GPT-Image-2 是 OpenAI 于 2026 年 4 月开始向 ChatGPT 付费用户分阶段推送的新一代图像生成模型。
该模型在中文文字渲染、复杂版式排版、风格迁移和 UI 还原方面实现了跨代级升级，文字排版准确率从前代的 90-95% 跃升至 99%+ ，标准输出分辨率达到 4096×4096 像素。
本文基于 50+ 实测案例，从攻略长图、老片海报、杂志封面等十个方向，全面拆解 GPT-Image-2 的实际生图能力与提示词实战方法。
GPT-Image-2 是什么？为什么它被视为 AI 生图领域的跨代升级？
GPT-Image-2 是 OpenAI 推出的最新图像生成模型，其核心突破在于实现了近乎完美的多语言文字渲染和复杂排版能力。
这不是一次渐进式改良，而是架构层面的重建——GPT-Image-2 采用全新的独立架构，而非基于此前的 GPT-4o 图像管线，是 OpenAI 内部代号"Spud"的多模态推理模型的视觉输出组件。
从产品定位来看，GPT-Image-2 是 DALL-E 系列的正式继任者。OpenAI 已宣布 DALL-E 2 和 DALL-E 3 将于 2026 年 5 月 12 日正式关闭，GPT-Image-2 被定位为开发者和用户的迁移目标。
此前，OpenAI 于 2026 年 3 月 24 日关闭了 AI 视频生成工具 Sora（峰值日推理成本达 1500 万美元，终身营收仅 210 万美元），释放的 GPU 资源为 GPT-Image-2 的大规模部署提供了算力基础。
对于中文用户而言，这次升级的意义尤为突出。 此前的 AI 生图模型在处理中日韩等非拉丁文字时普遍表现不佳——字形扭曲、笔画缺失、排版错位是常态。
GPT-Image-2 将中文文字渲染准确率提升至 99% 以上，这意味着「几百个汉字压在一张竖版长图里，字号、间距、对齐、色彩层级全都稳得住」不再是愿景，而是可复现的生产能力。
GPT-Image-2 的核心技术规格有哪些？
GPT-Image-2 在分辨率、文字精度、生成速度和架构设计四个维度实现了全面升级。 以下是经核验的关键技术参数：
| 参数维度 | GPT-Image-1.5（前代） | GPT-Image-2（本代） |
|---|---|---|
| 标准输出分辨率 | 1024×1024 / 2048×2048 | 4096×4096（原生支持 16:9 宽屏） |
| 文字排版准确率（英文） | 约 90-95% | 99%+ |
| 文字排版准确率（CJK 中日韩） | 约 70-85% | 99%+ |
| 生成速度 | 基准 | 约 2 倍提升（子 3 秒级） |
| 色彩准确度 | 存在"暖黄偏色"问题 | 彻底修复，白色真白、色调中性 |
| 架构 | 基于 GPT-4o 图像管线 | 全新独立架构（Spud 多模态推理模型） |
| 推理方式 | 两阶段推理 | 单步推理（single-pass inference） |
| 角色一致性 | 有限 | 支持角色锁定（character lock） 和区域控制 |
| 安全与溯源 | 基础水印 | 新一代水印 + 溯源分类器 |
值得注意的是，GPT-Image-2 从两阶段推理转为单步推理，这在架构层面解释了其速度提升约 2 倍的原因。
同时，角色锁定功能使得在多格漫画、故事板等场景中保持角色面貌一致成为可能，这在此前的 AI 生图模型中是一个持续存在的痛点。
与 DALL-E 3、Ideogram 3.0、Midjourney 相比，GPT-Image-2 的文字渲染能力究竟强在哪？
在 AI 生图领域，文字渲染一直是各模型的"试金石"。 GPT-Image-2 在这一维度上拉开了显著差距，以下是主流模型的文字渲染能力横向对比：
| 模型 | 文字渲染准确率 | 长文本（10+ 字符） | CJK 多语言支持 | 复杂版式（表格/长图） | 色彩准确度 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-Image-2 | 99%+ | 稳定 | 优秀 | 优秀 | 无偏色 |
| GPT-Image-1.5 | 90-95% | 偶有错误 | 一般 | 一般 | 暖黄偏色 |
| DALL-E 3 | ~70% | 经常出错 | 差 | 差 | 一般 |
| Ideogram 3.0 | 90-95% | 基本稳定 | 中等 | 中等 | 良好 |
| Midjourney v6 | 60-75% | 经常失败 | 差 | 差 | 良好 |
| Google Nano Banana Pro | 85-90% | 中等 | 中等 | 中等 | 良好 |
从表格可以清晰看出，GPT-Image-2 在文字渲染准确率、CJK 多语言支持和复杂版式生成三个维度上均处于绝对领先地位。
独立测试表明，GPT-Image-2 可以准确渲染 logo、包装文字、SKU 标签和多行标题，而 Midjourney 在超过 10 个字符的品牌名上经常失败，Ideogram 3.0 的准确率峰值也仅为 90-95%。
