GPT Image 2.6 和 2.5 的提示词比一比：OpenAI 指南没改，创作者写得更短了

概述

手上有好用的 GPT Image 2.5 提示词，换到 GPT Image 2.6 继续用就行。只有三件新功能需要重写：GIF 动图、圈选改图、复杂度设置。

原因很简单：OpenAI 自己没改说法。2.6 版的图像提示词指南把 2.5 版的 24 个示例原样保留，一个字都没动，只新增了 3 个：圈选改图、循环 GIF、复杂度对比。

变化大的是创作者。我们比较了 X 上创作者分享的 238 条 GPT Image 2.5 提示词和 67 条 GPT Image 2.6 提示词，每条都是原文，附作者贴出的成品：

• 更短了。 两个模型各自发布后的第一周，英文静态图提示词的中位长度从 203 个词降到 98 个词，从 7 行降到 2 行。
• 不再用模板。 2.5 首周有 14% 的提示词留了填空位，比如 [STRUCTURE NAME]，2.6 一条都没有。用 Lighting: 这种小标题分段的，从 30% 降到 13%。
• 一半是 GIF。 67 条 2.6 提示词里 31 条生成 GIF 动图，中位长度只有 68 个字符。大阪城を建築する流れをGIFにして（17 个字符，意思是把大阪城的建造过程做成 GIF）就是一整条提示词。

创作者这部分数字只能算早期信号：2.6 的样本才两三天，量也小。指南那部分不是推测，是逐字比对的结果。

推荐

1. 2.5 的静态图提示词照用。 OpenAI 的说法没有任何要你改写的地方。从 1969 年音乐节人群到各种信息图，24 个老示例全部原样保留。
2. 要删减，就向 OpenAI 的长度看齐。 它的示例中位数是 71 个词、4 行。2.5 首周创作者的典型模板有 203 个词，差不多是三倍。长模板不算错，但多出来的长度是你自己选的，不是模型要求的。
3. 做 GIF 只写一行。 2.6 的创作者提示词一半是 GIF，中位数 68 个字符。一行不够时该加什么，看我们的 GIF 实测：帧网格、结尾怎么接回开头、图上的文字。
4. 图上要出现的字，用引号原样写出来。 OpenAI 的示例有 27% 这样做；2.6 的英文静态图提示词只有 7% 这样做。这是控制文字渲染最省事的办法。
5. 新功能直接抄那 3 个新示例。 圈选改图、循环 GIF、复杂度设置，是 OpenAI 唯一写了新说法的地方。三个示例连同成图都在我们的 GPT Image 2.6 页面。

你接下来要写的，是已经有模板的静态图，还是这三件新功能之一？只有后者需要新写。

怎么测的

1. 提示词来源。 公开合集 awesome-image-video-prompts 在提交 590b532 时的全部 GPT Image 2.5 和 2.6 条目，共 359 条。其中 50 条来自 OpenAI 的提示词指南（2.5 版 24 条、2.6 版 26 条），305 条来自 X 上创作者的帖子（2.5 有 238 条、2.6 有 67 条），另有 4 条来自其他合集，没有计入。
2. 发布首周。 X 帖子的编号里带着发帖时间，所以每条创作者提示词都能算出是发布后第几天。GPT Image 2.5 按 9 月 8 日算，2.6 按 11 月 4 日算，第 0 到 6 天算首周。这样 2.5 首周有 69 条，2.6 全部 67 条都在首周，而且都发在前三天。
3. 可比的子集。 两组的语言和 GIF 占比不同（2.5 不能出 GIF），所以主要对比只用英文的静态图提示词：2.5 有 66 条，2.6 有 15 条。
4. 统计了什么。 每条数字符、词数和行数，再查几种写法：小标题分段（两行以上用 Style: 这种格式开头）、列表、填空位、引号里的原文、画面比例、相机术语、否定指令（no、avoid、without 等）、是否从上传的图开始。具体判断规则都写在脚本里。
5. 指南对比。 把两版指南的示例统一空白和大小写后逐条比对。我们收录的 2.6 版只有 26 条，因为合集当成重复项跳过了一条；我们去线上指南核对过，第 24 条也原样还在。

