Schreibt ein Bildmodell den Preis richtig? Wir haben nachgezählt
Das Wichtigste in Kürze
- Am 16.10.2026 haben wir drei Bildmodellen zusammen 30 Anzeigen aufgetragen, für Produkte und für Immobilien, mit jedem Text wörtlich im Auftrag. In allen 30 Bildern stand jeder Preis richtig, auch 1.234.567 €, 3.499,00 € und „statt 249,00 €“.
- Umlaute, ß, das Quadratmeterzeichen und der Halbgeviertstrich in „Gr. 38–47“ waren ebenfalls richtig, soweit sich das bei 1024 Pixeln mit dem Auge prüfen lässt.
- Das Argument „Bildmodelle schreiben Preise falsch“ trägt damit für diese Modelle und diese Fälle nicht mehr. Wir hatten angekündigt, es dann zu streichen, und streichen es.
- Was in derselben Messung nicht stimmte: Keines der 30 Bilder zeigt das Produkt, das verkauft wird. Jedes Modell hat einen anderen Sneaker erfunden, und zwei davon tragen ein Logo, das an eine echte Marke erinnert.
- Dazu: Text, über den ein Vorderrad läuft, eine mitgemalte Instagram-Bedienleiste, 1024 statt 1080 Pixel und 10 bis 57 Sekunden je Bild.
- Wer Anzeigen mit einem Bildmodell macht, sollte deshalb nicht mehr zuerst die Ziffern prüfen, sondern das Produkt, die Marke, die Ränder und die Größe.
„Warum schreibt die KI meinen Preis falsch?“ ist eine der Fragen, die wir am häufigsten hören, und wir haben selbst lange damit argumentiert. Im August stand in diesem Blog, Bildmodelle zeichneten Ziffern, statt sie zu setzen, und eine falsch gezeichnete Zahl sehe genauso überzeugend aus wie eine richtige. Wir haben damals dazugeschrieben, dass das gemessen werden müsste, und dass wir das Argument streichen, wenn der Test für die Bildmodelle ausgeht.
Am 16.10.2026 haben wir den Test gemacht. Er geht für die Bildmodelle aus.
Der Test
Drei Bildmodelle: gpt-image-2 und gpt-image-1 von OpenAI und nano-banana-2 von Google, das wir selbst für die Fotos in diesem Blog verwenden. Jedes bekam fünf Aufträge für eine quadratische Instagram-Anzeige, drei für Produkte und zwei für Immobilien; gpt-image-2 bekam jeden Auftrag viermal, damit ein glücklicher Wurf kein Urteil trägt. Das sind 30 Bilder. In jedem Auftrag stand jeder Text wörtlich in Anführungszeichen, dazu die Bitte, deutsche Typografie genau so zu übernehmen: Dezimalkomma, Tausenderpunkte, Leerzeichen vor dem Eurozeichen, Halbgeviertstrich, Umlaute.
Die Texte waren mit Absicht unbequem:
| Anzeige | Was stimmen muss |
|---|---|
| Sneaker | Halden Low — Off-White · 179,00 € · statt 249,00 € · −28 % · Gr. 38–47 |
| E-Bike | Trekking E-Bike Nordkap 8 · 3.499,00 € · Akku 750 Wh · bis 120 km |
| Rasenmäher | Akku-Rasenmäher RM 46 · 449,95 € · Schnittbreite 46 cm · Lieferung in 2–3 Tagen |
| Wohnung | Berlin-Weißensee · 1.234.567 € · 4 Zimmer · 132 m² |
| Haus | Mönchengladbach · Einfamilienhaus mit Garten · 689.000 € · 6 Zimmer · 168 m² |
Jedes Bild ist der erste Versuch, nichts wurde aussortiert. Geprüft haben wir von Hand, Zeichen für Zeichen.
Das Ergebnis: Die Ziffern stimmen
In allen 30 Bildern stand jeder Preis richtig. 1.234.567 € mit beiden Punkten. 3.499,00 € mit Punkt und Komma. „statt 249,00 €“, bei gpt-image-2 und nano-banana-2 sogar von sich aus durchgestrichen. Weißensee mit ß, Mönchengladbach mit ö, 132 m² mit hochgestellter Zwei.
