AIREITER每张 $0.034 的图片可以作为预算起点，但绝不是完整账单。GPT Image 1.5 API 的费用会随输出尺寸和质量变化；编辑、参考图片、提示词以及重试也会带来额外用量。
别急着把 $0.034 乘以 1,000
如果 1,000 次请求全部是全新生成，并且只计算图片输出费用，那么生成 1,000 张 1024×1024 中等质量图片需要 $34。但只要加入编辑、参考图片、更换尺寸或再次尝试，估算结果就会变化。
本文参考了 OpenAI 的 GPT-Image-1.5 模型文档、GPT Image 1.5 发布公告，价格核对日期为 2026 年 8 月 30 日。下面的每张图片价格是官方公布的图片输出价格，并不代表每次 API 请求的统一总价。
按输出尺寸和质量查看 GPT Image 1.5 API 价格
OpenAI 支持三种图片尺寸：1024×1024、1024×1536 和 1536×1024。每种尺寸都提供低、中、高三档质量。
| 质量 | 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 |
价格区间为 $0.009 到 $0.20。方形中等质量图片每张 $0.034；非方形高质量图片每张 $0.20。
OpenAI 同时列出了每 100 万 Token 的计费标准：
| 计费项目 | 每 100 万 Token 的价格 |
|---|---|
| 文本输入 | $5.00 |
| 缓存文本输入 | $1.25 |
| 文本输出 | $10.00 |
| 图片输入 | $8.00 |
| 缓存图片输入 | $2.00 |
| 图片输出 | $32.00 |
每张图片的标价没有包含哪些费用
上面的表格只计算生成图片这一部分。由于 GPT Image 1.5 支持文本和图片输入，一次完整请求还可能产生文本输入、图片输入和文本输出 Token 费用。
对于标准的非缓存用量，可以按下面的方式估算总费用：
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)如果请求符合缓存条件，就应使用 OpenAI 表格中的缓存输入价格。全新生成、编辑和修改重试也应该分开建模：
- 全新生成先按照所选的尺寸与质量档位计费。
- 编辑会根据上传的原图或参考图增加图片输入 Token 费用。
- 每次重试都会再次产生输出费用，也可能增加输入费用。
举个具体但仅供参考的编辑成本例子：假设生成一张 1024×1024 中等质量图片，费用为 $0.034，并为上传的原图额外计入 1,000 个图片输入 Token。按照官方每 100 万图片输入 Token 收取 $8 的价格，原图会增加 $0.008，因此在计算提示词 Token 和重试之前，图片部分的费用约为 $0.042。这里的 1,000 个输入 Token 只是预算规划假设，并不代表所有源图片的固定大小。
生成和编辑，应该放进两套预算
编辑已有图片会增加图片输入用量，因此不应与从零生成共用同一条预算。OpenAI 宣称 GPT Image 1.5 在精准编辑、提示词遵循、文字渲染，以及构图、光线、面部和其他细节的保留方面表现更好。发布文章还称，API 的图片输入和输出价格比 GPT Image 1 低 20%。
这些是 OpenAI 的官方说法，并非独立基准测试结果。真实用户的反馈则更有条件。在一场讨论发布事件的 Reddit 讨论中，u/DaW_ 写道：
“就图片编辑而言，我个人认为这个新模型明显优于 NB……但分辨率不足，让它除了创意指导之外，完全无法用于专业场景。”——r/OpenAI 用户 u/DaW_
在把结果视为可直接用于生产之前，先用具有代表性的 Logo、产品、面孔或版式测试编辑效果，并将图片输入 Token 纳入测试预算。
根据任务选择质量，而不是只看分辨率
低、中、高质量既是输出控制项，也是预算控制项。高质量应留给已经通过创意审核的素材；如果把它用于探索性变体，最终可能为大量会被丢弃的图片支付最高档价格。
| 任务 | 起始设置 | 原因 |
|---|---|---|
| 粗略概念和一次性变体 | 低 | 方形输出每张 $0.009，便于低成本迭代 |
| 已审核的社交媒体、编辑和样机素材 | 中 | 方形 $0.034、非方形 $0.050，适合作为平衡起点 |
| 对细节敏感的最终图片 | 高 | 方形 $0.133、非方形 $0.200，仅在确有需要时使用 |
