Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
Home Blog ราคา GPT-Image-2.5: ค่าใช้จ่ายของ API, ค่าใช้จ่ายต่อภาพ, Flare vs Sunburst และการประหยัดจาก CometAPI ai-model / งานวิจัย CometAPI
ราคา GPT-Image-2.5: ค่าใช้จ่ายของ API, ค่าใช้จ่ายต่อภาพ, Flare vs Sunburst และการประหยัดจาก CometAPI ราคาของ GPT-Image-2.5 สำหรับ Flare และ Sunburst, รวมถึงอัตราโทเค็นของ API, ค่าใช้จ่ายโดยประมาณต่อภาพ, เกณฑ์มาตรฐาน, การเปรียบเทียบ GPT Image 2, ราคา CometAPI
Mia Maren ทีมวิจัยโมเดล AI และ API ราคาของ GPT-Image-2.5 สำหรับ Flare และ Sunburst, รวมถึงอัตราโทเค็นของ API, ค่าใช้จ่ายโดยประมาณต่อภาพ, เกณฑ์มาตรฐาน, การเปรียบเทียบ GPT Image 2, ราคา CometAPI
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)สรุปสั้นๆ
GPT-Image-2.5 ไม่มี “ราคาแบบต่อภาพ” แบบตายตัว OpenAI คิดค่าบริการ API ตามจำนวนโทเค็น ทั้ง GPT-Image-2.5 Flare และ GPT-Image-2.5 Sunburst ใช้อัตราโทเค็นอย่างเป็นทางการเดียวกัน: $5 ต่อ 1M โทเค็นอินพุตข้อความ, $8 ต่อ 1M โทเค็นอินพุตภาพ และ $30 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุตภาพ อินพุตที่ถูกแคชทั้งข้อความและภาพคิดที่ $1.25 และ $2 ต่อ 1M โทเค็นตามลำดับ
สำหรับภาพ 1024×1024 จากการสังเกตของเครื่องคำนวณบุคคลที่สาม ระยะการสร้างเฉพาะเอาต์พุตอาจอยู่ราว $0.006 ที่คุณภาพต่ำ ไปจนถึงราว $0.211 ที่คุณภาพสูงสุด คุณภาพสูงอยู่ราว $0.053 ในโมเดลการวางแผนนั้น บิลจริงขึ้นอยู่กับโทเค็นของพรอมป์ต์ ภาพอ้างอิง การลองใหม่ การแก้ไขอินพุต และการใช้โทเค็นเอาต์พุตจริง
ประเด็นสำคัญ
OpenAI คิดค่าบริการ GPT-Image-2.5 API ตามโทเค็น ไม่ใช่ราคาคงที่ต่อภาพ
Flare และ Sunburst มีอัตราโทเค็นเดียวกัน; Sunburst ไม่แพงกว่าต่อโทเค็น
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Sep 16, 2026 อัปเดตล่าสุด Sep 16, 2026 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
อัตราอย่างเป็นทางการคือ $5/M สำหรับอินพุตข้อความ, $8/M สำหรับอินพุตภาพ และ $30/M สำหรับเอาต์พุตภาพ
GPT-Image-2.5 มีโหมดคุณภาพ low, medium, high, xhigh, max และ auto
ประมาณการสำหรับภาพ 1024×1024 คือราว $0.0059 ที่ low, $0.0527 ที่ high และ $0.2107 ที่ max ก่อนคิดค่าอินพุตโทเค็น
Flare เป็นค่าเริ่มต้นที่ดีกว่าสำหรับงานสร้างปริมาณมากและไวต่อความหน่วง ส่วน Sunburst เน้นการแก้ไขแม่นยำและเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์ระดับพรีเมียม
