Seedance 2.5 已上线 EvoLink立即体验

GPT Image 2 API

OpenAI / Azure-图像生成可用
EvoLink 1K medium 价格 $0.048/张-10%$0.053 官方价
文生图图生图蒙版局部重绘图内文字海报与信息图Token 计费
路由状态
可用
模型亮点
指令还原度高,图内文字清晰可读
适用场景
广告、海报、信息图、产品创意、角色设定图
输入
文字提示词,可选参考图与蒙版
输出
图像

接入 API 之前,先试试 GPT Image 2

正式接入前,先测出图质量、看清一次请求的 token 成本,并生成一张样图。

Create image task

Fixed to gpt-image-2

Text-to-image, image-to-image and mask-guided editing. Billed by the tokens the upstream usage object reports.

Reference images

Upload source or reference images for image-to-image and editing. Each one adds image input tokens.

0/16 files
Size
Resolution

Pixel budget for the chosen ratio: 1K about 1.05 MP, 2K about 4.19 MP, 4K is 8.29 MP.

Quality

Rendering effort. It drives the output token count, so it is the single biggest cost lever.

Background

Transparent keeps an alpha channel in the output. This is a Preview feature — results may be unstable.

Count1

Number of images per request (1-10). Cost scales linearly with the count.

Estimate $0.0281.8608 cr
medium quality + 16:9 @ 1K + 0 reference images x 1
Ready
History

生成结果保留 24 小时,需要的请及时下载。

Generated GPT Image 2 tasks will appear here.

充值之前,先算清测试要花多少

从单张样图的成本出发选一个测试预算,再用计算器算你自己的场景。最下面是 token 原始单价。

First Test Cost

Text-to-Image - 1K - 1:1 - medium
1K prompt-only
Credits3.2241

One 1K prompt-only image

Approx. Cost$0.048

About 208 tests with $10 in credits.

Iterate prompts on low quality at 1K to save tokens, then promote the final render to high. Each reference image in image_urls adds input tokens.

EvoLink 价格$0.048
官方价$0.053
省了-10%

Testing Budget Guide

Pick an amount based on how many tests you expect.
Add Credits
$10
About 208 tests

Good for a first validation.

$50
About 1042 tests

Good for prompt iteration.

$100
About 2083 tests

Good before production integration.

Common Cost Examples

Draft iterationLow - 1K - prompt only
$0.0053/image-10%
0.3599 cr/image$0.0059 官方价
Reference editMedium - 1K - one reference image
$0.059/image-10%
3.9761 cr/image$0.065 官方价
Final quality checkHigh - 2K - prompt only
$0.386/image-10%
26.2034 cr/image$0.429 官方价

Estimated cost for one generated 1:1 image. Final cost is settled against the token counts the upstream usage object reports.

Model Pricing

This page serves two models and they are billed differently. Each block states its own rule, so read the badge before comparing the numbers.

GPT Image 2gpt-image-2Token-based

Billed by token, so there is no fixed per-image price. These are the raw rates; what a request actually costs depends on its size, quality, reference images and count. Use the calculator below to price your own case.

Image output tokens
The generated image itself. Token count grows with the resolution tier and the quality tier. - Output tokens
$0.027/1K tokens-10%
1.836 cr/1K tokens$0.030 官方价
Image input tokens
Applied to each reference image in image_urls, and to a mask when one is sent. - Input tokens
$0.0072/1K tokens-10%
0.4896 cr/1K tokens$0.0080 官方价
Image cached input tokens
Charged only when the upstream usage object reports cached image tokens. - Input tokens
$0.0018/1K tokens-10%
0.1224 cr/1K tokens$0.0020 官方价
Text input tokens
Produced by the prompt itself. Typically under 1% of a request. - Input tokens
$0.0045/1K tokens-10%
0.306 cr/1K tokens$0.0050 官方价
Text cached input tokens
Charged only when the upstream usage object reports cached text tokens. - Input tokens
$0.0012/1K tokens-10%
0.0765 cr/1K tokens$0.0013 官方价
EVOLINK · PRICE EST.gpt-image-2
× 1 · real-time

Figures are estimates. Final charges are based on actual token usage.

