GPT Image 2.5 在 API 上是两个模型:gpt-image-2.5-flare 是默认档,延迟约为 GPT Image 2 的一半;gpt-image-2.5-sunburst 是最高精度档。1K / 2K 两档共用一张价目表;4K 的 Sunburst 单独定价、更高,在下表下方单独列出。真正有差别的是**账单的形状**:OpenAI 按输出图片 token 收,画质档越高涨得越陡;APIMODELS 按「分辨率 × 画质」十五格固定价,发请求之前就能在表里查到这一张多少钱。
OpenAI 对 2.5 按每百万输出图片 token $30 计费(文本输入 $5/M、图片输入 $8/M),不公布每张示例价。为了得到可比的数字,我们在真正的 OpenAI 管线上实测了每个尺寸与画质实际消耗的 token —— 1024×1024 medium 439 个、2048×2048 high 3568 个、3840×2160 high 3336 个 —— 再乘以挂牌单价。这就是表里的「OpenAI」列:按挂牌价折算的成本,标「约」是因为你的提示词会与我们差几个 token。由于 token 数跟的是画出来的细节量而不是像素数,**决定这张账单的是画质档**:同一张 3840×2160,low 档约 $0.011、max 档约 $0.40,差 36 倍。
APIMODELS 按分辨率和画质定价,只有 4K 还要看模型。1K $0.008 / $0.020 / $0.03 / $0.05 / $0.08,2K $0.020 / $0.025 / $0.04 / $0.08 / $0.15,4K 的 Flare 为 $0.020 / $0.045 / $0.08 / $0.17 / $0.3、Sunburst 为 $0.020 / $0.085 / $0.16 / $0.28 / $0.47,顺序为 low / medium / high / xhigh / max。Flare 不传 quality 按 medium 出图,Sunburst 缺省按 high —— 画质是进价格的,所以在 1K / 2K,缺省值不同是 Sunburst 一次调用比 Flare 贵的唯一原因;到了 4K,Sunburst 那一行本身也更高。参考图、透明底不加价,生成失败不扣费,分辨率档位按实际出图的总像素量判定(≤1.7MP 记 1K、1.7–4.6MP 记 2K、>4.6MP 记 4K),既不看最长边也不看请求参数 —— 例如 2K 的 2720x1536 是 4.18MP,虽然长边超过 2048,仍按 2K 计费。
两种计费形状对撞,结果是**交叉**而不是全面便宜,所以有必要说清楚它在哪一格翻转。high 档 —— Sunburst 的缺省档,也是要交付的图最常用的一格 —— 我们在 1K 更便宜($0.03 对约 $0.053,少 43%),在 2K 明显更便宜($0.04 对约 $0.107,少 63%)。2K 的 low / medium 与 4K 的 high,两边差不到一美分。2K 的 low 以及 1K / 4K 的 low / medium 官方挂牌价更低 —— 1K medium 官方约 $0.013、我们 $0.020。medium 以上 Flare 全面更低,连 4K 最贵的两格也是:xhigh 我们 $0.17 对官方约 $0.178,max 我们 $0.3 对官方约 $0.40。例外是 Sunburst 的 4K:它单独一行($0.020 / $0.085 / $0.16 / $0.28 / $0.47),每一档都高于官方挂牌折算价,所以 4K 要比单价的话,该拿 Flare 去比。如果你的活是「大批量、最低画质的缩略图」,单看价钱直接买官方更划算。
价格只是一半,而且对多数看到这一页的人来说,决定性的往往不是这一半。逐格固定价意味着你在调用**之前**就能报出成本,而不是事后才知道 —— 当你要拿它给自己的客户定价时,这一点比省几分钱重要。除此之外:不需要 OpenAI 账号、不需要组织认证,中国大陆可直连,1K / 2K / 4K 都是原生生成而非放大(三档尺寸都精确 —— 2K 为 2720×1536、4K 为 3840×2160,详见文档),五档画质含 xhigh 和 max,生成失败自动退款,一把 key 一份余额同时覆盖 Gemini、Seedream、Kling 等整个目录。本页写于上线当天 2026-09-09,最近一次对照 OpenAI 价目与我们自己的生产数据复核是 2026-09-19。
把十五格套到真实的活儿上,比看单价直观。下面六行都是「同一批图在两边各花多少」,我方是逐格固定价乘以张数,OpenAI 列是按实测 token 折算的挂牌成本乘以张数。两行 4K 按 Flare 计;Sunburst 的 4K 单独定价,见上面价格表下方。
