OpenAI
GPT-Image 2
OpenAI’s second-generation image model — instruction-precise synthesis, editing and in-image text.
Интеллект
93.1 #8
AAQI 93.0
Скорость вывода
25 t/s
ITL 40.0 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.09 /1M
Вход $0.09/M · Выход $0.09/M
Контекст
128K
≈ 320 стр. A4 · макс. выход 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GPT-Image 2
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- Best instruction-following in the image class
- Clean typography and UI-style text rendering
- First-class edit/inpaint endpoints
- Deep integration with OpenAI agents
На что обратить внимание
- Most expensive per-image tier
- Slower renders on complex scenes
- Closed weights
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
OPENAI_API_KEY — получить ключ 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);Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Очные live-сравнения
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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
Дата выпуска
16 окт. 2026 г.
Архитектура
GPT-Image 2 — OpenAI image generation
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Proprietary
Контекстное окно
128,000 tokens
Макс. вывод
4,096 tokens
Модальности
text + image
Цены кэша
чтение $0.02 · запись $0.11 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.09/M
Цена вывода
$0.09/M
Скорость вывода
25 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
22 окт. 2026 г.
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
Loading badge markdown...BibTeX
@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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от OpenAI
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для GPT-Image 2 по возможностям, цене и бенчмаркам.