| 模型 | 官方定位 | 怎样开始 |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | 更高能力的生成与编辑 | 测试细节保留和复杂改稿 |
| GPT Image 2.5 Flare | 快速的日常高质量生成 | 测试常规素材的速度与可用率 |
| GPT Image 2 | 图像生成与编辑 | 已有工作流与新模型对照测试 |
看懂图片不等于生成图片
能够分析照片的聊天模型,并不因此成为输出图像的专用模型。产品流程中可以先用文字模型整理需求,再用 GPT Image 生成图片;不要只根据“多模态”三个字决定接口。
当前图像模型选择
官方目录已列出 GPT Image 2.5 Sunburst 与 Flare,以及 GPT Image 2。新图像项目可以先比较两个 2.5 模型,旧项目保留原请求做对照。对图片输出质量的选择,应单独评估,不与聊天推理模型名称混在一起。
需要编排时再组合模型
如果任务包含理解用户要求、组织文案和生成图片,可用应用流程或 Responses 的图像工具把步骤连接起来。记录主模型与图像模型的用量,避免只计算图片输出费用而漏掉前面的处理。
采购前明确交付形式
你需要的是聊天使用权、开发接口调用,还是一批已完成的素材?三者价格结构不同。提出具体任务、图片数量和接入要求,再比较方案;不要把聊天订阅视为所有 OpenAI 产品的通行额度。

