Что такое GPT Image 2.6? Редактирование через markup и известные характеристики

Ключевое

• GPT Image 2.6 — это модель изображений, которую OpenAI уже упомянула, но ещё не выпустила. Единственное официальное упоминание — фраза, добавленная в спецификацию API 28 октября 2026 года.
• Эта фраза описывает новый параметр редактирования markup: на прозрачном PNG рисуют круги, стрелки и заметки, чтобы указать модели, что и как менять. В спецификации прямо сказано: «Supports GPT Image 2.5 and 2.6».
• ID модели, цена, разрешение, количество референсных изображений и дата выхода пока не объявлены. Тот, кто пишет в коде gpt-image-2.6, просто угадывает.
• HiAPI уже запустил страницу-анонс GPT Image 2.6, где можно подписаться на уведомление о запуске. GPT Image 2.5 уже доступен — от $0.025 за изображение.

Что такое GPT Image 2.6?

GPT Image 2.6 — это следующий номер версии в линейке OpenAI GPT Image, после GPT Image 2 (апрель 2026 года) и GPT Image 2.5 (8 сентября 2026 года). Впервые он появился в публичном репозитории OpenAI OpenAPI; заголовок того коммита — «Add 'markup' property to image editing endpoints» (коммит aa880040). Описание нового параметра в оригинале:

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.

В переводе: прозрачный PNG, накладываемый поверх первого входного изображения для управления редактированием; размеры должны совпадать с оригиналом после коррекции ориентации, и в нём должны быть прозрачные пиксели; поддерживается GPT Image 2.5 и 2.6; нельзя использовать вместе с mask.

Это всё, что официально сказано о 2.6. Во всей спецификации «2.6» встречается всего дважды, и оба раза — в этом описании.

GPT Image 2.6 в одной таблице

	Статус на 31 октября 2026 года
Официальный анонс	Нет
ID модели	Не объявлен; отсутствует и в списке моделей OpenAI, и в перечислении model у эндпоинта редактирования
Подтверждённая функция	Редактирование через markup, поддерживается и в 2.5
Цена	Не объявлена
Разрешение, референсные изображения, скорость	Не объявлены
Дата выхода	Не объявлена
Можно ли вызывать через API	Нет
HiAPI	Страница-анонс уже запущена, можно подписаться на уведомление о запуске; вызов пока недоступен

Как работает редактирование через markup

Раньше, чтобы указать область для изменения, было два способа: описать её текстом в промпте или передать mask, обведя прозрачной областью места, которые разрешено перерисовать. markup — это третий способ: прямо на прозрачном слое размером с оригинал ставить пометки, например обвести логотип, нарисовать стрелку или написать «замените здесь на звезду», и модель воспринимает эти пометки как инструкции к правке.

Спецификация устанавливает четыре правила:

1. Это должен быть PNG с альфа-каналом; места без пометок остаются прозрачными.
2. Размеры совпадают с первым изображением с учётом коррекции ориентации. Для снимков, сделанных вертикально на телефон и повёрнутых по EXIF, берутся отображаемые ширина и высота.
3. Накладывается поверх первого входного изображения. Если передано несколько референсных изображений, пометки действуют только на первое.
4. Нельзя использовать одновременно с mask — в одном запросе выбирается одно из двух.

В JSON-запросе markup можно указать через file ID, HTTPS-адрес или base64 data URL; при загрузке через multipart это файл.

Создание markup-изображения на Python

Приведённый ниже скрипт создаёт корректное размеченное изображение для любой фотографии: сначала корректирует ориентацию по EXIF, чтобы размеры совпадали с теми, что видит модель, а перед сохранением проверяет два правила.

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)

Промпт всё равно нужно писать. Чётко опишите требование словами, например «замените значок молнии в красной рамке на белую звезду, остальное не меняйте»; разметка лишь указывает место.

Для каких задач подходит markup

Пункты ниже выведены из определения параметра, а не из публичных результатов 2.6:

• Доработка деталей на товарных фото: обведите этикетку, логотип или лишний блик и напишите, на что заменить.
• Правка компоновки: отметьте, куда переместить текст или товар, — больше не нужно описывать координаты словами.
• Ревью дизайна: красные пометки рецензента на макете напрямую превращаются в запрос на правку.
• Правки, которые не выразить через mask: mask может сказать только «здесь можно перерисовать», а markup одновременно передаёт стрелки, текст и несколько пометок.

Сравнение с другими моделями

Из официальных материалов можно сделать только один вывод: GPT Image 2.5 и 2.6 поддерживают markup. Быстрее ли 2.6, лучше ли рендерит текст, можно ли передавать больше референсных изображений — официально не сказано. О том, что уже умеет 2.5, см. чем GPT Image 2.6 отличается от 2.5.

Как начать пользоваться GPT Image 2.6

OpenAI ещё не открыла 2.6 в API. На HiAPI:

1. Войдите и откройте страницу-анонс GPT Image 2.6, нажмите «Напомнить при запуске» — мы сообщим, когда модель станет доступна.
2. До этого настройте процесс на GPT Image 2.5 Flare или GPT Image 2.5 Sunburst — $0.025 за 1K. Код запроса см. в руководстве по подключению GPT Image 2.5 API.

В полях запроса GPT Image 2.5 на HiAPI пока нет markup. При регистрации начисляется до 2 000 кредитов ($1).

Что пока неизвестно

• ID модели и то, будет ли она, как 2.5, делиться на версии Flare и Sunburst.
• Цена за изображение и то, влияют ли на неё разрешение или уровень качества.
• Максимальное разрешение, лимит референсных изображений и скорость генерации.
• Являются ли Aurora и Shooting Star из Arena версией 2.6. Публичных доказательств, связывающих их, пока нет; подробнее — в сводке утечек о GPT Image 2.6.
• Дата выхода. За какими сигналами следить — в материале дата выхода GPT Image 2.6.

Частые вопросы

GPT Image 2.6 уже вышла?

Нет. Она появилась в спецификации API OpenAI, но отсутствует в официальном списке моделей, и вызвать её нельзя.

Какой ID у модели GPT Image 2.6?

Пока не объявлен. Примеры кода с gpt-image-2.6 — это догадки, вызов завершится ошибкой.

Можно ли уже использовать markup?

Спецификация указывает GPT Image 2.5 как поддерживающую, поэтому в документации 2.5 в самом API OpenAI этот параметр уже есть. В запросах к 2.5 на HiAPI поля markup пока нет.

Сколько стоит GPT Image 2.6?

Пока не объявлено. Цена GPT Image 2.5 на HiAPI — $0.025 за 1K, $0.04 за 2K и $0.06 за 4K за изображение, но по ней нельзя рассчитывать цену 2.6.

За чем следить дальше

Есть три сигнала скорого выхода 2.6: появление gpt-image-2.6 в списке моделей OpenAI, анонс в changelog и добавление этого ID в перечисление model у эндпоинта редактирования. Как только появится любой из них, мы обновим эту статью. Чтобы узнать первыми, подпишитесь на уведомление о запуске на странице-анонсе GPT Image 2.6.