AIREITERGPT Image 2.6 的 API 标价表看起来没有变化，但低成本草图已经明显涨价。OpenAI 为 gpt-image-2.6-flare 和 gpt-image-2.6-sunburst 标出了完全相同的 token 单价，实测却显示：低质量输出的 token 用量达到 GPT Image 2.5 的 4.2 倍。想避免账单超出预期，关键是显式指定质量档位。
1:1 图片单张 $0.025 到 $0.211，低质量不再便宜
在相同提示词下实测，GPT Image 2.6 生成一张 1:1 图片的成本，低质量约为 $0.025，最高质量则约为 $0.211。TrezaLabs 于 2026 年 11 月 5 日使用同一条 1:1 提示词测试了五个质量档位，图像输出 token 按每 1M $0.00003 计费。
| 质量 | 实测输出 token | 每张 1:1 图片约成本 |
|---|---|---|
| 低 | 824 | $0.025 |
| 中 | 1,449 | $0.043 |
| 高 | 1,756 | $0.053 |
| 超高 | 3,122 | $0.094 |
| 最高 | 7,024 | $0.211 |
最容易踩坑的是升级模型后却没调整质量设置。GPT Image 2.6 的低质量模式，已经不是 GPT Image 2.5 那种单张不足一美分的草图档位。做 100 张低质量草图，输出费用应按 $2.47 再加输入费用预算；做 100 张最高质量成片，则约为 $21，两者不能再按同一成本项估算。
官方 token 单价一致，为什么市面上有三种价格表
OpenAI API 定价页面显示，GPT Image 2.6 Flare 和 Sunburst 的标准费率相同：文本输入为每 1M token $5，缓存文本输入为每 1M token $1.25，图像输入为每 1M token $8，缓存图像输入为每 1M token $2，图像输出为每 1M token $30。费率发生变化时，应以官方定价页面为准。OpenAI 的 Flare 和 Sunburst 模型页面也确认了相同的 token 价格。
目前常见的三类价格口径，实际上衡量的不是同一件事：
- 官方 token 单价：告诉你单位价格，但不能直接得出单张图片成本。实际输出 token 会随质量和尺寸变化，参考图还会额外产生图像输入 token。
- 实测 token 账单：将固定提示词的实际 token 用量换算为金额。TrezaLabs 在 1:1 条件下测得，从低质量到最高质量为 824 至 7,024 个输出 token，另加少量文本 token 费用。Mockingbird 测得一张高质量 1088x1360 广告图约使用 1,600 个输出 token，未计输入时输出成本约 $0.048。
- 第三方固定单张价格表：更适合快速做预算。HiAPI 给出了一张 15 格价格表：低质量 1K 为 $0.023，最高质量 4K 为 $0.636。Yir 估算官方路径下 1K 从低质量到最高质量约为 $0.0367-$0.2227。
签订合同或核对费率时看官方单价；评估自己的提示词和尺寸时看实测 token；固定价格表只适合粗略规划产能。所谓每张固定 $0.04，前提是质量、分辨率和参考图数量都与该报价假设一致，而这未必符合你的工作流。
质量档位包括 low、medium、high、xhigh、max，以及 auto。分辨率可选 1K、2K 或 4K。更高质量带来的是更多内部细节，而不是更多像素：TrezaLabs 在全部 1:1 质量档位下拿到的都是 1024x1024 图片。complexity 可设为 low/medium/high，默认是 high；它控制的是规划投入，不是视觉细节，也不单独收费。
为什么 GPT Image 2.5 的预算套到 2.6 就失效了
GPT Image 2.6 与 GPT Image 2.5 的每 token 单价相同。但在 TrezaLabs 引用的 1:1 实测中，2.6 在相同格式下的低质量和中等质量输出，消耗了更多 token。