CometAPI โฆษณาส่วนลด 20% สำหรับ API โมเดล GPT-Image-2.5 โดยมีราคาหัวข้อ $4/M สำหรับอินพุต และ $24/M สำหรับเอาต์พุต เทียบกับ $5/M และ $30/M ตามอัตราหัวข้อทางการ
GPT-Image-2.5 คืออะไร และคุณกำลังจ่ายค่าอะไรบ้าง? OpenAI ได้เผยแพร่ ChatGPT Images 2.5 เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2026 การอัปเดตมุ่งเน้นรายละเอียดคมชัดขึ้น แสงและผิวสัมผัสเป็นธรรมชาติมากขึ้น การคงไว้ซึ่งหัวข้ออ้างอิงที่แข็งแกร่ง การแก้ไขหลายรอบที่เชื่อถือได้มากขึ้น และความหน่วงการสร้างที่ต่ำลง OpenAI ระบุว่าความหน่วงการสร้างอาจต่ำกว่า Images 2.0 ได้ถึง 50%
ตระกูล API มี 2 สายพันธุ์ GPT-Image-2.5 Flare ปรับให้เหมาะกับการสร้างประจำวันแบบรวดเร็วคุณภาพสูง และเป็นค่าเริ่มต้นที่ OpenAI แนะนำสำหรับการใช้งานส่วนใหญ่ GPT-Image-2.5 Sunburst เน้นความแม่นยำในการแก้ไขและเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์ระดับพรีเมียมที่การคงไว้ซึ่งหัวข้อหรือคอมโพสิชันเดิมสำคัญกว่าความหน่วงต่ำสุด
รหัสโมเดล API gpt-image-2.5-flare gpt-image-2.5-sunburst การวางตำแหน่ง การสร้างประจำวันแบบรวดเร็ว การสร้างและแก้ไขแบบแม่นยำ อินพุต ข้อความและภาพ ข้อความและภาพ เอาต์พุต ภาพ ภาพ การสร้างภาพ มี มี การแก้ไขภาพ มี มี การตั้งค่าคุณภาพ low, medium, high, xhigh, max, auto low, medium, high, xhigh, max, auto ขนาดสี่เหลี่ยมที่แนะนำ 1024×1024 1024×1024 ขนาดแนวนอนที่แนะนำ 1536×1024 1536×1024 ขนาดแนวตั้งที่แนะนำ 1024×1536 1024×1536 เอาต์พุตโปร่งใส PNG / WebP PNG / WebP เหมาะสมที่สุด การสร้างปริมาณมาก การวนซ้ำรวดเร็ว ภาพสินค้า งานแคมเปญ การแก้ไขแม่นยำ อัตราเอาต์พุตภาพทางการ $30/M tokens $30/M tokens
เอกสารแกนกลางของโมเดลยืนยันว่าทั้งสองสายพันธุ์รับอินพุตเป็นข้อความและภาพ และให้เอาต์พุตเป็นภาพ ขณะที่การเรียกใช้ฟังก์ชัน เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง และการปรับจูน ไม่อยู่ในอินเทอร์เฟซของโมเดลภาพ
ตัวอย่างการแก้ไขแบบแม่นยำของ GPT-Image-2.5 อย่างเป็นทางการที่ OpenAI เผยแพร่; ภาพพอร์ตเทรตที่แก้ไขคงไว้ซึ่งท่าทางและฉากหลัง ขณะเปลี่ยนเสื้อผ้าเด็ก
GPT-Image-2.5 Flare พร้อมใช้งานเป็น
gpt-image-2.5-flare
และสแน็ปช็อตตามวันที่คือ
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
Sunburst มี
gpt-image-2.5-sunburst
และ
gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
นักพัฒนาที่ต้องการพฤติกรรมโมเดลที่คาดเดาได้มากขึ้นข้ามการดีพลอย ควรพิจารณาว่าการปักหมุดสแน็ปช็อตตามวันที่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์หรือไม่
