¿Qué es GPT Image 2.6? Edición con markup y especificaciones conocidas

Puntos clave

• GPT Image 2.6 es un modelo de imagen que OpenAI ya ha nombrado pero aún no ha lanzado. La única mención oficial aparece en una frase añadida a la especificación de la API el 28 de octubre de 2026.
• Esa frase describe un nuevo parámetro de edición, markup: dibujar círculos, flechas y anotaciones sobre un PNG transparente para indicar al modelo qué cambiar y cómo. El texto original de la especificación dice «Supports GPT Image 2.5 and 2.6».
• El ID del modelo, el precio, la resolución, el número de imágenes de referencia y la fecha de lanzamiento aún no se han anunciado. Cualquier código que use gpt-image-2.6 es especulación.
• HiAPI ya ha habilitado la página de avance de GPT Image 2.6, donde puedes activar un aviso de lanzamiento. GPT Image 2.5 ya está disponible desde $0.025 por imagen.

¿Qué es GPT Image 2.6?

GPT Image 2.6 es el siguiente número de versión de la serie GPT Image de OpenAI, tras GPT Image 2 (abril de 2026) y GPT Image 2.5 (8 de septiembre de 2026). Apareció por primera vez en el repositorio OpenAPI público de OpenAI, en un commit titulado «Add 'markup' property to image editing endpoints» (commit aa880040). El texto original de la descripción del nuevo parámetro es:

A transparent PNG overlaid on the first image to guide the edit. Must match that image's dimensions after orientation and contain transparent pixels. Supports GPT Image 2.5 and 2.6. Cannot be combined with mask.

Traducido: un PNG transparente superpuesto sobre la primera imagen de entrada que sirve para guiar la edición; sus dimensiones deben coincidir con las de la imagen original tras corregir la orientación y debe contener píxeles transparentes; admite GPT Image 2.5 y 2.6; no se puede combinar con mask.

Eso es todo lo que la documentación oficial dice sobre 2.6. En toda la especificación, «2.6» aparece solo dos veces, ambas en esta descripción.

GPT Image 2.6 en una tabla

	Estado a 31 de octubre de 2026
Anuncio oficial de lanzamiento	No
ID del modelo	No anunciado; no aparece en la lista de modelos de OpenAI ni en la enumeración model del endpoint de edición
Función confirmada	Edición con markup, también compatible con 2.5
Precio	No anunciado
Resolución, imágenes de referencia, velocidad	No anunciados
Fecha de lanzamiento	No anunciada
¿Se puede llamar mediante la API?	No
HiAPI	La página de avance ya está disponible y permite activar un aviso de lanzamiento; por ahora no se puede llamar

En qué consiste la edición con markup

Antes, para editar una imagen y especificar una zona había dos formas: describirla con texto en el prompt o enviar una mask que delimitara con zonas transparentes dónde se permite redibujar. Markup es la tercera: anotar directamente sobre una capa transparente del mismo tamaño que la imagen original, por ejemplo rodeando un logo, dibujando una flecha o escribiendo «cambia esto por una estrella», y el modelo interpreta esas marcas como instrucciones de modificación.

La especificación establece cuatro reglas:

1. Debe ser un PNG con canal alfa; las zonas sin anotaciones permanecen transparentes.
2. Las dimensiones deben coincidir con la primera imagen, calculadas tras corregir la orientación. En fotos tomadas en vertical con el móvil y rotadas según EXIF, se usan el ancho y el alto mostrados.
3. Se superpone sobre la primera imagen de entrada. Si se envían varias imágenes de referencia, las anotaciones solo afectan a la primera.
4. No se puede usar junto con mask; en una misma solicitud se elige una u otra.

En una solicitud JSON, markup puede referenciarse mediante un file ID, una URL HTTPS o una data URL base64; en una carga multipart es un archivo.

