模型 · OpenAI GPT Image

GPT Image 2 API

用一个 OpenAI 兼容接口调用 GPT Image 2、2.5 和 2.6,生成和编辑图片。-vip 模型每张 $0.03,从 1K 到原生 4K、各质量档同价;代码只认官方模型名 gpt-image-2 时,换一个 GPT Image VIP 分组的令牌即可按次计费。

-vip 模型每张,1K 到 4K 同价
$0.03
按 3840×2160 直接生成,不是放大
原生 4K
OpenAI 兼容的生成与编辑接口
/v1/images
令牌不限每分钟请求数和并发数
不限并发

01

4K 一张多少钱:老张API 与 OpenAI 官方对比

OpenAI 按输出 token 计费,每 1M tokens $30(Batch 为 $15),图片越大、质量越高越贵。老张API的 -vip 模型按次计费,尺寸和质量都不影响单价。

一张 3840×2160、quality high 的图片,只算输出费用
线路计费方式每张1,000 张
OpenAI 官方,gpt-image-2输出 token,$30 / 1M$0.40026$400.26
OpenAI Batch,gpt-image-2输出 token,$15 / 1M$0.20013$200.13
OpenAI 官方,GPT Image 2.6 Flare / Sunburst输出 token,无 Batch约 $0.10(实测)约 $100
老张API,任一 -vip 模型按次$0.03$30

GPT Image 2 的数字按 13,342 个输出 token × $30 / 1M 计算,token 数取自 OpenAI 图像生成指南的费用表(2026 年 10 月 29 日)。我们 2026 年 11 月 9 日用 gpt-image-2-vip 生成 3840×2160 high,返回的输出 token 同为 13,342,实际扣费 $0.03。OpenAI 另收文本和参考图的输入 token,上表未计入。

小图、低质量时 OpenAI 更便宜:按我们的实测,1024×1024 的 GPT Image 2.5 在 low 档用 196 个输出 token($0.0059),medium 档 439 个($0.0132),都低于 $0.03。按次计费的优势在 high 质量和 2K 到 4K。

02

选哪个模型 ID

所有模型都用 POST /v1/images/generations 生成、POST /v1/images/edits 编辑。$0.03 的模型用 default 分组的按次计费令牌调用;按次还是按 token 计费,由令牌的分组和计费模式决定,不由模型名决定。

老张API上的 GPT Image 模型
模型 ID价格4K质量档适合
gpt-image-2-vip$0.03/次原生low、medium、high已有 GPT Image 2 代码要原生 4K
gpt-image-2(GPT Image VIP 分组令牌)$0.03/次原生low、medium、high只认官方模型名的工具
gpt-image-2.5-flare-vip、gpt-image-2.5-sunburst-vip$0.03/次原生low 到 max新接入;透明背景 PNG
gpt-image-2.6-flare-vip、gpt-image-2.6-sunburst-vip$0.03/张原生low、medium、high输出 GIF;最新版 GPT Image
gpt-image-2-web$0.03/次由约 2K 放大仅 size1K、2K 出图快,20–35 秒
gpt-image-2(OpenAI Official 官转分组)OpenAI 官方 token 价原生OpenAI 全部参数保留 OpenAI 原请求和计费方式

代码或工具改不了模型名时,保留官方名即可:2026 年 11 月 6 日起,GPT Image VIP 分组的令牌调用 gpt-image-2、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.6-flare 和 gpt-image-2.6-sunburst 时都走 VIP 线路,每次 $0.03,只需要换 API Key。

OpenAI Official Enterprise 分组按 OpenAI 官方价加 20% 计费,只使用 OpenAI 官方 Key。

03

选中转前,先验证这几件事

同样标着 GPT Image 2、同样输出 3840×2160,背后可能是原生 4K,也可能是 1.5K–2K 放大,甚至不是 OpenAI 的模型。尺寸和文件大小证明不了什么。下面几项可以自己验证,我们的结果也按同样方法测出。

  1. 1是不是原生 4K

    把图缩小一半再放大回原尺寸,和原图比较 PSNR。原生 4K 的细节会在来回缩放中丢失,放大图本来就没有这些细节,几乎不变。要测图里细节最多的区域,墙面、天空这类平坦区域会把整图分数拉高。

