截至 2026 年 3 月 22 日，最直接的结论是：新项目优先用 gpt-image-1.5。OpenAI 当前模型目录已经把它明确列为最新、最强的 GPT Image 模型，而 gpt-image-1 则被放在“上一代图像模型”的位置。也就是说，如果你现在才开始做新的 OpenAI 图像工作流，默认答案已经不是旧模型。
这并不代表 gpt-image-1 立刻失去意义。对已经上线的产品、已经验证过的大量提示词、或者必须保持旧结果风格稳定的团队来说，旧模型依然有保留价值。真正的决策不是“谁抽象上更强”，而是“我的业务是在启动新路线，还是在保护一个已经运行的旧路线”。
所以更实用的判断方式是这样：如果你要的是当前 OpenAI 推荐的编辑能力、图像保真和更好的后续可扩展性，就直接走 gpt-image-1.5；如果你手上已经有一条围绕 gpt-image-1 跑顺的生产流程，那就不要盲目替换模型名，而是先做提示词、编辑结果和计费表现的对照测试。
要点速览
| 你的问题 | 更合适的答案 | 为什么 |
|---|---|---|
| 今天要做一个新的 OpenAI 图像功能 | GPT Image 1.5 | 这是 OpenAI 当前文档明确推荐的最新默认路线。 |
| 依赖图片编辑、局部修改、品牌保留 | GPT Image 1.5 | 2025 年 12 月 16 日的升级说明重点强调了保真与编辑能力。 |
| 要处理多张参考图并尽量保留原图细节 | GPT Image 1.5 | 当前图像指南明确提到前五张输入图可获得更高保真。 |
| 已经有一条稳定运行的旧工作流，不想立刻承担迁移风险 | GPT Image 1 | 如果你的回归测试、提示词和审图标准都建立在旧模型上，暂时保留它是合理的。 |
| 想跟随 OpenAI 当前官方路线，而不是继续押旧模型 | GPT Image 1.5 | 模型目录、图像生成指南和最新发布说明都把重心放在 1.5。 |
这张表最重要的不是“胜负”，而是路由逻辑。gpt-image-1.5 是新项目默认路线，gpt-image-1 是带条件的保留路线。只要把这件事想清楚，后面的价格和 API 差异就不会被误读。
如果你只想在几分钟内做出上线决策，可以把这张表当成一个快速筛选器。凡是落在“新项目、编辑密集、文字密集、需要多图保真”这些场景里的需求，都应该先测 gpt-image-1.5；只有当你的业务明确依赖旧提示词、旧审图标准或旧输出风格时，gpt-image-1 才值得继续保留。
GPT Image 1 到 GPT Image 1.5 到底变了什么
最根本的变化不是某个单一跑分，而是官方定位。OpenAI 当前的 模型目录 直接把 GPT Image 1.5 写成 state-of-the-art image generation model，而 GPT Image 1 则写成 previous image generation model。很多比较文章还在把它们写成同一梯队里的两个并列选项，但从 OpenAI 自己的产品组织方式看，事实已经不是这样。
第二个变化是工作流层面的能力侧重点。OpenAI 当前 图像生成指南 说明 GPT Image 家族共享同一套 API 表面，但同时明确推荐 gpt-image-1.5 作为最佳体验。指南里还提到，gpt-image-1.5 支持 Responses API 的 action 参数来区分生成和编辑，而且在更高输入保真模式下，前 5 张输入图都能更好地保留细节。这意味着它不是简单“更好看一点”，而是更适合做严肃的编辑和多图工作流。
第三个变化是价格结构。当前 OpenAI API 定价页 显示，GPT Image 1.5 的图像 token 价格是 $8 input / $2 cached / $32 output；而 GPT Image 1 模型页上仍保留的是 $10 input / $2.50 cached / $40 output 的旧价格结构。OpenAI 在 2025 年 12 月 16 日的发布说明里把这件事概括成：相较 GPT Image 1，GPT Image 1.5 的图像输入与输出大约便宜 20%。它不保证你的真实业务成本一定下降 20%，但至少说明“继续留在旧模型只是因为新模型更贵”这个理由已经站不稳了。
