GPT Image 2 VIP funciona con la API de imágenes de OpenAI. En YingTu cuesta $0.03 por imagen, con 30 tamaños exactos en 1K, 2K y 4K, calidad low, medium o high y edición con imagen de referencia. Elígelo cuando necesites medidas exactas, texto en la imagen o un flujo compatible con OpenAI. GPT Image 2.5 Flare y Sunburst están en el estudio al mismo precio.
Compatible con OpenAITexto a imagenEdición de imagenNiveles de calidad
ID del modelo
gpt-image-2-vip
Precio
$0.03/ imagen
Tamaños
1K / 2K / 4K
Formato de API
OpenAI Images
Edición
Compatible
Proporciones
Datos clave (a 5 de octubre de 2026)
GPT Image 2 es el modelo de imágenes de OpenAI que hay detrás de ChatGPT Images 2.0 (anunciado el 21 de abril de 2026). OpenAI lo ofrece en ChatGPT y en la API de OpenAI; YingTu lo usa a través de la ruta gpt-image-2-vip de LaoZhang.
Precio aquí: $0.03 por imagen en cualquiera de los 30 tamaños exactos de 1K a 4K, con calidad baja, media o alta. Sin suscripción; LaoZhang cobra cada imagen.
Tiempo medido: mediana de 45 s en 79 generaciones reales en YingTu (la más rápida 35 s, la más lenta 64 s).
Edición: hasta 5 imágenes de referencia de hasta 20 MB cada una.
Los usuarios nuevos que entran con Gmail reciben $0.1: unas 3 imágenes de GPT Image 2.
Prompts listos
Pulsa uno y el estudio se abre con ese prompt y esa proporción.
Cartel con texto
4:5
A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.
Banner de producto
16:9
A clean e-commerce banner with a centered product, generous copy space, neutral background, and precise visual hierarchy.
Ilustración de interfaz
1:1
A polished onboarding illustration with a simple interface motif, restrained colors, crisp shapes, and generous negative space.
Hecho con GPT Image 2 en YingTu
Resultados reales de la biblioteca de prompts, cada uno con su prompt y el tiempo que tardó la petición. Abre cualquiera para usar el mismo prompt.
Cartel de fiesta de Halloween · 47 sPrompt
A Halloween party poster: a silhouetted castle under a huge orange full moon, bats flying past, a row of grinning jack-o'-lanterns in the foreground. Headline "HALLOWEEN NIGHT PARTY", subtitle "Oct 31 · 8 PM · The Old Warehouse", a small line at the bottom "Costumes required · Prize for best look". Deep purple and orange, vintage screen-print texture, crisp text.
Draw the person in the reference image as a caricature: big head, small body, features exaggerated but instantly recognizable, same glasses. He sits at a desk crowded with monitors, coffee cups and sticky notes, holding a stylus in one hand and a coffee in the other, with a sleepy orange cat beside him. Bright hand-drawn watercolor and marker style, white background, playful and friendly.
Design a logo for a specialty coffee shop called "Moonbean": the center line of a coffee bean becomes a crescent moon, clean geometric lines. Below it the name "MOONBEAN COFFEE" and a small line "SINCE 2026". Deep ink green with warm gold, flat vector style, centered on white, plus a small mockup of the logo printed on a kraft paper cup in the lower right.
A poster for a city jazz festival: a golden saxophone as the hero image surrounded by flowing neon lines and notes. Headline "CITY JAZZ NIGHTS", subtitle "Oct 18 — 20 · Riverside Lawn", a small line at the bottom "Scan to get tickets". Deep navy with gold and coral, retro Art Deco style, layered layout, crisp text.
An illustrated recipe card for "Tomato & Egg Stir-fry": a watercolor of the finished dish at the top, ingredients on the left: 2 tomatoes, 3 eggs, 1 scallion, a pinch of salt and sugar; four steps on the right with small illustrations: beat the eggs, scramble and set aside, cook tomatoes until juicy, combine and season. Hand-painted watercolor on off-white paper, crisp text.
import base64
import mimetypes
import os
import sys
import requests
API_KEY = os.environ.get("LAOZHANG_API_KEY")
ifnot API_KEY:
raise RuntimeError("Set the LAOZHANG_API_KEY environment variable before running this example.")
