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# GPT-image-2 官转 vs 官逆 对比
> gpt-image-2（官方正式版）与官逆姐妹模型 gpt-image-2-all / gpt-image-2-vip 对比：性质、计费、端点、上传/输出格式、速度与画质定位、指令遵循等差异，帮你选对模型。
## 一句话结论
| 你需要 | 选这个 |
| --------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| **`quality` 画质参数 / mask 局部重绘 / 锁尺寸、4K / OpenAI 官方完全对齐字段** | `gpt-image-2`（官转，按量计费） |
| **可预测的统一价（\$0.03/张）+ 出图快（快就是优势）** | `gpt-image-2-all`（官逆，ChatGPT 网页线，\~90s） |
| **可预测的统一价 + 画质有时更高（不赶时间）** | `gpt-image-2-vip`（官逆，Codex 线，\~120–200s） |
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-all`** 与 **`gpt-image-2-vip`**——两者**调用方式完全一致**、同价 \$0.03/张，现在的差异是 **速度 vs 画质**：
* `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**
* 共同点：均不支持 `quality`、不支持 `n`、不支持 mask 局部重绘
⚠️ **`-vip` 的 `size` 参数目前失效**（2026-06-23 起，因 Codex 调整生成规则，固定为自适应 1K 出图，暂无恢复预期）——锁尺寸 / 4K 需求请走官转 `gpt-image-2`。需要 `quality` 画质或 mask 局部重绘时同样走官转。
**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
| 维度 | **gpt-image-2-all / -vip**（官逆，高性价比） | **gpt-image-2**（官转，正式版） |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
| **模型名** | `gpt-image-2-all`（出图最快） / `gpt-image-2-vip`（画质优先、不赶时间时用） | `gpt-image-2` |
| **通道性质** | `-all`：逆向 ChatGPT 官网线路
`-vip`：逆向 Codex 线路 | 官方直连（OpenAI Images API） |
| **计费方式** | **按次计费**：固定 \$0.03/次（两模同价） | **按量计费**：按 token 实计，官网同价；本站充值加赠后约 **8.5 折** |
| **典型成本/张** | \$0.03（不区分尺寸 / 画质 / 模型） | 实测 **\$0.03 – \$0.2**（与提示词长度、size、quality 正相关） |
| **令牌分组** | 默认分组（Default） | 默认分组（Default） |
| **令牌类型** | **按次计费** 或 **按量优先** 均可 | **仅支持按量优先**（本模型按 token 计费，按次计费令牌不可用） |
| **推荐端点** | **`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits`**（更稳定、上游供给更足，且同套代码兼容官转，风控异常时换 `model` 名即可切换） | `/v1/images/generations` + `/v1/images/edits` |
| **上传图片格式** | multipart file（edits 端点） | multipart file（编辑接口） |
| **输出图片格式** | `b64_json`（默认，**纯 base64 无前缀**，2026-07 实测；历史版本曾带前缀）或 `url`（R2 CDN） | `b64_json`（**纯 base64，无前缀**） |
| **上传图片数（编辑）** | 多张 | **最多 16 张**（`image[]`） |
| **mask 局部重绘** | ❌ 不支持 | ✅ 支持（要求带 alpha 通道） |
| **指令遵循** | 好 | **优秀** |
| **生成速度** | `-all`：约 **90 秒**（快就是优势）
`-vip`：约 **120–200 秒**（慢一些，但画质有时更高）
📌 当前比刚上线时慢——OpenAI 官方算力波动所致，非 APIYI 侧问题 | 约 **100-120 秒**，复杂场景 + 4K 可达 3-5 分钟 |
| **画质倾向** | `-all`：好
`-vip`：**有时更高**（Codex 线，细节表现偶有优势） | 稳定，且可用 `quality=high` 拉满 |
| **`size` 参数** | `-all`：❌ 不接受（写进 prompt）
`-vip`：⚠️ **目前失效**（2026-06-23 起固定自适应 1K，暂无恢复预期） | ✅ 任意合法尺寸 |
| **`size = auto` 行为** | `-all`：— 不接受 `size` 字段
`-vip`：当前固定自适应 1K 出图 | ✅ 默认值，OpenAI 官方语义"按 prompt 智能选"；**社区实测偏向 1:1 方形（1024×1024）**，要其它比例请显式传 `size` |
| **支持 4K** | `-all`：❌
`-vip`：⚠️ 暂不可用（`size` 失效期间固定 1K） | ✅ 含 `3840×2160` |
| **常见输出尺寸** | `-all`：16:9 → 1672×941、9:16 → 941×1672、1:1 → 1254×1254（自适应）