| 质量 | GPT Image 2.5 token | GPT Image 2.6 token | 成本影响 |
|---|---|---|---|
| 低 | 196 | 824 | 约高 4.2 倍 |
| 中 | 439 | 1,449 | 约高 3.3 倍 |
| 高 | 1,756 | 1,756 | 不变 |
| 超高 | 3,122 | 3,122 | 不变 |
| 最高 | 7,024 | 7,024 | 不变 |
低质量从 2.5 时不足 $0.01，上升至 2.6 的约 $0.025；中等质量则从约 $0.013 升至约 $0.043。r/codex 的计费讨论也佐证了低质量 4.2 倍的涨幅（讨论帖）。因此，大批量低成本草图仍建议使用GPT Image 2.5；同时请显式设置 quality，避免 auto 带来的成本波动（TrezaLabs）。
Flare 与 Sunburst：价格相同，耗时差距很大
Flare 和 Sunburst 的官方 token 费率相同，小规模测试中的差异也在 3% 以内。因此，选哪一档首先应看延迟，并针对自身工作负载做基准测试。TrezaLabs 除高质量档位相差两个 token 外，其余档位的 token 数完全一致。Mockingbird 发现 Flare 在广告图中多用了约 3% 的输出 token，但单张成本差距不超过 $0.001。
真正拉开差距的是速度。TrezaLabs 于 2026 年 11 月 5 日对同一提示词的各质量档位进行计时，每档只渲染一次，因此结果只能作为方向性参考，并非正式基准测试。
| 质量 | Flare 实际耗时 | Sunburst 实际耗时 |
|---|---|---|
| 低 | 6 秒 | 17 秒 |
| 中 | 10 秒 | 27 秒 |
| 高 | 10 秒 | 50 秒 |
| 超高 | 23 秒 | 82 秒 |
| 最高 | 41 秒 | 166 秒 |
Mockingbird 测试的高质量 1088x1360 广告图，在 Flare 上耗时 16-26 秒，在 Sunburst 2.6 上则为 51-55 秒；成本分别为 $0.089-$0.108 和 $0.088-$0.107。OpenAI 宣称 Flare 的生成速度提升 50%，低质量最快只需六秒（公告）；Mockingbird 确认了 Flare 的加速效果，但在两次广告图测试中发现，Sunburst 2.6 比 Sunburst 2.5 更慢。OpenAI 将 Flare 定位为适合快速迭代的版本，将 Sunburst 定位为细节一致性更强的版本（公告）。
从 r/singularity 的讨论和 r/OpenAI 的帖子来看，早期用户对“以质量换速度”的取舍普遍持保留态度：
我真希望他们能修好模型，别再往图里塞这种难看的斑驳纹理。
— u/lyeeedar，r/OpenAI GIF 测试讨论帖
GIF、SVG 和参考图都有额外成本
这些额外输出不包含在基础质量档位价格表中。每种功能都有自己的计费方式和主要限制。
| 功能 | 额外成本 | 计费规则 | 主要限制 |
|---|---|---|---|
| GIF | $0.070（低）至 $0.598（最高）（HiAPI） | 只看质量，不看分辨率；2-16 帧，默认 9 帧，每帧 20-2,000 ms | 图集限制：最长边最大 3840 px、最大面积 8,294,400 px、最大比例 3:1 |
| SVG | 在档位价格上加 $0.030（HiAPI） | 固定附加费；低质量 1K 为 $0.053，最高质量 4K 为 $0.666 | 仅限文生图；图生图仍使用 PNG、JPEG、WebP |
| 参考图 | 示例中每张增加 $0.012；实际随 token 而变 | 引用示例为基础档位价格 + $0.012 x 数量，支持 1-16 张参考图（HiAPI） | 一张产品图用了 1,523 个输入 token（TrezaLabs）；该示例中 16 张参考图增加 $0.192 |
mask 和 markup 图层不额外收费（HiAPI）。
Batch 和 Responses API 的缺口会直接影响成本
