TL;DR
GPT-Image-2.5 — это семейство из двух моделей для работы с изображениями через API: Flare ориентирована на быструю повседневную генерацию, а Sunburst — на точность редактирования и высокую достоверность финального результата. Через CometAPI существующие интеграции с OpenAI SDK обычно можно перенести, изменив base URL, API-ключ и ID модели. Начните с Flare на качестве medium, измеряйте задержку и стоимость принятого изображения, а требовательные правки или премиальные результаты направляйте в Sunburst.
Key Takeaways
- Flare — выбор номер один для интерактивных продуктов, быстрой итерации и массовой генерации.
- Sunburst — выбор номер один для локализованных правок, сохранения ссылочных образцов и сложных финальных композиций.
- Обе модели принимают текст и изображения, поддерживают шесть уровней качества и генерируют или редактируют изображения через Images API.
- CometAPI поддерживает оба ID моделей через OpenAI-совместимый base URL и паттерн SDK.
- Текущие результаты Arena благоприятствуют Sunburst для генерации и редактирования, при этом обе новые модели помечены как предварительные.
- Выбор для продакшна должен опираться на задержку, долю принятых результатов, точность редактирования, использование токенов и эффективную стоимость за одобренное изображение.
8 сентября 2026 года OpenAI представила ChatGPT Images 2.5 и запустила две новые модели генерации изображений в API: GPT Image 2.5 Flare для быстрой повседневной генерации и GPT Image 2.5 Sunburst для рабочих процессов, где приоритетом являются качество и более строгий контроль редактирования. OpenAI позиционирует Flare как дефолт для большинства сценариев, а Sunburst — как наиболее способную модель для генерации и редактирования.
Обе модели доступны через CometAPI. Практическое преимущество в том, что разработчики могут вызывать их через знакомый интерфейс OpenAI SDK, просто заменив API-ключ и base URL на реквизиты CometAPI. OpenAI-совместимый API CometAPI позволяет существующему приложению для генерации изображений обойтись небольшими правками интеграции, без новой SDK или перестройки запросов.
Это руководство показывает, как генерировать и редактировать изображения с GPT-Image-2.5 через CometAPI с помощью cURL, Python и JavaScript, а также как подобрать модель, уровень качества, размеры и формат вывода для продакшн-процесса.
What Is the GPT-Image-2.5 API?
GPT-Image-2.5 — это актуальное семейство OpenAI для генерации изображений. Оно принимает текстовые и графические входы и возвращает изображения. В семействе две модели: GPT-Image-2.5 Flare, оптимизированная под скорость и повседневное использование, и GPT-Image-2.5 Sunburst, оптимизированная под максимальные возможности и точные правки.
How to GPT-Image-2.5 API Compared with GPT Image 2 API?
Ключевое изменение — не просто более быстрая замена. GPT-Image-2.5 разделяет нагрузку на два специализированных варианта. Flare нацелена на рутинную генерацию с меньшей задержкой, тогда как Sunburst ориентирована на самые требовательные задачи генерации и редактирования. Обе модели дают одинаковую широкую поверхность управления, включая уровни качества от low до max, входы-изображения для редактирования и потоковую выдачу частичных изображений.
Для миграции начните с сохранения текущих промптов и структуры запроса, затем выбирайте модель в соответствии с требованиями к задержке и точности. Перед переводом продакшн-трафика повторно протестируйте рендеринг текста, инструкции по сохранению элементов, маски, порядок ссылок на изображения, размер выхода и стоимость.
Why Use GPT-Image-2.5 Through CometAPI?
CometAPI предоставляет OpenAI-совместимый слой доступа, который может снизить объем интеграционных работ, если команда уже использует этот шлюз. Практические выгоды: централизованное управление ключами, знакомый формат запросов, видимость использования и возможность маршрутизировать генерацию и редактирование изображений через единый base URL.
| Item | Value |
|---|---|
| Base URL | https://api.cometapi.com/v1 |
| Generation route | POST /images/generations |
| Editing route | POST /images/edits |
| Authentication | Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY |
Цены провайдеров и доступность моделей могут меняться. Перед запуском в продакшене подтвердите идентификатор модели, поведение эндпоинта и актуальное биллингование в панели CometAPI.
