截至 2026 年 10 月 9 日，OpenAI 给 GPT Image 1.5 生成一张 1024x1024 图片的官方价格是：low $0.009、medium $0.034、high $0.133；竖图或横图（1024x1536、1536x1024）是 $0.013、$0.05、$0.20。这组价格到 2026 年 12 月 1 日 为止有效，那天 gpt-image-1.5、gpt-image-1-mini 和 chatgpt-image-latest 一起停止服务，OpenAI 指定的替代模型是 gpt-image-2.5-sunburst 或 gpt-image-2.5-flare。
这意味着两件事。第一，如果你只是想知道 GPT Image 1.5 大概什么价格，上面那行就是答案，而且在 12 月 1 日之前不会变。第二，如果你在给图片生成做预算，真正要算的已经不是 1.5 的单张价格，而是迁到 GPT Image 2.5 之后账单会怎么变：2.5 只公布 token 费率（图片输出 $30 / 1M token），没有官方的“每张多少钱”表格，估算方式和 1.5 不一样；同费率的 GPT Image 2 倒是有官方单张价，可以拿来对照。下面先把 OpenAI 全部 GPT Image 模型的官方单张价格放在一张表里，再给出 2.5 的估算公式和迁移时要改的几项。
GPT Image 1.5 生成图片每张多少钱：官方单张价格表
OpenAI 的 GPT Image 1.5 模型页 直接给出了按质量档位和尺寸折算的单张价格，这是唯一的官方“每张”口径：
quality | 1024x1024 | 1024x1536 或 1536x1024 |
|---|---|---|
low | $0.009 | $0.013 |
medium | $0.034 | $0.05 |
high | $0.133 | $0.20 |
这张表只覆盖输出图片。底层计费其实按 token 走，OpenAI 价格页 给 GPT Image 1.5 的费率是：图片输入 $8 / 1M、缓存图片输入 $2 / 1M、图片输出 $32 / 1M；文本输入 $5 / 1M、缓存文本输入 $1.25 / 1M、文本输出 $10 / 1M。单张价格就是用这些费率乘以一张图通常消耗的 token 数得来的，后面「单张价格和 token 账单怎么对上」一节会把这个换算写出来。
几个和价格一起要记住的事实：
- 模型页上的默认快照是
gpt-image-1.5-2025-12-16，也就是 2025 年 12 月 16 日发布的那一版；模型页现在把它叫作“上一代图片生成模型”。 - 弃用页 记录：2026 年 6 月 2 日宣布弃用，2026 年 12 月 1 日停止服务，推荐替代
gpt-image-2.5-sunburst或gpt-image-2.5-flare。模型页本身不显示这个日期，只看模型页会漏掉。 - 支持的入口是
v1/images/generations、v1/images/edits和v1/batch，质量最高到high；xhigh和max两个新档位只有 GPT Image 2.5 系列有。
OpenAI 全部 GPT Image 模型价格对比：哪个每张最便宜
截至 2026 年 10 月 9 日，OpenAI 给五个图片模型公布了单张价格表，只有 GPT Image 2.5 的两个型号只公布 token 费率。把它们放在一起看（单位均为美元，每张图）：
| 模型 | 1024x1024 low / medium / high | 竖图或横图 low / medium / high | 图片输出费率 | 停止服务 |
|---|---|---|---|---|
gpt-image-1-mini | $0.005 / $0.011 / $0.036 | $0.006 / $0.015 / $0.052 | $8 / 1M | 2026-12-01 |
gpt-image-1.5 | $0.009 / $0.034 / $0.133 | $0.013 / $0.05 / $0.20 | $32 / 1M | 2026-12-01 |
chatgpt-image-latest | $0.009 / $0.034 / $0.133 | $0.013 / $0.05 / $0.20 | $32 / 1M | 2026-12-01 |
gpt-image-1 | $0.011 / $0.042 / $0.167 | $0.016 / $0.063 / $0.25 | $40 / 1M | 2026-10-23 |
gpt-image-2 | $0.006 / $0.053 / $0.211 | $0.005 / $0.041 / $0.165 | $30 / 1M | 未列入弃用 |
