitstempel>.png`).

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## Hinweise [#hinweise]

* **Für LMU AI gibt es nichts zu konfigurieren**: Der Skill liest die `auth.json` (Schlüssel) und `config.toml` (Endpunkt), die du beim Anbinden an LMU AI ohnehin angelegt hast — das entspricht den vollständigen Endpunkten `https://api.lmuai.com/v1/images/generations` und `/v1/images/edits`
* `model_not_found` / 403: Deine Gruppe enthält das Bildmodell nicht — prüfe „Verfügbare Modelle“ in der Konsole oder wechsle die Gruppe
* `gpt-image-2` unterstützt keine transparenten Hintergründe; angeforderte Größen kann der Upstream normalisieren — verlasse dich auf das tatsächlich gelieferte Bild