Generar una imagen markup con Python

El siguiente script genera una imagen de anotación válida para cualquier foto: primero corrige la orientación según EXIF para que las dimensiones coincidan con las que ve el modelo y, antes de guardar, comprueba las dos reglas.

from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps

# Rotate by EXIF first, so the size matches what the model sees
original = ImageOps.exif_transpose(Image.open("original.jpg"))
w, h = original.size

# Fully transparent canvas, same size as the original
markup = Image.new("RGBA", (w, h), (0, 0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(markup)

# Circle the area to change, with a short label
box = (int(w * 0.30), int(h * 0.55), int(w * 0.70), int(h * 0.80))
draw.rectangle(box, outline=(255, 0, 0, 255), width=max(4, w // 150))
draw.text((box[0], box[1] - 24), "change badge to a star", fill=(255, 0, 0, 255))

markup.save("markup.png")

# Check the two rules from the spec
assert markup.size == original.size
assert markup.getextrema()[3][0] == 0, "needs transparent pixels"
print("ok", markup.size)

El prompt sigue siendo necesario. Escribe la instrucción con claridad, por ejemplo «cambia la insignia del rayo dentro del recuadro rojo por una estrella blanca y deja el resto igual»; la anotación solo indica la ubicación.

Para qué tareas sirve markup

Los siguientes puntos se deducen de la definición del parámetro, no de resultados públicos de 2.6:

• Retoque de detalles en imágenes de producto: rodear una etiqueta, un logo o un reflejo sobrante y especificar por qué reemplazarlo.
• Ajustes de maquetación: señalar adónde mover un texto o un producto sin tener que describir coordenadas con palabras.
• Revisión de diseño: las anotaciones en rojo que un revisor hace sobre el borrador se convierten directamente en una solicitud de edición.
• Cambios que mask no puede expresar: mask solo indica «esta zona se puede redibujar», mientras que markup puede incluir flechas, texto y varias anotaciones a la vez.

Comparación con otros modelos

De los materiales oficiales solo se extrae una comparación: GPT Image 2.5 y 2.6 admiten markup. OpenAI no ha dicho si 2.6 es más rápido, si renderiza mejor el texto o si admite más imágenes de referencia. Para saber qué ya puede hacer 2.5, consulta Diferencias entre GPT Image 2.6 y 2.5.

Cómo empezar a usar GPT Image 2.6

OpenAI aún no ha habilitado 2.6 en la API. En HiAPI:

1. Inicia sesión y abre la página de avance de GPT Image 2.6; pulsa «Avísame cuando esté disponible» y te notificaremos cuando se lance.
2. Mientras tanto, prepara tu flujo con GPT Image 2.5 Flare o GPT Image 2.5 Sunburst, a $0.025 por imagen en 1K. El código de solicitud está en la Guía de integración de la API de GPT Image 2.5.

Los campos de solicitud de GPT Image 2.5 en HiAPI todavía no incluyen markup. Al registrarte recibes hasta 2.000 créditos ($1).

Lo que aún no se sabe

• El ID del modelo y si se dividirá en dos versiones, Flare y Sunburst, como 2.5.
• El precio por imagen y si la resolución o el nivel de calidad afectarán al precio.
• La resolución máxima, el límite de imágenes de referencia y la velocidad de generación.
• Si Aurora y Shooting Star, que aparecen en Arena, son 2.6. Por ahora no hay pruebas públicas que los relacionen; consulta Recopilación de filtraciones sobre GPT Image 2.6.
• La fecha de lanzamiento. Para saber qué señales seguir, consulta Fecha de lanzamiento de GPT Image 2.6.

Preguntas frecuentes

¿Ya se ha lanzado GPT Image 2.6?

No. Aparece en la especificación de la API de OpenAI, pero no está en la lista oficial de modelos y no se puede llamar.

¿Cuál es el ID del modelo GPT Image 2.6?

Aún no se ha anunciado. Todos los ejemplos de código que usan gpt-image-2.6 son especulativos y la llamada fallará.

¿Se puede usar markup ahora?

La especificación indica que GPT Image 2.5 es compatible, así que en la propia API de OpenAI el parámetro ya figura en la documentación de 2.5. Las solicitudes de 2.5 en HiAPI todavía no incluyen el campo markup.

¿Cuánto cuesta GPT Image 2.6?

Aún no se ha anunciado. En HiAPI, GPT Image 2.5 cuesta $0.025 por imagen en 1K, $0.04 en 2K y $0.06 en 4K, pero eso no sirve para estimar el precio de 2.6.

Qué vigilar a continuación

Hay tres señales de que 2.6 está cerca: que gpt-image-2.6 aparezca en la lista de modelos de OpenAI, un anuncio en el changelog y la inclusión de este ID en la enumeración model del endpoint de edición. En cuanto aparezca cualquiera de ellas, actualizaremos este artículo. Para enterarte lo antes posible, activa el aviso de lanzamiento en la página de avance de GPT Image 2.6.