GPT Image 2.6 上线时仅支持 Images API 的 generations 和 edits 端点，不支持 Responses API，也没有 Batch API（对比说明）。GPT Image 2.5 仍支持 Responses 和 Batch，包括每 1M Batch 输出 $15 的费率。
- 2.6 没有 Batch 的 50% 折扣：高容量团队无法将 2.6 任务排入夜间批处理，以半价运行。
- 基于 Responses 的 Agent 需要调整架构：要么继续使用 2.5，要么将 Responses 推理和 Images API 调用拆分为两套栈，并分别处理重试计费。
- ChatGPT 订阅不包含 API 用量：ChatGPT 和 Codex 的各档位（含免费版）均可使用 Images 2.6（公告），但 API 调用仍按 token 计费。ChatGPT 没有公开的 Flare/Sunburst 选择器，因此要做可复现测试，应显式指定模型 ID。
兼顾成本与交付速度的工作流
一个可控成本的 GPT Image 2.6 工作流是：低质量草图用 Flare，高质量或最高质量成片再交给 Sunburst。
- 用 Flare 低质量 1:1 生成 100 个方案，输出费用约 $2.47，另加输入费用。此阶段只判断构图，不要纠结纹理。
- 从中筛出 10 个，再用 Flare 高质量生成。单张输出费用约 $0.053，这一轮约为 $0.53。重点检查文字、手部和产品标签。
- 最后用 Sunburst 高质量或最高质量完成 2-3 个素材。两张最高质量 1:1 成片的输出费用约为 $0.42。
- 控制参考图数量。在引用示例中，六张未使用的情绪板会让每次渲染增加约 $0.072，甚至高于一张低质量 1:1 图片本身的成本。
- 显式设置
quality和complexity；OpenAI 建议针对聚焦编辑使用低 complexity（Mockingbird）。
| 工作负载 | 设置 | 约 100 张图片输出成本 |
|---|---|---|
| 批量草图 | Flare 低质量 1:1，实测 | $2.47 |
| 接近成片的审核 | Flare 高质量 1K，以实测 1:1 作为代理 | 约 $5.30 |
| 付费成片 | Sunburst 最高质量 1:1，实测 | $21.10 |
对于菜单、标签、海报以及需要保留产品特征的编辑任务，如果 GPT Image 2.6 的文字渲染能力足以证明每张 $0.05-$0.21 的成本合理，再优先使用它。
常见问题
Flare 和 Sunburst 的价格一样吗？
一样。OpenAI 为 gpt-image-2.6-flare 和 gpt-image-2.6-sunburst 列出了相同的 token 费率。不同测试者测得的输出 token 差异在 3% 以内，因此单张成本相差约 $0.001。应按速度和编辑一致性选择，而不是按价格。
为什么没有固定的单张图片价格？
OpenAI 按每 1M 图像输出 token $30，再加输入 token 计费；而在 1:1 条件下，单张图片的输出 token 会随质量从约 824 到 7,024 不等。任何固定金额都隐含了质量、分辨率和参考图数量等前提。
GPT Image 2.6 比 GPT Image 2.5 更贵吗？
在低质量和中等质量下，是的：低质量约为 824 对 196 个 token，中等质量约为 1,449 对 439 个 token。高质量及以上的实测 token 则完全相同。草图占比高的工作流应继续用 2.5 生成低成本变体。
GIF 和 SVG 如何计费？
GIF 只按质量计费，不看分辨率；2-16 帧的价格从低质量约 $0.070 到最高质量约 $0.598。SVG 在档位价格之上加约 $0.030，并且只支持文生图。
真正拉高账单的是哪些 token？
占大头的是每 1M $30 的图像输出 token；一条 1,000 token 的文本提示词按每 1M $5 计算，只需 $0.005。缓存文本 token 的价格为 $1.25，图像输入为 $2，带有共享参考图的重复编辑可以受益，但输出 token 不会被缓存。