# ComfyUI GPT Image 2.5 节点：账号积分与编辑

> ComfyUI 官方 GPT Image 2.5 节点不下载模型、不认 OpenAI Key，靠 Comfy 账号积分运行，1024×1024 low 约 $0.0084 一张。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-comfyui
- Published: 2026-09-21
- Updated: 2026-09-25
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: API 接入指南
- Tags: GPT Image 2.5, ComfyUI, 合作伙伴节点, 图像编辑, 工作流

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在 ComfyUI 里用 GPT Image 2.5，走的是官方的 **OpenAI GPT Image 2.5** 合作伙伴节点（Partner Node）：ComfyUI 需要 0.35.0 或更高版本，节点把提示词和参考图发到远端，生成在 OpenAI 的基础设施上完成，本机不用下载任何模型。能不能运行只看两件事：ComfyUI 里登录了 Comfy 账号，账号积分大于 0。

自己的 OpenAI API Key、第三方平台的令牌、ChatGPT 会员都用不上。Comfy 官方 FAQ 对“能不能用自己的 API Key”的回答是暂不支持，对“合作伙伴节点能不能免费用”的回答是不能，调用要消耗积分。费用在节点上直接显示：1024×1024、`low` 质量一张预估约 $0.0084，同尺寸 `max` 约 $0.3013，接参考图、加张数都会往上叠。

## 先按使用环境选登录方式

ComfyUI 生态里现在至少有三种“登录”或“Key”，名字相近，用途不同。先对号入座，能省掉大部分“明明登录了还是不能用”的问题。

| 你的使用方式 | 用什么认证 | 要注意的地方 |
| --- | --- | --- |
| 在装 ComfyUI 的同一台电脑上，用启动时终端显示的本机地址打开 | `Settings → User` 里直接登录（邮箱、Google、GitHub） | 只有用本机地址打开才能直接登录 |
| 用 `--listen` 在局域网里访问、部署在服务器上，或通过其他网址打开 | 在登录界面选 API Key 登录，填 **ComfyUI 账号 API Key** | 官方建议走 `https`；这把 Key 不是发布自定义节点用的 Registry Key |
| 不开前端，用脚本把工作流发给本地 ComfyUI 的 `/prompt` 接口 | 请求体 `extra_data.api_key_comfy_org` 里放 ComfyUI 账号 API Key | 同样按积分扣费 |
| 用 Comfy Cloud | 云端账号本身 | 合作伙伴节点和订阅共用同一个积分池，不单独出账单 |
| 完全不打开 ComfyUI 画布，只想在代码里调这个模型 | Comfy Router 的 `COMFY_API_KEY`，或直接用 OpenAI 等 API 服务 | 这些 Key 都填不进 ComfyUI 里的官方节点 |

ComfyUI 账号 API Key 和 Comfy Router 的 Key 都在 platform.comfy.org 创建，但官方文档没有说两者可以互换，按各自的文档分别使用更稳妥。

两条和登录相关的官方说明也值得知道。第一，登录和 API 服务需要网络能正常访问，官方文档写明某些地区可能需要借助代理服务才能访问，表现通常是登录超时或失败。第二，如果你不希望工作流里出现任何付费节点，启动时加 `--disable-api-nodes` 可以把合作伙伴节点整体关掉。

## 拿到节点和官方模板

1. **更新 ComfyUI 到 0.35.0 或更高版本**。本地版建议用最新版本；官方提醒过，稳定版有时比每夜版（nightly）晚一步。Comfy Cloud 只在稳定版发布后才更新核心节点，所以本地能看到、云端暂时没有是正常的。
2. **从模板库开始最省事**。在工作流模板里搜索“GPT Image 2.5 Flare”或“GPT Image 2.5 Sunburst”，官方提供四个模板：Flare 文生图（从文字生成海报）、Flare 图像编辑（保留场景换服装和发型）、Sunburst 文生图（带排版文字的编辑类海报）、Sunburst 图像编辑（保持人物一致的发型与妆容修改）。
3. **也可以手动加节点**。在节点库里搜索 **OpenAI GPT Image 2.5**，内部 ID 是 `OpenAIGPTImageNodeV2`。