最后一个变化，是迁移复杂度从“画得好不好”扩大到了“运维能不能稳住”。GPT Image 1.5 刚发布时，OpenAI 开发者社区里出现过模型暂时不可用、计费用法看起来和旧模型不完全一样等讨论。对新项目来说这通常不是阻碍；但对已经在线的团队来说，这提醒你一件事：模型升级不该只看输出样张，还要看计费视图、编辑结果和回归测试是否会受影响。
如果你还想回看旧模型是如何进入创意工作流的，可以把我们的英文文章 OpenAI GPT Image 1 in ComfyUI 当作补充背景，因为它正好代表了很多团队为什么会对旧模型形成依赖。
哪些情况应直接选 GPT Image 1.5
如果你今天要启动一个新的 OpenAI 图像项目，其实没有必要把问题复杂化，直接从 gpt-image-1.5 开始就对了。原因很简单：它是当前官方推荐路线，价格信号更优，文档和产品叙事也都围绕它展开。你很难为一个全新工作流找到必须从旧模型起步的正当理由。
编辑型工作流是 GPT Image 1.5 最清晰的优势区。OpenAI 在 2025 年 12 月的升级说明里，把“保留光线、构图、Logo、人物特征和关键视觉元素”列成了重点改进方向。对营销团队、电商团队和产品设计团队来说，这不是锦上添花，而是决定一张图是否能上线的关键。模型如果每次编辑都会把原图关键元素改坏，再低的单价都不是真便宜。
文字型图像也是同样的逻辑。海报、社媒卡片、UI 模拟图、标牌、包装图这些场景里，图片好看并不够，文字还得能读。OpenAI 自己在新版本叙事里把更密集、更细小文本的表现列成升级点，这就说明它已经知道用户真正卡住的地方是什么。对这类业务来说，少返工一次，往往比省几美分更有价值。
如果你的产品是交互式的图像体验，而不是单次生成接口，那么 gpt-image-1.5 的优势会更明显。当前图像指南对 action 参数和多图保真的强调，本质上是在告诉你：OpenAI 希望新一代图像能力更多地嵌进复杂工作流，而不是停留在“给我一张图”。做对话式编辑、连续修改、风格继承或参考图增强时，这种能力差异会直接转化成产品稳定性。
还有一个经常被忽略的点是“跟随官方路线本身就能降低长期风险”。很多团队以为继续用旧模型才是保守策略，但当 OpenAI 的文档、推荐和功能说明都明显围绕 1.5 展开时，坚持旧路线反而可能把自己留在一个越来越不受重视的分支上。对于新项目，这通常不是保守，而是拖延。
哪些情况下保留 GPT Image 1 仍然合理
保留 gpt-image-1 的最好理由不是“它更强”，而是“我已经在它上面建立了稳定生产流程”。如果你的提示词库、人工审核规则、回归样本、客户可接受风格都围绕旧模型建立，那么贸然迁移可能会让原本稳定的流程出现意料之外的偏移。
最典型的情况是可复现性要求高。比如你需要延续一批过去的商品主图、一套设计系统样式，或者一个已经交付给客户的视觉系列，这时“新模型更强”并不等于“新模型更合适”。如果升级导致构图、文字风格、元素摆放方式发生明显变化，你就要付出额外的验证和改写成本。对这类团队来说，旧模型短期继续保留是合理的。
第二种情况是计费和运维视图还没准备好。虽然 GPT Image 1.5 的公开 token 价格更低，但开发者社区也确实讨论过新模型的 text output tokens、使用明细展示方式等问题。它未必让你花更多钱，但会让财务或平台团队需要重新理解账单结构。如果你的组织在这方面流程本来就慢，那就应该把迁移拆成阶段，而不是一口气切过去。
第三种情况是组织流程本身很重。很多公司并不是技术上不能迁移，而是审图、法务、品牌审核、客户验收流程都建立在旧结果上。遇到这种情况，最糟糕的做法是嘴上说“旧模型也一样好”，最好做法是承认你是在做一个有意识的稳定性选择，并给这个选择设置退出时间和复测条件。
换句话说，继续保留 GPT Image 1 可以是合理的，但它应该是一条被清楚标注的“旧工作流保护路线”，而不是拿来和新默认路线平起平坐的选择。
如何安全地从 GPT Image 1 迁到 GPT Image 1.5
最稳的迁移方式绝不是“把模型名替换掉，然后希望一切正常”。正确做法是一套小而完整的对照流程。
第一步，先抽真实工作负载，而不是拿几条演示 prompt 来做样例。你应该挑自己真正会发出去的素材：带文字的图、需要多轮编辑的图、需要保持品牌元素不变的图，以及任何过去在 GPT Image 1 上经过精细调校的提示词。
