AIREITER若你重視交件速度與複雜排版文字，GPT Image 2.6 明顯更有優勢；若要的是可預估的帳單，Seedream 5 Pro 較好掌握。測試者對人像肌理的評價也較偏向 Seedream。不過，只要工作流程需要分層檔，答案就只剩 Seedream。這次我以相同的 MORA 海報提示詞測試兩個 API 系列，並以附連結的第三方實測結果交叉核對 token 成本。
GPT Image 2.6 到底更新了什麼
Images 2.6 於 2026 年 11 月 4 日推出，ChatGPT 與 Codex 的所有方案均可使用。API 端則拆成兩個模型：主打速度的 GPT-Image-2.6 Flare，以及強調細節與編輯一致性的 Sunburst。OpenAI 宣稱生成速度比前一代快 50%，Flare 在低品質設定下最快只要 6 秒；不過公告並未附上基準測試分數。
比起速度宣稱，以下幾項實務功能更值得注意：
- 拆分成兩款模型。Flare 適合草稿，Sunburst 用於成品。兩者採用相同 token 價表，但延遲與一致性不同。
- API 支援標記式編輯。可直接在圖片上繪製標記，指定要修改的位置；這項功能過去僅限 ChatGPT 使用（image generation guide）。做法是以上一次核准的圖片作為輸入，明確寫出單一變更項目，以及哪些部分必須維持不動。標記式編輯不能與遮罩或提示詞改寫器併用。
- 可輸出 SVG 與 GIF。SVG 適合網頁與印刷用的 Logo、圖示；GIF 可用於吉祥物、產品循環動畫與影片前的分鏡預覽（pricing notes on output tokens）。SVG 生成可能額外計入第二個創作模型的費用，應檢查用量欄位。
- 複雜度與品質分開設定。品質控制細節程度，複雜度則控制規劃能力。OpenAI 建議多數編輯使用低複雜度；人物眾多、限制條件繁複的場景才使用中或高複雜度。
排行榜資料目前仍只能視為初步參考：一份 於 11 月 5 日查閱的七模型比較指出，2.6 的參賽項目採用 Medium 品質，票數僅約 3,000 張，排名還落後於 2.5 Sunburst；Artificial Analysis 當時也尚未收錄 2.6。未標示日期的排名，很可能已經過時。
單張圖的實際成本怎麼算
OpenAI 沒有提供固定的單張圖片定價。Flare 與 Sunburst 都採用相同的 token 費率：文字輸入每百萬 token 為 $5，快取文字輸入為 $1.25；圖片輸入每百萬 token 為 $8，快取圖片輸入為 $2.00；圖片輸出每百萬 token 為 $30。最終帳單會受尺寸、品質、參考圖數量與串流方式影響。
Seedream 則按解析度級距收取固定輸出費用，另計參考圖與分層費：
| 項目 | Seedream 5.0 Pro 費率 |
|---|---|
| 單張圖片，最高 2.61 MP／超過 2.61 MP | $0.045／$0.09 |
| 參考圖 | 第一張輸入免費，之後每張加收 $0.003 |
| 圖層分解 | 每層 $0.0225 起 |
費率依據 BytePlus ModelArk pricing 與 ModelArk docs；失敗或遭內容審核攔下的輸出不收費。包含最多 10 張參考圖與分層輸出等功能細節，見於 ModelArk model list。
同一提示詞下的實測成本，比價目表更有參考價值：
在一項透過單一 API 進行、涵蓋 12 組提示詞與五個模型、且不重抽的測試中，Flare Medium 與 Sunburst Medium 平均每張都是 $0.035，Seedream 5 Pro 平均則為 $0.079，超過兩倍。GPT 在 1K／medium 的總 token 用量不高，因此實際成本與單看牌價形成反轉。
