-vip 模型已恢复稳定,10 月下旬改用网页版、官转或 Nano Banana 的用户可以切回,只需改回模型名。它们的 4K 按请求尺寸原生生成,不是先出小图再放大或超分,1K 到 4K 同为每张 $0.03。
市面上不少按次计费的 GPT Image 服务也写着”支持 4K”,返回的图片宽高确实是 3840×2160,细节却只有 1.5K–2K 的水平。接入或采购前,建议用下文的两种方法自己核对。
- 发布日期:2026 年 11 月 2 日
- 最后核对:2026 年 11 月 2 日
- 当前状态:有效
关键信息
成功率不计参数错误、内容审核拦截等由请求本身导致的失败。价格以模型与价格总表为准。
从网页版、官转或 Nano Banana 切回
令牌和接口不用改,按下表把model 换回来:
切回时注意:
- 返回形式:网页版只返回 Base64,
-vip可以用response_format选择:url:返回图片链接;b64_json:返回 Base64。代码只读 Base64 时请显式传这个值,详见 GPT Image 2.5 文档。
quality和size的写法见 VIP 按次计费接入;4K 和high不加价。- 网页版和官转继续可用。不需要 2K 以上细节、也不需要指定 Flare / Sunburst 的任务,可以留在网页版。
怎样辨别放大的假 4K
一张 4K 尺寸的图片,可以由模型直接按 4K 生成,也可以先生成 1.5K–2K 的小图,再放大或用 AI 超分补到 3840×2160。后两种图片的宽高完全正确,文件属性里也显示 4K,只看尺寸分辨不出来。下面两种方法建议一起用:
生成耗时主要取决于上游排队,
-vip 的 4K 和 1K 用时相近,不能用快慢来判断是否原生。
看细节
用原始文件检查:下载url 指向的图片或解码 b64_json,不要用截图,也不要用经过聊天软件转发的图片,它们都被压缩过。提示词里放进小字招牌、人群、毛发、植物这类细节丰富的内容,在看图软件里按 100% 查看。放大出来的图片在 100% 下边缘发软;AI 超分的图片看起来锐利,但纹理会重复、文字笔画会变形。
缩放对比
图片本身有多少细节,可以用”缩小一半再放大回来”来测:原生 4K 的细密纹理在缩小时会丢失,放大回来后与原图差别明显;本来就是放大的图片,缩小时几乎不丢东西,放大回来和原图很接近。把下面的脚本保存为check_4k.py,需要 Pillow 和 NumPy(pip install pillow numpy):
- 35 dB 以下:原图有完整的 4K 细节。老张API
-vip的 4K 图通常在 26–34 dB。 - 35 dB 以上:缩小一半损失很少,原图的细节不超过约 2K,基本是放大图。从 2K 放大到 4K 的图片一般在 36–39 dB,从 1.5K 放大的在 42 dB 以上。
影响范围
- 调用
-vip的用户:不用改动。10 月下旬给失败请求加的重试可以保留。 - 10 月下旬改用网页版、官转或 Nano Banana 的用户:可以按上表切回
-vip,也可以继续使用现在的模型。 - 不受影响:网页版
gpt-image-2-web、gpt-image-2.5-web,官转分组的 GPT Image 模型,以及 Nano Banana 系列。
常见问题
-vip 现在稳定吗?
稳定。11 月 1 日 16 时至 11 月 2 日 23 时,三个-vip 模型按小时统计的成功率都在 96% 以上,合计 99.4%。多条上游线路自动切换,不限并发、不限速。偶发失败时,先在调用日志确认上一次请求的状态,再带退避重试。
-vip 的 4K 是不是放大的?
不是。三个-vip 模型都按请求的 size 直接生成 4K,不是先出小图再放大或超分。可以用缩放对比自己验证:-vip 的 4K 图通常在 26–34 dB,放大图在 35 dB 以上。
4K 要加钱吗?
不加。1K 到 4K、low 到最高档 quality、生成还是编辑,都是每张 $0.03。
4K 要等多久?
约 40 秒到 3 分钟,和 1K 相近,主要取决于当时的上游排队。客户端超时至少设 300 秒;超时不会取消服务端的生成,重试前先查调用日志,避免重复生成。之前改成网页版的,要不要切回?
需要 2K 以上细节、要指定 Flare 或 Sunburst、或者要url 返回形式时,切回 -vip。网页版同为每张 $0.03,原生输出最高约 2K,只用 1K 图片的任务可以继续用网页版。
相关文档
- GPT Image 2.5 接入指南:
-vip、网页版和官转三条线路的参数、计费和示例 - GPT Image 2 文档:
gpt-image-2-vip的尺寸、质量和各分组计费 - 10 月 23 日公告:GPT Image -vip 模型近期不稳定
- 模型与价格总表、调用日志