GPT-Image 2.5 vs GPT-Image 2

Memilih dalam perbandingan GPT-Image 2.5 vs GPT-Image 2 berarti memisahkan tiga pertanyaan yang sering dicampur halaman pemasaran: model apa yang sebenarnya ada di balik nama itu, bagaimana perilaku ukuran dan kualitas keluaran, dan berapa biaya satu gambar jadi. Jawaban singkatnya: di OmniaKey GPT-Image 2 $0.005 lebih murah per gambar di setiap tingkat ukuran, tingkat tambahan 2.5 tidak berpengaruh di rute ini, dan perbedaan nyatanya ada pada perilaku penyuntingan.

OpenAI membagi keluarga gambar barunya menjadi dua ID: gpt-image-2.5-flare dan gpt-image-2.5-sunburst. OmniaKey menerbitkan kedua ID resmi di samping gpt-image-2; alias tunggal gpt-image-2.5 sudah tidak ada. Perbedaannya langsung memengaruhi alur kerja: batas atas kualitas, perlakuan ukuran, perilaku penyuntingan, dan harga per panggilan.

GPT-Image 2.5 vs GPT-Image 2: jawaban singkat

Kedua rute memakai API tugas media yang sama, GPT-Image 2.5 $0.005 lebih mahal per gambar di setiap tingkat ukuran, dan bentuk permintaannya juga identik: LEBARxTINGGI eksplisit, n=1, lalu polling tugas.

Tiga kasus visual yang benar-benar kami jalankan

Pernyataan di atas membahas antarmuka yang terdokumentasi. Untuk melihat keluaran nyata dari kedua rute OmniaKey dalam kondisi yang sama, pada 12 September 2026 kami menjalankan tiga kasus visual. Setiap perbandingan memakai prompt atau gambar sumber yang sama, ukuran yang sama, n=1, dan tugas media baru. Ini observasi n=1, bukan tolok ukur atau bukti untuk semua seed acak.

Kasus 1: adegan kompleks dengan pengaturan yang sama

Ringkasan prompt: rumah kaca kaca di tebing laut, tiga lentera merah, teleskop tembaga, satu perahu layar putih, basal basah, dan laut badai pada blue hour. Kedua permintaan memakai high dan 1536x1024.

GPT-Image 2 / high / 1536x1024

GPT-Image 2.5 / high / 1536x1024

Dalam proses ini, GPT-Image 2.5 membuat struktur teras rumah kaca lebih mudah dibaca dan menata teleskop, lentera, serta perahu dengan lebih jelas. GPT-Image 2 memberi crop tebing kiri yang lebih kuat dan tekstur ombak yang lebih dramatis. Kesimpulan untuk kasus ini: untuk komposisi kompleks yang akan dilihat klien, kami akan menguji 2.5 lebih dulu; untuk draf arahan seni, 2 tetap meyakinkan. Ini pengamatan dari satu pasangan, bukan kemenangan universal.

Kasus 2: material produk dan batas kualitas 2.5

Ringkasan prompt: still life kampanye parfum dengan botol kaca hijau zamrud, tutup kuningan, obsidian hitam, air, key light hangat, rim light dingin, pembiasan realistis, dan embun. GPT-Image 2 memakai high; GPT-Image 2.5 sengaja memakai max, salah satu tingkat baru.

GPT-Image 2 / high / 1024x1536

GPT-Image 2.5 / max / 1024x1536

Dalam pasangan ini, GPT-Image 2.5 mengendalikan bidang botol dan batas highlight dengan lebih rapi, sedangkan GPT-Image 2 membuat batu dan air lebih dramatis. Kesimpulan untuk hero produk: jika geometri botol dan material reflektif adalah hasil akhir, biaya 2.5 max lebih mudah dibenarkan; untuk mengeksplorasi suasana dan tekstur, GPT-Image 2 high tetap berguna. Karena tingkat kualitas berbeda, ini uji batas atas, bukan skor pada pengaturan yang sama.

Kasus 3: edit warna yang presisi

Kami mengirim JPEG kecil yang sama ke kedua rute dan meminta hanya cairan serta kaca hijau diubah menjadi merah delima, sambil mempertahankan siluet, tutup kuningan, tetesan air, kamera, cahaya, dan obsidian. Keduanya memakai high dan 1024x1536.