加好节点后先看 `model` 字段。这个节点的下拉里有五个模型：`gpt-image-2.5-flare`、`gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2`、`gpt-image-1.5`、`gpt-image-1`。节点标题写着 GPT Image 2.5，不代表当前选的就是 2.5；只有两个 2.5 模型才有 `xhigh` 和 `max` 两档质量，`gpt-image-1.5` 与 `gpt-image-1` 连 `Custom` 尺寸都没有。另外，旧节点 **OpenAI GPT Image 2** 在源码里已标记为弃用，新工作流直接用 2.5 这个节点即可。已有 GPT Image 2 流程、在犹豫要不要切换，可以看 [GPT Image 2.5 与 GPT Image 2：换还是留](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-vs-gpt-image-2)。

## 出第一张图：登录、看价格、保存

以 Flare 文生图模板为例，从打开到拿到文件大致是这几步：

1. `Settings → User` 登录（局域网或服务器环境按上一节用 API Key 登录）。
2. `Settings → Credits` 确认余额大于 0。积分通过 Stripe 结算，页面列出的付款方式有信用卡、微信和支付宝，具体能用哪种、以什么币种付款以结算页显示为准。
3. 加载模板，在 `prompt` 里写你的描述。需要图里出现文字时，把要出现的文字原样写进引号，并说明放在哪里。
4. `size` 先用预设，`quality` 保持模板默认的 `low`，`n` 设为 1。
5. 看节点上的价格标签，确认预估费用后再运行。
6. 节点的图像输出连到 `Save Image`，`filename_prefix` 里设好文件名前缀，运行后图片就保存下来了。

节点参数不多，但有几项的实际行为和字面意思不完全一样：

| 参数 | 可选值 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `model` | 五个模型 | 2.5 系列选 `gpt-image-2.5-flare` 或 `gpt-image-2.5-sunburst` |
| `size` | `auto`、预设、`Custom` | 预设有 `1024x1024`、`1024x1536`、`1536x1024`、`2048x2048`、`2048x1152`、`1152x2048`、`3840x2160`、`2160x3840` |
| `custom_width` / `custom_height` | 480–3840，步长 16 | 只在 `size` 选 `Custom` 时生效，还要满足下一节的四条规则 |
| `background` | `auto`、`opaque`、`transparent` | 两个 2.5 模型都能输出透明背景，适合做素材再合成 |
| `quality` | `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max` | 默认 `low`，档位越高越贵、越慢 |
| `images` | 最多 16 张 | 接上参考图就变成图像编辑 |
| `mask` | 可选 | 白色区域会被替换，必须恰好配一张参考图 |
| `n` | 1–8 | 一次生成几张，费用按张数相乘 |
| `seed` | 任意整数 | 只为接口兼容保留，后端没有使用，改它不会让结果可复现 |

`seed` 这一项容易踩坑：在本地模型里固定种子能复现结果，这个节点里不行，同样的设置重跑一次，画面也会变。

## 自定义尺寸：四条规则要同时满足

`size` 选 `Custom` 后，宽高输入框允许 480 到 3840，但这只是单个输入框的范围。节点真正运行时还会检查四条规则，全部满足才会发出请求：

- 宽和高都是 16 的倍数；
- 最长边不超过 3840；
- 长边与短边之比不超过 3:1；
- 宽 × 高的总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。

![3840×2160 总像素 8,294,400 符合要求，3840×3840 总像素 14,745,600 超过上限，下方列出四条自定义尺寸规则](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-image-2-5-comfyui/img/size-constraints.webp)

最容易出错的是总像素这一条，几个例子一算就清楚：

| 尺寸 | 总像素 | 结果 |
| --- | --- | --- |
| 3840×2160 | 8,294,400 | 通过，正好等于上限，也是预设之一 |
| 3840×3840 | 14,745,600 | 不通过，边长合法，但面积约为上限的 1.78 倍 |
| 3840×1280 | 4,915,200 | 通过，长宽比正好 3:1 |
| 3840×1200 | 4,608,000 | 不通过，长宽比 3.2:1 |
| 480×480 | 230,400 | 不通过，两条边都在输入范围内，面积却低于下限 |
| 816×816 | 665,856 | 通过，按规则推算是最小的合法正方形 |

