GPT Image 2.5: что изменилось и сколько стоит

8 сентября 2026 года OpenAI открыла в API два новых генератора изображений — gpt-image-2.5-sunburst и gpt-image-2.5-flare. Ставки у них одинаковые и ровно вдвое выше, чем у gpt-image-2: 8 долларов за миллион входных токенов изображения против 4, 30 за миллион выходных против 15, 5 за миллион входных текстовых против 2,5. По курсу ЦБ на 9 сентября — 86,473 ₽ за доллар — выходной миллион стоит 2594,19 ₽ вместо 1297,10 ₽. Появились два уровня качества выше прежнего потолка, xhigh и max, и произвольные размеры кратно 16 пикселей вплоть до 4K. В каталоге KeyDealer новых идентификаторов пока нет: доступны gpt-image-2, gpt-image-1.5 и gpt-image-1 по фиксированной рублёвой цене за картинку.

Самое полезное в этом релизе лежит не в прайсе. В документации OpenAI прямым текстом сказано: одинаковая ставка за токен не означает одинаковую цену изображения. Расход токенов различается и между моделями, и между уровнями качества. Из этого следует неприятное — посчитать картинку заранее больше нельзя.

Чем gpt-image-2.5-sunburst отличается от gpt-image-2.5-flare

Различие в сценарии, а не в цене: ставки за токен у моделей совпадают до цента. Документация OpenAI рекомендует Sunburst там, где важнее всего точность редактирования, и Flare для быстрой повседневной генерации высокого качества. Это пара равных по прайсу моделей под разные задачи, а не «базовая и мини».

Обе доступны двумя путями. В Image API идентификатор ставится прямо в поле model. В Responses API сверху выбирается обычная текстовая модель, а имя генератора уходит в поле model внутри инструмента image_generation — тогда картинку можно править репликами в диалоге, а не пересобирать запрос целиком.

Ещё одна деталь, которая ломает планы на быстрый старт: перед использованием моделей GPT Image может потребоваться пройти верификацию организации в консоли разработчика. Это процедура доступа, а не технический лимит. На неё уходит время, которого в день релиза обычно нет.

Сколько стоит GPT Image 2.5 по прайсу OpenAI

Выходной миллион токенов изображения стоит 30 долларов, входной — 8, текстовый вход — 5. Страница цен OpenAI даёт пять строк на каждую модель, и у Sunburst с Flare они одинаковые, поэтому таблица общая. Рубли посчитаны по официальному курсу ЦБ на 9 сентября 2026 года — 86,473 ₽ за доллар.

Множитель ровно два по каждой из пяти строк, без единого округления. Обычно такая ровность означает, что цену назначили одним решением сверху, а не собирали по позициям.

Отдельная статья расхода прячется в Responses API. Если генератор вызывается как инструмент внутри диалога, к цене картинки прибавляются токены основной модели, которая этот инструмент вызвала. В Image API такой надбавки нет.

Почему одинаковая ставка за токен не даёт одинаковую цену картинки

Потому что ставка умножается на число токенов, а число токенов у каждой модели своё. В разделе о стоимости OpenAI пишет прямо: равные ставки за токен не означают равную цену за изображение, расход различается и по модели, и по настройке качества. Предупреждение стоит читать буквально.

Счёт за одну картинку складывается из трёх слагаемых:

1. Текстовые входные токены — ваш промпт. Считаются по 5 долларов за миллион.
2. Входные токены изображения — референсы и исходники при редактировании. По 8 долларов за миллион.
3. Выходные токены изображения — сама сгенерированная картинка. По 30 долларов за миллион.

Третье слагаемое главное, и именно оно непредсказуемо. Число выходных токенов зависит от размера, от уровня качества и от самой модели — Sunburst и Flare на одном и том же quality могут потратить разное количество. Итог: две картинки одного размера, сделанные по одной цене за токен, обойдутся в разные деньги.

Планировать бюджет по ставке за миллион здесь уже нельзя. Единственный достоверный источник — поле usage в ответе на ваш конкретный запрос, с вашим промптом, вашим размером и вашим качеством. Как складывать такие расходы в месячную смету, разбирали в материале про расчёт бюджета на картинки.

Какие настройки качества и размера добавились в GPT Image 2.5

Добавились два уровня качества выше прежнего потолка, произвольные размеры вплоть до 4K, прозрачный фон, стриминг черновиков и настройка строгости фильтра. По порядку.

Два новых уровня качества. К привычным low, medium и high добавились xhigh и max. Модели до GPT Image 2.5 упираются в high — это потолок. По умолчанию обе новые модели стоят на auto и выбирают уровень сами.

Произвольные размеры. Кроме трёх рекомендованных — 1024×1024, 1536×1024 и 1024×1536 — можно передать строку вида 1536x864. Ограничения жёсткие и их стоит выписать:

• обе стороны кратны 16 пикселям;
• соотношение сторон от 1:3 до 3:1;
• ни одна сторона не длиннее 3840 пикселей;
• общее число пикселей от 655 360 до 8 294 400, то есть до 4K;
• разрешения выше 2560×1440 помечены как экспериментальные.

Прозрачный фон работает при background: "transparent" вместе с output_format в значении png или webp.

Стриминг черновиков. Параметр partial_images принимает от 0 до 3: модель отдаёт промежуточные кадры по мере отрисовки. Если поставить 0, придёт только финал. Обещанного числа черновиков можно и не получить — когда картинка готова быстрее, лишние кадры просто не успевают появиться.

Строгость фильтра. Параметр moderation принимает auto по умолчанию и low для менее строгой фильтрации. При блокировке ответ содержит moderation_stage со значением input, output или unknown и грубые публичные метки категорий — этого хватает для логов поддержки, но не для того, чтобы показывать пользователю.

