TL;DR
GPT-Image-2.5 ialah generasi terbaharu teknologi penciptaan dan penyuntingan imej daripada OpenAI, dilancarkan pada 8 September 2026 sebagai pengganti ChatGPT Images 2.0 dan generasi API GPT-Image-2.
Untuk pembangun, GPT-Image-2.5 tersedia sebagai dua model: Flare dan Sunburst. Flare direka sebagai pilihan lalai untuk kebanyakan aplikasi produksi, menggabungkan kualiti imej lebih tinggi dengan penjanaan yang jauh lebih pantas. Sunburst menyasar aliran kerja di mana ketepatan penyuntingan dan fideliti imej akhir lebih penting daripada latensi.
Peningkatan ini bukan sekadar gambar lebih tajam. GPT-Image-2.5 menambah baik pemeliharaan imej rujukan, suntingan setempat, konsistensi penyuntingan berbilang pusingan, realisme visual, pematuhan arahan, penjanaan latar belakang lutsinar, dan output resolusi tinggi. OpenAI menyatakan latensi penjanaan imej telah dikurangkan sehingga 50% berbanding Images 2.0.
Penanda aras pilihan manusia awal juga kukuh. Dalam petikan Arena 9 September, Sunburst berada di tempat pertama untuk penjanaan teks-ke-imej pada 1421 ± 13 Elo, manakala Flare di tempat kedua pada 1399 ± 13, mendahului Image 2 pada 1381 ± 4.
Pembangun boleh mengakses kedua-dua varian melalui CometAPI: GPT-Image-2.5 Flare menggunakan gpt-image-2.5-flare untuk kerja yang lebih pantas dan volum tinggi, manakala GPT-Image-2.5 Sunburst menggunakan gpt-image-2.5-sunburst apabila ketepatan penyuntingan dan fideliti imej akhir paling penting. Kedua-duanya boleh digunakan melalui laluan /v1/images/generations dan /v1/images/edits yang biasa; output lutsinar harus menggunakan PNG atau WebP.
Intipati Utama
- GPT-Image-2.5 ialah peningkatan pada aras generasi, bukan sekadar penyegaran kualiti imej kecil.
- Pembangun mendapat dua varian: Flare untuk kelajuan dan skala, dan Sunburst untuk ketepatan penyuntingan maksimum.
- Flare menyampaikan kualiti lebih tinggi daripada Image 2 dengan latensi 50% lebih rendah, menurut OpenAI.
- Kedua-dua varian menyokong mod kualiti low, medium, high, xhigh, max dan auto.
- Dimensi output tersuai boleh mencapai kiraan piksel kelas 4K, dengan sisi individu sehingga 3840 piksel.
- Keputusan Arena semasa meletakkan Sunburst dan Flare di atas Image 2 dalam penjanaan teks-ke-imej dan penyuntingan imej tunggal.
- Kedua-dua model menggunakan kadar token rasmi yang sama: $5/1M token input teks, $8/1M token input imej, dan $30/1M token output imej.
- API Flare dalam CometAPI pada masa ini menyediakan harga input/output utama yang lebih rendah untuk pembangun yang membina aliran kerja imej produksi.
Apakah GPT-Image-2.5?
GPT-Image-2.5 ialah keluarga model penjanaan dan penyuntingan imej terbaharu OpenAI. Dalam ChatGPT, teknologi ini muncul sebagai ChatGPT Images 2.5. Pada lapisan API, pembangun boleh memilih antara dua model berbeza:
- gpt-image-2.5-flare
- gpt-image-2.5-sunburst
Perbezaan ini penting kerana “GPT-Image-2.5” paling baik difahami sebagai generasi atau keluarga model, dan bukannya satu ID model API tunggal.
GPT-Image-2.5 dibina atas keupayaan Image 2 API dalam CometAPI sambil memberi tumpuan yang jauh lebih besar pada aliran kerja penciptaan imej. Daripada menganggap setiap penjanaan sebagai hasil yang kebanyakannya bebas, generasi baharu ini direka untuk mengekalkan subjek, komposisi, gaya, dan suntingan terdahulu semasa pengguna beriterasi.
