Quanto costa gpt-image-2.5 per immagine?

Qui la fatturazione è fissa per immagine e per fascia, non per token: 0.0536 USD in 1K, 0.0804 USD in 2K, 0.1072 USD in 4K.

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GPT Image 2.5, misurato

Q: Quale risoluzione restituisce davvero gpt-image-2.5?

La regola dietro la tabella: il suffisso fissa il lato lungo e size sceglie solo le proporzioni all’interno di quella fascia. Saputo questo, i risultati strani smettono di esserlo — -2k con 1920×1072 richiesto restituisce 2048×1152 perché 2048 è semplicemente il lato lungo di quella fascia.

Q: Qual è la differenza tra gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst?

Quello che non abbiamo fatto è un confronto controllato della qualità d’immagine tra flare e sunburst. Abbiamo misurato prezzo, risoluzione consegnata e latenza — non quale disegna meglio le mani. Se lo stile conta per il tuo caso, genera lo stesso prompt con entrambi e giudica tu; a questi prezzi costa pochi centesimi.

Q: Perché gpt-image-2.5 ha restituito un’immagine più piccola di quella richiesta?

Il nome senza suffisso accetta qualsiasi size e restituisce sempre HTTP 200 — si limita a ridimensionare in silenzio al suo budget di ~1,57 MP. Se paghi la fascia 4K e chiami il nome senza suffisso, stai pagando pixel che non ricevi. Usa -4k.

È il suffisso del nome del modello a fissare la risoluzione, non il parametro size. Misurato su 76 chiamate immagine fatturate.

In breve

Il suffisso del nome del modello decide la risoluzione, non il parametro size. size sceglie solo le proporzioni.
Il nome senza suffisso limita in silenzio ogni immagine a circa 1,57 megapixel. Chiedi 3840×2160 a gpt-image-2.5 e ricevi 1672×941 — senza errori e senza avvisi.
Qui la fatturazione è fissa per immagine e per fascia, non per token: 0.0536 USD in 1K, 0.0804 USD in 2K, 0.1072 USD in 4K.
I numeri di questa pagina provengono da 76 chiamate immagine fatturate su questo relay, distribuite su 13 combinazioni modello/fascia.

Cosa restituisce davvero ogni nome di modello

Ogni riga qui sotto è stata misurata il 2026-09-13 inviando la richiesta e leggendo larghezza e altezza direttamente dall’header del PNG restituito. Questa parte non è nella documentazione di nessuno.

Suffisso del modello	size richiesto	Cosa è tornato
`(none)`	1024×1024	1254×1254	ingrandito fino al limite
`(none)`	1536×1024	1536×1024	esatto
`(none)`	1920×1072	1678×937	ridotto fino al limite
`(none)`	3840×2160	1672×941	ridotto fino al limite
`-1k`	1024×1024	1024×1024	esatto
`-1k`	1536×1024	—	rifiutato: risoluzione tra fasce non supportata
`-2k`	2048×2048	2048×2048	esatto
`-2k`	1920×1072	2048×1152	allineato alle proporzioni della fascia
`-4k`	3840×2160	3584×2016	limitato al lato lungo della famiglia
`-4k`	2160×3840	2016×3584	limitato al lato lungo della famiglia

La regola dietro la tabella: il suffisso fissa il lato lungo e size sceglie solo le proporzioni all’interno di quella fascia. Saputo questo, i risultati strani smettono di esserlo — -2k con 1920×1072 richiesto restituisce 2048×1152 perché 2048 è semplicemente il lato lungo di quella fascia.

La trappola. Il nome senza suffisso accetta qualsiasi size e restituisce sempre HTTP 200 — si limita a ridimensionare in silenzio al suo budget di ~1,57 MP. Se paghi la fascia 4K e chiami il nome senza suffisso, stai pagando pixel che non ricevi. Usa -4k.

