AIREITERAvec un Elo de 1,340 sur Artificial Analysis, GPT Image 2 domine les trois principaux classements d’images à vote aveugle, avec 78 points d’avance sur GPT Image 1.5. Son niveau de qualité a toutefois un prix : jusqu’à $0.21 par image en qualité élevée, contre moins de $0.01 avec gpt-image-1-mini. Créations de campagne, prototypage à grande échelle ou retouche de visuels produit : ce comparatif des modèles d’image OpenAI actuels vous aide à choisir selon la qualité, le prix, la résolution et les capacités d’édition.
Périmètre : cette page couvre uniquement la gamme de génération d’images d’OpenAI (GPT Image 2, GPT Image 1.5, gpt-image-1-mini et l’ancien GPT-4o). Pour comparer les écosystèmes, y compris Midjourney, FLUX et Stable Diffusion, consultez notre comparatif des générateurs d’images IA 2026.
Les modèles d’image OpenAI disponibles aujourd’hui
OpenAI propose quatre modèles de génération d’images via son API, documentés dans son guide de prompting. Chacun se positionne sur un niveau différent de qualité et de coût.
GPT Image 2 a été lancé le 21 avril 2026 comme modèle phare d’OpenAI. Selon le guide d’OpenAI, c’est « le modèle globalement le plus performant » : il intègre une étape de raisonnement, accepte des résolutions flexibles jusqu’à environ 4K à titre expérimental et prend en charge tout ratio d’image dans les limites de pixels autorisées. OpenAI le recommande « par défaut pour la plupart des workflows de production ».
GPT Image 1.5 est arrivé en décembre 2025. Il ne comporte pas d’étape de raisonnement, mais propose le paramètre input_fidelity (low/high), qui permet de définir le niveau de préservation des détails de l’image source lors des retouches. La résolution est limitée à des formats fixes : 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 ou auto. Le guide d’OpenAI conseille de le conserver « uniquement pour la rétrocompatibilité, le temps de valider les migrations de prompts ».
gpt-image-1-mini est l’option économique. D’après la documentation d’OpenAI, il est optimisé pour le « coût et le débit » : génération en lot de variantes, idéation rapide, aperçus et ressources de travail ne demandant pas une qualité maximale.
La génération d’images GPT-4o, à l’origine des images ChatGPT, fonctionne toujours dans l’application grand public. En revanche, GPT Image 1, le modèle API qui la sous-tend, est classé par OpenAI comme destiné « uniquement à la compatibilité avec les systèmes existants », avec une recommandation explicite de migrer vers GPT Image 2.
Qualité et respect du prompt : l’écart Elo
Les arènes à vote aveugle sont ce qui se rapproche le plus d’un indicateur objectif de qualité : des évaluateurs humains choisissent la meilleure image sans connaître le modèle qui l’a générée.
En août 2026, GPT Image 2 occupait la première place des trois grands classements :
| Arène | GPT Image 2 | GPT Image 1.5 | Écart |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis (13,289 votes) | 1,340 Elo | 1,262 Elo | 78 pts |
| arena.ai (LMArena) | 610–631 Elo | Pas de classement séparé | — |
| llm-stats.com (13,552 votes) | 661 Arena score | 333 Arena score | 328 pts |
L’avance de 78 points sur Artificial Analysis constitue le plus grand écart jamais observé entre la première et la deuxième place de ce classement.
Le rendu du texte est le domaine où la différence se voit le plus. GPT Image 2 reproduit correctement les textes multilingues, en alphabet latin comme en CJK, à un niveau qu’Artificial Analysis qualifie de « quasi parfait ». C’est donc le choix par défaut pour les logos, les infographies et toute image contenant des mots. GPT Image 1.5 s’en sort bien avec des compositions simples, mais omet des caractères dans les mises en page denses mêlant plusieurs polices.
« GPT-Image-2 est sorti, le modèle est incroyablement bon pour rendre du texte et générer tous les minuscules détails d’interfaces logicielles complexes » — u/Glittering-Neck-2505, r/singularity
Le photoréalisme progresse, avec une contrepartie. Des utilisateurs de Reddit ont relevé que GPT Image 2 produit des images très réalistes au premier regard, mais génère parfois des « motifs/textures répétitifs » dans les éléments naturels. L’un d’eux a comparé les textures rocheuses à « des textures générées de manière procédurale dans un jeu vidéo ». GPT Image 1.5 ne présente pas cet artefact précis, mais son niveau de détail global est inférieur.