Gambar sumber yang sama

GPT-Image 2 / edit / high

GPT-Image 2.5 / edit / high

Perbedaannya paling kecil di sini: kedua edit berhasil, mempertahankan layout, dan menghasilkan varian kaca merah yang meyakinkan. Kesimpulan untuk edit ini: dalam satu kasus ini, rute 2.5 OmniaKey tidak menunjukkan keunggulan yang menentukan. Karena kedua ID resmi kini diterbitkan terpisah, jika kesetiaan edit bersifat kritis, ulangi kasus ini dengan gpt-image-2.5-flare dan gpt-image-2.5-sunburst sebelum memutuskan mana yang menangani pipeline penyuntingan Anda.

Rangkaian visual ini tidak mengukur latensi atau keandalan. Satu percobaan generasi gpt-image-2.5 high lainnya mengalami timeout di provider, jadi kami tidak mengubahnya menjadi klaim performa.

Apa yang sebenarnya diubah OpenAI di 2.5

Hal pertama yang perlu ditinggalkan adalah anggapan bahwa "GPT-Image 2.5" adalah satu model. Katalog OpenAI mencantumkan dua:

• gpt-image-2.5-flare digambarkan sebagai opsi tercepat untuk pembuatan gambar harian berkualitas tinggi.
• gpt-image-2.5-sunburst digambarkan sebagai model paling mumpuni untuk membuat dan menyunting, diarahkan ke alur kerja yang paling mementingkan presisi penyuntingan.

Keduanya memakai snapshot 2026-09-08, menerima teks dan gambar, serta mengembalikan gambar. Snapshot GPT-Image 2 lebih lama: gpt-image-2-2026-04-21.

Perubahan kedua adalah rentang kualitas. GPT-Image 2 berhenti di high; model 2.5 menambah xhigh dan max, dengan auto sebagai default. Semakin tinggi kualitas, semakin banyak token gambar keluaran yang dipakai, dan di situlah letak perbedaan biaya sebenarnya.

Kedua generasi memakai dua endpoint yang sama: v1/images/generations untuk teks ke gambar dan v1/images/edits untuk penyuntingan dan referensi. Ini bukan model chat. OpenAI menyatakan model GPT Image dapat memerlukan API Organization Verification; pastikan aksesnya sebelum menjanjikan tanggal peluncuran.

Ada juga regresi yang perlu diketahui: Batch ditandai didukung untuk gpt-image-2, tetapi tidak untuk model 2.5. Jika pipeline Anda memproses ribuan gambar pada malam hari dengan diskon, fitur itu kini hanya ada di model lama.

Bagaimana OmniaKey menyediakan kedua model

OmniaKey tidak mem-proxy bentuk sinkron API Images OpenAI secara langsung. gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare, dan gpt-image-2.5-sunburst melalui siklus tugas media asinkron yang sama: buat dengan POST /v1/media/tasks, polling dengan GET /v1/media/tasks/{id}, lalu unduh URL bertanda tangan. Meskipun panggilan OpenAI sinkron, di gateway tetap asinkron.

Dua konsekuensi saat memindahkan skrip OpenAI:

• Tidak ada respons base64 inline. Anda harus polling sampai tugas succeeded atau failed, lalu mengambil asetnya.
• Tidak ada parameter n untuk banyak gambar. OmniaKey mewajibkan n = 1, jadi sepuluh gambar berarti sepuluh tugas. Streaming dan gambar parsial juga digantikan status tugas.

Idempotensi memakai header Idempotency-Key: kunci yang sama dengan isi yang sama mengembalikan tugas asli, dan kunci yang sama dengan isi berbeda ditolak alih-alih diam-diam membuat tugas kedua.

Ukuran keluaran: piksel tepat, bukan token tingkat

Perbedaan paling terlihat adalah ukuran, dan mudah terlewat karena kedua model menerima nilai size yang sama.

OpenAI merekomendasikan 1024x1024, 1536x1024, dan 1024x1536, serta mengizinkan nilai LEBARxTINGGI: kedua sisi kelipatan 16, rasio antara 1:3 dan 3:1, tidak ada sisi melebihi 3840 piksel, dan total piksel antara 655.360 dan 8.294.400. Resolusi di atas 2560x1440 bersifat eksperimental.

