OpenAI: GPT Image 2.5 Flare contre Auto Code
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €)) et Auto Code (105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| OpenAI: GPT Image 2.5 Flare | Auto Code | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | OpenRouter |
| Entrée | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) |
| Sortie | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) | 630,00 $US / 1M jetons (≈ 561,00 €) |
| Lecture du cache | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | - |
| Image en sortie | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 400 000 | 2 000 000 |
| Sortie max. | 360 000 | 65 536 |
| Entrée | text, image | text, image, audio, file, video |
| Sortie | image | text, image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 9 sept. 2026 | 5 nov. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare est 73% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare est 96% moins cher sur les tokens de sortie.
- Auto Code lit 5.0× plus de contexte (2 000 000 tokens).
- Seul Auto Code prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Auto Code prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/gpt-image-2.5-flare" par "openrouter/auto-code" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openrouter/auto-code",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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