AIREITERUne image à 0,034 $ donne un bon ordre de grandeur, mais ce n’est pas le montant final de la facture. Avec GPT Image 1.5, le prix varie selon le format et la qualité de sortie. Les retouches, images de référence, prompts et nouvelles tentatives s’ajoutent séparément.
Avant de multiplier 0,034 $ par 1 000
Prévoyez 34 $ pour 1 000 images en 1024×1024, qualité moyenne si les 1 000 requêtes correspondent à de nouvelles générations et que vous ne comptez que la sortie image. Une retouche, une image de référence, un autre format ou une seconde tentative modifie immédiatement l’estimation.
Ce guide s’appuie sur la documentation de référence du modèle GPT-Image-1.5 d’OpenAI, sur l’annonce du lancement de GPT Image 1.5 et sur les tarifs vérifiés le 30 août 2026. Les montants par image correspondent aux prix officiels de la sortie image, et non au coût total systématique de chaque requête API.
Tarifs de l’API GPT Image 1.5 selon le format et la qualité
OpenAI prend en charge trois formats : 1024×1024, 1024×1536 et 1536×1024. Chacun est disponible en qualité basse, moyenne ou élevée.
| Qualité | 1024×1024 | 1024×1536 | 1536×1024 |
|---|---|---|---|
| Basse | 0,009 $ | 0,013 $ | 0,013 $ |
| Moyenne | 0,034 $ | 0,050 $ | 0,050 $ |
| Élevée | 0,133 $ | 0,200 $ | 0,200 $ |
Les tarifs vont de 0,009 $ à 0,20 $. Une image carrée en qualité moyenne coûte 0,034 $, tandis qu’une image non carrée en haute qualité revient à 0,20 $.
OpenAI détaille également les tarifs des tokens, exprimés pour 1 million de tokens :
| Élément facturé | Prix pour 1 M de tokens |
|---|---|
| Entrée texte | 5,00 $ |
| Entrée texte mise en cache | 1,25 $ |
| Sortie texte | 10,00 $ |
| Entrée image | 8,00 $ |
| Entrée image mise en cache | 2,00 $ |
| Sortie image | 32,00 $ |
Ce que le prix affiché par image ne comprend pas
Le tableau couvre uniquement la composante correspondant à l’image générée. Une requête complète peut aussi inclure des tokens d’entrée texte, d’entrée image et de sortie texte, puisque GPT Image 1.5 accepte à la fois les textes et les images en entrée.
Pour une utilisation standard, sans mise en cache, estimez le coût total ainsi :
total request cost ≈ output-image price
+ (text input tokens × $5 / 1,000,000)
+ (image input tokens × $8 / 1,000,000)
+ (text output tokens × $10 / 1,000,000)Si la requête est éligible à la mise en cache, appliquez les tarifs d’entrée mis en cache indiqués par OpenAI. Une nouvelle génération, une retouche et une boucle de révision doivent être budgétées séparément :
- Une nouvelle génération commence par le tarif correspondant au format et à la qualité choisis.
- Une retouche ajoute les tokens d’entrée image facturés pour le fichier source ou les références envoyés.
- Une nouvelle tentative ajoute un autre coût de sortie et peut entraîner de nouveaux coûts d’entrée.
Prenons un exemple concret de retouche. Supposons une sortie 1024×1024 en qualité moyenne à 0,034 $, à laquelle s’ajoutent 1 000 tokens d’entrée image pour une image source importée. Au tarif officiel de 8 $ par million de tokens d’entrée image, la source ajoute 0,008 $, soit environ 0,042 $ pour la partie image, avant les tokens du prompt et une éventuelle nouvelle tentative. Ces 1 000 tokens sont une hypothèse de planification, pas une taille universelle pour les images sources.
Génération et retouche : deux budgets à distinguer
La retouche d’un visuel existant ajoute une consommation d’entrée image. Elle ne doit donc pas être placée dans la même ligne budgétaire qu’une génération à partir d’une page blanche. OpenAI revendique des progrès en matière de retouches précises, de respect des prompts, de rendu du texte et de conservation de la composition, de la lumière, des visages et d’autres détails. Dans son annonce de lancement, l’entreprise indique que les entrées et sorties image de l’API coûtent 20 % moins cher qu’avec GPT Image 1.
Il s’agit d’affirmations d’OpenAI, et non de résultats issus de benchmarks indépendants. Les retours d’utilisateurs sont plus nuancés. Dans une discussion Reddit consacrée au lancement, u/DaW_ écrit :
« En ce qui concerne la retouche d’image, ce nouveau modèle est nettement meilleur que NB à mon avis… mais l’absence de résolution le rend totalement inutilisable dans un cadre professionnel au-delà de la direction artistique. » — u/DaW_ sur r/OpenAI
Testez une retouche sur des logos, produits, visages ou mises en page représentatifs avant de considérer le résultat comme prêt pour la production. Intégrez aussi les tokens d’entrée image dans le budget de test.
Choisissez la qualité en fonction de l’usage
Les niveaux bas, moyen et élevé servent à la fois à contrôler le rendu et les dépenses. Réservez la haute qualité aux visuels qui ont passé l’étape de validation créative : l’utiliser pour explorer des variantes revient à payer le tarif maximal pour des images qui finiront peut-être à la corbeille.
| Usage | Réglage de départ | Pourquoi |
|---|---|---|
| Premiers concepts et variantes sans enjeu | Basse | 0,009 $ pour un format carré permet d’itérer à moindre coût |
| Visuels validés pour les réseaux sociaux, l’éditorial et les maquettes | Moyenne | 0,034 $ en carré ou 0,050 $ en non carré constituent un bon compromis |
| Image finale sensible aux détails | Élevée | 0,133 $ en carré ou 0,200 $ en non carré ne se justifient que si nécessaire |
| Retouche d’une image existante avec des détails importants | Moyenne d’abord, puis élevée si nécessaire | Vérifiez la conservation des détails avant de payer le tarif de sortie le plus élevé |
Utilisez la basse qualité pour explorer, la qualité moyenne par défaut et la haute qualité avec parcimonie. Aucun niveau de qualité ne rattrapera un prompt faible ni une exigence de format que le modèle ne prend pas en charge.
