重點摘要
GPT Image 2.5 並非單純把 Image 2 改名。OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日發佈新一代，並將其 API 產品線拆分為針對日常高速生成優化的 GPT Image 2.5 Flare，以及針對極致生成品質與編輯精準度優化的 GPT Image 2.5 Sunburst。
最實際的變化是 OpenAI 表示 Flare 在 延遲降低 50% 的同時，提供比 Image 2 更高的畫質；而 Sunburst 則以較慢速度換取在要求嚴苛的編輯流程中更緊密的可控性。新一代同時在參考影像保真度、目標化編輯、多輪一致性、複雜佈局，以及透明背景生成方面有所提升。
OpenAI 表示 Token 費率與 Image 2 一致：每百萬文字輸入 Token 5 美元、每百萬影像輸入 Token 8 美元、每百萬影像輸出 Token 30 美元。費率相同並不代表每張完成影像成本相同，因為不同請求的 Token 消耗量可能不同。
早期的獨立偏好數據目前傾向 2.5 世代。Arena 目前在本文所用的基準快照中將 Sunburst 排第一、Flare 第二、Image 2 第三，但 2.5 的結果仍屬初步且投票數較少。
重點結論
- GPT Image 2.5 是一個雙模型的 API 家族：Flare 著重速度與吞吐量，Sunburst 著重極致視覺品質與編輯精度。
- 在本文使用的整體生成與單張影像編輯快照中，GPT Image 2.5 均領先 Image 2。
- 對多數 Image 2 工作負載而言，Flare 是最直接的升級路徑，因其結合更高的早期評分與 OpenAI 所定位的更低延遲。
- Sunburst 更適合高端創意製作、細緻編輯、重排版的資產，以及精修產品影像。
- Token 定價未上調，但團隊應在大規模遷移前先對實際 Token 消耗與可接受輸出比例做基準測試。
GPT Image 2.5 與 Image 2 一覽
關鍵差異在於，“GPT Image 2.5”指的是新一代，而開發者實際在 API 上有兩個選擇：Flare 與 Sunburst。
| Dimension | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Release | 2026 年 9 月 8 日 | 2026 年 9 月 8 日 | 2026 年 4 月 21 日 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Shared capabilities | 文字與影像輸入；影像生成與編輯 | 文字與影像輸入；影像生成與編輯 | 文字與影像輸入；影像生成與編輯 |
| Quality controls | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | 較早期的品質控制 |
| Main improvement | 更快的生成，並強化保真、編輯與版面佈局 | 為生成與複雜編輯提供最高精度 | 較早一代的基準 |
| Best fit | 高量生成與快速迭代 | 高端資產與精準編輯 | 既有的穩定整合 |
因此決策不再只是「選 2.5 或 2」。通常是 Flare vs Sunburst vs 繼續使用 Image 2。
什麼是 GPT Image 2.5？
ChatGPT Images 2.5 是 OpenAI 於 2026 年 9 月推出的影像生成升級。在 API 端，它由 Flare 與 Sunburst 代表，而非一個通用的行為設定。
OpenAI 強調 更自然的光影與更豐富的紋理、更好的參考照片主體保留、跨重複編輯更強的指令遵循，以及與 Images 2.0 相比最多可 降低 50% 延遲 的生成時間。
這些提升很重要，因為生產級影像生成的瓶頸往往已不在第一次生成，而是在其後的一切：保持人物可辨識度、僅更換單一產品而不重建整個場景、保留字體排印，或在多次編輯中避免視覺漂移。
Flare
Flare 是以吞吐量為導向的成員。OpenAI 稱其為面向高品質日常影像生成的最快模型，並提供 low、medium、high、xhigh、max 與 auto 的品質設定。
OpenAI 將 Flare 定位於創作者內容、社群資產、產品體驗、視覺搜尋、快速原型與大規模影像生成。因此當應用需大量生成且不願為每次請求用更高延遲換取邊際品質提升時，Flare 是最自然的 Image 2 替代品。
Sunburst
Sunburst 走的是品質優先的取捨。OpenAI 將其描述為 最強大的影像生成與編輯模型，並建議在編輯精度最為關鍵時使用。
典型工作負載包括精修產品攝影、最終行銷素材、受控的影像修訂，以及在未請求部位被意外修改會帶來高成本的創意流程。因此不應僅視 Sunburst 為「更好的 Flare」。
什麼是 Image 2？
OpenAI 於 2026 年 4 月與 ChatGPT Images 2.0 一同推出 Image 2。它成為該公司在 API 端面向快速、高品質生成與編輯的最新模型，支援文字輸入、影像輸入、影像輸出、彈性影像尺寸，以及高保真影像輸入。Image 2 官方模型文件。
