GPT Image 2.5 Sunburst 价格：官方单图费用与按次计费怎么选

2026 年 9 月 25 日更新： laozhang.ai 的 gpt-image-2.5-sunburst-vip 与 gpt-image-2.5-flare-vip 曾于 9 月 16 日停用，9 月 22 日起已恢复，仍按每次 $0.03 计费，下文的固定报价与预算示例继续适用；Flare/Sunburst 官方转发线路则按 token 计费。接入前请以 最新接入与线路说明 为准。准备将生成接入自动化流程，可参考 n8n 接入 GPT Image 2.5：原生节点够不够用。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

GPT Image 2.5 Sunburst 没有一个适用于所有请求的官方“单张价”。截至 2026 年 9 月 12 日，OpenAI Standard 图片输出费率为 $30/百万 token；官方 2.5 计算器给出的 1024×1024 输出估算中，medium 为 $0.01317/张，high 为 $0.05268/张，文本和参考图输入另计。官方价格表、图片成本计算器

官方按 token 计费之外，还有一种固定单价的方式：本博客团队运营的 API 网关 laozhang.ai 在文档中列出的 gpt-image-2.5-sunburst-vip 为 $0.03/次，按 1 万次付费调用计算是 $300。这一报价属于带 -vip 后缀的按次计费型号；无后缀的 gpt-image-2.5-sunburst 是官方转发、按 token 计费的另一种选择。两者不可混用报价。laozhang.ai GPT Image 2.5 接入与计费说明

选型可以先看一个分界：官方 1024×1024 low/medium 的输出估算低于 $0.03，high 及以上则高于 $0.03。按次方案是否省钱，还要结合输入、功能需求和最终采用率；下面先列出可复算的价格，再解释如何选择。

Sunburst 和 Flare 的官方计费单价

正式模型 ID 为 gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare。Sunburst 支持生成和编辑，并侧重编辑精度；需要调用时应填写具体模型 ID，不能只写系列名“GPT Image 2.5”。其带日期的快照为 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08。Sunburst 官方模型页

两个模型目前采用同一组 Standard 费率：

费率来自 OpenAI 图片生成价格表，适用于上述两个 2.5 模型。这里没有单独的文本输出价格，因为这两个模型输出的是图片。

相同 token 单价不代表相同的实付单图费用。 模型、提示词和质量设置会影响实际消耗；比较 Sunburst 与 Flare 时，应该同时记录用量与结果是否可用，不能只凭价目表判断哪一个更省钱。如果还在决定使用哪款模型，可以结合任务查看 Sunburst 与 Flare 的生图和编辑对比。

五档质量各多少钱一张

下面是本次在官方计算器中明确选择 GPT Image 2.5（Sunburst and Flare） 后，逐一切换质量档位得到的结果。每格列出图片输出费用及输出 token 数，输入费用另计；这些是计算器估算，并非真实 API 账单样本。计算器与成本说明

表中任何一项都可以用输出费率复算。例如，方图 high 是 1,756 × 30 ÷ 1,000,000 = 0.05268 美元。

在这两个已核验尺寸中，横图的输出估算低于方图，因此不宜用“像素更多，费用一定更高”推算其他尺寸的价格。需要其他尺寸时，应在同一计算器中重新选择具体设置；也不要把横图结果直接当作所有竖图或自定义尺寸的报价。

2.5 支持 low、medium、high、xhigh、max 和 auto，尺寸与质量默认均为 auto。本表没有给 auto 设置固定单图价：让模型自动决定设置，不能直接对应这里某一行的预算。做成本对比时，先固定尺寸与质量参数，之后再用实际响应中的 usage 校正估算。尺寸与质量设置

laozhang.ai 按次计费在哪些任务上更划算

laozhang.ai 与本博客由同一团队运营，同时提供按次计费和官方转发两种方式。批量任务主要使用较高质量档位时，按次方案的单价低于官方输出估算，预算也更固定；如果主要用低档位，或依赖特定官方功能，按 token 计费可能更便宜或更合适，需要一并比较。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