gpt-image-2.5-flare | 无官方单张表 | 无官方单张表 | $30 / 1M | 未列入弃用 |
gpt-image-2.5-sunburst | 无官方单张表 | 无官方单张表 | $30 / 1M | 未列入弃用 |
来源分别是四个模型页（gpt-image-1-mini、gpt-image-1.5、chatgpt-image-latest、gpt-image-1）、图片生成指南 “Calculating costs”一节 里的 GPT Image 2 单张表、价格页 的 token 费率，以及弃用页的日期。从表里能直接读出几件事：
每张最便宜是 $0.005，两个模型并列：gpt-image-1-mini 的 1024x1024 low，和 gpt-image-2 的竖图或横图 low（1024x1536、1536x1024）。区别在于有效期：Mini 和 1.5 同一天下线，这个价格只能用到 12 月 1 日；gpt-image-2 没有列入弃用，12 月 1 日之后，它的 low 档 $0.005 就是 OpenAI 有官方记载的最低单张价。
如果看的不是 low 档，Mini 仍然最便宜：high 方形图只有 $0.036，比 GPT Image 1.5 的 high 低 73%。它的 token 费率是图片输入 $2.50 / 1M、缓存 $0.25 / 1M、输出 $8 / 1M，文本输入 $2 / 1M。
GPT Image 2 不是每一档都比 1.5 便宜。竖图和横图三档都更低（$0.005 / $0.041 / $0.165 对 $0.013 / $0.05 / $0.20），方形图只有 low 更低，medium 和 high 反而更贵（$0.053 / $0.211 对 $0.034 / $0.133）。主要出方形图的工作流，换到 GPT Image 2 后单张成本会上升约 56% 到 59%。
GPT Image 1.5 比 GPT Image 1 便宜约 20%。三档方形图分别从 $0.011、$0.042、$0.167 降到 $0.009、$0.034、$0.133，输出费率从 $40 降到 $32。GPT Image 1 在 2026 年 4 月 22 日宣布弃用，2026 年 10 月 23 日停止服务，距今只剩两周；还在用它的工作流应当直接跳到 2.5，而不是先迁到同样只剩不到两个月的 1.5。
chatgpt-image-latest 不是更便宜的入口。它的模型页写的是“ChatGPT 之前使用的图片模型”，单张价格和 token 费率与 GPT Image 1.5 完全一致，同样 12 月 1 日下线。选它的理由只有一个：你想和那个 ChatGPT 快照保持一致。
只有 GPT Image 2.5 没有官方单张价格。gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst 的模型页与价格页只给 token 费率，和 GPT Image 2 相同：图片输入 $8 / 1M、缓存图片输入 $2 / 1M、图片输出 $30 / 1M，文本输入 $5 / 1M、缓存文本 $1.25 / 1M。图片生成指南 专门提醒“费率相同不代表每张成本相同”：同一档质量下，不同模型消耗的输出 token 数可以不同。2.5 没有静态单张表，指南只提供一个交互式计算器，选模型、质量和尺寸后估算输出 token 与费用。网上任何写成“GPT Image 2.5 每张 $0.0X”的数字，都是估算值。
所以在 12 月 1 日之后，在役模型里只有 gpt-image-2 还有官方单张价格表；OpenAI 推荐的替代 2.5 要按 token 估算。如果你的预算必须对着一张官方价目表做，gpt-image-2 是能用的选择，但注意它的方形 medium、high 比 1.5 贵。DALL·E 2 和 DALL·E 3 已于 2026 年 5 月 12 日停止服务，不在选项里。
单张价格和 token 账单怎么对上：一次请求的三部分费用
单张价格表和月底账单对不上，几乎都是因为表里只有输出图片这一项。一次图片请求的费用由三部分组成：
一次请求的费用
= 提示词文本 token × 文本输入费率
+ 参考图或待编辑图的图片 token × 图片输入费率
+ 输出图片 token × 图片输出费率输出图片这一项可以自己验算。图片生成指南写明，早期 GPT Image 模型生成一张 1024x1024 图片在 low / medium / high 下大约消耗 272 / 1,056 / 4,160 个输出 token。乘上 GPT Image 1.5 的 $32 / 1M：
