OpenAI 在 2026 年 11 月 4 日发布 Images 2.6，距离 9 月 8 日的 Images 2.5 只隔了 57 天。本篇对照 OpenAI 博客、API 文档、价格页，以及 Arena、Kingy 等第三方数据，从参数、速度、画质、价格四块逐项比较 GPT Image 2.6 和 2.5 的差异，给出按需求怎么选的建议，并配套 PS 插件 StartAI GPT 生图实操教程，讲解在本地工作流里切换 2.5/2.6、调 quality 与 complexity 的具体做法。
说明三点：资料查询日期是 2026 年 11 月 5 日；2.6 刚发布一天，很多数据还会变；文中引用的第三方小样本测试，只能当作信号，不是定论。
一、先说结论：GPT Image 2.6 和 2.5 怎么选
1、要 GIF 动图或 SVG 矢量图：用 2.6。这两种输出格式是 2.6 新增的，2.5 的 API 里没有。
2、要快速来回改图：可以先试 2.6。Arena 测到的中位出图时间，Sunburst 从 36.9 秒降到 19.4 秒，Flare 从 21.7 秒降到 13.4 秒。
3、只看画质：目前没有第三方数据显示 2.6 超过 2.5。Arena 文生图榜上，2.5 Sunburst 是 1427 分，2.6 Sunburst（Medium）是 1409 分。
4、大量出图、在乎成本：可以先留在 2.5。价格页上 2.6 没有 Batch 价格；token 单价两代一样，但有一组小样本测试里，2.6 每张图用的输出 token 约是 2.5 的 3 倍，这是一个值得自己核算的信号。
5、要 4K 大图：2.5 的文档写明单边可到 3840 像素，2.6 的文档没写，先按待确认处理。
6、还是拿不准：用你自己真实的提示词，两个版本各跑几次再定。
二、发布时间线与核心变化
1、GPT Image 2.5（2026 年 9 月 8 日）
ChatGPT 里叫 Images 2.5；API 里分 gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst，各带一个日期快照（-2026-09-08）。官方说法：细节更锐利、光线更自然、参考图主体保留更好、多轮编辑更可靠；对比 Images 2.0，延迟降低可达 50%。
2、GPT Image 2.6（2026 年 11 月 4 日）
ChatGPT、Codex、API 同步上线，ChatGPT 所有订阅档位都能用。API 同样分 gpt-image-2.6-flare 和 gpt-image-2.6-sunburst。官方说法：出图比之前快 50%；Flare 在 low 质量下约 6 秒一张；Sunburst 在 medium 和 high 质量下多轮编辑一致性更高；Flare 做海报、商品图这类商业视觉时排版更好。
新增功能：GIF 动图、API 里的 markup 圈选改图、SVG 导出、complexity 参数。OpenAI 博客提到，ChatGPT、Codex 和 API 现在每周生成 40 亿张图。
三、参数对比
| 项目 | GPT Image 2.5 | GPT Image 2.6 |
|---|---|---|
| API 模型 | gpt-image-2.5-flare / -sunburst | gpt-image-2.6-flare / -sunburst |
| 快照 | 有带日期的快照（-2026-09-08） | 模型页只列不带日期的名字 |
| quality | auto / low / medium / high / xhigh / max | 同左 |
| complexity | 没有这个参数 | 新增 low /medium/high，不填默认 high |
| 输出格式 | png / jpeg / webp | 另加 svg、gif（只限生成接口） |
| 透明背景 | png / webp | png /webp，SVG 也支持 |
| markup 圈选改图 | 文档说法有矛盾，待确认 | 支持（编辑接口） |
| 尺寸上限 | 单边 3840，总像素约 4K；超 2560×1440 属实验性 | 文档没写，待确认 |
| Batch 价格 | 有，图像输出 $15/1M | 价格页没有列出 |
| token 单价 | 文本入 $5、图像入 $8、图像出 $30（每 1M） | 同左 |
两档模型的区别
1、2.5：Flare 是小模型，速度优先，画质和 GPT Image 2 相当；Sunburst 是基础模型，画质优先，高于 GPT Image 2。
2、2.6：Flare 适合速度要求高的场景；Sunburst 适合需要更多细节或精确编辑的场景。
3、官方迁移建议同档对同档：原来用 2.5 Flare 的，先试 2.6 Flare；原来用 2.5 Sunburst 的，先试 2.6 Sunburst。
complexity 和 quality 的区别