第二步，用两边模型跑同一批任务，比较的不只是审美，而是“这张图能不能用”。如果 1.5 看起来更漂亮，但让文字布局变得难以控、或者让你的旧模板全部需要重写，那它对这条业务来说就不是真正的立刻升级。
第三步，把检查拆成三类：提示词漂移、编辑结果差异、计费展示差异。提示词漂移决定你要不要重写大量已有提示；编辑结果决定你能不能稳定做后续修图；计费展示决定运营和财务能不能理解成本变化。很多团队只看第一类，结果上线后才被后两类卡住。
第四步，小流量试运行。对成熟产品来说，最稳的办法是保留 GPT Image 1 的旧分支，同时让 1.5 承担一部分新流量或新任务类型。这样即便迁移效果不理想，也能快速回退，而不是在大流量环境里边修边赌。
如果你的平台团队、财务团队和内容审核团队是分开的，最好在试运行阶段就把三方一起拉进同一批样本。平台团队看 usage 明细和调用稳定性，财务团队看账单口径，内容团队看编辑结果和品牌保留是否真的更稳。很多迁移之所以拖慢，并不是模型本身不行，而是跨团队没有在同一组样本上对齐判断标准。
第五步，再决定是否全面切换。如果 1.5 在你的真实样本上明确更优，那就把它设成新工作流默认；如果结果不稳定，就让旧模型继续留在遗留分支里，等下一轮复测再说。真正成熟的团队不是一次性把所有问题赌给新模型，而是用路由策略让升级变得可控。
如果你发现自己的问题已经不再是“旧 OpenAI vs 新 OpenAI”，而是“OpenAI vs 更广泛市场”，那么更值得继续读的是我们的 Nano Banana 2 vs GPT Image 1.5 对比。
最后的实务建议
对绝大多数新项目，答案就是 gpt-image-1.5。这是当前最符合 OpenAI 官方定位、编辑需求和长期路线的选择。
而 gpt-image-1 只应该在三类情况下保留：你必须保护旧结果复现、你还在验证迁移后的提示词和计费差异、或者你的线上系统暂时承受不起行为变化带来的风险。请注意，这三条都不是“旧模型更值得新项目采用”的理由，它们只是“短期继续保留旧模型”的理由。
更稳的做法通常不是在一次会议里拍板“全部切换”，而是先明确写下一套双轨策略：哪些任务今天起默认走 1.5，哪些任务继续留在 1.0 分支，哪些指标一旦通过就缩小旧分支。这样你的团队讨论的就不再是抽象偏好，而是可执行的迁移条件。
如果你是内容团队负责人，一个很实用的落地方式是给每种任务打标签：新创意、旧素材续做、品牌敏感编辑、多图参考、成本敏感批量生成。打完标签之后，模型选择就会自然地从“凭感觉拍板”变成“按任务路由”，而这正是这篇文章希望帮你建立的判断方式。
一旦团队把这套标签和路由规则固定下来，后续再出现“要不要继续留在旧模型”这种讨论时，大家就能直接回到任务类型、风险阈值和验证结果，而不是重新从头争论版本名本身。
这会让迁移讨论更快，也更稳。
也更容易复盘。
还能减少反复争论。
也更省时间。
也更清楚。
也更稳妥。
如果你还想把 OpenAI 旧图像访问方式、价格层级和历史遗留问题看得更清楚，可以继续读我们的 GPT Image 1 tier system guide。那篇文章正好能解释为什么 2026 年你还会在很多地方看到旧模型的名字。
FAQ
GPT Image 1 已经废弃了吗？
没有。至少从当前官方页面看，OpenAI 仍然保留了 GPT Image 1 的模型页和价格信息。更准确的说法是：它已经是“上一代图像模型”，而不是“已经消失的模型”。
GPT Image 1.5 一定更便宜吗？
从公开 token 价格看是的，至少当前页面如此，而且 OpenAI 在 2025 年 12 月的升级说明里也给出了“约 20% 更便宜”的说法。但你的真实账单仍然要看具体工作负载、重试次数和计费视图。
API 可以直接当成完全一样来用吗？
不能这么乐观。虽然当前图像指南说明 GPT Image 家族共享 API 表面，但 1.5 在编辑、多图保真和实际行为上都有变化。对新项目这通常是好事；对老项目则意味着必须测试后再迁。
如果我现在要上线新产品，最稳的选择是谁？
直接用 gpt-image-1.5。只有在你已经有旧工作流需要保护时，gpt-image-1 才会重新进入候选名单。
迁移阶段要不要同时保留两个模型？
很多团队都应该这样做。把 gpt-image-1 留作遗留分支，把 gpt-image-1.5 用在新任务或试点流量上，通常比一次性全量切换更稳，也更容易把提示词差异、编辑差异和成本差异看清楚。