Images 2.6 對比 GPT Image 2.5：價目表文風不動

OpenAI 的 Images 2.6 於 11 月 4 日推出，價目表與 GPT Image 2.5 相同：每百萬文字輸入 token 為 5 美元，每百萬圖片輸入 token 為 8 美元，每百萬圖片輸出 token 為 30 美元，快取輸入則分別為 1.25 美元與 2 美元。這是此次升級中最有用的事實。當廠商推出新世代卻未更動其價目表時，等於在告訴你：改善之處在於模型能做什麼、以及做得多快，而不在於經濟效益。因此，對於已經使用 GPT Image 2.5 的人來說，問題很明確：新能力是否值得遷移，還是這是個只在你下一個全新專案中採用、否則就忽略的版本？

這個問題的答案比大多數模型升級都來得乾淨俐落，因為這兩款 API 模型——GPT-Image-2.6 Flare 與 GPT-Image-2.6 Sunburst——沿用了前代 GPT-Image-2.5 Flare 與 GPT-Image-2.5 Sunburst 的層級結構、端點與輸出契約。幾乎沒有東西會壞掉。這也是為什麼這個決定在兩個方向上都容易做錯：什麼都不做站得住腳，而切換的成本低到僅憑延遲理由不切換，很難說得過去。

什麼是真正同一的

先講枯燥的清單，因為它比發行說明所暗示的還要長。

• 價格 — 每百萬個 token 為 $5 / $8 / $30，兩個方案皆維持不變。

• 端點 — /v1/images/generations 與 /v1/images/edits，維持不變。

• 層級劃分——一個速度模型和一個品質模型，定價完全相同，自 Images 2.5 於九月推出此機制以來未曾改變。

• 模態 — 輸入文字與圖像，輸出圖像。兩種生成皆不支援影片。

• 產品介面——ChatGPT、Codex 與 API。Images 2.5 已涵蓋這三者。

如果你的整合只是圍繞 images 端點、使用固定品質設定的薄封裝，那麼 2.5 到 2.6 就只是一次模型字串變更和一次回歸執行。沒有新的身分驗證、沒有新的回應結構、沒有定價遷移。

什麼才是真正新的？

四個參數和一種輸出格式。這五項都是 API 層級的，不只是 ChatGPT 的功能。

• 複雜度。低、中或高，與品質分開。它控制繪製前進行多少規劃。對於平面產品去背圖，低是正確且更便宜的選擇；對於有六個必須同時成立的限制條件之場景，高可換取規劃空間。這是 GPT Image 2.5 未提供的真正調節選項。

• 標記引導式編輯。以透明 PNG 疊圖標示要變更的區域，並繪製在來源影像上。它無法與遮罩合併使用。OpenAI 的更新日誌指出，此功能適用於支援的 GPT Image 2.5 與 2.6 模型——因此部分編輯升級功能也可供較舊世代使用，在為了它而遷移前值得先確認。

• SVG 輸出。 從影像呼叫進行向量匯出。新功能，也是 2.5 中唯一沒有對應功能的一項。

• 動畫 GIF 輸出。 可將靜態圖片製作成循環動畫，在 ChatGPT 中可調整播放速度並逐幀編輯，而 API 則可將 GIF 作為輸出格式。不接受作為輸入。

• ChatGPT 中的參考圖片。只需儲存一次人物、寵物或角色，即可在各回合中重複使用，無需重新上傳。

OpenAI 打頭陣的頭條亮點是 GIF。生產團隊最先注意到的功能則是複雜度，因為這是模型首次讓你明確地以規劃換取延遲，而不是隱含地透過品質來取捨。

拆解「速度」宣稱

OpenAI 表示，生成速度約快 50%。這個數字背後的具體細節比平均值更有意思：Flare 在低品質設定下據稱每張圖片約需六秒，而 Design Arena 在推出時報導的比較則顯示，Flare 比前代約快 2.6 倍，Sunburst 則約快 1.15 倍。

這兩個倍數說的是不同的故事。速度層級上 2.6× 的加速，改變了介面中哪些事情可行——六秒仍落在人會持續注視螢幕的時間窗口內。品質層級上 1.15× 的加速，對批次作業而言只是捨入誤差，對互動式編輯則是溫和的便利。如果你的工作負載是 Sunburst 形狀的，不要為了速度而遷移；要遷移，就為了那個一致性主張而遷移，否則就不要遷移。

