TL;DR
GPT-Image-2.5 to najnowsza generacja technologii tworzenia i edycji obrazów OpenAI, uruchomiona 8 września 2026 jako następca ChatGPT Images 2.0 i generacji API GPT-Image-2.
Dla deweloperów GPT-Image-2.5 jest dostępny jako dwa modele: Flare i Sunburst. Flare jest domyślną opcją dla większości aplikacji produkcyjnych, łącząc wyższą jakość obrazu ze znacząco szybszą generacją. Sunburst jest skierowany do przepływów pracy, w których precyzja edycji i wierność obrazu końcowego są ważniejsze niż latencja.
Aktualizacja to nie tylko ostrzejsze obrazy. GPT-Image-2.5 poprawia zachowanie cech obrazów referencyjnych, zlokalizowane edycje, spójność w edycji wieloetapowej, realizm wizualny, wykonywanie instrukcji, generowanie przezroczystych teł i wyjścia o wysokiej rozdzielczości. OpenAI twierdzi, że latencja generowania obrazów została zmniejszona do 50% w porównaniu z Images 2.0.
Wczesne oceny preferencji ludzkich również są mocne. W migawce Arena z 9 września Sunburst zajął pierwsze miejsce w generowaniu tekst-do-obrazu z wynikiem 1421 ± 13 Elo, podczas gdy Flare był drugi z 1399 ± 13, przed Image 2 z 1381 ± 4.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do obu wariantów przez CometAPI: GPT-Image-2.5 Flare używa gpt-image-2.5-flare do szybszej pracy na dużą skalę, natomiast GPT-Image-2.5 Sunburst używa gpt-image-2.5-sunburst, gdy precyzja edycji i wierność obrazu końcowego mają największe znaczenie. Oba można używać przez znane trasy /v1/images/generations i /v1/images/edits; dla przezroczystego wyjścia należy używać PNG lub WebP.
Key Takeaways
- GPT-Image-2.5 to aktualizacja na poziomie generacji, a nie tylko drobne odświeżenie jakości obrazów.
- Deweloperzy otrzymują dwa warianty: Flare dla szybkości i skali oraz Sunburst dla maksymalnej precyzji edycji.
- Flare dostarcza wyższą jakość niż Image 2 przy 50% niższej latencji, według OpenAI.
- Oba warianty obsługują tryby jakości: low, medium, high, xhigh, max i auto.
- Własne wymiary wyjścia mogą osiągać liczbę pikseli klasy 4K, przy pojedynczej krawędzi do 3840 pikseli.
- Aktualne wyniki Arena plasują Sunburst i Flare powyżej Image 2 zarówno w tekst-do-obrazu, jak i w edycji pojedynczego obrazu.
- Oba modele używają tych samych oficjalnych stawek tokenów: $5/M tokenów wejścia tekstowego, $8/M tokenów wejścia obrazów oraz $30/M tokenów wyjścia obrazów.
- API Flare w CometAPI obecnie oferuje niższą nagłówkową cenę wejścia/wyjścia dla deweloperów budujących produkcyjne przepływy pracy z obrazami.
What Is GPT-Image-2.5?
GPT-Image-2.5 to najnowsza rodzina modeli generowania i edycji obrazów OpenAI. W ChatGPT technologia występuje jako ChatGPT Images 2.5. Na poziomie API deweloperzy mogą wybierać między dwoma odrębnymi modelami:
- gpt-image-2.5-flare
- gpt-image-2.5-sunburst
To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ „GPT-Image-2.5” najlepiej rozumieć jako generację lub rodzinę modeli, a nie pojedynczy identyfikator modelu API.
GPT-Image-2.5 rozwija możliwości Image 2 API w CometAPI i znacznie mocniej koncentruje się na przepływach pracy wokół tworzenia obrazów. Zamiast traktować każdą generację jako w dużej mierze niezależny wynik, nowa generacja została zaprojektowana tak, aby zachowywać obiekty, kompozycje, style i wcześniejsze edycje podczas iteracji użytkownika.
