AIREITER每百万输出 Token 30 美元，乍看并不贵；但当你需要为 10,000 张图片做预算时，账就没那么简单了。ChatGPT Images 2.5 API 中，Flare 和 Sunburst 的定价费率完全相同；最终账单取决于实际消耗的 Token、参考图输入、编辑次数和重试次数，而不只是模型名称。
本文提供的是预算规划场景，而非固定报价；OpenAI 并未公布 GPT-Image-2.5 单张图片的统一价格。
费率表写了什么，又没有告诉你什么
OpenAI 对两款 GPT-Image-2.5 API 模型采用相同的 Token 费率。官方价格表显示，gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst 的图像输出均为每百万 Token 30 美元；提示词文本和图像输入则另行计费。
GPT-Image-2.5 官方 Token 费率
| 计费数据 | 标准输入 | 缓存输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 Token | $5.00 / 1M | $1.25 / 1M | 不适用 |
| 图像 Token | $8.00 / 1M | $2.00 / 1M | $30.00 / 1M |
来源：OpenAI API pricing，核查日期为 2026 年 9 月 9 日。
OpenAI 将 Flare 定位为适合大多数应用和高并发生成的默认选择；Sunburst 则更慢，更偏向需要精确控制的编辑与可直接投入生产的创意工作。OpenAI 表示，Flare 的延迟最高可比 GPT-Image-2 低 50%，而 Sunburst 的生成时间更长。
不过，挂牌费率不等于固定的单图价格。在不计输入和重试成本的前提下，输出 2,000 Token 的请求，成本仅为输出 20,000 Token 请求的十分之一。
生成和编辑的成本计算公式
直接调用图像 API 时，可按以下公式计算：
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)对于不使用参考图的文生图任务，图像输出 Token 通常才是成本计算中的大头。500 Token 的提示词成本为 $0.0025；7,000 个图像输出 Token 的成本则为 $0.21。
编辑会增加图像输入费用，因为系统需要处理源图或参考图。多轮工作流还可能让每次调用都产生新的账单，因此生产环境真正值得关注的指标，应是每个获批素材的成本，而不是首次尝试的成本。
按 Token 用量估算单张图片成本
要计算可信的单图成本，唯一可靠的起点是已完成请求记录下来的实际用量。以下示例特意采用整数 Token 数，方便你直接替换为自己 API 日志中的数据。
仅生成输出图的成本示例
假设每次请求均包含 500 个未缓存文本输入 Token，且没有输入图像。
| 预算场景 | 图像输出 Token | 文本成本 | 图像输出成本 | 单次调用总计 | 1,000 次调用 |
|---|---|---|---|---|---|
| 轻量输出 | 2,000 | $0.0025 | $0.0600 | $0.0625 | $62.50 |
| 中等输出 | 7,000 | $0.0025 | $0.2100 | $0.2125 | $212.50 |
| 高量输出 | 20,000 | $0.0025 | $0.6000 | $0.6025 | $602.50 |
这些只是 Token 到美元的换算，并不代表某个具名质量设置必然会消耗特定数量的 Token。请用你自己调用记录中的实际计费用量替换这些整数。
这张表也说明了，精简本就不长的提示词，通常很难显著改变预算。将 500 Token 的提示词减半，只能节省 $0.00125；而把输出从 20,000 Token 降至 7,000 Token，每次调用可节省 $0.39。
参考图与编辑成本示例
假设一次编辑使用 500 个文本 Token、5,000 个图像输入 Token 和 7,000 个图像输出 Token。
| 组成部分 | Token | 费率 | 成本 |
|---|---|---|---|
| 文本指令 | 500 | $5 / 1M | $0.0025 |
| 参考图 | 5,000 | $8 / 1M | $0.0400 |
| 编辑后输出 | 7,000 | $30 / 1M | $0.2100 |
| 合计 | — | — | $0.2525 |
如果同一图像输入符合缓存计费条件，其 5,000 Token 的输入费用会从 $0.04 降至 $0.01。这次假设调用的总成本也随之降至 $0.2225。
三次编辑调用若都采用相同的未缓存 Token 配置，总成本为 $0.7575。假如只有第三次结果获批，那么每个可用素材的实际 API 成本就是 $0.7575，而不是 $0.2525。
Flare 与 Sunburst：该怎么做预算
Flare 和 Sunburst 的公开 Token 费率相同，因此不能简单地说哪个模型单次调用一定更便宜。Flare 是更稳妥的预算默认选项，因为 OpenAI 将它设计为面向速度和规模的模型；Sunburst 则应当凭借更少的高精度编辑失败次数或更低的人工修图需求，证明自己值得额外投入。
开发者在发布日的担忧，恰好点出了问题：相同费率并不能回答真正的预算问题。
“I wish Flare's pricing was juuuust a little bit cheaper.” — @buildincrisis on X
既然两款模型的单位费率一致，节省成本只能来自更低的 Token 消耗、更少的重试、更快的产能周转，或更聪明的路由策略。
每月 10,000 次调用的预算
下面是一套用于规划的假设条件：
- Flare 调用：7,000 个输出 Token 加 500 个文本 Token = $0.2125