若以行銷素材工作流程計算，衡量單位又不同。一項四素材工作流程測試涵蓋商品去背圖、情境圖、海報、將 $18 改成 $16 的修訂，以及三次一次成功的重複測試；結果 Sunburst 與 Seedream 每組獲核准成品分別為 236 與 156 個網站點數。另一項三次編輯串接測試則報出 495 與 150 個網站點數。網站點數是各家供應商自己的結算單位，不等同美元，也不能跨平台直接換算；可比較的結論是方向性：單次生成是 GPT 較便宜，但將所有步驟納入計算後，每組可接受成品則是 Seedream 較省。
「模型最便宜的那張圖，很少是真正需要的那個數字。」—— Orylia 產品照測試
應依照你使用的尺寸與品質實測 token，將一次重抽也納入一整組可接受成品的成本，再進行比較。
正式製作時最有感的速度差
Flare 的吞吐量明顯領先。以下數字是第三方工作流程中的等待時間，包含提交、排隊與輪詢，並非純粹的硬體渲染時間：
| 設定 | 每張中位數 | 串接總時間（3 至 4 步） |
|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Flare Medium | 8 秒 | 中位數 49.8 秒（45.9–101.7 秒） |
| GPT Image 2.6 Sunburst Medium | 26 秒 | 中位數 91.8 秒（82.8–141.1 秒） |
| Seedream 5 Pro | 63 秒 | 中位數 204.1 秒（203.8–225.1 秒） |
單張中位數與串接總時間取自12 組提示詞測試及三次編輯串接測試。另一批採用不同輪詢方式的測試，測得 Sunburst 每次呼叫中位數為 20.5 秒，Seedream 則為 75 秒；完整序列分別為 80–82 秒與 298–367 秒。不同批次的排序一致：Flare 最快、Sunburst 次之，Seedream 最慢，差距約 2 至 4 倍。
Flare 最慢的一條串接耗時 101.7 秒，是最快結果的兩倍以上，主因是其中一個步驟花了 56.5 秒。若你必須承諾交件時段，Seedream 雖然較慢，但其 203.8–225.1 秒的窄幅波動多少彌補了延遲劣勢。
畫質差異會出現在哪裡
這組比較僅供示意，並非 Sunburst 的基準測試；受控測試請以連結來源為準，該測試也未量測 Flare 的視覺結果。我的對照使用同一組聚合器 API 金鑰、相同 MORA 提示詞，每個模型各出一張圖。
兩者都能維持標題與價格清晰可讀，差異也與較大型測試相符：GPT 在 1K 尺寸下能讓極小標籤文字更清楚；Seedream 的版面較安靜、漸層更柔和，但瓶身標籤較小，必須放大到原始解析度檢查。無論選哪一個，核准前都應開啟原始檔確認。
受控五項任務結果如下：
| 測試項目 | GPT-2.6 Sunburst | Seedream 5 Pro |
|---|---|---|
| 含變音符號的波蘭牛奶吧菜單 | 每個單字與變音符號都正確 | 拼字正確，但文字太小無法使用 |
| 含精確對白的四格漫畫 | 對白完全正確，但多出不需要的筆電 Logo | 多出不需要的思考泡泡 |
| 海岸地圖，10 個城鎮依序排列 | 勝出：排序與在地標籤皆正確 | 使用英文標題，在地感較弱 |
| 漁夫人像 | 電影感光線，手部乾淨 | 人體結構正確，但多出不需要的帽徽 |
| 啤酒廠品牌設計稿 | 完成三種版本，重音符號正確 | 完成設計稿，重音符號正確 |
每個模型都會自行捏造細節，例如 Logo、泡泡、徽章或重複的城鎮。文字密集版面、資訊圖表與地圖，建議優先從 GPT 2.6 開始；美容與生活風格作品若想要測試者偏好的柔和膚質渲染，則可先試 Seedream，並以 100% 檢視 GPT 的人臉。
Sunburst 能改善編輯漂移嗎