OpenAI menonjolkan penambahbaikan dalam fideliti imej rujukan dan penyuntingan tepat, serta konsistensi berbilang pusingan, tekstur lebih kaya, dan pencahayaan semula jadi. Ini menjadikan GPT Image 2.5 amat relevan untuk kerja kreatif komersial, di mana satu suntingan yang diminta tidak sepatutnya secara tidak menentu membina semula keseluruhan aset lain.
Satu perubahan penting ialah pengenalan xhigh dan max. Model GPT Image terdahulu hanya menyokong tetapan kualiti hingga high; oleh itu GPT-Image-2.5 memberikan pembangun lebih kawalan ke atas pertukaran antara latensi dan fideliti. Model-model ini juga menyokong dimensi tersuai sehingga 8,294,400 piksel keseluruhan, walaupun OpenAI menandakan resolusi melebihi 2560×1440 sebagai eksperimental. Lebar dan tinggi mesti gandaan 16.
Flare vs Sunburst
Flare dan Sunburst berkongsi keupayaan teras GPT-Image-2.5 yang sama, tetapi mereka mengoptimumkan kekangan produksi yang berbeza.
| Faktor keputusan | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Matlamat utama | Penjanaan pantas, berkualiti tinggi pada skala | Ketepatan penjanaan dan penyuntingan maksimum |
| Latensi relatif | Lebih pantas; pilihan untuk aliran kerja interaktif | Lebih perlahan; mengutamakan fideliti dan kawalan |
| Beban kerja terbaik | Aset sosial, prototaip, carian visual, aplikasi volum tinggi | Kreatif kempen, imej hero produk, suntingan setempat yang sukar |
| Tingkah laku suntingan | Fideliti rujukan kukuh dan konsistensi berbilang pusingan | Pilihan terkuat apabila pemeliharaan butiran tepat penting |
| Penghalaan disyorkan | Model lalai untuk permintaan rutin | Tier ketepatan untuk penjanaan dan suntingan akhir yang menuntut |
Untuk kebanyakan aplikasi, mulakan dengan Flare dan halakan suntingan akhir yang sukar kepada Sunburst. Ini mengekalkan responsif tanpa mengorbankan pilihan ketepatan lebih tinggi.
Apakah Yang Baharu dalam GPT-Image-2.5?
Fideliti Imej Rujukan yang Lebih Baik
Salah satu penambahbaikan paling penting dalam GPT-Image-2.5 ialah sejauh mana ia mengekalkan imej sumber dengan setia. Penjanaan berasaskan rujukan secara tradisinya mempunyai pertukaran yang tidak selesa: lebih agresif model mengubah imej, lebih besar kemungkinan ia mengubah identiti, perkadaran, produk, latar belakang, atau ciri visual kecil yang sepatutnya kekal tidak berubah.
GPT-Image-2.5 direka untuk mengekalkan lebih banyak butiran tersebut. OpenAI menyatakan subjek harus kekal lebih mudah dikenali sambil pencahayaan, persekitaran, pakaian, komposisi, atau gaya diubah. Ini penting untuk penggantian latar belakang produk, variasi kempen sekitar watak yang sama, pertukaran pakaian yang mengekalkan pose dan identiti, serta komposisi alternatif yang dibina daripada aset sumber sama.
Contoh rasmi OpenAI “Potret bayi yang diremix” menunjukkan suntingan peka-sumber yang menukar pakaian sambil mengekalkan pose dan latar studio biru.
Imej input rasmi daripada OpenAI.
Output suntingan rasmi daripada OpenAI.
Penyuntingan Imej yang Lebih Tepat
Peningkatan besar kedua ialah pelokalan suntingan. Jika foto produk mengandungi botol, latar belakang, tajuk, logo, bayang-bayang, dan props sokongan, penyunting imej yang berguna harus boleh menggantikan hanya tajuk tanpa secara tidak dijangka menukar bentuk botol, sudut kamera, atau pencahayaan. GPT-Image-2.5 lebih baik dalam membezakan antara perkara yang perlu berubah dan yang perlu kekal tetap.
Penyuntingan Berbilang Pusingan yang Lebih Boleh Diandalkan
Nilai sebenar penyuntingan imej sering muncul selepas suntingan pertama. Aliran kerja kreatif tipikal mungkin menjana adegan produk, menukar latar, memindahkan produk, menggantikan tajuk, menambah lencana promosi, melaraskan pencahayaan, dan akhirnya mengeksport versi lutsinar.
