TL;DR
GPT Image 2.5 er ikke bare et omdøpt Image 2. OpenAI lanserte den nye generasjonen 8. september 2026 og delte API-tilbudet i GPT Image 2.5 Flare, optimalisert for rask hverdagsgenerering, og GPT Image 2.5 Sunburst, optimalisert for maksimal genereringskvalitet og redigeringspresisjon.
Den største praktiske endringen er at OpenAI sier at Flare leverer høyere bildekvalitet enn Image 2 med 50 % lavere latens, mens Sunburst bytter bort noe hastighet for strammere kontroll i krevende redigeringsarbeidsflyter. Den nye generasjonen forbedrer også referansetrohet, målrettede endringer, konsistens over flere omganger, komplekse oppsett og generering med gjennomsiktig bakgrunn.
OpenAI sier at tokensatsene samsvarer med Image 2: $5 per million tekst-inntokener, $8 per million bilde-inntokener og $30 per million bilde-uttokener. Like tokensatser betyr ikke nødvendigvis identisk kostnad per fullført bilde, fordi tokenforbruk kan variere per forespørsel.
Tidlige uavhengige preferansedata favoriserer nå 2.5-generasjonen. Arena plasserer for øyeblikket Sunburst først, Flare som nummer to og Image 2 som nummer tre i benchmark-snapshotet som brukes i denne artikkelen, selv om 2.5-resultatene fortsatt er foreløpige og basert på færre stemmer.
Viktige punkter
- GPT Image 2.5 er en to-modellers API-familie: Flare prioriterer hastighet og gjennomstrømning, mens Sunburst prioriterer maksimal visuell kvalitet og redigeringspresisjon.
- GPT Image 2.5 ligger nå foran Image 2 i tidlig Arena-testing på tvers av både overordnet generering og enkeltbilde-redigering i snapshotene som brukes her.
- Flare er den mest rett fram oppgraderingen for de fleste Image 2-arbeidslaster fordi den kombinerer høyere tidlige resultater med OpenAIs posisjonering for lavere latens.
- Sunburst er det sterkere valget for premium kreativ produksjon, detaljert redigering, typografitunge ressurser og polerte produktbilder.
- Tokensatsene har ikke økt, men team bør benchmarke faktisk tokenforbruk og akseptert-utdata-rate før migrering i stor skala.
GPT Image 2.5 vs Image 2 i korte trekk
En avgjørende distinksjon er at «GPT Image 2.5» beskriver den nye generasjonen, mens utviklere faktisk har to API-valg: Flare og Sunburst.
| Dimension | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Release | 8. september 2026 | 8. september 2026 | 21. april 2026 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Shared capabilities | Tekst- og bildeinput; bildegenerering og -redigering | Tekst- og bildeinput; bildegenerering og -redigering | Tekst- og bildeinput; bildegenerering og -redigering |
| Quality controls | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Tidligere kvalitetskontroller |
| Main improvement | Raskere generering samt sterkere trofasthet, redigering og oppsett | Høyeste presisjon for generering og kompleks redigering | Tidligere generasjons baseline |
| Best fit | Høyvolumgenerering og rask iterasjon | Premium-ressurser og presisjonsredigering | Eksisterende stabile integrasjoner |
Beslutningen er derfor ikke lenger bare «2.5 eller 2». Det er som regel Flare vs Sunburst vs å fortsette med Image 2.
Hva er GPT Image 2.5?
ChatGPT Images 2.5 er OpenAIs bildegenereringsoppgradering fra september 2026. På API-siden representeres den av Flare og Sunburst i stedet for én universell atferdsprofil.
OpenAI fremhever mer naturlig lyssetting og rikere teksturer, bedre bevaring av motivet fra referansebilder, sterkere instruksjonsfølge på tvers av gjentatte redigeringer og genereringslatens redusert med opptil 50 % sammenlignet med Images 2.0.
Disse forbedringene er viktige fordi flaskehalsen i produksjonsmessig bildegenerering ofte ikke lenger er den første genereringen. Det er alt som kommer etterpå: å holde en person gjenkjennelig, endre ett produkt uten å bygge scenen på nytt, bevare typografi eller iterere gjennom flere redigeringer uten visuell drift.
Flare
Flare er familiens gjennomstrømningsorienterte medlem. OpenAI kaller den sin raskeste modell for høykvalitets hverdagslig bildegenerering og gir den innstillingene low, medium, high, xhigh, max og auto.
