AIREITER如果你在 OpenAI 图像模型之间犹豫，先看两个数字：GPT Image 2 在三大盲测图像竞技场均排名第一，在 Artificial Analysis 获得 1,340 Elo，比 GPT Image 1.5 高出 78 分；但高质量单张成本最高可达 $0.21，而 gpt-image-1-mini 可低于 $0.01。做营销素材、批量原型，还是编辑商品图，适合的模型并不一样。本文从质量、价格、分辨率和编辑能力入手，帮你选对当前的 OpenAI 图像模型。
本文只讨论 OpenAI 自家的图像生成产品线：GPT Image 2、GPT Image 1.5、gpt-image-1-mini，以及旧版 GPT-4o。如需了解 Midjourney、FLUX、Stable Diffusion 等跨生态模型的对比，可阅读我们的2026 AI 图像生成器对比。
OpenAI 现有图像模型怎么选
根据 OpenAI 的提示词指南，其 API 目前提供四款图像生成模型，分别覆盖不同的质量与成本档位。
GPT Image 2于 2026 年 4 月 21 日发布，是 OpenAI 的旗舰模型。OpenAI 将它称为“整体能力最强的模型”：内置推理步骤，分辨率可灵活设定至实验性的约 4K，并且只要符合像素限制，便可支持任意长宽比。OpenAI 建议将它作为“大多数生产工作流的默认选择”。
GPT Image 1.5发布于 2025 年 12 月。它没有推理步骤，但提供 input_fidelity 参数，可选 low/high，用于控制编辑时对源图细节的保留程度。其分辨率仅支持固定规格：1024×1024、1024×1536、1536×1024 或 auto。OpenAI 建议仅在“验证提示词迁移期间，为保持向后兼容”而继续保留该模型。
gpt-image-1-mini定位预算档。按 OpenAI 文档的说法，它针对“成本和吞吐量”优化，适合批量生成变体、快速构思、预览图和不要求顶级质量的草稿素材。
GPT-4o 图像生成也就是最初的 ChatGPT Images，目前仍可在消费者端应用中使用。但其 API 背后的 GPT Image 1 已被 OpenAI 列为“仅用于旧版兼容”，并明确建议迁移至 GPT Image 2。
画质与提示词遵循：Elo 差距有多大
盲测竞技场或许是最接近客观图像质量评分的形式：评测者不知道图片来自哪个模型，只选择自己认为更好的结果。
截至 2026 年 8 月，GPT Image 2 在三项主流榜单中均位列第一：
| 竞技场 | GPT Image 2 | GPT Image 1.5 | 差距 |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis（13,289 票） | 1,340 Elo | 1,262 Elo | 78 分 |
| arena.ai（LMArena） | 610–631 Elo | 未单独排名 | — |
| llm-stats.com（13,552 票） | 661 Arena 分数 | 333 Arena 分数 | 328 分 |
在 Artificial Analysis 上，领先第二名 78 分，是该榜单至今记录过的最大冠亚军分差。
文字渲染是差距最明显的环节。GPT Image 2 能较准确地处理拉丁文字和 CJK 文字，Artificial Analysis 对它的评价接近“近乎完美”。因此，做 Logo、信息图或任何含有文字的画面时，它都是默认首选。GPT Image 1.5 在简单排版里表现不错，但遇到文字密集、多字体混排的设计时，容易漏字。
“GPT-Image-2 已经推出了，这个模型渲染文字和生成复杂软件界面中各种微小细节的能力强得离谱。”—— u/Glittering-Neck-2505，r/singularity
照片级真实感也有明显提升，但并非毫无代价。一些 Reddit 用户指出，GPT Image 2 的第一眼真实感非常出色，但自然元素中偶尔会出现“重复的图案或纹理”。有用户形容岩石纹理“像电子游戏里的程序化生成贴图”。GPT Image 1.5 没有这种特定瑕疵，但整体细节水平较低。
下面是我对 GPT Image 2 的一次测试：东京咖啡馆夜景，加入带“COFFEE”字样的霓虹灯牌，专门考验文字渲染能力（gpt-image-2、高质量、16:9）：
霓虹文字首次生成就完全正确，窗上的雨滴也保留了独立细节，而非一片均匀模糊。
各款 GPT 图像模型，单张到底多少钱
OpenAI 按 Token 而非按图片收费。下表列出截至 2026 年 8 月核实的OpenAI 定价页 Token 价格，以及估算的单张生成成本。
Token 单价（每 100 万 Token）
| 模型 | 文本输入 | 图像输入 | 缓存图像输入 | 图像输出 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2 | $5.00 | $8.00 | $2.00 | $30.00 |
| gpt-image-1.5 | $5.00 | $8.00 | $2.00 | $32.00 |
| gpt-image-1-mini | $2.00 | $2.50 | $0.25 | $8.00 |
不同质量档位的单张成本估算
以下估算基于 1024×1024 文生图，以及 50–100 个英文单词长度的提示词。实际成本会随分辨率和提示词复杂度变化。
| 质量 | gpt-image-2 | gpt-image-1.5 | gpt-image-1-mini |
|---|---|---|---|
| 低 | ~$0.006 | ~$0.009 | ~$0.003 |
| 中 | ~$0.03–0.07 | ~$0.04–0.08 | ~$0.01 |
| 高 | ~$0.10–0.21 | ~$0.10–0.20 | ~$0.03–0.05 |