OpenAI podkreśla ulepszenia w wierności obrazów referencyjnych i precyzyjnej edycji, a także spójność w wielu turach, bogatsze tekstury i naturalne oświetlenie. To sprawia, że GPT Image 2.5 jest szczególnie istotny dla komercyjnej pracy kreatywnej, gdzie jedna żądana edycja nie powinna nieprzewidywalnie przebudowywać reszty zasobu.
Ważną zmianą jest wprowadzenie xhigh i max. Wcześniejsze modele GPT Image obsługiwały ustawienia jakości jedynie do high; GPT-Image-2.5 daje więc deweloperom większą kontrolę nad kompromisem między latencją a wiernością. Modele obsługują także własne wymiary do 8,294,400 łącznej liczby pikseli, choć OpenAI oznacza rozdzielczości powyżej 2560×1440 jako eksperymentalne. Szerokość i wysokość muszą być wielokrotnościami 16.
Flare vs Sunburst
Flare i Sunburst dzielą te same podstawowe możliwości GPT-Image-2.5, ale optymalizują inne ograniczenia produkcyjne.
| Czynnik decyzyjny | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Cel główny | Szybka, wysokiej jakości generacja na skalę | Maksymalna precyzja generacji i edycji |
| Opóźnienie względne | Szybszy; preferowany do interaktywnych przepływów | Wolniejszy; priorytetyzuje wierność i kontrolę |
| Najlepsze zastosowania | Zasoby społecznościowe, prototypy, wyszukiwanie wizualne, aplikacje o dużym wolumenie | Kreacja kampanii, obrazy produktowe hero, trudne zlokalizowane edycje |
| Zachowanie przy edycji | Silna wierność względem referencji i spójność wieloetapowa | Najsilniejszy wybór, gdy liczy się zachowanie dokładnych detali |
| Zalecane kierowanie | Model domyślny do rutynowych żądań | Poziom precyzji do wymagających generacji i finalnych edycji |
W większości zastosowań zacznij od Flare i kieruj trudne finalne edycje do Sunburst. Zachowuje to responsywność bez rezygnacji z opcji o wyższej precyzji.
What Is New in GPT-Image-2.5?
Better Reference-Image Fidelity
Jednym z najważniejszych ulepszeń GPT-Image-2.5 jest wierność zachowywania obrazu źródłowego. Generowanie oparte na referencji tradycyjnie wiązało się z niewygodnym kompromisem: im agresywniej model przekształca obraz, tym bardziej prawdopodobne, że zmieni tożsamość, proporcje, produkty, tło lub drobne cechy wizualne, które miały pozostać niezmienione.
GPT-Image-2.5 został zaprojektowany, aby zachowywać więcej z tych detali. OpenAI mówi, że obiekty powinny pozostawać bardziej rozpoznawalne, podczas gdy transformowane są oświetlenie, otoczenie, ubrania, kompozycja czy styl. Ma to znaczenie przy zastępowaniu tła produktu, wariacjach kampanii wokół tej samej postaci, zmianach stroju z zachowaniem pozy i tożsamości oraz alternatywnych kompozycjach zbudowanych z tego samego zasobu źródłowego.
Oficjalny przykład OpenAI „Remixed baby portrait” pokazuje edycję świadomą źródła, która zmienia strój przy zachowaniu pozy i niebieskiego, studyjnego tła.
Oficjalny obraz wejściowy od OpenAI.
Oficjalny edytowany wynik od OpenAI.
More Precise Image Editing
Drugą dużą aktualizacją jest lokalizacja edycji. Jeśli zdjęcie produktu zawiera butelkę, tło, nagłówek, logo, cienie i rekwizyty wspierające, przydatny edytor obrazów powinien być w stanie zastąpić tylko nagłówek bez nieoczekiwanej zmiany kształtu butelki, kąta kamery czy oświetlenia. GPT-Image-2.5 lepiej rozróżnia, co powinno się zmienić, a co pozostać stałe.
More Reliable Multi-Turn Editing
Prawdziwa wartość edycji obrazów często pojawia się po pierwszym kroku. Typowy kreatywny workflow może wygenerować scenę produktu, zmienić tło, przesunąć produkt, wymienić nagłówek, dodać plakietkę promocyjną, dostosować oświetlenie i na końcu wyeksportować wersję z przezroczystym tłem.