- low：272 × $32 / 1,000,000 ≈ $0.0087，表上写 $0.009
- medium：1,056 × $32 / 1,000,000 ≈ $0.0338，表上写 $0.034
- high：4,160 × $32 / 1,000,000 ≈ $0.1331，表上写 $0.133
三档都对得上，竖图或横图用指南给的 408 / 1,584 / 6,240 个 token 也能算回 $0.013 / $0.05 / $0.20，说明官方单张表就是“典型输出 token 数 × 输出费率”。反过来也说明：只要你的请求除了输出图片还有别的 token，单张表就必然偏低。
另外两部分什么时候会大到影响预算：
- 提示词文本：按 $5 / 1M 算，100 个 token 的提示词只有 $0.0005，纯文生图场景可以忽略；提示词最长允许 32,000 字符，塞入大段品牌规范或多语言说明时才需要单独算。
- 输入图片：编辑和参考图工作流按图片输入 $8 / 1M 计费，一次
images/edits最多可传 16 张输入图。这是编辑型工作流账单明显高于单张表的主要原因。 - 走 Responses API 的图片工具：除了图片模型自身的 token，还要付主对话模型（例如 gpt-5 系列）的 token；开启
partial_images流式返回时，每一张中间图再加 100 个输出 token。价格页脚注同时说明，GPT Image 2 和 2.5 的缓存图片输入费率（$2 / 1M）只对通过 Responses API 生成的图片生效，直接调/v1/images/*拿不到缓存价。
要知道自己的请求到底用了多少 token，不用猜：Images API 的响应里带 usage 字段，包含 input_tokens、input_tokens_details.image_tokens、input_tokens_details.text_tokens 和 output_tokens。把一批真实请求的 usage 记下来，就是你自己的单张价格表。接口与字段细节见 OpenAI 图片生成 API Endpoint：该用哪个接口，gen_id 能不能取图。
Batch 半价能省多少：1,000 张与 10,000 张的估算
价格页给每个 GPT Image 模型都列了 Batch 费率，图片 token 一律是标准价的一半：
| 模型 | 标准图片输出 | Batch 图片输出 | Batch 图片输入 / 缓存 |
|---|---|---|---|
gpt-image-1-mini | $8 / 1M | $4 / 1M | $1.25 / $0.13 |
gpt-image-1.5 | $32 / 1M | $16 / 1M | $4 / $1 |
gpt-image-1 | $40 / 1M | $20 / 1M | $5 / $1.25 |
gpt-image-2、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst | $30 / 1M | $15 / 1M | $4 / $1 |
只按输出图片估算 GPT Image 1.5 的方形图（Batch 价按典型 token 数 × $16 / 1M 算，官方没有单独的 Batch 单张表）：
| 任务 | 标准链路 | Batch |
|---|---|---|
| 1,000 张 medium | $34 | 约 $17 |
| 10,000 张 medium | $340 | 约 $170 |
| 1,000 张 high | $133 | 约 $67 |
| 10,000 张 high | $1,330 | 约 $666 |
两点限制。Batch 走 v1/batch 端点，异步返回，只适合后台批处理，用户在前台等结果的界面用不上。另外这些数字到 12 月 1 日就作废；如果你的批处理任务要跨过这个日期，直接用下一节 2.5 的费率做预算，省得算两次。
12 月 1 日下线后迁到 GPT Image 2.5：账单会变在哪里
从 gpt-image-1.5 换到 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst，代码上只是改一个 model 字符串，账单上要注意下面七处变化。
1. 输出费率从 $32 降到 $30 / 1M，输入费率不变。 图片输入仍是 $8 / 1M，文本输入 $5 / 1M。单看费率，2.5 比 1.5 便宜 6%。