REQUEST_TIMEOUT_SECONDS = 500
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
defextension_for_mime(mime_type):
return {
"image/jpeg": "jpg",
"image/png": "png",
"image/webp": "webp",
"image/gif": "gif",
}.get(mime_type, "bin")
defdecode_base64_image(value, fallback_mime="image/png"):
mime_type = fallback_mime
encoded = value
if value.startswith("data:"):
header, encoded = value.split(",", 1)
mime_type = header[5:].split(";", 1)[0] or fallback_mime
return base64.b64decode(encoded, validate=True), mime_type
defparse_json_response(response):
try:
result = response.json()
except ValueError as error:
print("API returned a non-JSON response.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1) from error
ifnotisinstance(result, dict):
print("API returned an unexpected JSON shape.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
return result
defextract_image(result):
ifnotisinstance(result, dict):
returnNone
images = result.get("data") or []
first_image = images[0] if images andisinstance(images[0], dict) else {}
encoded = first_image.get("b64_json")
ifisinstance(encoded, str) and encoded:
return decode_base64_image(encoded)
image_url = first_image.get("url")
ifisinstance(image_url, str) and image_url:
image_response = requests.get(image_url, timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS)
image_response.raise_for_status()
mime_type = image_response.headers.get("Content-Type", "image/png").split(";", 1)[0]
return image_response.content, mime_type
returnNonedefsave_result_image(result):
extracted = extract_image(result)
ifnot extracted:
keys = sorted(result.keys()) ifisinstance(result, dict) else []
print(f"No image data in response. Top-level keys: {keys}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
image_bytes, mime_type = extracted
output_path = f"output.{extension_for_mime(mime_type)}"withopen(output_path, "wb") as output_file:
output_file.write(image_bytes)
print(f"Image saved: {output_path} ({mime_type})")
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations"
headers["Content-Type"] = "application/json"
payload = {
"model": "gpt-image-2-vip",
"prompt": "A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.",
"size": "2048x2048",
"quality": "high"
}
try:
response = requests.post(
API_URL,
headers=headers,
json=payload,
timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS,
)
except requests.Timeout as error:
print(
"Request timed out after 500 seconds. The result status may be unknown; ""check call and billing logs before retrying.",
file=sys.stderr,
)
raise SystemExit(1) from error
if response.status_code != 200:
print(f"API error {response.status_code}: {response.text}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
save_result_image(parse_json_response(response))
Preguntas frecuentes
¿Es esta la web oficial de GPT Image 2?
No. GPT Image 2 es un modelo de OpenAI y OpenAI lo ofrece en ChatGPT y en su API. YingTu es un estudio independiente que llega a él por la ruta gpt-image-2-vip de LaoZhang y cobra por imagen.
¿Puedo usar GPT Image 2 sin ChatGPT Plus?
Sí. En YingTu pagas $0.03 por imagen con una clave de LaoZhang y sin suscripción; los usuarios nuevos que entran con Gmail reciben antes $0.1, unas 3 imágenes.
¿Cuánto cuesta GPT Image 2?
$0.03 por imagen aquí, en cualquiera de los 30 tamaños y tres niveles de calidad. Es el más barato de los tres modelos principales de YingTu (Nano Banana 2 $0.055, Nano Banana Pro $0.09).
¿Qué tan preciso es GPT Image 2 con el texto?
En la prueba de la página de carteles con IA escribió exactas tres líneas en inglés, chino, japonés, coreano, ruso y español (6 de 6). Los párrafos largos y la letra pequeña siguen necesitando revisión.
¿Por qué GPT Image 2 es más lento?
Aquí tardó una mediana de 45 s por imagen (Nano Banana 2, 14 s). Si necesitas muchos borradores rápidos, empieza con Nano Banana 2 y cambia para la versión final.
¿Qué tamaños puedo elegir?
30 tamaños exactos en píxeles entre 1K, 2K y 4K, así que los banners y archivos de impresión salen al tamaño que fijes. Cada nivel tiene las mismas 10 proporciones (1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9); los tamaños más grandes son 3840×2160 y 2880×2880.
¿Puedo usar GPT Image 2 desde mi código?
Sí. El código de esta página es la misma petición Images compatible con OpenAI que envía el estudio; la página de la API de GPT Image 2 tiene más ejemplos.
Se me acabó el límite de imágenes de ChatGPT: ¿cómo sigo con GPT Image 2?
Sigue aquí pagando por imagen: GPT Image 2 cuesta $0.03 por imagen con saldo de LaoZhang, sin plan de ChatGPT. Los usuarios nuevos que entran con Gmail reciben antes $0.1, unas 3 imágenes.
¿GPT Image 2 puede hacer imágenes en 4K?
Sí. Elige en el estudio uno de los 10 tamaños 4K, por ejemplo 3840×2160 (16:9), 2160×3840 (9:16) o 2880×2880 (1:1); el 4K cuesta lo mismo, $0.03, que el 1K y el 2K.
¿Cómo se usa GPT Image 2 online?
Abre el estudio con el botón de arriba de esta página: GPT Image 2 ya viene seleccionado, así que escribe un prompt y pulsa «Generar imagen». Antes, entra con Google (las cuentas Gmail nuevas reciben $0.1) o pega una clave de la API de LaoZhang; para editar, sube hasta 5 imágenes de referencia y elige tamaño y calidad. Cada imagen se cobra por separado.