Tarifs de l’API ChatGPT Images 2.5 : exemples de coûts

Un tarif de 30 $ par million de tokens de sortie paraît dérisoire, jusqu’au moment où il faut chiffrer 10 000 images. Les tarifs de l’API ChatGPT Images 2.5 sont identiques pour Flare et Sunburst, mais la facture finale dépend des tokens consommés, des images de référence, des retouches et des tentatives répétées — pas seulement du nom du modèle.

Les scénarios qui suivent servent à planifier un budget, pas à établir un devis ferme : OpenAI ne publie pas de tarif unique par image GPT-Image-2.5.

La grille tarifaire, et ce qu’elle ne dit pas

Les deux modèles GPT-Image-2.5 de l’API sont facturés aux mêmes tarifs par token. La grille officielle affiche gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst à 30 $ par million de tokens de sortie d’image, avec des frais distincts pour le texte du prompt et les images en entrée.

Tarifs officiels des tokens GPT-Image-2.5

Source : tarification de l’API OpenAI, vérifiée le 9 septembre 2026.

OpenAI présente Flare comme le choix par défaut pour la plupart des applications et la génération à grande échelle. Sunburst est l’option plus lente, orientée précision, destinée aux retouches contrôlées et aux créations prêtes pour la production. Selon OpenAI, Flare peut offrir une latence jusqu’à 50 % inférieure à GPT-Image-2, tandis que Sunburst demande davantage de temps de génération.

Le prix affiché ne fixe pas un coût par image. Une requête qui produit 2 000 tokens de sortie revient dix fois moins cher qu’une requête à 20 000 tokens, avant de prendre en compte les entrées et les nouvelles tentatives.

Formule de coût pour la génération et la retouche

Pour un appel direct à l’API d’images, utilisez cette formule :

cost =
  (text_input_tokens × $5 / 1,000,000)
+ (cached_text_tokens × $1.25 / 1,000,000)
+ (image_input_tokens × $8 / 1,000,000)
+ (cached_image_tokens × $2 / 1,000,000)
+ (image_output_tokens × $30 / 1,000,000)

En génération texte-vers-image sans image de référence, les tokens de sortie pèseront généralement l’essentiel du calcul. Un prompt de 500 tokens coûte 0,0025 $ ; 7 000 tokens de sortie d’image coûtent 0,21 $.

La retouche ajoute des frais d’entrée d’image, puisque l’image source ou de référence doit être traitée. Les flux de travail en plusieurs tours peuvent également déclencher une nouvelle facturation à chaque appel : en production, l’indicateur pertinent est donc le coût par asset validé, et non le coût de la première tentative.

Exemples de coût par image selon les tokens utilisés

Le seul calcul crédible du coût par image part de l’usage relevé pour une requête terminée. Les exemples ci-dessous emploient volontairement des volumes de tokens arrondis, afin que vous puissiez les remplacer par les données de vos propres journaux d’API.

Exemples de génération sans image en entrée

Supposons que chaque requête utilise 500 tokens de texte non mis en cache et aucune image en entrée.

Il s’agit de conversions entre tokens et dollars, pas de l’affirmation qu’un réglage de qualité donné consomme systématiquement un nombre précis de tokens. Remplacez ces chiffres arrondis par l’usage facturé de vos propres appels.

Ce tableau montre aussi pourquoi raccourcir un prompt déjà raisonnable change rarement la donne côté budget. Réduire de moitié un prompt de 500 tokens économise 0,00125 $, alors que passer de 20 000 à 7 000 tokens de sortie économise 0,39 $ par appel.

Exemples avec image de référence et retouche

Supposons qu’une retouche utilise 500 tokens texte, 5 000 tokens d’image en entrée et 7 000 tokens d’image en sortie.

Si cette même image en entrée est éligible au tarif mis en cache, sa facturation pour 5 000 tokens passe de 0,04 $ à 0,01 $. L’appel hypothétique coûte alors 0,2225 $.

Trois appels de retouche avec le même profil de tokens non mis en cache coûtent 0,7575 $. Si seul le troisième résultat est validé, le coût API effectif atteint 0,7575 $ par asset exploitable — et non 0,2525 $.

Budgéter Flare et Sunburst

Flare et Sunburst affichent les mêmes tarifs par token ; aucun des deux n’est donc automatiquement moins cher par appel. Flare est le choix le plus prudent pour tenir un budget, car OpenAI l’a conçu pour la vitesse et le volume. Sunburst doit justifier son usage en réduisant les échecs sur les retouches de précision ou le temps de nettoyage manuel.

Une inquiétude exprimée par des développeurs au lancement résume bien le problème : les tarifs égaux ne répondent pas à la vraie question budgétaire.

« I wish Flare's pricing was juuuust a little bit cheaper. » — @buildincrisis sur X

Puisque les deux modèles partagent les mêmes tarifs unitaires, les économies doivent venir d’une consommation de tokens plus faible, de moins de tentatives, d’une meilleure rotation de capacité ou d’un routage plus intelligent.

Budget mensuel pour 10 000 appels

Voici un modèle de planification fondé sur les hypothèses suivantes :

• Appel Flare : 7 000 tokens de sortie et 500 tokens texte = 0,2125 $
• Appel Sunburst : 20 000 tokens de sortie et 500 tokens texte = 0,6025 $
• Aucun frais d’image de référence, de mise en cache ou d’appel échoué

L’écart provient des hypothèses de consommation de tokens, non d’une différence de tarifs chez le fournisseur. Avant de valider un budget de production, remplacez ces hypothèses par les volumes médians de tokens réellement mesurés pour chaque modèle et chaque type de tâche.

