ChatGPT Images 2.5 全方案推出：留言指哪改哪，草圖當構圖

用 AI 摘要這篇文章：

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OpenAI 在美東時間 2026 年 9 月 8 日下午、台北時間 9 月 9 日凌晨宣布推出 ChatGPT Images 2.5，並從當天起向所有 ChatGPT 用戶推送，對象涵蓋免費版到企業方案，再加上 ChatGPT Work 與開發者環境 Codex，桌面版、手機版與網頁版都在這一波名單裡。這次更新的重點可以一句話講完：生成速度變快之餘，把「精準告訴 AI 你要改哪裡」從打字描述，換成在圖上留言、在畫布上畫草圖這類直接互動。

官方公告給出的速度基準只有一個：生成延遲比上一代 Images 2.0 最多減少 50%。這是官方宣稱的相對幅度，實際等待秒數會隨圖片複雜度變動，公告並沒有提供絕對秒數。畫質端的主軸則是多輪修改的一致性：同一個對話裡改了再改，人物臉型、商品輪廓這些主體細節更不容易跑掉。

要把 ChatGPT 生圖放進日常工作的讀者，這次值得找時間重新試一遍：留言式修改讓「指定區域微調」終於有可靠的操作方式，而這正是過去把 AI 生圖當草稿機、不敢拿去交付成品的最大痛點。至於要不要為了它改用付費方案，建議先等免費方案的新舊帳號都實際用過再說，這次公告並沒有揭露各方案能生幾張，付費的邊際價值目前算不出來。

誰現在用得到：免費方案也在名單上，API 用戶要先過組織驗證

依官方公告的說法，這次是「所有方案」一起開放，屬於全方案同步推送，沒有採用付費會員先行的分批節奏。對台灣讀者來說，只要 ChatGPT 帳號能正常生圖，未來幾天內在輸入框打上 @Sketch、看到畫布展開，就代表更新已經送到你的帳號。還沒開始使用 ChatGPT 的讀者，可以先看我們整理的 ChatGPT 完整教學，從註冊到功能解析一次看完。

兩種人這波不用急。只用 API 舊模型的開發者，gpt-image-2 與更早的模型照常呼叫、照常計費，官方沒有公布退場時間表；把 ChatGPT 當純文字助手用的用戶，這次改動全部集中在圖片生成，文字對話的行為不變。API 端的新模型另有一道門檻：官方文件註明組織可能需要先完成驗證才能呼叫，企業帳號要先把這關過掉。

順帶交代兩個這次一起被點名的環境：ChatGPT Work 是 OpenAI 面向團隊協作的企業版工作空間，Codex 則是給開發者使用的程式代理環境，兩者的用戶這次與一般 ChatGPT 帳號同步拿到 Images 2.5。也就是說，無論你是在 ChatGPT 裡聊天出圖，或在 Codex 開發環境裡叫它生成素材，這一波都吃得到同一套新模型與新互動。

官方公告裡的四個新互動：留言、草圖、模板、分享

這次最值得記的變動都發生在互動層。過去要 AI 修改一張圖，只能在輸入框寫一長串文字描述，運氣不好整張圖重畫，五官、光影全部重新擲骰。Images 2.5 把這段溝通拆成四個直接操作，全部列在官方公告裡。

• 留言式修改（comment-based edits）：直接在圖片上的特定位置留 comment，模型只動那個區域。官方原文寫得直白：「Comment-based edits to change only what you want」，你留言的地方才會變，畫面其他部分維持原樣。
• @Sketch 手繪引導：在輸入框打 @Sketch 會展開畫布，畫個房間布局、一件衣服的輪廓，或純粹隨手塗鴉，再補一句風格描述，模型就拿你的草稿當構圖參考。官方特別強調不需要會畫圖，它要的是位置與比例，塗得好不好看無所謂。
• 模板（templates）：內建 Poster、Merch 這類常用格式的起手模板，換上自己的內容與配色就有成品雛形，官方公告點名傳單與商品照是兩種典型用途。以官方描述的用法為例，選好模板後把文案與想要的風格交代上去，模型會在既有版面結構裡做個人化，免去每次都從空白畫布開始猜 prompt。
• 分享帶 prompt：把生成好的圖分享出去時，可以連當時的 prompt 一起給，對方接手後換上自己的照片與細節，再生成屬於自己的版本。

這四個操作可以串在一起用，官方公告的敘述順序本身就是一條完整的創作路徑：先挑模板起手，用 @Sketch 調整構圖，生成後在圖上留言做局部微調，最後帶著 prompt 分享給同事接手。對照過去一句 prompt 定生死、不滿意就整張重來的使用方式，這次等於把生成過程拆成可以中途介入的多個節點，每個節點都能只動一小部分。

這四個功能全部出自 OpenAI 的官方公告，公告同時附了三支官方示範影片，分別對應整體更新、Sketch 與 templates。下方截圖是 community.openai.com 上的公告原文頁面，四個賣點以條列形式排在影片之間。

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想找 prompt 靈感的讀者，可以搭配我們先前介紹過的 Nano Banana 提示詞圖庫，或 GPT-Image 系列的 結構化提示詞模板庫，讓「該怎麼描述」這件事有現成範例可以抄。生成品質提升之後，提示詞的結構好壞會更直接反映在成品上；而留言式修改與 @Sketch 上線後，提示詞的工作會逐漸往風格與細節描述集中，構圖與位置改用畫的或點的，對不擅長寫長串 prompt 的用戶來說是門檻下降。

