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GPT Image 2.6 与 2.5:测试、定价与真实结果

六组原创提示词对比 GPT Image 2.6 与 2.5 在人物、分镜、双语标签、版式和物体摆放上的表现——附星级评分、耗时和输出 token 数。

Editorial cover for GPT Image 2.6 vs 2.5, with side-by-side portrait, packaging, and storyboard contact sheets. Illustration, not test evidence.

GPT Image 2.6 是一次有意义的工作流更新,而非简单的质量分数刷新。 OpenAI 文档中介绍了 2.6 系列,包含 gpt-image-2.6-sunburst 用于精细的视觉工作,以及 gpt-image-2.6-flare 用于更快的迭代。同一份文档还增加了显式的复杂度控制、标记引导编辑、SVG 输出和动画 GIF 输出。

ChatGPT 模型系列 包含用于撰写创意简报以及生成其视觉内容的工具;这些是制作工作流程中的独立阶段。

我们为包装、信息设计、商业静物、时尚摄影、广告和电影分镜撰写了六份工作简报。每份简报均未作修改地提交给两个模型路由。十二个原创输出展示了具体的错误和有用的成功之处;它们并不能确立整体模型排名。生成使用了 Broly/Anywhere 别名,未经独立验证的原生变体映射。

在 glbgpt 上试用 gpt image2.6

GPT Image 2.6 与 2.5:快速解答

  • 变化之处: 2.6 提供 Sunburst 和 Flare,2.5 也是如此。其文档增加了复杂度控制和 SVG/GIF 工作流;标记引导编辑也覆盖受支持的 2.5 模型。
  • 配对测试显示: 2.6 更好地遵循了指定的广告重叠;2.5 保留了拥挤的静物物体数量。两者都将时尚纽扣放在了错误的一侧,并在分镜中破坏了包侧连续性。
  • 未变化之处: 官方图像生成定价基于代币,主要图像输出费率相同,为 每 100 万个图像代币 30 美元 在所核查的定价文档中。
  • 最佳实用选择: 当 2.6 的文档化控制功能适合您的工作流程时,请选择 2.6,但请检查每个对象和标签。仅凭这三对图像,不足以证明在图像准确性方面进行升级是合理的。

图像比较只是一个小样本,并非官方基准测试或通用的质量排名。

GPT Image 2.6 与 2.5:模型和测试设置

设置官方模型选项我们比较中使用的
2.6 模型Sunburst:详细视觉工作;Flare:快速迭代gpt-image-2.6 第三方别名;未披露 Sunburst/Flare
2.5 模型Sunburst 和 Flaregpt-image-2.5 第三方别名;未披露 Sunburst/Flare
渲染质量低、中、高、超高、最高低 两条路线均请求
复杂度2.6:低、中、高;官方默认高未发送;未返回有效的第三方设置
画布和输入取决于模型和请求请求 1024 × 1024;仅文本,无种子或参考图像

这些图像并不能证明 Sunburst 对 Sunburst 或 Flare 对 Flare 的性能。 保存的任务响应仅识别通用版本别名。此外,质量=低是渲染质量,不是低复杂度或 Flare 模型的证明。官方模型和复杂度定义。

GPT Image 2.6 与 2.5:功能与编辑控制

模型选择

Sunburst 和 Flare

gpt-image-2.6-sunburst 定位于详细的视觉工作。 gpt-image-2.6-flare 定位于更快的迭代。匹配的提供商路由使用了通用的 2.6 别名,因此无法判断它是否选择了任一原生模型。

控制

复杂度是明确的

指南记录了 low, medium,以及 high 复杂度,省略时默认为高。OpenAI 表示该设置不单独收费。

输出与编辑

标记、SVG 和 GIF

2.6 指南重点介绍了标记引导的编辑、SVG 输出和动画 GIF 输出,以及文本和图像输入。请将这些视为已记录的功能,并在 SDK 中验证确切的响应形状。

  • 文本渲染仍然是一项审查任务: OpenAI 的指南警告说,复杂文本、重复字符和结构化构图仍然可能失败。

  • 令牌模型仍然处于核心地位: 输出大小、质量、提示长度、参考图像和缓存使用都会影响用量;模型命名不会产生固定的每张图片价格。

  • 原生 ID 很重要: 官方路由使用确切的 Sunburst 或 Flare 模型 ID。第三方服务可能会暴露诸如 gpt-image-2.6,应将其标记为路由别名。

