Phần mềm bán hàng cần ảnh cho vài nghìn mã sản phẩm, hệ thống marketing cần mỗi chiến dịch một bộ banner theo từng kênh, công cụ nội bộ cần sửa nền ảnh chụp kho trước khi đăng: những phần mềm như vậy đều đang gọi một model sinh ảnh qua API, và mỗi lần OpenAI ra bản mới thì câu hỏi đầu tiên là giá có đổi không, chạy được bao nhiêu ảnh mỗi phút. Với GPT Image 2.5, câu trả lời trên trang tài liệu của OpenAI tra ngày 14/10/2026 là: giá token giữ nguyên như GPT Image 2, ở mức 8 USD mỗi triệu token ảnh vào và 30 USD mỗi triệu token ảnh ra; có hai bản là Flare cho việc sinh ảnh thường ngày và Sunburst cho việc sửa ảnh cần chính xác; công cụ ước tính token của GPT Image 2 không dùng được cho bản 2.5; tài khoản Free không gọi được model này, bậc thấp nhất có quyền gọi được 20 ảnh mỗi phút.
Bài này đi qua những gì OpenAI ghi trên hai trang model, cách quy giá token ra tiền Việt, bảng hạn mức ảnh mỗi phút đã đổi so với lúc ra mắt, và cách đưa model này vào một phần mềm sinh ảnh số lượng lớn mà không bị nghẽn.
OpenAI ghi gì về hai bản GPT Image 2.5 Flare và Sunburst
Hai bản có cùng đầu vào là chữ và ảnh, cùng đầu ra là ảnh, cùng sáu mức chất lượng low, medium, high, xhigh, max và auto. Trên trang model, Flare được mô tả là “Fast, high-quality everyday image generation”, với hiệu năng ghi mức Higher và tốc độ Very fast. Đây là bản OpenAI giới thiệu là nhanh nhất trong dòng 2.5 cho việc sinh ảnh hằng ngày. Mã gọi là gpt-image-2.5-flare, bản ghim ngày là gpt-image-2.5-flare-2026-09-08.
Sunburst là “Our most capable model for image generation and editing”, hiệu năng ghi Highest nhưng tốc độ chỉ ở mức Medium. Trang tài liệu nói rõ nên dùng Sunburst cho luồng việc mà độ chính xác khi sửa ảnh quan trọng nhất, ví dụ đổi nền mà giữ nguyên sản phẩm, hay chỉnh một chi tiết mà không làm lệch bố cục. Mã gọi là gpt-image-2.5-sunburst, bản ghim cùng ngày 2026-09-08. Vì hai bản dùng chung một bảng giá, chọn bản nào là chọn giữa tốc độ và độ chính xác chứ chưa phải chọn giữa hai mức chi phí.
Về khổ ảnh, hướng dẫn sinh ảnh của OpenAI liệt kê ba khổ khuyên dùng là 1024×1024, 1536×1024 và 1024×1536. Cả hai bản nhận thêm khổ tuỳ chọn dạng rộng x cao, với điều kiện mỗi cạnh là bội số của 16 và tổng số điểm ảnh nằm trong khoảng 655.360 đến 8.294.400, tức tối đa cỡ 4K. Khổ lớn hơn 2560×1440 được ghi là đang thử nghiệm.
Giá token giữ nguyên như GPT Image 2, công cụ ước tính cũ thì không dùng được
Bảng giá trên trang model GPT Image 2.5 Flare chia hai phần. Token chữ vào tính 5 USD mỗi triệu, chữ đọc lại từ cache 1,25 USD. Token ảnh vào tính 8 USD, ảnh vào đã cache 2 USD, ảnh ra 30 USD mỗi triệu token khi xử lý thường và 15 USD khi chạy qua Batch API. Phần chữ trả ra không tính tiền vì model chỉ trả về ảnh.
Hai câu ngay dưới bảng giá quan trọng hơn cả phần mô tả hiệu năng. Câu đầu: mức giá token giữ nguyên như GPT Image 2. Câu sau: công cụ ước tính của GPT Image 2 không ước tính được lượng token mà GPT Image 2.5 tiêu thụ. Ghép lại, đơn giá không đổi nhưng số token của mỗi tấm ảnh đã đổi, và hãng chưa đưa ra công cụ tính trước. Muốn biết một tấm 1536×1024 ở mức high tốn bao nhiêu thì phần mềm phải đọc số token thực tế trong phần usage mà API trả về sau mỗi lượt gọi, rồi tự cộng dồn.
