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GPT Image 2.6：Flare、Sunburst、GIF 与 SVG

了解 GPT Image 2.6 Flare 与 Sunburst、GIF 动态表情和 SVG 矢量图的用途，以及 BetterToken 当前 1K 生图接入方式。

更新日期：2026-11-05

GPT Image 2.6 Flare 与 GPT Image 2.6 Sunburst 为图片创作带来 GIF 动画和 SVG 矢量输出。你可以用 GIF 制作动态表情包和短循环动画，用 SVG 制作放大后仍清晰的图标、Logo 和插画。

如何选择模型

模型	Model ID	使用方向
GPT Image 2.6 Flare	`gpt-image-2.6-flare`	快速尝试构图、海报和商品素材。
GPT Image 2.6 Sunburst	`gpt-image-2.6-sunburst`	需要更细致处理的构图和视觉素材。

以上定位来自 OpenAI 模型说明。你可以保持提示词和尺寸相同，再比较两款的实际结果。

GIF 和 SVG 分别能做什么

GIF：让素材动起来。 例如制作一个点赞表情包，或让品牌吉祥物挥手，形成短循环动画。提示词应说明主体、动作和循环方式。
SVG：让图形适应不同画布。 例如制作一套线条风格统一的功能图标，或用于网页与印刷物的品牌标志。矢量路径可以编辑，缩放时不损失清晰度。

OpenAI 的图片 API 为两款模型提供这两种输出。

GIF 与 SVG 示例

GIF 展示橙色茶壶角色挥手、眨眼的循环动画；SVG 展示橙色茶壶与绿色叶片组成的矢量图标。

GPT Image 2.6 Flare

GIF · 414 × 414 · 9 帧

SVG · 可缩放矢量图标

GPT Image 2.6 Sunburst

GIF · 410 × 411 · 9 帧

SVG · 可缩放矢量图标

GPT Image 2.6 Sunburst SVG：橙色茶壶与绿色叶片矢量图标

通过 BetterToken 生成图片

BetterToken 当前仅开放这两款模型的 1K 静态图片生成，不支持 2K 或 4K。 使用现有 BetterToken API Key，无需为每个模型单独创建 Key。

配置项	值
Base URL	`https://bettertoken.ai/v1`
认证	`Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`
文生图	`POST /v1/images/generations`

先在服务端环境变量中设置 BETTERTOKEN_API_KEY。以下生成一张静态图片；切换 Sunburst 时，只需替换 Model ID。

curl --fail-with-body --max-time 650 "https://bettertoken.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $BETTERTOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A product photo of a green ceramic mug on a white studio table",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "output_format": "png"
  }' -o response.json

使用 gpt-image-2.6-sunburst 调用另一款模型。成功后，从 data[].b64_json 解码并保存图片；实际尺寸以返回文件为准。完整保存方法见保存返回文件。

生成 GIF、SVG 与参考图编辑

GIF 动画

在生图请求中使用以下 JSON。提示词描述动作；接口不保证精确帧尺寸和帧数，请保存实际返回的动画。

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A cheerful orange teapot mascot waves and blinks in a seamless loop. Fixed camera.",
  "size": "512x512",
  "quality": "low",
  "output_format": "gif",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

SVG 矢量图

使用以下 JSON 生成矢量图标。将返回内容保存为 SVG，而非位图。

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A simple orange teapot icon with green leaves, clean flat vector shapes.",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "output_format": "svg",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

参考图编辑

先将 reference.png 替换为自己的 PNG 文件，再以文件方式上传，并描述修改要求。此示例返回静态图片；GIF、SVG 使用生图入口。

curl --fail-with-body --max-time 650 "https://bettertoken.ai/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $BETTERTOKEN_API_KEY" \
  -F 'model=gpt-image-2.6-flare' \
  -F 'prompt=Change the mug to blue. Preserve its shape and the background.' \
  -F 'image=@reference.png;type=image/png' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=low' \
  -F 'n=1' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -o response.json

保存返回文件

示例将响应保存为 response.json。以下代码从 data[] 解码文件，并根据实际内容选择扩展名。上方 JSON 示例使用同一个 curl，替换请求体即可。

import base64
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
from pathlib import Path

result = json.loads(Path("response.json").read_text(encoding="utf-8"))
for index, item in enumerate(result["data"], 1):
    encoded = item["b64_json"]
    if encoded.startswith("data:"):
        encoded = encoded.split(",", 1)[1]
    content = base64.b64decode(encoded, validate=True)
    if content[:6] in (b"GIF87a", b"GIF89a"):
        suffix = ".gif"
    elif content.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n"):
        suffix = ".png"
    elif content.startswith(b"\xff\xd8\xff"):
        suffix = ".jpg"
    elif content.startswith(b"RIFF") and content[8:12] == b"WEBP":
        suffix = ".webp"
    else:
        root = ET.fromstring(content)
        if root.tag not in ("svg", "{http://www.w3.org/2000/svg}svg"):
            raise ValueError("Unsupported output file")
        suffix = ".svg"
    path = Path(f"generated-{index}{suffix}")
    path.write_bytes(content)
    print(path)