quality 管画面细节，比如纹理和小字；complexity 管出图前模型规划多少，可选 low、medium、high，不填时默认 high。换背景、改一块招牌这类局部修改用低档；文字密集、排版复杂、物体关系多的图用高档。complexity 越高，延迟可能越长，还可能带来不想要的改动。官方建议多数编辑任务用 low complexity，再按需要选 quality；对比时把 quality 固定不动，一次只改一个参数。
GIF 和 SVG
1、SVG：生成接口里把 output_format 设成 svg，n 只能是 1，不支持流式输出和压缩。编辑接口不能输出 SVG，SVG 也不能作为编辑的输入图。API 先生成一张参考图再转 SVG，quality 控制那张参考图；输出的 SVG 只含静态矢量内容，可设透明背景。
2、GIF：生成接口里把 output_format 设成 gif。frame_count 控制帧数，范围 2 到 64，默认 9；frame_duration_ms 控制每帧时长，范围 20 到 2000 毫秒，默认 200。编辑接口不能输出 GIF。官方示例是 Sunburst、512×512、high 质量、9 帧 × 200 毫秒。想要循环顺滑，提示词里要写清主体结束时回到起始姿势、镜头动不动。
markup 圈选改图（待确认）
编辑接口里除了原图，再上传一张和首张输入图同尺寸的透明 PNG，在上面圈出要改的地方，再用提示词说明改成什么。圈选只作用于首张输入图，不能和 mask 同时用。2.5 能不能用，博客和出图指南说法不一致，以实际调用结果为准。
四、速度对比：官方说法和第三方数据对不上
官方说出图快 50%、Flare 在 low 质量下约 6 秒，但没写是跟哪个版本、哪个档位比，这一点待确认。
Arena（11 月 4 日发布，从发请求到拿到成图的中位时间）：Sunburst 从 36.9 秒降到 19.4 秒，约快 1.9 倍；Flare 从 21.7 秒降到 13.4 秒，约快 1.6 倍。
Design Arena（转述）：Flare 约快 2.6 倍，Sunburst 约快 1.15 倍。
Kingy 小样本（Sunburst、medium 质量、每个请求只跑 1 次）：三张静态图，2.5 合计 39.8 秒，2.6 合计 48.7 秒，这次 2.6 每个请求都更慢；2.6 的 complexity 用的是默认 high，两边计算量没有对齐。
为什么差这么多？口径不同：有的是中位数，有的是单次数据；质量档、complexity 不一样；排队和网络也会影响。比较稳妥的理解是：Flare 提速的信号比较一致，Sunburst 提速多少，各家数据差别很大。在乎速度就用自己的提示词测，同时试试把 complexity 调低。
五、画质对比：看榜单数据
Arena 文生图榜前 5 名（11 月 4 日发布）：
1、2.5 Sunburst，1427 分。
2、2.6 Sunburst（Medium），1409 分。
3、2.5 Flare，1399 分。
4、2.6 Flare（Medium），1384 分。
5、GPT Image 2（Medium），1382 分。
同档的 2.6 分数都低于 2.5，但 2.5 两行没标质量档，口径可能不完全一样。编辑榜上，2.6 Sunburst 排第 3（1476 分），2.6 Flare 排第 5（1462 分）。
Artificial Analysis 的文生图榜和编辑榜都还没有 2.6；2.5 的分数是文生图 Sunburst 1224、Flare 1208，编辑 Sunburst 1199、Flare 1183。
Kingy 小样本里，两代指定的文字都写对了，但两代都可能自己加图形，出图后要核对。X 上的用户反馈两极分化，都只是个人看法。
要注意：现有测试都用英文提示词，带中文字的海报、电商图，目前没有看到两代的对比数据。
六、价格对比：标价一样，实际花费不一定一样
| 模型 | 文本输入 | 图像输入 | 图像输出 | 缓存输入（文本 / 图像） |
|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2.6-sunburst | $5 | $8 | $30 | $1.25 / $2 |
| gpt-image-2.6-flare | $5 | $8 | $30 | $1.25 / $2 |
| gpt-image-2.5-sunburst | $5 | $8 | $30 | $1.25 / $2 |
| gpt-image-2.5-flare | $5 | $8 | $30 | $1.25 / $2 |
两代四个模型的 token 单价完全一样，按 token 计费，不是按张计费。一张图花多少钱，取决于提示词长度、输入图和输出 token 的多少。
Kingy 小样本里，同样的提示词、尺寸和 quality，2.6 每张图用的输出 token 都约是 2.5 的 3.3 倍：
| 请求（Sunburst，medium） | 2.5 输出 token | 2.6 输出 token | 2.5 估算花费 | 2.6 估算花费 |
