Images 2.6 与 GPT Image 2.5：费率表毫无变化

OpenAI 的 Images 2.6 于 11 月 4 日发布，价目表与 GPT Image 2.5 相同：每百万文本输入 token 5 美元，每百万图像输入 token 8 美元，每百万图像输出 token 30 美元，缓存输入分别为 1.25 美元和 2 美元。这是此次升级中最有用的事实。当厂商推出新一代产品却不动价目表时，它是在告诉你：改进在于模型能做什么、做得多快，而不在于经济性。因此，对于已经在使用 GPT Image 2.5 的人来说，问题很明确：这些新能力是否值得迁移，还是说这个版本只适合在下一个全新项目中采用，否则就可以忽略？

这个问题的答案比大多数模型升级都更清晰，因为这两个 API 模型——GPT-Image-2.6 Flare 和 GPT-Image-2.6 Sunburst——保留了前代 GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst 的层级结构、端点和输出契约。几乎没有什么会因此出问题。这也正是为什么这个决定在两个方向上都很容易做错：什么都不做是站得住脚的，而切换的成本又足够低，以至于仅凭延迟方面的理由不切换很难说得过去。

什么才是真正相同的

先说无聊的清单，因为它比发布说明所暗示的还要长。

• 价格 — 每百万 tokens 5 美元 / 8 美元 / 30 美元，两个层级均保持不变。

• 端点 — /v1/images/generations 和 /v1/images/edits，保持不变。

• 层级划分——一个速度模型和一个质量模型，定价完全相同，自 9 月 Images 2.5 推出以来一直未变。

• 模态 — 输入文本和图像，输出图像。两种生成均不支持视频。

• 产品形态——ChatGPT、Codex 和 API。Images 2.5 已经覆盖了这三者。

如果你的集成只是围绕 images 端点做的一层薄封装，并且使用固定的质量设置，那么从 2.5 升级到 2.6 无非就是改一个模型字符串，再跑一次回归测试。没有新的认证方式，没有新的响应结构，也没有定价迁移。

真正新的东西是什么？

四个参数和一种输出格式。这五项都是 API 级别的，而不只是 ChatGPT 的功能。

• 复杂度。低、中、高，与质量分开。它控制绘制前进行多少规划。对于扁平的产品抠图，低是正确且更便宜的选择；对于必须同时满足六项约束的场景，高可换来规划空间。这是 GPT Image 2.5 未提供的一个真实调节项。

• 标记引导编辑。一张透明的 PNG 叠加图层会标出需要更改的区域，并绘制在源图像上。它不能与蒙版同时使用。OpenAI 的更新日志称，该功能适用于受支持的 GPT Image 2.5 和 2.6 模型——因此部分编辑升级对上一代模型同样可用，在为此迁移之前值得先确认一下。

• SVG 输出。通过图像调用进行矢量导出。这是新增功能，也是 2.5 中唯一没有对应功能的一项。

• 动态 GIF 输出。 可从静态图像生成循环动画，在 ChatGPT 中支持调整播放速度和逐帧编辑；在 API 上，GIF 是一种输出格式。不接受作为输入。

• ChatGPT 中的参考图片。保存一次人物、宠物或角色，即可在多轮对话中重复使用，无需重新上传。

OpenAI 主打的头条是那个 GIF。生产团队最先注意到的特性则是复杂性，因为这是模型第一次让你能够显式地用规划来换取延迟，而不是过去那样通过质量来隐式权衡。

速度声称，逐一拆解

OpenAI 表示，生成速度提升了约 50%。这个数字背后的具体细节比平均值更值得关注：低质量设置下的 Flare 据称每张图像约需六秒，而据发布时的报道，Design Arena 的对比显示 Flare 比其前代产品快约 2.6 倍，Sunburst 则快约 1.15 倍。

这两个倍数说明了不同的事情。速度层级上 2.6× 的加速会改变界面中可实现的能力——六秒钟仍处在人还会继续盯着屏幕看的窗口内。质量层级上 1.15× 的加速对批处理任务而言只是舍入误差，对交互式编辑而言也只是轻微的便利。如果你的工作负载是 Sunburst 形态的，不要为了速度而迁移；要么为了那个一致性承诺而迁移，要么就不要迁移。