Przy słabszych modelach obrazowych każdy kolejny krok może stopniowo degradować detale ustalone wcześniej w przepływie pracy. GPT-Image-2.5 został specjalnie zaprojektowany, aby uczynić wcześniejsze zmiany bardziej trwałymi w wielu turach edycji, zbliżając generowanie obrazów do interaktywnego procesu edycji, a nie sekwencji niepowiązanych generacji.
More Natural Lighting and Texture
GPT-Image-2.5 celuje także w artefakty wizualne, które ułatwiały rozpoznanie zdjęć generowanych przez AI. OpenAI raportuje ulepszenia naturalnego oświetlenia i bogatszych tekstur materiałów. W praktyce ma to znaczenie dla skóry, tkanin, szkła, metalu, opakowań, mebli, fotografii jedzenia i realistycznych scen środowiskowych.
Better Complex Instruction Following
Współczesne prompty do generowania obrazów coraz bardziej przypominają briefy projektowe. Użytkownik może określić kilka obiektów, dokładne lokalizacje, nagłówek, opakowanie produktu, perspektywę kamery, kolory marki, oświetlenie, relacje pierwszego i drugiego planu, obszary przezroczyste i wykluczenia. GPT-Image-2.5 poprawia zdolność tłumaczenia tych ustrukturyzowanych żądań na spójny obraz.
Transparent Backgrounds and Flexible Output
Oba modele API GPT-Image-2.5 obsługują przezroczyste tła, gdy format wyjścia to PNG lub WebP.
background="transparent"
output_format="png"
Oficjalna specyfikacja generowania obrazów pozwala także na dowolne prawidłowe wymiary WIDTHxHEIGHT zamiast wymuszania tylko kilku stałych proporcji. Jest to przydatne dla zasobów e-commerce, nakładek, grafik prezentacyjnych, elementów UI, naklejek, izolowanych obiektów, miniaturek i kreacji reklamowych.
GPT-Image-2.5 Benchmark Performance
Benchmarki generowania obrazów wymagają ostrożnej interpretacji. Nie istnieje pojedyncza metryka równoważna benchmarkowi matematycznemu modeli językowych, która jednocześnie uchwyci estetykę, zgodność z promptem, precyzję edycji, realizm wizualny i wierność referencji. Dla GPT-Image-2.5 obecnie najbardziej użyteczne są trzy rodzaje dowodów ilościowych: wyniki preferencji ludzkich Arena, pomiary latencji OpenAI oraz oceny stosów bezpieczeństwa OpenAI.
Arena Text-to-Image Benchmark
Arena ocenia modele poprzez ślepy wybór preferencji: użytkownicy otrzymują wyniki dwóch anonimowych modeli dla tego samego zadania i wybierają preferowany rezultat. Migawka pokazuje następujące:
Wstępna migawka Arena
| Model | Elo (tekst do obrazu) | Miejsce | Głosy |
|---|---|---|---|
| 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 |
Image Editing Benchmark
Ten sam wzorzec widać na liście rankingowej Arena dla edycji pojedynczego obrazu.
| Model | Elo (edycja pojedynczego obrazu) | Różnica względem Image 2 |
|---|---|---|
| Sunburst | 1520 ± 9 | +59 |
| Flare | 1491 ± 9 | +30 |
| Image 2 | 1461 ± 3 | Bazowy |
| Grok Imagine Image 2.0 | 1439 ± 8 | -22 |
| MAI Image 2.6 | 1434 | -27 |
Przewaga Sunburst jest szczególnie widoczna w edycji: jego przewaga nad Image 2 jest tu większa niż w generowaniu tekst-do-obrazu, co zgadza się z pozycjonowaniem jako model ukierunkowany na precyzję.
Generation Latency
OpenAI mówi, że GPT-Image-2.5 zmniejsza latencję generowania do 50% względem Images 2.0. Dla API w szczególności OpenAI pozycjonuje Flare jako dostarczający obrazy wyższej jakości niż Image 2 przy 50% niższej latencji. Sunburst jest celowo zaprojektowany, by zamieniać dłuższy czas generacji na dodatkową precyzję.
