GPT Image 1.5 API 生产环境指南：定价、延迟模式与架构设计

核心要点：GPT Image 1.5 带来的生产级变化

GPT Image 1.5 定位为 OpenAI 发布时最强大的通用文生图模型，核心优势包括：

• 指令遵循：能够可靠地执行「细节级」的修改指令
• 编辑与保留：在应用编辑的同时，更好地保持关键元素一致性（包括人脸相似度和品牌视觉的跨编辑一致性）
• 文字渲染：显著提升图像内密集文字的渲染能力
• 速度：生成速度最高提升 4 倍（OpenAI 官方数据）

竞品对比：GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro vs FLUX

生产性能：延迟模式与可靠性

常见的延迟影响因素：

• 分辨率与宽高比（输出越大，耗时越长）
• Prompt 复杂度与迭代编辑
• 流量高峰 / 排队
• 重试循环（安全拒绝或瞬时故障后的重试）

• 使用超时机制 + 幂等键（或自定义请求 ID）
• 为长时间生成任务添加异步任务队列
• 实现优雅降级（降低质量、缩小尺寸或切换备用模型）

安全过滤：将拒绝作为常规结果处理

OpenAI 的图像 API 执行安全策略，Prompt 或编辑请求可能被拒绝。在生产环境中，应将「被拒绝」视为正常结果：

• 向用户展示可操作的 UI 反馈
• 记录拒绝类别（如有返回）
• 提供安全的重新提示建议
• 避免重试风暴（对重试进行限流）

定价：GPT Image 1.5 官方成本（按图计费 + Token 计费）

OpenAI 同时公布了两种计费方式：

1. 按图计费：根据质量和尺寸
2. 图像 Token 计费：用于图像输入/输出的 Token 核算

按图计费（官方价格）

图像 Token 计费（官方价格）

• gpt-image-1.5：图像 Token 输入 $8 / 输出 $32（每百万 Token）
• gpt-image-1：图像 Token 输入 $10 / 输出 $40（每百万 Token）

开发者体验：架构层面需要考虑的问题

即使模型能力很强，要交付可靠的产品仍需在工程层面解决：

1. 速率限制与背压（为 429 错误做好准备，实现请求排队）
2. Schema 差异（不同供应商的参数、错误码、响应格式各不相同）
3. 可观测性（单请求成本、延迟分位数、失败原因、降级率）

EvoLink 方案：统一 API 模式

统一网关方案可以降低运维负担：

• 标准化请求/响应格式，屏蔽供应商差异
• 添加路由规则（如：文字密集的海报选 GPT Image 1.5；写实场景可选其他模型）
• 实现降级策略（供应商拒绝或报错时自动切换）
• 提供集中式用量分析，追踪成本和性能

快速上手：通过 EvoLink 调用 GPT Image 1.5

EvoLink 提供统一端点调用 GPT Image 1.5，支持文生图、图生图和图像编辑模式，采用异步处理。

示例：文生图

curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-1.5-lite",
    "prompt": "一张专业的产品照片，精致的智能手表放在大理石台面上，柔和的影棚灯光，4K 画质",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high"
  }'

示例：图像编辑

curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-1.5-lite",
    "prompt": "将背景更换为日落海滩场景，保持产品不变",
    "image_urls": ["https://your-cdn.example.com/product-photo.jpg"],
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high"
  }'

响应格式

API 返回异步任务，通过返回的 ID 轮询任务状态：

{
  "created": 1757156493,
  "id": "task-unified-1757156493-imcg5zqt",
  "model": "gpt-image-1.5-lite",
  "status": "pending",
  "progress": 0,
  "task_info": {
    "can_cancel": true,
    "estimated_time": 100
  },
  "usage": {
    "credits_reserved": 2.5
  }
}

注意： 生成的图像 24 小时后过期，请及时下载保存。

总结

要在规模化场景下稳定交付，需要将图像生成视为基础设施问题：追踪延迟分布、按官方定价做好预算、优雅处理安全拒绝，并设计路由/降级策略来保障用户体验和单位经济模型。