OpenAI posisjonerer Flare for innhold for skapere, sosiale ressurser, produktopplevelser, visuelt søk, rask prototyping og høyvolums bildegenerering. Det gjør Flare til den mest naturlige erstatteren for Image 2 når en applikasjon genererer store volumer og ikke kan ofre latens for marginale kvalitetsforbedringer ved hver forespørsel.
Sunburst
Sunburst tar kvalitet-først-siden av avveiningen. OpenAI beskriver den som sin mest kapable modell for bildegenerering og -redigering og anbefaler den når redigeringspresisjon er viktigst.
Typiske arbeidslaster inkluderer polert produktfotografi, endelige kampanjeressurser, kontrollerte bilderevisjoner og kreative arbeidsflyter der utilsiktet endring av en ikke-forespurt del av bildet er kostbart. Sunburst bør derfor ikke ses bare som «Flare men bedre».
Hva er Image 2?
OpenAI lanserte Image 2 sammen med ChatGPT Images 2.0 i april 2026. Den ble selskapets toppmoderne API-modell for rask, høykvalitets generering og redigering, med tekstinput, bildeinput, bildeksempel, fleksible bildestørrelser og høyoppløselige bildeinput. Image 2 offisiell modelldokumentasjon.
Dets daterte API-snapshot er gpt-image-2-2026-04-21, som kan være nyttig for applikasjoner som trenger å låse oppførsel i stedet for å stole på et bevegelig alias. Image 2 er fortsatt viktig fordi det etablerte en sterk produksjonsbaseline før 2.5-generasjonen kom.
GPT Image 2.5 vs Image 2 benchmarks
Benchmark-bildet endret seg raskt etter lansering. Den nåværende Arena samlet tekst-til-bilde-ledertavle og ledertabell for enkeltbilde-redigering inkluderer begge GPT Image 2.5-modellene. Kategorispesifikke snapshots gir også nyttige signaler for tekstrendering, stilisert bildebruk og portretter.
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Best score |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Overall | 1399 ± 13, foreløpig | 1421 ± 13, foreløpig | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Single Image Edit | 1491 ± 9, foreløpig | 1520 ± 9, foreløpig | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Text Rendering | 1434 ± 22, foreløpig | 1481 ± 23, foreløpig | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, Anime & Fantasy | 1428 ± 21, foreløpig | 1440 ± 21, foreløpig | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portraits | 1456 ± 35, foreløpig | 1450 ± 32, foreløpig | 1427 ± 8 | Flare |
Overordnet tekst-til-bilde-ytelse
Sunburst scorer 1421 sammenlignet med Image 2s 1381, en fordel på 40 poeng i snapshotet over. Flare når 1399, som setter den 18 poeng foran Image 2.
Dette er en viktig endring fra de første timene etter lanseringen, da noen sammenligninger beskrev GPT Image 2.5 som manglende uavhengig benchmark-dokumentasjon. De nåværende dataene gir et eksternt menneskelig preferansesignal som støtter retningen i OpenAIs kvalitetskrav.
GPT Image 2.5-resultatene er merket foreløpige og var basert på vesentlig færre stemmer enn de modne Image 2-oppføringene da denne artikkelen ble utarbeidet. Behandle de nåværende gapene som retningsgivende snarere enn endelige.
Bilde-redigeringsytelse
Redigerings-benchmarket gir et enda større skille. Sunburst scorer 1520, 59 poeng over Image 2s 1461. Flare når 1491, noe som gir den en fordel på 30 poeng over Image 2.
Dette kan være viktigere enn forbedringen i tekst-til-bilde, fordi en produksjonsarbeidsflyt ofte aksepterer en god første gjengivelse, men feiler når små revisjoner introduserer uønskede endringer andre steder. Bedre preferansescore for redigering påvirker faktisk iterasjonskostnad, ikke bare visuell appell.
Tekstgjengivelse
Sunbursts 1481 leder Image 2s 1427 med 54 poeng. Flare scorer 1434. Det antyder at den nye familien forbedrer strukturert kreativt arbeid som inneholder etiketter, brødtekst, skilt, grensesnittelementer, plakater og infografikk så vel som fotografilignende utdata.
Portrettgenerering
Portretter er den ene kategorien i dette utvalget der Flare for øyeblikket så vidt slår Sunburst, med 1456 mot 1450. Begge modellene har brede konfidensintervaller og relativt få stemmer i denne kategorien, så det ville være misvisende å beskrive Flare som endelig overlegen for portretter.
Hvor GPT Image 2.5 faktisk er bedre
Benchmark-tall forklarer bare deler av oppgraderingen. Fem arbeidsflytnivå-forskjeller betyr mer i praksis.