GPT-Image-2.5 API มีค่าใช้จ่ายเท่าไร? วิธีที่ง่ายที่สุดในการเข้าใจราคา GPT-Image-2.5 คือแยกต้นทุนอินพุตออกจากต้นทุนการสร้างภาพ
อินพุตข้อความ $5.00 $1.25 อินพุตภาพ $8.00 $2.00 เอาต์พุตภาพ $30.00 — เอาต์พุตข้อความ ไม่คิดค่าบริการ —
ตัวเลขสำคัญสำหรับงานข้อความไปภาพส่วนใหญ่คือ $30 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุตภาพ พรอมป์ต์ข้อความสั้นๆ โดยทั่วไปมีสัดส่วนเล็กน้อยเมื่อเทียบกับภาพที่สร้างเอง เวิร์กโฟลว์การแก้ไขอาจมีต้นทุนสูงกว่า เพราะภาพอ้างอิงก็กินโทเค็นอินพุตภาพเช่นกัน
ค่าใช้จ่าย API รวม = ค่าอินพุตข้อความ + ค่าอินพุตภาพ + ค่าเอาต์พุตภาพ
สำหรับการเรียกข้อความไปภาพอย่างง่ายที่ไม่มีภาพอ้างอิง ส่วนเอาต์พุตภาพมักจะเป็นตัวหลัก สำหรับเวิร์กโฟลว์แก้ไขภาพที่มีทรัพย์สินอ้างอิงความละเอียดสูงหลายไฟล์ ต้นทุนอินพุตจะสำคัญขึ้น
ภาพ GPT-Image-2.5 หนึ่งภาพมีค่าใช้จ่ายเท่าไร? ตรงนี้ราคาจะไม่ตรงไปตรงมานัก
ทั้ง เอกสาร Flare และ เอกสาร Sunburst ระบุว่าเครื่องคำนวณ GPT Image 2 ไม่ประเมินการใช้โทเค็นของ GPT Image 2.5 แยกต่างหาก นอกจากนี้ APIdog ได้บันทึกรายการเครื่องคำนวณ GPT Image 2.5 ร่วมเมื่อวันที่ 9 กันยายน 2026 โดยให้ประมาณการงบโทเค็นเอาต์พุตสำหรับ Flare และ Sunburst ตัวเลขเหล่านี้เป็นงบประมาณสำหรับการวางแผน ไม่ใช่ราคาต่อภาพที่รับประกันอย่างเป็นทางการ
low 196 $0.00588 158 $0.00474 medium 439 $0.01317 343 $0.01029 high 1,756 $0.05268 1,372 $0.04116 xhigh 3,122 $0.09366 2,459 $0.07377 max 7,024 $0.21072 5,488 $0.16464
ตัวเลขเหล่านี้ครอบคลุมเฉพาะเอาต์พุตภาพ คำร้องจริงของคุณอาจมีอินพุตข้อความ อินพุตภาพ การลองใหม่ แบบแปรผัน รอบการแก้ไข หรือการใช้งานอื่นๆ
ถ้อยคำที่แม่นยำกว่าการพูดว่า “GPT-Image-2.5 ราคา $0.053 ต่อภาพ” คือ: การสร้างภาพ 1024×1024 คุณภาพสูงสามารถวางงบประมาณได้ราว $0.053 สำหรับค่าโทเค็นเอาต์พุตภายใต้ประมาณการที่สังเกต ก่อนคิดต้นทุนอินพุตและการลองใหม่
คุณภาพสูงของ GPT-Image-2.5 ถูกกว่า GPT Image 2 ระดับสูง 4 เท่าจริงหรือไม่? ดูเผินๆ ใช่: ป้ายคุณภาพชวนให้คิดว่าถูกลงอย่างมาก
อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่การเปรียบเทียบแบบ “คุณภาพเท่ากันแต่ราคาหนึ่งในสี่” บันไดคุณภาพเปลี่ยนไป
low $0.00588 low เดิม medium $0.01317 ต่ำกว่า medium เดิม high $0.05268 medium เดิม xhigh $0.09366 ระหว่าง medium เดิม และ high เดิม max $0.21072 high เดิม