其帶日期的 API 快照為 gpt-image-2-2026-04-21，對需固定行為而非依賴動態別名的應用很有用。Image 2 仍然重要，因為在 2.5 世代到來前，它已建立強健的生產基準。
GPT Image 2.5 與 Image 2 的基準測試
發佈後基準狀況很快就有變化。目前的 Arena 整體文字轉影像排行榜 與 單張影像編輯排行榜 已納入兩個 GPT Image 2.5 模型。分類快照亦為文字渲染、風格化影像與人像提供有用信號。
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Best score |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Overall | 1399 ± 13，初步 | 1421 ± 13，初步 | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Single Image Edit | 1491 ± 9，初步 | 1520 ± 9，初步 | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Text Rendering | 1434 ± 22，初步 | 1481 ± 23，初步 | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, Anime & Fantasy | 1428 ± 21，初步 | 1440 ± 21，初步 | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portraits | 1456 ± 35，初步 | 1450 ± 32，初步 | 1427 ± 8 | Flare |
整體文字轉影像表現
Sunburst 的分數為 1421，相較於 Image 2 的 1381，領先 40 分。Flare 達到 1399，領先 Image 2 18 分。
這與剛發佈後數小時內部分比較所述的「GPT Image 2.5 缺乏獨立基準證據」有重要差異。目前數據提供了外部的人類偏好信號，支持 OpenAI 品質聲明的方向。
在本文撰寫時，GPT Image 2.5 的結果被標註為初步，且其投票數明顯少於已成熟的 Image 2 條目。請將目前差距視為方向性而非最終結論。
影像編輯表現
編輯基準帶來更大的區隔。Sunburst 得分 1520，比 Image 2 的 1461 高出 59 分。Flare 達到 1491，領先 Image 2 30 分。
這可能比文字轉影像的提升更重要，因為生產流程常能接受不錯的首張渲染，但會在小幅修訂引發其他部位不想要的變動時失敗。更好的編輯偏好分數不僅影響視覺吸引力，更關乎實際迭代成本。
文字渲染
Sunburst 的 1481 領先 Image 2 的 1427 共 54 分。Flare 得分為 1434。這顯示新家族在包含標籤、文案、指示牌、介面元素、海報與資訊圖表等結構化創意工作，以及類攝影輸出方面皆有進步。
人像生成
在人像這一類別中，Flare 目前以 1456 小幅領先 Sunburst 的 1450。兩者的信賴區間都較寬、投票較少，因此稱 Flare 在人像上有定論性的優勢並不準確。
GPT Image 2.5 的實際提升在哪裡
基準分數只說明部分升級意義。以下五個工作流程層面的差異在實務上更重要。
更精準的編輯
Images 2.5 旨在只修改被請求的部分，同時保持無關細節不變。OpenAI 明確表示該模型在 目標化編輯 上表現更佳，並能保留周邊細節。
例如，在產品照片中更換瓶身標籤，不應同時要求模型重新詮釋桌面、光線、瓶身形狀、背景與鏡頭角度。這降低了編輯的連帶損害。
更好的多輪一致性
單次成功的編輯不足以支撐專業工作流程。行銷團隊可能會先改產品顏色、再換背景、修改標題，接著再改長寬比。每一輪都可能讓模型覆寫先前決策。OpenAI 的影像生成指南描述了 多輪影像編輯；團隊應針對自身的編輯序列測試一致性。
更強的參考保真
2.5 家族在將參考照片搬移到其他場景、構圖或視覺風格時，更能保留主體的關鍵特徵。產品形狀、服裝、包裝、視覺識別與其他可辨識元素，都能受益於更強的來源保真。
更佳的複雜佈局與風格
OpenAI 稱 Images 2.5 更有效地遵循複雜的視覺指令，且在涉及真實世界資訊時能產生更準確的內容。它也更好地處理複雜佈局，包括 透明背景。對設計師而言，這讓模型更接近可用的創意生產，而非一次性的插圖。
Flare 帶來更快的生成
這次的速度提升格外重要，因為它並未伴隨更高的公佈 Token 費率。OpenAI 表示 Flare 提供比 Image 2 更高品質的影像，且延遲降低 50%。Sunburst 則有意在延遲—品質曲線上選擇另一個最佳點。
GPT Image 2.5 與 Image 2 的定價
OpenAI 公佈的 Token 費率相當直觀。Flare 與 Sunburst 均採用以下方案，OpenAI 並指出 費率與 Image 2 一致。
