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一句话结论

三个模型底层都是 OpenAI gpt-image-2,差别在通道性质(官方直连 vs 逆向)、计费方式、参数粒度。
官逆两兄弟(-all / -vip):本页”官逆”列同时覆盖 gpt-image-2-allgpt-image-2-vip——两者调用方式一致-vip 额外支持 size 字段)、同价 $0.03/张,现在的差异是 速度 vs 画质 + 是否锁尺寸
  • gpt-image-2-all:ChatGPT 网页线,约 90 秒 出图——快就是优势
  • gpt-image-2-vip:Codex 线,约 120–200 秒 出图,速度慢一些,但画质有时更高,且支持 size 锁尺寸(30 档含 4K,2026-07-22 起已恢复)
  • 共同点:均不支持 quality、不支持 n、不支持 mask 局部重绘
需要 quality 画质档位、mask 局部重绘或 30 档以外的任意自定义尺寸时,走官转 gpt-image-2
关于速度:当前 -all / -vip 出图速度比刚上线时慢一些,这是 OpenAI 官方算力波动 导致的全链路放缓——APIYI 的号池和运维侧并无问题,所有逆向通道用户都会感受到。建议把超时设置在 300 秒以上,复杂场景预留更多。

完整对比表

🔑 如何创建或管理令牌https://api.apiyi.com/token
在控制台创建令牌时可以选择分组(Default 默认即可)和令牌类型(按次计费 / 按量优先)。调用 gpt-image-2(官转)必须使用「按量优先」类型的令牌,否则会因计费方式不匹配被拒。

选型场景

gpt-image-2-all(官逆)的场景

💰 成本可预测

单价稳定 $0.03/张,无尺寸 / 画质阶梯,适合大批量生产、成本必须封顶的场景(信息图、营销物料、电商素材批量)。

⚡ 出图速度较快

约 90 秒出图,-vip 和官转都略快,前端实时交互体验更好。

🔁 一套代码随时互切

Images API 标准格式,与 -vip 和官转 gpt-image-2 同套代码——改个 model 名即可互切或兜底。

🌏 中文 + 营销文字

中文提示词原生友好、招牌 / 海报 / 信息图文字还原度高,适合面向中文用户的内容生产

gpt-image-2-vip(官逆,画质优先)的场景

🎨 画质有时更高

Codex 线路的细节表现偶有优于 -all,适合不赶时间、想在官逆同价里多要一点画质的精品图场景。

⏱️ 用时间换质量

120–200 秒 出图,比 -all 慢——接受更长等待、追求出图上限时选它。

🖼️ 锁尺寸 / 4K

size 参数已恢复(2026-07-22 起):支持 30 档常见尺寸(10 比例 × 1K/2K/4K),电商主图、海报模板、4K 壁纸可严格输出,统一 $0.03/张、4K 不加价。

🔁 与 -all 共用代码

调用结构与 -all 一致(仅多一个 size 字段)——一套代码两个模型来回切,随时按速度 / 画质偏好换 model 名。
-vipsize 仅在 /v1/images/generations/v1/images/edits 端点生效,/v1/chat/completions 对话端点不支持 size。需要 30 档以外的任意自定义尺寸、quality 画质档位或 mask 局部重绘时走官转 gpt-image-2。该参数可用性随上游变动,最新状态以 实时动态 为准。

gpt-image-2(官转)的场景

🎚️ 需要画质档位

quality 支持 low/medium/high/auto。草稿用 low 省成本,终稿 high 出印刷级效果——这是官转独有,官逆两模都不支持。

🎯 mask 局部重绘

支持 alpha 通道蒙版,精准修改图片局部区域而保留其余部分——官逆两模都不支持。

🖼️ 任意自定义尺寸

size 参数接受任意合法尺寸(含 4K),不限预设档位。-vip 只支持 30 档常见尺寸,30 档以外的自定义尺寸走官转

🔌 与 OpenAI 官方一致

走官方 Images API,字段与行为完全与官方一致。已有基于 OpenAI 官方 SDK 的代码 / 系统可零改动迁移,长期更稳。

关键差异详解

1. b64_json 格式差异(迁移坑!)