想要正方形方图又不想太大，1024×1024 和 2048×2048 两个预设最省心；想要超过 3840×2160 的正方形或超宽图，这个节点做不到，只能换尺寸或后期放大。

## 参考图编辑与蒙版

把图片接到 `images` 输入，节点就从“文生图”切换成“图像编辑”，最多可以接 16 张参考图。每张参考图在上传前会被缩到总像素约 2048×2048（4,194,304 像素）以内，所以直接接一张超大原图，细节并不会全部送上去。

写编辑提示词时，官方模板的写法很值得照搬：先说要保留什么（场景、姿态、光照、人物面部），再说唯一要改的地方；每次只改一处，比一次提一堆不相关的改动效果更好。

![蓝色咖啡杯参考图加上杯身为白色的蒙版，经 GPT Image 2.5 编辑后杯子变成红色的示意图](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-image-2-5-comfyui/img/mask-editing.webp)

只想改局部时，再接一张蒙版。蒙版有三条硬规则：

- **白色区域是要替换的地方**，黑色是希望保留的部分。
- **只能配一张参考图**。接了两张以上（包括一个批次里有多张图），会报 `Cannot use a mask with multiple image`；只接蒙版不接参考图，会报 `Cannot use a mask without an input image`。
- **蒙版的宽高必须和参考图完全一致**，否则报 `Mask and Image must be the same size`。最省事的办法是让蒙版直接来自这张参考图本身，比如在加载这张图的节点上画蒙版；从外部载入黑白蒙版时，先确认宽高和参考图一模一样。

蒙版的作用是引导模型改哪里，不是像素级锁定。出图后要对照原图检查蒙版以外的区域有没有被一起改动，尤其是人脸、文字和商品标识。

还有一个批量出图时的细节：`n` 大于 1 且返回的几张图尺寸不一致时，节点会把它们统一缩放到第一张的尺寸再输出成一个批次。对尺寸有严格要求的交付图，建议一张一张地出。

## 一次运行要花多少积分

节点运行前会显示价格标签，单位是美元、带“约”字，这是预估；实际费用在生成完成后按 token 用量从积分里扣。下表是节点内置的 2.5 系列预估（Flare 与 Sunburst 完全相同），单张、不接参考图：

| 尺寸 | low | medium | high | xhigh | max |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1024×1024 | $0.0084 | $0.0188 | $0.0753 | $0.1339 | $0.3013 |
| 2048×2048 | $0.0170 | $0.0383 | $0.1531 | $0.2721 | $0.6123 |
| 3840×2160 | $0.0159 | $0.0371 | $0.1431 | $0.2544 | $0.5724 |

算单次费用只要记一个公式：单次费用 =（尺寸与质量对应的单价 + 参考图张数 × 每张约 $0.0117–$0.0176）× n。`size` 选 `auto` 或 `Custom` 时没有固定单价，标签显示一个区间，比如 `high` 为 $0.0222–$0.2544，`max` 为 $0.0887–$1.0175。

按这个公式算几个常见场景：

- 用 Flare 在 1024×1024、`low` 下试 20 次提示词：20 × $0.0084 ≈ $0.17。
- 定稿后用 Sunburst、1024×1024、`high`，接 1 张参考图，一次出 2 张：（$0.0753 + $0.0117–$0.0176）× 2 ≈ $0.17–$0.19。
- 3840×2160、`max`，接 2 张参考图，一次出 4 张：（$0.5724 + 2 × $0.0117–$0.0176）× 4 ≈ $2.38–$2.43。

同一尺寸下，`high` 大约是 `low` 的 9 倍，`max` 大约是 `low` 的 36 倍。所以质量档是最该控制的变量，尺寸反而没那么敏感：3840×2160 的 `low` 只比 1024×1024 的 `low` 贵一倍左右。

实际扣费用的是官方公布的 token 费率：图像输入 2413.84 积分/百万 token，文本输入 1508.65 积分/百万 token，图像输出 9051.9 积分/百万 token。官方文档给的例子是 1024×1024 `low` 大约产生 196 个输出 token，约 1.86 积分；每张 1024×1024 参考图约增加 2.47 积分。