2. 每张成本不再有官方表，要自己量。 2.5 没有静态单张表，指南的交互式计算器只给估算；GPT Image 2.5 Sunburst 模型页 还特别注明，GPT Image 2 的计算器不能用来估 2.5 的 token 消耗，也就是说不能直接把 GPT Image 2 的单张价当成 2.5 的价格。最可靠的做法：拿 20 到 50 条有代表性的提示词，用目标模型、目标 quality 和 size 各跑一遍，取 usage.output_tokens 的平均值，再乘费率。下面这张表是纯算术，告诉你量出来的数字对应多少钱：
| 实测平均输出 token / 张 | 标准价每张（$30 / 1M） | 1,000 张 | Batch 1,000 张（$15 / 1M） |
|---|---|---|---|
| 500 | $0.015 | $15 | $7.50 |
| 1,000 | $0.030 | $30 | $15 |
| 2,000 | $0.060 | $60 | $30 |
| 4,000 | $0.120 | $120 | $60 |
| 8,000 | $0.240 | $240 | $120 |
和 1.5 的官方单张价比，分界线也能算出来：1.5 medium 是 $0.034，按 $30 / 1M 折算等于 1,133 个输出 token；1.5 high 是 $0.133，等于 4,433 个输出 token。实测平均值低于这两个数，2.5 同档位就比 1.5 便宜；高于它，就比 1.5 贵。
同费率的 GPT Image 2 可以当参照：它的官方单张价按 $30 / 1M 折算，1024x1024 medium 约 1,767 个输出 token、high 约 7,033 个，竖图或横图 medium 约 1,367 个、high 5,500 个。这些是 GPT Image 2 的数字，2.5 实际消耗多少要以你的实测为准；如果量出来接近 GPT Image 2，方形图的 medium、high 就会比 1.5 贵，竖图和横图会更便宜。
3. 质量档位多了 xhigh 和 max。 1.5 的上限是 high，2.5 系列在它之上加了两档。沿用 quality: "high" 时，同一档位在 2.5 上消耗多少 token 也要实测；如果为了效果改成新档位，再量一次，不要拿 high 的实测值去推 xhigh 或 max 的预算。
4. Flare 和 Sunburst 费率相同，差别只在 token 消耗。 两个模型页的费率、Batch 价和速率限制完全一样，Sunburst 定位是“编辑精度最重要的场景”，Flare 是“快速的日常生成”。哪一个更省，只能用上面的方法各量一次。两者的能力差异与接入方式见 GPT Image 2.5 介绍：Flare 与 Sunburst 怎么选，价格怎么算，API 怎么接。
5. 缓存输入只在 Responses API 生效。 直接调 /v1/images/generations 或 /v1/images/edits 的请求按 $8 / 1M 的全价计图片输入；想拿 $2 / 1M 的缓存价，只能通过 Responses API 的 image_generation 工具，而那条路径又要加主模型的 token。多轮编辑场景要把这两头一起算。
6. 编辑请求的 input_fidelity 行为不同。 图片生成指南说 gpt-image-2 不要传 input_fidelity，它始终按高保真处理输入图，因此带参考图的编辑可能消耗更多输入 token。给 2.5 做编辑迁移时，先在实测里单独看 usage.input_tokens_details.image_tokens，不要沿用 1.5 的输入估算。
7. /v1/images/edits 的默认模型已经是 gpt-image-2.5-sunburst，而 /v1/images/generations 没有默认值，必须显式指定 model。迁移时把所有调用点的模型名写死，避免同一套代码里一半请求按 1.5 计费、一半按 2.5 计费。
如果你的预算对象本来就是 GPT Image 2 而不是 2.5，每张成本的拆法见 GPT Image 2 API 每张多少钱？OpenAI 图片价格与预算怎么算；通过 Codex 调用的路线见 GPT Image 2 API 与 Codex：先选对调用路线。
速率限制与用量层：Build 20 IPM、Launch 150 IPM、Grow 250 IPM
价格够不够便宜之外，还要看官方 API 扛不扛得住你的吞吐。截至 2026 年 10 月 9 日，GPT Image 2、2.5 Flare 和 2.5 Sunburst 三个模型页给出的默认限制相同：
| 用量层 | 每分钟 token（TPM） | 每分钟图片数（IPM） |
|---|---|---|
| Build | 250,000 | 20 |
| Launch | 3,000,000 | 150 |