只能部分改善。短篇修訂的表現可以：在僅改價格的修訂測試中，兩個模型都能在三次中三次把 $18 改成 $16，同時維持版面；而三步驟串接測試的九張最終結果中，NOMA / DAILY SERUM / 30 ml 都維持可讀。Sunburst 的確能明顯保留版面，但這不代表能保證像素級一致。
較長的編輯串會出現隨修訂次數累積的漂移問題：
「扭曲的人臉、糊掉的紋理、混濁的細節，角色身分也不斷偏離參考圖片。」—— u/jcchimaera，r/ChatGPT 發表討論串
「等到圖片編輯不會改變顏色時再叫醒我。那是我對 GPT Images 最大的挫折。」—— u/Lazy_Rate_381，r/ChatGPT 發表討論串
一項高用量使用者測試回報「220 個提示詞＋160 次編輯。品質：相同。Medium 價格：3.3 倍」（@MikoSavin），並提到人像姿勢與對稱性失誤（@PeterWang83707）。Seedream 也有自己的連續性問題：部分使用者認為 5 Pro 不如 4.5。
一套同時適用兩個模型的編輯流程：
- 在生成前先定義何謂可用，包括全尺寸下的標籤可讀性。
- 每次製作素材都要附上已核准的產品參考圖。
- 進行局部修改時，輸入上一次核准的圖片，只指定一個變更，並列出絕不能改動的項目。
- 簡單編輯用低複雜度；只有擁擠場景才提高到中或高複雜度。
- 即使要求修改的文字正確，每次修訂後仍要重新檢查瓶身、標籤與顏色。
- 法律文字或促銷文案若要求精確，請在排版工具中另行設定。
不同工作該先選哪一個
| 工作類型 | 優先使用 | 原因 |
|---|---|---|
| 草稿與快速迭代 | Flare Medium，低複雜度 | 中位數 8 秒，測試中單次生成最便宜 |
| 文字量大、地圖、漫畫等最終成品 | Sunburst Medium/High | 變音符號與對白的可靠性最佳 |
| 預算有限的產品照片 | Seedream 5 Pro 1K | 工作流程測試中，每組可接受成品成本最低 |
| 分層設計與大量參考圖 | Seedream 5 Pro with decomposition | 最多 10 張參考圖、最多 16 個 Alpha 圖層 |
| OpenAI 工作流程、標記編輯、SVG/GIF | GPT-Image-2.6 | 支援標記層、向量與動畫輸出 |
如果你的日常就在 OpenAI 工具鏈中，2.6 是順理成章的升級；若你的流程需要消耗 Alpha 圖層，不管排行榜怎麼變，Seedream 仍是必要選項。
延伸閱讀：GPT Image 2.6 API pricing、Seedream 5 Pro vs GPT Image 2、Seedream 5 Pro prompt guide。
常見問題
該選 Flare 還是 Sunburst？
草稿選 Flare，成品選 Sunburst；兩者價表相同，實際是在速度與修訂風險之間取捨。
一張圖片實際要多少錢？
GPT 沒有固定單價，尺寸、品質與參考圖數量都會影響價格。實測 1K／medium 平均為 $0.035，Seedream 為 $0.079；但按可接受成品組計算時 Seedream 較有利。預算應以包含一次重抽的每組核准成品為單位。
哪一個比較快？
引用批次中，Flare 每張約 8 秒、每條串接約 50 秒；Sunburst 約 26 秒與 92 秒；Seedream 約 63 秒與 204 秒。絕對時間會受排隊影響，但排序很少改變。
什麼情況下 Seedream 較有優勢？
它依解析度級距提供固定單張定價；測試者回報其人像渲染更柔和；還能輸出分層檔。最多支援 10 張參考圖與 16 個 Alpha 圖層，$0.045 的基礎價格也比 token 計費更容易預估。
有一個取捨，寫再好的提示詞也解不了
先挑選符合你重抽習慣的計費方式，再選模型。真正決定誰能維持領先的，是重抽次數。