Per spostare una semplice chiamata per immagini da GPT Image 2.5 a 2.6 basta cambiare l'ID del modello. Gli endpoint sono gli stessi, le tariffe dei token sono le stesse e anche le tre dimensioni consigliate non cambiano. Gli aspetti a cui prestare attenzione sono Batch, disponibile in 2.5 ma non in 2.6; lo strumento immagini di Responses, descritto in modo diverso nella documentazione di OpenAI relativa a 2.5 e 2.6; e i controlli — complessità, SVG, GIF e markup — documentati per l'Image API di OpenAI, ma non ancora inclusi nello schema dei parametri pubblicato da AIHubMix.
Questo tutorial illustra un caso d'uso rappresentativo su AIHubMix: un poster 1536x1024 con un titolo e l'immagine di un prodotto. Si parte da tre bozze economiche create con Flare, se ne sceglie una, si genera la versione finale con Sunburst e si indica il costo di ogni passaggio. Nel frattempo, vedremo i problemi di migrazione che si manifestano in modo silenzioso, anziché evidente.
Cosa rimane invariato
I due modelli 2.6 sono gpt-image-2.6-sunburst e gpt-image-2.6-flare. Entrambi si chiamano tramite v1/images/generations e v1/images/edits; nessuno dei due ha un alias semplice gpt-image-2.6. Il testo in input costa $5 per milione di token, l'input immagine $8 e l'output immagine $30, esattamente come con 2.5 e GPT Image 2.
Questo significa che una pipeline basata sull'Image API conserva la struttura delle richieste. Cambia la stringa del modello, e solo se vuoi usare il nuovo modello. Il motivo principale per passare subito alla nuova versione è la velocità dichiarata — il 50% in più per la famiglia di modelli, secondo la pagina del modello di AIHubMix.
Insidie della migrazione
Batch non è più disponibile
È l'unica funzionalità per cui il vantaggio di 2.5 è indiscutibile. La pagina del modello GPT Image 2.5 indica v1/batch come supportato e il prezzo dell'output immagine in Batch è $15 per milione di token, anziché $30. La pagina del modello GPT Image 2.6 indica che Batch non è supportato e la tabella dei prezzi Batch non include nessuno dei due modelli 2.6.
Se esegui processi di generazione di immagini durante la notte, non spostarli su 2.6. Rimani su 2.5 oppure suddividi il carico di lavoro: bozze interattive su 2.6 e generazioni batch su 2.5. La documentazione di AIHubMix per le immagini non indica alcun endpoint Batch, quindi questa decisione riguarda solo le chiamate dirette a OpenAI.
Verifica le pipeline basate su Responses
La documentazione di OpenAI non è concorde su questo aspetto per 2.5. Il changelog di settembre elenca lo strumento di generazione immagini dell'API Responses insieme all'Image API, ma la pagina del modello 2.5 indica che Responses non è supportato. Per 2.6 il quadro è più chiaro: la pagina del modello indica che Responses non è supportato e il changelog di novembre elenca solo v1/images/generations e v1/images/edits.
Se il tuo codice usa 2.5 tramite Responses, aggiungi un test di verifica prima di cambiare l'ID del modello. In questo caso l'errore è evidente, ma solo se fai un test; una pipeline che passa silenziosamente a un altro modello è peggio di un errore 400.
I nuovi controlli sono disponibili solo nell'Image API
La guida alla generazione di immagini indica complexity, le modifiche guidate dal markup, l'output SVG e l'output GIF animato come funzionalità dell'Image API. Nessuna di queste è disponibile tramite lo strumento immagini di Responses; inoltre SVG e GIF sono disponibili solo per la generazione: non funzionano con /v1/images/edits.
Ognuna ha i propri vincoli. SVG richiede n=1 e non supporta streaming, immagini parziali, output_compression o prompt_rewriter. GIF usa frame_count (predefinito 9) e frame_duration_ms (predefinito 200), è disponibile solo per la generazione e non supporta streaming, immagini parziali, output_compression personalizzato o prompt_rewriter. Le modifiche basate sul markup richiedono che l'immagine originale sia la prima immagine in input e che venga fornito un PNG trasparente separato delle stesse dimensioni. Nessuna delle due immagini può superare i 16,777,216 pixel e il file di markup è limitato a 50 MB. Non combinare markup con mask o prompt_rewriter.
Per SVG si applica anche una regola di fatturazione: paghi la tariffa del modello di immagini per l'immagine di riferimento e quella del modello di authoring per i token usati per generare l'SVG. Il totale dipende da entrambi, quindi la consueta stima per immagine non è sufficiente.
La documentazione su qualità e dimensioni non è concorde
Per 2.5, OpenAI documenta cinque livelli di qualità espliciti oltre a auto: low, medium, high, xhigh e max. Per 2.6, il calcolatore dei costi della guida elenca gli stessi cinque livelli per entrambe le generazioni, la documentazione API associa xhigh e max solo agli snapshot di 2.5 e la tabella di AIHubMix per immagine — da cui provengono i costi indicati sotto — riporta i prezzi solo per low, medium, high e auto.
