
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
任務最終用量會向上取整為整數點數。

範例輸出
GPT Image 2.5 Sunburst
文字轉圖片 · 圖片轉圖片

範例輸出
GPT Image 2.5 Sunburst
最適合
支援
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模型範例
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決策適配
決策適配
GPT Image 2.5 Sunburst 常見問題
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
支援。在 Rivya 上,GPT Image 2.5 Sunburst 支援文生圖與圖片編輯,最多可使用 16 張參考圖片引導修改。
27:16、16:27、9:8、8:9 僅支援 1K;這裡提供的其他長寬比均支援 1K、2K、4K。生成前核對預估點數。
GPT Image 1.5 使用 Medium 和 High 品質層級。GPT Image 2.5 Sunburst 使用 1K、2K 和 4K 解析度層級,因此更容易把成本對齊交付階段。兩者仍各有用途,所以 Rivya 會保留為不同的模型頁,而不是用其中一個取代另一個。
如果你只需要最便宜的粗略視覺,較輕量模型可能已經足夠。如果在提示詞或參考圖還不穩定時就選擇 4K,可能會把更多點數花在本可避免的重跑上。
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
你可以公開查看頁面並準備提示詞,但送出生成和上傳參考圖片需要登入,Rivya 才能管理點數和任務歷史。
27:16、16:27、9:8、8:9 僅支援 1K;這裡提供的其他長寬比均支援 1K、2K、4K。生成前核對預估點數。
第一次結構化測試可以留在這個頁面。當你需要保存歷史、反覆產生變體、更深入的素材管理,或圍繞同一個視覺方向進行多輪調整時,再移到完整工作區。
比較替代模型
使用文字生成圖片,或透過最多 16 張參考圖編輯圖片。支援 1K、2K、4K 解析度,以及自動、透明和不透明背景。
為什麼考慮它
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:高解析度產品和活動視覺。
OpenAI 在 Rivya 上較新的 GPT Image 模型,支援 text-to-image、image-to-image、最多 16 張參考圖片,以及清楚的 1K / 2K / 4K 點數層級。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:點數費率: 3–8 / 張圖片。
OpenAI 的圖片模型,具備中等/高品質兩個品質層級,並支援最多 16 張參考圖片。擅長遵循複雜指令,並渲染空間關係準確的連貫場景。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:點數費率: 4–22 / 張圖片。
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
模型參數
提供方
OpenAI
類別
圖片
能力
文字轉圖片 · 圖片轉圖片
點數模式
點數費率: 3–16 / 張圖片
輸入路徑
提示詞 + 可選圖片
提示設定
最多 20,000 個字元
開發者存取
GPT Image 2.5 Sunburst 已有可呼叫的 Public API 模式,但參考媒體模式仍需要 Files API 上傳支援。提交前請先查看模型參考。