ChatGPT Images 2.5 怎么用？图片编辑、Sketch 与 API 价格

一张咖啡海报已经做好，价格却临时从 12 美元改成 9 美元。设计师要的不是“再画一张差不多的”，而是换掉价格，杯子别动、营业时间别变，已经确认的颜色也别重来。

OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日发布的 ChatGPT Images 2.5，重点正是这类修改。它根据文字和参考图片生成、编辑图像，面向需要反复改稿的设计师，也面向把生图功能接入自己应用的开发者。这次更新是否实用，不能只看第一张图好不好看，还要看第二次修改留下了多少原来的细节。

这篇 SandBase 博客负责说明功能、用法和官方价格，并把官网演示与咖啡海报测试分开。如果你更关心连续改稿后的商品细节，可以直接看另一篇 ChatGPT Images 2.5 五轮编辑实测：同一只蓝色水瓶依次改价格、换瓶盖、增删角标。两篇的网页输出都没有确认到具体 API 后台型号。

OpenAI 官方 X 发布帖的中文译文截图，并非另行发布的中文公告。点击查看 1182 × 1002 PNG 原图。

先说结论

OpenAI 称，相比 Images 2.0，图片生成延迟最多降低 50%，参考图还原和多轮编辑一致性也有改善。
新增 Sketch、图片评论、模板和提示词分享，分别解决画布局、指位置、起草和复用的问题。
API 中的 Flare 偏重速度，Sunburst 偏重精细创作，但生成时间更长。
下文区分官网演示与两轮网页版实测。实测保住了主要构图，却改动了细节；当前账号未显示明确后台版本，不能当作已确认的 2.5 跑分。

ChatGPT Images 2.5 和 GPT Image 2.5，应该找哪个？

在 ChatGPT 里改图片，找的是 ChatGPT Images 2.5 的产品功能；从程序调用，OpenAI 文档给出的型号是 gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst。ChatGPT 发布了功能，不代表每家中转平台都已支持对应型号。

你现在要做什么	对应内容	容易忽略的区别
在 ChatGPT 中改一张海报	Sketch、评论与模板	下载后也要检查没有要求改动的区域
估算接入程序后的费用	Flare 和 Sunburst 价格	表中是 OpenAI 的 token 价格，不是 SandBase 报价，也不是固定每张费用
判断多轮改稿会不会改变商品	SandBase 的五轮水瓶测试	提供原始 PNG、纹理对照和背景取样，只有一条网页测试链，不是 API 对比

ChatGPT Images 2.5 更新了什么？

官方发布文章主要强调三件事：参考图中的人物更容易保持辨识度；局部修改更贴近要求；连续编辑时，前几轮的结果更不容易丢失。

“快一半”也有范围：官方说的是相对 Images 2.0，生成延迟最多降低 50%，不是每张图都保证省一半时间。另一个数字是每周超过 30 亿张图片，统计范围包含 ChatGPT Images 和 GPT-Image API，不是 2.5 单独的生成量。

OpenAI 宣布向 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 的所有档位逐步开放，覆盖网页、桌面和移动端。“所有档位”不等于免费无限用，也不代表某个账号的一次生成已经能确认后台型号。