商业标签需要 商业使用权 以及独立的产品事实核查和可读的字母。

时间和输出星级仅比较每个任务中这两个提供商响应:秒数或图像输出令牌越少,星级越高。星级 = 5 × 较低值 ÷ 此值,四舍五入,最低 1。这些是相对样本评级,不是官方模型效率分数;变体和某些返回的大小有所不同。

时间 = 从提供商任务提交到完成,包括排队时间;不是纯粹的模型推理延迟。Token = 提供商报告的图像输出 token,不包括提示输入。不同的提供商路由和未公开的原生变体使得无法进行官方的速度或 token 效率排名。

GPT Image 2.6 与 2.5:更难的文本、布局和空间测试

我们编写了三份要求严格的工作简报:带数字表格的双语包装、带规定连接路径的九格海报,以及十二个具有分层遮挡的物体。每个提示都只向每条路由提交一次。所有六个首次输出均已展示;没有重新生成或修饰。

请求的设置: 每对使用相同提示,1024 × 1024,低质量,PNG,无参考图像。 返回的设置不同: 所有 2.6 图像和 2.5 网格均为 1024 × 1024;2.5 包装和空间图像为 1254 × 1254。我们比较的是约束合规性,而不是小文本清晰度或分辨率优势。未提供种子,且路由别名未经独立验证为原生 OpenAI 变体。

任务 / 指标GPT Image 2.6GPT Image 2.5
双语标签
质量
★★★★★文本和数字保留★★★★★文本和数字保留
时间★★★★★26 秒★★★☆☆39 秒
输出★★★★★1,758 个 token★★★★☆2,058 个 token
九格布局
质量
★★★★★面板顺序和箭头正确★★★★★面板顺序和箭头正确
时间★★★★★26 秒★★★★☆29 秒
输出★☆☆☆☆1,758 个 token★★★★★213 个 token
12个物体的场景
质量
★★☆☆☆多余的大理石;丝带被裁剪★★★☆☆关键文字;丝带被裁剪
时间★★★★★18 秒★★★☆☆36 秒
输出★★★★★1,758 个标记★★★★★1,650 个标记

这些单个输出的编辑评分:★★★★★ 在审查的检查项上没有可见问题;★★★★☆ 轻微修正;★★★☆☆ 重要修正;★★☆☆☆ 重大修正;★☆☆☆☆ 不可用。不是整体模型基准。精确的像素对齐和小文本清晰度不评分。

1. 双语包装和数字保真度

两个模型使用的确切提示
Create one square print-ready flat back-label design for a fictional tea brand on ivory paper, black type and dark green rules. No mockup, perspective, extra text or illustrations. Use a clear two-column grid, English left and Simplified Chinese right. At top render exactly: MOSS & KETTLE / 山苔茶室. Below render exactly: JASMINE GREEN TEA / 茉莉绿茶. Render these paired rows, preserving every number and punctuation: NET WT 80 g / 净含量80克; INGREDIENTS: green tea, jasmine flowers / 配料:绿茶、茉莉花; ORIGIN: Fujian, China / 产地:中国福建; BREW: 3 g + 180 ml / 冲泡:3克+180毫升; WATER: 80°C / 水温:80°C; STEEP: 2 min / 浸泡:2分钟. Add a lower-left boxed table titled BREWING SCHEDULE with columns ROUND | WATER | TIME and exactly these three rows: 1 | 180 ml | 120 s; 2 | 180 ml | 90 s; 3 | 180 ml | 150 s. To its right put a distinct warning box reading exactly: KEEP DRY. RESEAL AFTER OPENING. / 避光干燥保存,开封后密封。 Across the bottom render exactly: LOT JG-0418 | BEST BEFORE 2028-04-18. Keep every line legible, no invented barcode, seal, logo, extra claims or watermark.
gpt-image-2.6 original output: Bilingual packaging and numerical fidelity
gpt-image-2.6 路由 ——我们的第一个原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1024 × 1024 PNG。没有修饰。
gpt-image-2.5 original output: Bilingual packaging and numerical fidelity
gpt-image-2.5 路由 ——我们的第一个原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1254 × 1254 PNG。没有修饰。

