gpt-image-1.5 vs GPT Image 2
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
La entrada cuesta los mismos $5 por millón en ambos y la salida difiere solo por un redondeo ($32 frente a $30), así que el precio no es la razón para elegir. gpt-image-2 amplía el encuadre: tamaños arbitrarios con lados de hasta 3840x2160 en múltiplos de 16 y proporciones hasta 3:1, frente a un conjunto fijo de 1024x1024 / 1536x1024 / 1024x1536 / auto en gpt-image-1.5. Elige gpt-image-1.5 solo si también quieres texto de vuelta — lista text entre sus salidas, mientras que gpt-image-2 solo devuelve imágenes; si no, quédate con las resoluciones.
Precios
| gpt-image-1.5 | GPT Image 2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $5 | $5 | = |
| Salida / 1M tokens | $32 | $30 | 1.1× |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio de salida por 1M de tokens en todos los 8 modelos de generación de imágenes en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Especificaciones
| gpt-image-1.5 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto imagen | imagen |
| Lanzamiento | 2026-02-10 | 2026-04-21 |
| Tamaños de salida |
|
|
| Modos de entrada | text-to-image, image edit with mask inpainting | text-to-image, image edit with mask inpainting |
| Imágenes por solicitud | 10 | 10 |
| Formatos | png, jpeg, webp | png, jpeg, webp |
| Notas | 1024x1024 / 1024x1536 / 1536x1024, quality low/medium/high edits endpoint supported better instruction following than gpt-image-1 | Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160) editing with mask inpainting all image inputs processed at high fidelity significantly improved text rendering (precise placement can still struggle) |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: gpt-image-1.5 · GPT Image 2
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
Un prompt, una solicitud por modelo, sin reintentos y sin selección a dedo — el primer resultado que cada modelo devolvió. Ni el tamaño ni la duración se fijaron: cada modelo utilizó su propio valor por defecto, porque una solicitud diseñada para adaptarse a todos no favorecería a ninguno. Los archivos aquí están recodificados para la web, así que juzgue la composición y la adherencia al prompt, no la compresión.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gpt-image-1.5",
# model="gpt-image-2", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gpt-image-1.5",
// model: "gpt-image-2", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-1.5",
# "model": "gpt-image-2", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gpt-image-1.5",
// Model: "gpt-image-2", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gpt-image-1.5")
// .model("gpt-image-2") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, gpt-image-1.5 o GPT Image 2?
Muestran el mismo entrada / 1m tokens ($5), por lo que el precio no es el factor decisivo en este caso — vea las especificaciones y capacidades a continuación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de gpt-image-1.5 frente a GPT Image 2 sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Cambia el precio con el tamaño de la imagen?
Depende de cómo facture el modelo. Los modelos por imagen cobran lo mismo independientemente del prompt o del tamaño de salida; los modelos facturados por tokens escalan con la resolución que renderice, por lo que una imagen 4K cuesta un múltiplo de una pequeña. La tabla anterior muestra cuál aplica a cada uno.