How to Use GPT-Image-2.5 API in CometAPI
Step 1: Get a CometAPI API Key
Создайте или войдите в аккаунт CometAPI и сгенерируйте токен в консоли API-токенов CometAPI.
Храните ключ как переменную окружения, а не хардкодьте его в исходники приложения:
| export COMETAPI_KEY="your-cometapi-key" |
|---|
В Windows PowerShell:
| $env:COMETAPI_KEY="your-cometapi-key" |
|---|
Не раскрывайте API-ключ в клиентском JavaScript, публичных репозиториях, скриншотах или клиентских приложениях. В продакшене лучше использовать переменные окружения на сервере или менеджер секретов.
Step 2: Generate Your First Image with cURL
Для большинства приложений начинайте с Flare. Минимальный запрос на генерацию выглядит так:
curl "https://api.cometapi.com/v1/images/generations" \-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "Премиальная предметная фотография матового черного беспроводного динамика на светлом бетонном постаменте, мягкий свет из окна, реалистичная фактура материалов, чистая редакционная композиция, без текста", "size": "1536x1024", "quality": "medium", "output_format": "png" }' |
|---|
Критически важные элементы, специфичные для CometAPI, — это эндпоинт и API-ключ. GPT Image 2.5 Flare API в CometAPI использует эндпоинт api.cometapi.com/v1/images/generations с аутентификацией Bearer.
Модели GPT Image обычно возвращают сгенерированное изображение в поле data[].b64_json, без необходимости скачивать постоянный URL изображения.
Упрощенный ответ выглядит так:
| { "data": [ { "b64_json": "<base64-image-data>" } ], "usage": { "input_tokens": 32, "output_tokens": 1372, "total_tokens": 1404 } } |
|---|
Ваше приложение должно декодировать поле Base64 и сохранить возвращенные байты, а не хранить строку Base64 как финальный ассет.
Step 3: Generate an Image with Python
| import base64 import os import requests response = requests.post( "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
 headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['COMETAPI_KEY']}"}, json={ "model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": ( "Чистая изометрическая иллюстрация исследовательской лаборатории на солнечной энергии, " "белый фон, точная геометрия, без надписей и водяных знаков" ), "size": "1536x1024", "quality": "high", "output_format": "png", }, timeout=180, ) response.raise_for_status() payload = response.json() image_b64 = payload["data"][0]["b64_json"] with open("research-lab.png", "wb") as file: file.write(base64.b64decode(image_b64)) |
|---|
Это одно из главных практических преимуществ CometAPI для существующего проекта на OpenAI SDK: официальный пример CometAPI использует тот же клиент OpenAI, меняя base_url, ключ и ID модели вместо замены SDK-слоя приложения.
Step 4: Use Multiple Reference Images with the Responses API
Назначайте стабильную роль каждому изображению перед написанием промпта. Полезный порядок: сначала объект, затем стиль, потом фон или референс компоновки. Явно назовите эти роли в промпте, чтобы модель не делала лишних предположений о том, какие свойства копировать.
import base64
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "input_text", "text": (
"Create a campaign image. Use image 1 only for the product "
"shape and colors; image 2 only for lighting and visual style; "
"image 3 only for the background composition. Preserve the "
"product logo exactly and add no other text."
)},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/product.png"},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/style.png"},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/background.png"},
],
}],
tools=[{
"type": "image_generation",
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
}],
)
for item in response.output:
if item.type == "image_generation_call":
with open("campaign.png", "wb") as file:
file.write(base64.b64decode(item.result))
Responses API использует поддерживаемую основную модель на верхнем уровне и выбирает GPT-Image-2.5 внутри инструмента генерации изображений. Если шлюз пока не экспонирует выбранную основную модель или схему инструмента, проверьте текущий каталог моделей CometAPI и используйте его задокументированный эквивалент.
