OpenAI: GPT Image 2.5 Flare contra Auto Code
Uma comparação lado a lado entre OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (US$ 28,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 154,09)) e Auto Code (US$ 105,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 577,83)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| OpenAI: GPT Image 2.5 Flare | Auto Code | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | OpenRouter |
| Entrada | US$ 28,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 154,09) | US$ 105,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 577,83) |
| Saída | US$ 28,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 154,09) | US$ 630,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 3.467,01) |
| Leitura de cache | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,52) | - |
| Saída de imagem | US$ 105,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 577,83) | - |
| Busca na web | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 192,61) | - |
| Janela de contexto | 400.000 | 2.000.000 |
| Saída máxima | 360.000 | 65.536 |
| Entrada | text, image | text, image, audio, file, video |
| Saída | image | text, image |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 9 de set. de 2026 | 5 de nov. de 2026 |
Principais diferenças
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare é 73% mais barato nos tokens de entrada.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare é 96% mais barato nos tokens de saída.
- Auto Code lê 5.0× mais contexto (2.000.000 tokens).
- Só o Auto Code suporta chamada de ferramentas.
- Só o Auto Code suporta controle do esforço de raciocínio.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "openai/gpt-image-2.5-flare" para "openrouter/auto-code", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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