Quanto tempo o GPT Image leva para gerar uma imagem? Medimos o tempo de 24 gerações

Os modelos GPT Image da OpenAI levam cerca de 45 segundos a 1,5 minuto para gerar uma imagem, e na qualidade máxima cerca de 3 minutos. Em 29 de setembro de 2026, medimos 24 vezes via API: o GPT Image 2.5 Flare foi o mais rápido, com mediana de 43 segundos; o GPT Image 2 em alta qualidade foi o mais lento, com 175 segundos. A página de ajuda da OpenAI sobre o ChatGPT diz que uma imagem "pode levar alguns minutos, dependendo da complexidade da solicitação".

Modelo e configuração	Tempo mediano	Faixa de 3 execuções	Preço por imagem na HiAPI
GPT Image 2.5 Flare, 1K	43 segundos	42–54 segundos	$0.05 ($0.025 antes das 0h de 9 de novembro, horário de Pequim)
GPT Image 2, baixa qualidade, 1K	47 segundos	37–61 segundos	$0.007
GPT Image 2.5 Sunburst, 1K	56 segundos	52–58 segundos	$0.05 ($0.025 durante a promoção)
GPT Image 2, qualidade média, 1K	72 segundos	72–87 segundos	$0.061
GPT Image 2, padrão, 1K	75 segundos	68–88 segundos	$0.03
GPT Image 2, padrão, 2K	90 segundos	88–97 segundos	$0.04
GPT Image 2, padrão, 4K	88 segundos	85–104 segundos	$0.06
GPT Image 2, alta qualidade, 1K	175 segundos	168–177 segundos	$0.245

Tempo do envio da solicitação até a imagem ficar disponível para download, medido via API da HiAPI em 29 de setembro de 2026. As 24 execuções foram bem-sucedidas.

O que deixa a geração mais lenta

O nível de qualidade é o fator de maior impacto. Com o mesmo prompt em 1K, a baixa qualidade levou 47 segundos, a média 72 segundos e a alta 175 segundos. A alta qualidade foi quase 4 vezes mais lenta que a baixa, e o preço foi 35 vezes maior.

A resolução tem menos impacto do que se imagina. O GPT Image 2 padrão levou 75 segundos em 1K, e cerca de 90 segundos em 2K e 4K. Nos testes, passar de 2K para 4K não levou mais tempo.

O GPT Image 2.5 é mais rápido que o GPT Image 2. No mesmo tamanho, o Flare levou 43 segundos e o Sunburst 56 segundos, enquanto o GPT Image 2 padrão levou 75 segundos. A OpenAI diz que o Images 2.5 reduz o tempo de geração do Images 2.0 em "até 50%", e nossos dados estão de acordo com isso.

O efeito do mesmo prompt nos três níveis de qualidade do GPT Image 2:

GPT Image 2, 1K. Da esquerda para a direita: baixa qualidade ($0.007, 36 segundos), qualidade média ($0.061, 72 segundos), alta qualidade ($0.245, 177 segundos).

As três imagens escreveram corretamente o rótulo "NORTH ROAD COLD BREW". A alta qualidade tem texturas mais finas e a fonte do rótulo mais destacada; mas para imagens de sites e redes sociais, a baixa qualidade de 36 segundos e $0.007 costuma ser suficiente.

O GPT Image 2.5 é mais rápido no mesmo tamanho e também escreve corretamente textos pequenos:

GPT Image 2.5, 1K. Flare 42 segundos, Sunburst 58 segundos.

Onde o tempo é gasto

Tarefas de geração de imagem via API passam por vários estados. A distribuição de tempo que medimos foi:

Estado	O que está acontecendo	Tempo medido
queued	Na fila esperando uma máquina livre	Menos de 12 segundos, muitas vezes pulado
handling	O modelo está desenhando	Maior parte do tempo total
archiving	Salvando o arquivo gerado	3–11 segundos
success	Link da imagem disponível	—

O script abaixo imprime cada mudança de estado e pode ser usado para testar seus próprios prompts:

import os
import time

import requests

API = "https://api.hiapi.ai/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"}

start = time.monotonic()
task_id = requests.post(f"{API}/tasks", headers=HEADERS, json={
    "model": "gpt-image-2/text-to-image@ext",
    "input": {"prompt": "a glass bottle of cold brew coffee on a wooden cafe counter",
              "aspect_ratio": "1:1", "resolution": "1K", "quality": "low"},
}).json()["data"]["taskId"]

last = None
while True:
    task = requests.get(f"{API}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS).json()["data"]
    if task["status"] != last:
        last = task["status"]
        print(f"{time.monotonic() - start:5.1f}s  {last}")
    if last in ("success", "fail"):
        break
    time.sleep(3)

print(task["output"][0]["url"] if last == "success" else task.get("error"))

Executando uma vez com baixa qualidade, a saída é:

  3.7s  handling
 49.2s  archiving
 57.4s  success

É preciso primeiro pip install requests e definir a HiAPI API Key em HIAPI_API_KEY.

Como gerar imagens mais rápido

• Use baixa qualidade ou o GPT Image 2.5 Flare. Ambos geram em menos de 1 minuto, com preços de $0.007 e $0.05 ($0.025 durante a promoção), respectivamente.
• Se não precisar de imagem grande, use 1K. 2K e 4K levam cerca de 15 segundos a mais cada.
• Envie em paralelo. O tempo por imagem não muda, mas é possível rodar muitas ao mesmo tempo. No nosso comparativo com o ChatGPT Plus, enviamos 12 imagens juntas e todas ficaram prontas em 97 segundos.
• Verifique o status a cada 3–5 segundos e, para tarefas de alta qualidade, espere pelo menos 5 minutos antes de considerá-las travadas. Se a tarefa realmente travar, veja como lidar com timeout de tarefas.

Para testar essas configurações você mesmo, abra GPT Image 2 ou GPT Image 2.5 Flare e gere uma imagem em 1K.

Perguntas frequentes

Quanto tempo o ChatGPT leva para gerar uma imagem?

A OpenAI diz que "pode levar alguns minutos, dependendo da complexidade da solicitação". O ChatGPT agora usa o GPT Image 2.5, e medimos via API que esse modelo leva de 43 a 56 segundos por imagem em 1K.

Quanto tempo o GPT Image 2 leva para gerar uma imagem?

O padrão 1K leva cerca de 75 segundos, e 2K e 4K cerca de 90 segundos. A baixa qualidade leva 47 segundos, e a alta qualidade cerca de 3 minutos.

O GPT Image 2.5 é mais rápido que o GPT Image 2?

Sim. Em 1K, o GPT Image 2.5 Flare leva 43 segundos e o Sunburst 56 segundos, enquanto o GPT Image 2 padrão leva 75 segundos.

Por que o GPT Image é tão lento?

Ele precisa desenhar a imagem inteira com alto nível de detalhe antes de retornar o resultado, e quanto maior a qualidade, maior o custo computacional por imagem. Com baixa qualidade ou GPT Image 2.5 Flare, é possível reduzir a espera para menos de 1 minuto.

Para gerar muitas imagens, qual é o jeito mais rápido?

Envie em paralelo, em vez de enfileirar uma por uma. Enviando 12 imagens ao mesmo tempo via API, o total levou 97 segundos, parecido com uma imagem padrão em 2K.