Figma 把 ChatGPT Images 2.0 定價做到 2 credits：AI 生圖正式進入日常工具化

OpenAI 最新的影像模型 ChatGPT Images 2.0 正式進駐 Figma——不只是一個，而是五條產品線的 Make Image / Edit Image 同時支援，外加 Figma Weave。

對設計師來說，這代表的不是「多一個選項」。打開 Figma Make Image 的模型清單，五個可選模型當中，ChatGPT Images 2.0 的成本最低——每張只耗 2 credits，是 Gemini 3 Pro 的 1/12。而它最突出的強項，恰恰是設計師每天都會碰到的場景：資訊圖表、多語版本、以及保持同一張臉跨多次生成後仍然是同一個人。

這則 release 字面上只有兩段，但資訊量其實不小。這篇拆解它在模型矩陣、產品佈局、信用經濟學三個層面上各自意味著什麼。

Figma 這一年的 AI 策略很明確：把 Figma 做成 模型的中立平台，讓使用者在 Make Image、Edit Image 裡可以切換 OpenAI、Google、Figma 自家模型。模型清單愈來愈長，對設計師來說的問題就從「能不能做到」變成「這張要花多少 credits、做出來的品質值不值」。

ChatGPT Images 2.0 加入清單，重新定義了清單上端。它是唯一一個每張只要 2 credits 的模型，同時官方對它強項的描述——infographics（資訊圖表）、multilingual generations（多語言畫面）、preserving faces（人像一致性）——剛好對上設計師日常最高頻的三類需求：簡報與文件裡的 icon 與圖解、需要做多地區版本的行銷素材、以及角色設計或 persona 延伸。

這也是 OpenAI 和 Figma 合作深化的訊號。過去 Figma 就內建了 OpenAI 的 DALL·E 系列，但這次直接把模型名稱寫進 UI、官方用 "ChatGPT Images 2.0" 當作品牌標示，等於是承認這個模型在 Figma 使用場景下的主力地位。

官方給了四個強項，每一個都值得拆開來看：

「reliably generates high-quality images」——可靠地輸出高品質圖像。這句不新鮮，但關鍵字是 reliably。設計師對生圖工具的抱怨通常不是「做不到」，而是「十張裡八張不能用」。這代表 OpenAI 把這一代模型調得更穩定、讓失敗率更低。對 daily driver 來說，穩定 比 極致品質 更重要。

「excels at producing smarter visuals like infographics or multilingual generations」——擅長資訊圖表與多語言畫面。這是對 DALL·E 系列一直以來畫不好文字的正面回應。過去要在生成圖裡塞一段標題文字、或在圖標裡放中文，結果通常是看起來像文字但其實是亂碼。ChatGPT Images 2.0 把這條路打通了——官方用「多語言生成」作為特色宣傳，等於隱性承諾「中文、日文、阿拉伯文都能用」。

「executing on better editing and aesthetics」——更強的編輯能力與美學品味。Edit Image 這個功能在 Figma 裡特別重要：設計師用 Make Image 生一張底圖之後，通常還要局部修改——換個背景、把人的表情改一下、把椅子的顏色從紅色換成灰色。Edit Image 的成敗，很大一部分決定了 AI 生圖在工作流裡能不能真正落地。

「preserving faces across generations」——跨次生成保持臉的一致性。這對做角色、做 avatar、做敘事型簡報的設計師是致命吸引力。以前做一組四張圖講同一個人物的故事，每張臉都長不一樣，只能棄用 AI 改去找真人素材。這個問題若真的解掉，AI 生圖第一次能支撐有敘事連續性的工作。

Figma 的 AI credits 制度每個 seat 每月都有額度。Full seat 在 Professional plan 是 3,000 credits、Organization 3,500、Enterprise 4,250。這些額度要同時支撐 Figma Make、First Draft、Add interactions、Make Image、Edit Image 等所有 AI 功能。

在這個預算框架下，2 credits 和 25 credits 的差距不是 12 倍，而是決定你敢不敢多試幾次的心理閾值。

假設 Professional 使用者有 3,000 月度額度。用 Gemini 3 Pro 生圖一次 25 credits，全用在生圖最多做 120 張。換成 ChatGPT Images 2.0，同樣預算可以生 1,500 張。這個數量差異改變的是工作方式——從「想好了再生」變成「邊想邊生、邊生邊選」，從最終輸出變成 ideation 工具。

