Tamaños y proporciones de GPT Image 2: lo que de verdad está verificado

Esto es importante: no significa que GPT Image 2 no tenga opciones fijas. Significa que, con la evidencia disponible en este material, esas opciones no se pueden confirmar.

Qué sí respaldan las fuentes

Por qué una captura o publicación social no basta

El fragmento de Threads sirve como pista porque menciona etiquetas concretas: Square 1:1, Landscape 5:4, Story 9:16 y Ultra Wide 21:9. Pero una publicación social, una captura o un comentario no equivalen a un contrato de API.

Para un uso en producción, un equipo técnico necesita más que el nombre visible de una opción. Necesita saber el nombre exacto del parámetro, el conjunto completo de valores aceptados, si esos valores corresponden a la API o solo a una interfaz de usuario, qué dimensiones en píxeles se devuelven y si el acceso cambia según cuenta, producto o superficie. Los fragmentos sociales disponibles no responden a esas preguntas.

El fragmento de Reddit también apunta en una dirección, pero se queda corto: dice que GPT Image 2 admite un conjunto fijo de tamaños y relaciones de aspecto, aunque no los enumera. Por tanto, es una razón para revisar la documentación de la API, no una base suficiente para crear una tabla de compatibilidad.

No confundas el 1280x720 de Sora con GPT Image 2

La dimensión más concreta que aparece en los extractos oficiales es 1280x720, pero está en la guía de generación de vídeo con Sora de OpenAI. La petición mostrada usa el endpoint /v1/videos, el modelo sora-2-pro, el campo size="1280x720" y un parámetro de generación de ocho segundos.

Eso respalda una afirmación sobre una solicitud de vídeo de Sora. No verifica que 1280x720 sea aceptado por GPT Image 2 para generación de imágenes.

Cómo manejar tamaños de GPT Image 2 en producción

Hasta contar con una tabla oficial vigente o con pruebas verificadas en tu propia cuenta, lo prudente es no dejar dimensiones de GPT Image 2 codificadas a partir de publicaciones sociales, capturas o documentación de otros modelos.

Un flujo más seguro sería:

1. Empezar por la página del modelo GPT Image 2 y la guía Images and Vision de OpenAI.
2. Confirmar los valores aceptados para el modelo y el endpoint exactos que se van a llamar.
3. Probar un tamaño o relación de aspecto cada vez, sin asumir que las etiquetas de la interfaz se traducen directamente a valores de API.
4. Registrar tanto el valor solicitado como las dimensiones reales de la imagen devuelta, porque una instrucción en el prompt no es lo mismo que un parámetro documentado.
5. Tratar afirmaciones como “el formato cuadrado funciona mejor” o “el vertical da más calidad” como no verificadas salvo que procedan de documentación oficial o de pruebas controladas; los extractos oficiales disponibles no clasifican la calidad por relación de aspecto.

Qué puedes afirmar con seguridad ahora

Con este conjunto de fuentes, se puede afirmar que existen páginas de documentación de OpenAI relacionadas con GPT Image 2 y con imágenes y visión. También se puede afirmar que los extractos disponibles no verifican tamaños exactos en píxeles, relaciones de aspecto admitidas ni una proporción con mejor rendimiento para GPT Image 2.

Lo que no conviene hacer es presentar las etiquetas vistas en redes como valores confirmados de API, ni reutilizar dimensiones de vídeo de Sora como requisitos de generación de imagen de GPT Image 2 sin evidencia independiente.

Conclusión

No publiques ni construyas una integración alrededor de una tabla definitiva de tamaños de GPT Image 2 basándote solo en esta evidencia. Las fuentes oficiales incluidas apuntan a dónde debería comprobarse la respuesta, pero los extractos proporcionados no contienen los valores. Hasta que los tamaños y relaciones de aspecto aceptados se confirmen en la documentación actual de OpenAI o mediante pruebas directas, los tamaños exactos de GPT Image 2 y el “mejor” ratio siguen sin estar verificados.