O que é o GPT Image 2.6? Edição com markup e especificações conhecidas

Pontos principais

• O GPT Image 2.6 é o próximo modelo de imagem que a OpenAI já mencionou, mas ainda não lançou. A única menção oficial a ele é uma frase adicionada à especificação da API em 28 de outubro de 2026.
• Essa frase trata de um novo parâmetro de edição markup: desenhar círculos, setas e anotações em um PNG transparente para indicar ao modelo onde e como alterar. O texto original da especificação diz "Supports GPT Image 2.5 and 2.6".
• ID do modelo, preço, resolução, número de imagens de referência e data de lançamento ainda não foram divulgados. Qualquer código que escreva gpt-image-2.6 é apenas especulação.
• A HiAPI já lançou a página de prévia do GPT Image 2.6, onde é possível ativar o alerta de lançamento. O GPT Image 2.5 já está disponível, a partir de $0,025 por imagem.

O que é o GPT Image 2.6?

O GPT Image 2.6 é o próximo número de versão da série GPT Image da OpenAI, depois do GPT Image 2 (abril de 2026) e do GPT Image 2.5 (8 de setembro de 2026). Ele apareceu pela primeira vez no repositório OpenAPI público da OpenAI, em um commit intitulado "Add 'markup' property to image editing endpoints" (commit aa880040). A descrição original do novo parâmetro:

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.

Traduzindo: um PNG transparente sobreposto à primeira imagem de entrada, usado para orientar a edição; o tamanho deve corresponder ao da imagem original após correção de orientação e deve conter pixels transparentes; suporta GPT Image 2.5 e 2.6; não pode ser combinado com mask.

Sobre o 2.6, é só isso que a documentação oficial diz. Em toda a especificação, "2.6" aparece apenas duas vezes, ambas nesse trecho.

GPT Image 2.6 em uma tabela

	Status em 31 de outubro de 2026
Anúncio oficial de lançamento	Não há
ID do modelo	Não divulgado; não está na lista de modelos da OpenAI nem na enumeração model da interface de edição
Recurso confirmado	Edição com markup, também suportada no 2.5
Preço	Não divulgado
Resolução, imagens de referência, velocidade	Não divulgado
Data de lançamento	Não divulgada
Pode ser chamado via API	Não
HiAPI	Página de prévia já no ar, com alerta de lançamento disponível; ainda não pode ser chamado

Como funciona a edição com markup

Antes, para editar uma imagem, havia duas formas de especificar a região: descrever em texto no prompt ou enviar um mask, usando áreas transparentes para delimitar onde a redesenho é permitida. O markup é a terceira: anotar diretamente em uma camada transparente do mesmo tamanho da imagem original, por exemplo circulando um logo, desenhando uma seta ou escrevendo "troque isto por uma estrela"; o modelo interpreta essas marcações como instruções de modificação.

A especificação define quatro regras:

1. Deve ser um PNG com canal alfa, mantendo transparente as áreas sem anotação.
2. O tamanho deve ser igual ao da primeira imagem, considerando a orientação corrigida. Para fotos tiradas na vertical com rotação via EXIF, use as dimensões exibidas.
3. Sobreposto à primeira imagem de entrada. Quando várias imagens de referência são enviadas, as anotações se aplicam apenas à primeira.
4. Não pode ser usado junto com mask; escolha um dos dois por requisição.

Na requisição JSON, o markup pode ser referenciado por file ID, endereço HTTPS ou data URL base64; em upload multipart, é um arquivo.

Gerar uma imagem markup com Python

O script abaixo gera uma imagem de anotação compatível para qualquer foto: primeiro corrige a orientação pelo EXIF para garantir que o tamanho corresponda ao que o modelo vê e, antes de salvar, verifica as duas regras.

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)

O prompt ainda precisa ser escrito. Descreva a modificação em texto, por exemplo "troque o emblema de raio dentro do retângulo vermelho por uma estrela branca, mantendo o resto igual"; a anotação serve apenas para indicar a localização.

Para que serve o markup

Os itens abaixo são inferidos da definição do parâmetro, não são efeitos públicos do 2.6:

• Retoque de detalhes em fotos de produto: circular etiquetas, logos ou reflexos indesejados e especificar o que colocar no lugar.
• Ajustes de layout: indicar para onde mover textos ou produtos, sem precisar descrever coordenadas em texto.
• Revisão de design: anotações feitas a caneta vermelha por revisores viram diretamente requisições de edição.
• Alterações que o mask não expressa: o mask só diz "esta área pode ser redesenhada"; o markup pode incluir setas, texto e várias anotações ao mesmo tempo.

Comparação com outros modelos

Com base no material oficial, só é possível tirar uma comparação: tanto o GPT Image 2.5 quanto o 2.6 suportam markup. Se o 2.6 é mais rápido, se renderiza texto melhor ou se aceita mais imagens de referência, a OpenAI não informou. Para saber o que o 2.5 já faz, veja Qual é a diferença entre GPT Image 2.6 e 2.5.

Como usar o GPT Image 2.6

A OpenAI ainda não liberou o 2.6 na API. Na HiAPI:

1. Após fazer login, abra a página de prévia do GPT Image 2.6 e clique em "Avise-me no lançamento" para ser notificado quando estiver disponível.
2. Enquanto isso, integre seu fluxo com GPT Image 2.5 Flare ou GPT Image 2.5 Sunburst, a $0,025 por imagem 1K. Para o código da requisição, veja o Guia de integração da API do GPT Image 2.5.

Os campos de requisição do GPT Image 2.5 na HiAPI ainda não incluem markup. Cadastre-se e ganhe até 2.000 créditos ($1).

O que ainda não se sabe

• O ID do modelo e se ele será dividido em duas versões, Flare e Sunburst, como o 2.5.
• O preço por imagem e se a resolução ou o nível de qualidade afetarão o preço.
• A resolução máxima, o limite de imagens de referência e a velocidade de geração.
• Se Aurora e Shooting Star que aparecem na Arena são o 2.6. Atualmente não há evidência pública que os relacione; veja Resumo dos vazamentos do GPT Image 2.6.
• A data de lançamento. Para saber quais sinais acompanhar, veja Data de lançamento do GPT Image 2.6.

Perguntas frequentes

O GPT Image 2.6 foi lançado?

Não. Ele aparece na especificação da API da OpenAI, mas não está na lista oficial de modelos e não pode ser chamado.

Qual é o ID do modelo GPT Image 2.6?

Ainda não foi divulgado. Exemplos de código com gpt-image-2.6 são especulação e a chamada falhará.

Já é possível usar markup?

A especificação lista o GPT Image 2.5 como compatível, então na própria API da OpenAI a documentação do 2.5 já inclui esse parâmetro. Na HiAPI, as requisições do 2.5 ainda não têm o campo markup.

Quanto custa o GPT Image 2.6?

Ainda não foi divulgado. Na HiAPI, o preço do GPT Image 2.5 é $0,025 por imagem 1K, $0,04 por 2K e $0,06 por 4K, mas isso não serve para estimar o preço do 2.6.

O que acompanhar a seguir

Há três sinais de que o 2.6 está próximo: o aparecimento de gpt-image-2.6 na lista de modelos da OpenAI, um anúncio no changelog e a inclusão desse ID na enumeração model da interface de edição. Se qualquer um deles surgir, atualizaremos este artigo. Para saber primeiro, ative o alerta de lançamento na página de prévia do GPT Image 2.6.