Voici un test réalisé avec GPT Image 2 : une scène de café tokyoïte avec une enseigne néon « COFFEE », conçue pour pousser le rendu de texte dans ses retranchements (gpt-image-2, qualité élevée, 16:9) :
Le texte de l’enseigne a été rendu correctement dès la première tentative, tandis que les gouttes de pluie présentent des détails individuels plutôt qu’un flou uniforme.
Prix par image des modèles GPT d’OpenAI
OpenAI facture ses modèles d’image au token, et non à l’image. Voici les tarifs par token de la page tarifaire d’OpenAI, vérifiés en août 2026, accompagnés d’estimations du coût par image.
Tarifs au token (pour 1M de tokens)
| Modèle | Entrée texte | Entrée image | Entrée image en cache | Sortie image |
|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2 | $5.00 | $8.00 | $2.00 | $30.00 |
| gpt-image-1.5 | $5.00 | $8.00 | $2.00 | $32.00 |
| gpt-image-1-mini | $2.00 | $2.50 | $0.25 | $8.00 |
Coût estimé par image selon la qualité
Ces estimations reposent sur une génération texte-vers-image en 1024×1024, avec un prompt de 50 à 100 mots. Le coût réel varie selon la résolution et la complexité du prompt.
| Qualité | gpt-image-2 | gpt-image-1.5 | gpt-image-1-mini |
|---|---|---|---|
| Basse | ~$0.006 | ~$0.009 | ~$0.003 |
| Moyenne | ~$0.03–0.07 | ~$0.04–0.08 | ~$0.01 |
| Élevée | ~$0.10–0.21 | ~$0.10–0.20 | ~$0.03–0.05 |
Les niveaux « basse », « moyenne » et « élevée » correspondent au paramètre quality de la requête API, par exemple quality="low". Chaque réglage détermine le budget de tokens consacré par le modèle au rendu des détails : le niveau bas produit moins de tokens de sortie et coûte donc moins cher.
Un détail contre-intuitif : les tokens de sortie de GPT Image 1.5 coûtent $32/1M, contre $30/1M pour GPT Image 2. Pour le prototypage rapide en basse qualité, GPT Image 2 à $0.006 par image est donc moins cher que GPT Image 1.5 à $0.009.
gpt-image-1-mini coûte environ trois fois moins cher. Dans un workflow à fort volume — 10,000 aperçus de variantes produit, par exemple — l’écart entre $0.003 et $0.006 permet d’économiser $30 par lot.
Résolution et outils de retouche
GPT Image 2 accepte toute résolution via le paramètre size, à condition de respecter les contraintes suivantes, issues de la documentation d’OpenAI :
- Bord maximal < 3,840px
- Les deux dimensions doivent être des multiples de 16
- Ratio d’image ≤ 3:1
- Nombre total de pixels compris entre 655,360 et 8,294,400
Formats courants : 1024×1024 pour le carré, 2560×1440 pour un 2K fiable et 3824×2144 pour une quasi-4K expérimentale. OpenAI précise que les résultats au-delà de 2K sont « plus variables ».
GPT Image 1.5 se limite à quatre formats fixes : 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 ou auto. Les résolutions personnalisées ne sont pas disponibles.
Côté retouche, GPT Image 2 domine l’arène d’édition d’images d’Artificial Analysis avec un Elo de 1,255, devant Nano Banana Pro de Google à 1,247. Le paramètre input_fidelity de GPT Image 1.5 offre un contrôle explicite de la préservation de l’image source lors des modifications. GPT Image 2 ne propose pas ce paramètre car, selon OpenAI, « la sortie est déjà de haute fidélité par défaut ».
| Fonctionnalité | gpt-image-2 | gpt-image-1.5 | gpt-image-1-mini |
|---|---|---|---|
| Résolution maximale | ~4K (expérimental) | 1536×1024 (fixe) | 1536×1024 (fixe) |
| Ratios personnalisés | Oui | Non (4 préréglages + auto) | Non (4 préréglages + auto) |
| Étape de raisonnement | Oui | Non | Non |
| input_fidelity | Désactivé (toujours élevé) | Low / High | Low / High |
| Elo dans l’arène d’édition | 1,255 (#1) | Pas de classement séparé | Non classé |
Quel modèle GPT choisir selon l’usage ?
