GPT Image 2.5：同一端點使用 Flare 與 Sunburst
GPT Image 2.5 分為兩款 OpenAI 模型，接受相同的請求：先用 Flare 試稿，最後編輯時再把 ID 換成 Sunburst。在 Standard 通道生成一張 low 品質的 1024×1024 影像，費用為 about $0.021；生成失敗不收費。
- 文字轉圖像
- 最多使用 16 張參考圖編輯
- 遮罩編輯
- 透明 PNG
- 單邊最高 3,840 畫素
- 六種品質等級
先在這裡試用 GPT Image 2.5
選擇 GPT Image 2.5 Flare 或 Sunburst 及計費通道，即可生成或編輯影像。表單傳送的欄位與 API 相同。
gpt-image-2.5-flare$0.021 /張
從提示詞生成，或編輯參考圖。提交一次，任務完成後結果自動出現。
必填 · 最長 32,000 字元
用於圖生圖和編輯的參考圖。檔案上傳後以 URL 形式傳送；在 Official ID 上，每一張都會增加影像輸入 token。
Let the model choose the image dimensions.
auto 或 寬x高 · 支援自訂尺寸
用於圖生圖和編輯的參考圖。檔案上傳後以 URL 形式傳送；在 Official ID 上，每一張都會增加影像輸入 token。
PNG smaller than 4 MB, matching the first reference image dimensions. Transparent areas are edited.
預設 auto · xhigh 和 max 為新增檔位
1 到 10 · 預設 1
auto、opaque 或 transparent · 透明需要 PNG
預設 png
先選擇 JPEG，才能設定壓縮率。
預設 auto
灰色選項會放寬內容過濾，只能透過 API 使用，Playground 中不可選。
Standard 估算使用所選模型與品質等級的目前單張費率。Official 估算使用所選品質下的 1024×1024 樣本。實際尺寸、提示詞與參考圖可能改變 Official 的費用。
試試下面這幾條提示詞
使用 TokLab 上的 GPT Image 2.5 生成
GPT Image 2.5 價格
本頁所有 GPT Image 2.5 價格，都是在頁面載入時，讀取你帳戶實際採用的計費費率。
GPT Image 2.5 各品質等級的單張費用
每列以一張 1024×1024 影像計算。Standard 按張計費；Official 則將實測 token 數乘上即時 token 費率。
| 類別 | gpt-image-2.5-flare價格 · 1 張 | gpt-image-2.5-sunburst價格 · 1 張 | gpt-image-2.5-flare-official價格 · 1 張 | gpt-image-2.5-sunburst-official價格 · 1 張 |
|---|---|---|---|---|
| low | $0.021 | $0.021 | $0.00448 | $0.00448 |
| medium | $0.021 | $0.021 | $0.00995 | $0.00995 |
| high | $0.021 | $0.021 | $0.03958 | $0.03958 |
| xhigh | $0.0225 | $0.0225 | $0.07031 | $0.07031 |
| max | $0.0225 | $0.0225 | $0.15811 | $0.15811 |
| auto（由模型決定） | $0.021 | $0.021 | $0.00522 | $0.00522 |
我們實測的 GPT Image 2.5 1024×1024 輸出 token 數：low 196、medium 439、high 1,756、xhigh 3,122、max 7,024。尺寸與提示詞不同，數量也會不同。
預估 GPT Image 2.5 請求費用
只有按 token 計費的 Official ID 需要預估。設定品質、尺寸與張數後，即可以即時費率計算。
這是提交前的預估費用。各任務實際扣款金額可在用量紀錄查看。
gpt-image-2.5-flare-official: 影像輸出 token $22.50 / 1M · 文字輸入 token $3.75 / 1M
gpt-image-2.5-sunburst-official: 影像輸出 token $22.50 / 1M · 文字輸入 token $3.75 / 1M
GPT Image 2.5 是什麼？
GPT Image 2.5 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日推出的影像模型，分為兩款。Flare 速度較快，適合日常使用；Sunburst 速度較慢，但編輯時能保留更多原圖內容。
