GPT Image 2.6 API：GIF 动图与 SVG 矢量图，VIP 每张 0.03 美元

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先选择接入线路

• 令牌分组只在创建令牌时选，不写进请求：
  • 官转用 OpenAI Official 或 OpenAI Official Enterprise，计费模式「按量优先」或「按量计费」。
  • VIP 和网页版用 default 或其他图像分组，计费模式「按量优先」或「按次计费」。
• 三条线路都用 /v1/images/generations 生成、/v1/images/edits 编辑，请求格式与 OpenAI Images API 相同。
• 怎么选：要 SVG、要从编辑直接出 GIF 或要最快出图，用官转；要固定价的原生 4K PNG，用 VIP；要固定价的 GIF（1024×1024 及以上），用网页版。

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和 GPT Image 2.5 的区别

• 新增输出格式：官转可输出 GIF 动图和 SVG 矢量图，网页版可输出 GIF。
• 新参数 complexity（low / medium / high）控制画面复杂度，不另收费。
• 官转 low、medium 用的 tokens 是 2.5 的 3–4 倍，high 及以上与 2.5 同价；大量草图可以继续用 GPT Image 2.5。
• 2.6 VIP 不支持 xhigh、max，按次调用需要这两档时继续用 2.5 VIP。

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调用前准备

export LAOZHANG_API_KEY="替换为你的老张API令牌"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1"

import base64
import json
import sys
import urllib.request
from pathlib import Path

if len(sys.argv) != 3:
    raise SystemExit("用法：python save_images.py 响应文件.json 输出文件前缀")


def decode_b64(value):
    # 去掉可能存在的 data:...;base64, 前缀，并补齐缺失的 = 填充
    if value.startswith("data:"):
        value = value.split(",", 1)[1]
    value = "".join(value.split())
    value += "=" * (-len(value) % 4)
    return base64.b64decode(value, validate=True)


def extension_of(raw):
    # 按文件头判断格式：PNG、JPEG、WebP、GIF 或 SVG
    if raw.startswith(b"\x89PNG"):
        return "png"
    if raw.startswith(b"\xff\xd8"):
        return "jpg"
    if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP":
        return "webp"
    if raw.startswith(b"GIF8"):
        return "gif"
    if b"<svg" in raw[:2048]:
        return "svg"
    raise RuntimeError("无法识别的图片格式")


payload = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
if payload.get("error"):
    raise RuntimeError(payload["error"])
items = payload.get("data") or []
if not items:
    raise RuntimeError("响应中没有图片结果，请检查错误信息和调用日志")

for index, item in enumerate(items, start=1):
    if item.get("b64_json"):
        raw = decode_b64(item["b64_json"])
    elif item.get("url"):
        with urllib.request.urlopen(item["url"], timeout=60) as download:
            raw = download.read()
    else:
        raise RuntimeError(f"第 {index} 项缺少图片内容或下载地址")
    output = Path(f"{sys.argv[2]}-{index}.{extension_of(raw)}")
    output.write_bytes(raw)
    print(f"已保存 {output}（{len(raw)} 字节）")

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GPT Image 2.6 官转

• high 及以上与 2.5 同价；low、medium 的 tokens 是 2.5 的 3–4 倍，大量草图可以继续用 2.5。
• 横版 1536×1024 用的 tokens 更少：low 664、high 1,353。
• 原生 4K（3840×2160）的 high 约 3,337 tokens，约 $0.10。
• 请显式传 quality。不传时 Flare 按提示词自动选档，细节多的提示词一张 1024 图可能用到约 5,800 tokens；Sunburst 不传时按 high。

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "一只橘猫在窗台上伸懒腰后打哈欠，窗外下着小雨，扁平插画风格，循环动画",
    "output_format": "gif",
    "size": "512x512",
    "frame_count": 9,
    "frame_duration_ms": 200,
    "quality": "medium"
  }' -o gif.json

• frame_count 默认 9 帧；frame_duration_ms 默认 200，最小 20。
• 所有帧拼在一张大图里生成，尺寸太小或帧数太多会报 No supported sheet fits；512x512 配 4–9 帧可直接使用，512×512 九帧 medium 约 2,073 tokens（约 $0.06）。
• 不支持 stream。

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生成 SVG 矢量图

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "一个扁平风格的咖啡杯图标，杯子冒着热气，杯身上有一片绿色叶子图案，暖棕色和奶白色配色",
    "output_format": "svg",
    "quality": "medium",
    "size": "1024x1024"
  }' -o svg.json