`-vip`：自适应 1K（`size` 失效期间；原 [30 档表](/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview#支持的-size30-档完整对照表) 暂不生效） | 8 个预设 + 任意合法自定义尺寸 |
| **画质参数 `quality`** | ❌ 两模均不支持（不要传） | ✅ `low` / `medium` / `high` / `auto` |
| **`n` 参数** | ❌ 两模均不支持（单次仅返回 1 张） | ✅ 支持 |
| **透明背景** | — | ❌ 不支持（`background: transparent` 会报错） |
| **中文提示词** | ✅ 原生 | ✅ 原生 |
| **文字渲染** | 高还原度 | 高还原度（`high` 档位最强） |
| **API 文档** | [GPT-Image-2-All 概览](/api-capabilities/gpt-image-2-all/overview) / [GPT-Image-2-VIP 概览](/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview) | [GPT-Image-2 概览](/api-capabilities/gpt-image-2/overview) |
🔑 **如何创建或管理令牌**：[https://api.apiyi.com/token](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
### 选 `gpt-image-2-all`（官逆）的场景
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）。
约 90 秒出图，**比 `-vip` 和官转都略快**，前端实时交互体验更好。
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**。
### 选 `gpt-image-2-vip`（官逆，画质优先）的场景
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。
约 **120–200 秒** 出图，比 `-all` 慢——接受更长等待、追求出图上限时选它。
调用结构与 `-all` **完全一致**——一套代码两个模型来回切，随时按速度 / 画质偏好换 `model` 名。
单价与 `-all` 相同，稳定 \$0.03/张，批量生产成本可封顶。
**`-vip` 原「锁尺寸 / 4K」卖点暂不成立**：`size` 参数自 2026-06-23 起失效（Codex 调整生成规则，当前固定自适应 1K，暂无恢复预期）。电商主图、海报模板、4K 壁纸等**锁尺寸 / 4K 需求请走官转 `gpt-image-2`**。
### 选 `gpt-image-2`（官转）的场景
`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。
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。
`size` 参数接受任意合法尺寸（含 4K）。官逆 `size` 失效期间，**所有需要精确输出尺寸或 4K 的场景都走官转**。
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：
```python theme={null}
# 通用写法：先检测前缀再处理，gpt-image-2 与 gpt-image-2-all 均适用
b64 = resp["data"][0]["b64_json"]
if b64.startswith("data:"): # 兼容曾出现过的带前缀响应
b64 = b64.split(",", 1)[1]
with open("out.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(b64)) # ✅ 写文件
img_tag = f'
' # ✅ 浏览器渲染
```
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）：
```
"横版 16:9 电影画幅，黄昏时的海边老灯塔" → 输出约 1672×941
"竖版 9:16 手机壁纸，赛博朋克城市雨夜" → 输出约 941×1672
"1024×1024 方形 LOGO，极简猫咪线条" → 输出约 1254×1254
```
**gpt-image-2-vip**（`size` 目前失效，2026-06-23 起）：
原本支持 30 档 `size`（含 4K），但因 Codex 调整生成规则，**`size` 参数目前失效，输出固定为自适应 1K**，暂无恢复预期。当前与 `-all` 一样把画幅意图写进 prompt 即可；**需要精确尺寸 / 4K 请走官转 `gpt-image-2`**。
**gpt-image-2**（`size` 参数严格控制 + `quality` 档位）：
```python theme={null}
client.images.generate(
model="gpt-image-2",
prompt="...",
size="2048x1152", # ✅ 精确按此输出
quality="high" # 仅官转支持
)
```
### 3. 上传 / 输出格式差异
| 操作 | gpt-image-2-all | gpt-image-2 |
| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- |
| **上传参考图** | multipart `image` 文件字段（edits 端点） | multipart `image[]` 文件字段 |
