> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.samsa.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Bildgenerierung > Generiere Bilder aus einem Prompt und komponiere optional die trainierten Modelle deiner Organisation. Verwandle einen Text-Prompt mit `POST /images/generations` in Bilder und komponiere optional die trainierten **style**-, **object**-, **person**- und **setting**-Modelle deiner Organisation samt einer **color palette**. Die Standard-Engine ist `nano_banana_pro` (übergib `engine`, um `nano_banana_2` zu wählen). ## Asynchrones Muster Die Generierung ist asynchron. `POST /images/generations` gibt sofort **`202 Accepted`** mit einer Job-`id`, einem `status` und einem `estimated_credits`-Wert zurück. Frage [`GET /images/generations/{id}`](/de/api-reference/images/get-generation) ab, bis `status` gleich `completed` ist (oder `failed`/`cancelled`), und lies dann die erzeugten Bilder — jedes enthält eine presigned URL, 24 Stunden gültig. Übergib eine `webhook_url`, um statt abzufragen benachrichtigt zu werden (siehe [Webhooks](/de/guides/webhooks)). ## Credits Jedes Ergebnis (output) kostet `5` Credits bei `1K` und skaliert mit der Auflösung (`1K` ×1, `2K` ×2, `4K` ×4), multipliziert mit `num_outputs`. Die Kosten ziehen aus dem Pool deiner Organisation; ein aufgebrauchter Pool liefert `402`. Siehe [Preise](/de/guides/pricing). Ein vollständiger Zero-to-Image-Walkthrough mit curl, Python und TypeScript.