Eine Grenze der Messung gehört dazu: Ob zwischen Zahl und Eurozeichen ein geschütztes Leerzeichen steht oder ein normales, und ob ein Strich ein Halbgeviert- oder ein Bindestrich ist, lässt sich in Pixeln nicht sicher unterscheiden. Beim Rasenmäher von gpt-image-1 sieht „2-3“ eher nach einem Bindestrich aus. Das ist eine typografische Feinheit, kein falscher Preis.
Und 30 Bilder sind 30 Bilder, keine Statistik. Wer ein Modell im großen Stil einsetzt, sollte selbst nachzählen. Aber der Fehler, vor dem wir gewarnt haben, war in keinem einzigen Bild zu sehen. Damit ist das Argument für diese Modelle erledigt, und wir streichen es.
Was trotzdem nicht stimmt
Interessanter als die Ziffern ist, was in denselben 30 Bildern schiefging.
Das Produkt ist erfunden. Alle drei Modelle haben den Halden Low gemalt, aber keines kannte ihn. gpt-image-1 hat einen glatten Ledersneaker erfunden, nano-banana-2 einen Wildleder-Trainer mit Gummisohle, gpt-image-2 viermal einen hellen Ledersneaker, jedes Mal einen etwas anderen. Der echte ist ein Strickschuh mit einer petrolfarbenen Ferse. Für einen Shop ist das der eigentliche Fehler: Eine Anzeige mit dem richtigen Preis und dem falschen Produkt ist eine falsche Anzeige.
Die Marke ist erfunden, und manchmal fremd. Die Modelle malen Logos dazu: einen Berg über „Talwerk“, ein Blatt neben „Gartenwerk“, den Markennamen auf den Rahmen des E-Bikes. Zwei der vier Sneaker von gpt-image-2 tragen an der Seite ein großes „N“, das an das Zeichen eines bekannten Sportschuhherstellers erinnert. Ein Shop, der so eine Anzeige schaltet, wirbt mit einem fremden Markenzeichen für einen Schuh, den es nicht gibt.
Das Motiv läuft über den Text. Beim E-Bike von gpt-image-1 steht das Vorderrad über den ersten Buchstaben von „Akku 750 Wh“ und „bis 120 km“. Beim Rasenmäher ragt der Mäher über den Rand der Textfläche. Die Ziffern sind richtig, nur nicht ganz zu sehen.
Das Modell malt mehr, als es soll. Zwei der fünf Bilder von gpt-image-1 tragen unten die Bedienleiste von Instagram, mit Herz, Sprechblase und Lesezeichen, einmal halb abgeschnitten. Wer das Bild auf Instagram stellt, hat die Leiste dann zweimal. Bei gpt-image-2 kam das in 20 Bildern nicht vor.
Die Größe stimmt nicht. Alle drei Modelle lieferten 1024 × 1024 Pixel. Instagram erwartet 1080 × 1080, eine Story 1080 × 1920, eine Link-Vorschau 1200 × 630. Jedes weitere Format ist ein weiterer Auftrag und ein weiteres, anderes Bild.
Keine zwei Anzeigen sind dieselbe. gpt-image-2 hält sich erstaunlich treu an eine Anordnung, Foto links, Text rechts, in allen 20 Bildern. Aber Schrift, Flächen, Farben und Linien wechseln von Bild zu Bild, und die beiden anderen Modelle wechseln auch die Anordnung. Für eine einzelne Anzeige ist das gleichgültig. Für einen Shop mit dreihundert Produkten ist es ein Profil, das aussieht, als hätte jedes Produkt eine andere Agentur.
Und es dauert. gpt-image-1 brauchte 43 bis 57 Sekunden je Bild, gpt-image-2 22 bis 35, nano-banana-2 9 bis 10. Bei einer Preisänderung fängt das von vorn an, und das neue Bild sieht wieder anders aus.
Was ein Shop daraus machen kann
Wer Anzeigen mit einem Bildmodell macht, kann aus dieser Messung fünf Dinge mitnehmen:
- Jeden Text wörtlich in den Auftrag schreiben, in Anführungszeichen. So haben wir gemessen, und so standen die Preise richtig.
- Zuerst das Produkt prüfen, nicht die Ziffern. Ist es Ihr Produkt, in Ihrer Farbe, mit Ihren Details? Ein Modell, das nur einen Namen bekommt, malt ein Produkt, das so heißen könnte.