Mer presise endringer
Images 2.5 er designet for å endre den forespurte komponenten mens urelaterte detaljer forblir uendret. OpenAI sier spesifikt at modellen er bedre på målrettede endringer samtidig som omgivende detaljer bevares.
For eksempel bør ikke endring av en flaskes etikett i et produktfoto kreve at modellen tolker bordet, lyssettingen, flaskeformen, bakgrunnen og kameravinkelen på nytt samtidig. Dette reduserer utilsiktede endringer.
Bedre konsistens over flere omganger
En enkelt vellykket redigering er ikke nok for profesjonelle arbeidsflyter. Et markedsføringsteam kan endre produktfargen, bytte bakgrunnen, endre en overskrift og deretter endre sideforholdet. Hver omgang skaper en mulighet for modellen til å overskrive en tidligere beslutning. OpenAIs veiledning for bildegenerering beskriver bildredigering over flere omganger; team bør teste konsistens på tvers av egne redigeringssekvenser.
Bedre referansetrohet
2.5-familien forbedrer evnen til å beholde særpregede motivtrekk når et referansebilde flyttes til en annen setting, komposisjon eller visuell stil. Produktform, klær, emballasje, visuell identitet og andre gjenkjennelige elementer kan alle dra nytte av sterkere kildetrohet.
Bedre komplekse oppsett og stiler
OpenAI sier at Images 2.5 følger komplekse visuelle instruksjoner mer effektivt og produserer mer nøyaktig innhold når virkelighetsinformasjon er involvert. Den håndterer også mer komplekse oppsett, inkludert gjennomsiktige bakgrunner. For designere skyver dette modellen nærmere brukbar kreativ produksjon snarere enn engangssillustrasjon.
Raskere generering med Flare
Hastighetsforbedringen er uvanlig viktig fordi den ikke kommer med en høyere publisert tokensats. OpenAI sier at Flare gir 50 % lavere latens enn Image 2 samtidig som den leverer høyere kvalitetsbilder. Sunburst optimaliserer bevisst for et annet punkt på latens–kvalitets-kurven.
GPT Image 2.5 vs Image 2 prising
De publiserte tokensatsene fra OpenAI er enkle. Både Flare og Sunburst bruker følgende satser, og OpenAI oppgir at tokensatsene samsvarer med Image 2.
| Token type | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Tekstinput / 1M tokener | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Bufret tekstinput / 1M tokener | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Bildeinput / 1M tokener | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Bufret bildeinput / 1M tokener | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Bildeutdata / 1M tokener | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
GPT Image 2.5 Flare API i CometAPI og GPT Image 2.5 Sunburst API i CometAPI er priset til $4 per million inntokener og $24 per million uttokener, 20 % under de tilsvarende $5 og $30 OpenAI-satsene vist over. Faktisk kostnad varierer likevel med kvalitet, oppløsning, tokenforbruk og antall forsøk som kreves.
Tokensatser er ikke det samme som pris per bilde. Faktisk kostnad avhenger av tokenforbruket per forespørsel og hvor mange forsøk som trengs for å produsere en akseptert ressurs.
Hvis Flare fullfører en arbeidslast raskere og med færre mislykkede revisjoner, kan kostnaden per akseptert ressurs fortsatt forbedres betydelig selv om rått tokenforbruk er likt.
Kvalitet vs hastighet: Flare, Sunburst eller Image 2?
| Workload | Recommended model | Why |
|---|---|---|
| Høyvoluminnhold for sosiale medier | Flare | Sterkt nåværende kvalitetssignal pluss lavere latens |
| Rask prototyping | Flare | Rask iterasjon betyr mer enn maksimal redigeringskontroll |
| Visuelt søk | Flare | Latenssensitiv arbeidslast |
| E-handelsvariasjoner | Flare | Balanse mellom gjennomstrømning og trofasthet |
| Endelig reklamekreativ | Sunburst | Maksimal kvalitet og strammere redigeringskontroll |
| Produkt-hero-bilder | Sunburst | Presise endringer og referansebevaring |
| Kompleks bilderedigering | Sunburst | Høyeste enkeltbilde-redigeringsscore i dette snapshotet |
| Teksttunge premium-grafikker | Sunburst | Sterkeste nåværende tekstrenderingsscore |
| Eksisterende stabil produksjonspipeline | Image 2 eller trinnvis migrering | Moden atferd og større benchmark-utvalg |
| Ny generell utrulling | Flare | Beste standardbalanse for de fleste applikasjoner |
For de fleste nye applikasjoner er Flare det rasjonelle standardvalget. Sunburst bør brukes selektivt når inkrementell presisjon er verdt ekstra latens. En praktisk rutingsstrategi er å generere raskt med Flare og sende vanskelige siste redigeringer til Sunburst.