นักพัฒนาที่กำลังย้ายพายป์ไลน์เดิมไม่ควรใช้การตั้งค่า high แบบเดิมแล้วสรุปว่าโมเดลใหม่ถูกลงสี่เท่า หากต้องการงบโทเค็นเอาต์พุตประมาณเท่าเดิมกับ GPT Image 2 ที่ระดับ high การตั้งค่าที่ใกล้เคียงใน GPT-Image-2.5 คือ max ไม่ใช่ high
GPT-Image-2.5 Sunburst แพงกว่า Flare หรือไม่? ไม่—ไม่แพงกว่าต่อโทเค็น ทั้งสองสายพันธุ์ใช้อัตราราคาอย่างเป็นทางการเดียวกัน Sunburst ไม่มีอัตรา $/โทเค็นที่สูงกว่าเพียงเพราะวางตำแหน่งเป็นโมเดลแม่นยำกว่า
อินพุตข้อความ $5/M $5/M อินพุตข้อความแบบแคช $1.25/M $1.25/M อินพุตภาพ $8/M $8/M อินพุตภาพแบบแคช $2/M $2/M เอาต์พุตภาพ $30/M $30/M ปัจจัยแลกเปลี่ยนหลัก ความหน่วงต่ำกว่า ความแม่นยำในการแก้ไขมากกว่า
หาก Sunburst สร้างทรัพย์สินแคมเปญที่ใช้การได้ในครั้งเดียว ขณะที่ Flare ต้องลองใหม่สองหรือสามครั้ง Sunburst อาจมีต้นทุนต่อภาพที่ยอมรับต่ำกว่า แม้มีราคาโทเค็นตามหน้าไพ่เท่ากัน
GPT-Image-2.5 ดีแค่ไหนเมื่อเทียบกับราคา? ราคาสำคัญก็ต่อเมื่อคุณภาพเอาต์พุตแข่งขันได้
ตารางคะแนนความชอบของมนุษย์ใน Arena ปัจจุบัน
GPT-Image-2.5 Sunburst 1421 ± 13 1520 ± 9 GPT-Image-2.5 Flare 1399 ± 13 1491 ± 9 GPT Image 2 (medium) 1381 ± 4 1461 ± 3 Grok Imagine Image 2.0 (low) 1315 ± 12 1439 ± 8
ผลลัพธ์ที่โดดเด่นที่สุดคือคะแนนการแก้ไข Sunburst นำ Flare ราว 29 คะแนนในตารางแก้ไขภาพเดี่ยว ขณะที่ทั้งสองยังอยู่เหนือ GPT Image 2 ซึ่งสอดคล้องกับการวางตำแหน่งของ OpenAI ว่า Sunburst เป็นตัวเลือกเชิงความแม่นยำ ดูตารางคะแนนการแก้ไขภาพ
วัสดุการประเมินของ OpenAI เองมุ่งไปที่ความปลอดภัยมากกว่าความชอบด้านสุนทรียะ ใน system card บริษัทรายงานอัตราการนำเสนอการสร้างที่ไม่ปลอดภัยขั้นสุดท้าย 1.09% สำหรับ Sunburst, 1.41% สำหรับ Flare และ 1.64% สำหรับ Images 2.0 เบสไลน์ในชุดประเมินความปลอดภัยเชิงปฏิปักษ์ สิ่งเหล่านี้เป็นการวัดด้านความปลอดภัย
สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการใช้โมเดลผ่านเกตเวย์ API หลายโมเดล ทั้งสองสายพันธุ์มีให้บริการผ่าน CometAPI GPT-Image-2.5 Flare API GPT-Image-2.5 Sunburst API
OpenAI ทางการ $5/M อินพุตข้อความ $30/M เอาต์พุตภาพ — CometAPI $4/M อินพุต $24/M เอาต์พุต 20%
รายละเอียดราคาที่ควรตรวจสอบก่อนวางงบผลิต: OpenAI แยกอินพุตข้อความที่ $5/M ออกจากอินพุตภาพที่ $8/M ในขณะที่ CometAPI สรุปราคาด้วยคู่ อินพุต/เอาต์พุต ทั่วไป เวิร์กโฟลว์ที่ใช้อ้างอิงภาพเป็นหลักควรยืนยันแดชบอร์ดบิลลิงแบบสดก่อนสรุปว่าโทเค็นอินพุตภาพทุกตัวได้รับอัตราอินพุตตามที่แสดง
