Der Termin stand seit Mitte Juni im Changelog, der 17. August ist vorbei, und abgeschaltet sind die drei Modelle nach Googles Dokumentation trotzdem noch nicht. Aufschieben sollte den Wechsel deshalb niemand.

Drei Modellkennungen, ein Abschalttermin

Laut dem Changelog der Gemini-API auf ai.google.dev hat Google am 15. Juni 2026 drei Bildmodelle der Imagen-4-Reihe abgekündigt, mit Abschalttermin 17. August 2026. Betroffen sind diese Modellkennungen:

Diese Zeichenketten stehen exakt so im Code, in der Konfiguration oder im Automatisierungswerkzeug, wenn ein Betrieb die Bildgenerierung über die Gemini-API nutzt. Genau danach lässt sich der eigene Bestand durchsuchen, und das ist der schnellste Weg zu der Antwort, ob man betroffen ist.

Zwei Monate Vorlauf, ein benannter Ersatz

Überraschend kam der Schritt nicht. Die Abkündigung stand seit dem 15. Juni 2026 im Changelog der Gemini-API, der Vorlauf betrug damit rund zwei Monate. Für die Migration verweist der Changelog-Eintrag auf die Deprecations-Seite der Gemini-API.

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Der Changelog-Eintrag selbst nennt keinen Nachfolger. Die Deprecations-Seite schon: Für alle drei Modelle empfiehlt Google dort gemini-3.1-flash-image. Außerdem steht dort, dass die Termine in der Tabelle frühestmögliche Abschaltdaten sind und Google den genauen Zeitpunkt vorab mitteilen will. Abgeschaltete Modelle hinterlegt Google in der Tabelle grau; die drei Imagen-4-Modelle waren es beim Stand vom 24. September 2026 nicht, und einen Eintrag zur tatsächlichen Abschaltung enthielt der Changelog zu diesem Zeitpunkt ebenfalls nicht. Ob die Endpunkte im Einzelfall noch antworten, haben wir nicht selbst gemessen.

Solche Abkündigungen laufen im API-Geschäft üblicherweise über Changelogs und Doku-Seiten, einen Brief bekommt niemand. Wer den Kanal nicht beobachtet, erfährt von der Frist zum ersten Mal, wenn sie bereits abgelaufen ist.

Der Ausfall meldet sich nicht von selbst

Bildgenerierung per API steckt selten dort, wo jemand täglich hinschaut. Sie hängt in Automatisierungen und Website-Generatoren, oft auch in einem kleinen Skript, das ein Dienstleister vor Monaten eingerichtet hat und an das sich im Haus niemand mehr erinnert. Fehlt eine Liste dieser Abhängigkeiten, ist der zuständige Kollege gewechselt und die Dokumentation lückenhaft, dann läuft das Werkzeug, bis es eben nicht mehr läuft.

Auffallen würde so ein Ausfall dann womöglich erst, wenn ein Kunde sich meldet, weil im Angebot oder auf der Website plötzlich die Bilder fehlen.

Was betroffene Betriebe jetzt prüfen sollten

Der erste Schritt ist eine Suche über den eigenen Code und die eigenen Automatisierungen nach den drei Modellkennungen. Fündig wird man dabei auch in Werkzeugen, die gar nicht wie Software aussehen, etwa in einem Automatisierungsdienst, in dem die Kennung nur in einem Konfigurationsfeld steht. Der zweite Blick gehört den Fehlerprotokollen: Scheitern dort Aufrufe an eines der drei Modelle, ist die Umstellung dringend. Wer keine eigenen Protokolle führt, fragt bei dem Dienstleister nach, der die Anbindung gebaut hat, denn dort liegt oft die einzige Übersicht.