Примечание: одновременно можно передать несколько ссылочных изображений, каждая картинка выполняет свою роль; чётко укажите назначение каждого изображения в промпте. При многократном редактировании по нескольким изображениям обращайте внимание на порядок входов и семантическое соответствие.
How to Edit Existing Images
Используйте маршрут редактирования, когда необходимо сохранить и изменить существующий ассет. Сначала укажите, что должно остаться неизменным, затем описывайте требуемые изменения.
curl https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
-F "model=gpt-image-2.5-sunburst" \
-F "image[]=@product.png" \
-F "prompt=Preserve the product shape, label, and camera angle. Replace only the background with a warm studio gradient. Add no new text." \
-F "quality=high" \
-F "output_format=png"
Вход
Выход
Assign Roles to Multiple Input Images
Не полагайтесь только на порядок загрузки. Напишите «изображение 1 — объект», «изображение 2 — ссылочный стиль» и «изображение 3 — ссылочный фон». Затем перечислите атрибуты, которые разрешено переносить из каждого изображения. Это снижает риск случайного копирования лиц, логотипов, текста или компоновки из неверного референса.
Use a Mask for Localized Edits
Маска задает редактируемую область: прозрачные пиксели обозначают зоны, где изменения допустимы, а остальная часть должна быть сохранена. Маска должна совпадать по размеру и формату с исходным изображением, иметь альфа-канал и укладываться в лимит размера файла API. При нескольких входных изображениях маска применяется к первому изображению.
Маска — это руководство, а не пиксельно-точная выделенная область. Усильте её инструкциями о сохранении: «изменять только прозрачную область; сохранить все остальные пиксели, текст и геометрию».
Production Tips for GPT-Image-2.5 in CometAPI
Спецификация модели не заявляет поддержку потоковой передачи на уровне модели в целом, но Image API и Responses API поддерживают поток предварительного просмотра изображений через partial_images. Это дает прогрессивные превью изображений, а не токен-за-токеном текстовый стрим: Images API принимает значения partial_images от 0 до 3 и может вернуть соответствующее количество превью в процессе генерации. Каждое частичное изображение добавляет 100 выходных токенов. Команды могут использовать эти превью для индикации прогресса; приложениям, которым превью не нужны, можно продолжать стандартный процесс генерации и редактирования.
Даже при
partial_images: 3нет гарантии получения ровно трех частичных изображений; если финальное изображение сформировано достаточно быстро, реальное количество может быть меньше запрошенного.
GPT-Image-2.5 API Parameters
GPT-Image-2.5 предоставляет больше управления выходом, чем просто выбор промпта и модели.
| Parameter — OpenAI image guide | Что контролирует | Рекомендуемая отправная точка |
|---|---|---|
| quality | Уровень вычислений/детализации | medium для разработки |
| size | Разрешение/соотношение сторон | 1024×1024 или 1536×1024 |
| output_format | PNG, JPEG, WebP | PNG для качества; WebP/JPEG для доставки |
| background | Непрозрачный или прозрачный выход | Прозрачный — только при необходимости |
| output_compression | Сжатие JPEG/WebP | Подбор для веб-доставки |
| n | Количество возвращаемых изображений | Начните с 1 |
| prompt | Визуальные требования | Явно прописывайте композицию и ограничения |
Image API vs Responses API
| Критерий | Image API | Responses API |
|---|---|---|
| Лучшее применение | Прямая одношаговая генерация и редактирование | Диалоговые, многошаговые или «агентные» рабочие процессы с изображениями |
| Выбор модели | Устанавливается непосредственно модель изображений | Основная модель плюс инструмент генерации изображений |
| Несколько референсов | Поддерживаются для редактирования, в зависимости от маршрута | Естественно подходит для нескольких URL или file-ID |
| Итерации | Приложение пересылает контекст | Спроектирован для итеративных ходов и вызовов инструментов |
| Потоковые превью | Поддерживает partial images | Поддерживает partial images |
| Когда выбирать | Известен желаемый результат и нужен кратчайший запрос | Модель должна рассуждать над контекстом, референсами или предыдущими результатами |
Правило большого пальца: начните с Image API. Переходите к Responses API, когда workflowу нужен диалоговый контекст, несколько семантических референсов или другие инструменты вокруг генерации изображений.