low $0.00588 $0.00470 medium $0.01317 $0.01054 high $0.05268 $0.04214 xhigh $0.09366 $0.07493 max $0.21072 $0.16858
อีกครั้ง นี่คือต้นทุนเอาต์พุตโดยประมาณ ไม่ใช่ราคาคำร้องโดยรวมทั้งหมด
10,000 ภาพจาก GPT-Image-2.5 จะมีค่าใช้จ่ายเท่าไร? ราคาปริมาณมากทำให้เห็นความแตกต่างชัดขึ้น สมมติว่าแพลตฟอร์มคอนเทนต์สร้างภาพสี่เหลี่ยม 10,000 ภาพ และแต่ละเอาต์พุตใช้โทเค็นประมาณตามงบที่สังเกตสำหรับระดับคุณภาพที่เลือก
low $58.80 $47.04 medium $131.70 $105.36 high $526.80 $421.44 xhigh $936.60 $749.28 max $2,107.20 $1,685.76
ตารางนี้มีประโยชน์สำหรับการวางงบโครงสร้างพื้นฐาน แต่ทีมผลิตจริงควรติดตามสิ่งที่มีความหมายมากกว่าต้นทุนต่อภาพที่สร้าง: ต้นทุนต่อภาพที่ยอมรับ
โดยใช้ประมาณการคุณภาพสูง 1024×1024 จากตาราง การสร้าง 10 ครั้งมีค่าโทเค็นเอาต์พุตราว $0.5268 หากยอมรับ 6 ภาพ ต้นทุนโทเค็นเอาต์พุตต่อทรัพย์สินที่ยอมรับคือ $0.5268 ÷ 6 = $0.0878
ดังนั้น โมเดลที่มีความสามารถมากขึ้นซึ่งลดการลองใหม่ อาจดีกว่าทางเศรษฐกิจแม้ว่าคำร้องเดี่ยวจะใช้โทเค็นมากขึ้นเล็กน้อย
การตั้งค่าคุณภาพใดของ GPT-Image-2.5 คุ้มค่าที่สุด? สำหรับการผลิตส่วนใหญ่ high เป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสมกว่าการใช้ max เสมอ low เหมาะกับตัวอย่างพรีวิวและการทดลองราคาถูก medium ทำงานได้ดีเมื่อสร้างแนวคิดจำนวนมากที่คัดกรองภายหลัง high ให้สมดุลคุณภาพระดับผลิตที่แข็งแกร่งขณะยังต่ำกว่างบโทเค็นสูงสุดอย่างมาก xhigh น่าสนใจเมื่อทรัพย์สินต้องการการขัดเกลาเพิ่มเติมแต่ยังไม่ถึงขั้นควรใช้ budget สูงสุด ส่วน max โดยทั่วไปควรสำรองไว้สำหรับทรัพย์สินสุดท้ายที่ความเที่ยงตรงสำคัญกว่าต้นทุนการสร้าง
ข้อได้เปรียบทางเศรษฐศาสตร์ของบันไดหกระดับคือคุณไม่จำเป็นต้องจ่ายราคาคุณภาพสูงสุดในทุกขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์ พายป์ไลน์เชิงปฏิบัติสามารถสร้างแนวคิดที่ medium คัดเลือกผู้เข้ารอบ ปรับปรุงผู้รอดที่ high และทำทรัพย์สินฮีโร่สุดท้ายเฉพาะที่ xhigh หรือ max
จะคำนวณต้นทุน GPT-Image-2.5 จากการใช้ API ได้อย่างไร? วิธีที่ปลอดภัยที่สุดในการประมาณค่าใช้จ่ายการผลิตคือบันทึกการใช้โทเค็นจริง แทนการพึ่งตารางราคาต่อภาพแบบคงที่ไปตลอด สำหรับอัตราทางการของ OpenAI การคำนวณตรงไปตรงมา:
ประเมินแต่ละคำร้องเป็นคำพูด: คูณโทเค็นอินพุตข้อความด้วย $5 ต่อหนึ่งล้าน โทเค็นอินพุตภาพด้วย $8 ต่อหนึ่งล้าน และโทเค็นเอาต์พุตภาพด้วย $30 ต่อหนึ่งล้าน จากนั้นบวกทั้งสามจำนวนเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น อินพุตข้อความ 120 โทเค็น บวกเอาต์พุตภาพ 1,756 โทเค็น มีค่าโดยประมาณ $0.0006 + $0.05268 = $0.05328 ก่อนคิดค่าอินพุตภาพ สำหรับคำร้องแก้ไข ให้บวกโทเค็นอินพุตภาพที่ API รายงาน โดยเฉพาะเมื่อมีภาพอ้างอิงหลายไฟล์