Quanto costa qui

Fascia	Consegna tipica	Per immagine	Crediti scalati
1K	1024×1024 · 1254×1254	$0.0536	0.1072
2K	2048×2048 · 2048×1152	$0.0804	0.1608
4K	3584×2016 · 2016×3584	$0.1072	0.2144

Fisso per immagine. Nessun calcolo di token, nessun moltiplicatore di qualità, nessun abbonamento — il saldo cala dell’importo nella colonna di destra e il cambio tra credito e dollaro è fisso.

Quanto tempo richiede

Qui le immagini sono generate in modo sincrono: una richiesta, una risposta, nessuna coda di polling. Questo significa anche che la connessione resta aperta per tutta la generazione, quindi queste durate sono ciò che il tuo client attenderà davvero.

Modello	Chiamate	Media	Intervallo
`gpt-image-2.5`	28	36.2 s	19–170 s
`gpt-image-2`	13	61.9 s	21–337 s
`gpt-image-2.5-flare`	10	35.2 s	22–47 s
`gpt-image-2.5-flare-4k`	5	34.6 s	29–44 s
`gpt-image-2.5-sunburst-4k`	3	35.0 s	33–36 s
`gpt-image-2-2k`	3	40.9 s	35–50 s
`gpt-image-2-4k`	3	55.3 s	46–60 s
`gpt-image-2.5-flare-2k`	3	31.4 s	22–39 s
`gpt-image-2.5-sunburst`	3	30.4 s	25–40 s
`gpt-image-2.5-sunburst-2k`	2	33.1 s	31–35 s
`gpt-image-2-1k`	1	47.5 s	47–47 s
`gpt-image-2.5-sunburst-1k`	1	27.2 s	27–27 s
`gpt-image-2.5-flare-1k`	1	21.4 s	21–21 s

Su tutto il misurato, la chiamata più veloce è finita in 19 secondi e la più lenta ha richiesto 337. Prevedi circa mezzo minuto per immagine e imposta il timeout del client ben più in alto — un valore predefinito di 30 secondi taglia richieste perfettamente valide. Le righe gpt-image-2 sono un riferimento della generazione precedente, ancora disponibile qui; le righe con una o due chiamate ci sono per completezza, non come benchmark — leggi il numero di chiamate prima della media.

flare, sunburst e il 2.5 semplice

Esistono tre nomi e non sono intercambiabili:

gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst supportano entrambi l’intera gamma -1k / -2k / -4k e qui costano uguale.
gpt-image-2.5 da solo non ha varianti di fascia disponibili a monte — richiedere gpt-image-2.5-4k restituisce no available compatible accounts. In pratica resta fermo al tetto di 1,57 MP descritto sopra.

Quello che non abbiamo fatto è un confronto controllato della qualità d’immagine tra flare e sunburst. Abbiamo misurato prezzo, risoluzione consegnata e latenza — non quale disegna meglio le mani. Se lo stile conta per il tuo caso, genera lo stesso prompt con entrambi e giudica tu; a questi prezzi costa pochi centesimi.

Come chiamarlo

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.apiclan.us/v1")

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare-4k",   # the suffix is what sets resolution
    prompt="a red ceramic cube on a white studio background",
    size="3840x2160",                 # this only chooses the aspect ratio
    n=1,
    response_format="b64_json",
)

Due dettagli che ti risparmiano un pomeriggio. Chiedi b64_json invece di url — la forma con URL punta a uno storage temporaneo a monte che può scadere prima che tu abbia finito di scrivere il codice di download. E invia le richieste immagine a api.apiclan.us: una generazione 4K supera spesso il timeout di 100 secondi del proxy sul dominio principale.

Quando non usarlo

Ti serve una dimensione esatta in pixel. Ogni fascia si allinea al proprio lato lungo. Se la tua pipeline richiede esattamente 1920×1080, genera nella fascia superiore e ridimensiona tu.
Generi in massa, senza supervisione. Mezzo minuto per immagine e una connessione sincrona vanno bene per decine di immagini, ma diventano scomodi per migliaia.
Ti serve che il testo piccolo nell’immagine sia corretto. È una debolezza dell’intera classe di modelli, non di questo relay.

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