AIREITER每百萬個輸出 Token 收費 $30，乍看不高；但當你得替 10,000 張圖片編列預算時，事情就沒那麼簡單。ChatGPT Images 2.5 API 對 Flare 與 Sunburst 採用相同定價，但最後帳單取決於實際消耗的 Token、參考圖片輸入、編輯次數與重試情況，不是光看模型名稱就能判斷。
以下內容是預算規劃情境，並非固定報價；OpenAI 並未公布 GPT-Image-2.5 單張圖片的統一價格。
費率表看得到，但單張價格算不出來
OpenAI 對兩款 GPT-Image-2.5 API 模型採用相同的 Token 費率。官方價目表將 gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst 的圖片輸出定為每百萬 Token $30，提示文字與圖片輸入則另行計費。
GPT-Image-2.5 官方 Token 費率
| 計費資料 | 標準輸入 | 快取輸入 | 輸出 |
|---|---|---|---|
| 文字 Token | $5.00 / 1M | $1.25 / 1M | 不適用 |
| 圖片 Token | $8.00 / 1M | $2.00 / 1M | $30.00 / 1M |
資料來源：OpenAI API pricing，查核日期為 2026 年 9 月 9 日。
OpenAI 將 Flare 定位為多數應用與大量生成情境的預設選項；Sunburst 則是速度較慢、著重精準控制的選擇，適合受控編輯與可直接投入製作的創意內容。OpenAI 表示，Flare 的延遲最高可比 GPT-Image-2 低 50%，而 Sunburst 的生成時間較長。
價目表並不代表每張圖片有固定價格。產出 2,000 個輸出 Token 的請求，在不計輸入與重試成本前，成本只有產出 20,000 個 Token 請求的十分之一。
生成與編輯的成本公式
直接呼叫圖片 API 時，可用下列公式計算成本：
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)在沒有參考圖的文字生成圖片情境中，計算結果通常主要由輸出 Token 主導。500 Token 的提示文字成本是 $0.0025；7,000 個圖片輸出 Token 的成本則是 $0.21。
編輯會增加圖片輸入費用，因為系統必須處理原始圖片或參考圖片。多回合工作流程的每次呼叫也可能產生新費用，因此製作上真正有意義的指標，是每個核准素材的成本，而非第一次嘗試的成本。
從 Token 用量估算單張圖片成本
唯一站得住腳的單張圖片成本算法，必須從已完成請求的實際用量紀錄開始。以下範例刻意採用整數 Token 數，方便你直接替換成自家 API 日誌中的數值。
僅輸出圖片的生成範例
假設每次請求都有 500 個未快取的文字輸入 Token，且沒有輸入圖片。
| 規劃情境 | 圖片輸出 Token | 文字成本 | 圖片輸出成本 | 單次呼叫總計 | 1,000 次呼叫 |
|---|---|---|---|---|---|
| 低輸出量 | 2,000 | $0.0025 | $0.0600 | $0.0625 | $62.50 |
| 中等輸出量 | 7,000 | $0.0025 | $0.2100 | $0.2125 | $212.50 |
| 高輸出量 | 20,000 | $0.0025 | $0.6000 | $0.6025 | $602.50 |
這些數字只是 Token 換算美元的結果，並不表示某個具名品質設定必定會消耗固定數量的 Token。請以自家呼叫的實際計費用量取代這些整數範例。
這張表也說明，縮短原本就不長的提示文字，通常無法大幅改變預算。將 500 Token 的提示減半，僅能省下 $0.00125；相較之下，把輸出量從 20,000 Token 降至 7,000 Token，每次呼叫可省下 $0.39。
參考圖片與編輯的成本範例
假設一次編輯使用 500 個文字 Token、5,000 個圖片輸入 Token，以及 7,000 個圖片輸出 Token。
| 項目 | Token | 費率 | 成本 |
|---|---|---|---|
| 文字指令 | 500 | $5 / 1M | $0.0025 |
| 參考圖片 | 5,000 | $8 / 1M | $0.0400 |
| 編輯後輸出 | 7,000 | $30 / 1M | $0.2100 |
| 總計 | — | — | $0.2525 |
如果同一張輸入圖片符合快取計費資格，5,000 Token 的輸入費用會從 $0.04 降至 $0.01，這次假設呼叫的成本便會是 $0.2225。
若進行三次編輯呼叫，且每次都是相同的未快取 Token 組合，總成本為 $0.7575。假如只有第三次結果獲得核准，那麼每個可用素材的實際 API 成本就是 $0.7575，而不是 $0.2525。
Flare 與 Sunburst 的預算怎麼抓
Flare 與 Sunburst 公開的 Token 費率完全相同，因此沒有哪一款模型必然單次呼叫更便宜。Flare 是較穩妥的預算預設選擇，因為 OpenAI 將它設計給速度與大量生成情境；Sunburst 則應靠著減少精細編輯失敗或人工修圖，來證明其使用價值。
開發者在產品發布初期提出的疑慮是：費率相同，仍無法回答真正的預算問題。
「真希望 Flare 的價格能再便宜一點點。」— X 上的 @buildincrisis
既然兩款模型的單位費率相同，想省錢就得從降低 Token 用量、減少重試、加快容量周轉，或更聰明地分流請求著手。
每月 10,000 次呼叫的預算試算
以下建立一個規劃模型，假設條件如下：
- Flare 呼叫：7,000 個輸出 Token 加 500 個文字 Token = $0.2125