以上是平台公开报价与接入要求，本文未做实际扣费测试。创建令牌后先确认分组和模型 ID，避免以为自己购买的是 $0.03/次，却调用了无后缀型号。平台计费配置说明

为看清价格差别，下表假设一次付费调用生成一张图片，设置相同的尺寸与质量。官方列仍然仅含图片输出，不是完整请求账单，也不代表两种接入的成图效果已经实测相同。

计算方法是 (官方输出估算 − 0.03) ÷ 官方输出估算，依据为官方 2.5 计算器与平台 $0.03/次报价。“官方 3 折”在这里对应 3840×2160、high 这一比较条件，不能扩展成所有尺寸和质量档位都打三折。超过 2560×1440 的官方输出属于实验性范围，做 4K 生产任务时也应验证自己的素材和结果。

兼容官方协议，接入时仍要核对具体功能

laozhang.ai 文档采用 OpenAI Images API 兼容格式：生图调用 POST /v1/images/generations，JSON 请求；编辑调用 POST /v1/images/edits，multipart 请求。已有 OpenAI SDK 项目可继续使用 images.generate、images.edit 方法，并设置平台给出的基础地址 https://api.laozhang.ai/v1。Images API 参考

对于按次生图，可从以下请求字段开始核对自己的客户端配置；这只是请求示例，并非本次运行记录：

{
  "model": "gpt-image-2.5-sunburst-vip",
  "prompt": "生成一张白色背景的陶瓷杯商品主图，保留柔和自然阴影",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "high"
}

兼容接口格式能减少迁移工作，但不等于每项官方能力完全一致。例如，平台当前明确说明 -vip 不支持 mask，需要蒙版编辑时不能直接沿用原请求并假定结果相同。应先核对选定型号的功能文档。GPT Image 2.5 功能与限制

laozhang.ai 将高并发生图不限速、免费试用作为公开服务定位，这是平台自述，不是本文的测试结论。本文没有吞吐实测，也没有可承诺的并发数；这项定位不等于无限资源、永不出现 429 或固定响应时延。生产前用自己的任务队列验证并发、响应和扣费即可。文档说明注册使用 Gmail 或企业邮箱白名单，测试额度面向连通性与开发验证，不能按无限免费生产图片来预算。注册与测试说明

每月一万次调用，要准备多少预算

如果每次调用都得到一张最终需要的图片，且仅计算官方输出，那么 1 万次调用的估算如下。按次方案则按 1 万次付费调用乘以 $0.03 计算：

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

这张表适合做第一版预算：低档位下官方输出估算低于 $0.03，应先认真计算官方用量；高档位下按次报价低于官方输出估算，但仍要验证结果能否满足交付要求。如果实际目标是“交付 1 万张可用图片”，而不是“发出 1 万次请求”，则还要计入多次修改、重新生成和筛选造成的额外调用。

以按次方案举例，假设 1,000 次付费调用花费 $30，最终采用 900 张，则每张可用图片成本为 30 ÷ 900 ≈ $0.03333；交付 1 万张同类可用图片约需 $333.33。这里的 900 张是假设，不能当作平台成功率。失败请求、重试和退款如何结算，需要看所用服务的实际规则与账单。

把参考图和文本加入预算

官方计算器回答的是图片输出要花多少。纯文本生图还会产生文本输入费用，带参考图的编辑请求则要进一步计算图片输入。

使用官方费率，单次图片模型费用可写成：

费用（美元）=
  （5 × 未缓存文本输入 token
  + 1.25 × 缓存文本输入 token
  + 8 × 未缓存图片输入 token
  + 2 × 缓存图片输入 token
  + 30 × 图片输出 token）÷ 1,000,000

缓存与未缓存部分必须互不重叠。如果响应提供的是总输入及明细，先拆分再计算，不要把总数与文本、图片明细各加一次。也不能因为重复提交同一张参考图，就自行按缓存价格估算；缓存折扣应以实际缓存用量为依据。官方计费与用量说明

举一个可复算的编辑预算：假设每次请求有 200 个未缓存文本输入 token、1,000 个未缓存图片输入 token，图片输出按 1024×1024、high 的计算器估算取 1,756 token。这些输入数量是演算假设，不代表某段提示词或某张参考图的固定消耗。