相較於 GPT Image 2，GPT Image 2.5 在 high 之上新增 xhigh 與 max 兩種品質等級。在 TokLab，兩款模型各有按張計費的 Standard 通道，以及按 token 計費的 Official 通道。
端點 POST /v1/images/generations · 透過 GET /v1/tasks/{id} 取得結果 · 最多 16 張參考圖 · 遮罩編輯套用於第一張參考圖 · n 為 1 到 10 · 輸入僅接受 URL
透過程式或代理呼叫 GPT Image 2.5
兩種方式使用相同的端點與餘額。
從後端呼叫 GPT Image 2.5
傳送 JSON，保留任務 ID，並輪詢直到任務完成。欄位名稱沿用 OpenAI Images API，但以 URL 傳入影像，不直接上傳檔案。
- 1建立 API 金鑰
- 2POST /v1/images/generations
- 3輪詢 GET /v1/tasks/{id}
- 4將 output.data[].url 的檔案複製到自己的儲存空間
在 Claude Code 或 Codex 使用 GPT Image 2.5
將提示詞貼給代理。它會讀取 TOKLAB_API_KEY，顯示請求內容與費用，並等待你核准。
- 1在 shell 中匯出 TOKLAB_API_KEY
- 2複製提示詞
- 3填入主題、尺寸與品質
- 4核准它顯示的請求
GPT Image 2.5 API 如何運作？
生成與編輯共用同一端點。傳送 JSON 後取得任務 ID，等影像完成後再取回。
沿用 OpenAI 欄位名稱
prompt、size、quality、n 與 background 的含義與 OpenAI Images API 相同。
以任務處理，無須持續連線
POST 會立即回傳 ID，即使 GPT Image 2.5 在 max 品質下生成較久，也不必一直維持連線。
以 URL 傳入影像
GPT Image 2.5 的參考圖與遮罩皆以 image_url 物件傳入，指向你託管的檔案。
每次最多十張
設定 n 後，所有 GPT Image 2.5 影像會透過同一任務回傳，按張計費。
任務附帶用量資訊
Official GPT Image 2.5 任務會回報輸入與輸出 token 數，方便核對費用。
預先儲值，無使用期限
同一餘額可用於 TokLab 所有模型，未用完的額度會保留。
GPT Image 2.5 可以製作哪些影像？
商品情境照
生成場景，同時保留商品。需要反覆編輯時，可選 GPT Image 2.5 Sunburst。
介面設計稿
製作文字清晰可讀的畫面與應用程式商店素材。每段文字都要校對。
商品目錄配色版本
用一張參考圖製作多種配色：將 GPT Image 2.5 的 n 設為 10。
社群貼文
用同一段 GPT Image 2.5 提示詞生成方形、直式與橫式構圖。
海報與封面
直接在圖中排入標題文字，寬度最高 3,840 畫素。
應用程式內的影像功能
讓使用者在你的產品中呼叫 GPT Image 2.5，費用由你的 TokLab 餘額支付。
四步生成第一張 GPT Image 2.5 影像
- 01
建立金鑰
在控制台建立 API 金鑰，並保存在伺服器上。
- 02
儲值額度
可從最低儲值金額開始，額度沒有使用期限。
- 03
傳送請求
將提示詞與 GPT Image 2.5 模型 ID 以 POST 傳送至 /v1/images/generations。
- 04
取回影像
輪詢 /v1/tasks/{id}。當 status 為 completed 時，可從 output.data 取得 GPT Image 2.5 影像 URL。
TokLab 的 GPT Image 2.5 功能一覽
四個 GPT Image 2.5 ID 皆提供以下功能。
- 計費
- Standard：依品質按張收取固定費用。Official：按輸入與輸出 token 計費。
- 輸入
- 提示詞、最多 16 個影像 URL 與一張遮罩
- 輸出
- PNG 或 JPEG，支援透明 PNG
- 請求格式
- OpenAI Images API 欄位，非同步任務
- 生成失敗
- 不計費
其他影像模型的頁面上線後，會加入並排比較欄位。
串接 GPT Image 2.5 前要知道的限制
文字仍需校對
GPT Image 2.5 通常能正確生成短標題，但小字與長句仍要校對。
遮罩用於引導，不是精準裁切
遮罩邊緣無法精準到每個畫素，近拍影像應檢查編輯邊界。
結果連結用於交付檔案
需要保留的 GPT Image 2.5 檔案，請複製到自己的儲存空間。
不支援串流
GPT Image 2.5 會在任務結束後回傳結果。max 品質與大尺寸影像需要更久。
為什麼在 TokLab 使用 GPT Image 2.5？
一把金鑰呼叫所有模型
GPT Image 2.5 與所有影像、影片和語言模型共用一把金鑰、同一套任務 API 與錯誤碼。