Dengan model imej yang lebih lemah, setiap langkah berturut-turut boleh secara beransur-ansur merosotkan butiran yang ditetapkan lebih awal dalam aliran kerja. GPT-Image-2.5 direka khusus untuk menjadikan perubahan terdahulu lebih persisten merentasi pelbagai pusingan suntingan, membawa penjanaan imej lebih dekat kepada proses penyuntingan interaktif dan bukannya satu siri penjanaan tidak berkaitan.
Pencahayaan dan Tekstur Lebih Semula Jadi
GPT-Image-2.5 turut menyasar artifak visual yang menjadikan foto terjana AI mudah dikenali. OpenAI melaporkan penambahbaikan dalam pencahayaan semula jadi dan tekstur bahan lebih kaya. Dalam praktik, perubahan ini penting untuk kulit, kain, kaca, logam, pembungkusan, perabot, fotografi makanan, dan adegan persekitaran realistik.
Pematuhan Arahan Kompleks yang Lebih Baik
Prompt penjanaan imej moden semakin menyerupai ringkas reka bentuk. Pengguna mungkin menyatakan beberapa objek, lokasi tepat, tajuk, pembungkusan produk, perspektif kamera, warna jenama, pencahayaan, hubungan latar depan dan latar belakang, kawasan lutsinar, dan pengecualian. GPT-Image-2.5 menambah baik keupayaannya untuk menterjemah permintaan berstruktur ini menjadi imej koheren.
Latar Belakang Lutsinar dan Output Fleksibel
Kedua-dua model API GPT-Image-2.5 menyokong latar belakang lutsinar apabila format output ialah PNG atau WebP.
background="transparent"
output_format="png"
Spesifikasi penjanaan imej rasmi juga membenarkan dimensi WIDTHxHEIGHT yang sah secara sewenang-wenangnya dan tidak memaksa pembangun kepada hanya beberapa nisbah bidang tetap. Ini berguna untuk aset e-dagang, tindanan, grafik persembahan, komponen UI, pelekat, objek terasing, imej kecil, dan kreatif iklan.
Prestasi Penanda Aras GPT-Image-2.5
Penanda aras penjanaan imej memerlukan interpretasi yang teliti. Tiada satu metrik setara dengan penanda aras matematik model bahasa yang menangkap estetika, pematuhan prompt, ketepatan suntingan, realisme visual, dan fideliti rujukan serentak. Untuk GPT-Image-2.5, tiga jenis bukti kuantitatif kini berguna: keputusan pilihan manusia Arena, pengukuran latensi OpenAI, dan penilaian timbunan keselamatan OpenAI.
Penanda Aras Teks-ke-Imej Arena
Arena menilai model melalui pilihan manusia buta: pengguna menerima output daripada dua model tanpa nama untuk tugas yang sama dan memilih hasil yang mereka gemari. Petikan menunjukkan perkara berikut:
Petikan awal Arena
| Model | Elo Teks-ke-Imej | Kedudukan | Undian |
|---|---|---|---|
| Sunburst | 1421 ± 13 | 1 | 3,149 |
| Flare | 1399 ± 13 | 2 | 2,856 |
| Image 2 (medium) | 1381 ± 4 | 3 | 78,731 |
| MAI Image 2.6 | 1331 ± 7 | 4 | 11,213 |
| Grok Imagine Image 2.0 (low) | 1315 ± 12 | 5 | 2,681 |
Penanda Aras Penyuntingan Imej
Pola yang sama dapat dilihat dalam papan pendahulu penyuntingan imej tunggal Arena.
| Model | Elo Suntingan Imej Tunggal | Perbezaan berbanding Image 2 |
|---|---|---|
| Sunburst | 1520 ± 9 | +59 |
| Flare | 1491 ± 9 | +30 |
| Image 2 | 1461 ± 3 | Asas |
| Grok Imagine Image 2.0 | 1439 ± 8 | -22 |
| MAI Image 2.6 | 1434 | -27 |
Kelebihan Sunburst amat ketara dalam penyuntingan: jurangnya berbanding Image 2 lebih besar di sini daripada dalam penjanaan teks-ke-imej, sejajar dengan pemposisiannya sebagai model berorientasikan ketepatan.