Your estimate
~$0.0050.360
Per $10
≈ 1,889 images
low quality · 1K · 1:1
Official· saves ~10%
~$0.0060.400
Tokens per image
image output196
image input0
text input0
Quality
Size
Resolution
Aspect
Count
1
Ref images
0
Prompt
0 chars · ~0 tokens
GPT Image 2 Betagpt-image-2-betaFlat per call

One flat rate per call, whatever the aspect ratio - no token accounting and nothing to estimate. Auto or aspect-ratio sizes at the 1K tier only, one image per call. The OpenAI list price has no equivalent for this route, so no official comparison is shown.

1K output
Any aspect ratio or auto, at the 1K tier. One image per call, regardless of prompt length or reference images. - Per call
$0.015/image
1.02 cr/image
Per $10
≈ 666 images
1K each

GPT Image 2 API 快速了解

GPT Image 2 与 ChatGPT Images 2.0 同期发布,并可通过模型 ID gpt-image-2 接入 API,用于文字密集型图像生成和高保真编辑;ChatGPT 产品还可能叠加推理、网页搜索和多图编排能力,不能与原始图像模型完全等同。

模型 ID
gpt-image-2
适合场景
文字密集型图像生成与高保真编辑
成本依据
提示词、尺寸、画质与参考图输入
输出边界
自定义尺寸单边最高 3840 px;大尺寸输出仍属实验性能力

GPT Image 2 能生成什么

基于文字提示词或参考图生成高保真图像,尤其擅长海报排版、信息密集的图表、角色设定图、产品创意,以及蒙版引导的编辑工作流。

更多提示词示例
输入
文字 / 图像
输出
图像
尺寸
Auto / 15 种比例 / 自定义像素
画质
Low / Medium / High

效果预览

信息密集排版中的文字清晰度提升

信息密集排版中的文字清晰度提升

图表、标签和多栏文案更容易直接生成清晰文字,可减少后期修字工作。
示例输出,实际效果会随提示词与参数变化。
多分格角色设定图

多分格角色设定图

三视图、表情网格和装备拆解在同一张画面里可以获得更好的一致性。
示例输出,实际效果会随提示词与参数变化。
海报级构图与字体排版

海报级构图与字体排版

主标题、副标语和制作信息能更贴近提示词要求进行排版,并形成印刷风格的层次。
示例输出,实际效果会随提示词与参数变化。

你可以用它做什么

文字密集的海报与信息图

让标题、标语、图表标注和多栏文案直接在图内生成 —— 这是 GPT Image 2 被讨论最多的工作负载。

角色设定图与一致性 IP 形象

三视图、表情网格和装备拆解合成一张画面,参考图让同一形象在多次生成中保持一致。

电商产品图与 UGC 风格广告

把一张产品照片变成电商主图、包装样机、生活场景图和广告素材,产品始终清晰可辨。

通过 API 批量生成营销活动素材

单次请求最多生成 10 个变体,用脚本批量产出整套营销活动素材,全程保持同一风格。

参考图编辑、风格迁移与蒙版重绘

image_urls 最多可传 16 张参考图,控制风格、主体一致性或整体变换;也可用带 alpha 通道的 PNG 只重绘蒙版区域。

AI 视频工作流的首帧素材

在这里生成关键帧,再用同一把 API Key 交给 Seedance 让画面动起来 —— 这条工作流搜索量足够高,下方有专门指南。

根据任务选择合适的图像模型

起步价
GPT Image 2约 $0.048/张
Nano Banana有更低价选项
Seedream按张分档
计费方式
GPT Image 2按 token
Nano Banana按生成张数
Seedream按输出档位计张
输出画质
GPT Image 2Low / Medium / High × 1K / 2K / 4K
Nano Banana按模型分 1K / 2K / 4K
Seedream1K / 1.5K / 2K
参考图输入
GPT Image 2最多 16 张,另支持蒙版
Nano Banana取决于具体模型
Seedream最多 10 张
最适合
GPT Image 2海报、信息图、图内文字
Nano Banana高质量图像生成
Seedream广告、产品创意、图像编辑

关键细节

size 和 resolution 是配合关系

比例模式下由 resolution 决定像素预算(1K 约 1.05 MP,2K 约 4.19 MP,4K 为 8.29 MP);auto 或自定义像素模式下 resolution 会被忽略。

quality 代表渲染力度

low / medium / high 决定模型花多少输出 token。调提示词时用 low,最终成片再切到 high。

计费以 usage 为准

按上游 usage 返回的 token 数扣费,下单前先按参数预估、跑完再按真实数字结算。

主要请求参数

这些字段决定 POST /v1/images/generations 的输出与成本。生成为异步任务 —— 轮询返回的 task ID 或使用回调;图片链接仅 24 小时内有效,请及时保存结果。完整 schema 与代码示例见 API 标签页。

