Atlas Cloud 上的 GPT Image 2：OpenAI 最便宜的圖像 API

GPT Image 2 是 OpenAI 基於 GPT-5 系列推出的文字轉圖像模型。在 Atlas Cloud 上，其運行費用為每張圖 USD0.008，這使其成為目錄中最便宜的付費圖像 API。

該模型提供兩種 ID。openai/gpt-image-2/text-to-image 可根據提示詞生成圖像；openai/gpt-image-2/edit 則可利用提示詞編輯現有圖像。兩者均享有相同的固定價格。

本指南涵蓋定價、精確的 API 呼叫方式、編輯範例，以及與 Nano Banana 2、Imagen 4 Ultra 和 Flux 2 Pro 的比較。

 

*最後更新：2026 年 5 月 4 日*

以下是 Atlas Cloud 上 openai/gpt-image-2/text-to-image 的實際輸出結果：

 

GPT Image 2 概覽  

 

為何選擇 GPT Image 2

價格是最大的亮點。以每張圖 USD0.008 的價格，GPT Image 2 比 Atlas Cloud 上所有其他付費圖像模型都便宜。Nano Banana 2 為 USD0.08，Imagen 4 Ultra 為 USD0.054，Flux 2 Pro 為 USD0.03 至 USD0.05。GPT Image 2 的價格大約是下一個付費選項（Z-Image Turbo 為 USD0.01）的 4 倍便宜，更比 Nano Banana 2 便宜 10 倍。

編輯模型價格相同，這改變了圖像編輯流程的成本結構。一個先生成基礎圖像，再執行 3 到 4 次編輯的工作流，其成本仍低於單次 Nano Banana 2 的生成費用。

它基於 GPT-5 圖像堆疊構建，這意味著它在執行長提示詞指令和在圖像中渲染文字方面表現出色。雖然它不適合生成風格化的 3D 公仔或超寫實肖像（詳見下方比較），但用於其他用途時極具優勢。

 

GPT Image 2 定價

Atlas Cloud 收費為每張圖 USD0.008。此價格適用於所有三種品質等級和三種尺寸，編輯模型也不額外收費。

模型頁面上的標價為 USD0.01，但在 Atlas Cloud 享有 20% 折扣，因此實際結算費率為 USD0.008。

USD1 的註冊額度可覆蓋約 125 張圖像，足以在決定儲值前，針對所有三種品質等級進行測試並執行幾次編輯。

如何呼叫 GPT Image 2

第 1 步：註冊並獲取 API 金鑰

在 atlascloud.ai 註冊。進入控制台並建立 API 金鑰。

 

第 2 步：執行文字轉圖像呼叫

plaintextCopy
1```python
2import requests
3import time
4
5
6API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
7BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
8
9
10resp = requests.post(
11    f"{BASE_URL}/model/generateImage",
12    headers={
13        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
14        "Content-Type": "application/json",
15    },
16    json={
17        "model": "openai/gpt-image-2/text-to-image",
18        "prompt": (
19            "Modern minimalist product photo of a matte black ceramic coffee "
20            "mug on a wooden tabletop, soft window light, neutral background, "
21            "professional product photography"
22        ),
23        "size": "1024x1024",
24        "quality": "medium",
25    },
26    timeout=30,
27)
28
29
30data = resp.json()["data"]
31poll_url = data["urls"]["get"]
32
33
34while True:
35    time.sleep(3)
36    status = requests.get(
37        poll_url,
38        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
39    ).json()["data"]
40    if status["status"] == "completed":
41        print(status["outputs"][0])
42        break
43    if status["status"] == "failed":
44        raise RuntimeError(status.get("error"))
45```

 

第 3 步：執行編輯呼叫

編輯模型接受相同的提示詞，外加包含來源 URL 的 images 陣列。欄位名稱為 images（複數），只需一張來源圖像即可。除非提示詞另有要求，否則模型會保留原始圖像的構圖與光影。

 

plaintextCopy
1```python
2SOURCE_IMAGE = "https://your-cdn.example.com/source.png"
3
4
5resp = requests.post(
6    f"{BASE_URL}/model/generateImage",
7    headers={
8        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
9        "Content-Type": "application/json",
10    },
11    json={
12        "model": "openai/gpt-image-2/edit",
13        "prompt": (
14            "Change the mug color to deep forest green and add a small "
15            "spoon resting beside it"
16        ),
17        "images": [SOURCE_IMAGE],
18        "size": "1024x1024",
19        "quality": "medium",
20    },
21)
22```

輪詢迴圈與文字轉圖像的情況完全相同。

 

編輯範例：修改前與修改後

使用 openai/gpt-image-2/text-to-image 生成的原始圖像：

 

透過 openai/gpt-image-2/edit 執行一行編輯提示詞後的相同圖像：

兩次呼叫的總成本：USD0.016。編輯操作成功保留了木質表面、光影效果和構圖框架。

 

