一边是已经公开可用的图像能力，一边是行业高度关注的下一代方向，理解这两者的区别很重要。
用相同历史任务比较成功率、编辑稳定性、文字准确和单位交付成本。
升级价值不只看新能力，而是看旧提示词、参考图与生产流程迁移后是否真正减少返工。
对正在评估是否升级现有 OpenAI 图像工作流的开发者与内容团队来说，最有效的做法不是一次加入所有要求，而是先固定用途与验收标准，再逐轮处理内容、画面和细节。这样既能看清GPT-Image-2 与 GPT-Image-1.5真正解决了什么，也能准确定位返工来自输入、模型还是后期流程。
不同场景关注的指标不同。先确认结果要在哪里使用，再决定把时间放在创意、准确、修改还是批量效率上。
先做兼容层和灰度流量，用真实用户任务观察失败类型，不必一次替换全部请求。
比较同一模板连续生成时的稳定性，重点看文字、主体位置和系列风格。
让同一批设计师盲评结果，并记录完成可交付成品所需的后期时间。
下面的回答聚焦实际操作与选择，方便在开始任务前快速排除常见误区。
不一定。模型对指令权重和风格词的理解可能变化，应该先复跑再逐步精简或改写。
如果某些固定任务在旧模型上更稳定或更便宜，可以分场景路由，而不是只保留一个版本。
至少覆盖常见、边界和高价值任务；样本量不必巨大，但要来自真实生产而非演示题。
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