参数类型作用
modelstring · 必填'gpt-image-2' 走按 token 计费的官方线路,'gpt-image-2-beta' 走按次固定价的 1K 线路。
promptstring · 必填文本指令。token 线路上 prompt 按文本输入 token 计量。
sizestring · 默认 auto'auto'、15 种比例之一(如 1:1、16:9),或以 16 的倍数显式指定 WxH 像素。
resolutionstring · 1K / 2K / 4K比例模式下的像素预算;size 为 auto 或显式像素时被忽略。
qualitystring · low / medium / high渲染力度。token 线路上决定输出 token 消耗 —— 调提示词用 low,最终成片再切到 high。
backgroundstring · opaque / transparent输出的背景通道。默认 opaque;transparent 为 Preview 功能,效果可能不稳定。
ninteger · 1–10gpt-image-2 单次请求的出图数,成本线性叠加。GPT Image 2 Beta 每次调用只返回 1 张。
image_urlsarray · 最多 16 张图生图与编辑用的参考图。每张都会增加图像输入 token。
mask_urlstring · 可选带 alpha 通道的 PNG,像素尺寸需与参考图一致;透明区域会被重新生成。
callback_urlstring · 可选接收任务结果的 HTTPS webhook,可替代轮询。

生产使用前需要考虑的限制

文字与排版仍需检查

文字渲染已有改善,但精确位置、清晰度和结构化构图仍可能偏离提示词。

大尺寸输出仍属实验性能力

自定义尺寸单边最高可达 3840 px,但总像素超过 3,686,400(即 2560×1440 的像素量)的输出目前仍属实验性能力。

透明背景为 Preview

background: "transparent" 已可使用,但仍处于 Preview,效果可能不稳定。

复杂请求可能更慢

OpenAI 提示复杂提示词最长可能需要两分钟处理。

前往 OpenAI 图像生成指南核对最新限制

为什么通过 EvoLink 使用 GPT Image 2

生成前就能算准成本

token 计费是 GPT Image 2 最难做预算的部分:图像输出 token 随分辨率和画质档位增长,每张参考图都会追加输入 token,提示词本身也按量计费。EvoLink 把这一切变成提交前就能看到的报价 —— 价格计算器和 Playground 都会按你即将发送的尺寸、分辨率、画质和参考图组合精确计价。

这会改变你的测试方式:在 low 档位迭代提示词,观察每次改动对预估的影响,只把最终成片提到 high —— 而不是等到月底账单才发现成本规律。

逐项低于 OpenAI 官方标价

本页定价区把每种 token 类型 —— 图像输出、图像输入、缓存输入和文本 —— 的 EvoLink 价格与 OpenAI 官方价并排列出,并逐行显示当前节省幅度,背后是 EvoLink 的最低价保证。

这份对比按实时 SKU 价格计算,而不是营销话术,所以你可以在接入时当场核实,也可以在用量增长到差价开始重要时随时复查。

同页两条计费路线

gpt-image-2 和 gpt-image-2-beta 并排提供:一条是官方按 token 计费路线,具备完整的 1K/2K/4K、画质档位、蒙版和多参考图能力;另一条是固定按次路线,每张 1K 图像价格相同,与提示词长度和参考图数量无关。

实践中,团队会把草稿、提示词迭代和批量 1K 任务放到成本完全可预测的固定路线上,把 2K/4K 成片、蒙版和多参考图编辑留给 token 路线。切换只是改一个 model ID,不是换供应商。

一把 API Key 通用图像、视频、音频和 LLM 路线

调用 gpt-image-2 的同一把 API Key,也能调用 Seedance 做视频、Nano Banana 2 和 Seedream 做备选图像路线,以及整个 LLM 目录 —— 一份余额、一份任务历史、一条认证路径。

这对图像工作尤其重要,因为流水线很少停在静态图:用 GPT Image 2 生成关键帧,用 Seedance 让它动起来,任务更适合别的图像模型时再回退 —— 无需维护多个供应商的账号、密钥和账单记录。

