텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 아우르는 500개 이상의 모델을 사용량 기반 과금과 계약가로 이용하세요. 아무 카드나 열어 연동 문서, SDK 예제, 가격 상세 정보를 확인할 수 있습니다.
17개의 모델
GPT-Image-2.6 Flare는 빠른 반복 작업을 위한 이미지 생성 및 편집 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 기반으로 이미지를 생성하거나 편집할 수 있으며, 대화형 이미지 생성 및 편집 워크플로에 적합합니다. 문서에서는 복잡도 설정, 마크업 기반 편집, SVG 출력 및 애니메이션 GIF 출력을 언급합니다. ### 가격 100만 토큰당 과금되며, 금액은 미국 달러 기준입니다: - 텍스트 입력: 5.00 - 캐시된 텍스트 입력: 1.25 - 이미지 입력: 8.00 - 캐시된 이미지 입력: 2.00 - 이미지 출력: 30.00 텍스트 및 이미지 입력과 이미지 출력만 지원하며, 오디오와 비디오는 지원하지 않습니다.
GPT-Image-2.6 Sunburst는 텍스트 및 이미지 입력을 기반으로 이미지 생성과 편집을 지원하며, 정교한 구도 구성과 이미지 편집 워크플로에 적합합니다. 문서에서는 복잡도 설정, 마크업 기반 편집, SVG 출력 및 GIF 애니메이션 출력을 언급합니다. ### 입력 및 출력 - 입력: 텍스트, 이미지 - 출력: 이미지 - 오디오 및 비디오 모달리티는 지원하지 않음 ### 공식 요금 아래 요금은 모두 100만 토큰당 USD 기준입니다: | 유형 | 입력 | 캐시된 입력 | 출력 | | --- | ---: | ---: | ---: | | 텍스트 토큰 | 5.00 | 1.25 | — | | 이미지 토큰 | 8.00 | 2.00 | 30.00 |
GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt。 知识截止：2026-02-16。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-5.4 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt。 知识截止：2025-08-31。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-5.4 Pro 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-pro。 知识截止：2025-08-31。 模态：text、image → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-5.4 nano 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-nano。 知识截止：2025-08-31。 模态：text、image → text。 上下文长度：400,000 tokens。
GPT-5.4 mini 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-mini。 知识截止：2025-08-31。 模态：text、image → text。 上下文长度：400,000 tokens。
GPT-6 Sol 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-sol。 知识截止：2026-04-20。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-6 Luna 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-luna。 知识截止：2026-05-18。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT Image 2 是我们最先进的图像生成模型，用于快速、高质量的图像生成和编辑。它支持灵活的图像尺寸和高保真图像输入。
GPT-Image-2.5 Flare 是面向日常高质量图像生成的高速模型，支持文本和图像输入，仅输出图像。 支持 low、medium、high、xhigh、max 和 auto 六种质量设置，可通过 Image API 直接调用，也可作为 Responses API 图像生成工具的模型使用。支持图像生成、图像编辑和 Batch 处理，不支持音频或视频。 ### Token 价格 以下金额均为 USD / 100 万 Token： - 文本输入：5；缓存文本输入：1.25。 - 图像输入：8；缓存图像输入：2。 - 图像输出：标准处理 30；Batch 处理 15。 模型不输出文本，因此没有文本输出计费。Token 单价与 GPT Image 2 相同，但 GPT Image 2 的计算器不能用于估算 GPT Image 2.5 的 Token 消耗。
GPT-Image-2.5 Sunburst 是 OpenAI 的图像生成与编辑模型，支持文本和图像输入、图像输出，适合对编辑精度要求较高的工作流。 支持 low、medium、high、xhigh、max 和 auto 六种质量设置。可通过 Image API 直接使用，也可作为 Responses API 图像生成工具的模型使用。 支持的图像接口： - 生成：`v1/images/generations` - 编辑：`v1/images/edits` 不支持音频和视频。 ### 官方价格 按每 100 万 Token 计费，单位为 USD： | 类型 | 输入 | 缓存输入 | 输出 | | --- | ---: | ---: | ---: | | 文本 | 5.00 | 1.25 | 不适用 | | 图像 | 8.00 | 2.00 | 30.00 | 模型仅输出图像，不收取文本输出费用。Token 单价与 GPT Image 2 相同，但 GPT Image 2 的计算器不能用于估算 GPT Image 2.5 的 Token 消耗。
GPT-5.5 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt。 知识截止：2025-12-01。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-5.6 Terra 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-mini。 知识截止：2026-02-16。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。
GPT-5.6 Luna는 OpenAI의 모델입니다. 모델 계열: gpt-nano. 지식 컷오프: 2026-02-16. 모달리티: text, image, pdf → text. 컨텍스트 길이: 1,050,000 tokens.
GPT-6 Astra is OpenAI's flagship frontier model, released September 3, 2026 and described by OpenAI as its most capable and most aligned model, built for the hardest end-to-end work in coding, computer use, browsing, research and professional tasks. On the API it offers a 1,050,000-token context window with up to 128,000 output tokens, a knowledge cutoff of April 30, 2026, text and image input with text output, and support for function/tool calling, built-in tools (web search, file search, computer use), Structured Outputs and streaming; reasoning effort supports low, medium, high, xhigh and max (none is not supported, and custom temperature/top_p and logprob are unavailable). Standard API pricing is $10 per 1M input tokens and $50 per 1M output tokens, with cached input at $1.00, cache writes at $12.50, and a long-context tier above 272K input tokens at $20/$75 ($2.00 cached, $25.00 cache writes); Batch and Flex are priced at 50% of Standard rates and Fast mode at 2x. Access is being rolled out gradually, with parts of it gated behind OpenAI's Trusted Access / Daybreak program as the first model to reach the Critical cybersecurity capability level under its Preparedness Framework.
GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 的模型。 模型族：gpt-sol。 知识截止：2026-04-30。 模态：text、image、pdf → text。 上下文长度：1,050,000 tokens。