GPT Image 2.6 發布｜GIF、SVG 直接輸出，生成快 50%

GPT Image 2.6 是 OpenAI 在 2026 年 11 月 4 日推出的圖片生成模型，ChatGPT 裡稱為 Images 2.6，官方表示生成速度比以往快 50%。這一版新增 GIF：ChatGPT 可以直接做出循環動畫，API 也只要一個參數就能輸出 GIF，不必再把多張靜態圖自己拼起來。

開發者用的 OpenAI API 有偏重速度的 Flare 與偏重精細度的 Sunburst 兩個模型，這次都能輸出 SVG 向量圖，也加入在圖上圈出要改的位置再修圖的標註修圖，以及控制模型動筆前規劃多深入的 complexity 參數，標準單價和前一代 2.5 相同。這篇會從 2.6 的重點與兩個 API 模型開始，把 GIF 的實測與做法、SVG 等 API 新功能、價格與限制一起整理。

GPT Image 2.6 是什麼

GPT Image 2.6 是 OpenAI 在 2026 年 11 月 4 日推出的新一代圖片生成模型，重點是生成速度比以往快 50%、能直接輸出 GIF 動畫，API 另外能輸出 SVG 向量圖。在 ChatGPT 與 OpenAI 的程式開發 Agent Codex 裡，它叫 Images 2.6，系統會自動使用，不必選模型，所有訂閱方案的使用者都能在桌面版、行動版與網頁版使用。

在開發者用程式呼叫、依用量計費的 OpenAI API 上，2.6 分成 Flare 與 Sunburst 兩個模型，標準單價相同，差在速度與精細度的取捨。Flare 生成速度較快，適合大量產圖與快速迭代；Sunburst 花的時間較長，換來更精細的畫面，多次修改同一張圖時，角色、商品這類細節也比較能保持一致。呼叫時在 model 欄位填下表的模型 ID。

名稱	入口	適合的工作
Images 2.6	ChatGPT、Codex	對話中生圖、修圖
`gpt-image-2.6-flare`	OpenAI API	大量產圖、快速迭代
`gpt-image-2.6-sunburst`	OpenAI API	精細畫面、多輪修改

ChatGPT 與 API 用的名稱不同

GPT Image 是 OpenAI 負責產生與修改圖片的模型系列，ChatGPT、Codex 與 OpenAI API 的生圖功能都由它提供，和對話用的 GPT 文字模型分開命名。2026 年這個系列更新得很快：4 月推出 GPT Image 2 ，9 月推出 GPT Image 2.5 並首次把 API 分成 Flare 與 Sunburst，2.6 相隔兩個月推出，延續同樣的雙模型分工。OpenAI 也公布，全球使用者每週透過 ChatGPT、Codex 與 API 產生 40 億張圖片，平均每天超過 5 億張。

和 GPT Image 2.5 相比的改變

速度是所有入口共同的改變，GIF 在 ChatGPT 與 API 都能用，SVG 與 complexity 是 API 新增的控制方式；標註修圖同一天開放到 API，2.5 的模型也能用。

GPT Image 2.6 的新功能：ChatGPT、Codex 與 API 都生成快 50%；ChatGPT 新增 GIF 動畫與儲存參考圖片；API 新增 GIF 輸出、SVG 向量輸出、標註修圖與 complexity 參數 — SVG 與 complexity 只在 API 提供

功能	2.5	2.6
GIF 動畫	自己拼接靜態圖	直接輸出
SVG 向量輸出	沒有	API 支援
complexity 參數	沒有	low／medium／high

SVG 與 complexity 是 2.5 沒有的功能

生成速度與品質

依 OpenAI 的發布公告，Images 2.6 的生成速度比以往快 50%，Flare 在品質設為低時最快只要六秒就能產生一張圖。2026 年 11 月 6 日透過 API 用 Flare 以低品質（API 的 quality 參數，有 low、medium、high、xhigh、max 五個檔位）產生一張 1536×1024 的插畫，從送出請求到收完回應是 8.4 秒，包含從台灣連到 OpenAI 的網路傳輸。API 依 tokens 計費，產生的圖片也會換算成 tokens，這張是文字輸入 75 tokens、圖片輸出 664 tokens，合計約 $0.02。

