gpt-image-1.5-2025-12-16
OpenAIOpenAI gpt-image-1.5 模型, 更好的一致性
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From language to images, open weights to APIs. Understand capabilities and compare real costs.
Find the right engine for your next idea.
OpenAI gpt-image-1.5 模型, 更好的一致性
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基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
支持 2k、4k,支持任意 size 比例 图像中近乎完美的文本渲染、逼真的 UI 截图,以及照片级真实感的显著提升。当用户被要求输入包含文字、符号、标签、用户界面元素或代码片段的图像时,看似 GPT Image 2 的结果明显比之前的模型更准确。字符格式正确,间距一致,较长的字符串也保持连贯性。
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GPT Image 2.5 Sunburst 它非常适合那些对编辑精度要求极高的应用场景 GPT Image 2.5 Flare 是我们目前用于生成高质量图片的最快模型 模型可以接受文本和图片作为输入,然后输出相应的图片
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Image 2.6 生成的图片速度比之前快了 50%。在 API 中,我们提供了 GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 两种版本供开发者选择。对于需要更高细节和精确度的场景,GPT-Image-2.6 Sunburst 能够提供更高质量的图片生成效果,并且在设置为中高质量时,还能实现更稳定的图片质量一致性。Flare 还提升了海报、产品图片以及其他专业视觉内容的布局质量。
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Image 2.6 生成的图片速度比之前快了 50%。在 API 中,我们提供了 GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 两种版本供开发者选择。对于需要更高细节和精确度的场景,GPT-Image-2.6 Sunburst 能够提供更高质量的图片生成效果,并且在设置为中高质量时,还能实现更稳定的图片质量一致性。Flare 还提升了海报、产品图片以及其他专业视觉内容的布局质量。
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Chatgpt 逆向得到的 gpt-image-2,仅支持1k
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gpt-oss-120b是OpenAI的开放权重、117b参数的专家混合(MoE)语言模型,专为高推理、代理和通用生产用例而设计。它每次向前传递激活5.1亿个参数,并经过优化,可以在单个H100 GPU上运行,具有本机MXFP4量化。该模型支持可配置的推理深度、完整的思维链访问和本地工具使用,包括函数调用、浏览和结构化输出生成。
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gpt-oss-120b is an open-weight, 117B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model from OpenAI designed for high-reasoning, agentic, and general-purpose production use cases. It activates 5.1B parameters per forward pass and is optimized...
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gpt-oss-20b是OpenAI在Apache 2.0许可下发布的开放权重的21B参数模型。它使用混合专家(MoE)架构,每次转发传递3.6B活动参数,针对低延迟推理和可部署性在消费者或单gpu硬件上进行了优化。该模型以OpenAI的Harmony响应格式进行训练,并支持推理级别配置、微调和代理功能,包括函数调用、工具使用和结构化输出。
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`gpt-oss-safeguard-120b` and `gpt-oss-safeguard-20b` are safety reasoning models built-upon gpt-oss. With these models, you can classify text content based on safety policies that you provide and perform a suite of foundational safety tasks. These models are intended for safety use cases. For other applications, we recommend using gpt-oss models. This model `gpt-oss-safeguard-120b` fits into a single H100 GPU (117B parameters with 5.1B active parameters). Check out `gpt-oss-safeguard-20b` for lower latency (21B parameters with 3.6B active parameters). Both models were trained on our harmony response format and should only be used with the harmony format as it will not work correctly otherwise.
Adjust provider, category or input/output filters. New models are added continuously.
Adjust monthly token usage to compare estimated API costs.
Uses collected, comparable USD-per-million-token rates. Snapshots exclude cache discounts, tiers, extra reasoning output and taxes. Check current source prices.
Separate input, output and cache rates, then estimate the same workload. Image, audio and video rates may use items, duration or resolution rather than tokens.
Not necessarily. Check each version’s license, commercial restrictions and policies. Self-hosting also incurs compute and maintenance costs.
Rankings depend on tasks, versions and methods. Compare accuracy, latency, reliability and costs on your own workload.