2K 輸出與遮罩編輯
原生支援最高 2K（2048px）輸出，色彩中性且準確——gpt-image-1.5 的偏暖色調已不復存在。透過遮罩影像對精確區域進行修補或延展，同時未修改的像素將保持完全一致。
GPT Image 2
gpt-image-2 是 OpenAI 於 2026 年 4 月推出的影像模型：具代理能力的「思考」功能，會在渲染前規劃構圖；支援原生 2K 輸出、圖像內多語言文字（包括 CJK），以及最多可使用 16 張參考圖像的遮罩式編輯。透過 GPTProto，使用標準的 OpenAI 請求格式來呼叫它。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"n": null,
"quality": "auto",
"size": "auto",
"response_format": "url"
}'GPT Image 2 定價
先從單次樣本成本開始，再選擇測試預算。GPTProto 費率比標價低 20%。
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| 模型 | 解析度 | 輸入 → 輸出 | ||
|---|---|---|---|---|
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| $7.60 / $28.50 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| — | $0.04 / 每次 | 1K · 2K · more | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | |
| $0.04 / 每次 | 1K · 2K | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.02 / 每次 | 1K | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.04 / 每次 | 1K · 2K · 4K | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.04 / 每次 | 1K · 2K · 4K | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.03 / 每次 | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.03 / 每次 | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.01 / 每次 | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
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| $5.60 / $22.40 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
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| $1.75 / $5.60 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
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| $7.00 / $28.00 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 | ||
| $0.06 / 每次 | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 圖像 |
GPT Image 2 API
透過單一 GPTProto 金鑰呼叫 OpenAI 的 gpt-image-2，每 100 萬個 token 收費 $6.4/$24——比 OpenAI 的牌價低 20%。使用相同的模型 ID，無需組織驗證，一個餘額即可共用於 200 多個模型。
參考圖像引導的一致性
單次呼叫最多可傳入 16 張參考圖像，讓一組作品中的主體身分、風格與產品細節保持一致——適用於連續藝術、目錄拍攝與品牌一致的行銷活動。
圖像內文字渲染
能以精確的版面配置渲染拉丁文與中日韓文字中的小型標籤、UI 文案和長篇文字——無需另行排版即可用於客戶專案。這是選擇 gpt image 2 api 而非舊款生成器的核心原因之一。
代理式思考模式
在渲染前，gpt-image-2 會分析版面配置與限制條件——首個具備 O 系列風格規劃能力的 OpenAI 圖像模型。它能提升資訊圖表、多面板版面與包裝等複雜場景的成功率。
什麼是 GPT Image 2？
gpt-image-2 is OpenAI's image generation and editing model, released April 21, 2026 as the successor to gpt-image-1 (April 2025) and gpt-image-1.5 (December 2025). It is natively multimodal — image generation is part of the core model rather than a diffusion model bolted onto a language model — which is why it follows long, multi-part prompts and renders readable in-image text more reliably than DALL-E-era generators.
Two things set the model apart at the API level. First, an agentic "thinking" pass: for complex prompts it plans composition and reasons through constraints before generating, which lifts success rates on infographics, multi-panel layouts, and text-heavy marketing assets. Second, an editing endpoint that accepts mask images for precise inpainting and outpainting, plus up to 16 reference images per call for identity and style consistency. Output is PNG at up to 2K native resolution, with neutral color that fixes the warm cast in gpt-image-1.5.
On GPTProto you call the same gpt-image-2 model ID through the standard OpenAI-compatible request shape — no separate OpenAI account, no organization verification step, and one balance that also covers Nano Banana Pro, Seedream, Flux, and 200+ other models.