สำหรับการสร้างอย่างง่ายที่มีอินพุตข้อความ 120 โทเค็น และเอาต์พุตภาพ 1,756 โทเค็น ส่วนเอาต์พุตอยู่ราว $0.05268 ขณะที่พรอมป์ต์ข้อความสั้นๆ เพิ่มเพียงเล็กน้อย สำหรับการแก้ไข ให้บวกโทเค็นอินพุตภาพที่คำร้องจริงของคุณส่งกลับมา นั่นสำคัญเป็นพิเศษเมื่อมีภาพอ้างอิงหลายไฟล์
GPT-Image-2.5 คุ้มค่าราคาไหม? สำหรับการผสานรวมภาพใหม่กับ OpenAI ส่วนใหญ่ Flare เป็นจุดเริ่มต้นที่ชัดเจน มันแชร์อัตราโทเค็นเดียวกับ GPT Image 2 ขณะ OpenAI รายงานว่าคุณภาพภาพสูงขึ้นและความหน่วงต่ำลงถึง 50% บันไดคุณภาพที่ขยายช่วยให้นักพัฒนาจ่ายน้อยลงสำหรับดราฟต์ โดยยังมีตัวเลือกงบโทเค็นที่ใหญ่กว่ามากสำหรับภาพสุดท้าย
Sunburst เหมาะกว่าเมื่อการแก้ไขที่ล้มเหลวมีต้นทุนสูง การถ่ายภาพอีคอมเมิร์ซ แคมเปญแบรนด์ การแก้ไขภาพซ้ำๆ เวิร์กโฟลว์คงหัวข้อ และงานสร้างสรรค์ระดับผลิตอื่นๆ สามารถยอมรับเวลาสร้างที่นานขึ้นได้ เพราะเป้าหมายจริงไม่ใช่ต้นทุนคำร้องต่ำสุด—แต่เป็นต้นทุนต่อทรัพย์สินที่อนุมัติต่ำสุด
สำหรับงานปริมาณมากที่อ่อนไหวต่อราคา กลยุทธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดจึงไม่ใช่ “ใช้คุณภาพที่ถูกที่สุดเสมอ” แต่เป็นการกำหนดเส้นทางงานอย่างชาญฉลาด: ใช้ Flare สำหรับการสร้างและสำรวจ ใช้ Sunburst เมื่อความแม่นยำในการแก้ไขช่วยลดงานแก้ไขซ้ำอย่างมีนัยสำคัญ และใช้ระดับคุณภาพที่สูงขึ้นเฉพาะหลังจากทรัพย์สินนั้นสมควรได้รับงบโทเค็นเพิ่ม
คำถามที่พบบ่อย การสมัครสมาชิก ChatGPT รวมเครดิต API ของ GPT-Image-2.5 หรือไม่?
ไม่ รวมกันไม่ได้ การเข้าถึง ChatGPT และการคิดค่าบริการ API สำหรับนักพัฒนาเป็นคนละส่วน การใช้ API ถูกคิดตามจำนวนโทเค็นที่ประมวลผลในบัญชี API
ทีมควรเก็บข้อมูลการใช้งานอะไรเพื่อการตรวจสอบต้นทุน?
เก็บข้อมูลโมเดล การตั้งค่าคุณภาพ ขนาดภาพ โทเค็นอินพุตข้อความ โทเค็นอินพุตภาพ โทเค็นเอาต์พุตภาพ จำนวนครั้งที่ลองใหม่ และสถานะว่าผลลัพธ์ถูกยอมรับหรือไม่ ฟิลด์เหล่านี้ทำให้สามารถกระทบยอดใบแจ้งหนี้และคำนวณต้นทุนต่อทรัพย์สินที่ยอมรับได้
ทีมควรประมาณต้นทุนการผลิตก่อนสเกลอย่างไร?
รันแบตช์ตัวแทนตามคุณภาพและขนาดที่ตั้งใจ ใช้บันทึกการใช้โทเค็นจริง และหารต้นทุนรวมของแบตช์ด้วยจำนวนทรัพย์สินที่ยอมรับ วิธีนี้จับการลองใหม่และอัตราการถูกปฏิเสธที่ตารางราคาต่อภาพแบบคงที่ไม่สามารถสะท้อนได้