对于需要"信息密度型"生图的中文用户来说，这一差距具有决定性意义。 攻略长图、信息图表、社交截图、产品海报等场景都要求模型在一张图内稳定输出数十甚至数百个汉字，此前没有任何模型能可靠地做到这一点。
十大实测方向：GPT-Image-2 能生成什么类型的内容？
以下基于 50+ 实测案例，按十个方向分类展示 GPT-Image-2 的能力边界。每个方向提供代表性提示词模板和能力评估。
方向一：攻略长图——中文信息密度的终极考验
攻略长图是最能体现 GPT-Image-2 跨代能力的品类。 要在一张竖版长图中稳定输出几百个汉字，同时保持字号层级、间距对齐、色彩搭配和模块化排版，这对模型的中文排版引擎是极致压力测试。
GPT-Image-2 在这一方向上的表现堪称惊艳：信息图的标题区、分类网格、条目文字、图标标注全部清晰可读，且整体设计感接近专业设计师的印刷品水准。
代表性提示词模板：
画一张竖版长图，主题「{主题名称}」。顶部大字标题配一张{风格描述}插画，下方用网格把{N种分类项目}分类展示，每种配小插画、{属性1}、{属性2}、{属性3}。{底色}底配{强调色}，整体像设计师做的印刷品。
实测案例提示词：
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- 画一张竖版长图，主题「中国地方早餐大赏」。顶部大字标题配一张冒热气的手绘插画，下方用网格把豆浆油条、胡辣汤、生煎、肠粉、热干面、牛肉粉等十二种早餐分类展示，每种配小插画、起源地、关键食材、吃法口诀。米黄底配暖棕色，整体像设计师做的印刷品。
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- 画一张竖版「露营装备完全清单」信息图，分睡眠、烹饪、照明、收纳、应急五个模块，每个模块列七到八件具体装备，配小图标和入门友好度星级。卡其绿主色，纸质感底图。
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- 画一张「睡眠质量自测长图」，顶部是入睡时间、夜醒次数、做梦频率三个自测表，中部列九种常见睡眠问题对号入座，底部是睡前仪式清单。莫兰迪蓝配色，像一份体检报告的设计感。
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- 画一张「中式面食家族图谱」竖版长图，像族谱一样展示北方面、南方面、西部面、沿海面四大分支，每支再延伸五到六种面食，配手绘面碗插画。宣纸底色加朱红点缀。
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- 画一张「二十四节气穿搭指南」长图，横向时间轴贯穿整图，每个节气一个小人偶展示当日穿搭，标注气温范围、材质建议、配饰点睛。浅米色底配二十四种渐变色。
方向二：老片海报——年代氛围与风格迁移的硬功夫
风格迁移是检验图像生成模型"审美理解深度"的核心场景。 GPT-Image-2 在复刻不同年代、不同文化语境下的视觉风格方面表现出色——油画质感、港味 VCD 封面、苏联宣传画、昭和特摄、民国月份牌，每种风格的色彩倾向、字体选择、排版范式和材质纹理都能准确还原。
代表性提示词模板：
画一张{年代}{国家/地区}{媒介类型}，标题「{作品名}」。主角是{人物描述}，背景是{场景描述}。{副标题/文案}，{底部信息}，整体{质感描述}。
实测案例提示词：
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- 画一张代意大利西部片电影海报，标题《赏金 Prompter》。主角是一个叼着雪茄穿着风衣的牛仔手里握着一卷羊皮纸，背景是被风沙吹过的荒漠小镇，副标题「一句提示词 十万赏金」，底部导演编剧列表用意大利语呈现，整体手绘油画质感。
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- 画一张 80 年代港产警匪片 VCD 封面，标题「夺命代码」。主角戴墨镜穿西装一手握电脑一手持枪，背景爆炸火光和城市夜景。粤语副标题「一念天堂 一念死机」，右下角写满发行信息，四角略微磨损。
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- 画一张苏联 1950 年代革命宣传海报，主题「向拖延症宣战」。红色背景，一位工人高举锤子砸向标着「明天再说」的齿轮，俄式粗体大字标语贯穿上下，底部镰刀锤子徽记。
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- 画一张昭和特摄片电影海报，标题《超兽战士 · 键盘侠》。机甲形态的打工人对战巨型表情包怪兽，背景是冒烟的城市天际线，右下角「昭和六十年发行」字样和电影公司徽标。