OpenAI 官方发布主片，约 58 秒，并非本站实测。播放器提供 1080p 源，实际播放清晰度取决于播放器与网络。直接观看官方视频，或阅读发布说明。

换衣服，首先得留下原来的人

官网展示了一张翻拍的儿童纸质照片：红色上衣、蓝色背景，拿着照片的手和周围环境也在画面里。

OpenAI 官方输入图：红色上衣儿童的纸质照片翻拍 官网演示输入：原始纸质照片翻拍。来源：OpenAI。

输出把衣服改成象牙白礼服、黑色翻领和领结，画面仍保留“有人拿着一张照片”的呈现方式。

OpenAI 官方输出图：儿童换上象牙白礼服和黑色领结 官网演示输出：服装改变，人物大致姿态、蓝色背景和纸质照片的呈现方式仍可辨认；并非本站实测。

判断这类结果，不能只看衣服漂亮不漂亮。还应对照脸部、头部角度、手的位置和照片轮廓。一个展示案例能说明模型做得到某种效果，却不能证明每次换装都不会改变人物。

官网另有把翻拍照片整理成清晰头像的案例。不过，生成式修复可能补出原图里看不清的细节，不等于找回经过验证的历史原貌。重要老照片仍应保留原件。

整理床铺，不是重新装修卧室

另一个案例更接近日常图片修改：床单和枕头凌乱，但房间本身不需要重做。

OpenAI 官方输入图：白色床品凌乱，枕头散落在床上与一侧 官网演示输入：从床尾拍摄的未整理床铺。来源：OpenAI。

输出将被子铺平、枕头摆好，房门、窗户、两侧台灯和拍摄视角仍然可以对应。

OpenAI 官方输出图：被子铺平、枕头摆放整齐的同一卧室 官网演示输出：整理后的床铺。官方源文件为 1448 × 1086 像素，本图没有再次缩放或压缩。

对于制作房间展示图的人，难点不是“生成漂亮卧室”，而是改完后仍是要展示的那个房间。发布前仍需检查窗户、家具、灯具和材质有没有被改掉，并按使用场景披露图片修改。

这里要分清：场景相似，不等于周围像素完全不变。 前者适合创意改稿，后者可能需要传统修图工具。官方承诺的是精度改善，不是未指定区域逐像素锁定。

两轮实测：把 12 美元改成 9 美元

9 月 9 日，SandBase 博客为本文记录了一次生成和一次跟进编辑，没有重试挑图。实际操作在 ChatGPT 网页版完成，不是通过 SandBase API 调用。

测试使用免费账号，“思考”开关关闭。入口页面标题仍显示“ChatGPT Images 2.0”，会话没有提供确切的图像模型编号。因此，这组结果只代表当时可用的 ChatGPT 网页编辑流程，不是已确认的 GPT-Image-2.5 实测；也没有对照模型和受控计时。

第一轮要求生成正方形咖啡海报：奶油色背景、青绿色陶瓷杯、浅色木桌、左侧光线，右下角恰好三颗咖啡豆。文字限定为：

WEEKEND COFFEE
周末咖啡
SAT–SUN 09:00–17:00
$12

ChatGPT 网页实测第一轮：包含中英文文字和 12 美元价格的咖啡海报 实测第一轮：直接下载的 1254 × 1254 PNG 原图；后台图像模型版本未独立确认。

四行文字都能辨认，右下角也出现了三颗咖啡豆。但四个中文字正确，不足以证明长段中文、小字说明或生僻字都能正确生成。

第二轮通过图片编辑入口提交要求，核心是：

只把价格从“$12”改为“$9”。其余文字、青绿色杯子、拉花、杯碟、三颗咖啡豆、光影、木纹、奶油色背景，以及各元素的位置和大小都保持不变。不要重新设计或构图。

实际提交的是上述要求的英文版，明确列出了要保留的元素。

ChatGPT 网页实测第二轮：价格改为 9 美元，主要构图保持相似 实测第二轮：直接下载的 1254 × 1254 PNG 原图。价格修改成功，但主要构图相似不代表细节完全一致。

结果是：价格变成了 9 美元，其他文字仍可读，杯子大致位置和三颗咖啡豆也保留了。但放大后能看到杯身反光、拉花等细节变化；对杯子与桌面区域做像素比较，也能确认价格之外的区域发生了修改。

所以，这次结果适合表述为“主要设计保持较好”，不能写成“只改价格，其他地方完全没动”。如果是一张促销概念稿，这可能已经够用；如果商品材质不能改变，用传统编辑器单独替换文字更稳妥。

官方图像生成指南也仍列出文字准确性、角色一致性和精确构图方面的限制。“中文乱码已经消失”不是现有证据能支持的结论。

ChatGPT Images 2.5 怎么用：Sketch、评论与模板

修改已有图片，可以先做三步：上传原图；说明只改哪里，并列出必须保留的文字和物体；下载结果，与原图对照后再继续下一轮。前面的咖啡测试说明，即使价格改对了，也不能省掉最后的检查。

只说“把布局调平衡一点”，模型有很多理解方式。Sketch 让用户先画出位置关系，例如主图放左侧、价格放右下角，再用文字说明材质和风格。

官方给出的入口是在 ChatGPT 输入 @Sketch。下面是官方流程演示，不属于前面的咖啡实测。

OpenAI 官方 Sketch 视频，播放器提供 1080p 源；实际播放清晰度取决于播放器与网络。直接观看官方视频，或阅读发布说明。

图片评论更适合已有画面的定点修改。例如指着价格标签提出新金额，比“修改下面那行字”更明确。不过，标注位置仍然是给生成模型的指令，并不等于设置了绝对不可修改的区域。

