GPT Image 2 API 每张多少钱？OpenAI 图片价格与预算怎么算

GPT Image 2 API 没有适用于所有图片的固定单价。 按 OpenAI 2026 年 9 月 6 日的官方估算，1024×1024、中等质量图片的输出部分约为 0.053 美元/张；同一尺寸选低质量约 0.006 美元，高质量约 0.211 美元。文本提示词、参考图等输入另外计费。官方费用计算说明

如果你只需要先报一笔预算，先确定模型、尺寸、质量和计划生成数量，再加输入费用；如果要判断业务是否划算，最后应除以真正采用的成品数量。这两个数字可能差很多。

下文金额均为美元，适用于直接使用 OpenAI API 的官方价格，不含汇率换算、税费或第三方服务商另定的收费。

先按尺寸和质量找到输出单价

以下是 gpt-image-2 的 Standard 输出估算。它们是官方为常见尺寸提供的近似值，并非整次请求的固定包干价。

一个容易算错的地方是：长方形面积更大，表里的输出费用却可能更低。 这与 GPT Image 2 的输出 token 计算方式有关。不要把 1024×1024 的单价乘以像素比例来估算其他分辨率，也不要套用早期 GPT Image 模型的 272、1056、4160 输出 token 表。

要做 2K、4K 或其他自定义尺寸，应在官方图片费用计算器中选择 gpt-image-2，输入实际尺寸和质量。例如，3840×2160 与 2160×3840 是官方列出的尺寸示例；不能把“4K”当作唯一尺寸或统一价目。超过 2K 的输出仍属于实验性能力，正式预算应配合自己的素材验证。输出尺寸说明

生成 1,000 张或 10,000 张要预留多少

先把输出估算乘以生成张数，便于确定数量级：

这些数字没有包含输入、再次生成或编辑。比如要交付 1,000 张成品，却每张先生成 3 个候选，仅候选阶段就有 3,000 张输出；不能拿表中 1,000 张的金额直接作为交付预算。

一次完整请求：把各类 token 分开算

GPT Image 2 的直接图片请求费用由文本输入、图片输入和图片输出组成。下面是当前每 100 万 token 的官方费率；缓存与非缓存输入是不同计费项。

来源：OpenAI 图片生成定价，核对日期为 2026 年 9 月 6 日。

对 Standard，可以把实际消耗代入下面的式子。这里的名称只是记账分类，并不是 API 响应字段名：

text
请求费用（美元）
=（非缓存文本输入 token × 5
  + 缓存文本输入 token × 1.25
  + 非缓存图片输入 token × 8
  + 缓存图片输入 token × 2
  + 图片输出 token × 30）÷ 1,000,000

同一批输入 token 只放进一个分类。如果记录中的总输入已经包含缓存部分，应先拆开，不能把总量按普通费率算完后再加缓存费；重复发送相同内容也不等于已经命中缓存。没有实际命中信息时，用非缓存费率做预算更稳妥。

一个带参考图的假设算例： 某次直接图片编辑消耗 800 个非缓存文本输入 token、2,000 个非缓存图片输入 token、1,800 个图片输出 token，没有缓存。它的费用为：

text
文本输入：800 × 5 ÷ 1,000,000 = $0.004
图片输入：2,000 × 8 ÷ 1,000,000 = $0.016
图片输出：1,800 × 30 ÷ 1,000,000 = $0.054
合计：$0.074

这是用于演示计算的假设消耗，不代表某一尺寸必然产生 1,800 个输出 token，也不是真实扣费记录。若已按图片输出 token 得到 $0.054，就不要再把上一节的每张输出估算加一次。

参考图、预览和 Responses API 会增加什么

参考图的输入费取决于实际图片输入 token，没有通用的“每张参考图加多少钱”。 GPT Image 2 始终以高保真处理输入图片，不能靠降低 input_fidelity 来套用其他模型的省钱方法；使用这个模型时应省略该参数。输入费用与保真说明

流式预览也有费用。 每个 partial image 额外消耗 100 个图片输出 token，按 GPT Image 2 Standard 费率即 $0.003；两个预览合计 $0.006。如果返回消耗已含这些 token，核账时不再重复添加。预览图片计费

通过 Responses API 让主模型调用图片工具，还要计算主模型的 token 费用。 上面的直接图片请求公式并不包含这部分。GPT Image 2 当前价格表没有独立文本输出单价，不能把 GPT Image 1.5 的文本输出费率抄过来；Responses 的主模型按它自己的价格计算。图片 API 与 Responses 的区别