按这个假设，1,000 次同样用量的请求需要 61.68 美元，而不是只计图片输出的 52.68 美元。如果这 1,000 次结果中有 900 张最终被采用，则每张可用图片的平均成本为 61.68 ÷ 900 ≈ 0.06853 美元。

因此，批量生产最好同时记录“总费用”和“最终采用张数”。模型是否减少返工，可能比单次便宜几千分之一美元更影响项目预算。失败请求是否计费、消耗多少，应查看实际用量和账单，不能把失败一律按零元或完整成功请求计算。

如果同一例子中的 1,000 个图片输入 token 全部确认按缓存计费，该项费用会从 0.008 美元降至 0.002 美元，合计变为 0.05568 美元。这是用缓存价替换对应的非缓存价，不是在原费用上再加一项缓存费用。

还有哪些费用容易漏算

流式预览图片。 官方说明，每张流式部分图片会增加 100 个图片输出 token。按 2.5 的输出费率换算，一张预览增加约 0.003 美元；三张就是 0.009 美元。做事前估算时可以纳入这项开销；用实际 usage 核算时，如果预览用量已包含其中，就不要重复加一次。流式图片成本说明

Responses API 的主模型。 直接使用 Image API 时，图片请求的 model 选择具体的 2.5 模型。通过 Responses API 调用图片工具时，顶层 model 是受支持的主模型，图片工具的 model 再选择 Sunburst 或 Flare；因此还要计算主模型的 token 费用。需要多轮对话、工具编排时，这部分费用应单独进入预算。图片生成接口说明

把批量生成等同于 Batch 折扣。 上面的“1,000 次请求”只是业务数量，不表示使用 Batch API。本次核验到的官方 Batch 图片价格表尚未列出两个 2.5 模型，因此不能直接给 2.5 预算乘以五折。后续若官方补充支持范围与费率，再按新条目计算。官方 API 价格表

为什么不能照抄 GPT Image 2 的单图价格

OpenAI 文档同时保留较早图片模型的价格示例，但不能将 GPT Image 2 的单图数值套到 Sunburst 或 Flare。当前已有明确标注 GPT Image 2.5（Sunburst and Flare） 的独立计算器选项，本文五档数字来自该选项。官方图片生成成本说明

这里需要核对的是计算器选择的模型和质量参数。模型页对 GPT Image 2 计算器的提醒，不意味着现在没有 2.5 估算入口；本次核验已经看到并使用了明确标注 Sunburst 与 Flare 的 2.5 选项。

这些数字也不足以证明“同等画质降价了多少”。相同的档位名称不保证跨代视觉质量相同；做迁移决策时，要用自己的图片任务比较细节、编辑准确性和最终采用率。仍在运行旧模型的项目，可查看 GPT Image 2 API 价格说明，避免在同一预算中混用两代参数。

上线前怎样得到可靠的单图成本

先固定具体模型、尺寸和质量，用上面的输出估算建立初始预算；再选取能覆盖实际业务的提示词与参考图，保存每次响应的用量、是否启用预览、调用接口以及图片是否最终采用。核算时，将所有实际发生的费用相加，再除以可用图片数量。

例如，产品要交付 10,000 张可用图片，应以样本测得的“每张可用图片平均成本”乘以 10,000，再为业务量变化预留预算。不要只把最便宜的 low 输出报价乘以目标张数，因为它没有回答该档位是否满足交付要求，以及需要尝试多少次才能得到这些结果。

本文价格与功能说明核验于 2026 年 9 月 12 日，未进行真实 API 计费或吞吐实测。若任务以 high 及以上档位的批量生成居多，-vip 的 $0.03/次低于对应的官方输出估算，配置方式见 laozhang.ai GPT Image 2.5 文档，是否转入生产仍取决于测试阶段的实际账单和采用张数；若主要生成 low/medium 图片，官方输出估算低于 $0.03，把输入费用加上后再作选择。还在比较其他图片模型时，可查看 Flare 与 Nano Banana 的价格对比。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。