GPT Image 2 是否比 GPT Image 1.5 更自由？尺寸、比例與參考圖查核

但這些來源摘錄沒有列出兩代模型在以下項目的完整差異：

• size 或寬高參數的 accepted values；
• 是否支援任意寬高，或只支援固定尺寸；
• 可用 aspect ratio 清單；
• 參考圖輸入的張數、格式、大小或多圖規則。

因此，較準確的說法是：GPT Image 2 可能有其他能力或品質改進，但「尺寸、比例、參考圖輸入更自由幾多」在現有證據下未能量化。

官方資料實際能證明甚麼

OpenAI 的 GPT Image 1.5 模型頁把 GPT Image 1.5 描述為圖像生成模型，並提到它有更好的 instruction following 和 prompt adherence。^[1] 另有 OpenAI API 的 GPT Image 2 模型頁可見。^[21]

Images API 參考顯示有 Generate an Image 和 Edit an Image 相關端點。^[13][15] Python 與 TypeScript 的 Images 參考亦提到 GPT image models 相關資料，包括 generated image 的 size，以及 background、

output format

[17]

[18]

這些資料足以確認「圖片生成、圖片編輯、尺寸等欄位」在 API 文件中存在；但不足以回答 GPT Image 1.5 和 GPT Image 2 各自支援哪些尺寸、是否支援任意比例，或參考圖輸入限制是否有變。^{[13][15][17][18]}

三項限制逐項查核

為何第三方文件不能直接當成官方限制

Leonardo.AI 的 GPT Image-1.5 REST API 範例包括 width、height、seed 和 guidances.image_reference；fal 的文件列出 image_size、background、quality；WaveSpeedAI 的 edit 文件列出 size、quality、input_fidelity、output_format；Higgsfield 教學則列出 1:1、2:3、3:2 等比例選項。^{[2][5][6][11]}

這些資料對理解平台整合方式有參考價值，但它們屬於第三方 API 或 UI。第三方平台可以有自己的參數命名、預設值、封裝限制或介面選項，所以不能把某個平台的 width/height、image_size 或比例選單，直接等同於 OpenAI 原生模型的全部能力上限。^{[2][5][6][11]}

要證明「GPT Image 2 更自由」，需要甚麼證據？

如果要可靠回答「GPT Image 2 比 GPT Image 1.5 自由幾多」，至少需要以下其中一類證據：

1. OpenAI 官方列出兩代模型的 size accepted values、最大值、最小值或固定尺寸清單；
2. 官方說明兩代模型是否支援任意寬高或固定 aspect ratio；
3. 官方列明 image edit / reference image input 的張數、格式、檔案大小和多圖規則；
4. 官方 changelog、migration guide 或 comparison table 明確標示限制變化；
5. 同一 API 環境下的可重現測試，逐項記錄哪些尺寸、比例和參考圖組合會被接受或拒絕。

在缺少這些證據前，「GPT Image 2 更自由」應視為待驗證假設，而不是可公開量化的產品事實。

給產品與工程團隊的建議

如果正在評估是否由 GPT Image 1.5 轉向 GPT Image 2，不建議單靠「尺寸、比例、參考圖更自由」做決策。較穩陣的做法是先把畫質、指令跟隨、生成速度、成本和 API 限制分開評估；其中 API 限制應以官方文件和實測錯誤行為為準。^{[1][17][18][21]}

實務上，可以用同一批 prompts 和素材建立測試矩陣：尺寸、比例、參考圖張數、檔案格式逐項變動，記錄成功、拒絕和錯誤訊息。只有當官方參數表或可重現測試結果清楚顯示差異，才適合對外寫成「GPT Image 2 支援更多尺寸」或「參考圖限制放寬」。

最安全的公開表述

目前較準確的公開說法是：根據現有可核實來源，OpenAI API 文件可見 GPT Image 1.5 與 GPT Image 2 模型頁，也有圖片生成及圖片編輯端點；但引用資料未提供兩代模型在自訂尺寸、長寬比或參考圖輸入方面的完整官方對照。因此，暫時未能證實 GPT Image 2 相比 GPT Image 1.5 有可量化的參數自由度提升。^{[1][13][15][17][18][21]}