GETOpenAI merilis gpt-image-2 di API pada 21 April 2026, dan versi ChatGPT-nya sehari kemudian sebagai ChatGPT Images 2.0. Pada 8 September 2026 model itu diperbarui menjadi Images 2.5, lengkap dengan dua model API baru. Karena banyak bisnis memakai gambar untuk jualan, bukan untuk pameran, tulisan ini menyoroti bagian yang berdampak pada pekerjaan sehari-hari.
Yang berubah sejak April
Perbedaan mendasar gpt-image-2 dari generasi sebelumnya bukan gaya gambarnya, melainkan model ini menalar dulu sebelum menggambar: merencanakan tata letak, mencari referensi bila perlu, lalu memeriksa hasilnya sendiri. Efeknya terasa di dua tempat yang selama ini paling menyebalkan.
- Teks di dalam gambar akhirnya bisa dipercaya, termasuk aksara non-Latin. Untuk materi promo berbahasa Indonesia — harga, label diskon, nama varian — ini yang selama ini memaksa desainer menimpa teksnya manual.
- Keluaran sampai 2K, cukup untuk feed, katalog, dan sebagian besar materi digital.
- Sampai 16 gambar referensi dalam satu panggilan, dengan rasio 1:1 hingga 21:9 dan pilihan latar transparan.
Pembaruan 8 September: Images 2.5
Yang dijual di pembaruan ini bukan "lebih pintar", melainkan lebih patuh dan lebih cepat. Latensi turun sampai 50% dibanding Images 2.0, subjek dari foto referensi lebih terjaga, dan yang paling berguna: model lebih konsisten hanya mengubah bagian yang diminta dan mempertahankannya di beberapa giliran percakapan. Siapa pun yang pernah minta "ganti warna bajunya saja" lalu menerima gambar yang seluruh komposisinya berubah tahu kenapa ini penting.
Di ChatGPT ada fitur Sketch: ketik @Sketch lalu gambar coretan kasar sebagai acuan tata letak. Di API, Images 2.5 hadir sebagai dua model dengan peran berbeda:
- gpt-image-2.5-flare — pilihan default untuk volume tinggi: thumbnail, variasi produk, prototipe cepat.
- gpt-image-2.5-sunburst — untuk pekerjaan yang menuntut kendali: materi kampanye dan foto produk final. Mendukung inpainting dan tingkat kualitas dari rendah sampai maksimal, dengan waktu proses lebih lama.
Harganya tidak naik
Ini bagian yang menyenangkan, dan jarang terjadi belakangan ini. Kedua model 2.5 ditagih dengan tarif yang sama seperti model GPT Image sebelumnya: US$5 per juta token teks masuk, US$8 per juta token gambar masuk, dan US$30 per juta token gambar keluar. Token yang di-cache jauh lebih murah (US$1,25 dan US$2,00), dan lewat Batch API semuanya separuh harga.
Perhatikan bahwa OpenAI menagih per token, bukan per gambar. Kalkulator pihak ketiga menempatkan biaya satu gambar di kisaran setengah sen dolar untuk kualitas rendah sampai sekitar US$0,17 untuk kualitas tertinggi — jadi selisih antara memakai kualitas tinggi dan sedang untuk semua materi bisa berkali-kali lipat. Seperti pada biaya menjalankan AI agent, angka yang layak dipakai adalah tagihan Anda sendiri setelah sebulan berjalan, bukan perkiraan.
Yang mahal bukan gambarnya, tapi kebiasaan membuat semuanya di kualitas tertinggi padahal sembilan dari sepuluh hanya jadi thumbnail.
Di mana ini benar-benar menghemat waktu
Dari pekerjaan yang kami temui, penghematan terbesar bukan pada gambar tunggal yang megah, melainkan pada materi yang banyak, berulang, dan berpola:
- Katalog produk dengan banyak varian warna atau ukuran, dari satu foto acuan.
- Materi promo mingguan yang isinya berganti harga dan tanggal, bukan berganti konsep.
- Thumbnail dan gambar pendukung artikel yang jumlahnya puluhan per bulan.
- Mockup kemasan atau penempatan produk di latar berbeda untuk kebutuhan marketplace.
Yang tetap tidak masuk akal diserahkan sepenuhnya: foto utama kampanye besar, apa pun yang menampilkan wajah orang sungguhan, dan gambar yang jadi dasar klaim produk. Untuk tiga hal itu biaya kesalahannya jauh lebih besar daripada biaya mengerjakannya dengan benar.
Yang perlu dijaga
Setiap gambar yang keluar dari model ini membawa metadata C2PA dan watermark tak kasat mata SynthID. Ini kabar baik untuk kejujuran, sekaligus pengingat: jangan menyusun rencana yang mengandalkan gambar Anda tidak dikenali sebagai buatan AI. Gambar yang menyesatkan pembeli tetap masalah hukum, bukan masalah model — dan arah tata kelola AI di Indonesia bergerak ke sana.
Alatnya sudah cukup baik; yang menentukan hasilnya sekarang adalah alur kerjanya — siapa menyetujui apa, di mana asetnya disimpan, dan bagaimana materi terbit tanpa satu orang menjadi leher botol. Itu bagian yang kami bangun di otomasi konten dan publikasi.