Safety Evaluation
OpenAI opublikowało także ilościową ocenę bezpieczeństwa przy użyciu adwersarialnych promptów, celowo zaprojektowanych do żądania obrazów naruszających politykę.
| Model | Bezpieczne wygenerowane | Niebezpieczne zablokowane | Niebezpieczne wyświetlone |
|---|---|---|---|
| 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% |
Źródło: Oceny bezpieczeństwa OpenAI Images 2.5. W porównaniu z bazową wartością 1.64%, końcowy odsetek niebezpiecznych wyników spada o 0.55 punktu procentowego dla Sunburst i o 0.23 punktu procentowego dla Flare.
Te wartości to wyniki testów warstwy bezpieczeństwa, a nie ogólne oceny jakości obrazów ani szacunki normalnego ruchu użytkowników.
Flare vs Sunburst vs Image 2
Dla większości deweloperów bardziej użyteczne pytanie nie brzmi, czy GPT-Image-2.5 jest lepszy w abstrakcji, lecz który model ma sens dla konkretnego obciążenia.
| Wymiar | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Główny cel | Szybkość + wysoka jakość | Maksymalna precyzja | Poprzednia generacja ogólnego modelu obrazu |
| Tekst do obrazu | Znakomity | Najlepszy aktualny wynik Arena | Znakomity |
| Edycja obrazów | Znakomita | Najlepsza z trzech | Mocna |
| Arena T2I Elo | 1399 ± 13 | 1421 ± 13 | 1381 ± 4 |
| Arena (Elo edycji obrazów) | 1491 ± 9 | 1520 ± 9 | 1461 ± 3 |
| Opóźnienie względne | Najszybszy wybór | Wolniejszy | Bazowy |
| Wierność względem referencji | Ulepszona | Ulepszona / fokus na precyzję | Mocna |
| Edycja wieloetapowa | Ulepszona | Ulepszona | Mniej zoptymalizowana |
| Ustawienia jakości | Do max | Do max | Do high |
| Własne wymiary | Tak | Tak | Tak |
| Wyjście klasy 4K | Tak | Tak | Tak |
| Przezroczyste tła | Tak | Tak | Tak |
| Najlepsze zastosowanie | Aplikacje, social, prototypowanie, generacja wsadowa | Kampanie, dopracowane produkty, trudne edycje | Istniejące integracje |
| Zalecany dla nowych projektów API | Tak, domyślnie | Tak, gdy ważna jest precyzja | Głównie do utrzymania istniejących przepływów |
Which Model Wins on Quality?
Aktualna odpowiedź to Sunburst. Prowadzi w obu głównych kategoriach Arena dla obrazów i jest wyraźnie pozycjonowany przez OpenAI jako najbardziej zdolny model do generowania i edycji obrazów.
Which Model Wins on Speed?
Odpowiedź to Flare. Jego kombinacja wysokich wyników preferencji i znacząco zredukowanej latencji czyni go najbardziej atrakcyjną opcją ogólnego przeznaczenia w rodzinie.
Does Flare Cost Less Than Sunburst?
Nie przy opublikowanych stawkach jednostkowych.
Oba modele obecnie używają tych samych opublikowanych cen tokenów. Przewaga ekonomiczna Flare wynika głównie z latencji i przepustowości przepływu pracy, a nie niższej ceny tokenów.
GPT-Image-2.5 Pricing
OpenAI obecnie stosuje te same stawki tokenów dla Flare i Sunburst:
| Typ tokenów | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Wejście tekstowe | $5 / 1M tokenów | $5 / 1M tokenów |
| Buforowane wejście tekstowe | $1.25 / 1M tokenów | $1.25 / 1M tokenów |
| Wejście obrazów | $8 / 1M tokenów | $8 / 1M tokenów |
| Buforowane wejście obrazów | $2 / 1M tokenów | $2 / 1M tokenów |
| Wyjście obrazów | $30 / 1M tokenów | $30 / 1M tokenów |
Oficjalne stawki tokenów nie tworzą więc prostego rozróżnienia „Flare jest tani, Sunburst jest drogi”. Różnica ekonomiczna wynika z zachowania przepływu pracy. Szybszy model może skrócić czas oczekiwania użytkownika końcowego, wymagania współbieżności aplikacji, porzucone próby generacji, czas iteracji projektowych i infrastrukturę zajętą przez długotrwające żądania.