Raisonner en coût par image exploitable, pas par appel API

Imaginons qu’un flux Flare coûte 0,2125 $ par tentative et que 80 % des appels produisent une image acceptable. Le coût API effectif est alors d’environ 0,266 $ par image exploitable :

$0.2125 ÷ 0.80 = $0.265625

Si Sunburst coûte 0,6025 $ par tentative, mais atteint un taux d’acceptation de 95 % pour les retouches de précision, son coût effectif se situe autour de 0,634 $ par image exploitable. Sunburst reste plus cher dans cet exemple, mais l’écart peut être justifié si la retouche manuelle coûte plusieurs dollars ou si une modification de marque ratée bloque la publication.

Les retours d’utilisateurs reflètent déjà ce problème de coût plus large. Dans un fil de lancement, l’utilisateur Reddit u/EvenAd2969 a écrit : « They need to get rid of these noisy artifacts. » (source) Les artefacts ne sont pas qu’un défaut visuel : chaque régénération alourdit la dépense et retarde la validation.

Garder les dépenses ChatGPT Images 2.5 sous contrôle

Pour maîtriser ses dépenses, il faut mesurer chaque type de tâche séparément. N’appliquez pas un unique « coût par image » global à la génération, à la transformation guidée par référence et à la retouche en plusieurs tours.

1. Conservez des réglages de requête constants pendant la mesure. Une configuration stable fournit une base plus propre pour comparer les tâches.
2. Journalisez le texte facturé en entrée, l’image en entrée, les entrées mises en cache et les sorties d’image. Calculez le coût médian et celui du 90e percentile : la moyenne peut masquer des cas atypiques coûteux.
3. Limitez le nombre de tentatives par asset. Un plafond de trois essais évite qu’un prompt problématique multiplie discrètement la facture.
4. Routez selon le coût de l’échec. Commencez les contenus de créateurs, miniatures, recherches visuelles et prototypes avec Flare. Réservez Sunburst à la préservation produit, aux retouches de campagne et aux révisions d’assets validés.
5. Recalculez avec le taux d’acceptation. Un modèle nominalement bon marché peut devenir coûteux si l’équipe rejette la moitié de ses résultats.

L’annonce d’OpenAI indique que Manus a observé que Flare fonctionnait deux à quatre fois plus vite que GPT-Image-2 lors de son évaluation. Ce retour client porte sur la vitesse, pas sur une réduction garantie des tokens ou des dollars facturés.

Ce que couvrent — ou non — les abonnements ChatGPT

L’accès via les offres ChatGPT et la facturation de l’API relèvent de produits distincts. OpenAI indique que ChatGPT Images 2.5 est disponible dans ChatGPT, ChatGPT Work et Codex, mais ChatGPT et l’API reposent sur des systèmes de facturation distincts. Un paiement ChatGPT Plus, Pro ou Work ne constitue pas un crédit API GPT-Image-2.5 prépayé : les appels directs à l’API sont facturés au compte API.

Une règle de routage prête pour la production

Le choix par défaut le plus défendable est Flare d’abord, Sunburst par exception. Appuyez-vous sur le coût mesuré par image acceptée pour déterminer si une exception mérite de devenir une règle de routage permanente.

Une règle d’escalade pratique est simple : essayez Flare une fois, puis envoyez la tâche à Sunburst si le premier résultat échoue à un contrôle documenté de préservation ou de précision. N’escaladez pas uniquement parce que Sunburst porte l’étiquette premium.

FAQ sur les tarifs de l’API ChatGPT Images 2.5

Flare est-il moins cher que Sunburst ?

Non, au niveau des tarifs unitaires publiés. Les deux modèles coûtent 5 $ par million de tokens texte en entrée, 8 $ par million de tokens image en entrée et 30 $ par million de tokens image en sortie ; le coût réel d’un appel peut varier si la consommation de tokens diffère.

Combien coûte une image GPT-Image-2.5 ?

Il n’existe pas de prix fixe universel. Au tarif officiel de 30 $ par million de tokens de sortie, 2 000 tokens d’image en sortie coûtent 0,06 $, 7 000 coûtent 0,21 $ et 20 000 coûtent 0,60 $, hors entrées texte et image.

Les retouches coûtent-elles plus cher que les générations initiales ?

Les retouches peuvent coûter plus cher, car elles ajoutent des tokens d’image en entrée et peuvent nécessiter plusieurs appels. Lorsqu’elle s’applique, la tarification des images en entrée mises en cache peut ramener les frais d’entrée répétés de 8 $ à 2 $ par million de tokens.

Le texte du prompt a-t-il un effet significatif sur la facture ?

Habituellement, bien moins que la sortie d’image. Un prompt non mis en cache de 500 tokens coûte 0,0025 $, contre 0,21 $ pour 7 000 tokens d’image en sortie aux tarifs standards actuels.

L’API est-elle incluse avec ChatGPT Plus ou Pro ?

Non. Les abonnements ChatGPT régissent l’accès et les limites dans ChatGPT ; l’usage direct de l’API GPT-Image-2.5 est facturé séparément via le compte API.

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