Exemples de budget pour 100, 1 000 et 10 000 images
Ces montants sont calculés à partir des tarifs publiés par OpenAI pour une sortie image en 1024×1024. Ils excluent les tokens de prompt, les entrées image, la sortie texte, les nouvelles tentatives et les éventuels frais de routage.
| Qualité | 100 images | 1 000 images | 10 000 images |
|---|---|---|---|
| Basse à 0,009 $ | 0,90 $ | 9 $ | 90 $ |
| Moyenne à 0,034 $ | 3,40 $ | 34 $ | 340 $ |
| Élevée à 0,133 $ | 13,30 $ | 133 $ | 1 330 $ |
Pour les formats non carrés, le budget de sortie seule pour 1 000 images s’élève à 13 $ en basse qualité, 50 $ en qualité moyenne et 200 $ en haute qualité. Pour 10 000 images, comptez respectivement 130 $, 500 $ et 2 000 $.
Les nouvelles tentatives pèsent sur la facture, même avant de compter les tokens d’entrée. Si 20 % des 1 000 générations carrées en qualité moyenne sont relancées une fois, le coût de sortie atteint 40,80 $ : 1 200 tentatives × 0,034 $.
Accès, limites et stabilité de la version
GPT Image 1.5 n’est pas documenté comme un endpoint image accessible avec l’offre gratuite. La page du modèle d’OpenAI indique que l’offre Free est non prise en charge et affiche des limites d’images par minute selon le niveau d’utilisation.
| Niveau d’utilisation | TPM | IPM |
|---|---|---|
| Free | Non pris en charge | Non indiqué |
| Tier 1 | 100 000 | 5 |
| Tier 2 | 250 000 | 20 |
| Tier 3 | 800 000 | 50 |
| Tier 4 | 3 000 000 | 150 |
| Tier 5 | 8 000 000 | 250 |
TPM signifie tokens par minute ; IPM signifie images par minute dans ce tableau propre au modèle. Un budget de sortie de 9 $ pour 1 000 images en basse qualité ne signifie pas qu’un compte Tier 1 peut les envoyer en une seule salve : la limite affichée pour ce niveau est de 5 IPM.
La documentation actuelle présente GPT Image 1.5 comme un ancien modèle de génération d’images, tout en affichant le statut Default. Son alias est gpt-image-1.5 ; l’identifiant daté gpt-image-1.5-2025-12-16 est marqué Deprecated. Vérifiez la documentation du modèle en vigueur et le chemin de migration avant de lancer une nouvelle intégration.
La page actuelle des tarifs OpenAI détaille les prix de génération d’images pour des modèles plus récents, mais ne comporte pas de ligne Batch actuelle pour GPT Image 1.5. Ne divisez donc pas automatiquement les montants ci-dessus par deux : confirmez le modèle exact et le mode de traitement dans la documentation tarifaire en ligne.
Les retours des développeurs sur le terrain
GPT Image 1.5 a été lancé le 16 décembre 2025. Peu après l’annonce, des développeurs ont signalé dans une discussion de la communauté OpenAI des erreurs 404, model_not_found et des messages indiquant que le modèle n’était pas pris en charge pendant le déploiement. Effectuez un test de disponibilité en direct plutôt que de supposer qu’un nom de modèle copié suffit à garantir l’accès.
Dans son annonce, OpenAI indique que la génération peut être jusqu’à 4 fois plus rapide. Il s’agit toutefois d’un maximum communiqué par le fournisseur, et non d’une garantie de latence pour votre file d’attente. Le témoignage Reddit cité plus haut montre aussi pourquoi il faut évaluer séparément la qualité des retouches et la résolution destinée à un usage professionnel.
Pour choisir entre GPT Image 1.5 et un modèle plus récent, comparez les dimensions prises en charge, les niveaux de qualité, la fidélité des retouches, le statut du modèle et le coût de migration, pas uniquement le prix par image. Le guide des tarifs de l’API GPT Image 2 couvre cette décision connexe.
FAQ
Le tarif indiqué inclut-il une retouche ou une image de référence ?
Non. Les images importées sont facturées comme des tokens d’entrée image, au tarif de 8 $ par million de tokens d’entrée image. L’entrée image mise en cache est indiquée à 2 $ par million de tokens.
Existe-t-il une offre gratuite pour l’API GPT Image 1.5 ?
La documentation du modèle OpenAI indique que l’offre Free est non prise en charge. Le Tier 1 est limité à 5 images par minute, avec des plafonds plus élevés pour les Tiers 2 à 5.
GPT Image 1.5 est-il appelé à rester le modèle de référence ?
Non. La documentation le présente comme un ancien modèle de génération d’images et marque l’instantané daté gpt-image-1.5-2025-12-16 comme obsolète. Vérifiez l’alias actif, les endpoints pris en charge et les options de migration avant de vous engager.
GPT Image 1.5 peut rester économique en qualité moyenne pour de nouvelles images carrées, mais le coût réel d’un visuel final dépend des entrées, des retouches et du nombre de tentatives.