关键区别: 两者都保留了主要的双语内容和数字表格;返回的更大的 2.5 画布妨碍了同类清晰度判断。

2. 带跨面板约束的九面板布局

两个模型使用的确切提示
Create a square editorial information poster with a precisely aligned 3 by 3 grid of nine equal rectangular panels, read left to right then top to bottom. White background, black type, thin gray dividers; no perspective, extra words, logos or watermark. Put one large title above the grid exactly: NINE STEPS TO A BETTER LAUNCH. Panels must contain exactly the following numbered headings and second lines: top-left 01 BRIEF / One goal; top-center 02 AUDIENCE / Three interviews; top-right 03 RESEARCH / Five sources; middle-left 04 SKETCH / Two directions; center 05 BUILD / One prototype; middle-right 06 TEST / Six participants; bottom-left 07 REVISE / Fix the top issue; bottom-center 08 LAUNCH / Publish once; bottom-right 09 LEARN / Review after 7 days. Each panel contains one minimal black line icon appropriate to its heading, with identical icon size. Color only the center panel pale coral; leave the other eight white. Draw exactly eight teal connector arrows following this continuous snake path: 01 right to 02, 02 right to 03, 03 down to 06, 06 left to 05, 05 left to 04, 04 down to 07, 07 right to 08, 08 right to 09. Do not renumber panels to follow the snake. Align heading baselines within each row and icon centers within each column. Add exactly one footer below the grid: SMALL TESTS. CLEAR DECISIONS. Keep all text and arrows separate and readable.
gpt-image-2.6 original output: Nine-panel layout with cross-panel constraints
gpt-image-2.6 路由 ——我们的第一个原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1024 × 1024 PNG。没有修饰。
gpt-image-2.5 original output: Nine-panel layout with cross-panel constraints
gpt-image-2.5 路由 ——我们的第一个原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1024 × 1024 PNG。没有修饰。

关键区别: 两者都保留了九个面板位置和八箭头蛇形。在这对中没有结构准确性赢家。

3. 十二个物体、材质区分和遮挡

两个模型使用的确切提示
Create a square photorealistic top-down still life on a plain matte ivory tabletop. Show exactly twelve objects total: one red ceramic mug, one blue glass tumbler, one green metal tin, one whole yellow lemon, one silver teaspoon, one closed black notebook, one orange pencil, one brass key, one white seashell, one purple ribbon strip, one clear glass marble, and one folded pink paper triangle. Arrange the first nine in a three-by-three grid: top row red mug, blue tumbler, green tin; middle row lemon, teaspoon, black notebook; bottom row brass key, white seashell, pink triangle. The teaspoon bowl points toward the blue tumbler and its handle points down toward the seashell. The orange pencil lies diagonally across the notebook from lower-left to upper-right, with both ends extending beyond the notebook. The purple ribbon runs horizontally behind the lemon and teaspoon but in front of the notebook: it must disappear under the lemon and spoon, then remain visibly on top of the notebook. The single glass marble is inside the blue tumbler and visible through its transparent side. The mug is empty; the tin is closed. Exactly those twelve objects, no saucers, lids as separate objects, duplicates, decorative marks, letters, logos or watermark. Keep all objects inside the frame, with realistic contact shadows and visibly distinct ceramic, glass, metal, paper and fabric materials.
gpt-image-2.6 original output: Twelve objects, material distinctions and occlusion
gpt-image-2.6 路由 ——我们的第一张原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1024 × 1024 PNG。未修饰。
gpt-image-2.5 original output: Twelve objects, material distinctions and occlusion
gpt-image-2.5 route ——我们的第一张原始输出。请求 1024 × 1024;返回 1254 × 1254 PNG。未修饰。