测试结果

OpenAI 指南，从 2.5 版到 2.6 版

	2.5 版指南	2.6 版指南
示例数	24	27（24 条原样保留，新增 3 条）
中位长度	80 个词，4.5 行	71 个词，4 行（按我们收录的 26 条）
用引号写出要渲染的字	29%	27%
从上传的图开始	50%	46%

创作者，发布首周，英文静态图

	GPT Image 2.5（66 条）	GPT Image 2.6（15 条）
中位长度	203 个词，1,458 个字符	98 个词，727 个字符
中位行数	7.5	2
小标题分段	30%	13%
列表	21%	7%
填空位	14%	0%
引号里的原文	26%	7%
写了画面比例	53%	27%
否定指令	62%	40%
从上传的图开始	44%	20%
相机术语	20%	20%

2.6 的全部 67 条创作者提示词

31 条是 GIF，中位数 68 个字符、1 行。36 条静态图提示词不分语言，中位数 274 个字符。67 条里有 42 条是日文或中文，2.5 只有 238 条里的 6 条；这一点先看后面的局限再下判断。

会不会只是发布首周的帖子比较随意？我们按点赞数分档核对过。2.5 里点赞 20 到 100 的英文静态图提示词，中位数是 2,045 个字符、11 行。2.6 不管哪一档都差得很远：同样 20 到 100 赞的 3 条，中位数 727 个字符、只有 1 行。热度解释不了这个差距。

2.5 首周的一个典型模板是建筑速写本习作：13 行，开头是 Create a stunning 4:5 vertical fine-art sketch illustration of [STRUCTURE NAME]。2.6 的一个典型静态图提示词是青色诗句人像：一整段描述，写清人物、光线和投在脸上的文字，没有填空，也没有小标题。

该忽略什么

• 语言变化。 2.6 有三分之二是日文和中文，原因是 2.6 收集时专门用这两种语言搜，并且读帖子原文。更早的时候，X 会把帖子自动翻成英文给收集账号看。这和谁在用哪个模型无关。
• 点赞数。 2.5 那组是发布几周后从「热门」结果里挑的，2.6 这组包含发布头几天「最新」里的帖子。拿两组的点赞比，比的是两种搜索设置。
• 越短越好。 我们统计的是大家怎么写，不是哪种写法出图更好。在什么管用这件事上，OpenAI 原样保留的指南是更有力的证据。

局限

• 2.6 的英文静态图样本只有 15 条，再多一周的帖子就可能让中位数变很多。我们会在 11 月 20 日重跑脚本，更新这篇文章。
• 两组的收集方式不同：2.5 主要是 10 月底从「热门」搜索和公开合集里收的，2.6 是发布后头几天从「热门」和「最新」里收的，点赞门槛很低。
• 2.5 的首周覆盖 7 天，2.6 只有 3 天。刚发布时的帖子多是随手试，差距里可能有一部分是时间造成的。
• 这些指标都是文本规则。句子里出现 16:9 会被算成写了比例，写「做宽一点」就不算。

自己复现

脚本是 gpt-image-2-5-vs-2-6-prompts-2026-11.py。克隆这个公开合集，切到提交 590b532，对它运行脚本即可，只需要 Python 和 PyYAML。脚本输出 gpt-image-2-5-vs-2-6-prompts-2026-11.json：每条提示词一行，含各项指标、发帖是第几天和源文件链接，另附本文用到的所有分组统计。数据里没有复制提示词原文，要看原文请点每行的链接。

来源

1. OpenAI：Introducing Images 2.6 · official
2. OpenAI 图像提示词指南 · official
3. awesome-image-video-prompts（本文统计的提示词合集） · blog
4. AgentCraft：GPT Image 2.6 提示词，每条附成图 · blog