- Sunburst 呼叫：20,000 個輸出 Token 加 500 個文字 Token = $0.6025
- 不計參考圖片費用、快取與失敗呼叫
| 分流方案 | Flare 呼叫次數 | Sunburst 呼叫次數 | 預估每月 API 成本 |
|---|---|---|---|
| 僅用 Flare | 10,000 | 0 | $2,125 |
| 90% Flare / 10% Sunburst | 9,000 | 1,000 | $2,515 |
| 70% Flare / 30% Sunburst | 7,000 | 3,000 | $3,295 |
| 僅用 Sunburst | 0 | 10,000 | $6,025 |
成本差異來自假設的 Token 用量，而非供應商對不同模型收取不同費率。核准正式環境預算前，請以各模型、各工作負載測得的 Token 中位數替換這些假設值。
預算要看每張可用圖片，不是每次 API 呼叫
假設 Flare 工作流程每次嘗試成本為 $0.2125，且 80% 的呼叫能產出可接受的圖片，則每張可用圖片的實際 API 成本約為 $0.266：
$0.2125 ÷ 0.80 = $0.265625若 Sunburst 每次嘗試成本是 $0.6025，但在精準編輯任務中達到 95% 的接受率，則每張可用圖片的實際成本約為 $0.634。這個例子裡 Sunburst 仍然較貴，但當人工修圖成本要好幾美元，或品牌素材編輯失敗會阻礙發布時，這段差距可能有其合理性。
真實使用者的討論也已反映出這個更全面的成本問題。在一則發布討論串中，Reddit 使用者 u/EvenAd2969 寫道：「他們得把這些雜訊偽影處理掉。」（來源）偽影不只是品質抱怨：每多生成一次，都會增加支出並延後核准流程。
讓 ChatGPT Images 2.5 的支出更可預測
想讓支出穩定可控，關鍵在於分別衡量每種工作負載。不要替圖片生成、參考圖導向轉換與多回合編輯共用一個「單張圖片成本」。
- 測量期間固定請求設定。 穩定的設定才能建立更乾淨的基準，用來比較不同工作。
- 記錄計費的文字輸入、圖片輸入、快取輸入與圖片輸出。 計算成本中位數與第 90 百分位；平均值可能掩蓋昂貴的離群值。
- 限制每個素材的嘗試次數。 設定最多三次嘗試，可避免有問題的提示在不知不覺間讓帳單倍增。
- 依失敗成本分流。 創作者內容、縮圖、視覺搜尋與原型，先用 Flare；產品保留、行銷活動編輯與已核准素材的修改，則交給 Sunburst。
- 重新依接受率計算成本。 若團隊會淘汰一半結果，名義上便宜的模型也可能很昂貴。
OpenAI 的公告指出，Manus 在其評估中觀察到 Flare 的運行速度是 GPT-Image-2 的兩到四倍。這是客戶對速度的觀察，並不保證計費 Token 或美元成本也會隨之降低。
ChatGPT 訂閱涵蓋什麼、不涵蓋什麼
ChatGPT 方案權限與 API 計費是兩種不同產品。OpenAI 表示 ChatGPT Images 2.5 已在 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 提供，但 ChatGPT 與 API 使用獨立的計費系統。ChatGPT Plus、Pro 或 Work 的付款，不是預付的 GPT-Image-2.5 API 額度；直接 API 呼叫會計入 API 帳戶。
可直接上線的模型分流策略
最合理的預設做法是先用 Flare，例外才用 Sunburst。是否該把例外情境變成固定分流規則，應以每張獲接受圖片的實測成本來決定。
| 工作負載 | 起始模型 | 預算理由 |
|---|---|---|
| 社群版本與縮圖 | Flare | 著重速度與大量生成 |
| 商品探索或視覺搜尋 | Flare | 互動延遲很重要 |
| 早期概念與 A/B 創意 | Flare | 設計上本就會捨棄許多輸出 |
| 最終行銷活動圖片 | Sunburst | 精準度可能比單次呼叫成本更重要 |
| 必須保留產品或人物特徵的編輯 | Sunburst | 僅在接受率測試證實可減少重試或修圖時使用 |
| 未分類請求 | Flare | OpenAI 將它定義為多數應用的預設模型 |
一條實用的升級規則很簡單：先試一次 Flare；若第一個結果未通過既定的保留度或精準度檢查，再將工作交給 Sunburst。不要只因 Sunburst 被標示為高階版就升級。
ChatGPT Images 2.5 API 定價常見問題
Flare 比 Sunburst 便宜嗎？
以公開的單位費率來看，不便宜。兩款模型的文字輸入都是每百萬 Token $5、圖片輸入都是每百萬 Token $8、圖片輸出都是每百萬 Token $30；但若 Token 消耗不同，實際單次呼叫成本仍可能不同。
一張 GPT-Image-2.5 圖片要多少錢？
沒有統一的固定價格。以官方每百萬輸出 Token $30 的費率計算，2,000 個圖片輸出 Token 為 $0.06、7,000 個為 $0.21、20,000 個為 $0.60，尚未計入文字與圖片輸入。
編輯會比重新生成圖片貴嗎？
有可能。編輯會增加圖片輸入 Token，也可能需要多次呼叫。若符合適用條件，快取圖片輸入定價可將重複輸入的費率從每百萬 Token $8 降至 $2。
提示文字會明顯影響帳單嗎？
通常影響小於圖片輸出。以目前標準費率來看，500 個未快取提示 Token 的成本是 $0.0025，而 7,000 個圖片輸出 Token 的成本為 $0.21。
ChatGPT Plus 或 Pro 包含 API 嗎？
不包含。ChatGPT 訂閱管理的是 ChatGPT 內的存取權限與使用限制；直接使用 GPT-Image-2.5 API 會透過 API 帳戶另外計費。