  2. 2是不是 OpenAI 的模型

    读取图片的内容凭证(C2PA)。它写明图片在哪里生成、由谁签名,并能核对文件生成后有没有被改过。用 c2patool 就能读。

  3. 3怎么计费,失败扣不扣

    问清是按次还是按 token,4K 和 high 加不加价,报错和超时扣不扣费,有没有每次调用的扣费日志。老张API上游返回非 200 不扣费,每次扣费都能在调用日志里查到。

  4. 4有没有限速

    老张API的令牌不限每分钟请求数、每分钟图片数和并发数。遇到 429 表示上游繁忙,退避重试即可,不扣费。

check_4k.py(需先 pip install pillow numpy)
import sys

import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter


def round_trip_psnr(img):
    w, h = img.size
    back = img.resize((w // 2, h // 2), Image.LANCZOS).resize((w, h), Image.LANCZOS)
    mse = np.mean((np.asarray(img, dtype=np.float64) - np.asarray(back, dtype=np.float64)) ** 2)
    return float("inf") if mse == 0 else 10 * np.log10(255**2 / mse)


def most_detailed_quarter(img):
    w, h = img.size
    cw, ch = w // 2, h // 2
    edges = np.asarray(img.convert("L").filter(ImageFilter.FIND_EDGES), dtype=np.float64)
    best, box = -1.0, (0, 0, cw, ch)
    for y in range(0, h - ch + 1, h // 8):
        for x in range(0, w - cw + 1, w // 8):
            score = edges[y:y + ch, x:x + cw].mean()
            if score > best:
                best, box = score, (x, y, x + cw, y + ch)
    return box


image = Image.open(sys.argv[1]).convert("RGB")
box = most_detailed_quarter(image)
print(f"whole image PSNR      = {round_trip_psnr(image):.1f} dB")
print(f"detailed quarter PSNR = {round_trip_psnr(image.crop(box)):.1f} dB")
读取内容凭证(c2patool)
python3 check_4k.py image.png
c2patool image.png

怎么看细节区域的分数:我们 5 张原生 4K 图在 27.7–33.8 dB;把同样的图缩到 2K 或 1.5K 再放大回去,分数是 43.4–47.9 dB。低于约 35 dB 说明有真 4K 细节,高于约 40 dB 说明细节不超过约 2K。AI 超分会补出纹理,可能骗过这个测试,所以还要按 100% 查看原图(小字、头发、织物),并读取内容凭证。

04

我们的 4K 实测(2026 年 11 月 8–9 日)

每个 -vip 模型用同一条提示词请求一张 3840×2160、quality high 的图,共 5 张。全部一次成功,调用日志里每张扣费 $0.03。PSNR 由上面的脚本算出。

原生 4K 实测结果(UTC+8)
模型日期响应耗时整图 PSNR细节区域 PSNR内容凭证扣费
gpt-image-2-vip11 月 9 日89.3 秒36.4 dB33.8 dBAdobe Firefly,Adobe Inc. 签名$0.03
gpt-image-2.5-flare-vip11 月 8 日42.7 秒35.9 dB32.8 dBOpenAI API,OpenAI OpCo, LLC 签名$0.03
gpt-image-2.5-sunburst-vip11 月 8 日44.1 秒33.2 dB30.4 dBOpenAI API,OpenAI OpCo, LLC 签名$0.03
gpt-image-2.6-flare-vip11 月 8 日35.8 秒33.7 dB30.9 dBOpenAI API,OpenAI OpCo, LLC 签名$0.03
gpt-image-2.6-sunburst-vip11 月 8 日72.6 秒28.5 dB27.7 dBOpenAI API,OpenAI OpCo, LLC 签名$0.03
对照:gpt-image-2-vip 原图缩到 1920×1080 再放大48.2 dB45.5 dB
gpt-image-2-vip 2026 年 11 月 9 日的 4K 实测图:木桌上的陶瓷杯,标签写着 NATIVE 4K TEST 2026-11-08,旁边是写满手写笔记的笔记本和钢尺
gpt-image-2-vip,3840×2160,quality high,2026 年 11 月 9 日,缩小显示。标签文字来自 11 月 8 日的提示词,原样沿用。
gpt-image-2-vip 4K 图 100% 裁切:笔记本上的手写字和横线
100% 裁切:手写字和横线。
gpt-image-2-vip 4K 图 100% 裁切:杯子上的纸标签和釉面斑点
100% 裁切:标签字母和釉面斑点。