关键区别: 2.6 增加了一个弹珠;2.5 保持十二个物体但增加了钥匙字母。两者都裁剪了丝带。

密集的双语标签和连接器布线在这些样本中并未区分模型的准确性。拥挤的静物暴露了特定的计数差异。每个简报一次输出无法建立重复任务中的可靠性。

GPT Image 2.6 与 2.5 在人物方面的对比:时尚、广告和故事板

这三个简报模拟了电商摄影师、广告艺术总监和电影前期制作团队的工作。我们检查了可能迫使生产修改的细节:服装结构、手与道具的互动、所需的重叠以及跨摄像机角度的服装连续性。

每个原始提示词在每个模型路由上提交一次,使用相同的请求 1024 × 1024、低质量 PNG 设置,且没有参考图像。所有六个首次输出均未经修饰地包含在内。这测试的是单张四面板图像内提示驱动的角色连续性,而非跨独立请求的基于参考的身份保持。

任务 / 指标GPT Image 2.6GPT Image 2.5
时尚目录
质量
★★★☆☆纽扣在错误的一侧★★★☆☆纽扣在错误的一侧
时间★★★★★20 秒★★☆☆☆58 秒
输出★☆☆☆☆1,758 个令牌★★★★★199 个令牌
三人广告
质量
★★★★☆重叠正确;拇指部分隐藏★★★☆☆重叠缺失;拇指部分隐藏
时间★★★★★10 秒★★☆☆☆24 秒
输出★☆☆☆☆1,758 个标记★★★★★201 个标记
角色故事板
质量
★★☆☆☆包侧连续性中断★★☆☆☆包侧连续性中断
时间★★★★★25 秒★★★★★27 秒
输出★★★★★1,758 个标记★★★★☆2,058 个标记

这些单个输出的编辑评分:★★★★★ 在审查的检查项上没有可见问题;★★★★☆ 轻微修正;★★★☆☆ 重要修正;★★☆☆☆ 重大修正;★☆☆☆☆ 不可用。并非整体模型基准。精确像素对齐和小文本清晰度未评分。

4. 电子商务:全身时尚与手部细节

两种模型使用的确切提示词
Square professional e-commerce fashion photograph, one fictional adult female model age 30, full body head to shoes fully inside frame, neutral light gray studio background, soft even lighting, realistic skin texture. She has a short dark curly bob and wears an open rust-orange tailored blazer over a plain ivory crew-neck shirt, dark navy straight-leg trousers, and white low-top sneakers. The blazer has exactly two black front buttons on the model's right side and one flap pocket on each side. Her right hand holds the curved wooden handle of exactly one closed dark green umbrella pointing down beside her right leg; the umbrella tip touches the floor. Her left hand is raised to chest height with palm facing camera and all five fingers naturally spread and individually visible. No hand in a pocket, no jewelry, no handbag, no extra person, no text, no logo, no watermark. Natural anatomy, two arms and two legs, no merged fingers. Leave visible space around the head and both shoes. The photograph must let an online shopper inspect fabric, seams, buttons, the umbrella grip and the open palm.
gpt-image-2.6 original E-commerce: full-body fashion and hand detail
gpt-image-2.6 路由 — 第一个原始结果,返回 1024 × 1024 PNG。请求 1024 × 1024;未修饰。
gpt-image-2.5 original E-commerce: full-body fashion and hand detail
gpt-image-2.5 路由 — 第一个原始结果,返回 1024 × 1024 PNG。请求 1024 × 1024;未修饰。

