AIREITERGPT Image 2.6 API 的牌價表面上沒變，但拿來做便宜草稿的成本已明顯上升。OpenAI 為 gpt-image-2.6-flare 與 gpt-image-2.6-sunburst 列出完全相同的 token 費率，然而實測低品質輸出的用量卻是 GPT Image 2.5 的 4.2 倍。若不想遇到預算意外，務必明確指定品質設定。
1:1 圖片每張 $0.025 至 $0.211，低品質不再特別便宜
以相同提示詞實測，GPT Image 2.6 產生一張 1:1 圖片的成本，低品質約為 $0.025，最高品質則來到 $0.211。TrezaLabs 在 2026 年 11 月 5 日以相同的 1:1 提示詞測試五個品質等級，圖像輸出 token 單價為每個 $0.00003。
| 品質 | 實測輸出 token | 1:1 單張約略成本 |
|---|---|---|
| 低 | 824 | $0.025 |
| 中 | 1,449 | $0.043 |
| 高 | 1,756 | $0.053 |
| 特高 | 3,122 | $0.094 |
| 最高 | 7,024 | $0.211 |
最容易踩雷的情況，是升級模型卻沒調整品質設定。GPT Image 2.6 的低品質已不再是 GPT Image 2.5 那種低於一美分的草稿級成本。規劃預算時，100 張低品質草稿的輸出費約為 $2.47，另加輸入費；100 張最高品質成品則約為 $21，兩者不能再視為同一筆成本。
官方 token 費率相同，為何市面上有三種價格表？
OpenAI API 定價頁面列出的 GPT Image 2.6 Flare 與 Sunburst 標準費率完全一致：文字輸入每 1M token $5、快取文字輸入每 1M token $1.25、圖像輸入每 1M token $8、快取圖像輸入每 1M token $2，以及圖像輸出每 1M token $30。費率調整時，應以官方定價頁面為準；OpenAI 的 Flare 與 Sunburst 模型頁面也確認兩者 token 價格相同。
目前常見的三種價格視角，其實衡量的是不同事情：
- 官方 token 費率：提供的是單位價格，而非單張圖總成本。實際輸出 token 會隨品質與尺寸變動，參考圖還會額外計入圖像輸入 token。
- 實測 token 帳單：把固定提示詞的實際用量換算成金額。TrezaLabs 在 1:1 條件下，測得低品質到最高品質為 824 至 7,024 個輸出 token，另有少量文字 token 費用。Mockingbird 測得一張高品質 1088x1360 廣告圖約使用 1,600 個輸出 token，未計輸入費前的輸出成本約為 $0.048。
- 第三方固定單張價目表：適合快速估算容量。HiAPI 公布了一張 15 格價格表，從低品質 1K 的 $0.023 到最高品質 4K 的 $0.636。Yir 則估計透過官方路徑產生 1K 圖片，從低品質到最高品質約為 $0.0367 至 $0.2227。
簽約或確認費率看官方價格；估算自家提示詞與尺寸的成本看實測 token；固定價格表則只適合粗略規劃產能。一句「每張 $0.04」的報價，隱含了特定品質、解析度與參考圖數量，不一定符合你的流程。
品質等級包括 low、medium、high、xhigh、max，另有 auto。解析度可選 1K、2K 或 4K。提高品質買到的是更多內部細節，而非更多像素：TrezaLabs 在所有 1:1 品質等級下取得的都是 1024x1024 圖片。complexity 可設為 low/medium/high，預設為 high，它控制的是規劃工作量而非視覺細節，且不另外收費。
為什麼 GPT Image 2.5 的預算套到 2.6 會失準
GPT Image 2.6 與 GPT Image 2.5 的每 token 單價相同，但在 TrezaLabs 引用的 1:1 實測中，2.6 在低品質與中品質下使用了更多輸出 token。
| 品質 | GPT Image 2.5 token | GPT Image 2.6 token | 成本影響 |