Image input cost
Przykład: Koszt edycji obrazu referencyjnego: Łączny koszt żądania = tokeny wejścia tekstowego × $5/M + tokeny wejścia obrazów × $8/M + tokeny wyjścia obrazów × $30/M
GPT-Image-2.5 Flare and Sunburst Pricing in CometAPI
Obecnie CometAPI prezentuje 20% zniżki nagłówkowej względem odpowiadających oficjalnych stawek wejścia/wyjścia. Ponieważ OpenAI publikuje te same stawki jednostkowe dla Flare i Sunburst, wyświetlane porównanie jest takie samo dla obu wariantów.
| Model | Model ID | CometAPI input | CometAPI output | Official input/output |
|---|---|---|---|---|
| Flare | gpt-image-2.5-flare | $4 / 1M tokenów | $24 / 1M tokenów | $5 / $30 per 1M tokens |
| Sunburst | gpt-image-2.5-sunburst | $4 / 1M tokenów | $24 / 1M tokenów | $5 / $30 per 1M tokens |
To uproszczone nagłówkowe wartości wejścia/wyjścia. OpenAI osobno wycenia wejście tekstowe, wejście obrazów, wejścia buforowane i wyjście obrazów, więc obciążenia z obrazami referencyjnymi i edycją powinny być budżetowane na podstawie kategorii tokenów zwróconych przez rzeczywiste żądania. Przed wdrożeniem produkcyjnym potwierdź aktualny katalog modeli, ponieważ ceny dostawcy mogą się zmieniać.
Best Use Cases for GPT-Image-2.5
Product Photography
Zachowanie referencji i ukierunkowana edycja są szczególnie wartościowe w e-commerce. Sprzedawca może zachować ten sam produkt, zmieniając tło, oświetlenie, scenerię sezonową, tekst promocyjny, cienie, kompozycję lub regionalne warianty kampanii.
Advertising and Campaign Creative
Sunburst jest szczególnie atrakcyjny, gdy jedna kreacja master wymaga kilku starannie kontrolowanych wariantów. Zespół marketingowy może zachować produkt i kompozycję marki, zmieniając nagłówek, scenę tła, promocję, język lub treatment wizualny.
Social Content at Scale
Przewaga latencji Flare czyni go lepszym wyborem dla generatorów obrazów na social media, narzędzi twórców, spersonalizowanych miniaturek, memów, zasobów profilowych i zautomatyzowanych potoków treści, gdzie przepustowość i szybkość iteracji często liczą się bardziej niż wyciśnięcie ostatnich punktów preferencji.
Visual Prototyping
Projektanci mogą używać GPT-Image-2.5 do szybkiej eksploracji ekranów aplikacji, koncepcji stron, opakowań, wnętrz, koncepcji produktów, wizualizacji prezentacyjnych i układów reklamowych.
Image Editing Products
W aplikacjach, w których użytkownicy przesyłają własne zdjęcia, poprawione zachowanie względem referencji może być ważniejsze niż czysta jakość tekst-do-obrazu. Przykłady obejmują zmianę stroju, przeprojektowanie wnętrz, zastępowanie tła, retusz produktu, warianty zdjęć profilowych i spersonalizowane zasoby kreatywne.
Transparent Assets
Natywne wyjście z przezroczystym tłem czyni modele bardziej praktycznymi dla izolowanych obiektów produktowych, naklejek, grafik UI, zasobów prezentacyjnych i potoków kompozycji.
GPT-Image-2.5 Limitations
Text Can Still Fail
Renderowanie tekstu znacząco się poprawiło w ostatnich generacjach GPT Image, ale generowany tekst nadal powinien być weryfikowany ręcznie w przypadku reklam o wysokiej stawce, opakowań, menu, treści prawnych i zrzutów ekranu UI.
