GPT Image 2 vs. GPT Image 1.5: tamaños, proporciones e imágenes de referencia bajo lupa

Veredicto: no está demostrado que GPT Image 2 sea “más libre”

Por ahora, conviene evitar frases como “GPT Image 2 acepta cualquier tamaño”, “tiene más proporciones disponibles” o “permite más imágenes de referencia” si no se acompañan de una prueba concreta.

Las fuentes de OpenAI consultadas confirman la existencia de una página para GPT Image 1.5 y otra para GPT Image 2, y la documentación de Images API incluye referencias a generación y edición de imágenes. Sin embargo, los extractos disponibles no detallan, para cada modelo, una lista cerrada o comparativa de:

• valores aceptados para size o parámetros de anchura y altura;
• soporte de dimensiones arbitrarias frente a tamaños fijos;
• lista oficial de relaciones de aspecto admitidas;
• número, formato, peso o reglas de uso de imágenes de referencia.

Así que la formulación más segura es esta: GPT Image 2 puede tener mejoras en otros ámbitos, pero no se puede medir con estas fuentes cuánto habría aumentado la libertad en tamaño, proporción o entrada de referencias.

Qué sí dice la documentación oficial

La página de GPT Image 1.5 en la documentación de OpenAI lo presenta como un modelo de generación de imágenes y menciona mejoras en seguimiento de instrucciones y adherencia al prompt. También existe una página de modelo para GPT Image 2 en la documentación de la API de OpenAI.

La referencia de Images API muestra endpoints relacionados con Generate an Image y Edit an Image. Además, las referencias para Python y TypeScript mencionan campos asociados a modelos de imagen GPT, entre ellos size, background, output format y quality.

Eso permite confirmar que la API contempla generación, edición y determinados campos de configuración. Pero no basta para responder con precisión qué tamaños acepta GPT Image 1.5 frente a GPT Image 2, si alguno permite relaciones de aspecto arbitrarias o si han cambiado las reglas para imágenes de referencia.

Revisión punto por punto

Por qué los documentos de terceros no bastan

Leonardo.AI publica ejemplos de GPT Image-1.5 con width, height, seed y guidances.image_reference; fal muestra image_size, background y quality; WaveSpeedAI lista parámetros de edición como size, quality, input_fidelity y output_format; e Higgsfield enseña una interfaz con proporciones como 1:1, 2:3 y 3:2.

Todo eso puede ser útil para entender cómo distintas plataformas integran el modelo. Pero una plataforma de terceros puede aplicar sus propios nombres de parámetros, valores por defecto, límites de producto o menús de interfaz. Por eso, un campo como width/height o un selector de proporciones en una herramienta externa no equivale automáticamente al límite nativo de OpenAI ni demuestra una mejora en GPT Image 2.

Qué haría falta para demostrar la diferencia

Para afirmar con rigor que GPT Image 2 es más flexible que GPT Image 1.5, haría falta al menos una de estas evidencias:

1. una tabla oficial de OpenAI con los valores aceptados de size, máximos, mínimos o tamaños fijos por modelo;
2. una explicación oficial sobre si cada modelo admite dimensiones arbitrarias o solo relaciones de aspecto concretas;
3. reglas oficiales sobre imágenes de referencia: cantidad, formato, tamaño de archivo y uso de múltiples imágenes;
4. un changelog, guía de migración o tabla comparativa que indique explícitamente el cambio de límites;
5. pruebas reproducibles en el mismo entorno de API, registrando qué combinaciones de tamaño, proporción y referencias son aceptadas o rechazadas.

Sin ese tipo de evidencia, “GPT Image 2 es más libre” debe tratarse como una hipótesis pendiente de verificación, no como un dato de producto listo para comunicar.

Recomendación para equipos de producto e ingeniería

Si estás evaluando pasar de GPT Image 1.5 a GPT Image 2, no conviene basar la decisión solo en la supuesta mejora de tamaño, proporciones o referencias. Es más fiable separar los criterios: calidad visual, seguimiento del prompt, velocidad, coste y límites reales de API. Para estos últimos, la referencia debe ser la documentación oficial y el comportamiento observado en pruebas propias.

Una forma práctica de hacerlo es crear una matriz de pruebas con los mismos prompts y activos: variar tamaños, relaciones de aspecto, número de imágenes de referencia y formatos de archivo, y registrar resultados, rechazos y mensajes de error. Solo si la documentación oficial o esas pruebas reproducibles muestran diferencias claras sería prudente comunicar que GPT Image 2 admite más tamaños o relaja límites de referencia.

La frase más segura para publicar

Con las fuentes verificables actuales, puede decirse que OpenAI documenta GPT Image 1.5 y GPT Image 2, y que su Images API incluye endpoints de generación y edición. Pero las fuentes citadas no ofrecen una comparación oficial completa sobre tamaños personalizados, relaciones de aspecto o entrada de imágenes de referencia. Por tanto, no se puede confirmar todavía una mejora cuantificable de libertad de parámetros de GPT Image 2 frente a GPT Image 1.5.