Danach steht der Wechsel an. Google empfiehlt auf der Deprecations-Seite gemini-3.1-flash-image, und das ist der naheliegende erste Kandidat für einen Test. Wichtig ist, den Wechsel mit den eigenen Anwendungsfällen zu testen, denn ein anderes Bildmodell liefert andere Ergebnisse, und ein Automatismus, der ungeprüft weiterläuft, fällt womöglich erst beim Kunden auf. Sinnvoll ist auch, die Fundstellen der Suche gleich festzuhalten, denn diese Liste ist der Anfang genau des Inventars, das im nächsten Fall die Suche erspart.

Unsere Einschätzung

Zwei Monate Vorlauf sind in der KI-Welt der übliche Rahmen, und sie nützen nur dem, der sie mitbekommt.

Genau da liegt das Problem. Welche KI-Endpunkte in den eigenen Abläufen stecken, kann im Betrieb oft niemand auf Anhieb vollständig benennen, und das ist aus unserer Sicht die eigentliche Schwachstelle. Dabei kostet die Vorsorge kaum einen Nachmittag. Ein Inventar der genutzten Endpunkte gehört dazu, eine simple Tabelle mit Werkzeug, Modellkennung und Zuständigem reicht völlig. Dazu ein Abo auf die Changelogs der zwei, drei wichtigsten Anbieter, damit eine Abkündigung als Nachricht im Postfach landet und dort jemanden erreicht. Und jede Anbindung gehört so gebaut, dass der Modellname ein Konfigurationswert ist. Dann kostet ein erzwungener Wechsel einen Eintrag in einer Datei plus einen Test, und der Vorlauf von zwei Monaten ist plötzlich üppig bemessen. Wer dagegen Modellnamen fest im Code stehen hat, macht aus jeder Abkündigung ein kleines Projekt mit Dienstleister und Wartezeit.

Für die drei Imagen-Endpunkte ist der Wechsel ohnehin fällig, der Ersatz ist benannt. Für alle anderen Anbindungen im Haus ist diese Woche ein guter Anlass, die fehlende Liste endlich anzulegen.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 29. September 2026):

Häufige Fragen

Welche Imagen-Modelle hat Google abgekündigt?

Laut dem Changelog der Gemini-API hat Google am 15. Juni 2026 drei Modelle abgekündigt: imagen-4.0-generate-001, imagen-4.0-ultra-generate-001 und imagen-4.0-fast-generate-001. Als Abschalttermin nennt der Eintrag den 17. August 2026, die Deprecations-Seite führt ihn als frühestmöglichen Termin. Abgeschaltete Modelle markiert Google dort grau, diese drei waren es beim Stand der Seite vom 24. September 2026 nicht.

Wie viel Vorlauf gab Google für die Imagen-4-Abkündigung?

Die Abkündigung stand seit dem 15. Juni 2026 im Changelog der Gemini-API. Bis zum frühestmöglichen Abschalttermin am 17. August 2026 waren das rund zwei Monate. Den genauen Termin will Google laut Deprecations-Seite vorab mitteilen.

Gibt es einen offiziellen Nachfolger für die Imagen-4-Modelle?

Ja. Die Deprecations-Seite der Gemini-API, auf die der Changelog für die Migration verweist, nennt für alle drei Modelle gemini-3.1-flash-image als empfohlenen Ersatz. Ob dieses Modell die eigene Aufgabe gleich gut erledigt, sollte ein Betrieb mit eigenen Beispielen testen.

Was sollte ein Betrieb jetzt regeln?

Zuerst Code, Konfigurationen und Automatisierungen nach den drei Modellkennungen durchsuchen und die Fehlerprotokolle auf gescheiterte Aufrufe prüfen. Danach lohnt ein Inventar aller genutzten KI-Endpunkte, ein Abo der wichtigsten Anbieter-Changelogs und eine Anbindung, bei der der Modellname als Konfigurationswert hinterlegt ist. So bleibt ein künftiger Modellwechsel überschaubar.

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Zuletzt aktualisiert: 29. September 2026. Stand der Recherche: 29. September 2026.