Choosing quality
Поддерживаемая «лестница» качества:
| auto low medium high xhigh max |
|---|
auto позволяет модели решать самостоятельно. Однако для разработки явный выбор medium делает A/B-тесты более контролируемыми.
Полезный паттерн развёртывания:
| low / medium → черновики, превью, массовые эксперименты high → одобренные продакшн-ассеты xhigh / max → требовательные финальные рендеры, где прирост качества оправдывает стоимость |
|---|
Не используйте автоматически max только потому, что он доступен. Большее число выходных токенов повышает стоимость, а слабый промпт не станет хорошим просто за счет увеличения качества.
Choosing image size
Распространенные пресеты:
| 1024x1024 1536x1024 1024x1536 |
|---|
Модели 2.5 также поддерживают произвольные валидные размеры, что полезно для баннеров, карточек товаров, мобильных креативов и других не квадратных ассетов. Текущая спецификация OpenAI допускает размеры до 3840 пикселей по стороне в рамках ограничений по количеству пикселей и соотношению сторон. Руководство по подсказкам для изображений OpenAI
Creating transparent images
Используйте:
| { "background": "transparent", "output_format": "png" } |
|---|
или WebP. Для прозрачного вывода нужен формат с поддержкой альфа-канала, поэтому JPEG не подходит. Требования к прозрачному фону
Это особенно полезно для предметных вырезок, UI-ассетов, иконок, стикеров и пайплайнов композитинга.
How to Prompt GPT-Image-2.5
Надежный продакшн-промпт отделяет творческую цель от ограничений. Сначала пишите позитивные инструкции, затем — требования к сохранению и негативные ограничения.
Define Composition
Укажите объект, ракурс камеры, кадрирование, глубину, фон и взаимное расположение важных объектов. Пример: «Трехчетвертной вид продукта, по центру, с большим отрицательным пространством справа, камера на уровне глаз, вид 50 мм объектива».
Describe Lighting and Materials
Назовите направление света, мягкость, контраст, цветовую температуру и поведение материалов. Пример: «Большой софтбокс сверху слева, лёгкий контровой свет, реалистичный сатинированный алюминий, контролируемые отражения».
Control Exact Text
Поместите обязательный текст в кавычки и укажите позицию, иерархию, регистр и типографику. Попросите не добавлять больше текста. Пример: «Разместите точный заголовок ‘BUILD WITH CLARITY’ по центру сверху, полужирный гротеск, верхний регистр. Сохраните написание точно. Больше слов, букв, ярлыков и водяных знаков не добавлять».
State What Must Be Preserved
Для редактирования перечислите элементы, которые нельзя менять: идентичность, поза, геометрия продукта, логотип, текст на этикетке, пропорции, угол камеры или фон. Поставьте эти ограничения перед запросом на модификацию.
Add Negative Constraints
Перечислите вероятные ошибки простыми словами: «без лишних пальцев, без дубликатов продукта, без искаженного логотипа, без опечаток в тексте, без рамки, без водяного знака». Негативные ограничения полезнее, когда они адресуют конкретные риски, а не общие термины качества.
How Much Does GPT-Image-2.5 Cost?
Official OpenAI API Costs
На момент проверки Flare и Sunburst указаны с одинаковыми ценами за токены: $5 за миллион текстовых входных токенов, $1.25 за миллион кешированных текстовых входных токенов, $8 за миллион входных токенов изображений, $2 за миллион кешированных входных токенов изображений и $30 за миллион выходных токенов изображений. Итоговая стоимость зависит от фактического использования токенов, а не только от числа запросов.