- Nach fremden Zeichen suchen. Ein Logo, ein Streifen, ein Buchstabe an der Seite: Was das Modell als Verzierung malt, kann einer anderen Marke gehören.
- Die Ränder ansehen. Läuft das Motiv über Text, ist etwas mitgemalt, was nicht ins Bild gehört?
- Die Größe nachmessen und für jedes Netzwerk das passende Format verlangen, statt ein Quadrat zuzuschneiden.
Ob es besser wird, wenn man dem Modell das echte Produktfoto mitgibt, haben wir in dieser Messung nicht geprüft. Das wäre der nächste Test.
Was wir korrigieren
In älteren Beiträgen und auf unseren Seiten stand, dass Bildmodelle Preise unzuverlässig schreiben, und unter einer Grafik mit 1.234.567 € stand, das sei „der Test, den Bildmodelle nicht bestehen“. Für die drei Modelle in dieser Messung stimmt das nicht mehr. Wir haben diese Stellen am 16.10. korrigiert und mit diesem Beitrag verlinkt.
Was stehen bleibt: ListingShot setzt den Preis als Text aus dem Datensatz. Das ist keine Frage der Trefferquote, sondern der Herkunft. Eine gesetzte Zeichenkette ist die aus dem Shop, bei jeder Grafik, ohne dass jemand nachzählt.
ListingShot hat aber nie wegen der Ziffern funktioniert, sondern wegen allem, was übrig bleibt: Das Foto ist das Foto des Shops. Der Text kommt aus dem Datensatz. Die Anordnung ist bei Anzeige dreihundert dieselbe wie bei Anzeige eins, in genau der Größe, die das Netzwerk erwartet. Und wenn sich der Preis ändert, ändert sich der Preis und sonst nichts. Das war im August schon das stärkere Argument. Seit dieser Messung ist es das, mit dem wir werben.
Häufige Fragen
Schreiben KI-Bildmodelle Preise falsch?
In unserer Messung vom 16.10.2026 nicht mehr: gpt-image-2, gpt-image-1 und nano-banana-2 haben in 30 von 30 Anzeigen jeden Preis richtig geschrieben, wenn der Preis wörtlich im Auftrag stand. Das ist eine kleine Messung, kein Beweis für jeden Fall — aber der Fehler, vor dem lange gewarnt wurde, war in keinem Bild zu sehen.
Kann ich dann ein Bildmodell für meine Produktanzeigen nehmen?
Für eine einzelne Anzeige mit einem gemalten Produkt, ja. Für ein Produkt, das Sie verkaufen, fehlt das Wichtigste: In keinem der 30 Bilder war das echte Produkt zu sehen. Die Modelle haben den Sneaker aus dem Auftrag frei erfunden, jedes einen anderen, und zweimal mit einem Logo, das es nicht hätte geben dürfen.
Was sollte ich an einer generierten Anzeige prüfen?
Ob das Produkt Ihres ist und keine fremde Marke trägt. Ob Text an den Rändern oder hinter dem Motiv abgeschnitten ist. Ob das Modell Dinge mitgemalt hat, die nicht ins Bild gehören, etwa die Bedienleiste von Instagram. Und ob die Größe stimmt: Alle drei Modelle lieferten 1024 × 1024 Pixel, Instagram erwartet 1080 × 1080.
Wie wurde gemessen?
Ein Auftrag je Anzeige, auf Englisch, mit jedem Text in Anführungszeichen und dem Hinweis, Komma, Tausenderpunkte, Leerzeichen vor dem Eurozeichen, Halbgeviertstrich und Umlaute genau so zu schreiben. Fünf Anzeigen je Modell, bei gpt-image-2 jede viermal. Jedes Bild ist ein erster Versuch, nichts wurde aussortiert. Geprüft haben wir von Hand; ein geschütztes Leerzeichen oder ein Bindestrich statt eines Halbgeviertstrichs lässt sich in Pixeln nicht sicher unterscheiden.
Was macht ListingShot anders?
Es malt nichts. Das Foto ist das Foto des Shops, der Text wird als Text aus dem Datensatz gesetzt, und jede Anzeige hat dieselbe Anordnung in genau der Größe, die das Netzwerk erwartet. Seit dieser Messung ist das kein Argument über Ziffern mehr, sondern eines über das Produkt und die Wiederholung.
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