2.5 仍然拥有而 2.6 没有的东西：一个分数

GPT Image 2.5 Sunburst 以 1,224 Elo 位居 Artificial Analysis 文生图榜单榜首，Flare 以 1,208 排名第二；在编辑榜单上，Sunburst 以 1,199 领先，Flare 以 1,183 位列第三。两代产品的标价在那里都算不上划算——最高设置下每千张图片 210.70 美元，是榜单前列最贵的一档。

Images 2.6 没有对应行。我们在 11 月 5 日，也就是发布后的第二天，检查了两个榜单，GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 均未出现。目前流传的唯一排名说法来自 OpenAI 自己，即 Sunburst 在 Design Arena 上夺得第一，并取代了 2.5 Sunburst。这一说法合理且具体，但它是厂商引用的竞技场排名，并没有我们可以核实的已公布 Elo。

所以，诚实的现状是：你能测量的是旧模型，而被要求采用的模型尚未经过测量。对于一个刚发布一天的版本来说，这很正常，也不是回避它的理由——但这确实意味着，迁移应当以你自己的输出为门槛，而不是以排行榜为准。

在任一代上进行编辑的费用

由于 token 费率相同，示例计算可直接沿用、无需改动。以一次典型编辑为例：900 个文本输入 token、1,200 个图像输入 token 和 4,000 个图像输出 token。即文本为 $0.0045、图像输入为 $0.0096、输出为 $0.12——在 2.5 或 2.6 上，每次编辑为 $0.1341。

现在采用唯一真正重要的节省方式。如果复杂性让你能在 80% 的简单编辑上，从高规划调用降到低规划调用，那么输出 token 数会下降，每次编辑的成本也会随之下降。如果 Sunburst 的一致性说法意味着每五次重新生成能少一次，那么每个可用资产的有效成本就会降低五分之一。两者都可信；第一个今天就可以直接控制，第二个则是你必须验证的说法。

无人谈论的迁移：你实际能调用哪个版本

GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst 现已上线 OrcaRouter，按 OpenAI 的目录价提供，0% 加价，与我们 200 多款模型目录中的其余模型共用同一个密钥，并支持跨提供商的自动故障转移。截至本文撰写时，GPT-Image-2.6 尚未进入我们的目录。这种不对称正是本周许多团队面临的现实抉择：升级确实存在，但拥有可路由、受故障转移保护、单一密钥路径的版本仍然是 2.5。

如果你只使用一家提供商，这就无关紧要，你应该直接测试 2.6。如果你是把图像生成作为依赖项而不是功能来运行——比如一个渲染产品图的交易平台、一个生成头像的应用——那么考量就不同了。一个刚发布一天的模型没有正常运行时间历史，没有在你负载下的限流行为记录，也没有独立的质量评分。把它部署在一个可以回退到上一代模型的路由器后面，这样你采用它时就不必把整条流水线押在它身上。这正是应该让两个密钥都保持可用、而不是等待的理由。

还有一个价格变动的情况。当 OpenAI 确实调整价目表时——而图像定价在十八个月内已经变动了两次——透传路由器会在当天就反映出来。直接集成则要等到计费逻辑更新时才会反映。

谁应该升级，谁应该按兵不动

如果符合以下情况，请立即升级：你的产品需要在用户会观看的界面中渲染图像（Flare 提速是本次发布中最大的单项变化），你需要矢量输出，或者你正在构建动态/GIF 功能，并且不想再引入第二家供应商。API 接口保持兼容，费用不变。

如果符合以下情况，请在升级前测试：你感兴趣的原因是 Sunburst 的编辑一致性。这是证据最少、价值最高的主张，而一套二十张图像的回归测试集比任何发布文章都能告诉你更多。

如果符合以下情况，请继续使用 2.5：你的工作负载属于批处理型、使用质量层级且对成本敏感。价格表没有变化，质量层级的速度变为原来的 1.15 倍，而且旧模型在排行榜顶部有公开评分。本周迁移没有财务上的理由，只有能力上的理由；而如果你不需要 SVG、GIF 或复杂度，这个能力上的理由就不存在。

需要关注的是第一个独立的 2.6 Sunburst 数字。如果它超过 1,224，“继续留在 2.5”就会变成一个你必须给出理由的决定。如果它落在接近这个数字的位置，那么这就是一次针对已经处于顶端的模型的功能发布，而费率卡正是在明确告诉你这一点。