GPT Image 2.6 против 2.5: тест на одном промпте — стоит ли обновление

Сначала вывод: когда обновляться, а когда оставаться на 2.5

Кратко: если на изображении должны быть читаемые точные надписи, тщательно проработанные детали и слои материалов — обновляйтесь до 2.6; если нужны только общая атмосфера, композиция и эскизность — выгоднее остаться на 2.5 в 1K.

Разберём подробнее:

• Нужны шкалы приборов, этикетки продуктов, текст на упаковке и подобные детали, которые «должны быть чёткими даже при увеличении» — выбирайте 2.6. В этом тесте у манометра в 2.6 есть полная шкала с цифрами, а меню само дописало строку с ценой.

• Нужна согласованность персонажей, продуктов и макета при многораундовом редактировании — выбирайте 2.6 Sunburst с качеством medium и выше.

• Для быстрой проверки композиции, массовой генерации, фоновых изображений атмосферы достаточно 2.5 в 1K — стоимость одного изображения заметно ниже.

• Уровень качества 2.6 по умолчанию — high: если не передать quality, изображение будет сгенерировано с high. Это нужно знать заранее, иначе легко незаметно поднять себестоимость.

Сравнение параметров: у 2.5 только разрешение, у 2.6 появился уровень качества

Это самое фундаментальное различие двух моделей и отправная точка любого сравнения.

Параметры gpt-image-2.5-flare/text-to-image — только resolution (1K / 2K / 4K), aspect_ratio, background, output_format и prompt, параметра quality нет. Вы можете выбирать только разрешение; уровень качества модели — не та ручка, которую вы можете крутить.

У gpt-image-2.6-flare/text-to-image же есть два независимых измерения:

• quality: low / medium / high / xhigh / max, по умолчанию high.

• resolution: 1K / 2K / 4K, по умолчанию 1K.

Кроме того, есть complexity (low / medium / high, уровень планирования, независимый от quality, по умолчанию high), output_format (по умолчанию png, также jpeg / webp / gif / svg; gif и svg доступны только в текстовой генерации изображений), а также output_compression (0–100, действует только для jpeg и webp) и background (auto / opaque / transparent, для transparent нужен png или webp).

Вывод: при сравнении 2.5 и 2.6 единственное измерение, которое можно выровнять, — это разрешение. Измерения уровня качества у 2.5 попросту нет, и утверждать «сравнение в одинаковом классе» безосновательно. Именно поэтому все цифры ниже выровнены по разрешению.

Сравнение тарификации: в чём разница между 0,049 и 0,025

Методики тарификации у сторон разные — это структурная причина разницы в цене, а не просто «2.6 дороже».

2.5 стандартной линейки тарифицируется по разрешению: 1K — 0,025 за изображение. У него нет уровня качества, поэтому при одном разрешении цена фиксирована.

2.6 тарифицируется по двум измерениям: уровень качества × разрешение. В этом тесте quality не передавался, модель генерировала с качеством по умолчанию high; high + 1K — 0,049 за изображение.

Итак, после выравнивания по разрешению: 2.6 high 1K — 0,049 за изображение, 2.5 1K — 0,025 за изображение, разница 0,024 за изображение.

Эту разницу нужно рассматривать в двух контекстах:

• Разница покупает верхний предел качества, который даёт уровень качества. Если не передавать quality, вы получаете high, а не минимальный уровень 2.6. Хотите снизить стоимость — явно понизьте quality до low или medium, и цена пойдёт вниз.

• quality и resolution в 2.6 — две независимые ручки; любая комбинация «сначала уровень качества, потом разрешение» допустима, не нужно всегда выкручивать всё на максимум.

Если явно передать quality=low, 1K в 2.6 стоит $0,023 — дешевле, чем 1K в 2.5, на $0,002; medium 1K — $0,041.

Настройки теста: один и тот же промпт и параметры двух вызовов

Чтобы различия были воспроизводимы, оба вызова используют совершенно одинаковый промпт, меняются только модель и необходимые параметры.

Исходный текст промпта:

A tidy isometric illustration of a small coffee counter: an espresso machine with a visible pressure gauge, three glass jars labelled BEANS, SUGAR and TEA, and a chalkboard menu listing ESPRESSO and LATTE, warm morning light through a window, muted terracotta and cream palette, crisp clean edges, no watermark.

Два вызова:

• 2.6: ID модели gpt-image-2.6-flare/text-to-image, переданы quality=high, resolution=1K, aspect_ratio=16:9, изображение 1536 × 864, 0,049 за штуку.

• 2.5: ID модели gpt-image-2.5-flare/text-to-image, переданы resolution=1K, aspect_ratio=16:9 (у этой модели нет параметра quality), изображение 1672 × 941, 0,025 за штуку.