Vì chưa có số token chuẩn cho mỗi tấm, bảng dưới quy đơn giá ra tiền Việt theo mỗi 1.000 token, tỷ giá bán USD của Vietcombank ngày 14/10/2026 là 26.080 đồng. Khi phần mềm ghi được số token thật của từng tấm, chỉ cần nhân với dòng tương ứng.
| Loại token | USD mỗi 1 triệu token | Đồng mỗi 1.000 token |
|---|---|---|
| Chữ vào | 5 | khoảng 130 đồng |
| Chữ vào đọc lại từ cache | 1,25 | khoảng 33 đồng |
| Ảnh vào (ảnh mẫu, ảnh cần sửa) | 8 | khoảng 209 đồng |
| Ảnh vào đã cache | 2 | khoảng 52 đồng |
| Ảnh ra, xử lý thường | 30 | khoảng 782 đồng |
| Ảnh ra, chạy Batch API | 15 | khoảng 391 đồng |
Nhìn vào bảng thì phần ảnh ra chiếm gần hết hoá đơn của một phần mềm sinh ảnh, còn phần chữ mô tả gần như không đáng kể. Khoản tốn thật là số tấm phải sinh lại: mỗi lần sinh lại vì sai màu, sai chữ hay lệch bố cục là trả thêm trọn phần ảnh ra, và nếu là lượt sửa thì cộng thêm phần ảnh vào 8 USD mỗi triệu token. Việc nào không cần trả kết quả ngay, như dựng ảnh cho cả danh mục sản phẩm vào ban đêm, thì đưa qua Batch API để phần ảnh ra chỉ còn một nửa giá.
Hạn mức ảnh mỗi phút đã đổi so với lúc ra mắt
Lúc GPT Image 2.5 mới ra giữa tháng 9/2026, bảng hạn mức chia theo bậc 1 đến bậc 5 và bậc 1 chỉ được 5 ảnh mỗi phút. Tra lại ngày 14/10/2026, trang model đã đổi sang bốn bậc có tên. Bậc Free vẫn ghi không hỗ trợ. Bậc Build được 250.000 token và 20 ảnh mỗi phút, bậc Launch được 3.000.000 token và 150 ảnh, bậc Grow được 8.000.000 token và 250 ảnh. Theo dòng giải thích trên trang, bậc tài khoản tự tăng khi tài khoản gửi nhiều yêu cầu và chi nhiều hơn cho API.
Với phần mềm sinh ảnh số lượng lớn, cột IPM, tức số ảnh mỗi phút, thường chạm trần trước cả tiền. Lấy ví dụ một danh mục 5.000 sản phẩm cần mỗi mã một ảnh: ở bậc Build tối đa 20 ảnh mỗi phút, chạy liên tục cũng mất khoảng 250 phút, hơn bốn giờ; ở bậc Launch là khoảng 34 phút; ở bậc Grow là 20 phút. Đó là thời gian lý thuyết khi không có lượt nào lỗi hay phải sinh lại. Một tài khoản mới mở thường bắt đầu ở bậc thấp, nên phần mềm phải có hàng đợi, giới hạn tốc độ gọi và cơ chế gọi lại khi gặp lỗi vượt hạn mức, thay vì bắn một lúc vài nghìn yêu cầu.
Đưa GPT Image 2.5 vào phần mềm sinh ảnh số lượng lớn theo thứ tự nào
Nếu phần mềm đang chạy GPT Image 2 thì chuyển sang 2.5 vẫn giữ đơn giá cũ, nhưng vẫn phải đo lại vì số token mỗi tấm đã khác. Thứ tự làm như sau:
- Đặt mã model trong cấu hình và gọi bằng bản ghim ngày gpt-image-2.5-flare-2026-09-08, để kết quả không tự đổi khi OpenAI cập nhật mã trỏ chung.
- Ghi phần usage của từng lượt gọi vào nhật ký ngay từ tấm đầu tiên, kèm khổ ảnh, mức chất lượng và việc lượt đó là sinh mới hay sửa.
- Lấy 30 đến 50 yêu cầu thật đang có trong hệ thống, chạy cùng một bộ qua Flare và Sunburst, cùng khổ và cùng mức chất lượng.
- Đếm số tấm phải sinh lại cho từng bản, nhất là ảnh có chữ tiếng Việt in trên khung, rồi quy ra tiền theo số token thật.
- Tách việc gấp và việc chờ được: việc gấp gọi trực tiếp, việc chờ được như dựng ảnh cả danh mục thì đưa qua Batch API.
- Đặt hàng đợi theo trần ảnh mỗi phút của bậc tài khoản hiện tại, và có sẵn đường gọi dự phòng khi API lỗi.
Bước cuối hay bị bỏ qua khi làm bản thử, giống nhiều việc khác trong danh sách ở bài từ vibe coding lên hệ thống chạy thật. Một cổng API nào cũng có lúc lỗi hoặc chậm, và phần mềm chỉ có một đường gọi thì cả luồng ảnh dừng theo. Bài OpenAI Agents API và chuyện dữ liệu chỉ lưu tại Mỹ và bài Ternary Bonsai 2 27B chạy tại chỗ nói về hai hướng dự phòng khác nhau: gọi qua nhà cung cấp lớn hay tự chạy model trong hạ tầng của mình. Bài AI local hay tài khoản AI cho doanh nghiệp so hai hướng này ở góc chi phí và dữ liệu.