关键区别: 两者都展示了要求的姿势,但把纽扣放在了错误的一侧。两者都还不能作为产品准确的目录图片。

一张令人信服的模特照片仍然需要 精确的图像编辑 当服装结构与所售产品不同时。有吸引力的皮肤和面料并不能弥补错误的纽扣位置。

5. 广告:三人协作与遮挡

两种模型使用的确切提示词
Square photorealistic lifestyle advertisement for an unbranded design studio. Exactly three fictional adults age 25 to 55 sit behind a rectangular light oak table, all faces and relevant hands visible. Left: a Black woman with short natural hair wearing a mustard-yellow sweater, holding exactly one red ceramic mug in both hands. Center: an East Asian man with round black glasses wearing a pale blue shirt, pointing with his right index finger at a blank cream paper sheet lying at the exact center of the table; his left hand rests flat on the table with all five fingers visible. Right: a white woman with shoulder-length auburn hair wearing a forest-green shirt, writing on that same sheet with exactly one black pencil in her right hand. The pointing finger must not touch the pencil or merge with the writer's hand. Put exactly one closed cobalt-blue notebook in the foreground, partially hiding the bottom edge of the paper but not the hands. Exactly these tabletop objects: one mug held by left person, one paper sheet, one pencil held by right person, one closed notebook. No laptops, phones, extra cups, text, logos or watermark. Coherent eye lines toward the shared paper, plausible wrists, distinct fingers, natural skin texture and soft window light. No extra or duplicated people or limbs.
gpt-image-2.6 original Advertising: three-person collaboration and occlusion
gpt-image-2.6 路由 — 第一个原始结果,返回 1024 × 1024 PNG。请求 1024 × 1024;未修饰。
gpt-image-2.5 original Advertising: three-person collaboration and occlusion
gpt-image-2.5 路由 — 第一个原始结果,返回 1024 × 1024 PNG。请求 1024 × 1024;未修饰。

关键区别: 2.6 遵循笔记本覆盖纸张的重叠;2.5 留有间隙。当放置是广告简报的一部分时,这种差异很重要。

依赖于现有产品或人物的简报带来了一个单独的挑战:结合参考图像 同时保持身份和放置。这些纯文本输出并不能证明这种能力。

6. 电影前期制作:四格角色连续性

两个模型使用的确切提示词
Create a square photorealistic cinematic storyboard, exactly four equal panels in a precise 2 by 2 grid with thin white gutters. No text, captions, letters, numbers, logos or watermark. All four panels show the SAME fictional adult woman age 35: warm brown skin, short black bob ending at jawline, one distinctive white streak over her LEFT temple, a small round silver stud in each ear, mustard-yellow raincoat with exactly three black buttons, red knitted scarf, dark charcoal trousers, and a small teal crossbody bag with strap running from her RIGHT shoulder to her LEFT hip. Consistent facial identity, costume, white streak placement, bag color and strap direction in every panel. Scene: one quiet brick train platform in soft overcast daylight. Top-left: full-body front view, she stands facing camera holding a folded cream paper ticket in her right hand, left hand at her side. Top-right: waist-up three-quarter view from her right side, she looks at the same ticket held in right hand. Bottom-left: waist-up front view, she hands the ticket with right hand to a station attendant's left hand entering only from the right edge; show no attendant face or body. Bottom-right: full-body rear three-quarter view, she walks away along the same platform, empty right hand visible; the teal bag remains on left hip and the scarf and coat remain unchanged. Exactly one main character in each panel, and the single additional entering hand only in bottom-left. Natural anatomy and coherent light. Do not mirror the character or move the white streak to the opposite temple.
gpt-image-2.6 original Film preproduction: four-panel character continuity
gpt-image-2.6 路由 — 第一个原始结果,返回 1024 × 1024 PNG。请求 1024 × 1024;无修饰。
gpt-image-2.5 original Film preproduction: four-panel character continuity
gpt-image-2.5 路由 — 第一个原始结果,返回 1254 × 1254 PNG。请求 1024 × 1024;无修饰。