即時價格
本頁每一項 GPT Image 2.5 費率，皆在載入時從計費帳本讀取。
無訂閱制
每次生成按用量付費，額度沒有使用期限。
失敗不收費
GPT Image 2.5 任務失敗時，不會扣除你的餘額。
兩種計費方式
Standard GPT Image 2.5 ID 按張收取固定費用。Official ID 按 token 計費，品質越高，費用也越高。
多張生成按張計費
n = 4 就是四張影像，提示詞只計算一次。
auto 沒有固定價格
quality 設為 auto 時，由模型選擇品質等級。若需要控制費用，請自行指定。
其他影像模型
已在 TokLab 設有專屬頁面的影像模型。
GPT Image 2.5 是這裡第一個設有專屬頁面的影像模型。其他影像模型在 TokLab 上線後，也會陸續建立頁面。
GPT Image 2.5 使用指南
以我們實際生成的結果，介紹 GPT Image 2.5 測試與操作方式。
GPT Image 2.5 常見問題
GPT Image 2.5 是什麼？+
GPT Image 2.5 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日推出的影像模型，分為 Flare 與 Sunburst。兩者都能透過相同的請求格式，以文字生成影像或編輯圖片。在 TokLab，兩款各有按張計費的 Standard ID 與按 token 計費的 Official ID。
GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 哪個比較好？+
兩款 GPT Image 2.5 模型各有所長。Flare 試稿與大量生成較快；Sunburst 速度較慢，但編輯時能保留更多原圖內容。可先用 Flare 調整提示詞，最後再用 Sunburst 編輯定稿。
怎麼知道用的是 Sunburst 還是 Flare？+
你透過 ID 指定 GPT Image 2.5 模型，系統不會自行切換。任務的 model 欄位與用量紀錄都會記下實際執行的 ID。
GPT Image 2.5 生成一張圖要多少錢？+
以目前費率計算，GPT Image 2.5 Flare 生成一張 low 品質的 1024×1024 影像，在 Standard 通道為 $0.021，Official 通道約為 $0.00448。Official 在 xhigh 與 max 的費用會大幅增加。
GPT Image 2.5 可以免費用嗎？+
TokLab 不提供免費使用 GPT Image 2.5，也沒有免費額度。費用由預先儲值的額度扣除；生成失敗不收費，額度沒有使用期限。
GPT Image 2.5 什麼時候推出？+
OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日推出 GPT Image 2.5，Flare 與 Sunburst 從一開始就是獨立的 API 模型。
GPT Image 2.5 的模型 ID 是什麼？+
GPT Image 2.5 沒有單一共用 ID。請使用 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst；若要按 token 計費，在任一 ID 後加上 -official。TokLab 沒有名為 gpt-image-2.5 的模型，使用這個 ID 會遭到拒絕。
GPT Image 2.5 支援圖生圖嗎？+
支援。傳入最多 16 個影像 URL，即可讓 GPT Image 2.5 編輯。加上與第一張影像尺寸相同的 PNG 遮罩，就能將修改限制在特定區域。
GPT Image 2.5 最高支援多少解析度？+
GPT Image 2.5 單邊最高 3,840 畫素，總畫素數上限為 8,294,400，可使用 3840×2160 或 2880×2880。OpenAI 將超過 2560×1440 的尺寸列為實驗性功能。
GPT Image 2.5 支援透明背景嗎？+
支援。傳送 background: "transparent"，並使用 PNG 輸出。GPT Image 2.5 會在扣費前拒絕透明 JPEG 請求。
GPT Image 2.5 可以在本機或 ComfyUI 執行嗎？+
不能在本機執行。GPT Image 2.5 由 OpenAI 託管，尚未釋出權重。不過，ComfyUI 工作流程仍可透過這類 API 呼叫。
如何在 Codex 使用 GPT Image 2.5？+
執行 codex mcp add toklab --url https://api.toklab.ai/v1/mcp --bearer-token-env-var TOKLAB_API_KEY，設定 TOKLAB_API_KEY 後啟動 Codex，再要求生成 GPT Image 2.5 影像。MCP 指南也有 Claude Code 與 Cursor 的操作方式。