DALL-E está retirado: cómo migrar a GPT Image 2

La retirada es definitiva

El 12 de mayo de 2026, según el changelog oficial de la API, OpenAI eliminó dall-e-2 y dall-e-3 de la API. Esto no es un aviso de obsolescencia con un largo periodo de transición adjunto: los modelos ya no existen, y cualquier integración que siga llamándolos recibe errores en lugar de imágenes. Si gestionas un producto, una canalización de contenido o una herramienta interna construida sobre DALL-E, la migración dejó de ser opcional esa mañana.

La guía de OpenAI nombra tres destinos de migración: gpt-image-2, gpt-image-1 o gpt-image-1-mini. La generación que los reemplaza tampoco es nueva: gpt-image-2 llegó a la API el 21 de abril de 2026, así que el camino ya está bien transitado. Esta publicación es el manual de jugadas: qué modelo elegir, qué cambia realmente en tu código y tu factura, y la única mejora de capacidad que hace que el movimiento forzado valga la pena.

Elige tu destino de migración

Los tres destinos oficiales cubren presupuestos distintos:

• gpt-image-2 — el buque insignia actual y la opción por defecto: el seguimiento de instrucciones y la renderización de texto más fuertes de la familia, el nuevo comportamiento de edición y relaciones de aspecto flexibles. Usa el ID de snapshot gpt-image-2-2026-04-21 si quieres un comportamiento fijado y reproducible.
• gpt-image-1 — la generación anterior. Defendible si ya validaste las salidas con ella y quieres el menor cambio de comportamiento, pero renuncias a las funciones más nuevas de edición y de relación de aspecto.
• gpt-image-1-mini — la opción económica para borradores, miniaturas y trabajos de alto volumen donde el coste por imagen importa más que la fidelidad máxima.

Los endpoints te resultarán familiares: gpt-image-2 se sirve a través de v1/images/generations y v1/images/edits, más la interfaz más reciente v1/responses. Si tu código de DALL-E ya hace POST a los endpoints de imágenes, la migración es en su mayoría un cambio de model ID más actualizaciones de parámetros: la forma de la petición sobrevive.

Qué cambia: facturación, tamaños y una advertencia sobre 4K

El mayor cambio mental es la facturación. DALL-E cobraba una tarifa plana por imagen; gpt-image-2 se basa en tokens: entrada de imagen a 8 dólares por millón de tokens (2 dólares por millón cuando está en caché) y salida de imagen a 30 dólares por millón, una tarifa de salida 2 dólares por millón más barata que gpt-image-1.5. En la práctica, el hilo de lanzamiento en Hacker News calculó eso en aproximadamente 0,006 a 0,211 dólares por imagen de 1024x1024 según el nivel de calidad, más barato a igualdad de condiciones que gpt-image-1.5. Mantenemos todas las cuentas de coste —tablas de tokens, ejemplos resueltos a 100 y 1.000 imágenes, comparaciones con DALL-E 3— en nuestro análisis a fondo de precios en https://gpt-img2.com/blog/gpt-image-2-api-pricing-2026, así que esta publicación no lo duplicará.

Dos palancas de facturación que conviene conocer antes de rediseñar la arquitectura: la Batch API funciona con un 50% de descuento, lo cual es directamente relevante si estás migrando una canalización masiva de DALL-E, y el nivel de calidad mueve tu coste mucho más que la resolución: por defecto bajo, escala solo cuando un recurso lo exija.

Los tamaños también cambian, para mejor. La lista de tamaños fijos de DALL-E desapareció, sustituida por relaciones de aspecto flexibles desde 3:1 ancho hasta 1:3 alto. Un banner de sitio de 3072x1024 es ahora una generación nativa en lugar de un truco de generar-y-luego-recortar:

Wide website hero banner, 3:1 aspect ratio (3072x1024): minimal workspace scene — matte-black desk, warm desk lamp, open laptop showing a grid of generated images. Soft morning side light, muted teal-and-amber grade, generous negative space on the right for a headline. Headline text reading MIGRATE IN AN AFTERNOON in clean grotesque type, right-aligned. Avoid: clutter, watermark, garbled text.

Una precaución sobre la resolución: la salida en 4K (4096x4096) entró en beta en mayo de 2026, pero el nivel estándar es 2K y OpenAI todavía no recomienda 4K para producción. Su precio es acorde, además: Simon Willison reportó que las generaciones de 3840x2160 costaban alrededor de 0,40 dólares por imagen con 13.342 tokens de salida. Trata el 4K como un experimento, no como un valor por defecto.

El endpoint de edición es la verdadera mejora

Si solo hojeas una sección, que sea esta. La edición era el punto débil de la era DALL-E: pedías un cambio y toda la imagen se desviaba. El endpoint de edición de gpt-image-2 arregla exactamente eso: las ediciones de entrada de alta fidelidad preservan estrictamente las regiones no editadas, de modo que cambiar una etiqueta ya no vuelve a renderizar el producto entero.

También añade composición multirreferencia —envías una foto de producto y una foto de escena y el modelo las fusiona con la iluminación y la perspectiva correctas— y las máscaras son opcionales en lugar de obligatorias, así que puedes describir una edición en lenguaje llano y dejar que el modelo encuentre la región. La señal de demanda es difícil de pasar por alto: fal, Replicate y WaveSpeed lanzaron endpoints de edición de GPT Image 2 dedicados a los pocos días del lanzamiento.

Edit instruction. Keep everything in the base image exactly as it is — composition, lighting, background, pose. Only change: replace the plain white mug on the desk with the ceramic mug from the second reference image, matched to the scene's warm side lighting and the desk's perspective. Do not alter any other object, shadow, or texture.

Si tu canalización de DALL-E evitaba el endpoint de edición porque era poco fiable, vuelve a probarlo. Esta es la capacidad que convierte una migración forzada en una mejora real.

Una lista de verificación para la migración

Para la mayoría de las integraciones, el trabajo mecánico cabe en una tarde:

• Cambia el parámetro model a gpt-image-2, o fija el snapshot gpt-image-2-2026-04-21 para un comportamiento reproducible.
• Reemplaza los tamaños fijos de DALL-E por la relación de aspecto que realmente quieras, en cualquier punto entre 3:1 y 1:3.
• Vuelve a estimar el coste bajo la facturación por tokens —el nivel de calidad es la gran palanca— y confirma las tarifas actuales en la página de precios de OpenAI antes de comprometer un presupuesto.
• Enruta los trabajos masivos y tolerantes a la demora a través de la Batch API para obtener el 50% de descuento.
• Vuelve a probar cada lugar donde construiste soluciones alternativas para las ediciones débiles de DALL-E; el nuevo endpoint de edición probablemente elimine ese código.

Una nota al margen para desarrolladores: gpt-image-2 también se incorporó a Codex el día del lanzamiento, así que puedes generar recursos dentro de las sesiones de programación, con la advertencia de la comunidad de que una suscripción a Codex no incluye cuota directa del endpoint de la API. Útil para recursos en tiempo de desarrollo, no un sustituto de la API en producción.

Antes siquiera de tocar el código de integración, pon a prueba tu biblioteca de prompts en un navegador: las salidas de gpt-image-2 difieren lo suficiente de DALL-E como para que los prompts viejos normalmente también necesiten una revisión. Puedes hacerlo en gpt-img2.com, que es gratis para empezar con 20 créditos al registrarte y sin tarjeta de crédito: ejecuta tus viejos prompts de DALL-E en https://gpt-img2.com y mira qué hay que reescribir antes de lanzar la migración.