有两张整图分数略高于 35 dB,是平坦的墙面和桌面拉高的;只看细节区域,5 张都低于 34 dB,比放大对照低 11 dB 以上。每张图的内容凭证都与图片数据一致(c2patool 报告数据哈希匹配),说明签名后没有被改过。gpt-image-2-vip 的响应还返回了 13,342 个输出 token,与 OpenAI 公布的 GPT Image 2 生成 3840×2160 high 的数字相同。

11 月 8 日的证据清单里,PSNR 是用 ImageMagick 测的,同一文件比本脚本低约 1 dB。

05

支持的尺寸

-vip 模型的价格与尺寸无关,下面每个尺寸都是每张 $0.03。size 按「宽x高」传入。

按画面比例列出的尺寸(GPT Image 2.5 和 2.6 -vip 全部可用)
画面比例约 1K约 2K4K
1:11024x10242048x20482880x2880
16:91536x8642048x11523840x2160
9:16864x15361152x20482160x3840
3:21536x10242304x15363456x2304
2:31024x15361536x23042304x3456
4:31024x7682048x15363264x2448
3:4768x10241536x20482448x3264

GPT Image 2.5 和 2.6 -vip 也接受自定义尺寸:宽高都是 16 的倍数,长边不超过 3840 像素且不超过短边的 3 倍,总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。gpt-image-2-vip 的文档列出 1024x1024、2048x2048、3840x2160、2160x3840 和 2880x2880,其他比例请用 2.5 -vip 模型。

06

发出第一个 4K 请求

  1. 1创建令牌

    注册后在令牌管理里新建令牌:分组选 default,计费模式选按次计费。工具只认官方模型名 gpt-image-2 时,分组改选 GPT Image VIP。

  2. 2改 base URL

    把 base URL 设为 https://api.laozhang.ai/v1,OpenAI SDK 或原有的 HTTP 客户端都不用换。

  3. 3请求 4K

    用 -vip 模型 ID(或 GPT Image VIP 令牌加 gpt-image-2),size 设为 3840x2160、2160x3840 或 2880x2880,连接最长保持 600 秒。

  4. 4核对扣费

    每次调用的状态和 $0.03 扣费都会出现在控制台的调用日志里。

curl
export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"

curl https://api.laozhang.ai/v1/images/generations \
  --max-time 600 \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-vip",
    "prompt": "A product photo of a ceramic mug on a wooden desk, morning light, a small handwritten label on the mug",
    "size": "3840x2160",
    "quality": "high",
    "response_format": "b64_json"
  }' \
  -o gpt-image-2-4k.json
Python(OpenAI SDK)
import base64
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    timeout=600,
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2-vip",
    prompt="A product photo of a ceramic mug on a wooden desk, morning light",
    size="3840x2160",
    quality="high",
    response_format="b64_json",
)

with open("gpt-image-2-4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))
Node.js(fetch,Node 18+)
import { writeFile } from "node:fs/promises";

const response = await fetch("https://api.laozhang.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.LAOZHANG_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2-vip",
    prompt: "A product photo of a ceramic mug on a wooden desk, morning light",
    size: "3840x2160",
    quality: "high",
    response_format: "b64_json"
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(600_000)
});

if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${await response.text()}`);
const { data } = await response.json();
await writeFile("gpt-image-2-4k.png", Buffer.from(data[0].b64_json, "base64"));

07

切换前要知道的限制

  1. 1编辑不支持遮罩

    gpt-image-2-vip 不接受 mask,background="transparent" 会返回 400。要透明背景 PNG 请用 GPT Image 2.5 -vip 模型。