Edit Image 也是一樣的 tier：ChatGPT Images 2.0 每張 2 credits、GPT Image 1 Mini 5 credits、Gemini 2.5 8 credits、Gemini 3 Pro 25 credits。對需要反覆局部編輯一張圖的設計流程，低成本模型意味著可以「改到滿意為止」而不是「改兩次就不敢再試」。

這個定價策略也暗示了 Figma 的內部邏輯：他們在鼓勵使用者把 ChatGPT Images 2.0 當成預設選項。官方 Help Center 也直接寫：「Some models consume more credits but produce higher-quality images, while others are optimized to use fewer credits.」讓高價模型留給「真的需要頂級品質」的任務，是 Figma 想建立的分工。

release 裡明確列出支援的產品：Figma Design、Figma Draw、Figma Slides、Figma Buzz、FigJam，外加 Figma Weave。這是 Figma 整個 product suite 的六條主力產品線同時接上同一個模型。

對設計團隊而言，這代表跨工具的 consistency。以前在 FigJam 白板上生一張 icon、在 Figma Design 裡生一張 hero 圖、在 Figma Slides 做簡報插圖、在 Figma Buzz 做社群行銷素材，每個產品內建不同的生圖管道，風格和品質會不一致。現在同一個模型穿透所有產品，從 brainstorming 到 final output 可以保持同一種美學基調。

Figma Weave 的加入特別有意義。 Weave 是 Figma 在 AI 工作流（agentic workflows）方面的重點產品，之前剛推出五個官方 workflow 範例。Make Image 進 Weave，代表「圖像生成」這個動作可以被納入可重複的多步驟工作流——例如「餵入品牌 guide → 生成 hero 圖 → 套進模板 → 輸出 CMS」這種流程可以一鍵跑完。對 content team、social team 是巨大的生產力躍升。

Figma Buzz 這條線尤其值得關注。 Buzz 是 Figma 針對行銷素材的產品，它的使用者是要同時出多語言、多尺寸、多平台素材的行銷設計師。ChatGPT Images 2.0 強調的「multilingual generations」剛好命中 Buzz 的核心使用場景——做一張英文 hero 之後，改個語系直接生日文版、韓文版，不用重新設計。

Figma 現在的模型清單有 ChatGPT Images 2.0、GPT Image 1 Mini、Gemini 2.5、Google Image 4、Gemini 3 Pro 五個主要 image model。選擇邏輯可以這樣劃分：

**優先用 ChatGPT Images 2.0 的情境：**做 infographics、icon、UI 元素、需要清楚文字或多語言內容、做敘事型素材需要角色一致性、ideation 階段想多生幾張看看方向。這些都是它的甜蜜點，而且 2 credits 的成本讓「多試幾次」幾乎零壓力。

**Gemini 3 Pro 值得 25 credits 的情境：**最終 hero shot、產品 key visual、真的要印出來或用在大螢幕的素材。這類是「做一張要夠好」而非「做十張挑一張」的任務，花 25 credits 換頂級品質是合理的。

**Google Image 4 或 Gemini 2.5 的定位：**8 credits 是中間帶。當 ChatGPT 風格不對味、但又不到要 Gemini 3 Pro 頂規時，這兩個是備援選項。值得跨模型試同一個 prompt，看哪個出圖最貼近你的 art direction。

對個人設計師，建議把 ChatGPT Images 2.0 設成預設模型，其他當特殊任務工具。對團隊，Enterprise 的 4,250 月度額度在這個定價下非常充裕——用好它意味著把 AI 生圖從「偶爾用用」升級成常態工具。

這則 release 最重要的訊號，不是新模型加入清單——是 Figma 和 OpenAI 把一個高品質模型定價定到日常可負擔的水準。過去兩年 AI 生圖在設計工作流裡一直卡在「太貴、不穩、不能用在正式輸出」這三個位置。

ChatGPT Images 2.0 把三個關卡同時推進了一大步：品質足以用於正式輸出、信用消耗低到可以高頻使用、覆蓋產品廣到哪裡都用得上。這不是新玩具，是把生圖從「實驗工具」正式升級成「基礎設施」的轉折點。

下一個觀察重點：Figma 接下來會不會公告同樣定價的 Edit Image 新模型、或者把 ChatGPT Images 2.0 推到 Figma Sites 的 AI 圖片產生器。方向很清楚——模型中立化 + 生圖平民化 會是 2026 下半年 Figma AI 產品的主軸。

QUOTE · 原文金句

「ChatGPT Images 2.0 穩定產出高品質圖像，擅長更聰明的視覺如資訊圖表與多語言生成、編輯與美學都有提升，跨多次生成也能保持臉部一致性。」

FURTHER · 延伸學習

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