CometAPI Pricing and Ways to Reduce Cost
CometAPI в данный момент рекламирует скидку 20% для GPT-Image-2.5 Flare в своем каталоге моделей. В качестве источника истины используйте дашборд и инвойс, поскольку цены шлюза могут меняться. Чтобы сократить расходы, используйте Flare для рутинных задач, начинайте с medium или high, резервируйте xhigh или max для утвержденных сценариев, переиспользуйте кешированные входы там, где поддерживается, избегайте излишних вариантов и ставьте partial_images в 0, если превью не улучшают пользовательский опыт.
Other Cost Factors and a Worked Example
Стоимость влияет длина промпта, количество и разрешение ссылочных изображений, размер выхода, качество, число выходных токенов, запрошенные варианты, частичные превью, ретраи и отклоненные результаты. Отслеживайте как расход на запрос, так и расход на принятое изображение.
Стоимость принятого изображения = общие затраты на генерацию ÷ число результатов, прошедших ревью.
Иллюстративный пример: 10 попыток по $0.18 каждая стоят $1.80. Если 6 изображений прошли ревью, стоимость принятого изображения — $0.30, а не $0.18. Если лучший промпт сократит запуск до 8 попыток при тех же 6 принятых изображениях, стоимость принятого изображения снизится до $0.24.
Flare vs. Sunburst: Which Model Should You Use?
Решение о модели должно определяться нагрузкой, а не трактоваться как автоматическая замена Flare на Sunburst.
| Решение | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| Интерактивное приложение | Рекомендуется | Использовать выборочно |
| Быстрая итерация промптов | Рекомендуется | Обычно не требуется |
| Массовая генерация креативов | Рекомендуется | Зависит от доли принятых результатов |
| Редактирование по референсам | Хорошо | Рекомендуется |
| Сложная финальная композиция | Хорошо | Рекомендуется |
| Максимальный контроль правок | Хорошо | Рекомендуется |
| Чувствительный к задержке UI | Рекомендуется | Менее подходит |
| Премиальный финальный ассет | Сначала тест | Рекомендуется при измеримом приросте качества |
Для многих продуктов оптимальная архитектура — это не «выбрать одну навсегда». Маршрутизируйте большинство запросов в Flare, а требовательные правки или дорогие финальные результаты отправляйте в Sunburst.
How Do You Migrate from GPT Image 2 to GPT-Image-2.5?
Если вы уже используете GPT Image 2 через CometAPI, миграция сравнительно невелика, поскольку генерация и редактирование остаются на маршрутах Images API.
Самое простое изменение:
| # До model="gpt-image-2" # После: приоритет скорости model="gpt-image-2.5-flare" # После: приоритет точности model="gpt-image-2.5-sunburst" |
|---|
Но не ограничивайтесь заменой ID. Переоцените качество, размеры выхода, задержку, сохранение объекта, корректность текста, локальность правок и фактическое использование токенов на фиксированном наборе для оценки.
OpenAI специально рекомендует держать промпт, референсы, размеры и формат выхода постоянными при сравнении моделей, чтобы переменной была именно модель. Рекомендации по миграции OpenAI
Production Tips for GPT-Image-2.5 in CometAPI
В продакшне держите имплементацию вокруг GPT-Image-2.5 намеренно компактной: храните API-ключ на сервере, сохраняйте декодированное изображение в собственном хранилище, логируйте модель/качество/размер/задержку/использование, ограничивайте ретраи и по-разному обрабатывайте ошибки 400 и временные 429/5xx.
У CometAPI уже есть отдельное руководство по очередям, ограниченной конкуррентности, экспоненциальному бэкоффу, устойчивым ID, хранению, манифестам и пакетному учету затрат. Вместо дублирования реализации здесь смотрите How to Automate Image Generation at Scale при переходе от одиночного запроса к пакетному продакшну.
