OpenAI
GPT-Image 2
OpenAI’s second-generation image model — instruction-precise synthesis, editing and in-image text.
Inteligência
93.1 #8
AAQI 93.0
Velocidade de saída
25 t/s
ITL 40.0 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.09 /1M
Entrada $0.09/M · Saída $0.09/M
Contexto
128K
≈ 320 páginas A4 · saída máx. 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GPT-Image 2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.
Pontos fortes e trade-offs
Onde vence
- Best instruction-following in the image class
- Clean typography and UI-style text rendering
- First-class edit/inpaint endpoints
- Deep integration with OpenAI agents
Pontos de atenção
- Most expensive per-image tier
- Slower renders on complex scenes
- Closed weights
Casos de uso matadores
Design-to-asset pipelines
Prompt-precise banners, mockups and brand assets.
Agentic creative tools
Image calls orchestrated by GPT-6 agents.
Text-heavy graphics
Posters and slides needing real, legible copy.
Quickstart do desenvolvedor e API
Defina primeiro
OPENAI_API_KEY — obter uma chave de APIcurl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
"input": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI() # reads OPENAI_API_KEY
resp = client.responses.create(
model="gpt-image-2",
input="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.output_text)const res = await fetch("https://api.openai.com/v1/responses", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ model: "gpt-image-2", input: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }),
});
console.log((await res.json()).output_text);Recursos e links oficiais
Implantação de API
Comparar hosts e latência
Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Pontuações por fonte
Pontuações por categoria
Resultados de benchmarks
Confrontos diretos ao vivo
Especificações ao vivo e arquitetura
Por baixo do capô
GPT-Image 2 — OpenAI image generation
- Second-gen image stack trained with GPT-side prompt understanding
- Legible in-image text and dense layout control
- Transparent-background and masked-edit modes
- Tight GPT-6/Responses API integration
Data de lançamento
16 de out. de 2026
Arquitetura
GPT-Image 2 — OpenAI image generation
Parâmetros
Not disclosed
Licença
Proprietary
Janela de contexto
128,000 tokens
Saída máx.
4,096 tokens
Modalidades
text + image
Preços de cache
leitura $0.02 · escrita $0.11 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.09/M
Preço de saída
$0.09/M
Velocidade de saída
25 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
22 de out. de 2026
Fatura mensal estimada
Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…
Citar e incorporar
Badge de Markdown do GitHub
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@misc{llmpodium2026gptimage2,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of GPT-Image 2},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gpt-image-2}
}Incorporar selo de pontuação
Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.
Pré-visualização
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Modelos alternativos
Principais alternativas para GPT-Image 2 com base em recursos, preço e benchmarks.