GPT Image 2.6 Flare 以低品質產生的 1536×1024 插畫：傍晚的小工作室，木桌上有筆電、咖啡與盆栽，窗外是城市天際線 — Flare 低品質、1536×1024，8.4 秒完成

品質方面，Sunburst 在品質設為中或高時，多次編輯之間的細節更一致，例如換背景時保留角色的服裝；Flare 則改善了海報、產品圖這類專業版面的品質。

ChatGPT 的儲存參考圖片

ChatGPT 同時加入儲存參考圖片：常用的照片可以存成參考圖片，之後在其他對話用名稱叫出來，不必每次重新上傳。官方的例子是把狗的照片存成 Pepper，之後輸入「幫 @Pepper 畫一張水彩肖像」就會用這張照片當參考。

GPT Image 2.6 的 GIF 動畫

GPT Image 2.6 可以直接產生循環播放的 GIF，在 ChatGPT 用對話描述動作就會做出動畫，API 則是把輸出格式設成 gif。下面是 2026 年 11 月 6 日透過 API，用同一段提示詞分別請 Flare 與 Sunburst 產生的結果，設定都是 9 格、每格 200 毫秒、512×512、品質 medium。

同一段提示詞由 GPT Image 2.6 Flare 與 Sunburst 產生的 GIF 並排播放：橘色小機器人在書桌前打字、天線燈閃一下後抬頭揮手；Flare 生成時間 15.3 秒，Sunburst 31.2 秒，兩者都輸出 2,073 tokens — 同一段提示詞，兩個模型畫出不同的房間

兩張 GIF 都照提示詞的順序完成天線燈閃爍、抬頭揮手、低頭打字，最後一格回到起始姿勢，循環播放時沒有跳動，畫面中也沒有出現文字。Sunburst 的房間多了檯燈與吊掛的植物，Flare 的角色在畫面中占得比較大。

GIF 的生成時間與費用

Sunburst 產生這張 GIF 花了 31.2 秒，約為 Flare 15.3 秒的兩倍；時間從送出請求算到收完回應，包含網路傳輸，兩個模型各跑一次。兩張的用量相同，都是文字輸入 132 tokens、圖片輸出 2,073 tokens，依 API 單價（每百萬 tokens 文字輸入 $5、圖片輸出 $30）合計每張約 $0.063。這筆費用只發生在 API；用 ChatGPT 帳號在 ChatGPT 或 Codex 產生 GIF，用的是訂閱方案的額度。

同樣的用量，Sunburst 花了兩倍時間

GIF 提示詞的寫法

公告展示的提示詞都會寫清楚動作順序、要求每一格的角色與背景保持一致，並指定最後一格要能接回第一格。上面兩張 GIF 用的是下面這段，在 ChatGPT 對話中也可以照同樣的寫法描述：

一隻圓滾滾的橘色小機器人吉祥物，
坐在書桌前，用一台小筆電打字；
頭上的天線燈閃一下，
它抬頭朝畫面揮手一次，
再低頭繼續打字。
扁平向量插畫風格，柔和的粉彩背景，
最後一格與第一格銜接成無縫循環。
畫面中不要有任何文字。

在 ChatGPT 產生 GIF

依 ChatGPT release notes ，ChatGPT 的 GIF 建立從 2026 年 11 月 4 日起分批開放。在對話中要求一段循環動畫，或上傳一張草圖請 ChatGPT 讓角色揮手，就會產生 GIF，完成後可以調整播放速度，也能直接分享。官方舉的用途包括品牌吉祥物動畫、社群媒體的反應圖與迷因，以及拍片前用來確認角色動作的動態分鏡。