Latensi Penjanaan
OpenAI menyatakan GPT-Image-2.5 mengurangkan latensi penjanaan sehingga 50% berbanding Images 2.0. Untuk API khususnya, OpenAI memposisikan Flare sebagai menyampaikan imej berkualiti lebih tinggi daripada Image 2 dengan latensi 50% lebih rendah. Sunburst sengaja direka untuk menukar lebih banyak masa penjanaan bagi ketepatan tambahan.
Penilaian Keselamatan
OpenAI juga menerbitkan penilaian keselamatan kuantitatif menggunakan prompt adversarial yang direka khas untuk meminta imej yang melanggar polisi.
| Model | Selamat Dihasilkan | Tidak Selamat Disekat | Tidak Selamat Ditayangkan |
|---|---|---|---|
| Sunburst | 77.0% | 21.9% | 1.09% |
| Flare | 79.4% | 19.2% | 1.41% |
| ChatGPT Images 2.0 baseline | 75.2% | 23.1% | 1.64% |
Sumber: Penilaian keselamatan OpenAI Images 2.5. Berbanding garis dasar 1.64%, kadar hasil tidak selamat akhir turun sebanyak 0.55 mata peratusan untuk Sunburst dan 0.23 mata peratusan untuk Flare.
Angka-angka ini ialah keputusan ujian tekanan keselamatan, bukan skor kualiti imej umum atau anggaran trafik pengguna biasa.
Flare vs Sunburst vs Image 2
Untuk kebanyakan pembangun, soalan yang lebih berguna bukan sama ada GPT-Image-2.5 lebih baik secara abstrak. Ia ialah model manakah yang sesuai untuk beban kerja tertentu.
| Dimensi | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Matlamat utama | Kelajuan + kualiti tinggi | Ketepatan maksimum | Model imej generasi terdahulu |
| Teks-ke-imej | Cemerlang | Keputusan Arena terbaik semasa | Cemerlang |
| Penyuntingan imej | Cemerlang | Terbaik antara tiga | Kukuh |
| Elo T2I Arena | 1399 ± 13 | 1421 ± 13 | 1381 ± 4 |
| Elo suntingan imej Arena | 1491 ± 9 | 1520 ± 9 | 1461 ± 3 |
| Latensi relatif | Pilihan terpantas | Lebih perlahan | Garis dasar |
| Fideliti rujukan | Dipertingkat | Dipertingkat / fokus ketepatan | Kukuh |
| Penyuntingan berbilang pusingan | Dipertingkat | Dipertingkat | Kurang dioptimumkan |
| Tetapan kualiti | Hingga max | Hingga max | Hingga high |
| Dimensi tersuai | Ya | Ya | Ya |
| Output kelas 4K | Ya | Ya | Ya |
| Latar belakang lutsinar | Ya | Ya | Ya |
| Kegunaan terbaik | Aplikasi, sosial, prototaip, penjanaan kelompok | Kempen, produk digilap, suntingan sukar | Integrasi sedia ada |
| Disyorkan untuk projek API baharu | Ya, lalai | Ya, apabila ketepatan penting | Terutama untuk mengekalkan aliran kerja sedia ada |
Model Mana Menang dari Segi Kualiti?
Jawapan semasa ialah Sunburst. Ia mendahului kedua-dua kategori imej Arena utama dan secara jelas diposisikan oleh OpenAI sebagai model paling berkeupayaan untuk penjanaan dan penyuntingan imej.
Model Mana Menang dari Segi Kelajuan?
Jawapannya ialah Flare. Gabungan skor pilihan tinggi dan latensi yang dikurangkan dengan ketara menjadikannya pilihan tujuan umum paling menarik dalam keluarga ini.
Adakah Flare Lebih Murah daripada Sunburst?
Bukan pada aras kadar unit yang diterbitkan.
Kedua-dua model kini menggunakan harga token diterbitkan yang sama. Kelebihan ekonomi Flare datang terutamanya daripada latensi dan throughput aliran kerja, bukan harga token yang lebih rendah.
