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视觉样本
2026 年 4 月这一代往前走了哪里
八张官方样张，挑的是覆盖面而不是高光时刻：文字系统、摄影、年代场景、印刷版式与多格叙事。点开任意一张看细节，再按自己的需求改写一条新提示词。
OpenAI 官方发布样张，作为视觉参考展示。不是在本站生成，其原始提示词也未公开。
GPT Image 2 是什么
GPT Image 2 是 OpenAI 的图像生成与编辑模型。官方模型页给出的 ID 是 gpt-image-2，默认快照为 gpt-image-2-2026-04-21，这个日期与其 2026 年 4 月 21 日的发布公告一致。官方对它的描述是：面向快速、高质量图像生成与编辑的旗舰模型，支持灵活的图像尺寸，并以高保真方式处理输入图片。
同一篇公告以 ChatGPT 图像 2.0 的名义把它带给了 ChatGPT 用户，副标题是「开启图像生成的新纪元」。本页讲的是模型本身：它能接受什么参数、官方样张体现出的能力、计费方式，以及官方明确写出来的局限，不涉及 ChatGPT 产品层面的功能。
选它之前有一件事必须先说清楚。GPT Image 2 已经不是 OpenAI 当前主推的一代。官方图像生成指南现在把新接入指向 gpt-image-2.5-flare 与 gpt-image-2.5-sunburst，并把 gpt-image-2 放在「Earlier GPT Image models」一节里。它仍在目录中、仍可计费，但把 2026 年 4 月的这一代当作当下最强，是不准确的 —— 具体差在哪里，见下面的对比表。
官方样张体现出的强项
OpenAI 发布页上每一张图都标注了「由 ChatGPT Images 2.0 生成」，所以那份图集本身就是它的能力清单。有五个方向的变化最明显。
- 多文字系统排版。同一张海报或包装上排布日文、韩文、阿拉伯文、天城文、西里尔文、孟加拉文、希腊文、中文与拉丁文字，字母被当作字形处理，而不是当作纹理拼贴。
- 摄影级写实。街拍、人像与闪光灯抓拍一类的画面里，皮肤质感、手部结构和光线逻辑都站得住。
- 世界知识。年代场景、软件界面与招牌会遵循它们本该有的样子，而不是被平均成某种模糊印象。
- 画幅跨度。从横幅式的街景全景到手机竖屏的漫画分格，同一套需求描述可以覆盖横幅、封面和内页。
- 跨分格的连续性。漫画页与故事板能在多个分格之间维持同一批角色、同一种手写字和同一套印刷质感。
适合交给它的任务
从样张看，它的适用面比较明确：画面需要承载文字、承载某种视觉风格，或者需要跨越多格讲一件事。以下这些需求用它通常比较顺。
反过来，两类需求它并不擅长：大量细小元素的像素级定位，以及同一个品牌角色在几十次独立生成中保持完全一致。这两条都是 OpenAI 自己写明的限制，下面单独展开。
- 海报、封面与包装：短标题或产品名必须拼写正确，并且出现在指定位置。
- 多语种营销物料：同一套构图要适配多种文字系统，版式不能塌。
- 编辑插图与信息图跨页：需要真实的栏目、标注、地图与说明文字，而不只是装饰。
- 写实场景：用于提案、分镜或概念板，客户要一眼看成照片。
- 漫画页与角色设定：同一个角色在连续分格里要认得出来。
- 以授权素材为起点的改图：改动之外的部分应当保留下来。
可以直接复制的提示词
下面几条是为本页新写的起点，不是图集里任何一张图的原始指令，也不保证复现。反复调整时一次只改一个决定，这样才能判断是哪一处改动带来了变化。
多文字系统海报
设计一张关于城市夜市的海报。同一句短标题用三种文字系统竖排在同一列里，三种版本的网格必须完全一致，配色只用墨黑、朱红和新闻纸米色，底部留出一条空白，方便后期排版日期。
写明光线的写实场景
拍摄清晨光线下的一家小型面包店柜台。左侧一扇窗，光束里能看到面粉浮尘，室内暖调，糕点部分用浅景深，画面里不要出现任何文字。按 35mm 胶片的效果来描述。
两格故事页
画一页两格漫画，讲一个快递员在站台等车。两格里保持同一件外套、同一个包和同一种发型，只改机位：第一格是宽阔的站台全景，第二格是手部特写。文字必须留在每一格的上三分之一。
定点改图
以我上传的参考照片为基础，只把产品下方的那块台面换成深色哑光石材。产品的轮廓、标签文字、机位和现有阴影保持完全不变，其余部分不要改动。
