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;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。
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。 另有 OpenAI API 的 GPT Image 2 模型頁可見。
Images API 參考顯示有 Generate an Image 和 Edit an Image 相關端點。 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 formatquality 等設定欄位。
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。
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。
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。
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:
size accepted values、最大值、最小值或固定尺寸清單;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。
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。
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」。
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。