С каждой стороны сгенерировано по одному изображению, без повторов и без отбора — сравниваем сразу первый результат. Промпт выбран намеренно: он одновременно содержит текст (три этикетки на банках + две строки названий блюд в меню), шкалу прибора, несколько предметов посуды и материалы — как раз покрывает те точки, где 2.6 может оторваться от 2.5.

Различия на изображении: текст, приборы, посуда и материалы

Сначала посмотрим на два исходных изображения (оба — первый результат, без повторов и отбора).

Разберём по пунктам, что видно на изображениях.

Рендеринг текста

Оба изображения правильно написали три этикетки на банках — BEANS, SUGAR, TEA — и два названия блюд — ESPRESSO, LATTE, без опечаток. Разница в объёме информации: 2.6 добавил в меню заголовок MENU и две строки цен «3.00» и «4.50» (в промпте этого не было), шрифт чёткий; 2.5 нарисовал рядом с названиями блюд две иконки кофейных чашек, без цен.

Шкала прибора

Манометр кофемашины: у 2.6 на циферблате полная шкала с цифрами и единицей bar; у 2.5 тоже есть циферблат, деления и стрелка, но цифр мало.

Детали посуды

Оба изображения нарисовали паровую трубку, группу, ручку портафильтра и поддон. У 2.6 — фактура нержавеющей стали, металлические блики и стыки более тонкие; у 2.5 — кремовый корпус в ретро-стиле, формы более округлые, деталей меньше.

Материалы и стиль

В сахарнице у 2.6 мелкий сахарный песок, у 2.5 — кусковой сахар; 2.6 использовал мраморную столешницу, световых пятен и теней больше, в целом резче и ближе к реалистичной иллюстрации; 2.5 — деревянная столешница, изображение мягче и ближе к плоской иллюстрации.

Оба изображения по 16:9 показали полную барную стойку, композиция без явных ошибок. Различия — в плотности деталей и резкости, а не в структуре изображения. Это лишь одна выборка, с вашим промптом результат может отличаться — стоит прогнать по одному изображению со своим промптом.

Различия выходного размера и семантики разрешения

Легко упустить: при одинаковых resolution=1K и aspect_ratio=16:9 два модели дают разные пиксели.

• 2.6 Flare: 1536 × 864

• 2.5 Flare: 1672 × 941

То есть 1K — это уровень разрешения, а не фиксированный набор пикселей; разные модели дают разные пиксели. Если воспринимать 1K как «обязательно столько-то пикселей» при адаптации макета, наложении слоёв или массовой постобработке, легко ошибиться.

Практический совет: если нижестоящий процесс зависит от фиксированного размера в пикселях, не делайте предположений — проверяйте и масштабируйте по фактически возвращённым ширине и высоте; пиксели стабильны только в пределах одной модели и одного уровня разрешения. При сравнении «до и после» разницу в пикселях уровня 1K тоже нельзя считать разницей в качестве — это лишь разное отображение уровней.

Выбор по сценариям: точность текста, массовые итерации и чувствительность к стоимости

Переложим результаты теста на выбор линии — примерно три случая.

Нужны точный текст и проработка деталей

Сразу берите 2.6. Для шкал приборов, этикеток продуктов и подобного контента, который «должен быть чётким даже при увеличении», в этом тесте уровень high у 2.6 чётче. При таких требованиях дополнительные $0,024 за изображение обычно дешевле переделки. Можно посмотреть описание параметров текстовой генерации изображений gpt-image-2.6-flare и при необходимости явно указывать quality.

Массовые итерации, быстрая проверка композиции

Используйте 2.6 Flare и снизьте quality до low или medium: сначала прогоняйте композицию на низком уровне, после отбора поднимайте до high для финального изображения. Flare генерирует быстрее, подходит для быстрых итераций и массовой генерации — это рекомендуемая линия по умолчанию. Если нужна согласованность персонажей, продуктов и макета при многораундовом редактировании, берите Sunburst с качеством medium и выше: текстовая генерация изображений gpt-image-2.6-sunburst полностью совпадает с Flare по параметрам, использованию и цене, отличается только акцентом в деталях.

Чувствительность к стоимости, нужны только атмосфера и композиция

Оставайтесь на 2.5. При одинаковом 1K цена одного изображения у 2.5 заметно ниже; если нужны только фоновое изображение, атмосфера, эскиз, а точность текста не критична, этот уровень — более экономный выбор. Текстовая генерация изображений gpt-image-2.5-flare в этом тесте правильно написала и этикетки, и названия блюд, изображение тоже полное.

Запомните одной фразой: сначала по сценарию определите уровень качества, затем разрешение — это экономнее, чем всегда выкручивать на максимум; цены на все уровни см. на странице цен.

Обновляться или нет — смотрите, стоят ли детали и резкость на вашем изображении тех $0,024: стоят — обновляйтесь; не стоят — 2.5 по-прежнему достаточно.