把这几行合起来看一条常见的电商流水线:每月 2,000 张 1K medium 商品图 + 500 张 2K high 主图 + 50 张 4K high 印刷母版(Flare),我们 $40 + $20 + $4 = $64,官方约 $26 + $53.50 + $5 ≈ $84.50 —— 便宜约 24%。若这 50 张母版改用 Sunburst,4K 单独定价,这一项是 $8 而不是 $4。除了单价,下一节那些东西同样重要:能提前报价、失败不扣费、不用组织认证。
| 工作负载 | 格 | APIMODELS | OpenAI 挂牌 ≈ | 谁更低 |
|---|---|---|---|---|
| 10,000 张目录缩略图 | 1K low | $0.008 × 10,000 = $80 | 约 $0.006 × 10,000 ≈ $60 | 官方 |
| 2,000 张社媒图(Flare 缺省档) | 1K medium | $0.020 × 2,000 = $40 | 约 $0.013 × 2,000 ≈ $26 | 官方 |
| 300 张要交付的商品图 | 1K high | $0.03 × 300 = $9 | 约 $0.053 × 300 ≈ $15.90 | APIMODELS(少 43%) |
| 500 张主图 / 横幅(Sunburst 缺省档) | 2K high | $0.04 × 500 = $20 | 约 $0.107 × 500 ≈ $53.50 | APIMODELS(少 63%) |
| 50 张印刷母版(Flare) | 4K high | $0.08 × 50 = $4 | 约 $0.100 × 50 ≈ $5 | APIMODELS(少 20%) |
| 20 张顶配海报(Flare) | 4K max | $0.3 × 20 = $6 | 约 $0.40 × 20 = $8 | APIMODELS(少 25%) |
同一套「分辨率 × 画质」价目(4K 的 Sunburst 单独一行),不同行业落在不同的格上。下面的推荐来自我们自己 32 组 Flare / Sunburst 对照和分档实拍(见文档页),不是猜的:数据图、版式、Logo 这类「系统性、要精确」的活儿 Flare 就够;材质、织物、印刷这类「凑近看」的活儿才值得 Sunburst 的时间。
参考图、透明底在任何一格都不加价;失败不扣费;大文件走 https://api.apimodels.app/v1 单请求 100MB。
| 行业 | 模型 + 格 | 每张 | 为什么 |
|---|---|---|---|
| 电商目录与商品列表 | Flare 1K medium;主图用 Sunburst 2K high | $0.020 / $0.04 | 走量图要快;主图要材质细节。background=transparent 抠图不加价。 |
| 社媒与内容团队(9:16) | Flare 1K medium;草稿和 A/B 变体用 1K low | $0.020 / $0.008 | 周转速度决定一切;low 打草稿、medium 定稿。我们 9:16 示例里的文案逐字渲染正确。 |
| 印刷、包装与标识 | Sunburst 2K high;大幅面用 4K high | $0.04 / $0.16 | 标签实拍的小字可读;黄铜刻度和羊毛织纹在 4K 站得住。 |
| 游戏与应用素材 | Sunburst 1K high,透明底 PNG | $0.03 | 精灵图和三视图要网格与服装一致 —— 正是精度档更稳的那几组。 |
| 代理公司与 SaaS 开发者 | 缺省 Flare、按张升 Sunburst;/v1/images/edits 参考图编辑 | $0.020–$0.04 | 逐格固定价,调用前就能给自己的客户报价;失败退款;一把 key 通全站。 |
Price per image — APIMODELS fixed cell price vs OpenAI list-rate cost (tokens measured 2026-09-09, list rate re-checked 2026-09-19; Flare and Sunburst share the 1K and 2K columns, the 4K column is Flare and the Sunburst 4K row follows the table)
1K (1024px) 2K (2048px) 4K (3840px), Flare
ours OpenAI ours OpenAI ours OpenAI
low $0.008 ~$0.006 $0.020 ~$0.012 $0.020 ~$0.011
medium (Flare) $0.020 ~$0.013 $0.025 ~$0.027 $0.045 ~$0.026
high (Sunburst) $0.03 ~$0.053 $0.04 ~$0.107 $0.08 ~$0.100
xhigh $0.05 (not measured) $0.08 (not measured) $0.17 ~$0.178
max $0.08 (not measured) $0.15 (not measured) $0.3 ~$0.400
