AIREITER同样是 1024×1024 的 GPT Image 2 图片，低质量可能只要 $0.006，高质量则可能达到 $0.211。差距之所以这么大，是因为 OpenAI 并不存在一个适用于所有图片的统一单价；带参考图的编辑请求，也不会和简单的文生图请求按同一种方式结算。下文数据来自 OpenAI 的定价页和图像生成文档，核对时间为 2026 年 8 月 30 日。
做预算时，先记住这组数字
如果只是估算纯输出成本，直接参考 OpenAI 公布的示例，比套用笼统的 Token 费率更方便。1024×1024 图片在低、中、高三档质量下分别是 $0.006、$0.053 和 $0.211。1024×1536 竖图和 1536×1024 横图则分别为 $0.005、$0.041 和 $0.165。
这些只是输出成本示例，不是包含全部费用的最终账单。提示词、上传的参考图、重试，以及所选的处理路径，都可能推高 API 的实际费用。
| 输出尺寸 | 低 | 中 | 高 |
|---|---|---|---|
| 1024×1024 | $0.006 | $0.053 | $0.211 |
| 1024×1536 | $0.005 | $0.041 | $0.165 |
| 1536×1024 | $0.005 | $0.041 | $0.165 |
来源：OpenAI 图像生成指南。如果使用的尺寸或设置不在表格范围内，请以实时计算器为准。
简单估算一下，生成 1,000 张正方形图片，低质量约 $6，中质量约 $53，高质量约 $211；这些数字还不包括输入费用和额外尝试产生的成本。
OpenAI 当前的 GPT Image 2 计价方式
GPT Image 2 采用按 Token 计费的 API 模式。OpenAI API 定价页分别列出了文本输入、图像输入、缓存输入和生成图像输出的费率。对于 Standard 请求，实际计算可以写成：
request cost =
(text input tokens × $5 / 1M)
+ (image input tokens × $8 / 1M)
+ (image output tokens × $30 / 1M)如果相关输入符合缓存条件，缓存输入的价格会更低。目前列出的费率如下：
| 计费项 | Standard | Batch |
|---|---|---|
| 文本输入 | $5.00 / 1M tokens | $2.50 / 1M tokens |
| 缓存文本输入 | $1.25 / 1M tokens | $0.625 / 1M tokens |
| 图像输入 | $8.00 / 1M tokens | $4.00 / 1M tokens |
| 缓存图像输入 | $2.00 / 1M tokens | $1.00 / 1M tokens |
| 图像输出 | $30.00 / 1M tokens | $15.00 / 1M tokens |
对于符合条件的异步任务，Batch 是成本更低的路径，但它不是互动式请求的通用折扣。预算时应分别建立 Standard 和 Batch 两套假设，不要把它们混成一个模糊的“GPT Image 2 单价”。
GPT-Image-2 模型页面将 gpt-image-2列为图像生成和图像编辑模型，并列出了 v1/images/generations 和 v1/images/edits。
单图示例价格到底包含什么
$0.006、$0.053 和 $0.211 回答的是“在这个尺寸和质量下，生成结果通常要多少钱”，并不等于“每一次 API 请求最终都会收取这个金额”。
| 请求组成 | 何时产生 | 预算处理方式 |
|---|---|---|
| 文本输入 | 每条提示词和指令 | 通常占比不大，但并非零成本 |
| 图像输入 | 编辑、蒙版或参考图 | 以编辑为主的工作流应单独估算 |
| 图像输出 | 生成结果 | 先参考尺寸和质量对应的示例价格 |
| 额外尝试 | 候选结果被拒绝或未通过质检后的重新生成 | 统计所有生成尝试，而不只是最终接受的图片 |
| Batch 路径 | 符合条件的异步处理 | 只有工作流确实支持时，才使用 Batch 费率 |