Exact Layout Control Is Not Guaranteed
Instrukcja w języku naturalnym taka jak „umieść logo dokładnie 40 pikseli od lewego górnego rogu” nie jest równoznaczna z deterministycznym ograniczeniem narzędzia projektowego. Układy wymagające krytycznej precyzji pikselowej lepiej obsłużyć poprzez najpierw wygenerowanie zasobu wizualnego, a następnie programowe lub narzędziowe składanie dokładnych elementów tekstu/interfejsu.
Character and Brand Consistency Can Still Drift
Spójność wieloetapowa jest poprawiona, nie perfekcyjna. Długie sekwencje obrazów, powtarzana generacja postaci i duże kampanie brandowe nadal powinny zawierać kontrole jakości.
Very High Resolutions Are Experimental
Chociaż API pozwala na do 8,294,400 łącznych pikseli i maksymalną krawędź 3840 pikseli, rozdzielczości powyżej 2560×1440 są obecnie eksperymentalne. Systemy produkcyjne powinny testować wyjście w wysokiej rozdzielczości zamiast zakładać, że każda konfiguracja 4K zachowuje się identycznie.
Complex Prompts Can Still Take Time
Trudne żądania nadal mogą wymagać znacznego czasu przetwarzania. Aplikacje powinny implementować właściwe stany ładowania, limity czasu, ponowienia dla przejściowych błędów oraz obsługę asynchroniczną dla potoków wsadowych.
Flare or Sunburst: Which Should You Choose?
Wybór można uprościć do jednego pytania: czy ważniejsza jest szybkość, czy precyzja finalnej edycji?
Choose Flare when you are building:
- aplikacje obrazowe skierowane do konsumentów
- generację o wysokim wolumenie
- narzędzia do treści społecznościowych
- szybkie prototypy
- generowanie wyników wyszukiwania wizualnego
- doświadczenia produktowe
- edytory interaktywne, gdzie użytkownicy oczekują szybkiej informacji zwrotnej
Choose Sunburst when you are creating:
- gotowe do produkcji zasoby kampanii
- wysokiej jakości obrazy produktowe
- wymagające edycje obrazów referencyjnych
- trudne, wieloetapowe korekty
- wizuale, gdzie zachowanie dokładnych detali jest ważniejsze niż czas odpowiedzi
Dla większości nowych aplikacji Flare powinien być punktem wyjścia. Sunburst lepiej traktować jako poziom precyzji, a nie automatyczny wybór dla każdego żądania. Zaawansowany system produkcyjny mógłby kierować rutynowe żądania do Flare i rezerwować Sunburst dla edycji wymagających wyższej precyzji.
Why Use GPT-Image-2.5 Through CometAPI?
CometAPI może uprościć produkcyjny stos obrazów w sposób wykraczający poza reklamowaną różnicę cen:
- Jedno API: używaj tej samej autentykacji i znanych tras
/v1/images/generationsi/v1/images/editsdla obsługiwanych przepływów generowania i edycji. - Przełączanie modeli: zmień pole model, aby kierować z
gpt-image-2.5-flaredogpt-image-2.5-sunburst, lub fallback dogpt-image-2, bez przebudowy otaczającej integracji aplikacji. - Ujednolicone rozliczenia: skonsoliduj użycie i rozliczenia dla obsługiwanych modeli zamiast utrzymywać oddzielne konto i fakturę dla każdej trasy.
- Eksperymenty multi-modelowe: uruchamiaj kontrolowane porównania z tymi samymi promptami, obrazami referencyjnymi, wymiarami i ustawieniami jakości, a następnie mierz latencję, użycie tokenów, dokładność edycji i odsetek zaakceptowanych wyników.
- Optymalizacja kosztów: domyślnie używaj Flare do responsywnej, wysokowolumenowej pracy, eskaluj edycje wrażliwe na precyzję do Sunburst i utrzymuj Image 2 tam, gdzie istniejący przepływ wymaga jego dojrzałego zachowania. Połącz kierowanie z realnymi danymi użycia zamiast wybierać wyłącznie na podstawie nagłówkowych cen tokenów.