Sunburst at 4K (own row): low $0.020 / medium $0.085 / high $0.16 /
xhigh $0.28 / max $0.47 — above the OpenAI list rate at every quality.
Read each cell across: the same request costs a fixed number here and
a token-dependent number at OpenAI. Quality is a price axis on both
sides; Sunburst defaults to high, Flare to medium.
Where each side wins (4K = Flare): ours is lower at every cell from high upward —
1K high (43% less), 2K high (63% less), 4K high (20% less), 4K xhigh
($0.17 against about $0.178) and 4K max ($0.3 against about $0.40);
2K medium is slightly lower too. OpenAI's list rate is lower only at
1K low / medium, 2K low (our $0.020 against about $0.012) and
4K low / medium.
OpenAI column = $30 / 1M output image tokens x measured tokens per image
(1K 196 / 439 / 1756, 2K 397 / 892 / 3568, 4K 371 / 865 / 3336 for
low / medium / high) + text-input tokens at $5 / 1M. xhigh and max were
measured at 3840x2160 only — the 1K and 2K cells are left blank rather
than extrapolated. Edits add image-input tokens at $8 / 1M on OpenAI
(about 1024 per reference at 1K); here reference images and
transparent background cost nothing extra.cURL
# Sync call, OpenAI shape: Flare at its default (medium) quality
curl https://api.apimodels.app/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMODELS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Product shot of a ceramic mug on linen, soft morning light",
"size": "1024x1024",
"background": "transparent",
"output_format": "png"
}'
# -> billed $0.020 (1K medium, the Flare default); pass "quality" to move cells: 1K low $0.008, 1K high $0.03Python
import requests, time
BASE = "https://api.apimodels.app/v1"
H = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
# Task mode: Sunburst at 2K, explicit quality, then poll
task = requests.post(f"{BASE}/images/generations", headers=H, json={
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
"prompt": "Editorial portrait, mustard wool coat, rainy street, film grain",
"aspect_ratio": "3:2",
"resolution": "2K",
"quality": "high", # 2K high = $0.04; omit it and Sunburst still renders high. "medium" would bill $0.025
}).json()["data"]["taskId"]
while True:
r = requests.get(f"{BASE}/images/generations", headers=H,
params={"task_id": task}).json()["data"]
if r["state"] in ("completed", "failed"):
print(r)
break
time.sleep(3)取决于哪一格、哪个模型,而且如实说:没有哪一边全赢。APIMODELS 按「分辨率 × 画质」逐格固定价 —— 1K $0.008 到 $0.08、2K $0.020 到 $0.15 两个模型相同;4K 的 Flare $0.020 到 $0.3、Sunburst $0.020 到 $0.47;OpenAI 按输出图片 token 计费,我们用实测 token 数折成每张成本。high 档(Sunburst 的缺省档)在 1K / 2K 我们更便宜:1K $0.03 对约 $0.053,2K $0.04 对约 $0.107。Flare 的 4K 从 high 往上也是我们更低($0.08、$0.17、$0.3 对约 $0.100、$0.178、$0.40)。low 档、1K / 4K 的 medium(1K medium 官方约 $0.013、我们 $0.020)以及 Sunburst 的整行 4K(high $0.16、max $0.47,官方约 $0.100、$0.40)官方挂牌价更低。OpenAI 那列是按每张实际消耗 token 折算的挂牌成本,因为 2.5 没有公布过每张示例价。
OpenAI 按每百万输出图片 token $30 计费。在真正的 OpenAI 管线上实测,1024×1024 一张 low 约 196 个 token、medium 439、high 1756 —— 折合每张约 $0.006、$0.013、$0.053;2048×2048 约 $0.012 / $0.027 / $0.107,3840×2160 约 $0.011 / $0.026 / $0.100。high 之上两档涨得更快:3840×2160 的 xhigh 约 $0.178、max 约 $0.400 —— 同一张图,是 low 档的 36 倍。xhigh 和 max 我们只在 4K 实测过,1K / 2K 两格有意留空,不做外推。编辑另按图片输入 token 收 $8/M,1K 参考图约 1024 个。
1K / 2K 没有哪一档是「便宜的那个」—— 这两档分辨率共用同一张价目表,同一画质下扣的是同一个数。4K 则 Flare 价格更低(high $0.08 对 $0.16,max $0.3 对 $0.47)。除此之外,不同的是缺省档和等待时间。Flare 缺省 medium(1K $0.020、2K $0.025),适合社媒内容、电商变体和一切走量场景;Sunburst 缺省 high(1K $0.03、2K $0.04),更慢,为精品商业图和印刷调校。两个模型都接受显式 quality,所以也可以一直用 Flare,只给值得的图传 quality:"high" —— 在 1K / 2K,这时你付的和 Sunburst 出同一张图收的一样。
透明底不加钱:background=transparent 在 1K / 2K / 4K 都返回真带 alpha 的 PNG,单价不变。蒙版则是另一个答案 —— 我们已经不再接受,带 mask 的请求直接返回 400。我们测过的上游渠道没有一家把蒙版当硬边界:保护区照样被重画,却仍然返回 200,所以我们拒收这个参数,而不是收下再忽略。局部编辑请在提示词里点名要改的对象 —— 靠的就是这个。
两种情况。一是需要只有 OpenAI / Azure 直签才能提供的企业合规文件(DPA、SOC 2 链条)。二是你的活正好落在官方挂牌价更低的那几格:1K 或 4K 的大批量 low / medium(1K medium 官方约 $0.013、我们 $0.020),或者用 Sunburst 出 4K —— 它单独一行,高于官方挂牌折算价(high / max 官方约 $0.100 / $0.40,我们 $0.16 / $0.47)—— 与其粉饰不如直说。1K / 2K 的 high 档以及 Flare 的 4K 高画质档,固定格价在价格上赢;而在「可预估」这一点上它到处都赢 —— 你能在功能上线之前就报出成本。其余理由和以前一样:免组织认证、中国大陆可直连、失败自动退款、一把 key 覆盖整个目录。
近 7 天生产中位数(外部流量、成功调用,2026-09-19 取数):1K 两档都约 45 秒(p90 约 65 秒),2K Flare 约 25 秒、Sunburst 约 40 秒,4K Sunburst 约 35 秒、Flare 约 50 秒;带参考图编辑 15-50 秒。三档都是原生生成而非放大 —— 用细节能量法对照已知放大样本验证过。尺寸:三档都按请求原样返回、不做吸附 —— 2K 为 2720×1536、4K 为 3840×2160(9:16 则 1536×2720 / 2160×3840)。2026-09-22 横竖两个方向共 16 发实测全部与请求一致。