2.5 仍擁有而 2.6 沒有的：一個分數

GPT Image 2.5 Sunburst 以 1,224 Elo 位居 Artificial Analysis 文字生圖排行榜榜首，Flare 以 1,208 排名第二；在編輯排行榜上，Sunburst 以 1,199 領先，Flare 則以 1,183 位列第三。兩代產品的定價在榜上都稱不上划算——最高設定下每千張圖片 210.70 美元，是榜單前段最貴的一筆。

Images 2.6 沒有資料列。我們在 11 月 5 日、發布隔天檢查了兩個排行榜，GPT-Image-2.6 Flare 與 Sunburst 都未出現。目前流傳的唯一排名說法出自 OpenAI 自己：Sunburst 在 Design Arena 拿下第一，並取代了 2.5 Sunburst。這說法合理且具體，但那是廠商引用的競技場名次，並沒有我們能驗證的公開 Elo。

所以，誠實的現況是：你能衡量的模型是舊的，而被要求採用的模型則尚未被衡量。對一個才發布一天的版本來說，這很正常，也不是避開它的理由——但這確實意味著，遷移應該以你自己的輸出作為把關依據，而不是排行榜。

在任一世代上編輯需要多少費用

由於 token 費率相同，實例計算可直接沿用不變。以一次典型編輯為例：900 個文字輸入 token、1,200 個圖像輸入 token，以及 4,000 個圖像輸出 token。也就是文字 $0.0045、圖像輸入 $0.0096、輸出 $0.12——每次編輯 $0.1341，適用於 2.5 或 2.6。

現在就套用唯一真正重要的節省。如果複雜度能讓你在 80% 的簡單編輯上，從高規劃呼叫降到低規劃呼叫，輸出 token 數量就會下降，每次編輯成本也隨之下降。如果 Sunburst 的一致性主張意味著每五次重新生成少一次，每個可用資產的有效成本就會降低五分之一。兩者都合理；前者今天就能直接控制，後者則是你必須驗證的主張。

沒人談論的移轉：你實際上能呼叫哪個版本

GPT-Image-2.5 Flare 與 GPT-Image-2.5 Sunburst 今日已在 OrcaRouter 上線，以 OpenAI 定價、零加價提供，並與我們 200 多個模型目錄中的其他模型共用同一把金鑰，還具備跨供應商自動容錯移轉。截至撰寫本文時，GPT-Image-2.6 尚未納入我們的目錄。這樣的不對稱正是本週許多團隊的實際決策依據：升級確有其事，但具備可路由、受容錯移轉保護、單一金鑰路徑的版本仍是 2.5。

如果你只有單一供應商，這就無關緊要，你應該直接測試 2.6。如果你是把圖像生成當作依賴項，而不是當作功能來營運——例如一個會渲染產品圖的市集、一個會生成頭像的應用程式——那麼盤算就不同了。一個才推出一天的模型，沒有可用性歷史紀錄，沒有在你實際負載下的限流行為紀錄，也沒有獨立的品質評分。把它放在能夠回退到前一世代的路由器後面運行，就是你採用它、卻不必把整條管線押在它身上的方式。這正是主張讓兩把金鑰都保持有效、而不是主張等待的理由。

還有價格變動的情況。當 OpenAI 真的調整價目表時——而圖像定價在十八個月內已經變動過兩次——直通式路由器會在同一天反映這項變動。直接整合則會在計費邏輯更新時反映這項變動。

誰該升級，誰該按兵不動

若符合以下情況，請立即升級：你的產品會在人會觀看的介面中呈現圖像（Flare 加速是本次發行中最大的單一變更）、你需要向量輸出，或者你正在打造動態／GIF 功能且不想再多找一家供應商。API 介面維持相容，費用不變。

若有以下情況，請在升級前先測試：Sunburst 的編輯一致性正是你感興趣的原因。那是證據最少、價值最高的說法，而一套二十張圖片的回歸測試集，會比任何一篇發布貼文告訴你更多。

若符合以下情況，請繼續使用 2.5：你的工作負載屬於批次處理、品質層級且對成本敏感。費率卡沒有變動，品質層級的速度提升了 1.15 倍，而且舊模型在排行榜頂端有公開的分數。本週遷移沒有財務上的理由，只有能力上的理由；而如果你不需要 SVG、GIF 或複雜度，能力上的理由也不存在。

值得關注的是第一個獨立的 2.6 Sunburst 數字。如果它突破 1,224，「繼續留在 2.5」就成為你必須說明理由的決定。如果它落在這數字附近，這就是在一個原本已處於頂尖的模型上推出的功能更新，而費率表正是這麼告訴你的。