Per 2.6, oggi la scelta sicura è low, medium, high e auto. Vale la stessa cautela per le dimensioni: i valori personalizzati WIDTHxHEIGHT sono documentati per GPT Image 2 e 2.5, mentre la guida di 2.6 consiglia 1024x1024, 1536x1024 e 1024x1536. Usa le tre dimensioni consigliate finché la documentazione di 2.6 non sarà coerente.
Passando da 1.5, 1024x1024 ad alta qualità costa di più
GPT Image 1.5 e 1-mini andranno in pensione il 1 dicembre 2026; 2.5 è indicato come sostituto. Se generi soprattutto immagini 1024x1024 ad alta qualità, il passaggio non è economico: la tabella di OpenAI per 1.5 indica $0.133 per l'alta qualità, mentre la stima di AIHubMix per 2.6 è $0.211, circa il 59% in più. Per la qualità media si passa da $0.034 a $0.053, mentre quella bassa costa meno: da $0.009 a $0.006. A 1536x1024, l'alta qualità di 1.5 costa $0.200, quindi i $0.165 di 2.6 sono più convenienti per questa dimensione.
Prima di dare per scontato che 2.6 sia la scelta giusta, prova lo stesso mix su 2.5: le tariffe dei token sono identiche, quindi la differenza tra i due modelli 2.x sta nel consumo di token, non nel prezzo di listino.
Usare 2.6 tramite AIHubMix
AIHubMix offre entrambi i modelli 2.6 e li tariffa secondo i prezzi ufficiali. La documentazione di AIHubMix sulla generazione di immagini descrive l'endpoint più recente, POST https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations. Accetta model, prompt, n, size, output_format, image, images, mask, async, extra e i due campi webhook.
Il dettaglio importante è dove si imposta la qualità. Su /ai/v1/images/generations non esiste un campo quality di primo livello: va inserito in extra:
curl -s https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.6-flare",
"prompt": "A minimal poster: a single ceramic coffee mug on a pale sand background, soft morning light, large empty space at the top for a headline",
"size": "1024x1024",
"n": 3,
"extra": { "quality": "low" }
}'
La risposta contiene uno o più URL di output. Sono validi solo per un breve periodo — circa 30 minuti — e vanno scaricati usando la stessa intestazione Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY:
curl -s -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" "<output-url>" -o draft-1.png
La documentazione di AIHubMix consiglia /ai/v1 per le nuove integrazioni: gli endpoint compatibili con OpenAI /v1 potrebbero non supportare ancora i modelli più recenti e l'elenco dei modelli nella documentazione precedente delle immagini include gpt-image-2, gpt-image-1.5, gpt-image-1-mini e i modelli DALL·E, ma non 2.6. Lo schema specifico del modello indica una voce /v1/images/generations per 2.6, ma /ai/v1 è il percorso che AIHubMix documenta per 2.6 e quello che aggiunge attività asincrone e webhook.
Funzionalità non esposte dallo schema
Lo schema pubblicato da AIHubMix per 2.6 accetta solo i valori png, jpeg e webp per output_format. Non include complexity, markup, frame_count o frame_duration_ms, né l'output svg o gif. Lo schema è disponibile senza autenticazione all'indirizzo https://aihubmix.com/call/schema/models/gpt-image-2.6-flare/endpoints ed è la risorsa da consultare prima di fare affidamento su una di queste funzionalità tramite il gateway.
Si tratta di una lacuna nello schema, non di un malfunzionamento riscontrato: le funzionalità sono documentate da OpenAI e il gateway potrebbe aggiungerle in futuro. Finché non compariranno nello schema, pianifica di eseguire le attività SVG, GIF e markup direttamente su OpenAI.
Errori da aspettarsi
| Stato | Significato | Cosa fare |
|---|---|---|
| 400 | Errore di parametro, spesso restituito dal fornitore | Controlla prompt, dimensioni e n |
| 401 | Chiave mancante o non valida | Controlla l'intestazione Authorization |
| 402 | Quota insufficiente | Aggiungi crediti |
| 403 | Autorizzazione negata | Controlla l'account, i permessi della chiave e le restrizioni IP |
| 429 | Limite di richieste raggiunto | Attendi e riprova |
| 503 | Nessun canale può gestire la richiesta | Controlla l'ID del modello e riprova più tardi |
I corpi degli errori di AIHubMix includono un ID di tracciamento tid. Conservalo per l'assistenza e non ripetere una richiesta 400 senza apportare modifiche. Questo è il contratto di /ai/v1; gli endpoint precedenti /v1 segnalano invece la quota insufficiente con 403 insufficient_user_quota.
Il flusso di lavoro: tre bozze, una versione finale
Il lavoro consiste in un poster con l'immagine di un prodotto e un titolo. Il prompt resta invariato; cambiano solo modello, dimensioni e qualità.
Passaggio 1 — crea bozze con Flare. Una richiesta con n=3, dimensioni 1024x1024 e qualità bassa restituisce tre proposte. Con un costo stimato di $0.006 per immagine, il passaggio costa $0.018.
