GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image API

openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image
1K · 2K · 4K

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 将详细的文本提示词生成 1K–4K 图片,呈现细腻材质、多元素复杂构图,画质最高可选 max。它让长篇场景描述保持条理,把主体、道具和光线放在提示词指定的位置。

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必填1060/32000
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Output已就绪

最高预扣: 10.58 credits · $0.05290

按实际 Token 用量结算,完成后退还差额。

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示例

output-ff33e6b79305.png

Architectural interior photograph of a restored Victorian glasshouse converted into a public reading room. A tall white-painted cast-iron frame with curved glass roof panes; morning sun throws a grid of soft shadows across the floor. Two levels: on the ground floor, four long oak reading tables with green-shaded brass lamps run toward the back; along both sides, dark walnut bookshelves filled with books stand between potted tree ferns, a fiddle-leaf fig and hanging trailing pothos. A wrought-iron spiral staircase on the right leads to a narrow mezzanine balcony with more shelves. A terracotta tile floor with a worn runner rug in rust and indigo. Three readers seated far apart, small in the frame, faces not prominent. Central one-point perspective from the entrance, straight verticals, rich but natural color, fine detail in glass reflections, leaves and book spines without readable titles. No text, no signage, no logos, no watermark.

output-d2fe630b675d.png

A single handmade needle-felted wool fox toy sitting upright, facing three-quarters to the left, isolated on a fully transparent background. Rust-orange felt body with a cream chest and muzzle, charcoal felt paws and ear tips, a big fluffy tail curled around its front feet, small black glass bead eyes, a hand-knitted mustard-yellow scarf with tiny fringe. Visible wool fibers and soft fuzzy edges, gentle studio lighting from the upper left, a believable small contact shadow is not needed. The whole toy fully in frame with even margins. No background, no floor, no text, no logos, no watermark.

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 采用 OpenAI 于 2026 年 11 月发布的 Images 2.6 中侧重细节的模型。OpenAI 将 Sunburst 定位于需要更高精度的工作,在 medium 与 high 画质下生成质量更高。它支持最长 32,000 字符的提示词,可在 1K、2K、4K 下使用预设或自定义尺寸,并新增 complexity 规划控制和 jpeg、webp 的 output_compression。

为什么选择 GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image?

  • medium 与 high 画质下细节更丰富OpenAI 将 Sunburst 定位为在 medium 与 high 画质下生成质量更高,适合皮肤、木纹、织物与玻璃等材质。

  • 复杂场景井然有序complexity 保持默认 high 时,模型会在渲染前规划拥挤的版面,例如带读者、台灯、书架和旋转楼梯的双层阅览室。

  • 长篇结构化提示词用最多 32,000 个字符描述主体、空间布局、材质和光线。

  • 最高 4K 与 max 画质用 2K 或 4K 搭配 xhigh、max 制作印刷与大屏终稿;自定义尺寸最长边可达 3840 像素。

  • 透明与压缩输出导出透明 PNG、WebP 素材,或用 output_compression 输出适合网页的 jpeg、webp。

  • 与 Flare 同价Sunburst 与 Flare 的 Token 费率和预扣上限相同,可按画质需求选择。

参数

参数要求说明
prompt必填

非空文本,最多 32,000 个字符。

size可选

默认 1:1。可用比例:auto、1:1、2:3、3:2、4:3、3:4、4:5、5:4、16:9、9:16、21:9,或自定义 WIDTHxHEIGHT。auto 适用于任意分辨率,按 1K 计费。自定义 WIDTHxHEIGHT 适用于任意分辨率:两边为正的 16 倍数,最长边不超过 3840,比例不超过 3:1,总像素为 655360–8294400,按所选分辨率与像素档位中较高者计费(不超过 1,572,864 像素为 1K,不超过 4,194,304 像素为 2K,更高为 4K)。