尺寸、质量与输出选项
下表是 OpenAI 官方图像生成指南里给出的参数口径，不是本站的控件面板。两者相关，但并不等同。
上方工作台把同一套能力表达成了本站的控件：包括 auto 在内的十六档比例、1K / 2K / 4K 三档分辨率、low / medium / high 三档渲染质量，以及最多十张参考图。这些档位是本站的归纳口径，并非 OpenAI 的参数名；实际可用的选项与积分消耗由线上服务按你选中的设置决定。
只有这个模型面板上出现的选项才真实可用。别家页面写着的尺寸或质量档，不会因为在别处被宣传就在本站生效。
| 参数 | GPT Image 2 接受的值 |
|---|---|
| 常用尺寸 | 1024×1024（方图）、1536×1024（横版）、1024×1536（竖版）、2048×2048（2K 方图）、2048×1152（2K 横版）、3840×2160（4K 横版）、2160×3840（4K 竖版） |
| 自定义尺寸 | 在满足下列约束时可传任意 WIDTHxHEIGHT 字符串，例如 1536×864 |
| 尺寸约束 | 最长边不超过 3840 像素，两边均为 16 的倍数，长短边比不超过 3:1，总像素数在 655,360 到 8,294,400 之间 |
| 质量档位 | low、medium、high 与 auto（默认）。xhigh 与 max 只属于 2.5 两档 |
| 参考图 | 输入图片自动按高保真处理，本模型的 input_fidelity 参数不允许修改 |
| 输出格式 | 默认 PNG，也可指定 JPEG 与 WebP，并可通过 output_compression 控制压缩率 |
| API 端点 | v1/images/generations 与 v1/images/edits，以及 Batch API。不支持 Chat Completions 与 Responses |
在 image 2.5 上如何生成
流程与本站其它绘画模型一致，习惯可以直接迁移。
- 在上方工作台里写需求：先说要什么成品，再说主体、取景、光线，最后写真正在意的约束。
- 只有在改图或需要对齐某种风格时才加参考图。说清每张参考图负责什么，以及哪些部分必须保持不变。
- 设定画幅、分辨率档与渲染质量。先用低档确认构图，排列对了再抬档。
- 查看报价，按工作台提示登录。费用由线上服务按你选中的设置计算。
- 生成后按原始尺寸检查，再下载要保留的那一版。任务失败时先看状态再重试，避免重复提交。
GPT Image 2 与新版 2.5 两档的对比
下表每一行都来自同一批 OpenAI 官方页面 —— 定价表与图像生成指南 —— 因此这是官方来源本身就能支撑的对比，不是从他人评测里拼出来的。
上表可以得出两个结论。2.5 两档的 token 价格与这一代完全相同，却多了两档更高的质量设置，所以「用旧一代更省钱」这个理由并不成立。反过来，Batch API 是目前唯一一处 2.5 两档没有公布价格、而 GPT Image 2 有的地方，大约是标准价格的五折。
要针对具体需求做取舍，把同一条提示词和同一张参考图分别在本站的各模型上跑一遍，比看任何宣传都直接。网上的跨厂商对比表很好找，但几乎没有一张能指向同时记录了两边的来源。
| 对比项 | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-image-2 | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| 指南中的位置 | 列在较早模型一节 | 官方推荐用于新接入 | 官方推荐用于新接入 |
| 质量档位 | low、medium、high、auto | 增加 xhigh 与 max | 增加 xhigh 与 max |
| 官方定位 | 较早一代，输入图片高保真处理 | 质量、编辑与速度的平衡 | 控制更精细，生成耗时更长 |
| 图像 token（每百万） | 输入 $8.00、缓存输入 $2.00、输出 $30.00 | 输入 $8.00、缓存输入 $2.00、输出 $30.00 | 输入 $8.00、缓存输入 $2.00、输出 $30.00 |
| 文本 token（每百万） | 输入 $5.00、缓存输入 $1.25 | 输入 $5.00、缓存输入 $1.25 | 输入 $5.00、缓存输入 $1.25 |