Créations marketing et publicitaires
Choisissez GPT Image 2 en qualité moyenne ou élevée. Son étape de raisonnement produit des compositions et des textes plus fidèles à partir de prompts rédigés comme des briefs créatifs. Le guide d’OpenAI recommande, pour ce modèle, d’écrire les prompts « comme un brief créatif plutôt que comme une spécification technique purement visuelle ».
Maquettes produit et e-commerce
GPT Image 2 pour les visuels principaux, gpt-image-1-mini pour les aperçus de variantes. Utilisez GPT Image 2 en qualité élevée pour l’image principale de votre produit, sa résolution flexible permettant de correspondre exactement aux dimensions de votre boutique. Passez ensuite à gpt-image-1-mini pour les déclinaisons de couleur, d’angle ou d’arrière-plan à $0.003 l’unité. Pour une gamme de 50 SKU comptant 5 variantes par produit, le coût atteint environ $0.75 au total en qualité mini basse.
Infographies et images riches en texte
GPT Image 2. Artificial Analysis juge son rendu de texte quasi parfait pour les écritures latines et CJK. GPT Image 1.5 gère les textes simples, mais perd des caractères dans les mises en page denses avec plusieurs polices. Préférez la qualité moyenne ou élevée : la lisibilité du texte baisse en qualité basse sur tous les modèles.
Génération en lot à grande échelle
gpt-image-1-mini en qualité basse. À $0.003 par image, 100,000 images coûtent $300. GPT Image 2 en basse qualité, à $0.006, reste une option raisonnable lorsque la qualité prime sur le débit. GPT Image 1.5 n’apporte aucun avantage tarifaire ici : ses tokens de sortie coûtent $2/1M de plus que ceux de GPT Image 2.
Workflows de retouche itératifs
GPT Image 2 pour l’édition générale, GPT Image 1.5 si vous devez contrôler input_fidelity. GPT Image 2 domine l’arène de retouche, mais le réglage de fidélité de GPT Image 1.5 permet de choisir entre « tout préserver » et « réinterpréter plus librement ». Si votre pipeline dépend de ce contrôle, GPT Image 1.5 dispose d’un avantage structurel.
FAQ
GPT Image 2 est-il toujours meilleur que GPT Image 1.5 ?
Non, pas dans tous les workflows. GPT Image 1.5 offre le contrôle input_fidelity pour l’édition, et ses images évitent les artefacts de textures répétitives que des utilisateurs ont signalés avec GPT Image 2 dans les scènes naturelles, notamment les roches, le feuillage et la fourrure. Pour préserver strictement une image source, GPT Image 1.5 peut être préférable. Pour le rendu du texte, le respect du prompt et le photoréalisme, GPT Image 2 l’emporte.
Faut-il encore utiliser GPT-4o pour générer des images ?
Non, sauf si vous avez besoin de l’interface ChatGPT grand public sans accès à l’API. OpenAI classe GPT Image 1, derrière GPT-4o, comme réservé « uniquement à la compatibilité avec les systèmes existants » et recommande de migrer vers GPT Image 2.
Peut-on utiliser GPT Image 2 gratuitement ?
La génération d’images est disponible de façon limitée dans l’offre gratuite de ChatGPT et dans l’abonnement Go à $8/month. Pour l’accès API, les nouveaux comptes OpenAI reçoivent $5 de crédits gratuits, soit environ 25–800 images selon le réglage de qualité.
À quoi sert gpt-image-1-mini ?
Aux usages sensibles au coût et à fort volume : idéation rapide, variantes de tests A/B, ressources temporaires, aperçus de miniatures et personnalisation en lot. À environ $0.003 par image en qualité basse, il coûte approximativement 10× moins cher que GPT Image 2 en qualité moyenne. Évitez-le pour les images riches en texte ou les ressources destinées à un client, lorsque la qualité du premier rendu réduit le nombre de cycles de validation.