模板解决从空白开始的问题。官网举了 Poster 和 Merch，即海报与周边商品等格式。使用时仍需填清楚具体文案、用途和风格，不能把模板当成自动补齐业务信息的工具。

OpenAI 官方模板演示，约 28 秒，与前面的咖啡实测分开。播放器提供 1080p 源，实际播放清晰度取决于播放器与网络。直接观看官方视频。

提示词分享则方便复用：分享图片时可以附带提示词，别人换上自己的照片和细节，再做一个版本。官方 80 年代肖像示例展示了这种用法。

OpenAI 官方 80 年代肖像示例：彩色运动夹克、金色项链和收录机背景 官方提示词分享示例，保留 1254 × 1254 PNG 原文件；不是本站生成的人像。

复用提示词不代表可以随意使用他人的照片。上传和分享前，应确认自己有相应使用权限。

GPT-Image-2.5 API 价格：Flare 和 Sunburst 怎么选？

两款模型的具体区别，可以继续看 GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：有什么区别，怎么选？。文中还用一个耳机改色案例，说明局部编辑之后哪些细节值得放大检查。

API 就是从自己的程序调用模型。开发者这次可以选择两个明确型号：

型号	官方定位	建议先验证的任务
`gpt-image-2.5-flare`	多数应用的默认选择，强调速度与编辑质量	社交素材、草稿变体、频繁修改的产品概念图
`gpt-image-2.5-sunburst`	更精细的创意和编辑，生成时间较长	正式活动素材、细节要求较高的产品图

这些是官方定位对应的试用建议，不是本站对两款 API 的性能排名。应使用同一参考图和修改要求，对比改对了什么、误改了什么、等待时间和实际费用。

截至 9 月 9 日，官方 Standard 价格表给两款型号列出的 token 单价相同：每百万图像输入 token 为 8 美元、缓存输入 2 美元、输出 30 美元；文字输入 5 美元、缓存输入 1.25 美元。Token 是计费用量单位，单价一样不代表每张图一样贵，实际消耗会受模型和质量设置影响。

发布文章还引用 Manus 的 Lucky Liao，称在其评估中 Flare 的速度为 GPT-Image-2 的 2 至 4 倍；Adobe 则确认在 Firefly 中加入新模型。前者属于客户评估，不能替换成本站测得的速度。

如果想用同一张图比较其他模型，可以继续看 SandBase 博客的图片编辑 API 对比。准备接入程序时，先在 SandBase 图像模型 API 目录查看所选模型的输入要求，再按 SandBase 图片与视频 API 接入文档提交任务、查询结果。型号和必填参数以对应模型文档为准；本文尚未确认 SandBase 提供 GPT-Image-2.5 Flare 或 Sunburst，不能把这些链接当作 2.5 已上线的承诺。

FAQ

免费用户能用吗？

OpenAI 宣布向所有档位逐步开放，但免费使用仍可能受额度限制。具体以账号页面为准，不能仅凭发布公告确认某次生成的后台型号。

能不能保证只改一个地方？

官方说局部编辑更准确，不是保证其他像素完全不变。前面的网页版实测改对了价格，也保留了主要构图，但杯身和拉花细节仍有变化。

哪些是官网演示，哪些是真实测试？

换装、床铺、80 年代肖像，以及发布主片、Sketch 和模板这三段视频均来自 OpenAI。两张咖啡海报来自本次两轮 ChatGPT 网页操作，且没有独立确认后台版本。

下载图片时，怎样保留清晰度？

使用 ChatGPT 的下载按钮保存图片，不要截取聊天里的缩略图。发布前按原始尺寸检查文字，不要反复另存成有损格式。把小图放大也不能补回缺失细节。OpenAI 还使用来源元数据和不可见水印，应保留这些来源标识。

真正值得看的是第二次修改

这次更新最有用的方向，不是再生成一张漂亮图片，而是让已经认可的版本少被推翻。

拿一个真实改稿要求测试：换价格、改衣服，或者整理床铺。保留原图，写清哪些部分不能动，再同时检查“改对的地方”和“不该变却变了的地方”。能减少多少次返工，比一张发布会演示图更能说明它是否适合日常工作。