Er GPT Image 2.5 en stor oppgradering eller en mindre revisjon?
Til tross for «2.5»-navnet peker bevisene på mer enn en liten kvalitetsoppfriskning. De største endringene er konsentrert i akkurat de områdene som avgjør om en bildemodell kan brukes som del av et iterativt produksjonssystem: referansebevaring, lokalisert redigering, gjentatt redigering, håndtering av oppsett, tekstgjengivelse og gjennomstrømning.
De tidlige benchmark-gevinsten styrker den tolkningen. Sunburst leder Image 2 med 40 Arena-poeng i overordnet generering og 59 poeng i enkeltbilde-redigering i dette snapshotet, mens Flare forbedrer resultatene uten å være den tregere premiummodellen.
GPT Image 2.5 sikkerhet og proveniens
OpenAIs Images 2.5 systemkort rapporterer at utrygge genereringer nådde brukere i 1,09 % av adversarielle tester for Sunburst, 1,41 % for Flare og 1,64 % for ChatGPT Images 2.0-baselinen.
Disse tallene kommer fra bevisst adversarielle forespørsler og er ikke representative for normal produksjonstrafikk.
Selskapet fortsetter også å bruke C2PA proveniens-metadata og usynlig vannmerking på genererte bilder. Dette er viktig etter hvert som bildefidelitet forbedres, fordi bedre fotorealisme også øker den potensielle kostnaden ved villedende eller misvisende generert materiale.
Hvordan få tilgang til GPT Image 2.5 API i CometAPI
Begge grenene av den nye generasjonen kan nås via CometAPI. GPT Image 2.5 Sunburst API i CometAPI bruker gpt-image-2.5-sunburst, mens GPT Image 2.5 Flare API i CometAPI bruker gpt-image-2.5-flare. Den tidligere GPT Image 2 API i CometAPI er fortsatt tilgjengelig under gpt-image-2.
Tilgang til GPT Image 2.5 og generering av et bilde skjer i fire trinn:
- Logg inn på CometAPI og opprett en API-nøkkel i API-dashbordet.
- Velg modell-ID: bruk
gpt-image-2.5-flarefor raskere generering ellergpt-image-2.5-sunburstfor maksimal generering og redigeringspresisjon. - Send en POST-forespørsel til
/v1/images/generationsmed API-nøkkel, modell-ID, prompt, størrelse og kvalitetsinnstillinger. Bruk/v1/images/editsnår du endrer et eksisterende bilde. - Hent det genererte bildet fra responsen, lagre eller vis det, og gjennomgå kvalitet, latens og tokenbruk før du skalerer arbeidsflyten.
Bør du oppgradere fra Image 2 til GPT Image 2.5?
For de fleste nye arbeidslaster, ja—men den riktige oppgraderingen er som regel Flare i stedet for automatisk å velge Sunburst. Flare gir det sterkeste migreringsgrunnlaget fordi den kombinerer samme publiserte tokensatser, en høyere foreløpig Arena-score og OpenAIs posisjonering for lavere latens kontra Image 2.
Sunburst er det bedre alternativet når den endelige ressursen betyr mer enn latens. Dens tidlige ledelse i overordnet generering, bilderedigering, tekstgjengivelse og stilisert bildebruk gjør den særlig overbevisende for kreative produksjonsarbeidsflyter.
Image 2 har fortsatt én meningsfull fordel: bevismodenhet. Benchmark-resultatene er basert på et mye større utvalg enn de nylig lanserte 2.5-modellene. Produksjonsteam bør derfor migrere via kontrollerte A/B-evalueringer i stedet for å anta at den tidlige ledertavle-spredningen forblir uendret.
Migreringshensyn
For en seriøs migreringstest, hold prompt, referansebilde, oppløsning og kvalitetskonfigurasjon fast, og sammenlign:
- ende-til-ende-latens
- tokenforbruk
- akseptert-utdata-rate
- antall nødvendige redigeringer
- motiv- eller produktkonsistens
- typografi-nøyaktighet
Det siste målet er særlig viktig: en modell som koster det samme per token, men krever halvparten så mange regenereringsforsøk, kan være vesentlig billigere på arbeidsflytnivå.
Endelig konklusjon
GPT Image 2.5 er en meningsfull oppgradering over Image 2 fordi den forbedrer de to sidene av bildeproduksjon samtidig: skapekvalitet og redigerbarhet.
Hvis hastighet og volum er viktig, velg Flare. Den scorer allerede over Image 2 i overordnet generering og redigering samtidig som den sikter mot vesentlig lavere latens.