官方没有公布积分和美元的换算比例。按官方数字反推，大约 211 积分对应 $1：196 × 9051.9 ÷ 1,000,000 ≈ 1.77 积分，而节点标签是 $0.0084，1.77 ÷ 0.0084 ≈ 211。这只是推算，不是官方汇率；拿来估算预算可以，对账以 `Settings → Credits` 里的 `Credit History` 为准。

积分还有几条规则会影响你怎么充值：

- 预付制，不退款；
- 一次运行可能扣得比余额多，结束后余额变成负数，这时所有合作伙伴节点都不能再运行，直到充值回正；
- 订阅附带的月度积分在计费周期结束时过期，单独充值的积分购买一年后过期；
- 积分不能转给别人，但同一账号可以在多台设备上登录使用；
- 提示词和图片会交给模型提供方处理，提供方有自己的内容审核，被拦截的内容不会出图。

## Flare 还是 Sunburst，质量从哪档起步

两个模型在节点里价格相同，所以选哪个只看效果和速度。Flare 延迟更低，官方定位是概念探索、海报草稿、快速预览这类需要反复尝试的阶段；Sunburst 在多次迭代中更能保持人物身份、复杂材质、光照和场景结构，适合产品视觉和最终成品。

官方模板给出的节奏很实用：**先用 Flare 在 `low` 下迭代，确定方案后换成 Sunburst 用同一段提示词出最终图**。Sunburst 的保真优势要到 `high` 及以上才明显，所以用它出成品时要把质量调上去；只在 `low` 下比较两个模型，很难看出 Sunburst 的长处。结合上一节的费用表，一个可执行的起点是：

- 找构图、试提示词：Flare + `low`；
- 需要看清文字和细节再决定：Flare 或 Sunburst + `medium`；
- 交付图、人物或商品一致性要求高：Sunburst + `high`，确有必要再上 `xhigh` 或 `max`。

两个模型在速度、编辑精度上的具体差别，可以看 [GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 对比：速度、编辑精度与 API 成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)。出图后发现颗粒感重、噪点多，先按 [GPT Image 2.5 噪点、颗粒感：找到变脏的那一步再修](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-noise-grainy) 排查，再决定要不要提高质量档。

## 报错与卡住时按原因排查

| 现象或报错 | 原因 | 处理 |
| --- | --- | --- |
| 模板库搜不到 GPT Image 2.5，或加载工作流时提示节点缺失 | ComfyUI 版本低于 0.35.0、不是最新版本，或启动时有节点导入失败；Cloud 还没跟进稳定版 | 更新到最新版本，查看启动日志里的导入错误；Cloud 用户等下一个稳定版 |
| 一直提示登录，或登录后仍然不能运行 | 没有在本机用本机地址打开（例如用局域网 IP 访问），或积分不足 | 局域网、服务器环境改用 ComfyUI 账号 API Key 登录；检查余额 |
| 余额显示为负数，所有付费节点都跑不了 | 上一次运行扣费超过了剩余积分 | 充值到余额为正 |
| `Custom width and height must be multiples of 16` | 宽或高不是 16 的倍数 | 调整到 16 的倍数 |
| `Custom resolution max edge must be <= 3840` | 最长边超过 3840 | 缩小长边 |
| `Custom resolution aspect ratio must not exceed 3:1` | 长宽比超过 3:1 | 缩短长边或加长短边 |
| `Custom resolution total pixels must be between 655,360 and 8,294,400` | 总像素过大或过小 | 按上文尺寸表重新选，或改用预设 |
| `Cannot use a mask with multiple image` | 用了蒙版，但参考图不止一张 | 蒙版编辑只接一张参考图 |
| `Mask and Image must be the same size` | 蒙版与参考图尺寸不同 | 从同一张参考图生成蒙版，或把蒙版调整到相同宽高 |
| `Cannot use a mask without an input image` | 接了蒙版没接参考图 | 补上参考图 |
| 质量下拉里没有 `xhigh`、`max` | `model` 选成了 `gpt-image-2`、`gpt-image-1.5` 或 `gpt-image-1` | 改回两个 2.5 模型之一 |
| 固定了 `seed`，结果还是每次不同 | 后端不使用 `seed` | 需要可复现的中间结果时直接保存那张图 |
| 批量输出的几张图尺寸被统一了 | `n` 大于 1 时会按第一张统一尺寸 | 尺寸要求严格时把 `n` 设为 1 分次运行 |

