AIREITER每張 $0.034 的圖片，可以當作估算起點，但絕不是完整帳單。GPT Image 1.5 API 的費用會隨輸出尺寸與品質設定變動；如果加入圖片編輯、參考圖片、提示詞和重試，還會產生額外用量。
別急著把 $0.034 乘上 1,000
如果 1,000 次請求全都是全新生成，而且只計算圖片輸出費用，那麼 1,000 張 1024×1024 中品質圖片的預算是 $34。但只要改成圖片編輯、加入參考圖片、選擇不同尺寸，或重新嘗試一次，估算結果就會改變。
本文參考 OpenAI 的 GPT-Image-1.5 模型文件、GPT Image 1.5 發表公告，以及 2026 年 8 月 30 日查到的定價資訊。表格中的每張圖片價格，是官方列出的圖片輸出費用，並不代表每次 API 請求的固定總價。
GPT Image 1.5 API：按輸出尺寸與品質查看定價
OpenAI 目前列出三種支援的圖片尺寸：1024×1024、1024×1536 和 1536×1024。每種尺寸都提供低、中、高三種品質選項。
| 品質 | 1024×1024 | 1024×1536 | 1536×1024 |
|---|---|---|---|
| 低 | $0.009 | $0.013 | $0.013 |
| 中 | $0.034 | $0.050 | $0.050 |
| 高 | $0.133 | $0.200 | $0.200 |
價格範圍從 $0.009 到 $0.20。正方形中品質圖片每張 $0.034；非正方形高品質圖片每張 $0.20。
OpenAI 也列出了每 100 萬 Token 的計費價格：
| 計費項目 | 每 1M Token 價格 |
|---|---|
| 文字輸入 | $5.00 |
| 快取文字輸入 | $1.25 |
| 文字輸出 | $10.00 |
| 圖片輸入 | $8.00 |
| 快取圖片輸入 | $2.00 |
| 圖片輸出 | $32.00 |
每張圖片的標示價格，還沒算進哪些費用？
上面的表格只涵蓋生成圖片本身的費用。由於 GPT Image 1.5 接受文字和圖片輸入，一次完整請求還可能包含文字輸入、圖片輸入，以及文字輸出 Token。
對於一般、未使用快取的請求，可以用以下方式估算總費用：
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)如果請求符合快取條件，就改用 OpenAI 表格中的快取輸入價格。全新生成、圖片編輯和反覆修改，最好分開估算：
- 全新生成先按照選定的尺寸與品質計費。
- 編輯圖片時，會為上傳的原圖或參考圖片增加圖片輸入 Token 費用。
- 每次重試都會再產生一次輸出費用，也可能增加輸入費用。
以下用一個具體但僅供示意的編輯情境來估算：一張 1024×1024 中品質圖片，輸出費用為 $0.034，再加上上傳來源圖片的 1,000 個圖片輸入 Token。按照官方每 100 萬圖片輸入 Token 收取 $8 的價格，來源圖片會增加 $0.008，因此在計入提示詞 Token 和任何重試之前，圖片相關費用約為 $0.042。這裡的 1,000 個 Token 是預算規劃用的假設值，不代表所有來源圖片的固定大小。
圖片生成與編輯，應該分開編列預算
編輯既有圖片會增加圖片輸入用量，因此不應該和從零開始生成圖片共用同一筆預算。OpenAI 表示，GPT Image 1.5 在精準編輯、遵循提示詞、文字渲染，以及保留構圖、光線、臉部和其他細節方面都有改善。發表文章也指出，API 的圖片輸入與輸出費用比 GPT Image 1 便宜 20%。
不過，這些是 OpenAI 的說法，並非獨立基準測試結果。實際使用者的回饋則更為有條件。在一篇討論這次發表的 Reddit 討論中，u/DaW_ 寫道：
「就圖片編輯來說，我認為這個新模型明顯比 NB 好……但缺乏解析度，讓它除了創意指導之外，完全無法用於專業用途。」— r/OpenAI 的 u/DaW_
在把輸出視為可直接投入生產前，先用具代表性的標誌、產品、臉部或版面進行編輯測試，並將圖片輸入 Token 一併納入測試預算。
依照工作用途選品質，不要只看解析度
低、中、高品質不只是輸出選項，也是控制預算的工具。高品質應該留給已經通過創意審核的素材；如果拿來生成可能會被丟棄的探索版本，就等於用最高單價為尚未定案的圖片買單。
| 用途 | 建議起始設定 | 原因 |
|---|---|---|
| 粗略概念與可丟棄的變體 | 低 | 正方形輸出每張 $0.009，適合低成本反覆嘗試 |
| 已審核的社群、編輯與樣機素材 | 中 | 正方形 $0.034、非正方形 $0.050，是較均衡的基準 |