| **下载生成图** | 默认 `b64_json`（纯 base64，2026-07 实测），显式传 `response_format: "url"` 得 R2 CDN 链接（**24 小时有效期**） | `b64_json`（**纯 base64**，需 decode） |
| **多图融合** | edits 端点 `image` 字段重复传入多张 | `image[]` 数组重复传入，**最多 16 张** |
### 4. 价格示例（粗算）
| 场景 | gpt-image-2-all / -vip | gpt-image-2 |
| ---------------- | ------------------------ | --------------------------- |
| 1024×1024 草图 | \$0.03 | \~\$0.006（low） |
| 1024×1024 中等画质 | \$0.03 | \~\$0.053（medium） |
| 1024×1024 高画质 | \$0.03 | \~\$0.211（high） |
| 2048×1152 高画质 | \$0.03 | \~\$0.20+（按 token 实计） |
| 3840×2160 4K 高画质 | —（`size` 失效期间官逆均无法指定 4K） | 按 token 实计，**显著高于 1K** |
| 编辑 / 多图融合 | \$0.03 | 输入 token 显著上升，单次成本可达 \$0.1+ |
**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
| 设置项 | gpt-image-2-all / -vip | gpt-image-2 |
| ----------- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
| **超时（保守值）** | `-all`：**300 秒**（典型 \~90s）
`-vip`：**300 秒**（典型 120–200s） | **360 秒**（4K 高画质实测可达 3-5 分钟） |
| **重试策略** | 5xx 与超时指数退避 2 次 | 同左 |
| **并发** | 单次仅返回 1 张，多张请并发 | 单次 1 张，需要多张请并发 |
| **请求 ID** | `request-id` 响应头 | `x-request-id` 响应头 |
**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`；`-all` 及 `size` 失效期间的 `-vip` 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：
* `gpt-image-2-all`：用 prompt 的画幅描述控制（参见 [-all 概览页的「经过验证的『提示词 → 实际分辨率』对照表」](/api-capabilities/gpt-image-2-all/overview)），prompt 光写 `4K` / `8K` 不算数
* `gpt-image-2-vip`：`size` 字段**目前失效**（固定自适应 1K），画幅意图同样写进 prompt
* `gpt-image-2`：用 `size` + `quality` 字段控制（任意合法尺寸）
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](/api-capabilities/gpt-image-2-all/chat-completions) / [-vip 对话式调用说明](/api-capabilities/gpt-image-2-vip/chat-completions)。
两者都是逆向通道、同价 \$0.03/张、**调用方式完全一致**（`-vip` 的 `size` 目前失效，两者都不用传 `size`），差异是**速度 vs 画质**：
* **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
决策：追求出图速度 → `-all`；画质优先、不赶时间 → `-vip`；要锁尺寸或 4K → 官转 `gpt-image-2`。详见 [GPT-Image-2-VIP 概览](/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview)。
走官转 `gpt-image-2`。`-vip` 的 `size` 参数自 2026-06-23 起失效（固定自适应 1K，暂无恢复预期），官逆两模目前都无法精确控制输出尺寸。
官转独有：**任意合法尺寸（含 4K）**、**`quality` 档位**（low/medium/high/auto）、**mask 局部重绘**（alpha 通道蒙版）、**OpenAI 官方完全对齐字段**（已有官方 SDK 代码零改动迁移）。按量计费、按 token 实计。
* **沿用官方 SDK / 要求与 OpenAI 官方一致，或要锁尺寸、4K**：选 `gpt-image-2`（官转），需要删掉 `input_fidelity`、避开 `background: transparent`，其它字段不动
* **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、不赶时间**：选 `gpt-image-2-vip`（官逆，\~120–200s）
可以。常见做法：**主用 `-all` 或 `-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 / 锁尺寸时切过去）。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。
详见 [下载 CDN 图片/视频很慢怎么办？](/faq/cdn-download-slow)
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