參數參考

size

三個選項：1024x1024、1024x1536、1536x1024、2048x2048 和 3072x3072。預設為正方形。建議對人像使用 1024x1536，對橫幅或主視覺使用 1536x1024。三種尺寸的價格相同。

 

quality

三個等級：low、medium、high。三者價格相同。高品質耗時較長（接近 30 秒），但細節更清晰。建議在提示詞迭代階段使用 low，最後輸出時再使用 medium 或 high。

 

images (僅限編輯)

URL 陣列，接受 JPG 和 PNG 格式。URL 必須為公開可存取。Atlas Cloud 也提供 POST /api/v1/model/uploadMedia 供上傳本地檔案，並獲取 download_url 以便回傳。

 

input_fidelity (僅限編輯)

類似布林值的旗標，可促使模型保留來源圖像的細節。適用於人臉、標誌或小字體，確保其在編輯過程中保持不變。

 

GPT Image 2 與其他圖像模型的比較

 

GPT Image 2 的優勢

大規模任務。行銷樣機。UI 設計探索。概念藝術批次處理。任何因生成失敗而產生的重新生成成本極低的應用場景。

編輯流程。生成一次，編輯五次，總花費仍低於五分錢。

長且詳細的提示詞。GPT-5 基礎架構處理段落長度的提示詞時，不會遺失開頭的指令。

 

GPT Image 2 的劣勢

公仔與風格化 3D 角色。請使用 Nano Banana 2，其針對公仔材質渲染和包裝細節的表現力是 GPT Image 2 的短板。

用於列印的頂級寫實肖像。當圖像需用於首頁或印刷品時，請選用 Imagen 4 Ultra。

用於團隊形象照的參考圖像風格轉移。請搭配 reference_image_url 使用 Flux 2 Pro。

 

誰應該使用 GPT Image 2

符合以下條件，請選擇 GPT Image 2：

• 應用場景為大規模圖像生成（每月 1000 張以上）。
• 需要在同一流程中執行「文字轉圖像」與「編輯」。
• 正在構建需將圖像成本納入單位經濟效益的 SaaS 功能。
• 需要單一模型來處理行銷視覺、UI 樣機與概念藝術，且價格統一。
• 「編輯與迭代」工作流是產品的核心。

 

若符合以下情況，請跳過 GPT Image 2：

• 對輸出風格有絕對要求，且該風格為「Nano Banana 2 公仔」。
• 圖像為重點資產，且寫實程度高於成本考量。
• 需要 4K 輸出。GPT Image 2 長邊上限為 1536。

 

常見問題解答

GPT Image 2 每張圖多少錢？

在 Atlas Cloud 上為 USD0.008，且適用於所有尺寸與品質等級。USD1 的註冊額度可免費生成約 125 張圖。

 

編輯模型是單獨定價的嗎？

不是。openai/gpt-image-2/text-to-image 與 openai/gpt-image-2/edit 的費用均為每張輸出圖像 USD0.008。

 

GPT Image 2 支援哪些尺寸？

三種：1024x1024、1024x1536、1536x1024。不支援 4K。

 

如何將圖像傳遞給編輯模型？

傳遞包含公開 URL 的 images 陣列（JPG 或 PNG）。一張圖即可，也可傳入多張圖像以參考風格或構圖。

 

生成需要多久？

通常為 15-30 秒。low 品質速度較快，high 品質耗時較長。

 

我可以將 GPT Image 2 用於商業用途嗎？

可以。Atlas Cloud 遵循 OpenAI 的標準商業權利政策。請查閱 OpenAI 使用政策中列出的排除類別。

 

GPT Image 2 能在圖像中渲染文字嗎？

是的，效果很好。它是海報、招牌、UI 樣機及任何需要在圖像內渲染少量文字的版面設計中，最強大的選項之一。

 

為什麼回傳格式與 OpenAI 直接呼叫不同？

Atlas Cloud 採用非同步模式。POST 請求會回傳 request_id。當狀態變更為 completed 時，輪詢 URL 會回傳 outputs（圖像 URL 陣列）。輪詢 URL 位於初始回應的 data.urls.get 中。

 

結論

GPT Image 2 是 Atlas Cloud 上成本敏感型圖像生成的首選方案。其價格使其在目錄中所有付費模型中脫穎而出。編輯模型同樣親民的價格，讓「迭代優化」的工作流程變得極為划算。

它並非在每一種風格上都是最強的。針對公仔請選 Nano Banana 2，頂級肖像請選 Imagen 4 Ultra，參考驅動的工作請選 Flux 2 Pro。但在其他所有場景下，GPT Image 2 都是最佳選擇。

────────────────────────────────────────────────────────────

相關閱讀

• 最佳 GPT Image 2 提示詞：行銷、樣機與編輯
• 2026 年最佳 AI 圖像生成模型
• 2026 年最佳 AI 圖像編輯模型
• 2026 年最便宜的 AI 圖像生成 API
• Nano Banana 2 API 指南
• Imagen 4 Ultra API 指南
• Flux 2 Pro 深度解析