gpt-image-2-countGPT Image 2 支持文字创作与参考图编辑,适合商品展示、背景替换、营销配图和插画,可围绕主体、构图与文字逐步完善画面。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | 價格/請求 | ||
|---|---|---|---|
标标准按次 图片音频视频等多模态按次计费 | $0.01 | ||
优优质按次 | $0.02 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·GPT Image 2 Count
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基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
GPT Image 2 可以把文字构想变成图片,也可以结合参考图修改已有画面。它适合为新商品准备展示图、尝试不同背景和光线,或为日常营销内容制作插画与视觉素材。有明确商品外观时,从实拍图开始编辑通常比重新描述所有细节更直接。
参考图可以承担不同创作任务:真实商品图确定轮廓、颜色和标识,风格图片提供色彩与视觉方向,草图则表达主体位置和构图。提示词应说明哪些内容要保留、哪些地方需要改变,例如只替换背景、调整照明或增加标题留白,让修改目标容易检查。
制作营销图片时,可以交代发布用途、画幅、主体位置与标题原文。商品主图需要突出物品与材质,活动海报则需要安排文字和视觉重心。模型能够在画面中生成文字,但复杂小字、数字和品牌标识仍应在成图后逐项核对。
需要一组风格统一的图片时,先确定主图的构图、光线与色调,再围绕同一参考制作背景或配色候选。每轮集中修改一个目标,并保留原始素材用于比较。发现商品结构、标签或比例发生偏移时,回到原图重新编辑,更容易守住重要外观。
保留参考图中运动鞋的鞋型、鞋带、纹理和标识位置。只替换成浅灰色摄影棚背景,左上方柔光,鞋底接地阴影自然。商品完整入镜,居中摆放,不增加文字、配件或其他鞋子。
检查鞋型后,再制作浅米色背景版本,保持其他要求一致。
怎样做出一组统一的商品图? 复用同一主体参考,固定构图和光线要求,每次只调整背景或配色,并逐张比较标识与比例。
海报文字怎样写? 提供准确原文、层级和位置,说明不添加其他文字;成图后核对每个字与数字。
连续编辑后细节变了怎么办? 保留原始素材和已确认的版本,出现重要外观偏移时,从原图重新提出修改。
請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。
/v1/images/generations| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
prompt必填 | string | — | 想要生成圖像的文字描述 |
size | enum | = 1024x1024 | 輸出圖像尺寸 |
quality | enum | = standard | 生成品質預設 |
style | enum | = vivid | 畫風 |
n | integer | = 11 ~ 10 | 生成的圖像數量 |
response_format | enum | = url | 圖像結果的返回方式 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
prompt必填 | string | — | 想要生成圖像的文字描述 |
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n | integer | = 11 ~ 10 | 生成的圖像數量 |
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| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| 优质按次 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| 标准按次 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
GPT Image 2 支持文字创作与参考图编辑,适合商品展示、背景替换、营销配图和插画,可围绕主体、构图与文字逐步完善画面。
Create an API key with access to gpt-image-2-count, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
