Images 2.6 vs GPT Image 2.5: Prislistan ändrades inte

OpenAI:s Images 2.6 lanserades den 4 november med samma prislista som GPT Image 2.5: 5 USD per miljon textinmatningstoken, 8 USD per miljon bildinmatningstoken och 30 USD per miljon bildutmatningstoken, med cachad indata på 1,25 respektive 2 USD. Det är det mest användbara faktumet i uppgraderingen. När en leverantör släpper en ny generation och inte rör sin prislista, säger det dig att förbättringen ligger i vad modellen kan göra och hur snabbt den gör det, inte i ekonomin. Så frågan för alla som redan använder GPT Image 2.5 är snäv: förtjänar de nya funktionerna en migrering, eller är detta en version man tar till sitt nästa greenfield-projekt och annars ignorerar?

Den frågan har ett tydligare svar än de flesta modelluppgraderingar, eftersom de två API-modellerna – GPT-Image-2.6 Flare och GPT-Image-2.6 Sunburst – behåller nivåstrukturen, slutpunkterna och utdatakontraktet från sina föregångare, GPT-Image-2.5 Flare och GPT-Image-2.5 Sunburst. Nästan inget går sönder. Det är också därför beslutet är lätt att fatta fel i båda riktningarna: att göra ingenting är försvarbart, och att byta är tillräckligt billigt för att det ska vara svårt att motivera att inte byta enbart på latensgrunder.

Vad är genuint identiskt

Den tråkiga listan först, eftersom den är längre än vad versionsanteckningarna antyder.

• Pris — 5 / 8 / 30 USD per miljon tokens, oförändrat, på båda nivåerna.

• Slutpunkter — /v1/images/generations och /v1/images/edits, oförändrade.

• Nivåuppdelningen – en snabbmodell och en kvalitetsmodell, med identiskt pris, oförändrad sedan Images 2.5 introducerade den i september.

• Modaliteter – text och bild in, bild ut. Ingen video, i någon av generationerna.

• Produktytorna — ChatGPT, Codex och API:et. Images 2.5 omfattade redan alla tre.

Om din integration är ett tunt lager runt images-slutpunkten med en fast kvalitetsinställning, är 2.5 till 2.6 en modellsträng och en regressionskörning. Det finns ingen ny autentisering, ingen ny svarsform och ingen prismigrering.

Vad är genuint nytt?

Fyra parametrar och ett utdataformat. Alla fem är på API-nivå, inte bara ChatGPT-funktioner.

• Komplexitet. Låg, medel eller hög, åtskild från kvalitet. Den styr hur mycket planering som sker innan bilden ritas. För ett platt produktutklipp är låg korrekt och billigare; för en scen med sex begränsningar som alla måste hålla ger hög mer planeringsutrymme. Det här är en riktig ratt som GPT Image 2.5 inte exponerade.

• Markupstyrd redigering. Ett genomskinligt PNG-overlager ritas på källbilden och markerar området som ska ändras. Det kan inte kombineras med en mask. OpenAIs ändringslogg säger att detta fungerar på GPT Image 2.5- och 2.6-modeller som stöds — så en del av redigeringsuppgraderingen är även tillgänglig för den äldre generationen, vilket är värt att kontrollera innan du migrerar för att få den.

• SVG-utdata.Vektorexport från bildanropet. Ny, och den enda funktionen som saknar motsvarighet i 2.5.

• Animerad GIF-utdata. En loop från en stillbild, med uppspelningshastighet och redigering per bildruta i ChatGPT, och GIF som utdataformat i API:et. Accepteras inte som indata.

• Referensbilder i ChatGPT. Spara en person, ett husdjur eller en karaktär en gång och återanvänd den i flera turer utan att ladda upp igen.

Rubriken OpenAI ledde med är GIF:en. Funktionen som ett produktionsteam först kommer att lägga märke till är komplexiteten, eftersom det är första gången modellen låter dig avväga planering mot latens explicit i stället för implicit genom kvalitet.

Påståendet om hastighet, uppdelat

OpenAI säger att genereringen är ungefär 50 % snabbare. Detaljerna bakom den siffran är mer intressanta än genomsnittet: Flare vid låg kvalitet anges till ungefär sex sekunder per bild, och i Design Arenas jämförelse, som rapporterades vid lanseringen, angavs Flare vara ungefär 2,6× snabbare än sin föregångare och Sunburst ungefär 1,15×.

De två multiplarna berättar olika historier. En 2,6× hastighetsökning på snabbhetsnivån förändrar vad som är möjligt i ett gränssnitt – sex sekunder ligger inom det fönster där en person fortsätter att titta på skärmen. En 1,15× hastighetsökning på kvalitetsnivån är ett avrundningsfel för batcharbete och en liten bekvämlighet för interaktiv redigering. Om din arbetsbelastning är Sunburst-formad ska du inte migrera för hastighetens skull; migrera för konsistenspåståendet, eller migrera inte.