| 包含重要细节的已有图片编辑 | 先用中，必要时再用高 | 先测试细节保留效果，再决定是否支付最高输出价格 |
探索阶段用低质量，默认使用中等质量，高质量则有选择地使用。质量档位无法弥补薄弱的提示词，也无法解决模型不支持的输出尺寸需求。
生成 100、1,000 和 10,000 张图片要多少钱
下面的数字仅按照 OpenAI 公布的 1024×1024 输出图片价格计算，不包含提示词 Token、图片输入、文本输出、重试和路由费用。
| 质量 | 100 张图片 | 1,000 张图片 | 10,000 张图片 |
|---|---|---|---|
| 低，$0.009/张 | $0.90 | $9 | $90 |
| 中，$0.034/张 | $3.40 | $34 | $340 |
| 高，$0.133/张 | $13.30 | $133 | $1,330 |
对于非方形输出，1,000 张图片的纯输出预算分别为低质量 $13、中等质量 $50、高质量 $200。生成 10,000 张时，则分别为$130、$500 和 $2,000。
即使不计算输入 Token，重试也会明显影响预算。如果 1,000 次方形中等质量生成中有 20% 各重复一次，输出费用就会变成 $40.80：1,200 次尝试 × $0.034。
访问权限、限制与版本稳定性
GPT Image 1.5 并未被文档列为免费层图片端点。OpenAI 的模型页面显示 Free 为不支持，并按用量层级列出了每分钟图片限制。
| 用量层级 | TPM | IPM |
|---|---|---|
| Free | 不支持 | 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 |
TPM 表示每分钟 Token 数；在这张针对具体模型的表格中，IPM 表示每分钟图片数。为 1,000 张低质量图片准备 $9 的输出预算，并不意味着 Tier 1 账户可以一次性提交全部请求，因为 Tier 1 列出的限制是 5 IPM。
当前参考文档将 GPT Image 1.5 称为上一代图片生成模型，同时又显示其状态为默认。模型别名是 gpt-image-1.5；带日期的标识符 gpt-image-1.5-2025-12-16 则标记为已弃用。在开始新的集成之前，请确认最新模型文档和迁移路径。
OpenAI 当前定价参考列出了更新模型的图片生成价格，但没有列出 GPT Image 1.5 当前的 Batch 价格行。不要直接假设上面的价格可以减半；请在最新定价文档中确认具体模型和处理模式。
开发者实际使用中反馈了什么
GPT Image 1.5 于2025 年 12 月 16 日发布。公告发布后不久，开发者在 OpenAI Developer Community 讨论帖中报告了上线期间出现的 404、model_not_found 以及不支持模型错误。与其认为复制下来的模型名称必然可以访问，不如先进行实时可用性测试。
OpenAI 的发布文章称，生成速度最高可提升 4 倍，但这是厂商公布的最大值，并不能保证你的队列也能达到相同延迟。前面的 Reddit 反馈也说明，编辑质量和专业输出分辨率需要分别测试。
如果要决定使用 GPT Image 1.5 还是更新的模型，应比较支持的尺寸、质量设置、编辑保真度、生命周期状态和迁移成本，而不能只看每张图片的价格。相邻的模型选择问题可以参考 GPT Image 2 API 定价指南。
常见问题
标出的价格包含编辑或参考图片吗？
不包含。上传图片会按照图片输入 Token 计费，价格为每 100 万图片输入 Token $8；缓存图片输入的价格为每 100 万 Token $2。
GPT Image 1.5 API 有免费层吗？
OpenAI 模型参考文档将 Free 列为不支持。Tier 1 的限制为每分钟 5 张图片，Tier 2 到 Tier 5 的限制更高。
应该把 GPT Image 1.5 当作长期使用的模型吗？
不应该。参考文档将它称为上一代图片生成模型，并将带日期的 gpt-image-1.5-2025-12-16 快照标记为已弃用。在决定长期使用前，请确认最新别名、支持的端点以及迁移选项。
对于全新生成的方形图片，GPT Image 1.5 在中等质量下可能具有较好的成本效率；但最终素材的实际成本，还取决于输入、编辑次数和生成尝试次数。