|---|---|---|---|---|
| 缩略图 | 280 | 924 | $0.009 | $0.028 |
| 商品图 | 439 | 1,449 | $0.014 | $0.044 |
| 改图 | 439 | 1,449 | $0.022 | $0.052 |
| 三张合计 | — | — | $0.045 | $0.125 |
这组数据只有 1 次请求，2.6 用的是默认 high complexity，只能算信号。2.6 的 GIF 那一张用了 1,835 个输出 token，估算约 $0.056。另外 2.5 有 Batch 价（图像输出 $15/1M），2.6 目前没有列出。
建议按官方迁移指南的思路算账：不看单张图多少钱，看每一张能用的图花了多少钱，把失败和重试也算进去。
七、按需求怎么选
适合换到 2.6 的情况
1、要做 GIF：表情包、品牌吉祥物动图、视频开拍前的分镜预览。循环是否顺滑要自己逐帧检查。
2、要做 SVG：logo、图标、插画，之后还要改路径、改颜色、放大印刷。
3、交互式改图、在乎等待时间：先试 2.6 Flare，编辑任务把 complexity 调低。
4、ChatGPT 用户：经常要用同一个人物、宠物或角色出图的，可以用 2.6 的参考图保存功能。
可以先留在 2.5 的情况
1、用 Batch 折扣跑大量任务：2.6 暂时没有 Batch 价格。
2、需要 2K、4K 大图：2.6 的分辨率上限还没写明。
3、已有稳定的生产流程：2.5 有带日期的快照，可以锁定版本；2.6 目前只有不带日期的名字，后台更新时结果可能跟着变。
4、只看画质：目前榜单上 2.5 的分数不低于 2.6。
两个版本都要测的情况
1、带中文字的海报、电商图：现有对比数据都是英文提示词，中文字表现要自己测。
2、多轮编辑、要保持商品或人物一致：官方说 2.6 Sunburst 更好，但还没有第三方的系统数据。
八、GPT 生图实操教程：在 PS 里切换 2.5 和 2.6
适用场景：在 PS 内直接调用 GPT Image 2.5/2.6，完成局部改图、GIF 序列帧、SVG 图标制作，不用切到外部平台。
步骤1：新建画布并启动StartAI插件
打开Photoshop，根据对应电商平台要求新建主图画布（常用规格为800×800px正方形）。
通过顶部菜单栏【窗口】→【扩展功能】调出StartAI插件面板，完成登录后即可进入功能选择界面。
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步骤2：选择GPT Image 2.5，输入主图描述提示词
在插件功能列表中找到并选择【GPT生图】功能，上传图片。
在【生图需求】输入框中输入指令，设置生图模型、分辨率以及尺寸比例。
步骤3：生成结果并精细化微调
设置好画布分辨率、生成数量后，点击【立即生成】，即可得到生成结果。生成的主图会以独立图层的形式同步到PS画布中，原始素材与图层不会被修改。
九、怎么自己对比 2.6 和 2.5
1、存一份基线：挑几组有代表性的提示词、参考图和旧模型输出，难改的图、要求精确的文字、商品形状、透明素材都要包含进去。
2、同档对同档：2.5 Flare 对 2.6 Flare，2.5 Sunburst 对 2.6 Sunburst。
3、首轮对比保持一致：提示词、参考图、尺寸、quality、输出格式都一样，complexity 先用默认值。
4、逐项检查：文字、排版、人物、改图时该保留的细节；多轮编辑不光看结果图，每一步都要看。
5、一次只改一个设置：要么改 quality，要么改 complexity；每个请求重复几次，记录达标次数与生成时间。
6、小范围上线：新模型达标后先切一小部分任务，跟踪失败、重试和每张可用图成本，再扩大。
十、局限和待确认的地方
1、官方说的快 50% 是跟哪个版本、哪个档位比。
2、2.6 的分辨率上限，能不能出 4K。
3、markup 圈选改图，2.5 能不能用。
4、2.6 能不能走 Batch，有没有 Batch 价格。
5、complexity 调低以后，输出 token 和花费会不会降。
本文没有自己跑测试，数据来自官方文档和第三方；2.6 发布才一天，榜单和测评都会更新。Arena 榜单上 2.5 两行没标质量档，和 2.6 的 Medium 档可能不是同一口径；Kingy 的测试每个请求只跑 1 次，只能当信号。
十一、总结
GPT Image 2.6 带来的新增量是 GIF、SVG、markup 圈选改图、complexity 参数，速度提升的信号在 Flare 上比较一致，画质目前没有第三方数据支撑明显超越 2.5。要新格式和快迭代就上 2.6，要 Batch 折扣、大尺寸和稳定版本就留在 2.5。最终选型不要只看榜单，用自己真实提示词两个版本各跑一遍，再决定迁移范围。
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