2026-07 实测两个模型都返回纯 base64(无 data: 前缀),但 gpt-image-2-all 历史版本曾直接带前缀——跨模型 / 跨版本复用代码时,统一做前缀检测最稳:
从一个切到另一个时,b64_json 处理代码必须改,否则会拿到损坏的 data URL 或 decode 失败。

2. 分辨率控制方式

gpt-image-2-all(写在 prompt 里):
gpt-image-2-vipsize 已恢复,2026-07-22 起): 支持 30 档常见尺寸(10 比例 × 1K/2K/4K),请求体直接传 size: "宽x高"(须为 30 档之一,完整清单见 30 档对照表):
gpt-image-2size 参数严格控制 + quality 档位):

3. 上传 / 输出格式差异

4. 价格示例(粗算)

结论:批量、低画质场景用官逆不一定省(草图 1K low 在官转上反而更便宜);中-高画质区段是官逆 $0.03 的甜点区。需要 quality 档位 / mask 局部重绘 / 锁尺寸、4K / OpenAI 官方完全对齐字段 时选官转(按量计费)。

客户端调用建议

三个模型通用:图生图 / 多图融合时,单张输入图先压到 1.5MB 以内(JPEG 质量 80-90 / 分辨率适当下调)。偶发的 shell_api_error / Unknown error 大多就是图片体积过大触发的,压一下请求成功率和出图速度都会明显改善。输出分辨率与输入图体积无关——画质看输出端配置(官转看 size + quality-vipsize 档位;-all 看 prompt 画幅描述),不看输入端体积。

常见问题

强烈建议压。三个模型上传给接口的图都先压到 1.5MB 以内(JPEG 质量 80-90 / 分辨率适当下调):偶发的 shell_api_error / Unknown error 大多就是图片体积过大触发的,压一下请求成功率和出图速度都会明显改善。别担心压输入会损画质——输出分辨率与输入图体积无关,三个模型的”输出端”控制方式不同:总结:压输入只会提速,不会损画质——画质看输出端配置,不看输入端体积。
可以。三者都走默认分组(Default),同一个 API Key 同时调用即可,无需额外配置。注意:调用 gpt-image-2(官转)需要「按量优先」类型的令牌;-all / -vip 两种令牌类型都能用。
统一使用 OpenAI Images API/v1/images/generations 文生图 + /v1/images/edits 图片编辑),理由有二:
  1. 更稳定:上游对 Images API 通道的资源供给更充足,调用成功率更高
  2. 兼容官转,便于切换:与官转 gpt-image-2 调用方式、参数格式完全兼容——官逆通道遇到风控异常时,只需更换 model 名即可切到官转,业务代码零改动
另有对话式端点(/v1/chat/completions不主推),仅适合多轮迭代改图、直接传在线图片 URL 的场景;注意出图意图不够明确时可能返回纯文字而不是图片(可在提示词开头加「生成图片:」前缀强化)。详细参数见 -all 对话式调用说明 / -vip 对话式调用说明
两者都是逆向通道、同价 $0.03/张、调用方式一致-vip 额外支持 size 字段锁尺寸),差异是速度 vs 画质 + 是否锁尺寸
  • 出图速度-all 约 90 秒——快就是优势-vip 约 120–200 秒。当前比刚上线时慢,源自 OpenAI 官方算力波动
  • 画质-vip(Codex 线)细节表现有时更高,适合不赶时间的精品图
  • 锁尺寸-vip 支持 30 档 size(含 4K);-all 不接受 size,画幅写进 prompt
决策:追求出图速度 → -all;画质优先或要锁尺寸 / 4K → -vip;要 30 档以外的自定义尺寸、quality 档位或 mask → 官转 gpt-image-2。详见 GPT-Image-2-VIP 概览
首选 gpt-image-2-vipsize 参数已于 2026-07-22 恢复,支持 30 档常见尺寸(10 比例 × 1K/2K/4K),统一 $0.03/张、4K 不加价。注意 size 仅在 images 端点生效,且须为 30 档之一。需要 30 档以外的任意合法尺寸quality 档位(low/medium/high/auto)、mask 局部重绘(alpha 通道蒙版)或 OpenAI 官方完全对齐字段(已有官方 SDK 代码零改动迁移)时,走官转 gpt-image-2(按量计费、按 token 实计)。
  • 沿用官方 SDK / 要求与 OpenAI 官方一致,或要 30 档以外的任意自定义尺寸:选 gpt-image-2(官转),需要删掉 input_fidelity,其它字段不动(background: transparent 照常可用)
  • 想顺便降低成本,追求出图速度:选 gpt-image-2-all(官逆,~90s)
  • 想顺便降低成本,画质优先或要锁尺寸 / 4K:选 gpt-image-2-vip(官逆,~120–200s,30 档 size 含 4K)
可以。常见做法:主用 -all-vip(成本可预测,按速度 / 画质偏好选),兜底用 gpt-image-2(需要 quality 档位 / mask / 30 档以外自定义尺寸时切过去)。官转和官逆两类模型响应字段不同,业务层做一次格式归一即可。

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