用 API 輸出 GIF

這一節只有直接呼叫 OpenAI API 的開發者需要處理，用 ChatGPT 帳號登入 ChatGPT 或 Codex 生圖不需要 API key，用的是訂閱方案的額度。呼叫 API 要有 API 帳號，使用 GPT Image 模型前可能需要先在 OpenAI 開發者平台完成組織身分驗證；2026 年 11 月的 API reference 也註明，GIF 輸出需要帳號有所選模型的 GIF 預覽存取權。

把 output_format 設成 gif，就能讓 /v1/images/generations（只用文字產生新圖）或 /v1/images/edits（附上圖片再修改）直接回傳 GIF。想用靜態圖當動畫的參考，例如固定角色長相，就改用 edits 端點並附上參考圖。依官方圖片生成指南，GIF 專用的欄位如下：

欄位	可用值	預設
`frame_count`	2～16 格	9
`frame_duration_ms`	每格 20～2000 毫秒	200
`size`	`auto` 或 16 的倍數	`auto`

預設一輪 1.8 秒

size 指的是每一格的尺寸，格數、每格尺寸與一次產生的張數（n），合起來要在模型的尺寸限制與單次請求的像素總量內，超過時要減少格數、縮小尺寸或減少張數，不確定時可以設 auto 讓 API 自己挑。frame_duration_ms 會以 10 毫秒為單位取整。

以下 cURL 範例用和上面相同的提示詞與設定，讓 Sunburst 產生 GIF 並存成 robot.gif，同名檔案會被覆寫。提示詞先存進 PROMPT 變數，再用 jq 組成 JSON 交給 curl，提示詞裡的換行與標點就不必自己跳脫。執行前要先把 API key 設在 OPENAI_API_KEY 環境變數，並裝好 jq；--fail-with-body 與 jq -e 會在 API 回傳錯誤時停下來，不會寫出壞掉的檔案：

# 和上面相同的提示詞
PROMPT='一隻圓滾滾的橘色小機器人吉祥物，坐在書桌前，用一台小筆電打字；
頭上的天線燈閃一下，它抬頭朝畫面揮手一次，再低頭繼續打字。
扁平向量插畫風格，柔和的粉彩背景，最後一格與第一格銜接成無縫循環。
畫面中不要有任何文字。'

# 用 jq 組出請求內容，送到 generations 端點，再把 base64 解碼成 GIF
jq -n --arg prompt "$PROMPT" '{
    model: "gpt-image-2.6-sunburst",
    prompt: $prompt,
    output_format: "gif",
    frame_count: 9,
    frame_duration_ms: 200,
    size: "512x512",
    quality: "medium"
  }' \
  | curl -sS --fail-with-body https://api.openai.com/v1/images/generations \
      -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d @- \
  | jq -er '.data[0].b64_json' \
  | base64 --decode > robot.gif

注意：GIF 輸出不支援串流、部分預覽圖（partial_images）、遮罩（mask）、自訂壓縮率（output_compression）與 prompt_rewriter；frame_count 與 frame_duration_ms 也只能搭配 GIF 使用。

OpenAI 另一套讓模型在回應中呼叫工具的 Responses API，也以生圖工具的形式提供 GPT Image；API reference 同樣列出 2.6 的兩個模型、gif 格式與 frame_count 等欄位，也能輸出 GIF。

API 的 SVG 輸出、標註修圖與 complexity

這一章同樣只適用於 API 開發者。三個功能 Flare 與 Sunburst 都支援。

SVG 向量輸出

在 /v1/images/generations 把 output_format 設成 svg，會回傳可以編輯路徑、形狀與顏色的向量檔，適合圖示、Logo 與插畫。回應同樣放在 data[0].b64_json，用 base64 解碼後就是 SVG 的 XML 文字，存成 .svg 即可。API 會先產生一張點陣底稿，再依底稿寫出 SVG，quality 控制的是這張底稿。