默认值1:1
resolution可选

1K、2K 或 4K,默认 1K。

默认值1K2K4K
output_format可选

png、jpeg 或 webp,默认 png。

默认值pngjpegwebp
quality可选

low、medium、high、xhigh 或 max,默认 high。画质与计费档位决定预扣上限,最终按实际 Token 用量计费。

默认值highlowmediumxhighmax
background可选

auto、transparent 或 opaque,默认 auto。transparent 必须搭配 png 或 webp。

默认值autotransparentopaque
output_compression可选

0–100 的整数,用于 jpeg 或 webp 输出;留空时使用默认压缩。

moderation可选

auto 或 low,默认 auto;low 使用较宽松的内容过滤。不影响价格。

默认值autolow
complexity可选

low、medium 或 high,默认 high。决定模型渲染前的规划强度,不影响价格。

默认值highlowmedium

使用方法

  1. 组织提示词依次写主体、空间布局、材质与光线;长而具体的提示词效果更好。

  2. 设置分辨率与尺寸精细终稿选 2K 或 4K,搭配预设、auto 或自定义 WIDTHxHEIGHT。

  3. 选择画质审稿用 medium,终稿用 high、xhigh 或 max。

  4. 调整规划强度元素多的场景保持 complexity 为 high,简单主体可调低。

  5. 运行并获取结果提交任务,状态为 finished 后读取图片 URL。

用量与计费

按文本输入、图片输入和图片输出的实际 Token 用量计费。1 积分 = $0.005。

提交时按画质与计费档位预扣积分(low 1K 为 5.50 积分,max 4K 为 142.34 积分)。预扣金额是本次任务的费用上限;完成后按实际 Token 用量结算并退还差额,失败任务全额退还。

用量与计费
计费项积分 / 百万 Token美元 / 百万 Token
文本输入800$4.00
图片输入1,280$6.40
图片输出4,800$24.00

使用场景

  • 纪实风格与编辑配图工作中的人物、室内与静物,质感与光线可信,可参考制琴师示例。

  • 建筑与室内概念透视、家具与植物保持一致的多层空间。

  • 吉祥物与角色素材透明背景的角色与玩偶,用于包装、贴纸与营销活动。

  • 印刷与大幅面终稿4K 搭配 xhigh 或 max,用于海报、标识与展示屏。

使用技巧

  • 明确写出材质与光线方向,例如浅色虎纹枫木、来自右侧窗户的侧光。
  • 拥挤场景写清空间顺序:由前景到背景、由左到右。
  • 先用 medium 与 1K 预览,再以相同提示词在 2K 或 4K、更高画质下重跑。
  • 制作透明素材时只描述主体并留出均匀边距,格式选 png 或 webp。

注意事项

  • 每次请求生成 1 张图片,prompt 最多 32,000 个字符。
  • 预扣上限由画质与计费档位决定,complexity 与 moderation 不影响价格。
  • 如需编辑或组合参考图,请使用 GPT Image 2.6 Sunburst Image Edit。
  • 任务异步执行:提交后返回 task_id,状态变为 finished 时即可读取图片 URL。

相关模型

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image API 常见问题

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image API 是什么?

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 是 OpenAI 用于根据文本生成精细图片的模型。它根据最长 32,000 字符的提示词,每次生成 1 张 1K、2K 或 4K 图片,提供最高 max 的五档画质、透明背景与自定义尺寸。作为 OpenAI Images 2.6 中侧重精度的模型,它会在渲染前规划复杂版面,并新增 complexity、moderation 与 output_compression 控制。你可以通过 API 进行程序化调用,也可以在上方体验区直接在线试用。

什么情况下选 GPT Image 2.6 Sunburst 而不是 Flare?

更看重细节而非出图速度时选 Sunburst,例如材质质感、拥挤的场景和印刷终稿。OpenAI 将 Flare 定位为快速迭代,low 画质约 6 秒出图。两者字段与价格相同,可以先用 Flare 出草稿,再用同一提示词在 Sunburst 上出终稿。

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 如何处理复杂场景?

保持 complexity 为默认的 high,让模型在渲染前规划版面,并在提示词中写清空间顺序。玻璃温室阅览室示例在一张 2K、medium 画质的图中安排了长桌、台灯、旋转楼梯与夹层回廊。

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 该用哪档画质?

审稿与多数网页图用 medium,精细终稿用 high,印刷或 4K 展示用 xhigh 或 max。画质也决定预扣上限,从 medium 1K 的 9.50 积分到 max 4K 的 142.34 积分,最终按实际 Token 结算。

GPT Image 2.6 Sunburst 相比 GPT Image 2.5 Sunburst 新增了什么?

它保留 2.5 Sunburst 的全部字段,并基于 OpenAI 更新的 Images 2.6 模型新增 output_compression、moderation 与 complexity。Token 费率相同;low 与 medium 画质的预扣上限更高(1K 下为 5.50 与 9.50 积分,2.5 为 1.31 与 2.95),high 至 max 相同。

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 能生成透明背景素材吗?

可以。将 background 设为 transparent,格式选 png 或 webp,并只描述主体,可参考本页的羊毛毡狐狸示例。

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 支持哪些尺寸?

1K、2K、4K 均支持 10 种预设、auto 或最长边 3840 像素以内的自定义 WIDTHxHEIGHT。auto 按 1K 计费;自定义尺寸按所选分辨率与像素档位中较高者计费。

GPT Image 2.6 Sunburst Text to Image 如何计费?

按实际 Token 计费:文本输入每百万 Token 800 积分($4),图片输出每百万 Token 4,800 积分($24),1 积分 = $0.005。提交时按画质与档位预扣,例如默认 high 画质、1K 为 10.58 积分,未用部分自动退还。