Harga GPT-Image-2.5
OpenAI pada masa ini menggunakan kadar token yang sama untuk Flare dan Sunburst:
| Jenis Token | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Input teks | $5 / 1M token | $5 / 1M token |
| Input teks cache | $1.25 / 1M token | $1.25 / 1M token |
| Input imej | $8 / 1M token | $8 / 1M token |
| Input imej cache | $2 / 1M token | $2 / 1M token |
| Output imej | $30 / 1M token | $30 / 1M token |
Oleh itu, kadar token rasmi tidak mewujudkan perbezaan mudah “Flare murah, Sunburst mahal”. Sebaliknya, perbezaan ekonomi datang daripada tingkah laku aliran kerja. Model yang lebih pantas boleh mengurangkan masa menunggu pengguna akhir, keperluan keberserentakan (concurrency) aplikasi, cubaan penjanaan yang ditinggalkan, masa reka bentuk iteratif, dan infrastruktur yang ditempati oleh permintaan berjalan lama.
Kos input imej
Contoh: Kos Penyuntingan Imej Rujukan: Jumlah kos permintaan = text input tokens × $5/M + image input tokens × $8/M + image output tokens × $30/M
Harga GPT-Image-2.5 Flare dan Sunburst dalam CometAPI
Pada masa ini, CometAPI menyajikan diskaun utama 20% berbanding kadar input/output rasmi padanan. Oleh kerana OpenAI menerbitkan kadar unit yang sama untuk Flare dan Sunburst, perbandingan yang dipaparkan adalah sama untuk kedua-dua varian.
| Model | ID Model | Input CometAPI | Output CometAPI | Input/output rasmi |
|---|---|---|---|---|
| Flare | gpt-image-2.5-flare | $4 / 1M token | $24 / 1M token | $5 / $30 per 1M token |
| Sunburst | gpt-image-2.5-sunburst | $4 / 1M token | $24 / 1M token | $5 / $30 per 1M token |
Ini ialah angka input/output utama yang dipermudah. OpenAI mengenakan harga berasingan untuk input teks, input imej, input cache, dan output imej, jadi beban kerja imej rujukan dan penyuntingan harus dibajetkan daripada kategori token yang dikembalikan oleh permintaan sebenar. Sahkan katalog model langsung sebelum penyebaran produksi kerana harga penyedia boleh berubah.
Kes Penggunaan Terbaik untuk GPT-Image-2.5
Fotografi Produk
Pemeliharaan rujukan dan penyuntingan tertumpu amat berharga dalam e-dagang. Penjual boleh mengekalkan produk yang sama sambil menukar latar belakang, pencahayaan, suasana bermusim, teks promosi, bayang-bayang, komposisi, atau rawatan kempen serantau.
Pengiklanan dan Kreatif Kempen
Sunburst amat menarik apabila satu kreatif induk memerlukan beberapa variasi yang dikawal dengan teliti. Pasukan pemasaran boleh mengekalkan produk dan komposisi jenama sambil menukar tajuk, adegan latar, promosi, bahasa, atau rawatan visual.
Kandungan Sosial pada Skala
Kelebihan latensi Flare menjadikannya lebih sesuai untuk penjana imej sosial, alat pencipta, imej kecil diperibadikan, meme, aset profil, dan paip kandungan automatik, di mana throughput dan kelajuan iterasi sering lebih penting daripada memerah beberapa mata akhir pada pilihan imej.
Prototip Visual
Pereka boleh menggunakan GPT-Image-2.5 untuk penerokaan pantas skrin aplikasi, konsep laman web, pembungkusan, dalaman, konsep produk, visual persembahan, dan susun atur pengiklanan.
Produk Penyuntingan Imej
Untuk aplikasi di mana pengguna memuat naik foto mereka sendiri, pemeliharaan yang dipertingkat boleh lebih penting daripada kualiti teks-ke-imej semata-mata. Contoh termasuk pertukaran pakaian, reka bentuk semula dalaman, penggantian latar, penghalusan produk, variasi headshot, dan aset kreatif diperibadikan.
Aset Lutsinar
Output latar belakang lutsinar asli menjadikan model lebih praktikal untuk objek produk terasing, pelekat, grafik UI, aset persembahan, dan paip komposit.
Had GPT-Image-2.5
Teks Masih Boleh Gagal
Render teks telah bertambah baik dengan ketara merentas generasi GPT Image baru-baru ini, tetapi teks terjana masih perlu disahkan secara manual untuk iklan berisiko tinggi, pembungkusan, menu, salinan undang-undang, dan tangkapan skrin UI.