把这些项目拆开，可以避免只拿最终通过的图片数量去乘一个宣传单价，却漏算被丢弃的候选图和上传素材。
账单里，质量档位比像素数量更关键
在 1024×1024 尺寸下，质量从低调到高，官方公布的输出示例会从 $0.006 变成 $0.211，约相差 35 倍。相比常见的竖图、横图和正方形之间的小幅差异，质量选择对成本的影响更大。
不同尺寸和质量下的输出成本
在官方列出的三种尺寸中，低质量输出估算为 $0.005–$0.006，中质量为 $0.041–$0.053，高质量为 $0.165–$0.211。
生产环境可以采用这样的分级策略：
- 提示词和构图探索阶段使用低质量。
- 布局确定后，常规面向客户的素材使用中质量。
- 只有在概念、裁切和文案留白都获批后，才使用高质量。
这是一条工作流建议，并不是 OpenAI 发布的基准测试结论。OpenAI 的模型页面只提供定性定位，并未针对这些档位公布统一的质量分数或延迟基准。
非正方形尺寸带来的意外
在相同质量下，官方列出的竖图和横图示例价格略低于正方形示例，尽管非正方形画布包含的像素更多。这说明输出 Token 的用量并不是简单按照像素数量计算的。
对于这三种常见尺寸，直接使用官方表格中的价格即可。遇到特殊尺寸时，请使用 OpenAI 的计算器，或记录返回结果中的 usage 数值，不要根据一张正方形图片简单外推。
一张生成图之外，还要算哪些费用
只看输出成本的表格，适合干净的文生图调用。但真实应用往往还会涉及参考输入、编辑迭代、重试，以及不同处理路径各自的限制。
文生图和编辑请求不是一回事
文生图请求发送提示词并接收一张图片；编辑或合成请求还要额外发送一张或多张图片，因此图像输入 Token 可能成为不可忽视的成本。OpenAI 图像指南对两种主要 API 选择的说明是：
- 直接根据提示词生成或编辑图片，使用Image API。
- 如果图像创建属于对话式或多步骤流程的一部分，使用Responses API。
Responses API 将图像生成作为内置工具。OpenAI 表示，这类请求除了图像生成费用外，还会计入主模型本身的 Token 用量。因此，对话式工作流和直接调用 images.generate，应当视为两种不同的预算类别。
开源项目 gpt-image-app API notes提供了一条实现层面的记录：一次 1024×1024 低质量、纯文本输入的调用，使用 24 个输入 Token，成本为 $0.0063；而一次使用两张参考图的可比调用，总输入 Token 为 2,365，成本为 $0.025。这些是实际观测到的调用结果，不是适用于所有请求的统一价目表，但足以说明为什么使用参考图的工作流应单独列预算。
只有工作流等得起，Batch 才真的更便宜
OpenAI 当前定价页列出的 GPT Image 2 Batch 费率是 Standard Token 费率的一半：图像输出每 1M Token 为 $15，而不是 $30；图像输入为 $4，而不是 $8；文本输入为 $2.50，而不是 $5。
这类折扣适合隔夜目录生成、排队处理广告变体或后台任务，不适合交互式编辑器。迁移之前先确认实际使用的模型和端点；价目表中存在 Batch 费率，并不意味着每个账户或客户端路径都能接受该请求。
有用户报告过下面的运行时错误：
“所提供的模型
gpt-image-2不受 Batch API 支持。”——r/OpenAI 中的 u/laxika。
这只是社区用户的报告，因此在依赖 Batch 定价之前，请先用生产账户和实际端点进行测试。
API 访问权限不等于 ChatGPT 订阅权益
OpenAI 的账单说明将 ChatGPT 订阅和 API 计费视为两个独立产品。即使 ChatGPT 套餐包含图像生成功能，也不会提供 API 额度；直接调用 gpt-image-2 仍需要单独配置 API 计费。
通过网关或聚合平台使用时，同样要分清这条边界。供应商可能宣传固定单图价格、本地支付方式或打包式界面，但那是供应商自己的服务合同，并非 OpenAI 的直接 Token 价格。每条成本记录都应标明费用归属路径：
| 路径 | 价格归属方 | 需要比较的内容 |
|---|---|---|
| OpenAI Standard API | OpenAI | Token 用量和输出示例 |