- Sunburst 调用：20,000 个输出 Token 加 500 个文本 Token = $0.6025
- 不计参考图费用、缓存和失败调用
| 路由方案 | Flare 调用次数 | Sunburst 调用次数 | 预计每月 API 成本 |
|---|---|---|---|
| 仅 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 |
| 仅 Sunburst | 0 | 10,000 | $6,025 |
成本差异来自这里假定的 Token 用量，而不是供应商对两款模型设置了不同费率。在批准生产预算前，应先按模型和工作负载代入实测的 Token 用量中位数。
按可用图片核算预算，而不是按 API 调用核算
假设一个 Flare 工作流每次尝试成本为 $0.2125，且 80% 的调用能生成可接受的图片。那么，每张可用图片的实际 API 成本约为 $0.266：
$0.2125 ÷ 0.80 = $0.265625如果 Sunburst 每次尝试成本为 $0.6025，但在高精度编辑任务中能达到 95% 的接受率，那么每张可用图片的实际成本约为 $0.634。在这个例子里，Sunburst 依然更贵；但如果人工修图要花数美元，或一次失败的品牌素材编辑会阻碍发布，这个差距可能是合理的。
真实用户的讨论已经反映出这种更广义的成本问题。在一个发布讨论帖中，Reddit 用户 u/EvenAd2969 写道：“They need to get rid of these noisy artifacts.”（来源）瑕疵不只是质量问题：每一次重新生成都会增加支出，并延迟审批。
让 ChatGPT Images 2.5 的支出更可控
要让成本可预测，关键在于分别衡量每种工作负载。不要为生成、参考图驱动的转换和多轮编辑设定一个统一的“单图成本”。
- 测试期间保持请求设置不变。 稳定的配置，才能为不同任务建立更干净的对比基线。
- 记录计费的文本输入、图像输入、缓存输入和图像输出。 计算成本中位数和 90 分位数；平均值可能掩盖高成本异常值。
- 为每个素材设置尝试次数上限。 三次尝试的上限，可避免有问题的提示词在不知不觉中放大账单。
- 按失败成本做路由。 创作者内容、缩略图、视觉搜索和原型优先使用 Flare；产品保真、营销活动编辑和已获批素材的修改则交给 Sunburst。
- 结合接受率重新计算。 如果团队会淘汰一半结果，名义上便宜的模型也可能非常昂贵。
OpenAI 的公告称，Manus 在其评估中观察到 Flare 的运行速度是 GPT-Image-2 的两到四倍。这份客户报告谈的是速度，而不是计费 Token 或美元成本必然下降的保证。
ChatGPT 订阅包含什么，不包含什么
ChatGPT 方案权限和 API 计费是两项独立产品。OpenAI 表示 ChatGPT Images 2.5 已在 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 中提供，但 ChatGPT 与 API 使用的是独立的计费系统。ChatGPT Plus、Pro 或 Work 的订阅付款，不是预付的 GPT-Image-2.5 API 额度；直接 API 调用会计入 API 账户。
一套可以直接上线的路由决策
最稳妥的默认策略是先用 Flare，例外情况再用 Sunburst。是否应将某类例外变成固定路由，应由实测的单张获批图片成本决定。
| 工作负载 | 起始模型 | 预算理由 |
|---|---|---|
| 社交媒体变体和缩略图 | Flare | 面向速度和高并发的定位 |
| 商品发现或视觉搜索 | Flare | 交互延迟很重要 |
| 早期概念和 A/B 创意 | Flare | 大量输出本就会被主动舍弃 |
| 最终营销活动图片 | Sunburst | 精确度可能比单次调用成本更重要 |
| 必须保留产品或人物特征的编辑 | Sunburst | 仅当接受率测试能减少重试或修图时使用 |
| 未分类请求 | Flare | OpenAI 将其称为大多数应用的默认选择 |
一条实用的升级规则很简单：先试一次 Flare；若首个结果未通过已定义的保真度或精确度检查，再将任务转给 Sunburst。不要仅仅因为 Sunburst 被标为高级模型就升级。
ChatGPT Images 2.5 API 定价 FAQ
Flare 比 Sunburst 更便宜吗？
从公开的单位费率来看，不是。两款模型的文本输入均为每百万 Token 5 美元、图像输入均为每百万 Token 8 美元、图像输出均为每百万 Token 30 美元；但如果实际 Token 消耗不同，单次调用成本也会不同。
一张 GPT-Image-2.5 图片多少钱？
没有统一的固定价格。按官方每百万输出 Token 30 美元计算，2,000 个图像输出 Token 的成本为 $0.06，7,000 个为 $0.21，20,000 个为 $0.60，尚未计入文本和图像输入。
编辑比从头生成更贵吗？
有可能。编辑会增加图像输入 Token，也可能需要多次调用。符合条件时，缓存图像输入定价可将重复输入的费用从每百万 Token 8 美元降至 2 美元。
提示词文本会明显影响账单吗？
通常不如图像输出影响大。按当前标准费率，500 Token 的未缓存提示词成本为 $0.0025，而 7,000 个图像输出 Token 的成本为 $0.21。
API 是否包含在 ChatGPT Plus 或 Pro 中？
不包含。ChatGPT 订阅管理的是 ChatGPT 内的访问权限和限额；直接使用 GPT-Image-2.5 API 会通过 API 账户单独计费。
延伸阅读： ChatGPT Images 2.5 review and tests · GPT Image 2 API pricing