Kawalan Susun Atur Tepat Tidak Dijamin
Arahan bahasa semula jadi seperti “letakkan logo tepat 40 piksel dari penjuru kiri atas” tidak bersamaan dengan kekangan alat reka bentuk deterministik. Susun atur kritikal piksel lebih baik ditangani dengan menjana aset visual terlebih dahulu dan menyusun teks atau elemen antara muka tepat secara programatik atau dalam alat reka bentuk.
Konsistensi Watak dan Jenama Masih Boleh Hanyut
Konsistensi berbilang pusingan bertambah baik, bukan sempurna. Urutan imej panjang, penjanaan watak berulang, dan kempen jenama besar masih perlu termasuk semakan kawalan kualiti.
Resolusi Sangat Tinggi Masih Eksperimental
Walaupun API membenarkan sehingga 8,294,400 piksel keseluruhan dan sisi maksimum 3840 piksel, resolusi melebihi 2560×1440 kini bersifat eksperimental. Sistem produksi harus menguji output resolusi tinggi dan bukan menganggap setiap konfigurasi 4K berkelakuan sama.
Prompt Kompleks Masih Boleh Mengambil Masa
Permintaan sukar masih boleh mengambil masa pemprosesan yang besar. Aplikasi harus melaksanakan keadaan pemuatan yang sesuai, had masa, percubaan semula untuk kegagalan sementara, dan pengendalian asinkron untuk paip kelompok.
Flare atau Sunburst: Mana Harus Anda Pilih?
Pilihan boleh dipermudah kepada satu soalan: adakah kelajuan atau ketepatan suntingan akhir lebih penting kepada aliran kerja?
Pilih Flare apabila anda membina:
- aplikasi imej berorientasikan pengguna
- penjanaan volum tinggi
- alat kandungan sosial
- prototaip pantas
- penjanaan hasil carian visual
- pengalaman produk
- penyunting interaktif di mana pengguna mengharapkan maklum balas pantas
Pilih Sunburst apabila anda mencipta:
- aset kempen sedia produksi
- imejan produk premium
- suntingan imej rujukan yang menuntut
- semakan berbilang langkah yang sukar
- visual di mana pemeliharaan butiran tepat lebih penting daripada masa respons
Untuk kebanyakan aplikasi baharu, Flare harus menjadi titik mula. Sunburst lebih baik dianggap sebagai tier ketepatan dan bukannya pilihan automatik untuk setiap permintaan. Sistem produksi canggih boleh menghala permintaan rutin ke Flare dan memperuntukkan Sunburst untuk suntingan yang memerlukan ketepatan lebih tinggi.
Mengapa Menggunakan GPT-Image-2.5 melalui CometAPI?
CometAPI boleh mempermudah timbunan imej produksi dengan cara yang melangkaui perbezaan harga yang diiklankan:
- Satu API: gunakan pengesahan yang sama dan laluan
/v1/images/generationsserta/v1/images/editsyang biasa untuk aliran kerja penjanaan dan penyuntingan yang disokong. - Pertukaran model: ubah medan model untuk menghala daripada
gpt-image-2.5-flarekegpt-image-2.5-sunburst, atau kembali kegpt-image-2, tanpa membina semula integrasi aplikasi sekeliling. - Pengebilan bersatu: konsolidasikan penggunaan dan pengebilan untuk model yang disokong dan bukannya mengekalkan akaun dan invois berasingan untuk setiap laluan.
- Eksperimen multi-model: jalankan perbandingan terkawal dengan prompt, imej rujukan, dimensi, dan tetapan kualiti yang sama, kemudian ukur latensi, penggunaan token, ketepatan suntingan, dan kadar output diterima.
- Pengoptimuman kos: lalai kepada Flare untuk kerja responsif dan volum tinggi, tingkatkan kepada Sunburst untuk suntingan sensitif ketepatan, dan kekalkan Image 2 di mana aliran kerja sedia ada memerlukan kelakuannya yang matang. Gabungkan penghalaan dengan data penggunaan sebenar dan bukannya memilih semata-mata daripada harga token utama.
Kelebihan praktikalnya ialah konsistensi operasi: pasukan boleh menguji dan menghala model dalam satu integrasi sambil memilih profil kualiti, latensi, dan kos yang sesuai untuk setiap permintaan.