| OpenAI Batch | OpenAI | Batch 资格、延迟和 Token 用量 |
| 网关或聚合平台 | 网关服务商 | 其单价、限制、存储和服务条款 |
| ChatGPT 产品套餐 | OpenAI 消费者产品 | 订阅权益，而不是 API 用量 |
一套不容易失真的生产预算算法
实用的月度估算应从最终被接受的图片数量出发，同时把产生这些图片所需的尝试次数和输入也算进去：
monthly image budget =
accepted images
× average generated attempts per accepted image
× output estimate for the chosen size and quality
+ total text-input cost across all attempts
+ total image-input cost across all attempts“每张被接受图片对应的平均生成尝试次数”包括第一次生成以及之后所有重新生成的候选图。这个指标可以避免一个常见问题：重试次数既被算进输出量，又被单独作为倍率重复计算。
| 工作流 | 初始预算假设 | 主要风险指标 |
|---|---|---|
| 提示词探索 | 采用低质量输出示例 | 被丢弃的变体数量 |
| 常规生产 | 针对目标尺寸采用中质量输出示例 | 用户主动要求重新生成 |
| 活动最终稿 | 审批通过后采用高质量输出示例 | 多种比例和后期修改 |
| 产品图或参考图编辑 | 输出示例加图像输入成本 | 输入图像 Token 和标签错误 |
| 隔夜队列 | 确认可用后采用 Batch 费率 | 完成延迟和端点资格 |
例如，生成 10,000 张正方形低质量图片，按照官方公布的输出估算，成本约为 $60；这还不包括提示词输入和额外尝试。如果工作流平均为每张最终接受的图片生成两个候选结果，那么在计算其他失败情况之前，输出量就更接近 20,000 张。
建议记录的字段
至少为每次请求保存以下字段：
- 模型 ID。
- API 路径：Image API、Responses API、Batch 或网关。
- 尺寸、质量，以及请求生成的图片数量。
- 是否上传了参考图或蒙版。
- API 返回的输入和输出 Token 用量。
- 接受、拒绝、失败和重新生成状态。
- 重试次数和错误类别。
常见问题
一张 GPT Image 2 图片要多少钱？
OpenAI 公布的 1024×1024 图片输出示例，在低、中、高三档质量下分别为 $0.006、$0.053 和 $0.211。1024×1536 和 1536×1024 的对应价格分别为 $0.005、$0.041 和 $0.165。提示词、参考图和额外尝试都可能让最终账单更高。
GPT Image 2 是按图片收费，还是按 Token 收费？
API 按文本输入、图像输入、缓存输入和图像输出 Token 计费。OpenAI 给出的单图价格，是针对常见尺寸和质量组合的实用估算，并不是适用于每个请求的固定费用。
编辑请求会比生成请求更贵吗？
可能会。编辑或参考图引导的请求，除了提示词和生成结果外，还会发送图像输入。实际增加多少取决于输入图片和接口返回的用量，因此以编辑为主的工作流应与纯文本生成分开测算。
Batch API 能降低 GPT Image 2 的成本吗？
OpenAI 当前定价页列出的 Batch 图像输出费率为每 1M Token $15，Standard 则为 $30；对应的输入费率也更低。Batch 面向符合条件的异步任务，依赖其节省成本之前，请先确认端点和账户是否支持。
GPT Image 2 API 包含在 ChatGPT Plus 里吗？
不包含。OpenAI 的账单说明将 ChatGPT 订阅计费和 API 计费分开处理。ChatGPT 套餐可能允许你在消费者产品中使用图像生成，但这并不等于拥有 API 额度。
上线前应该重新核对哪些官方页面？
请重新查看 OpenAI API 定价页，确认最新的 Token 和 Batch 费率；查看图像生成指南，核对输出示例和 API 选择；同时查看 GPT-Image-2 模型页面，确认模型身份、端点和速率限制。