Vad 2.5 fortfarande har som 2.6 inte har: ett resultat

GPT Image 2.5 Sunburst är den främsta modellen på Artificial Analysiss topplista för text-till-bild med 1 224 Elo, med Flare på andra plats med 1 208; på redigeringslistan leder Sunburst med 1 199 och Flare ligger trea med 1 183. Ingen av generationernas listpriser framstår som något fynd där — 210,70 dollar per tusen bilder vid maxinställningen är den dyraste raden nära toppen.

Images 2.6 har ingen rad. Vi kontrollerade båda listorna den 5 november, dagen efter lanseringen, och GPT-Image-2.6 Flare och Sunburst saknas. Det enda rankningspåståendet som cirkulerar är OpenAIs eget, att Sunburst tog förstaplatsen på Design Arena och trängde undan 2.5 Sunburst. Det är rimligt och specifikt, men det är en leverantörsangiven arenaplacering utan ett publicerat Elo som vi kunde verifiera.

Så det ärliga läget är: modellen du kan mäta är den gamla, och modellen du ombeds att införa är omätt. Det är normalt för en lansering som är en dag gammal, och det är inte ett skäl att undvika den – men det innebär att migreringen bör villkoras av dina egna utdata, inte av en resultattavla.

Vad en redigering kostar för respektive generation

Eftersom tokenpriserna är identiska gäller ett genomräknat exempel oförändrat. Ta en typisk redigering: 900 textinmatningstoken, en bildinmatning på 1 200 token och en bildutmatning på 4 000 token. Det blir 0,0045 $ för text, 0,0096 $ för bildinmatningen och 0,12 $ för utmatningen – 0,1341 $ per redigering, på 2.5 eller 2.6.

Tillämpa nu den enda besparingen som spelar någon roll. Om komplexitet gör att du kan gå från ett anrop med hög planering till ett med låg planering för de 80 % av redigeringarna som är enkla, sjunker antalet utdatatoken, och kostnaden per redigering sjunker med det. Om Sunbursts påstående om konsekvens innebär att en av fem omgenereringar försvinner, sjunker den effektiva kostnaden per användbar tillgång med en femtedel. Båda är trovärdiga; den första är direkt kontrollerbar i dag, den andra är ett påstående du måste testa.

Migrationen ingen pratar om: vilken version du faktiskt kan anropa

GPT-Image-2.5 Flare och GPT-Image-2.5 Sunburst finns på OrcaRouter idag, till OpenAI:s listpris utan påslag, med samma nyckel som resten av vår katalog på över 200 modeller, med automatisk failover mellan leverantörer. GPT-Image-2.6 finns inte i vår katalog när detta skrivs. Den asymmetrin är det praktiska beslutet för många team den här veckan: uppgraderingen är verklig, men versionen med en dirigerbar, failover-skyddad väg via en enda nyckel är fortfarande 2.5.

Om du är en butik med en enda leverantör är detta irrelevant och du bör testa 2.6 direkt. Om du kör bildgenerering som ett beroende snarare än en funktion – en marknadsplats som renderar produktbilder, en app som genererar avatarer – är kalkylen annorlunda. En modell som är en dag gammal har ingen drifthistorik, inget beteende vid hastighetsbegränsning under din belastning och ingen oberoende kvalitetspoäng. Att köra den bakom en router som kan falla tillbaka till föregående generation är hur du inför den utan att satsa pipelinen på den. Det är argumentet för att hålla båda nycklarna aktiva snarare än att vänta.

Det finns också fallet med prisändringar. När OpenAI väl ändrar prislistan – och bildprissättningen har ändrats två gånger på arton månader – återspeglar en vidarebefordrande router det samma dag. En direktintegration återspeglar det närhelst faktureringslogiken uppdateras.

Vem bör uppgradera och vem bör sitta still

Uppgradera nu om: din produkt renderar bilder i ett gränssnitt som en person tittar på (Flare-snabbuppdateringen är den största enskilda ändringen i versionen), du behöver vektorutdata, eller du bygger rörelse-/GIF-funktioner och inte vill ha en andra leverantör. API-ytan är kompatibel och kostnaden är oförändrad.

Testa innan du uppgraderar om: Sunbursts redigeringskonsistens är anledningen till att du är intresserad. Det är påståendet med minst bevis och högst värde, och en regressionsuppsättning med tjugo bilder kommer att säga dig mer än något lanseringsinlägg.

Stanna på 2.5 om: din arbetsbelastning är batchbaserad, kvalitetsnivåinriktad och kostnadskänslig. Prislistan ändrades inte, kvalitetsnivån blev 1,15× snabbare och den gamla modellen har en publicerad poäng högst upp på resultattavlan. Det finns inget ekonomiskt skäl att migrera den här veckan, bara ett funktionalitetsargument, och om du inte behöver SVG, GIF eller komplexitet finns inte funktionalitetsargumentet.

Det man ska hålla ögonen på är den första oberoende siffran för 2.6 Sunburst. Om den överstiger 1 224 blir "stanna på 2.5" ett beslut du måste motivera. Om den landar nära den var detta en funktionsrelease på en modell som redan låg i topp, och prislistan säger dig precis det.