速度與一致性的官方數字：只有那個 50%

畫質與速度的改進，官方公告分成幾個面向描述：參考照片的主體保留（上傳家人照片換場景，人還要像本人）、多輪編輯一致性、複雜指令的理解（包含透明背景的複雜版面），以及光影與材質的自然度。能對照的數字基準只有延遲這一項：比 Images 2.0 最多快 50%，而且用的是「up to」，實際幅度依圖而異。

要特別留意的是，若在其他轉述報導看到「幾秒出圖」的具體秒數，先回到官方公告與 API 文件核對，這類數字官方並沒有提供；文件裡唯一給的時間上限，是複雜 prompt 最多花 2 分鐘處理。把絕對秒數當規格看，目前缺乏官方數字佐證，等待體感建議以自己帳號實測為準。

多輪一致性對實際工作流的意義比聽起來大。做品牌素材時最常見的悲劇是：第一版很好，第二版改了字，第三版人物臉變了，回不去也沒辦法只回一部分。官方對 Images 2.5 的說法，是先前的修改在後續編輯中更可能保持一致，每次新編輯都在既有效果上累積；實際穩定度仍待驗證，若站得住，生成歷史會第一次接近可回溯的版本控制。

規模脈絡倒是可以記一下：官方公告首段寫到，ChatGPT Images 與 API 的 GPT-Image 模型現在每週產生超過 30 億張圖片。這個數字說明這次更新影響的是全球最大宗的 AI 生圖使用場景之一，互動層的任何改動都會在這個規模上被放大檢驗。

Flare 與 Sunburst：定價完全相同，選 Sunburst 付出的是時間

API 端這次把更新拆成兩個模型：gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst。官方定位寫得很清楚：Flare 是多數應用的預設選擇，品質比 gpt-image-2 更高、延遲低 50%，適合社群內容、商品體驗與大量生成；Sunburst 走精度取向，為更需要細節控制的創作與編輯工作設計，代價是生成時間拉長。

在 OpenAI 的定價頁上，兩個新模型的價格一字不差，而且跟 gpt-image-2 完全相同：文字輸入每百萬 tokens 5 美元、圖片輸入 8 美元、圖片輸出 30 美元，快取輸入分別是 1.25 與 2 美元。換句話說，選 Sunburst 多付出的成本是等待時間，不是帳單金額；兩者的分界畫在延遲與精度上，畫在規格表的價格欄之外。下方截圖即定價頁的圖片模型區塊，兩個模型的四列價格逐格相同。

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開發者端的規格邊界也一併放寬：品質等級在 low、medium、high 之上新增 xhigh 與 max，預設值為 auto；尺寸支援 1024×1024、1536×1024、1024×1536 三個建議值，自訂尺寸要取 16 的倍數、最長邊 3840、總像素上限 8,294,400，超過 2560×1440 的解析度官方標註為實驗性。輸出格式上，jpeg 的速度比 png 快，透明背景則要用 png 或 webp 搭配 background 參數指定。內容審核的 moderation 參數預設為 auto，文件另外提供較寬鬆的 low 選項，給容易被子模型誤判的合法內容留一條路。

現在要做什麼：一般用戶等推送，開發者改一行字串

一般用戶不需要任何動作，更新由帳號端逐步推送，無需打開任何設定開關。想先試新互動，開一張新圖，在輸入框打 @Sketch 試手繪引導，或在生成結果上直接留言修改。要是帳號還沒收到，隔幾天再試即可，官方用的字是 rolling out，是逐步推送而非一次全量。想確認更新是否已經生效，最快的檢查方式就是開新對話輸入 @Sketch：畫布有展開就代表拿到了，不用到設定頁找版本號。

API 開發者的移轉成本很低：把模型字串換成 gpt-image-2.5-flare，其他參數照舊就能上線；需要更高精度再換 gpt-image-2.5-sunburst。官方文件給的實務建議是先用 low 品質打草稿看構圖，定稿再拉高等級比較成本。另外，批次計費的折扣價目目前只列到 gpt-image-2，2.5 系列還沒進批次價表，用量大的團隊可以等價表更新再壓成本；定價頁顯示 gpt-image-2 的批次價正好是標準價的一半，若 2.5 系列未來跟進，大量生成的成本結構會再變一次。

還沒確定的事：額度、退場時程，與這篇文章的保存期限

公告沒有回答的問題有三個。各方案的生圖額度與速率限制這次完全沒有揭露，免費方案實際能生幾張，要等帳號用過才知道；Images 2.0 何時退場沒有時間表；API 端 gpt-image-2 的支援年限同樣沒有交代。這三件事都會影響「要不要現在把工作流搬上來」的決定，目前只能保守看待。在額度揭露之前，重度用戶比較穩的配置是把正式量產放在 API 端：按 token 計費、量價透明，ChatGPT 端留給探索與草稿，兩邊各司其職。

安全機制延續既有做法：生成的圖片帶 C2PA 中繼資料與隱形浮水印，官方同時發布 system card 說明評測方法與安全邊界。C2PA 是一套記錄媒體生成來源與編輯歷史的開放標準，概念上等同圖片的出生證明與履歷。想自己檢查一張圖是否帶有 AI 生成簽章，可以搭配我們先前介紹過的 Image Provenance 開源工具，在瀏覽器裡直接檢視簽章內容，圖片不必上傳。

最後提醒這是一篇有保存期限的報導：截至 2026 年 9 月 9 日撰寫時，rollout 仍在進行、方案額度尚未揭露。建議在 9 月底前回查 OpenAI 官方公告與定價頁，屆時若額度、批次價目或舊模型退場時程有更新，以 OpenAI 官方公告與定價頁為準。