Di OmniaKey, kedua generasi GPT Image memakai satu aturan ukuran yang sama: LEBARxTINGGI yang diminta dikembalikan persis, dan bila size dihilangkan kanvas ditentukan penyedia. Token 1K, 2K, dan 4K ditolak pada relay saat ini, sehingga perbedaan ukuran yang dulu memisahkan kedua model kini hilang:

Pada relay saat ini LEBARxTINGGI yang diminta dipatuhi persis; token 1K/2K/4K ditolak penyedia sebelum ada gambar.

Ini tetap penting di mana pun kode hilir mempercayai metadata: kisi thumbnail tetap, templat cetak, tata letak dengan lebar tetap, perkiraan penyimpanan.

Tingkat kualitas dan biaya sebenarnya

Kualitas bukan sakelar kosmetik. Ia menentukan berapa banyak token gambar keluaran yang dipakai model, dan token keluaran itulah yang ditagih.

Hasil yang dicatat OmniaKey untuk GPT-Image 2 menunjukkan rentangnya: prompt yang sama mengembalikan sekitar 408, 1056, dan 6240 token gambar keluaran pada low, medium, dan high. Selisihnya lebih dari 15 kali antara tingkat termurah dan termahal pada model yang sama.

Angka token ini adalah pengukuran per kanal, bukan konstanta model. Nilai persisnya ditentukan hulu di balik kanal OmniaKey, dan pengukuran ulang pada ID model yang sama bisa memberi angka berbeda, jadi ukur ulang sebelum menerbitkan atau menganggarkan tarif per tingkat kualitas.

Perkiraan per gambar dari OpenAI menerjemahkan hal itu ke dolar:

Itu perkiraan OpenAI sendiri, bukan penawaran OmniaKey, dan tidak termasuk token teks masukan. Untuk 2.5, OpenAI secara eksplisit memperingatkan bahwa tarif token yang sama tidak berarti biaya per gambar yang sama, karena konsumsi bisa berbeda menurut model dan tingkat kualitas; kalkulator token resminya mencakup GPT-Image 2 dan tidak memperkirakan konsumsi GPT-Image 2.5.

Di OmniaKey kedua tingkat itu tidak ada: pengukuran kami pada 2026-09-17 menunjukkan xhigh dan max dirender sebagai medium, dengan token gambar keluaran yang persis sama. Kirim hanya low, medium, atau high. Katalog menagih harga tetap per panggilan, jadi high tetap menghabiskan sekitar lima belas kali token low di hulu, tetapi mencobanya tidak lebih mahal.

Harga: tarif tetap per panggilan versus penagihan token

Di sinilah perbedaannya paling tajam bagi pembeli.

Tarif token standar OpenAI identik untuk gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare, dan gpt-image-2.5-sunburst: $5 per juta token teks masukan, $8 untuk gambar masukan, $30 untuk gambar keluaran, dengan cache $1.25 dan $2. Hanya GPT-Image 2 yang muncul di tabel Batch, dengan diskon.

OmniaKey tidak meneruskan tarif token itu. Katalog aktif mencantumkan harga per gambar menurut tingkat ukuran, sama untuk setiap kualitas:

Pada 1K, seratus gambar yang diterima berbiaya sekitar $2.00 dengan gpt-image-2 dan $2.50 dengan salah satu ID 2.5 di OmniaKey, di luar percobaan ulang. Menurut perkiraan OpenAI, seratus gambar 1024x1024 berkualitas tinggi berbiaya sekitar $21.10 (masing-masing $0.211) dan seratus gambar berkualitas rendah sekitar $0.60. Harga gateway yang mengabaikan kualitas karena itu paling menarik pada kualitas tinggi dan paling tidak pada kualitas rendah, kebalikan dari kurva per token.

Karena itu angka acuannya adalah katalog aktif, bukan artikel ini. Harga media bergantung pada kanal yang terhubung, tingkat kualitas yang dibuka, dan pembaruan harga terakhir. Periksa halaman model sebelum menyusun anggaran dan pastikan tugas yang gagal dikembalikan dananya, bukan ditagih.

Sebelum menyusun anggaran, periksa halaman model GPT-Image 2, halaman model GPT-Image 2.5, dan tabel harga aktif.