Kesimpulan
GPT-Image-2.5 mewakili langkah terkini OpenAI daripada penciptaan imej generatif ke arah platform penyuntingan imej yang lebih boleh dikawal. Flare ialah versi yang paling luas kegunaannya: ia menggabungkan kualiti dan penambahbaikan penyuntingan keluarga baharu dengan pengurangan latensi yang ketara, menjadikannya sesuai untuk aplikasi interaktif dan produksi volum tinggi.
Sunburst melangkah lebih jauh ke arah ketepatan. Keputusan Arena semasa meletakkannya di hadapan Flare dan Image 2 dalam penjanaan teks-ke-imej dan penyuntingan imej tunggal, menjadikannya pilihan lebih kukuh untuk aliran kerja kreatif profesional yang menuntut.
Perubahan paling bermakna, bagaimanapun, ialah kebolehpercayaan aliran kerja. Pemeliharaan subjek yang lebih baik, penyuntingan tertumpu, konsistensi berbilang pusingan, output resolusi tinggi tersuai, dan penjanaan latar belakang lutsinar menjadikan GPT-Image-2.5 lebih praktikal untuk paip kreatif sebenar dan bukannya demo penjanaan imej terasing.
Soalan Lazim
Apakah GPT-Image-2.5?
GPT-Image-2.5 ialah keluarga model penjanaan dan penyuntingan imej terbaharu OpenAI, dikeluarkan pada September 2026. Dalam API ia dibahagikan kepada Flare dan Sunburst.
Apakah perbezaan antara ChatGPT Images 2.5 dan GPT-Image-2.5?
ChatGPT Images 2.5 merujuk kepada pengalaman penjanaan imej yang diintegrasikan ke dalam ChatGPT. Pembangun mengakses generasi baharu melalui model API termasuk gpt-image-2.5-flare dan gpt-image-2.5-sunburst.
Apakah GPT-Image-2.5 Flare?
GPT-Image-2.5 Flare ialah varian GPT-Image-2.5 berorientasikan kelajuan dan pilihan lalai OpenAI untuk kebanyakan aplikasi API. Ia memfokus pada kualiti imej tinggi, penyuntingan imej, dan latensi penjanaan yang jauh lebih rendah.
Apakah GPT-Image-2.5 Sunburst?
GPT-Image-2.5 Sunburst ialah varian GPT-Image-2.5 berkeupayaan tertinggi OpenAI untuk penjanaan dan penyuntingan. Ia ditujukan kepada aliran kerja di mana ketepatan dan kawalan lebih penting daripada kelajuan penjanaan.
Adakah GPT-Image-2.5 lebih baik daripada Image 2?
Bukti semasa menunjukkan ya. Dalam petikan Arena 9 September, Sunburst mencatat 1421 ± 13 dan Flare 1399 ± 13 dalam teks-ke-imej, berbanding 1381 ± 4 untuk Image 2. Penyuntingan imej tunggal menunjukkan kelebihan lebih besar untuk dua model baharu ini.
Adakah GPT-Image-2.5 lebih pantas daripada Image 2?
Flare ya. OpenAI menyatakan Flare menyampaikan kualiti imej lebih tinggi daripada Image 2 pada latensi 50% lebih rendah. Sunburst dengan sengaja menerima masa penjanaan lebih lama sebagai pertukaran untuk kawalan suntingan yang lebih ketat.
Adakah GPT-Image-2.5 menyokong imej 4K?
Ya. Kedua-dua varian API menyokong dimensi tersuai sehingga 8,294,400 piksel keseluruhan dan sisi individu sehingga 3840 piksel. OpenAI pada masa ini menganggap resolusi melebihi 2560×1440 sebagai eksperimental.
Berapakah kos GPT-Image-2.5?
OpenAI pada masa ini mengenakan caj kepada Flare dan Sunburst $5 per juta token input teks, $8 per juta token input imej, dan $30 per juta token output imej. Kadar input cache adalah lebih rendah.
Patutkah saya menggunakan Flare atau Sunburst?
Gunakan Flare untuk kebanyakan aliran kerja interaktif, volum tinggi, pengguna, sosial, dan prototaip pantas. Gunakan Sunburst apabila ketepatan suntingan maksimum dan fideliti visual akhir lebih penting daripada latensi.