项目成本应除以采用张数

生成成功并不等于素材能交付。候选图没有被选中、文字需要修改、构图需要重做，都可能使生成数量高于最终采用数量。衡量 API 部分的交付成本时，可以使用：

text
每张采用成品的 API 成本
= 该任务最终结算的全部 API 支出 ÷ 最终采用成品数

仍以前面的假设请求为例：假设 1,000 次候选生成每次恰好都是 $0.074，后续另有 200 次同样费用的编辑，最后采用 600 张成品，则：

• 候选生成支出：1,000 × $0.074 = $74。
• 后续编辑支出：200 × $0.074 = $14.80。
• 合计：$88.80；每张采用成品为 $88.80 ÷ 600 = $0.148。

这个例子中的编辑费用相同是计算假设，实际需要使用各次请求的消耗。它说明为什么“每次约 7.4 美分”最后可能变成“每张采用成品约 14.8 美分”。人工筛选、存储和应用服务器费用还应计入更完整的业务成本。

开始做项目记录时，至少保存任务编号、请求编号、模型与设置、实际用量或结算金额，以及哪些图片最终被采用。按任务汇总所有已计费候选与编辑，再统计成品，既能避免漏掉返工，也能避免把同一笔重试重复记账。

请求报错、没有交付文件、日志出现用量和最终扣费，是不同的现象。是否发生费用，应核对实际结算或退款记录，不能把所有错误都算成已扣费。 使用第三方服务商时，按其实际账单与退款条款核对，不把另一家平台的“失败退款”承诺套过来。

能等结果时，Batch 可以减半费率

截至 2026 年 9 月 6 日，OpenAI Batch 文档已明确支持 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits。它采用异步处理，提供 50% 的费用折扣和 24 小时处理窗口，需要按 Batch 格式提交任务。Batch API 官方说明

这适合提前准备商品素材、后台处理图片或夜间生成候选。用户正等着页面返回一张图片时，不应拿 Batch 价格作为同步请求的默认预算。

若任务确实通过 Batch 执行，且上面 $0.074 算例的各类 token 消耗保持相同，费用是 $0.037。同样，1024×1024、中质量、1,000 张的约 $53 输出估算，按相同消耗折半约为 $26.50，输入费用仍需按 Batch 费率加入。这里的折半针对可计费消耗，不保证实际采用率、返工次数或所有业务开支都减半。

其他 OpenAI 图片模型还有价格优势吗

有，但要比较相同尺寸与档位。GPT Image 2 是当前官方主推的图片生成与编辑模型，GPT Image 1.5 已是上一代；这不意味着 GPT Image 2 在每一种尺寸和质量下都最便宜。GPT Image 2 模型说明

以下全部为 Standard、1024×1024、每张输出估算，不含输入：

对 1024×1536 或 1536×1024，对应价格则是：

两张表均来自官方各模型输出估算。同为中质量，GPT Image 2 的方图输出估算高于 GPT Image 1.5，横图却低于它。因此，“新版更便宜”或“旧版更省”都需要带上尺寸与质量才能成立。

如果你维护的是带参考图的项目，还要比较输入费。以下是 Standard 每 100 万 token 的非缓存费率：

chatgpt-image-latest 在当前官方定价表中与 GPT Image 1.5 同价；长期预算应记录你实际调用的模型或快照，不把别名当作永久不变的价格承诺。GPT Image 1.5 的价格表还列有文本输出费率，核对这一模型的实际消耗时，应按对应计费项处理。各模型完整费率

对低成本候选，Mini 值得用你的素材尝试；对最终交付，再比较各模型在同一验收标准下的总支出和采用数量。不能仅凭价格表断言某个模型画得更好或一定少返工。分两阶段生成也不自动省钱：如果切换模型带来额外编辑，新增费用同样要记入任务。

付款前还需要分清的两件事

ChatGPT 订阅不抵扣 API 图片费用。 ChatGPT 与 API 平台有独立的账单与付款设置，不能把在 ChatGPT 里能生成图片等同于拥有 API 额度。ChatGPT 与 API 的账单区别

第三方的按张报价要用第三方规则计算。 先确认报价对应的模型、尺寸和质量，是否包含参考图、编辑与其他费用，以及失败或未出图如何结算。固定每张价格与官方按 token 计费可以比较，但应比较同一交付需求下的实付总额。

如果问题是已有 API key 但无法请求，费用表无法解决访问或配额错误，可以继续看OpenAI API 配额超限排查。正常获得图片后，再用实际结算数据更新单张成本，项目预算才会逐步接近真实支出。