博客 · 2026-11-05

GPT Image 2.6 API 实测:GIF 动图、标注图改图,以及每次调用的真实花费

模型页:GPT Image 2.6 Flare API · GPT Image 2.6 Sunburst API —— 价格、规格与在线体验

GPT Image 2.6 是 OpenAI 2026 年 11 月发布的新一代图像模型,同时开放给 ChatGPT、Codex 和 API,分两档:gpt-image-2.6-flare 是快速的默认档,gpt-image-2.6-sunburst 每张图花更多时间,换细节和更精准的改图范围。我们没有复述发布稿,而是在上线当天用生产接口把两档都实际调了一遍,记录返回了什么、花了多久、每次多少钱。

先说明利益关系:我们运营 apimodels.app,一个用同一个 key 就能调用 GPT Image 2.6 两档的 API 平台,下面所有测试都是在上面跑的。图片按返回的原样展示,未经修改。

先说结论

Flare 足够快,适合草图和走量 —— 1K 海报 16 秒;同一条提示词 Sunburst 用了 28 秒。两档海报上的文字都写对了。GIF 动图可以一句话生成,也可以从线稿生成,前提是所有帧放得进一张帧图集(规则见下文)。最实用的新能力是标注图改图:模型只改了我们圈出来的东西,第二轮编辑也没动产品、文字和光线。模型文档列了 SVG 输出,但上线当天每个 SVG 请求都在上游报错,所以我们暂时不提供。

OpenAI 在 2.6 里改了什么

按 OpenAI 官方公告(openai.com/index/introducing-images-2-6)的说法,Images 2.6 生成速度提升约 50%;可以用文字提示词直接生成 GIF 动图;多轮编辑中人物、产品和品牌细节保持得更稳;把 ChatGPT 里的图片标注功能带到了 API;支持 SVG 导出;并新增一个 OpenAI 称为 complexity 的设置,控制模型动笔前对画面的规划程度。OpenAI 称 Flare 在低画质下最快 6 秒出图,2.6 的 API 定价与 2.5 相同,按 token 计费。OpenAI 还披露,全球用户每周在 ChatGPT、Codex 和 API 上创建的图片约 40 亿张。

在 apimodels.app 上,这个 complexity 设置对应参数 reasoning_effort(low、medium、high、xhigh、max)。画质 quality 可选 low、medium、high、auto,不传时我们默认 medium。

测试 1:同一张海报,Flare 对 Sunburst

提示词:一只手工釉陶瓷手冲滤杯放在浅色橡木台面上的产品海报,大标题「SLOW MORNINGS」,下面一行「Hand-glazed in Kyoto」。两次都是 1K、16:9、medium 画质,实得 1360x768。

左为 GPT Image 2.6 Flare、右为 Sunburst 生成的陶瓷手冲滤杯海报,SLOW MORNINGS 和 Hand-glazed in Kyoto 两边都写对了

Flare 用了 16 秒,Sunburst 28 秒。两边字都干净。Flare 把滤杯放在装着咖啡的玻璃分享壶上;Sunburst 釉面质感更丰富,画面更留白。每次都是 $0.0283 —— 相同设置下两档用掉的 token 一样,所以这条提示词上多等的 12 秒换来的是细节,而不是更高的账单。

测试 2:一句话生成循环 GIF

提示词:一个圆滚滚的蓝色机器人吉祥物挥手打招呼并微笑,6 帧无缝循环,每帧镜头和浅色背景保持一致。Flare、low 画质、6 帧、每帧 832x832、每帧 150 毫秒。

GPT Image 2.6 Flare 生成的 6 帧 GIF:蓝色机器人吉祥物挥手打招呼

25 秒返回一个真正的 6 帧动图,角色、构图和背景都稳住了,只有手臂在动。这次花了 $0.034。第一次尝试失败了,因为 6 帧 1024x1024 放不进帧图集(规则见下文),失败的请求不扣费。

测试 3:从线稿到循环动图

先用 Flare 画了一张小鸟站在树枝上的简单墨线线稿(1K low,11 秒,$0.0203)。再把它作为参考图,要求生成 6 帧循环:小鸟眨眼、跳一下、飘出一颗粉色爱心,保持原来的线条风格,只加粉色腮红。

这次 22 秒、$0.0552。每一帧的线条粗细和画风都保住了,唯一加上的颜色就是腮红,三个动作也按顺序出现。这正是 OpenAI 推荐给吉祥物和表情包的用法:先画(或生成)一次角色,再让它动起来。

测试 4:用标注图指出要改的地方

标注图是一张与要编辑的图片同尺寸的透明 PNG,上面只有你的批注。我们在 Sunburst 那张海报右侧的两个罐子上画了红圈,加了箭头和一句「换成一小盆绿植」,连同原图一起发过去,并要求其余一切保持不变。

左:原图;中:叠在原图上的标注;右:GPT Image 2.6 Sunburst 的结果,罐子换成了一小盆绿植,红色标注没有画进去

Sunburst 只把圈出来的东西换成了一盆斑点陶盆绿植,红色标注也没有画进成图。标题、滤杯、窗户和光线都没动;因为尺寸跟随原图自动决定,成图略大一些(1668x943)。35 秒,$0.0431。