| 對細節敏感的最終圖片 | 高 | 正方形 $0.133、非正方形 $0.200，只有在確實需要時才值得使用 |
| 包含重要細節的既有圖片編輯 | 先中，再視需要改高 | 先測試細節保留效果，再決定是否支付最高輸出價格 |
探索階段用低品質，預設使用中品質，高品質則選擇性套用。品質設定無法補救薄弱的提示詞，也無法突破模型不支援的輸出尺寸要求。
100、1,000 與 10,000 張圖片的預算試算
以下數字是直接乘上 OpenAI 公布的 1024×1024 輸出圖片價格，不包含提示詞 Token、圖片輸入、文字輸出、重試和路由費用。
| 品質 | 100 張圖片 | 1,000 張圖片 | 10,000 張圖片 |
|---|---|---|---|
| $0.009 的低品質 | $0.90 | $9 | $90 |
| $0.034 的中品質 | $3.40 | $34 | $340 |
| $0.133 的高品質 | $13.30 | $133 | $1,330 |
若使用非正方形輸出，1,000 張圖片的純輸出預算分別是低品質 $13、中品質 $50、高品質 $200。增加到 10,000 張後，則會變成$130、$500 和 $2,000。
即使還沒計入輸入 Token，重試也會明顯影響成本。假設 1,000 次正方形中品質生成中，有 20% 的請求各重試一次，輸出費用就會變成 $40.80：也就是 1,200 次嘗試 × $0.034。
存取權限、使用限制與版本穩定性
GPT Image 1.5 並未被文件列為免費方案可用的圖片端點。OpenAI 的模型頁面顯示 Free 為不支援，並按照使用層級列出每分鐘圖片限制。
| 使用層級 | TPM | IPM |
|---|---|---|
| Free | 不支援 | 未列出 |
| 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 |
在這份模型專屬表格中，TPM 代表每分鐘 Token 數，IPM 代表每分鐘圖片數。1,000 張低品質圖片的輸出預算是 $9，不代表 Tier 1 帳戶可以一次把它們全部送出，因為 Tier 1 列出的限制是每分鐘 5 張圖片。
目前的模型文件稱 GPT Image 1.5 為上一代圖片生成模型，但同時顯示Default 狀態。它的別名是 gpt-image-1.5；帶日期的識別名稱 gpt-image-1.5-2025-12-16 則標示為已棄用。開始新的整合前，請先確認最新模型文件與遷移路徑。
OpenAI 最新定價文件列出了較新模型的圖片生成價格，但目前沒有列出 GPT Image 1.5 的 Batch 項目。不要直接把上面的數字砍半；請在最新定價文件中確認確切的模型與處理模式。
開發者實際使用時回報了什麼？
GPT Image 1.5 於2025 年 12 月 16 日推出。公告發布後不久，開發者在 OpenAI Developer Community 討論串中回報推出期間遇到 404、model_not_found 和不支援模型等錯誤。不要以為複製正確的模型名稱就一定能使用，最好直接執行即時可用性測試。
OpenAI 的發表文章表示，生成速度最高可提升 4 倍，但這是供應商回報的最高值，不代表你的佇列一定能達到相同延遲。前面提到的 Reddit 回饋也說明，編輯品質和專業用途所需的輸出解析度，應該分開測試。
如果你正在比較 GPT Image 1.5 與較新模型，不要只看每張圖片的價格，還要一併比較支援尺寸、品質設定、編輯保真度、產品生命週期狀態和遷移成本。GPT Image 2 API 定價指南則涵蓋另一個相關選擇。
常見問題
列出的價格包含編輯圖片或參考圖片嗎？
不包含。上傳圖片會按照圖片輸入 Token 計費，每 100 萬個圖片輸入 Token 收費 $8；快取圖片輸入則是每 100 萬個 Token 收費 $2。
GPT Image 1.5 API 有免費方案嗎？
OpenAI 模型文件將 Free 列為不支援。Tier 1 的限制是每分鐘 5 張圖片，Tier 2 到 Tier 5 則提供更高限制。
GPT Image 1.5 會是長期使用的模型嗎？
不要這樣假設。文件將它稱為上一代圖片生成模型，並將帶日期的 gpt-image-1.5-2025-12-16 快照標記為已棄用。在正式採用前，請確認最新別名、支援的端點與可用的遷移方案。
對於全新生成的正方形圖片，GPT Image 1.5 在中品質設定下可以相當省錢；但最終素材的實際成本，仍取決於輸入內容、圖片編輯次數和重試次數。