Почему OpenAI больше не публикует таблицу токенов на изображение

Потому что статичная таблица токенов в документации осталась только для моделей до gpt-image-2, то есть для gpt-image-1 и gpt-image-1.5. Раньше по ней можно было посчитать картинку на бумаге: столько-то токенов на квадрат в low, столько-то на портрет в high.

Для gpt-image-2 и обеих моделей 2.5 такой таблицы в документации нет — вместо неё интерактивный калькулятор, который считает оценку по выбранной модели, качеству и размеру. Оценку, не гарантию: там же оговорено, что при auto результат зависит от того, какую картинку модель в итоге нарисует.

Честная формулировка: точное число выходных токенов на изображение для GPT Image 2 и 2.5 в открытой документации не опубликовано. Есть ставка за миллион и есть способ измерить постфактум. Между ними — ваш прод.

Когда отключают gpt-image-1 и gpt-image-1.5

gpt-image-1 выключается 23 октября 2026 года, gpt-image-1.5 — 1 декабря 2026 года. Обе даты стоят на странице deprecations OpenAI, там же указано, что разработчиков уведомили 2 июня 2026 года.

Обратите внимание, куда указывает вендор. Рекомендованная замена во всех четырёх строках — gpt-image-2. Свежую 2.5 OpenAI в этой графе не называет ни разу, и по деньгам это логично: она стоит ровно вдвое дороже. Переезд «на самое новое» удвоит счёт там, где хватало прямой замены.

Полный список дат по всем семействам — GPT, Claude, Gemini, GLM — держим в календаре отключений моделей на 2026 год. Он и есть место, где эти даты живут; здесь они приведены как контекст релиза.

Как вызвать GPT Image 2.5 из кода

Через Image API запрос выглядит короче некуда — идентификатор и промпт:

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-sunburst",
  prompt: "Схема архитектуры сервиса, плоская графика, светлый фон",
  size: "1536x864",
  quality: "xhigh",
  output_format: "webp",
});

Через Responses API генератор становится инструментом, и картинку можно править следующей репликой:

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "Нарисуй схему архитектуры сервиса",
  tools: [{ type: "image_generation", model: "gpt-image-2.5-flare" }],
});

У инструмента есть параметр action. Значение auto оставляет решение модели, generate заставляет рисовать новую картинку, edit — править ту, что уже лежит в контексте диалога. Без явного action модель иногда правит вместо того, чтобы рисовать заново, и наоборот.

Учтите: в этом варианте вы платите ещё и за токены gpt-6-astra, которая держит диалог.

Чем генерировать картинки сегодня через KeyDealer

Идентификаторов gpt-image-2.5-sunburst и gpt-image-2.5-flare в выдаче GET https://api.keydealer.ru/v1/models на 9 сентября 2026 года нет. Зато есть одиннадцать моделей изображений, и биллинг у них устроен наоборот: фиксированная рублёвая сумма за успешную картинку. Токены не считаются вообще, смотреть usage постфактум не нужно — цена известна до запроса.

Разброс по платным позициям на квадратном размере — почти семьдесят раз: от 0,25 ₽ у Gemini Flash Image в low до 17,33334 ₽ у Grok Imagine Quality в high. Выбирать «самое новое» здесь дороже всего, а разница в результате видна не в каждой задаче: для иллюстрации к посту nano-banana-lite за 0,75 ₽ закрывает вопрос там, где gpt-image-2 в high возьмёт 5 ₽.

Прямая замена для тех, кто уже сидит на gpt-image-1.5 и смотрит на декабрьскую дату: gpt-image-2 в каталоге есть, и это ровно то, что рекомендует OpenAI. Полный прайс по всем девяти комбинациям размера и качества — в материале сколько стоит картинка через API, а обзор всех генераторов каталога — в подборке моделей для генерации изображений.

Отдельная развилка — что именно вам нужно на выходе. API отдаёт картинку в ваш код, дальше вы собираете из неё пост, макет или ролик сами. Когда на выходе нужен готовый контент, а файл в ответе — только промежуточный шаг, посмотрите TrendMix: там ролики, карусели и фото собираются целиком, цена видна до генерации, а публикация в соцсети встроена. Это соседний слой той же задачи, и городить его на голом API обычно дороже, чем взять готовый.

Ключ для доступа к моделям изображений выпускается на странице входа — генерация работает сразу после пополнения баланса, отдельного согласования не требуется.

Что проверить до перехода на новую модель изображений

Пять пунктов, которые дешевле пройти заранее, чем после первого счёта.

1. Снимите фактический usage на своих боевых промптах. Демонстрационные тут бесполезны: разброс между medium и max вполне может оказаться больше, чем разница между самими моделями.
2. Проверьте, не сломает ли auto смету. Значение по умолчанию отдаёт выбор качества модели. Для контроля расхода ставьте уровень явно.
3. Посчитайте надбавку Responses API. Если генератор вызывается как инструмент, к счёту прибавляются токены основной модели. В Image API этой строки нет.
4. Заложите верификацию организации. Она может понадобиться до первого запроса, и обнаружить это в день релиза — плохой сценарий.
5. Разведите обработку ошибок модерации. Поле moderation_stage отличает блокировку промпта от блокировки результата — это разные баги в вашем интерфейсе и разные тексты пользователю.

Отдельно стоит следить за одной датой. Если gpt-image-2 окажется в графе «замена» и для новых отключений тоже, а сама она когда-нибудь уйдёт вслед за предшественниками, единственным маршрутом останется линейка 2.5 с её удвоенной ставкой. Пока такого объявления нет — на странице deprecations gpt-image-2 стоит только в правой колонке. Но именно эту клетку таблицы имеет смысл перечитывать раз в месяц: она дешевле любого сюрприза в счёте.