测试 5:第二轮编辑

多轮之间能不能保持一致,决定了一个改图流程能不能真正用起来。所以我们拿改好的海报,再用一句话提一个修改:只把墙面刷成浅鼠尾草绿。

只有墙变了。字体、滤杯上的釉纹、绿植和阴影都与上一轮一致。25 秒,$0.0439。

哪些不行,以及 GIF 的尺寸规则

SVG:上线当天,每个 SVG 请求都在上游失败了,两档都一样,三个词的提示词也不行,且没有计费。在恢复之前,apimodels.app 对 output_format: svg 直接返回一个说明清楚的 400,而不是把一个看不懂的上游错误转给你。

GIF:所有帧会拼在一张帧图集上,图集长边最大 3840 像素。帧数向上取到 2 的幂排成网格 —— 6 帧用 4×2 或 2×4、9 帧用 4×4 —— 横竖有一种排法放得下就行。6 帧 1024x1024 怎么排都要 4096 像素,会被拒;6 帧 976x672 的宽屏帧只有竖排 2×4(1952x2688)放得下,实测成功,花了 $0.0486。现在只要传 aspect_ratio 和 resolution,apimodels.app 会自动缩小单帧让图集放得下(1:1 1K 的 6 帧会以 960x960 出图)。9 帧 960x960 的循环实测成功,花了 $0.092。

价格

GPT Image 2.6 按 token 计费,和模型本身的计量方式一致,所以没有固定的单张价格。在 apimodels.app 上:图像输出每百万 token $33,图像输入 $8.80(缓存 $2.20),文本输入 $5.50(缓存 $1.375),文本输出 $11,每次请求向上取到 $0.0001。画质、尺寸、GIF 帧数、参考图和标注图、提示词长度都会改变 token 数。提交时先冻结一个上限,出图后退回没用到的部分;失败的请求不扣费。

实测(2026-11-05)                                  耗时     每次请求
海报,1K medium,Flare                              16 秒    $0.0283
海报,1K medium,Sunburst                           28 秒    $0.0283
线稿,1K low,Flare                                 11 秒    $0.0203
GIF,6 帧 832x832,low,Flare                        25 秒    $0.034
线稿变 GIF,6 帧 960x720,Flare                     22 秒    $0.0552
标注图改图,medium,Sunburst                        35 秒    $0.0431
第二轮编辑,medium,Sunburst                        25 秒    $0.0439

怎么调用

# 6 帧循环 GIF
curl -X POST https://api.apimodels.app/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2.6-flare","prompt":"a round blue robot mascot waves hello, six-frame seamless loop","aspect_ratio":"1:1","resolution":"1K","quality":"low","output_format":"gif","frame_count":6,"frame_duration_ms":150}'

# 标注图改图
curl -X POST https://api.apimodels.app/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2.6-sunburst","prompt":"apply the change marked in red, keep everything else the same","image":"https://example.com/poster.jpg","markup_image_url":"https://example.com/markup.png","quality":"medium"}'
# 两个都返回 taskId;轮询 GET /v1/images/generations?task_id=... 直到 state 为 completed。

完整参数、尺寸规则和限制见 apimodels.app 的 GPT Image 2.6 API 文档(/docs/gpt-image-2-6)。

什么时候不该用它

如果你做预算需要固定、可预期的单张价格,就别用 GPT Image 2.6 —— apimodels.app 上的 GPT Image 2.5 按分辨率 × 画质按张定价。如果你今天就需要 SVG,也别用它。也别把它当视频模型:它的 GIF 是小动作的短循环,不是有运镜、有情节的片段。

常见问题

GPT Image 2.6 比 GPT Image 2.5 贵吗?

OpenAI 让 2.6 的 API token 价格与 2.5 保持一致。在 apimodels.app 上两者卖法不同:2.6 按 token 计费(图像输出每百万 token $33),2.5 按分辨率 × 画质按张固定价。我们实测一张 1K medium 的 2.6 海报一次 $0.0283。

GPT Image 2.6 能生成 SVG 吗?

模型文档列了 SVG 输出,但上线当天我们发出的每个 SVG 请求都在上游失败了(没有计费),两档都一样。apimodels.app 目前对 output_format: svg 返回 400,恢复后开放。

GPT Image 2.6 的 GIF 最多几帧?

frame_count 可设 2 到 64,但所有帧共用一张长边最大 3840 像素的帧图集,帧越多单帧越小:960x960 最多可放 16 帧。传 aspect_ratio 和 resolution 时,apimodels.app 会自动挑一个放得下的单帧尺寸。

该用 Flare 还是 Sunburst?

草图、社媒图、走量用 Flare —— 1K 海报 16 秒就回来了。图要被凑近看、或者要多轮修改,用 Sunburst;同一张海报它用了 28 秒,两轮编辑都稳住了产品和文字。我们实测相同设置下两档每次花费一样。

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