| Grow | 8,000,000 | 250 |
用量层由累计充值决定，按 速率限制指南：Build 需要累计购买 $5 额度（月用量上限 $500），Launch $100（上限 $5,000），Grow $500（上限 $200,000），满足条件后自动升级；每个模型在你账户里的实际限制，在 Settings → Organization → Limits 查看。限制按组织或项目计，不按终端用户计。
关于“免费”要说清楚：Images API 没有免费出图额度。指南里的 Free 用量层只是允许地区内每月 $100 的用量上限，图片仍按上面的价格计费；模型页也没有列出 Free 层的图片速率限制。
第三方平台的「每张」报价为什么和官方对不上
中转平台、订阅制网站和聚合网关也会挂出“GPT Image 1.5 每张多少钱”，数字往往比上面的表高或低。它们卖的是自己的购买路径：按积分计、按月订阅或在 OpenAI 费率上加价，不是 OpenAI 的原始计费。GPT Image 2 有官方单张表，第三方报价可以直接和上面的数字对照；GPT Image 2.5 没有，任何第三方给出的“每张 $0.0X”都是估算，口径（质量、尺寸、是否含输入 token）各家不同，不能横向比较。
要核对官方价格，只有三处来源：模型页（单张表和费率）、价格页（全部模型的 token 费率与 Batch 价）、图片生成指南（GPT Image 2 的单张表、token 消耗与 2.5 的计算器）。第三方平台的报价可以作为采购选项评估，但不要拿它来校对 OpenAI 的价格。
关于 GPT Image 1.5 价格的其他问题
GPT Image 1.5 现在的官方价格是多少？
截至 2026 年 10 月 9 日，1024x1024 图片 low $0.009、medium $0.034、high $0.133；1024x1536 或 1536x1024 是 $0.013、$0.05、$0.20。token 费率：图片输入 $8 / 1M、输出 $32 / 1M。这组价格到 2026 年 12 月 1 日停止服务为止不变。
GPT Image 1.5 什么时候下线，下线后用什么？
2026 年 12 月 1 日停止服务，和 gpt-image-1-mini、chatgpt-image-latest 同一天。OpenAI 推荐的替代是 gpt-image-2.5-sunburst 或 gpt-image-2.5-flare，图片输出费率 $30 / 1M，没有官方单张价格表。
chatgpt-image-latest 比 GPT Image 1.5 便宜吗？
不便宜。它的单张价格、token 费率和下线日期都与 GPT Image 1.5 相同，区别只是它指向 ChatGPT 之前使用的图片快照。
现在每张最便宜的 OpenAI 图片模型是哪个？
最低单张价是 $0.005，由两个模型并列：gpt-image-1-mini 的 1024x1024 low，以及 gpt-image-2 的 1024x1536 或 1536x1024 low。Mini 在 2026 年 12 月 1 日停止服务，之后 gpt-image-2 的 low 档就是 OpenAI 有官方记载的最低单张价。GPT Image 2.5 没有单张表，不在比较范围内。
GPT Image 2.5 每张图多少钱？
OpenAI 没有公布单张表，只公布了费率：图片输出 $30 / 1M token，图片输入 $8 / 1M，Batch 输出 $15 / 1M；指南的交互式计算器给的是估算。每张成本等于你实测的输出 token 数乘以费率，例如量到平均 1,000 个输出 token，每张就是 $0.03。同费率的 GPT Image 2 有官方价（1024x1024 low / medium / high 为 $0.006 / $0.053 / $0.211），可作参照，但不能当成 2.5 的价格。
为什么实际账单比价格表高？
单张表只算输出图片。提示词文本按 $5 / 1M 计费，编辑或参考图按图片输入 $8 / 1M 计费，走 Responses API 还要付主模型的 token。用响应里的 usage 字段核对每一项。
GPT Image 1.5 有免费额度吗？
没有。Images API 不提供免费出图额度；OpenAI 的 Free 用量层只是允许地区内每月 $100 的用量上限，图片照常按价格表计费。
GPT Image 1 还能用多久？
到 2026 年 10 月 23 日。它每张 $0.011 / $0.042 / $0.167，比 1.5 贵约 20%，弃用页给的替代同样是 GPT Image 2.5 系列，不建议先迁到 1.5 再迁一次。