|---|---|---|---|
| 低 | 196 | 824 | 約高 4.2 倍 |
| 中 | 439 | 1,449 | 約高 3.3 倍 |
| 高 | 1,756 | 1,756 | 不變 |
| 特高 | 3,122 | 3,122 | 不變 |
| 最高 | 7,024 | 7,024 | 不變 |
低品質成本從 2.5 的不到 $0.01，升至 2.6 的約 $0.025；中品質則從約 $0.013 漲至約 $0.043。r/codex 的帳單討論串也佐證低品質成本跳升 4.2 倍（討論串）。因此大量低價草稿仍適合用 GPT Image 2.5，並應明確設定 quality，避免 auto 帶來成本波動（TrezaLabs）。
Flare 與 Sunburst：價格一樣，等待時間差很多
Flare 和 Sunburst 的官方 token 費率一致，小規模測試的結果也落在 3% 以內，因此選擇哪個版本應優先看延遲表現，並以自己的工作負載進行測試。TrezaLabs 發現除了高品質相差兩個 token 外，兩者 token 數完全相同。Mockingbird 則發現 Flare 在廣告圖上多用了約 3% 輸出 token，但換算後每張差距仍在 $0.001 以內。
兩者真正拉開差距的是速度。TrezaLabs 在 2026 年 11 月 5 日針對相同提示詞與各品質等級計時，每個等級只生成一次，因此可作為方向參考，不是正式基準測試。
| 品質 | Flare 實際耗時 | Sunburst 實際耗時 |
|---|---|---|
| 低 | 6 秒 | 17 秒 |
| 中 | 10 秒 | 27 秒 |
| 高 | 10 秒 | 50 秒 |
| 特高 | 23 秒 | 82 秒 |
| 最高 | 41 秒 | 166 秒 |
Mockingbird 的高品質 1088x1360 廣告圖測試中，Flare 耗時 16-26 秒，Sunburst 2.6 為 51-55 秒；成本則分別為 $0.089-$0.108 與 $0.088-$0.107。OpenAI 宣稱 Flare 的生成速度快 50%，低品質最快只要六秒（公告）；Mockingbird 也確認了 Flare 的速度優勢，但在兩次廣告測試中，Sunburst 2.6 比 Sunburst 2.5 更慢。OpenAI 將 Flare 定位為快速迭代用途，Sunburst 則強調細節一致性（公告）。
早期使用者討論對於以品質換速度的取捨偏保留，從 r/singularity 討論串與 r/OpenAI 的貼文都能看出來：
我真希望他們能修好模型，不要再塞進這種難看的斑駁紋理。
— u/lyeeedar，r/OpenAI GIF 測試討論串
GIF、SVG 與參考圖都會增加額外費用
額外輸出格式的計費不包含在基本品質級距表內。每種功能都有自己的計費方式與主要限制。
| 功能 | 額外成本 | 計費規則 | 主要限制 |
|---|---|---|---|
| GIF | $0.070（低）至 $0.598（最高）（HiAPI） | 只看品質、不看解析度；2-16 幀，預設 9 幀，每幀 20-2,000 ms | 圖表限制：最長邊最高 3840 px、面積最高 8,294,400 px、最大比例 3:1 |
| SVG | 在級距價格上加 $0.030（HiAPI） | 固定附加費；低品質 1K 為 $0.053、最高品質 4K 為 $0.666 | 僅支援文字轉圖片；圖片轉圖片仍使用 PNG、JPEG、WebP |
| 參考圖 | 引用範例中每張約加 $0.012；實際依 token 而異 | 引用範例為基本級距價格 + $0.012 x 張數，可用 1-16 張參考圖（HiAPI） | 一張商品照用了 1,523 個輸入 token（TrezaLabs）；該範例中 16 張參考圖會增加 $0.192 |
mask 與 markup 圖層不另收費（HiAPI）。
Batch 與 Responses 的缺口，會直接改變成本結構