| 批处理价格 | 图像输入 $4.00、图像输出 $15.00 | 批处理表中未列出 | 批处理表中未列出 |
计费方式与官方公布的局限
GPT Image 2 按 token 计费，不是按张计费：最终费用等于输入文本 token，加上使用参考图时的输入图像 token，再加上输出图像 token。输出 token 数随尺寸与质量上升，所以同一个提示词下，4K 高质量请求一定比 1K 草稿贵。
这份局限清单最好在截稿前读，而不是之后。实际最常绊住人的两条是密集版式下的延迟，以及一组图之间的一致性 —— 前者应该先做一次打样，后者应尽量减少独立生成次数。
本页不复述第三方给出的额度说法。聊天订阅里每天可生成多少张、最高分辨率是多少，这类数字并不在 OpenAI 的模型页或定价页中，凡是与官方页面冲突的，以官方页面为准。
- 延迟。OpenAI 明确写到，复杂的提示词最多可能需要两分钟处理。
- 文字渲染。虽然大幅改善，但在文字的精确定位与清晰度上仍可能出问题。
- 一致性。跨多次独立生成维持同一个角色或品牌元素，仍然不稳定。
- 构图控制。在强调版式的结构化画面里精确摆位，依然困难。
- 内容审核。所有提示词与生成结果都会按使用政策过滤，严格程度由 moderation 参数控制。
效果案例
一张同时承担品牌、包装方向与产品摄影三种作用的海报 —— 这类需求里，字形质量直接决定这张图能不能用。
带标题、正文与色块的信息图结构。这类版式恰好是文字定位最难的场景，适合在正式需求交付前先拿它做一次压力测试。
画幅灵活是官方写明的特征之一。同一套构图可以要横幅版，也可以要手机竖屏版，版式应当随之重排，而不是被裁切。
这是一张对照板，不是一张画。这类需求检验的不是好不好看，而是模型能不能守住一套结构 —— 分类、样本、标签。
常见问题
GPT Image 2 和 ChatGPT 图像 2.0 是同一个东西吗？
是。OpenAI 在 2026 年 4 月 21 日的公告里以 ChatGPT 图像 2.0 的名字把它带进 ChatGPT，API 模型页把同一代模型登记为 gpt-image-2，默认快照 gpt-image-2-2026-04-21。只是不同入口的叫法不同，模型是同一个。
GPT Image 2 是 OpenAI 最新的图像模型吗？
不是。官方图像生成指南现在推荐新接入使用 gpt-image-2.5-flare 与 gpt-image-2.5-sunburst，并把 gpt-image-2 归入较早的模型一节。它仍在目录中、仍可计费，但属于 2026 年 4 月那一代。
它能生成哪些尺寸的图片？
官方列出的常用尺寸包括 1024×1024、1536×1024、1024×1536、2048×2048、2048×1152、3840×2160 与 2160×3840；也接受自定义数值，条件是：最长边不超过 3840 像素、两边均为 16 的倍数、长短边比不超过 3:1，且总像素数在 655,360 到 8,294,400 之间。
支持透明背景吗？
支持。把背景设为透明，并选择 PNG 或 WebP 输出即可。上方工作台只会显示它真正支持的选项，因此在假设某个设置可用之前，先看这个模型面板上有没有它。
可以用它修改已有的照片吗？
可以。edits 端点同时支持参考图改图与遮罩局部重绘，官方也把 inpainting 列为本模型支持的特性。描述清楚哪些要改、哪些必须保留，改完与原因对照检查 —— 完全逐像素保留并不被保证。
同一条提示词，为什么不同设置下费用不一样？
因为按 token 计费。尺寸越大、质量档越高，产生的图像输出 token 越多；带参考图时还会增加输入图像 token。生成前先看工作台给出的报价，它对应的正是你实际选中的设置。
该选 GPT Image 2 还是 GPT Image 2.5？
用你自己的需求去比。2.5 两档的 token 价格与这一代相同，多了两档质量设置，也是官方推荐用于新接入的版本；GPT Image 2 则是三者中唯一公布了批处理价格的一档。在本站用同一条提示词各跑一遍再判断。
页面里的图例是在本站生成的吗？
不是。它们是 OpenAI 官方发布样张，按署名方式作为视觉参考使用，不是本站的生成测试记录；图中配的提示词是为本页新写的创意，并非那些图片的原始指令。