Это различие особенно важно при адаптации примеров, написанных для родного API OpenAI, напрямую к сторонней OpenAI-совместимой конечной точке.
Common GPT-Image-2.5 API Errors
| Ошибка | Вероятная причина | Что делать |
|---|---|---|
| 401 Unauthorized | Неверный/отсутствующий ключ CometAPI | Проверьте COMETAPI_KEY и заголовок Bearer |
| 400 Bad Request | Неверный параметр, размер, формат или ID модели | Уберите опциональные поля и протестируйте минимальный запрос |
| 429 Too Many Requests | Достигнут лимит конкуррентности/аккаунта | Подождите и повторите с джиттером |
| Repeated 5xx | Временная проблема апстрима/API | Ограниченно повторяйте попытки |
| Image appears as Base64 text | b64_json не был декодирован | Декодируйте Base64 и сохраните байты |
| Transparent output fails | Несовместимый формат вывода | Используйте PNG или WebP |
| Edit changes too much | Промпт не закрепляет требования к сохранению | Явно пропишите, что должно остаться неизменным |
| Costs rise unexpectedly | Более высокое качество/разрешение или ретраи | Логируйте использование на запрос и считайте стоимость принятого изображения |
Не ретрайте автоматически каждую ошибку. Неправильный запрос 400 останется неправильным, а повтор аутентификационной ошибки лишь создаст больше неуспешного трафика.
Rate Limits and Concurrency
| Tier | TPM | IPM |
|---|---|---|
| Tier 1 | 100K | 5 |
| Tier 2 | 250K | 20 |
| Tier 3 | 800K | 50 |
| Tier 4 | 3M | 150 |
| Tier 5 | 8M | 250 |
Conclusion
GPT-Image-2.5 дает разработчикам более полезное разделение моделей, чем простое поколенческое обновление: Flare оптимизирована для быстрых повседневных задач, а Sunburst предоставляет более высокоточный вариант для требовательной генерации и редактирования.
Через CometAPI обе модели легко вписываются в существующее OpenAI-совместимое приложение с минимальными изменениями интеграции. Начните с эндпоинта /v1/images/generations, Flare, контролируемого уровня качества и репрезентативного набора промптов. Добавляйте /v1/images/edits и Sunburst, когда продукту требуется более сильное сохранение референсов или точные визуальные изменения.
Ключевая оптимизация — это не просто выбор самого мощного режима. Измеряйте задержку, использование токенов, долю принятых результатов, точность правок и эффективную стоимость за одобренное изображение именно на вашей рабочей нагрузке. Именно это определяет, какая модель — Flare или Sunburst — будет лучше для продакшна.
FAQ
Is GPT-Image-2.5 available on CometAPI?
Да. GPT Image 2.5 Flare и GPT Image 2.5 Sunburst доступны через CometAPI.
Do I need a separate OpenAI API key?
Нет. При вызове модели через CometAPI аутентификация использует ваш ключ CometAPI на эндпоинте CometAPI.
Should I use Flare or Sunburst?
Начинайте с Flare для большинства задач генерации. Используйте Sunburst, когда точность редактирования, сложные композиции или сохранение деталей по референсам дают измеримый выигрыш в принятии результатов. Это соответствует позиционированию OpenAI для этих моделей.
Can GPT-Image-2.5 edit existing images?
Да. Текущие спецификации модели поддерживают вход-изображение и редактирование, а CometAPI экспонирует возможности редактирования для этого семейства. GPT Image 2.5 Flare API в CometAPI
Does GPT-Image-2.5 support transparent images?
Да. Установите background в transparent и используйте PNG или WebP как формат вывода. Руководство по подсказкам для изображений OpenAI
Can I use the OpenAI Python SDK with CometAPI?
Да. В текущих примерах CometAPI стандартный клиент OpenAI инициализируется с base_url="https://api.cometapi.com/v1" и ключом CometAPI. Пример CometAPI SDK