## 不开 ComfyUI，只想在代码里调用

如果你的需求其实是“在自己的程序或自动化流程里调 GPT Image 2.5”，不一定要经过 ComfyUI 画布：

- **保留 ComfyUI 工作流，只是想用脚本触发**：继续用本地 ComfyUI，把 API 格式的工作流发到 `/prompt`，按第一节表格带上 ComfyUI 账号 API Key，费用仍然走积分。
- **Comfy Router**：Comfy 提供的独立开发者 API，在 Comfy 工作区创建 Key 并设为环境变量 `COMFY_API_KEY`，请求 `https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-image-2.5-flare`（Sunburst 把路径末尾换成 `gpt-image-2.5-sunburst`），可用 `comfy-sdk`（Python）或 `@comfyorg/sdk`（TypeScript）。它的规则是提供方向 Comfy 收费时才向你扣费，对账看工作区里的用量和账单。
- **OpenAI 官方 API**：用自己的 OpenAI Key 调 `gpt-image-2.5-flare` 或 `gpt-image-2.5-sunburst`，图像输出 $30/百万 token。按上文约 211 积分合 $1 的推算，ComfyUI 节点的图像输出费率约合 $42.9/百万 token，大约是直连价的 1.43 倍；换来的是不用另外管理 OpenAI Key，能直接在画布里和其他节点组合。
- **laozhang.ai**：同样提供这两个模型的 API，官方转发线路按 token 计费；`gpt-image-2.5-flare-vip`、`gpt-image-2.5-sunburst-vip` 按次计费，每次 $0.03，9 月 16 日停用后已于 2026 年 9 月 22 日恢复，但这两个 `-vip` 模型不支持 `mask`。接入方式见 [laozhang.ai 的 GPT Image 2.5 文档](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/gpt-image-2-5)。

*说明：[laozhang.ai 是我们自己的服务](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。*

这些 Key 都不能填进 ComfyUI 里的官方节点，官方节点只认 Comfy 账号。直接调 API 时单张到底怎么算更划算，可以看 [GPT Image 2.5 Sunburst 价格：官方单图费用与按次计费怎么选](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-api-pricing)；想把生图接进自动化流程，下一步是 [n8n 接入 GPT Image 2.5：原生节点够不够用](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-n8n)；不写代码、只在 ChatGPT 里用，看 [ChatGPT Images 2.5 怎么用：界面入口、Sunburst 与 Flare 的 API 型号](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/chatgpt-images-2-5)。

## 常见问题

### 这个节点对显卡有要求吗？

没有额外要求。GPT Image 2.5 节点不下载模型，生成在 OpenAI 的服务器上完成，本机只负责把提示词和参考图发出去、接收结果。显卡只影响工作流里其他本地节点。

### 用 ChatGPT Plus 或 Pro 会员能在 ComfyUI 里用吗？

不能。ChatGPT 会员和 ComfyUI 的积分是两套体系，官方节点只认 Comfy 账号和积分余额。

### 网上还有别的 GPT-image-2.5 自定义节点，和官方节点一样吗？

不是一回事。社区里有第三方作者做的 GPT-image-2.5 自定义节点，它们不是 Comfy 官方节点，用什么 Key、怎么计费要看各自作者的说明。上面讲的登录规则、价格标签和报错信息只适用于官方 **OpenAI GPT Image 2.5** 节点。

### 在 ComfyUI 里还能接其他厂商的图像模型吗？

可以。合作伙伴节点覆盖 OpenAI、Kling、Luma 等多家闭源模型，官方节点的登录和积分规则都一样。想对照看另一家图像模型在 ComfyUI 里怎么接，可以参考 [ComfyUI 接入 Gemini 教程：Nano Banana 2.1 官方节点与积分计费](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-flash-image-comfyui-integration-tutorial)。