Penyuntingan: referensi dan batas 1 MiB

Kedua model mendukung generate dan edit. Di OmniaKey, penyuntingan adalah operasi edit dengan gambar masukan, dan referensi dikirim lewat input.image atau input.images.

Dua batas menentukan apa yang bisa dibangun:

• Hanya base64 inline. Masukan harus berupa data URL atau objek dengan data dan mime_type. Seluruh permintaan, termasuk payload itu, dibatasi 1 MiB, jadi rute ini cocok untuk sumber kecil, masker, atau thumbnail, bukan berkas kamera resolusi penuh.
• Penyuntingan memakai token masukan. Tugas penyuntingan yang tercatat mengembalikan 194 token gambar masukan, menegaskan gambar sumber benar-benar masuk ke inferensi model. OpenAI juga menyatakan gpt-image-2 selalu memproses masukan gambar dengan fidelitas tinggi dan tidak mengizinkan perubahan input_fidelity, sehingga biaya token masukan naik pada penyuntingan dengan banyak referensi.

Untuk presisi penyuntingan, pembagian resmi itu penting: OpenAI memposisikan gpt-image-2.5-sunburst tepat untuk alur kerja yang paling mementingkan presisi penyuntingan. Jika kebutuhan Anda "ubah hanya area ini sambil mempertahankan sudut kamera, cahaya, dan geometri produk", itulah model yang harus diuji lebih dulu; karena ketiga rute berbiaya sama, tidak ada lagi selisih harga yang perlu dibenarkan.

Model mana yang harus dipilih

• GPT-Image 2: penjajakan prompt, storyboard, draf media sosial, thumbnail, dan setiap loop volume yang murah untuk menghasilkan ulang gambar yang ditolak.
• GPT-Image 2.5: aset final atau untuk klien, akurasi teks dan tata letak, serta penyuntingan yang harus mempertahankan bagian lain.
• GPT-Image 2 untuk volume. Harga per gambarnya $0.005 lebih murah daripada ID 2.5 di setiap tingkat ukuran (20% lebih murah pada 1K), dan ia menambahkan OpenAI Batch serta rekam jejak yang lebih panjang.
• GPT-Image 2.5 Flare atau Sunburst untuk menyunting. Kedua ID menerima gambar referensi dan ditujukan untuk presisi penyuntingan; perlakuan ukurannya identik dengan model sebelumnya, jadi jangan beralih mengharapkan kanvas lain.
• Jika butuh diskon Batch OpenAI, rencanakan dengan GPT-Image 2, karena model 2.5 tidak mencantumkan dukungan Batch.
• Jika butuh banyak gambar dari satu permintaan, keduanya tidak cocok. OmniaKey mewajibkan n = 1, sehingga paralelisme terjadi di tingkat tugas.

Alur default yang berguna: buat dengan GPT-Image 2 pada medium, saring, lalu buat ulang hanya yang terpilih dengan GPT-Image 2.5 pada high atau lebih. Token mahal hanya dipakai untuk gambar yang sudah Anda putuskan untuk dirilis.

Untuk melihat keduanya dibandingkan dengan Seedream 5.0 Pro dari ByteDance memakai enam prompt yang sama, baca Seedream 5.0 Pro vs GPT Image 2.

Memanggil keduanya lewat OmniaKey

Isi permintaan sama untuk kedua model; hanya nilai model yang berubah.

curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer your-omniakey-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: hero-image-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "a paper boat on a quiet lake at sunset"},
    "parameters": {"size": "1536x1024", "quality": "high"}
  }'

Responsnya 202 Accepted. Polling id tugas sampai statusnya succeeded, lalu unduh URL bertanda tangan sebelum kedaluwarsa. Gambarnya disimpan 24 jam dan tautan bertanda tangan sekitar satu jam, jadi polling ulang akan memperbarui tautannya.

Untuk penyuntingan, pertahankan operation dan ganti masukan menjadi gambar inline:

BASE64=$(base64 -i source.png | tr -d '\n')

curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer your-omniakey-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: hero-image-edit-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "type": "image",
    "operation": "edit",
    "input": {
      "prompt": "replace the background with a clean studio wall",
      "image": {"data": "'"$BASE64"'", "mime_type": "image/png"}
    },
    "parameters": {"size": "1024x1024"}
  }'

Referensi parameter lengkap, format keluaran, dan tabel galat ada di dokumentasi pembuatan gambar. Baca dimensi sebenarnya dan tipe MIME dari tugas yang selesai, jangan menganggapnya PNG.