Hvis presisjon og endelig visuell kvalitet betyr mest, velg Sunburst. Den har for øyeblikket de sterkeste resultatene blant de tre modellene på tvers av de fleste benchmark-dimensjonene som er undersøkt her.
Image 2 forblir en troverdig produksjonsbaseline, men det er i økende grad lite grunn til å gjøre den til standard for en ny integrasjon med mindre intern evaluering avslører en regresjon i en spesialisert arbeidsflyt. Det mer nyttige spørsmålet er hvilken GPT Image 2.5-modell som gir arbeidslasten din best kvalitet per sekund og kostnad per akseptert bilde.
Offisielle OpenAI-visuelle eksempler
Offisielt OpenAI-produktbilde fra lanseringen av GPT Images 2.0.
Offisielt OpenAI-eksempel på presisjonsredigering.
Offisielt OpenAI-stileksempel.
Merknad om ordgenereringsmiljø: de offisielle bildene over er referert direkte fra OpenAIs CDN i stedet for å bli erstattet med lokalt gjenskapte versjoner.
GPT Image 2.5 forbedrer referansebildetrohet
En av de mest nyttige oppgraderingene er lettere å se enn å beskrive. OpenAIs offisielle Images 2.5-demonstrasjon transformerer et gammelt portrett samtidig som barnets identitet og overordnede positur beholdes. Utdata endrer klær og presentasjon betydelig uten å gjøre motivet til en annerledes utseende person.
Offisiell Images 2.5-inndata for referansetrohet.
Offisiell Images 2.5-redigert utdata.
Dette er betydningsfullt for e-handelsfotografering, avatartransformasjoner, virtuell styling, reklamevarianter og merkevareinnhold i sosiale medier. Bedre referansebevaring reduserer behovet for å regenerere et bilde fordi den forespurte endringen også endret ansikt, produktgeometri, komposisjon eller bakgrunnsdetaljer.
FAQ
Er GPT Image 2.5 bedre enn Image 2?
Tidlige bevis sier ja. Både Flare og Sunburst scorer over Image 2 i benchmark-snapshotene som brukes i denne artikkelen. Sunburst har den større kvalitetsfordelen, mens Flare er optimalisert for en sterkere balanse mellom hastighet og kvalitet.
Hva er forskjellen mellom Flare og Sunburst?
Flare er designet for rask, høykvalitets hverdagslig bildegenerering og er standard for de fleste applikasjoner. Sunburst er alternativet med høyere presisjon for premium bildegenerering og detaljert redigering, med lengre genereringstider.
Er GPT Image 2.5 billigere enn Image 2?
De offisielle tokensatsene er de samme, men det beviser ikke identisk pris per bilde. Faktisk kostnad avhenger av antall brukte tokener og hvor mange genererings- eller redigeringsforsøk som kreves for å nå et akseptabelt resultat.
Er GPT Image 2.5 raskere enn Image 2?
Flare er det. OpenAI sier at Flare gir høyere kvalitetsbilder enn Image 2 med 50 % lavere latens. Sunburst er bevisst langsommere fordi den prioriterer strammere kreativ og redigeringskontroll.
Hvilken GPT Image-modell er best for bilderedigering?
Sunburst er det sterkeste alternativet i de nåværende dataene, og leder snapshotet for enkeltbilde-redigering som brukes i denne artikkelen.
Hvilken modell bør utviklere bruke som standard?
For de fleste generelle applikasjoner, start med Flare. Bruk Sunburst når interne evalueringer viser at økt redigeringspresisjon eller visuell kvalitet rettferdiggjør ekstra latens.
Støtter GPT Image 2.5 bildeinput?
Ja. Både Flare og Sunburst aksepterer bildeinput for referansestyrte og redigeringsarbeidsflyter.
Kan jeg fortsette å bruke Image 2?
Ja. Eksisterende Image 2-integrasjoner trenger ikke migreres umiddelbart. Team med strenge reproduserbarhetskrav kan også låse en datert snapshot mens de evaluerer nyere modeller.
Er Sunburst alltid bedre enn Flare?
Nei. Sunburst leder de fleste kvalitetsdimensjoner i det nåværende snapshotet, men Flare er raskere og kan foretrekkes for arbeidslaster med høy gjennomstrømning eller sensitiv latens.
Er GPT Image 2.5-benchmarkene endelige?
Nei. Arena-resultatene som brukes her er merket foreløpige og er basert på færre stemmer enn Image 2. Rangeringer og konfidensintervaller kan endre seg etter hvert som flere evalueringer akkumuleres.