表中的“低”“中”“高”对应 API 请求中的 quality 参数，例如 quality="low"。该设置决定模型用于渲染细节的 Token 预算：低质量输出 Token 更少，因此成本也更低。
有一个反直觉的细节：GPT Image 1.5 的图像输出 Token 单价为 $32/1M，高于 GPT Image 2 的 $30/1M。因此，若只是低质量快速原型，GPT Image 2 的单张约 $0.006，反而比 GPT Image 1.5 的约 $0.009 更便宜。
gpt-image-1-mini的价格约为前两者的三分之一。对于高量工作流，例如生成 10,000 张产品变体预览图，$0.003 与 $0.006 的单张差价可让每批节省 $30。
分辨率、比例与编辑能力
GPT Image 2允许通过 size 参数设置任意分辨率，但必须满足以下来自OpenAI 文档的限制：
- 最长边 < 3,840px
- 两条边均为 16 的倍数
- 长宽比 ≤ 3:1
- 总像素介于 655,360 至 8,294,400
常见目标规格包括：1024×1024 方图、2560×1440 的稳定 2K，以及 3824×2144 的实验性接近 4K 输出。OpenAI 提醒，超过 2K 后结果的“波动会更大”。
GPT Image 1.5则固定为四种尺寸：1024×1024、1024×1536、1536×1024 或 auto，不支持自定义分辨率。
在图像编辑方面，GPT Image 2 以 1,255 Elo 登顶 Artificial Analysis 图像编辑竞技场，领先 Google 的 Nano Banana Pro（1,247）。GPT Image 1.5 的 input_fidelity 参数则可明确控制编辑时对源图的保真程度；GPT Image 2 不支持这一参数，因为 OpenAI 表示它的“输出默认已经是高保真”。
| 能力 | gpt-image-2 | gpt-image-1.5 | gpt-image-1-mini |
|---|---|---|---|
| 最高分辨率 | ~4K（实验性） | 1536×1024（固定） | 1536×1024（固定） |
| 自定义长宽比 | 支持 | 不支持（4 种预设 + auto） | 不支持（4 种预设 + auto） |
| 推理步骤 | 有 | 无 | 无 |
| input_fidelity | 禁用（始终高保真） | Low / High | Low / High |
| 编辑竞技场 Elo | 1,255（#1） | 未单独排名 | 未排名 |
不同任务该用哪款 GPT 图像模型
营销视觉与广告创意
选 GPT Image 2，中质量或高质量。内置推理步骤能更准确地理解创意简报式提示词中的版式和文案要求。OpenAI 的指南建议，使用这款模型时，提示词应“像创意简报，而不是纯技术性的图像规格说明”。
商品 Mockup 与电商图
主视觉用 GPT Image 2，变体预览用 gpt-image-1-mini。主商品图采用 GPT Image 2 高质量输出，可灵活匹配店铺所需的精确尺寸；颜色、角度、背景等变体则交给 gpt-image-1-mini，单张 $0.003。以 50 个 SKU、每个 SKU 5 个变体计算，mini 低质量总成本约为 $0.75。
信息图与文字密集型画面
选 GPT Image 2。根据 Artificial Analysis 的评测，它对拉丁文字和 CJK 文字的渲染近乎完美。GPT Image 1.5 能应对简单文字，但在多字体、高密度排版中容易遗漏字符。建议使用中质量或高质量，所有模型在低质量下的文字清晰度都会下降。
高量批量生成
选低质量 gpt-image-1-mini。按单张 $0.003 计算，生成 100,000 张图片需要 $300。如果质量比吞吐量更重要，低质量 GPT Image 2 的 $0.006 也在可接受范围内。GPT Image 1.5 在这类场景没有成本优势，其图像输出 Token 单价比 GPT Image 2 高 $2/1M。
反复迭代的编辑工作流
通用编辑选 GPT Image 2；需要控制 input_fidelity 时选 GPT Image 1.5。GPT Image 2 领跑编辑竞技场，但 GPT Image 1.5 的保真度开关可以让你在“尽量保留原图”与“宽松地重新构想”之间切换。如果你的流程依赖这种控制能力，GPT Image 1.5 在结构上更有优势。
常见问题
GPT Image 2 是否始终优于 GPT Image 1.5？
并非适用于所有工作流。GPT Image 1.5 在编辑时提供 input_fidelity 控制，并且其输出不会出现用户在 GPT Image 2 自然场景中报告的重复纹理问题，例如岩石、树叶和毛发。若你需要严格保留源图，GPT Image 1.5 可能更合适；在文字渲染、提示词遵循和照片级真实感方面，则是 GPT Image 2 胜出。
现在还应该用 GPT-4o 生成图片吗？
不应该，除非你没有 API 访问权限，且必须使用面向消费者的 ChatGPT 界面。OpenAI 将 GPT-4o 背后的 GPT Image 1 归类为“仅用于旧版兼容”，并建议迁移至 GPT Image 2。
GPT Image 2 可以免费使用吗？
ChatGPT 免费档和 $8/月的 Go 方案提供有限的图像生成额度。若通过 API 使用，新注册的 OpenAI 账户可获得 $5 免费额度；视质量设置而定，约可生成 25–800 张图片。
gpt-image-1-mini 适合做什么？
它适用于量大、成本敏感的工作：快速构思、A/B 测试变体、占位素材、缩略图预览和批量个性化生成。低质量下单张约 ~$0.003，相比中质量 GPT Image 2 大约便宜 10 倍。文字密集的图像或直接面向客户的素材不建议用它，因为首轮质量不足会拉长审核修改周期。