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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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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.

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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型,再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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