SVG 的限制比較多：n 必須是 1；不支援串流、部分預覽圖、壓縮率與 prompt_rewriter；edits 端點不能輸出 SVG，SVG 也不能當成修圖的輸入。輸出的是靜態向量內容，不包含 script、外部資源與內嵌點陣圖。費用分成兩部分：底稿按圖片模型的單價計算，寫出 SVG 的 tokens 另按撰寫 SVG 的模型單價計算，用量記在回應的 svg_usage。

標註修圖（markup）

ChatGPT 原有的圖片標註功能，從 2026 年 11 月 4 日起也能在 API 使用，官方指南寫明 2.5 與 2.6 的模型都能用。做法是在 /v1/images/edits 的 markup 欄位附上一張透明背景的 PNG，在上面畫出要修改的位置，尺寸要和第一張輸入圖相同；標註只套用在第一張圖，其他圖片當作參考。標註檔上限 50 MB、16,777,216 像素，不能和 mask 或 prompt_rewriter 同時使用，費用和一般修圖相同。

complexity 參數

complexity 控制模型在畫之前規劃得多深入，可設 low、medium、high，沒有指定時預設是 high。它和 quality 是兩回事：quality 決定畫面細節與保真度，complexity 決定開始畫之前花多少計算規劃畫面。

官方建議多數修圖用 low，例如換背景或改招牌文字，速度較快；畫面元素多、限制條件多，或有密集文字與複雜版面時，再試 medium 或 high。較高的 complexity 會增加等待時間，也可能帶來不需要的變動，建議用同一個任務比較結果。

API 價格

GPT Image 2.6 的 Flare 與 Sunburst 依 tokens 計費，兩個模型的標準單價相同，也和 2.5 一樣；重複送出相同輸入的部分，會套用較低的快取命中單價。依 OpenAI API 價格頁：

項目	一般	快取命中
文字輸入	$5	$1.25
圖片輸入	$8	$2
圖片輸出	$30	不適用

每百萬 tokens 的單價（美元），Flare 與 Sunburst 相同

兩個模型在同一個品質設定下用掉的 tokens 可能不同，每張圖的費用以回應的 usage 為準，官方指南也提供依模型、品質與尺寸估算輸出 tokens 的計算器。complexity 與標註修圖都不另外收費。Batch API 是不需要即時拿到結果、以較低價格批次處理請求的方式，2.5 有 Batch 半價，2.6 的模型頁則把 Batch 標為不支援；快取價適用在哪些端點，價格頁沒有寫明。

常見問答

GPT Image 2.6 可以產生影片嗎？

不行，能產生的是 GIF 動畫，API 最多 16 格。需要有聲音或更長片段的影片，要用其他影片生成服務。

ChatGPT 免費方案可以用 Images 2.6 嗎？

官方沒有寫明免費方案能不能用，公告寫的是「所有訂閱方案的使用者」。ChatGPT 的 GIF 建立從 2026 年 11 月 4 日起分批開放。

Flare 和 Sunburst 要選哪一個？

重視速度、大量產生素材時用 Flare，品質設為低時最快約六秒一張；需要反覆修改同一張圖、保留角色或商品細節時用 Sunburst，搭配中或高品質。兩者標準單價相同，同設定的 GIF 實測中，Sunburst 花的時間約是 Flare 的兩倍。

API 還能用 GPT Image 2.5 嗎？

可以。2026 年 11 月的價格頁仍列出 2.5 的 Flare 與 Sunburst，沒有停用公告；需要 Batch 半價時，只有 2.5 支援。

參考來源

OpenAI：推出 Images 2.6
OpenAI Help Center: ChatGPT release notes (ChatGPT 更新紀錄)
OpenAI Developers: Image generation (圖片生成指南)
OpenAI API Reference: Create a model response (Responses API 參考)
OpenAI Developers: GPT-Image-2.6 Flare (Flare 模型頁)
OpenAI Developers: GPT-Image-2.6 Sunburst (Sunburst 模型頁)
OpenAI Developers: Pricing (API 價格)

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