Praktyczna przewaga to spójność operacyjna: zespoły mogą testować i kierować modele w ramach jednej integracji, wybierając profil jakości, latencji i kosztów odpowiedni do każdego żądania.
Conclusion
GPT-Image-2.5 reprezentuje najnowszy krok OpenAI od generatywnego tworzenia obrazów w kierunku bardziej kontrolowalnej platformy edycji obrazów. Flare jest najbardziej wszechstronną wersją: łączy jakość i ulepszenia edycji nowej rodziny ze znacząco zredukowaną latencją, co czyni go odpowiednim do aplikacji interaktywnych i produkcji na dużą skalę.
Sunburst idzie dalej w kierunku precyzji. Obecne wyniki Arena plasują go przed Flare i Image 2 zarówno w generowaniu tekst-do-obrazu, jak i w edycji pojedynczego obrazu, co czyni go silniejszym wyborem dla wymagających, profesjonalnych przepływów kreatywnych.
Najbardziej znacząca zmiana to jednak niezawodność przepływu pracy. Lepsze zachowanie obiektu, ukierunkowana edycja, spójność wieloetapowa, własne wyjścia w wysokiej rozdzielczości i generowanie przezroczystych teł czynią GPT-Image-2.5 bardziej praktycznym dla realnych pipeline’ów kreatywnych niż odizolowane demonstracje generowania obrazów.
FAQ
What is GPT-Image-2.5?
GPT-Image-2.5 to najnowsza rodzina modeli generowania i edycji obrazów OpenAI, wydana we wrześniu 2026. W API jest podzielona na Flare i Sunburst.
What is the difference between ChatGPT Images 2.5 and GPT-Image-2.5?
ChatGPT Images 2.5 odnosi się do doświadczenia generowania obrazów zintegrowanego z ChatGPT. Deweloperzy uzyskują dostęp do nowej generacji przez modele API, w tym gpt-image-2.5-flare i gpt-image-2.5-sunburst.
What is GPT-Image-2.5 Flare?
GPT-Image-2.5 Flare to wariant GPT-Image-2.5 zorientowany na szybkość i zalecany przez OpenAI jako domyślny dla większości aplikacji API. Koncentruje się na wysokiej jakości obrazu, edycji obrazów i znacząco niższej latencji generacji.
What is GPT-Image-2.5 Sunburst?
GPT-Image-2.5 Sunburst to najwyższej klasy wariant GPT-Image-2.5 do generowania i edycji. Jest przeznaczony do przepływów, w których precyzja i kontrola są ważniejsze niż szybkość generacji.
Is GPT-Image-2.5 better than Image 2?
Obecne dowody wskazują, że tak. W migawce Arena z 9 września Sunburst zdobył 1421 ± 13, a Flare 1399 ± 13 w kategorii tekst-do-obrazu, w porównaniu do 1381 ± 4 dla Image 2. Edycja pojedynczego obrazu pokazuje jeszcze większą przewagę dwóch nowych modeli.
Is GPT-Image-2.5 faster than Image 2?
Flare jest. OpenAI mówi, że Flare dostarcza obrazy wyższej jakości niż Image 2 przy 50% niższej latencji. Sunburst celowo akceptuje dłuższe czasy generacji w zamian za ciaśniejszą kontrolę edycji.
Does GPT-Image-2.5 support 4K images?
Tak. Oba warianty API obsługują własne wymiary do 8,294,400 łącznych pikseli i pojedynczą krawędź do 3840 pikseli. OpenAI obecnie uznaje rozdzielczości powyżej 2560×1440 za eksperymentalne.
How much does GPT-Image-2.5 cost?
OpenAI obecnie nalicza zarówno Flare, jak i Sunburst $5 za milion tokenów wejścia tekstowego, $8 za milion tokenów wejścia obrazów i $30 za milion tokenów wyjścia obrazów. Stawki dla wejść buforowanych są niższe.
Should I use Flare or Sunburst?
Używaj Flare dla większości interaktywnych, wysokowolumenowych, konsumenckich, społecznościowych i szybko prototypowanych przepływów. Używaj Sunburst, gdy maksymalna precyzja edycji i końcowa wierność wizualna są ważniejsze niż latencja.