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- 画一张老上海月份牌广告海报，一位旗袍美女半倚藤椅手捧一台发光的打字机，屏幕飘出彩色文字，背景石库门弄堂。顶部横幅四个大字「文思泉涌」，下方民国纪年和小字商号。
方向三：杂志封面——品牌识别与层级排版的双重验证
杂志封面是"品牌视觉识别 + 高密度排版"的综合考场。 GPT-Image-2 能够准确还原《纽约客》《时代》《GQ》《Forbes》《滚石》等知名杂志的字体风格、版式规范和设计语言，同时在封面中嵌入自然的人物形象和品牌元素。
代表性提示词模板：
画一张《{杂志名}》{风格}的封面，{品牌特征描述}。主角是{人物描述}，{动作/场景}。大字标题「{标题文案}」，{副标题}，{底部信息}。
实测案例提示词：
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- 画一张《纽约客》风格的封面，主图是 Sam Altman 被一群拿着「降价」「开源」「安全」牌子的小人追着跑，脸上表情夸张。标题区用 The New Yorker 经典衬线字体排版，右上期号和日期，整体手绘插画风。
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- 画一张《时代周刊》封面，红色经典边框。主角是 Elon Musk 手里同时拿着火箭、汽车、脑机接口和一只 Shiba Inu，一脸狡黠笑容。大字标题「THE MAN WHO WON'T SIT STILL」，下方一行人物小传，角标 logo 和条形码齐全。
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- 画一张《GQ》杂志封面，主角是黄仁勋穿着标志性皮衣斜靠在一堆发光 GPU 上叼着一根辣条。金色烫印大字标题「LEATHER JACKET EMPIRE」，深绿色背景，右下条形码和期号。
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- 画一张《Forbes 福布斯》杂志封面，主角是一只戴着金丝墨镜和厚厚金链子的橘猫，西装笔挺坐在一堆发光的快递纸箱上一脸傲娇。大字标题「THE PACKAGE KING」，副标题「净资产 2.4 兆颗猫条」，红色经典刊名，右下条形码和期号齐全。
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- 画一张《Rolling Stone》滚石杂志封面，主角是一个拟人化 AI 机器人歌手，银色机械脸庞、反光金属手臂、身穿闪片长裙举着复古麦克风摆 pose。大字标题「THE FIRST AI POP STAR」，副标题「She writes her own songs. Literally.」，粉紫渐变背景配红白经典刊名，右下条形码和期号齐全。
方向四：社交截图——多平台 UI 的高保真还原
社交平台截图的生成难度在于 UI 细节的精准还原——按钮位置、标签样式、数据格式、头像布局、深色模式配色，每一处偏差都会破坏真实感。 GPT-Image-2 展示了对小红书、朋友圈、抖音、X（原 Twitter）、微博五个平台 UI 的高度理解。
代表性提示词模板：
画一张{平台名}{界面类型}截图，{内容描述}。{UI 元素要求}，{数据细节}，{模式要求}界面。
实测案例提示词：
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- 画一张 X 推文截图，Sam Altman 蓝勾认证发了一句「going to bed. agi can wait.」。下方一万多转发八万多点赞，最热评回复「it literally cannot」，深色模式界面。
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- 画一张微博热搜榜截图，前十条热搜。第一条「马斯克又发推了」带「爆」字标，第三条「GPT 把我作业写成文言文」带「沸」字标，第五条「奥特曼和马斯克隔空互怼」带「热」字标，顶部搜索框和底部导航栏完整。
方向五：发布海报——品牌调性的精准拿捏
品牌海报需要在一张图内同时传达产品特征、品牌气质和营销信息。 GPT-Image-2 展示了对苹果极简主义、特斯拉科技感、潮玩收藏风、潮牌街头风等截然不同品牌调性的准确理解和还原能力。
实测案例提示词：
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- 画一张苹果发布会风格的极简海报，深灰背景。居中一行无衬线白字「Think. Slower.」，下方一行小字「A meditation cushion. By Apple.」，左下角被咬一口的苹果 logo，整体留白极多故意一本正经地搞笑。
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- 画一张虚构新品发布海报，橙色渐变背景。中央一台透明悬浮的未来感音箱，标题「听见未来」，右侧三行参数列表，底部一句 slogan「为聆听而生」，整体科技感拉满。
