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GPT Image 1 Mini vs GPT Image 2

vs

何时使用哪一个 — 经过整理的结论,而非基准测试表格

gpt-image-1-mini 是省钱档,输入每百万 token $2、输出 $8,对比 $5 和 $30——大约便宜 2.5 倍和 3.75 倍——尺寸固定为 1024x1024 / 1536x1024 / 1024x1536 / auto。gpt-image-2 买到的是分辨率:任意尺寸,边长最高 3840x2160,按 16 的倍数取值。两者的蒙版重绘、png/jpeg/webp 输出和每次请求最多 10 张都相同,所以大批量 1K 出图选 mini,画幅需要超过 1536px 时选 gpt-image-2。

定价

GPT Image 1 Mini GPT Image 2 Δ
输入 / 1M tokens $2 $5 0.4×
输出 / 1M tokens $8 $30 0.27×

费率取自构建时的实时目录;每个模型页面均附有当前的费率卡。

它们的位置 — 以该计费单位计费的所有 8 个 图像生成 模型的 每 1M token 的输出价格(对数刻度)

规格

GPT Image 1 Mini GPT Image 2
输入模态 文本 图像 文本 图像
输出模态 图像 图像
发布日期 2025-10-06 2026-04-21
输出尺寸
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • auto
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3–3:1)
输入模式 text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image edit with mask inpainting
每次请求图像数 10 10
格式 png, jpeg, webp png, jpeg, webp
备注

Cost-efficient version of GPT Image 1

1024x1024 / 1024x1536 / 1536x1024

editing via v1/images/edits

vendor lists indicative per-image costs by quality tier (token-billed on Synthorai; see the live prices above)

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)

规格转录自各供应商的文档;若供应商未发布某项数据,则直接省略该行,而非进行推断。 完整来源: GPT Image 1 Mini · GPT Image 2

单个 Prompt,两个模型 —— 通过网关实测

提示词 A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

GPT Image 1 Mini

GPT Image 1 Mini: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

模型返回 1536×1024 延迟 19 s

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

模型返回 1402×1122 延迟 18 s

统一提示词,每个模型单次请求,无重试且无择优挑选 —— 均为各模型返回的首个结果。尺寸与时长均未固定:各模型使用自身的默认值,因为试图适配所有模型的请求参数无法展现任何模型的优势。此处文件已为 Web 重新编码,因此请评判构图与提示词遵循度,而非压缩质量。

只需一行代码即可在它们之间切换

两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点,相同的密钥,相同的请求结构。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-1-mini",
    # model="gpt-image-2",  # 取消注释此行,注释上一行
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

获取 API 密钥 →

常见问题

GPT Image 1 Mini 和 GPT Image 2 哪个更便宜?

在 输入 / 1m tokens 方面,GPT Image 1 Mini 更便宜($2 对比 $5,相差 2.5×)。其他行可能得出相反的结论——上方表格提供了完整信息,实际成本取决于你的组合使用情况。

我可以在不进行两次集成的情况下,对 GPT Image 1 Mini 和 GPT Image 2 进行 A/B 测试吗?

可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务,并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串,因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。

价格会随图像尺寸变化吗?

这取决于模型的计费方式。按图像计费的模型,无论提示词或输出尺寸如何,收费均相同;按 token 计费的模型则会随着你渲染的分辨率而增加费用,因此 4K 图像的成本是小尺寸图像的数倍。上方表格标明了各个模型适用的计费方式。

相关对比

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