Passaggio 2 — scegline una. È la parte economica del flusso di lavoro e quella che trae il massimo vantaggio dalla velocità del modello. Tre bozze in un'unica chiamata rientrano nel budget normale: non sono una spesa superflua.
Passaggio 3 — genera la versione finale con Sunburst. La composizione scelta viene descritta con un nuovo prompt a 1536x1024 e alta qualità. Con un costo stimato di $0.165 per immagine, questo è il passaggio più costoso: una versione finale costa circa 28 volte una bozza, ovvero circa nove volte l'intero passaggio delle tre bozze.
curl -s https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.6-sunburst",
"prompt": "A minimal poster: a single ceramic coffee mug on a pale sand background, soft morning light, large empty space at the top for a headline. Refined studio product photography, subtle shadow, no text",
"size": "1536x1024",
"n": 1,
"extra": { "quality": "high" }
}'
Passaggio 4 — totale. Una stima di $0.018 per le bozze più $0.165 per la versione finale equivale a $0.183 per quattro immagini di output. Se la versione finale viene generata con qualità media, costa $0.041 e l'intera esecuzione arriva a $0.059. I token di testo in input incidono per una frazione di centesimo con prompt di questa lunghezza; una modifica aggiungerebbe token di input immagine a $8 per milione.
Questo dato mostra che non c'è differenza di costo tra i due modelli: le stesse quattro immagini generate con 2.5 costano altrettanto, perché le stime per immagine di AIHubMix coincidono. Il motivo per usare 2.6 è un ciclo di bozze più rapido e la possibilità di spostare in seguito su OpenAI le attività SVG o GIF, non una fattura più bassa.
Checklist di migrazione
- Sostituisci
gpt-image-2.5-sunburstegpt-image-2.5-flarecon gli ID 2.6 dove vuoi usare il nuovo modello; lascia i processi Batch su 2.5. - Verifica se una delle pipeline usa lo strumento immagini di Responses: la documentazione di 2.6 indica solo l'Image API.
- Limita la qualità a
low,medium,highoautoe le dimensioni ai tre valori consigliati finché la documentazione di 2.6 non sarà aggiornata e coerente. - Su AIHubMix con
/ai/v1, inserisci la qualità inextra; per 2.6 usa/ai/v1, il percorso consigliato da AIHubMix per le nuove integrazioni. - Scarica gli URL di output entro 30 minuti, includendo l’header Bearer.
- Non dare per scontato che
complexity, markup, SVG o GIF siano supportati tramite AIHubMix finché non compaiono nello schema. - Se usi la versione 1.5, considera la dismissione del 1 dicembre e ricontrolla il costo per la qualità alta.
Domande frequenti
Devo cambiare endpoint per GPT Image 2.6?
Con l’API di OpenAI, no. Usa v1/images/generations e v1/images/edits, gli stessi endpoint della versione 2.5; cambia solo l’ID del modello. Su AIHubMix, usa /ai/v1/images/generations, come descritto sopra.
GPT Image 2.6 costa meno di 2.5?
No. Le tariffe per token sono identiche: $5 per milione di token di input testuale, $8 per milione di token di input immagine e $30 per milione di token di output immagine.
Perché non posso usare Batch con GPT Image 2.6?
Le pagine del modello 2.6 di OpenAI indicano che Batch non è supportato e la tabella dei prezzi di Batch include 2.5, ma non 2.6. Batch è il flusso di lavoro più evidente in cui 2.5 resta la scelta migliore.
Come si imposta la qualità su AIHubMix?
Per 2.6, nell’endpoint /ai/v1/images/generations, inseriscila in extra.quality. L’endpoint compatibile con OpenAI /v1/images/generations prevede un campo quality al livello principale, ma AIHubMix consiglia /ai/v1 per le nuove integrazioni; per 2.6, usa /ai/v1.
Posso generare SVG o GIF tramite AIHubMix?
Non secondo lo schema attuale, che elenca png, jpeg e webp e non include complexity, markup, numero di fotogrammi o output SVG/GIF. Queste opzioni sono documentate per l’Image API di OpenAI; controlla lo schema prima di farvi affidamento tramite il gateway.
Per quanto tempo restano validi gli URL di output di AIHubMix?
Circa 30 minuti. Scarica i file usando lo stesso token Bearer e conservali autonomamente.
Cosa succede a GPT Image 1.5?
Verrà ritirato il 1 dicembre 2026. OpenAI indica 2.5 come sostituto, ma con qualità alta a 1024x1024, 2.6 costa di più per immagine rispetto a 1.5; a 1536x1024 costa meno.
Continua a leggere: la serie GPT Image 2.6
Il post di confronto illustra le tabelle dei prezzi, la promessa sulla velocità e gli ambiti in cui 2.5 è ancora superiore; è il punto di partenza ideale se non hai ancora deciso se passare alla nuova versione.
GPT Image 2.6 vs 2.5: vale la pena passare alla nuova versione?