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- 画一张特斯拉风格的产品发布海报，深色科技感背景带星光粒子。Elon Musk 身穿黑色 T 恤站在画面左侧右手摊开示意，右侧一台银白色 Optimus Gen 3 人形机器人并肩而立，身高比例接近 168cm。顶部大字「OPTIMUS GEN 3」，副标题「Almost human. Built in America.」。下方三列参数对照「身高 168cm · 体重 57kg · 负载 20kg」「手部 22 自由度 · 全身 28+ 自由度 · FSD 芯片驱动」「预售 $29,999 · 2026 Q4 发货 · tesla.com/optimus」。右下角一个「PRE-ORDER」按钮。
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- 画一张 Dirty Harbor Toys 风格的国潮潮玩收藏品六宫格展示图，暗色背景金色烫印文字。主图位置一个哪吒 Q 版潮玩公仔桀骜表情，穿改良版红色肚兜搭配嘻哈宽松裤和红白球鞋，脚下风火轮脖挂乾坤圈。右上三联表情特写（怒、笑、叉腰）。中间是黑金配色产品包装盒设计。右下是配件展示包括乾坤圈、混天绫、风火轮、莲花。底部一排 360 度转身视角。左上大字「NE ZHA · 04 · BORN WITH FIRE」，左侧英文属性卡。
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- 画一张潮牌 Supreme 风格限量款海报，纯红底白字大 LOGO 居中。主图是一只贴着红色贴纸的英伟达 H100 显卡，下方小字「Fall / Winter Drop」和虚构批次编号，整体街头风故意冒犯。
方向六：萌系图鉴——插画一致性与多格叙事
多格卡通图鉴的核心挑战是"一致性"——每一格中的角色造型不能崩，但表情和动作又必须每格不同。 GPT-Image-2 的角色锁定功能在这一场景中发挥了关键作用。
实测案例提示词：
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- 画一张「硅谷大佬一天作息图鉴」Q 版卡通九宫格。分别画 Sam Altman、Elon Musk、黄仁勋、Zuckerberg、Jeff Bezos、Tim Cook、Bill Gates、Larry Page、Satya Nadella 的一日日程，每格配时间和一句吐槽对话框，粉蓝配色。
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- 画一张「猫咪性格分类图鉴」萌系手绘信息图，九宫格九种不同花色的猫咪。每格配一句性格关键词、日常行为描述、互动建议，暖色系水彩风。
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- 画一张「程序员 Debug 行为图鉴」八宫格 Q 版插画。每格一个情境包括「重启试试」「删了重写」「问 ChatGPT」「拜码神」「怀疑硬件」「甩锅同事」「喝咖啡冷静」「回家睡觉」，每格配一行吐槽文字。
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- 画一张「成年人睡前拖延图鉴」Q 版漫画，十二宫格从「再刷五分钟手机」一路拖到「干脆不睡了」。每格一个黑眼圈小人偶和一句内心 OS，粉色暖黄配色。
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- 画一张「中国六大城市性格拟人图鉴」萌系手绘，六宫格六个 Q 版小人分别代表北京、上海、深圳、杭州、成都、广州。每格配性格标签、招牌台词、雷达图（节奏、美食、天气、房价、包容度五个维度），整体像精灵图鉴。
方向七：幻想地图——虚构地理场景的全要素构建
幻想地图是对模型"世界知识 + 空间想象力 + 排版能力"的综合测试。 GPT-Image-2 能够生成包含图例、罗盘、小插画、音译地名等全要素的手绘地图，从托尔金式羊皮卷到宝可梦风格区域地图，风格适应性极强。
实测案例提示词：
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- 画一张幻想世界手绘地图，托尔金式羊皮卷风格。标注出王国、精灵森林、巨龙之峰、失落之城、黑暗沼泽等十几个地点，每地配小插画和拉丁字母音译地名，四角装饰花纹。
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- 画一张宝可梦风格的虚构区域地图，分城镇、道路、洞窟、水路四类区域。标注十几个据点，每个据点一个 Q 版图标，右上方向罗盘，像素风配色。右下角一个训练家小人正在追一只狡猾的百变怪。