关键区别: 两者都在后面板中切换了包的一侧,并且错过了要求的白色条纹一侧。两者都未通过严格的服装连续性检查。

对于考虑ChatGPT Images 2.5 的替代方案,反复出现的角色连续性值得进行单独的验收检查,而不是从一个有吸引力的肖像中推断出来。

可以使用图像蒙版和编辑指令来指定,但更改包或服装仍需要检查面部和周围服装是否保持完整。

GPT Image 2.6 与 2.5:官方定价对比

四个官方变体具有相同的标准令牌费率。 GPT Image 2.6 没有列出比 2.5 更高的每令牌溢价;相同的费率并不能保证每张生成图像的成本相同。

官方模型文本输入 / 1M图像输入 / 1M图像输出 / 1M
GPT Image 2.6 Sunburst$5$8$30
GPT Image 2.6 Flare$5$8$30
GPT Image 2.5 Sunburst$5$8$30
GPT Image 2.5 Flare$5$8$30

美元,标准费率,非批量或 GlobalGPT 订阅定价。缓存费率为每百万文本 token 1.25 美元,每百万图像 token 2 美元(如适用);2.5 的缓存输入定价适用于 Responses 图像工具,而非直接的 Images 请求。输出成本为 计费图像 token × 30 美元 ÷ 1,000,000;大小、质量和模型特定的 token 消耗会改变总额。复杂度不单独收费。 官方定价 · 费用和计费条件。

GPT Image 2.6 与 2.5:应该选择哪个?

在这些样本中没有绝对的赢家。2.6 在一个广告重叠方面处理得更好;2.5 则保留了拥挤物体的数量。两者都未满足服装侧面和故事板连续性的限制。请根据对您工作重要的错误进行选择,并在得出官方模型排名之前比较明确的 Sunburst 或 Flare 变体。

文本保真度、参考保留和逼真材质是选择 AI 图像生成器;更高的版本号并不能解决所有权衡。

GPT Image 2.6 与 2.5 常见问题

GPT Image 2.6 是一个全新的模型吗?

OpenAI 将 GPT Image 2.6 记录为一个包含 Sunburst 和 Flare 模型 ID 的系列。公开文档强调工作流控制和模型定位;本文不推断未记录的架构变化。

GPT Image 2.6 的官方模型 ID 是什么?

gpt-image-2.6-sunburst 被记录用于详细的视觉工作,gpt-image-2.6-flare 被记录用于快速迭代。

GPT Image 2.6 比 2.5 更贵吗?

所有四个 Sunburst/Flare 变体的标准费率相同:文本输入每百万 token 5 美元,图像输入每百万 token 8 美元,图像输出每百万 token 30 美元。实际图像成本可能不同,因为 token 消耗不同。

测试是否证明 2.6 更好?

不。在六份工作简报中,2.6 更好地遵循了一项广告重叠,而 2.5 保留了拥挤的静物计数。两者都遗漏了服装侧面和故事板连续性指令。每个模型每份简报仅一个输出,无法确立整体优越性。

这些是我们自己的提示词和生成的图像吗?

是的。我们编写了六份简报,并将每份原样提交给两个提供商路由。十二张对比图像来自那些记录的任务。未包含任何官方展示图像。

本文是否验证了原生 OpenAI 计费或提供商别名背后的 Sunburst/Flare 映射?

不。它记录了返回的提供商响应;实际账户扣款和原生 OpenAI 计费未被验证。原生 OpenAI 计费和别名到模型的映射在此仍未验证。

GPT Image 2.6 与 2.5:来源与测试限制

证据边界:本文不声称原生 OpenAI 账户生成、已验证的别名到 Sunburst/Flare 映射、实际 OpenAI 计费、长期 CDN 保留或普遍质量排名。它仅报告成功的本地输出和上述记录的官方来源。

GPT Image 2.6 与 2.5:最终结论

两条路线都没有赢得每项任务。使用图像对来判断你的工作所需的约束;未公开的 Sunburst/Flare 映射阻止了官方变体排名。

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