# GPT Image 2.5国内怎么调用？Sunburst、Flare与生图API教程

更新于2026年10月19日：已核对当前模型、计费和接入说明；实际权限、价格与服务流程以下单或调用时页面为准。

生图模型也已更新。新项目应先评估 GPT Image 2.5 Sunburst / Flare；原文使用的gpt-image-2属于较早版本，不能只把旧教程日期改新后继续称它为最新主力。

# 两个新模型怎么选？

模型ID	先评估的用途
`gpt-image-2.5-sunburst`	更重视编辑精度的工作流
`gpt-image-2.5-flare`	快速、日常高质量生成

API可用性取决于组织、模型权限及必要验证。第三方是否已支持2.5，要查后台，不能从官方发布直接推导。

# Python：生成并保存PNG

更新官方SDK，在本地安全设置OPENAI_API_KEY：

import os
import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="生成一张简洁的中文学习海报，标题为：每天进步一点点。",
    size="1536x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
with open("poster.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

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这是官方协议示例，本次更新未执行付费生成。中文文字仍需要检查，不能承诺标点、排版和每个字都正确。

# Node.js示例

import OpenAI from 'openai';
import fs from 'node:fs';

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const result = await client.images.generate({
  model: 'gpt-image-2.5-flare',
  prompt: '生成一张简洁的中文学习海报，标题为：每天进步一点点。',
  size: '1536x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
});
if (!result.data?.[0]?.b64_json) throw new Error('No image returned');
fs.writeFileSync('poster.png', Buffer.from(result.data[0].b64_json, 'base64'));

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接口返回base64图片数据，解码后保存；不要将整段base64打印到日志或期待必然返回图片URL。

# 在Responses里作为工具使用

顶层选择支持生图工具的主模型，工具中再指定生图模型：

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="生成一张橘猫阅读的卡通插画。",
    tools=[{
        "type": "image_generation",
        "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    }],
)
images = [item.result for item in response.output
          if item.type == "image_generation_call"]
if images:
    with open("cat.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(images[0]))

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这条路径还会产生主模型Token费用，不能只计算图片输出。API入口与模型条件参见官方指南 (opens new window)。

# 尺寸与质量

2.5支持low、medium、high、xhigh、max和auto。先用low试构图，再根据成品要求比较质量、等待时间和费用。

推荐从1024x1024、1536x1024、1024x1536开始。自定义尺寸需同时满足：宽高为16的倍数、长短边比例不超过3:1、最长边不超过3840、总像素在655360至8294400之间。高于2560×1440的尺寸属于实验范围。

透明背景使用background="transparent"及PNG/WebP输出。不同平台的参数透传仍需单独验证。

# 第三方与费用怎么核对？

以APIDock (opens new window)为例，先查看当前文档 (opens new window)和模型列表，核对Images接口、完整模型ID、支持尺寸与quality，再配置独立Token和服务地址。

不再将旧线路“只支持low”当作所有当前线路的规则；如果平台仍只开放gpt-image-2，就按该版本参数调用，不要强填2.5模型名。

查看官方价格 (opens new window)与最终usage。相同Token单价不代表每张图片同价；输入图片、尺寸、质量和工具路径会影响总成本。

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