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- 画一张虚构游戏《AGI 大冒险》的关卡地图，老式 RPG 世界地图风格。从新手村「Prompt 镇」起步，沿途标注「Token 森林」「Hallucination 沼泽」「对齐雪山」「AGI 火山」四大主线区域，每区一个 BOSS 图标和难度星级。
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- 画一张梦境地图，手绘水彩风。岛屿漂浮在云海中，标注甜梦岛、噩梦海峡、遗忘森林、童年灯塔等诗意地名，每地配一幅小插画，右下角一只拿着船桨的小熊猫。
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- 画一张虚构城市《镜中城》的俯瞰地图。运河纵横，六个区域分别代表六种情绪，每区建筑风格不同，图例在左下角标明主要地标和交通方式。
方向八：老印刷品——材质质感模拟的极致还原
质感模拟是 AI 生图中的"硬活"——泛黄报纸、粉笔灰、印刷厂章、毛笔字、宣纸水墨，每种老物件的手感都需要精准还原。 GPT-Image-2 在这一方向上展示了对不同纸张材质、印刷工艺和年代感的深入理解。
实测案例提示词：
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- 画一张民国三十年代报纸头版扫描件，竖排繁体。头条「西洋奇术东渐 沪上学界议论纷纭」，副标题讲一个叫「机器脑」的玩意儿能作诗答题。右上天气农历，版面还有戏院广告、药铺广告、寻人启事，整体泛黄纸质感。
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- 画一张 80 年代中学黑板报，粉笔手写字迹。主题「迎接新学期」，配粉笔画的红旗、书本、火箭，角落写着名言警句和值日生名字，黑板木框和粉笔灰细节齐全。
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- 画一张 90 年代老式家电说明书内页，标题「星河牌智能电视机使用手册」。灰白印刷纸，分「开机步骤」「常见故障」「售后网点」三栏，配简陋线描图解和印刷厂章。
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- 画一张 80 年代老式奖状，大红烫金边框。中间毛笔字「先进工作者」，获奖人姓名处写「Sam Altman 同志」，底部单位落款「硅谷人民通用人工智能委员会」和日期，背景印有麦穗和五角星纹样，纸张微微泛黄。
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- 画一张中国古典水墨配诗图，横版。李白《将进酒》全文竖排繁体书法居于画面中央，画面右侧是李白持酒杯望月形象，白衣飘飘立于山水之间。左下角一只酒坛贴着「酒」字、一只香炉、几枝墨竹。诗题「将进酒」大字楷书居中，落款「唐·李白」配红色朱砂印章。整体泛黄宣纸底色。
方向九：软件界面——UI 高保真还原与中文信息密度极限
软件界面生成是对 GPT-Image-2"世界知识"能力的硬核验证。 从 3A 游戏 HUD 到记账、任务管理、阅读、音乐 App，模型需要理解不同类型软件的 UI 范式、交互逻辑和视觉规范，并在中文信息密度拉满的条件下保持界面的可读性和真实感。
实测案例提示词：
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- 画一张虚构开放世界 MMO 游戏《红楼梦 Online》的游戏截图，画面精美接近 3A 大作水准。主角是一位古装女子背影立于中景，大观园街市场景。左上角人物头像血条蓝条显示「林黛玉 Lv.32 HP 1326/1326 MP 856/856」。顶部显示地点「潇湘馆外 (1234, 567)」。右侧任务面板列主线、支线、日常任务。左下系统消息和世界频道聊天记录。右下技能栏六个技能图标。底部经验条。整体中文 UI 元素密度极高。
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- 画一张虚构记账 app 的月度总览页面。顶部环形图展示支出分类，中部收支柱状图，下方最近交易列表五条，整体莫兰迪配色，右上角设置齿轮。
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- 画一张虚构任务管理 app 的看板视图截图。三列「待办」「进行中」「已完成」，每列三到四张卡片，每张卡片含标题、标签、截止日期、负责人头像，整体扁平化设计。
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- 画一张虚构阅读 app 的书架界面。三行书封网格展示十二本虚构书名，顶部搜索框和筛选标签，右下角悬浮添加按钮，整体米色羊皮纸质感。