  2. 2质量档

    xhigh 和 max 只在 GPT Image 2.5 -vip 上有,GPT Image 2 没有。2.6 -vip 支持 low 到 high,传 xhigh、max 或 SVG 返回 400,不扣费。

  3. 3超时与断开连接

    图像接口是同步的,4K 请留 600 秒。客户端断开后任务仍可能完成并扣费,且图片之后无法再取回。重试前先查调用日志。

  4. 4429 响应

    令牌不限每分钟请求数、每分钟图片数和并发数。429 表示上游容量繁忙,退避后重试即可。上游返回非 200 不扣费。

  5. 5数据与服务条款

    老张API默认不保存提示词和返回内容,上游服务商可能按自己的规则记录和保留。服务按「现状」和「可用」提供,当前可用性见状态页。

常见问题

老张API的 GPT Image 2 是 OpenAI 的模型吗?

是 OpenAI 的 GPT Image 模型。每张图都带有签名的内容凭证(C2PA),写明在哪里生成:我们 2026 年 11 月 9 日的 gpt-image-2-vip 图由 Adobe Inc. 签名、生成工具为 Adobe Firefly,11 月 8 日的 GPT Image 2.5 和 2.6 -vip 图由 OpenAI OpCo, LLC 通过 OpenAI API 签名。gpt-image-2-vip 的响应还返回了 13,342 个输出 token,与 OpenAI 公布的 3840×2160 high 数字一致。任何一张图都可以用 c2patool 自己核对。

GPT Image 2 API 一张多少钱?

在老张API上,-vip 模型每张 $0.03,1K 到 4K、各质量档、生成和编辑都同价。OpenAI 官方按输出 token 计费,一张 3840×2160 high 约 $0.40,Batch 约 $0.20;1024×1024 的低质量图在官方更便宜。

官方 API 和中转有什么区别?

直接调用 OpenAI 官方 API 需要 OpenAI 账号和 API Key,按 token 计费。老张API只用一个老张API密钥,-vip 模型按次 $0.03;需要官方参数和计费方式时,也可以选与 OpenAI 同价的 OpenAI Official 官转分组。老张API与 OpenAI 没有隶属关系。

4K 或 high 质量要加钱吗?

-vip 模型不加钱。1K 到 4K 的每个尺寸、模型支持的每个质量档,以及生成和编辑,都是每张 $0.03。

gpt-image-2.5 的 Flare 和 Sunburst 有什么区别?

两款同价,-vip 都是每张 $0.03,都能生成和编辑。日常生成、在意速度选 Flare;改图时更看重保留原图细节选 Sunburst。2026 年 10 月 14 日用同一提示词在 max 档各生成一张 1024×1024,Flare 用时 80 秒,Sunburst 153 秒。

一张 4K 要多久?

约 40 秒到 3 分钟,主要取决于上游排队;4K 和 1K 耗时差不多。客户端超时设为 600 秒。

原来的 OpenAI SDK 代码能直接用吗?

能。把 base URL 改为 https://api.laozhang.ai/v1,换成老张API的 Key 即可。要按次 $0.03,用 -vip 模型 ID 加按次计费令牌;工具只认 gpt-image-2 时用 GPT Image VIP 分组的令牌。要保留 OpenAI 的 token 计费和参数,用 OpenAI Official 分组的令牌。

请求失败会扣费吗?

上游返回非 200(例如 429、503)不扣费。客户端超时后放弃的请求仍可能完成并扣费,所以重发前先查调用日志。

新项目选哪个模型?

文档建议新接入用 GPT Image 2.5 -vip:同样 $0.03,质量最高到 max,支持透明背景 PNG。要输出 GIF 用 GPT Image 2.6 -vip,已有 GPT Image 2 代码用 gpt-image-2-vip。

怎么充值和付款?

老张API是预付余额:先在控制台充值页充值,再按调用扣费,价格以美元计。个人充值通过 Stripe 用银行卡支付,企业可对公转账,其他付款方式以充值页显示为准。

能免费试用吗?

影图(YingTu)是老张API旗下的在线生图工具,用 Google 登录送 $0.1 额度,约可生成 3 张 GPT Image 图片,每天发放 500 份,30 天内有效。先在浏览器里试,再用自己的 Key 接 API。