GPT Image 2.6 上線時只支援 Images API 的 generations 與 edits 端點，不支援 Responses API 或 Batch API（比較）。GPT Image 2.5 則仍可使用 Responses 和 Batch，包括每 1M Batch 輸出 token $15 的費率。
- 2.6 沒有 Batch 的 50% 折扣：高用量團隊無法將 2.6 任務排到夜間批次處理，以半價完成。
- 使用 Responses 的代理架構要特別處理：必須繼續使用 2.5，或拆分為 Responses 推理與 Images API 呼叫兩套堆疊，並分別計算重試成本。
- ChatGPT 訂閱不包含 API 用量：ChatGPT 與 Codex 各方案均已提供 Images 2.6，包括免費方案（公告）；但 API 呼叫仍按 token 計費。ChatGPT 沒有文件化的 Flare/Sunburst 選擇器，因此要做可重現測試時，應明確指定模型 ID。
兼顧交付與成本的實務工作流程
若要控管 GPT Image 2.6 成本，可先用 Flare 低品質製作草稿，再把 Sunburst 的高品質或最高品質留給最終成品。
- 以 Flare 低品質 1:1 產生 100 個變體，輸出費約 $2.47，另加輸入費。這一輪只判斷構圖，不必糾結紋理。
- 將 10 個入選方案升級為 Flare 高品質，每張輸出費約 $0.053，這一輪約 $0.53。檢查文字、手部與產品標籤。
- 以 Sunburst 高品質或最高品質完成 2-3 件素材。兩張最高品質 1:1 成品的輸出費約 $0.42。
- 限制參考圖數量。在引用範例中，六張未使用的情緒板每次生成會多 $0.072，比一張低品質 1:1 圖本身還貴。
- 明確設定
quality與complexity；OpenAI 建議針對聚焦式編輯使用低 complexity（Mockingbird）。
| 工作負載 | 設定 | 100 張圖片約略輸出成本 |
|---|---|---|
| 大量草稿 | Flare 低品質 1:1，實測 | $2.47 |
| 接近成品的審稿 | Flare 高品質 1K，以實測 1:1 為代理 | 約 $5.30 |
| 付費成品 | Sunburst 最高品質 1:1，實測 | $21.10 |
對於菜單、標籤、海報及需保留產品特徵的編輯工作，GPT Image 2.6 的文字渲染能力足以支持每張 $0.05-$0.21 的成本，可優先保留給這類素材。
常見問題
Flare 和 Sunburst 的價格相同嗎？
相同。OpenAI 為 gpt-image-2.6-flare 和 gpt-image-2.6-sunburst 列出相同 token 費率。不同測試者測得的輸出 token 差異在 3% 內，因此每張圖的成本差距約為 $0.001。應按速度與編輯一致性選擇，而不是按價格。
為什麼沒有固定的單張圖片價格？
OpenAI 按每 1M 圖像輸出 token $30，加上輸入 token 計費；但 1:1 圖片的輸出 token 會因品質不同，從約 824 至 7,024 不等。任何固定金額都預設了特定品質、解析度與參考圖數量。
GPT Image 2.6 比 GPT Image 2.5 貴嗎？
在低品質與中品質下，是的：低品質約為 824 對 196 token，中品質約為 1,449 對 439 token。高品質以上的實測 token 則完全相同。大量製作草稿的流程應繼續使用 2.5，以取得較便宜的變體。
GIF 和 SVG 如何計費？
GIF 只依品質計費，2-16 幀的成本從低品質約 $0.070 到最高品質約 $0.598。SVG 則在級距價格上加約 $0.030，且只支援文字轉圖片。
真正主導帳單的是哪些 token？
每 1M token $30 的圖像輸出 token 是最大宗；一段 1,000 token 的文字提示詞，按每 1M token $5 計算只要 $0.005。快取文字 token 為 $1.25、圖像輸入 token 為 $2，有助於降低共用參考圖的重複編輯成本，但輸出 token 不會被快取。