付费前可核查的任务状态

每次生成都会报告已提交、处理中、已完成或失败,响应和控制台里都附带错误详情。失败任务不会被当成计费成功的生成,一批出错的任务不会悄悄变成账单。

对生产系统来说,这就是"请求已发出"和"图像已交付"的区别:轮询任务、确认最终状态,需要解释某个数字时,再对照控制台里按任务的记录核对开销。

GPT Image 模型家族

GPT Image 1.5

GPT Image 1.5

上一代 OpenAI 图像路线,固定 1024 级尺寸、token 计费、线上表现已经跑稳。

查看

EvoLink 上的其他图像模型

Nano Banana 2

Nano Banana 2

Google 的图像模型,画质高、创意工作流灵活。

查看
Nano Banana Pro

Nano Banana Pro

Nano Banana 的高配路线,保真度更高,适合生产级出图。

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Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro

BytePlus 图像路线,支持 1K/1.5K/2K 档位、多参考图编辑和图层拆分。

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Grok Imagine Image 2.0

Grok Imagine Image 2.0

xAI 图像路线,传几张输入图就决定用哪种模式,支持 1K/2K 输出、单次最多 10 张。

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常见问题

GPT Image 2 与 ChatGPT Images 2.0 有什么关系?

GPT Image 2 是与 ChatGPT Images 2.0 同期发布、可通过 API 接入的图像模型,模型 ID 为 gpt-image-2。ChatGPT 可能会把图像生成与推理、网页搜索或多图编排结合,因此原始 API 模型不应被视为与所有 ChatGPT 产品工作流完全相同。

GPT Image 2 和 GPT Image 2 Beta 有什么区别?

这是 EvoLink 的两个独立路线变体。gpt-image-2 走按 token 计费的官方路线,支持 low/medium/high 画质、1K/2K/4K 分辨率、显式 WxH 像素、n 最多 10 张及局部重绘蒙版。gpt-image-2-beta 是 EvoLink 提供的 1K 固定按次路线,单次只出一张图,并非 OpenAI 官方模型 ID。

GPT Image 2 怎么收费?

按 token 计费。图像输出 token 是账单主体,随分辨率档和画质档增长;每张参考图会追加图像输入 token;提示词产生文本输入 token。Playground 会在提交前按所选组合给出预估。如果想要固定的单张价格,GPT Image 2 Beta 按次固定计费;定价区的计算器也能估算单张成本。

EvoLink 的 GPT Image 2 价格与 OpenAI 相比如何?

定价区会对比当前 EvoLink 价格与 OpenAI 官方标价,并显示查看时可获得的节省幅度。请使用计算器核算自己的尺寸、画质与参考图组合,不依赖不限定条件的统一单张价格。

GPT Image 2 应该使用 Image API 还是 Responses API?

使用 Image API 时,可直接选择 gpt-image-2 进行生成或编辑。使用 Responses API 时,需要选择支持 image_generation 工具的主模型,再由该工具处理图像模型选择,适合对话式或多步骤工作流。EvoLink 则提供自己的统一路由,用于直接调用模型。

接入 API 前能先试用吗?

可以。用 Playground 测出图质量、估算积分消耗,并在接进产品之前先看清请求 JSON。

size 和 resolution 有什么区别?

size 决定形状 —— auto、15 种比例之一,或显式 WxH 像素。resolution 只在比例模式下决定像素预算,size 为 auto 或显式像素时会被忽略。

参考图会计费吗?

会。image_urls 里的每张图都会增加图像输入 token。蒙版在预估阶段按额外一张输入图预留,最终按上游真实 usage 结算。

自定义像素有哪些限制?

宽高必须是 16 的倍数,总像素需落在 655,360 到 8,294,400 之间,任一边不超过 3840 px,长宽比需在 1:3 到 3:1 之间。总像素超过 3,686,400(即 2560×1440 的像素量)的输出目前仍属实验性能力。

一次请求能生成多张图吗?

gpt-image-2 可以,n 取值 1 到 10,成本线性增长。GPT Image 2 Beta 每次调用只返回一张。

局部重绘蒙版怎么用?

mask_url 需要一张带透明通道的 PNG,像素尺寸必须与参考图完全一致。透明像素表示要重绘的区域,不透明像素会被保留。没有参考图时蒙版会被丢弃。

生成失败了怎么办?

在响应或控制台里查看任务状态和错误详情。失败任务不应被当成计费成功的生成。

GPT Image 2 有哪些主要限制?

复杂提示词最长可能需要两分钟处理。文字位置、重复角色的一致性和精确的结构化构图仍可能需要多次迭代。

GPT Image 2 指南