Pertanyaan umum

Apakah GPT-Image 2.5 lebih baik daripada GPT-Image 2?

Dalam dokumentasi OpenAI ia menambah xhigh dan max, dan Sunburst diarahkan ke presisi penyuntingan. Namun di OmniaKey kedua tingkat itu dirender sebagai medium dan perlakuan ukurannya identik dengan model sebelumnya: perbedaan nyata 2.5 dari GPT-Image 2 adalah orientasinya ke penyuntingan, bukan tingkat kualitas yang tersedia. Tidak ada tolok ukur kualitas independen yang diklaim di sini.

Apa itu GPT-Image 2.5 Flare dan Sunburst?

Keduanya ID resmi OpenAI pada generasi 2.5. Flare digambarkan tercepat untuk pemakaian harian; Sunburst paling mumpuni untuk membuat dan menyunting. OmniaKey menerbitkan keduanya secara terpisah dengan parameter dan harga yang sama, tetapi keluarannya tidak deterministik dan tidak diharapkan identik byte demi byte.

Mengapa permintaan harus memakai dimensi piksel yang tepat?

Karena penyedia menolak token tingkat. Pada relay ini 1K, 2K, dan 4K bukan nilai ukuran yang dikenalnya: permintaan yang memakainya mendapat HTTP 400 dan berakhir sebagai provider_submit_rejected, tanpa gambar dan tanpa biaya hulu. Kirim 1024x1024, 1536x1024, atau LEBARxTINGGI eksplisit lainnya, dan baca lebar serta tinggi sebenarnya dari berkas yang diunduh, bukan dari metadata permintaan.

Apakah GPT-Image 2.5 lebih mahal?

Di OmniaKey, sedikit: katalog aktif mencantumkan gpt-image-2.5-flare dan gpt-image-2.5-sunburst pada $0.025 / $0.035 / $0.055 per gambar dan gpt-image-2 pada $0.02 / $0.03 / $0.05 (1K / 2K / 4K). Pada tarif token langsung OpenAI, kedua generasi sama, tetapi konsumsi bervariasi menurut model dan kualitas, sehingga hasil per gambar bisa berbeda.

Bisakah saya membuat beberapa gambar dalam satu permintaan?

Di OmniaKey tidak. API tugas media mewajibkan n = 1, jadi setiap gambar adalah tugas terpisah. API Images OpenAI menerima n dan GPT-Image 2 mendukung Batch, tetapi keduanya belum ada di rute media OmniaKey saat ini.

Haruskah saya memindahkan semuanya ke GPT-Image 2.5?

Tidak. Ketiga rute berbiaya sama, jadi tidak ada alasan memindahkan semuanya: biarkan penyuntingan dan aset final di 2.5, dan volume serta draf di GPT-Image 2. Satu-satunya batasan nyata adalah OpenAI Batch hanya ada di model sebelumnya.

Sumber utama

• OpenAI: halaman model GPT-Image 2
• OpenAI: halaman model GPT-Image 2.5 Flare
• OpenAI: halaman model GPT-Image 2.5 Sunburst
• OpenAI: panduan pembuatan gambar
• OpenAI: harga API
• OmniaKey: dokumentasi gambar
• OmniaKey: katalog gambar aktif

Keterbukaan bukti: ID resmi, opsi kualitas, endpoint, tarif token, dan perkiraan per gambar dibaca dari dokumentasi OpenAI pada 12 September 2026; tingkat ukuran, perilaku kualitas, dan harga per panggilan kedua ID 2.5 diukur ulang pada 17 September 2026. Perilaku ukuran, token, dan ukuran berkas berasal dari penerimaan OmniaKey serta tiga kasus visual berbayar di artikel ini. Kasus tersebut adalah sampel tunggal, bukan tolok ukur independen, uji latensi, atau studi biaya-kualitas. Ketersediaan model, alias, dan harga berubah; periksa katalog aktif sebelum menyusun anggaran.