• 写 SVG 的文本模型用 svg.model 指定，不传时默认 gpt-6.1-terra。
• 也可以自己传，例如 "svg": {"model": "gpt-5.5"}（gpt-5.5 会另收写作费，见下方计费）。只能填文本模型，填图片模型会报 model_not_found。

• 参考图：和普通出图一样，按 usage 以官方单价计费。
• 写 SVG：默认的 gpt-6.1-terra 和以下 8 个低价文本模型不收费：
  • gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano、gpt-5-mini、gpt-5-nano
  • gpt-4.1-mini、gpt-4o-mini、gpt-5.6-luna、gpt-6-luna
• 其他写作模型（例如 gpt-5.5、gpt-6-sol）按其官方单价计费，用量在响应的 svg_usage 里。调用日志中，这部分按等价金额折成文本输入 tokens 计入，折算后的数量见 svg_usage.billed_as_text_input_tokens；用免费模型时该值为 0。

• 支持的写作模型：GPT-5.x、GPT-6.x、GPT-4.1、GPT-4o、o3 等 GPT 文本模型。不在支持列表里的返回 unsupported_svg_model，不扣费。
• 可选 svg.reasoning.effort（low、medium、high 等）控制写 SVG 时的思考量。high 的 tokens 实测是默认值的 2.6–14 倍，图标用默认值即可。
• 画面越复杂，SVG 代码越长，费用和耗时越高。
• 细节多的整幅插画（例如一整间咖啡店的场景）实测多数失败，一次失败要等 2–3 分钟。SVG 请用于图标、Logo 和简单图形。
• 只支持 /v1/images/generations，不支持编辑、stream，n 只能为 1。
• OpenAI 返回 502 时，网关会自动重试或换一条线路再试。全部失败时返回错误（通常是 svg_generation_failed），不扣费；失败不会返回参考图，可以稍后重试或简化提示词。

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GPT Image 2.6 VIP 按次

export LAOZHANG_API_KEY="替换为你的 default 分组令牌"

curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare-vip",
    "prompt": "白色陶瓷杯的产品照片，灰色桌面，柔和自然光",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }' -o generation.json

• 2.6 官转：high 一张 1024 图约 $0.053，VIP 是 $0.03；要 GIF、SVG 或更快出图（Flare 8–12 秒）时用官转。
• 2.5 VIP：同为 $0.03，支持 xhigh / max；需要这两档时继续用 2.5。
• 2.6 网页版：同为 $0.03，出图更快（一般 20–35 秒），可输出 GIF 动图；原生最高约 2K，4K 为放大，只要 1K、2K 时用它，见 GPT Image 2.6 网页版。

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GPT Image 2.6 网页版

export LAOZHANG_API_KEY="替换为你的 default 分组令牌"

curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-web",
    "prompt": "一只橘猫坐着向镜头招手，扁平卡通风格，浅蓝色纯色背景，循环动画",
    "size": "1024x1024",
    "output_format": "gif",
    "frame_count": 8,
    "frame_duration_ms": 120
  }' -o gif.json

• frame_count 为 2–64，默认 9；frame_duration_ms 为 20–2000，默认 200。
• 一定要传 size：不传时返回的 GIF 尺寸小且不规则（例如 439×390）。GIF 推荐 1024x1024。
• n 只能为 1。
• 传 stream: true 不会分段返回，生成完成后一次返回整张 GIF。
• 帧数越多越慢、文件越大。1024×1024 时：4–9 帧约 35–42 秒、1–2.5 MB；16 帧约 100 秒、约 5 MB；64 帧约 2 分钟、约 18 MB，单帧会略糊。2048×2048 九帧约 54 秒、约 11 MB。客户端超时至少设 300 秒。
• 高峰时多帧或大尺寸 GIF 可能在约 2 分钟后返回 429，不扣费；稍后重试，或减少帧数、缩小尺寸。

• 2.6 网页版：1024×1024 及以上，每次 $0.03 固定价，帧数可控。
• 2.6 官转：要 512x512 这类小尺寸 GIF、从编辑直接输出 GIF 或要 SVG 时用，按 token 计费，512×512 九帧 medium 约 $0.06，见 GPT Image 2.6 官转。
• 2.6 VIP：不输出 GIF；要原生 4K 的 PNG 时用。

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常见问题

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不用 OpenAI 账号能调用 GPT Image 2.6 吗？

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GPT Image 2.6 API 多少钱一张？

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相关文档

• GPT Image 2.5 API：上一代模型，VIP 支持 xhigh / max
• GPT Image 2.6 上线公告
• Images API 参考
• 图像生成 API 选型与价格
• 调用日志
• 模型与价格总表

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参考资料

• OpenAI 图像生成指南
• OpenAI Images API 参考