GPT Image 2 Specifications
| Spec | GPT Image 2 |
|---|---|
| Model ID | gpt-image-2 |
| Released | April 21, 2026 |
| Type | Text-to-image + image editing (inpaint / outpaint) |
| Output format | PNG (raster) |
| Max resolution | Native 2K (2048px); high-res variants up to ~4K |
| In-image text | Latin + CJK (Chinese / Japanese / Korean), dense layouts |
| Reasoning | Agentic "thinking mode" (plans before rendering) |
| Reference images | Up to 16 per call |
| Editing | Mask-based inpaint / outpaint; unedited pixels preserved |
| Input modality | Text (+ reference images) |
| OpenAI list price | $8 / $30 per 1M tokens (input / output) |
| GPTProto price | $6.4 / $24 per 1M tokens (20% under list) |
| Access | One GPTProto key, no OpenAI org verification |
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro (and gpt-image-1.5)
| GPT Image 2 | Nano Banana Pro | GPT Image 1.5 | |
|---|---|---|---|
| Model ID | gpt-image-2 |
gemini-3-pro-image-preview |
gpt-image-1.5 |
| Vendor | OpenAI | OpenAI | |
| Released | Apr 2026 | Nov 2025 | Dec 2025 |
| Max resolution | 2K native (~4K variants ) | up to 4K (4096px) | 2K |
| In-image text | Latin + CJK | multilingual, long passages | improved vs gpt-image-1 |
| Reasoning | agentic thinking | Gemini 3 reasoning + Search grounding | none |
| Reference inputs | up to 16 images | multi-image, ~5-subject identity | fewer |
| OpenAI/Google list | $8 / $30 per 1M | $2 / $12 per 1M | $8 / $32 per 1M |
| GPTProto price | $6.4 / $24 per 1M | $ 0.0804/ per time |
$ 5.6 / $ 22.4 per 1M |
| On GPTProto | ✓ | ✓ | ✓ |
Which to pick (honest): Nano Banana Pro has the lower token rate, native 4K, and Search-grounded generation — reach for it when cost, 4K infographics, or real-world-grounded visuals matter most. GPT Image 2 leads on agentic layout planning, up to 16 reference images, and tight drop-in compatibility with the OpenAI SDK — reach for it for reference-heavy product/packaging work already wired to OpenAI. Because both run on one GPTProto balance, you can benchmark them against your own prompts without opening a second account.
Switching from the Official OpenAI API
If you already call gpt-image-2 on OpenAI, moving to GPTProto is a base-URL swap — the model ID and request shape stay the same:
- Keep
model: "gpt-image-2"and your existingimages.generate/ edit request body. - Point the client at GPTProto's OpenAI-compatible base URL
https://gptproto.com/v1and use your GPTProto key. - Skip OpenAI's Organization Verification gate that fronts the GPT Image family, and skip a second billing account — the same balance covers 200+ models.
gpt image 2 API：常見問題
探索 gpt image 2 API 的技術細節和使用技巧，提升你的創作流程與影像品質。
GPT Image 2 API 的費用是多少？
在 GPTProto 上，gpt-image-2 的價格為每 100 萬個輸入／輸出 token $6.4／$24，比 OpenAI 的 $8／$30 官方定價低 20%。計費會從同一個共享餘額中扣除，因此同一組金鑰也能執行 Nano Banana Pro、Seedream 以及其他 200 多種模型。
如何取得 GPT Image 2 API 金鑰？
建立免費的 GPTProto 帳戶、儲值，並在控制面板中產生金鑰——該金鑰可驗證平台上的所有模型，包括 gpt-image-2。不需要 OpenAI 組織驗證。
GPT Image 2 與 Nano Banana Pro 哪個比較好？
Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）的每 token 價格較低，支援原生 4K，並能透過 Search grounding 讓影像內容以搜尋結果為依據；gpt-image-2 則在代理式版面規劃和最多 16 張參考影像方面表現更佳。兩者都能使用同一組 GPTProto 金鑰，因此你可以直接進行 A/B 測試。
GPT Image 2 API 支援影像編輯和參考影像嗎？
可以。編輯端點接受遮罩影像，可進行精確的局部重繪／延展，也可以在每次呼叫中傳入最多 16 張參考影像，以維持主體和風格的一致性。
如何改善 gpt image 2 API 的光線效果？
gpt image 2 API 預設對光線的理解明顯更佳。若要充分發揮這項能力，請使用描述光源的詳細提示詞。雖然有些競爭對手對閃光燈指令的處理方式不同，但 gpt API 擅長自動回應生成場景中的環境光線。指定「柔和的晨光」或「刺眼的霓虹光」等描述，可以引導 gpt image 2 引擎渲染出逼真的 gpt 陰影。
gpt image 2 API 的提示詞寫法不同嗎？
有效使用 gpt image 2 API 的關鍵在於具體明確。不要使用籠統的詞語，而應詳細描述場景，例如正在施工中的住宅浴室。為了獲得更乾淨的結果，尤其是在自然場景中，請使用負面提示詞來排除斑點或顆粒狀圖樣，確保 gpt image 輸出保持銳利。gpt image 2 API 對約 20 個單詞、聚焦於 gpt 材質和 gpt 環境細節的提示詞反應最佳。
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