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- 画一张虚构音乐 app 的正在播放页面。顶部专辑封面大图是一只戴耳机的橘猫，中部歌曲名「猫叫版《孤勇者》」和歌手名「DJ 橘座」，下方进度条和控制按钮，底部歌词滚动区，整体深色模糊玻璃效果。
方向十：白日做梦——创意载体的无限延伸
最后一个方向纯属"整活"——把中药药方、录取通知书、物理课本、登机牌、超市价签这些日常载体变成创意画布。 这一类测试的不是某项单一能力，而是模型对各种真实世界文档格式的"世界知识"掌握程度。
实测案例提示词：
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- 画一张中医药方单，毛笔楷书竖排「拖延症加减方」。药材清单含「决心三钱、专注五钱、番茄钟两枚、deadline 一剂」，落款「大聪明堂 执业编号 XX001」，宣纸质感带红色印章。
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- 画一张虚构大学本科录取通知书，烫金边框。标题「录取通知书」，下方一段文言文贺词，中央专业「梦想学院 · 白日做梦系」，录取人姓名「Sam Altman」，右下钤印和校长手签。
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- 画一张初中物理课本插图页，章节「第五章 情绪的功与能量」。配严肃的能量守恒示意图但标注的是「开心能」「沮丧能」「咖啡因输入」「打工人熵增」，下方三道课后练习题一本正经。
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- 画一张虚构航空公司的登机牌，标题「梦境航空 Dream Airlines」。乘客姓名「Elon Musk」，起飞地「火星」目的地「地球」，航班号 DA420，登机口「枕头 3 号」，舱位「黄粱一梦」，条形码齐全。
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- 画一张复古风超市促销海报，大红价签贴满版面。商品包括「专注力 一斤 99 元」「快乐 买一送一」「时间 限时特惠」「睡眠 清仓处理」，每件商品配手绘图和「今日限定」小爆炸贴纸，整体九十年代超市风。
如何写出高质量的 GPT-Image-2 提示词？五条实战原则
GPT-Image-2 的一个显著特点是"短提示词 + 高质量输出"——三五句话的描述就能生成专业级视觉内容。 但"短"不等于"随便写"。基于 50+ 案例的实测经验，以下五条原则可以显著提升生图质量：
| 原则 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 1. 明确载体类型 | 告诉模型你要的是什么物理形态 | "竖版长图""VCD 封面""杂志封面""登机牌" |
| 2. 锚定风格时代 | 给出年代、国家/地区、文化语境 | "80 年代港产""苏联 1950 年代""民国三十年代" |
| 3. 描述核心视觉元素 | 主体人物/物件 + 动作 + 场景 | "工人高举锤子砸向标着'明天再说'的齿轮" |
| 4. 指定文字内容 | 直接写出要渲染的文字 | 标题「夺命代码」，副标题「一念天堂 一念死机」 |
| 5. 定义质感与配色 | 材质、底色、强调色、整体感觉 | "宣纸底色加朱红点缀""莫兰迪蓝配色" |
关键发现： GPT-Image-2 具备强大的"世界知识"——当你提到"纽约客风格"或"小红书截图"时，模型已经理解了这些概念背后的全套视觉规范。
因此，提示词应当侧重于描述"你想在这个载体上放什么内容"，而非"这个载体长什么样"。模型会自动补全排版范式、字体选择和交互元素。
GPT-Image-2 目前的可用性与定价如何？
截至 2026 年 4 月 21 日，GPT-Image-2 正处于分阶段推送中。 以下是当前已确认的可用性信息：
| 维度 | 当前状态 |
|---|---|
| ChatGPT Plus/Pro/Team/Enterprise 用户 | 已可使用（自 2026-04-19 起灰度推送） |
| ChatGPT 免费用户 | 暂未开放 |
| API 访问 | 计划 2026 年 5 月初开放 |
| 预估 API 定价 | 约 $0.15–0.20/张 |
| DALL-E 2/3 关停 | 2026-05-12 |
需要指出的是，部分自媒体文章使用了"全量上线"的表述。据原文表述，作者在 ChatGPT 网页端和 App 端均已能使用该模型，但截至发稿时，OpenAI 尚未发布正式的全量上线公告。
更准确的描述是：GPT-Image-2 已开始向付费用户进行分阶段部署（phased deployment），而非一次性面向所有用户的全量开放。
对于想要体验的用户： 如果你是 ChatGPT Plus 或 Pro 订阅用户，现在打开 ChatGPT 的网页端或 App，直接在对话中输入图片生成提示词即可。生成的图片如果明显比以往更精细、文字更准确，那你大概率已经被分配到了 GPT-Image-2。