Cách chọn bản cũng gắn với từng loại việc trong phần mềm. Ảnh minh hoạ cho bài viết, banner theo mẫu, ảnh nền cho trang sản phẩm trong một phần mềm quản lý bán hàng omnichannel thì Flare đủ dùng và nhanh hơn. Việc sửa ảnh chụp thật của sản phẩm, nơi màu và hình dáng món hàng phải giữ đúng, thì đáng thử Sunburst trước. Cả hai chưa có bảng điểm công bố riêng cho chữ tiếng Việt in trong ảnh, nên ảnh có chữ vẫn cần một vòng kiểm trước khi đăng.
Những gì trang tài liệu chưa trả lời
- Chưa có công cụ ước tính token cho bản 2.5, nên chưa tra trước được tiền của một tấm ảnh theo khổ và mức chất lượng.
- Trang model chỉ ghi tốc độ dạng Very fast hay Medium, không có số giây, vì vậy thời gian chờ mỗi tấm phải tự đo từ máy chủ của mình.
- Không có kết quả công bố riêng cho chữ tiếng Việt in trong ảnh, chỗ hay phải sinh lại nhiều nhất.
- Bảng hạn mức là mức mặc định; trang không nêu chi phí cụ thể để lên từng bậc.
- Trang model không nói nơi xử lý dữ liệu ảnh gửi vào. Ảnh có người thật hoặc dữ liệu khách hàng cần đối chiếu với Nghị định 356/2025 về dữ liệu cá nhân trước khi gửi đi.
Bảng giá các model chữ của OpenAI cũng đổi trong cùng đợt, xem bài GPT-6 Astra giá gấp 2,5 lần; còn cách hãng khác tính tiền theo ngưỡng ngữ cảnh nằm ở bài Grok 4.7 vượt 200.000 token thì giá gấp đôi.
Hỏi đáp
GPT Image 2.5 có đắt hơn GPT Image 2 không?
Đơn giá thì không. Trang tài liệu OpenAI ghi mức token giữ nguyên như GPT Image 2: 8 USD mỗi triệu token ảnh vào, 30 USD mỗi triệu token ảnh ra. Số token mỗi tấm thì đã đổi, nên tổng tiền mỗi tấm phải đo lại.
Flare và Sunburst khác nhau ở đâu?
Cùng giá, cùng đầu vào đầu ra. Flare ghi tốc độ Very fast và dùng cho việc sinh ảnh hằng ngày; Sunburst ghi hiệu năng Highest, tốc độ Medium, dùng khi độ chính xác lúc sửa ảnh quan trọng nhất.
Tài khoản mới gọi được bao nhiêu ảnh mỗi phút?
Tài khoản Free không gọi được GPT Image 2.5. Theo bảng tra ngày 14/10/2026, bậc Build được 20 ảnh mỗi phút, Launch 150 ảnh, Grow 250 ảnh, và bậc tự tăng theo mức sử dụng và chi tiêu.
Làm sao biết một tấm ảnh tốn bao nhiêu tiền?
Đọc số token trong phần usage mà API trả về sau mỗi lượt, nhân với đơn giá: khoảng 782 đồng cho mỗi 1.000 token ảnh ra khi xử lý thường, khoảng 391 đồng khi chạy Batch, theo tỷ giá 26.080 đồng ngày 14/10/2026.
Có cách nào giảm tiền khi sinh ảnh hàng loạt?
Có hai cách nằm ngay trên bảng giá: chạy việc không gấp qua Batch API để phần ảnh ra còn 15 USD mỗi triệu token, và giữ ảnh mẫu dùng chung ở đầu vào để được tính giá cache 2 USD thay vì 8 USD. Cách thứ ba là giảm số tấm phải sinh lại bằng cách khoá khuôn yêu cầu và kiểm ảnh tự động trước khi đưa người xem.
Một phần mềm sinh ảnh số lượng lớn chạy ổn hay không nằm ở hàng đợi, nhật ký token, đường dự phòng và bước kiểm ảnh, nhiều hơn là ở việc chọn Flare hay Sunburst. MONA viết phần mềm theo yêu cầu và AI Agent cho quy trình riêng và dựng kèm các lớp đó ngay từ thiết kế, từ phần mềm quản lý bán hàng cần ảnh cho cả danh mục tới hệ thống marketing dựng ảnh theo kênh. Doanh nghiệp đang tính đưa sinh ảnh tự động vào phần mềm của mình có thể gọi hotline 1900 636 648 để MONA tính cùng trên số lượng ảnh thật mỗi tháng.