| Token type | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Text input / 1M tokens | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Cached text input / 1M tokens | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Image input / 1M tokens | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Cached image input / 1M tokens | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Image output / 1M tokens | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
GPT Image 2.5 Flare 在 CometAPI 的 API 與 GPT Image 2.5 Sunburst 在 CometAPI 的 API 的定價為每百萬輸入 Token 4 美元、每百萬輸出 Token 24 美元，比上述 OpenAI 的 5 與 30 美元低 20%。實際成本仍會因品質、解析度、Token 消耗與達成可接受輸出的嘗試次數而異。
Token 費率不等於每張影像價格。實際成本取決於請求的 Token 消耗量以及為產出可接受資產所需的嘗試次數。
若 Flare 能更快完成工作負載且減少失敗修訂次數，即便原始 Token 消耗相近，其每個被接受資產的成本仍可能大幅改善。
品質與速度：Flare、Sunburst，或 Image 2？
| Workload | Recommended model | Why |
|---|---|---|
| High-volume social content | Flare | 目前品質信號較強，加上較低延遲 |
| Rapid prototypes | Flare | 更快迭代比極致編輯可控性更重要 |
| Visual search | Flare | 對延遲敏感的工作負載 |
| E-commerce variations | Flare | 吞吐與保真的平衡 |
| Final advertising creative | Sunburst | 最佳品質與更緊的編輯可控性 |
| Product hero imagery | Sunburst | 精準編輯與參考保留 |
| Complex image editing | Sunburst | 在本快照中的單張影像編輯分數最高 |
| Text-heavy premium graphics | Sunburst | 目前最強的文字渲染分數 |
| Existing stable production pipeline | Image 2 or staged migration | 成熟行為與更大的基準樣本 |
| New general-purpose deployment | Flare | 對多數應用最好的預設平衡 |
對多數新應用而言，Flare 是理性的預設。當增量的精度值得多些延遲時，再選用 Sunburst。一個務實的路由策略是以 Flare 快速生成，將困難的最終修訂交給 Sunburst。
GPT Image 2.5 是重大升級還是小幅修訂？
儘管名稱為「2.5」，各種跡象顯示這不只是小幅品質更新。最大變化集中在決定影像模型能否用於迭代生產系統的關鍵區域：參考保留、局部化編輯、重複編輯、佈局處理、文字渲染與吞吐量。
早期的基準提升亦支持此觀點。在本快照中，Sunburst 在整體生成領先 Image 2 40 分，在單張影像編輯領先 59 分，而 Flare 在非慢速高端模型的前提下也提升了分數。
GPT Image 2.5 的安全與來源標記
OpenAI 的 Images 2.5 系統卡 報告顯示，在對抗性測試中，Sunburst 有 1.09% 的不安全生成到達使用者，Flare 為 1.41%，而 ChatGPT Images 2.0 基準為 1.64%。
這些數字來自刻意設計的對抗性提示，不代表正常生產流量。
該公司也持續在生成影像上附加 C2PA 來源中繼資料 與不可見浮水印。這很重要，因為隨著影像保真度提升，更高的擬真度也提高了欺騙性或誤導性生成媒體的潛在成本。
如何在 CometAPI 存取 GPT Image 2.5 API
新一代的兩個分支皆可透過 CometAPI 存取。CometAPI 的 GPT Image 2.5 Sunburst API 使用 gpt-image-2.5-sunburst，而 CometAPI 的 GPT Image 2.5 Flare API 使用 gpt-image-2.5-flare。先前的 CometAPI 的 GPT Image 2 API 仍以 gpt-image-2 提供。
存取 GPT Image 2.5 並生成影像共有四個步驟：
- 登入 CometAPI，並在 API 儀表板 建立 API 金鑰。
- 選擇模型 ID：使用
gpt-image-2.5-flare以獲得更快生成，或使用gpt-image-2.5-sunburst以獲得最高的生成與編輯精度。 - 以 API 金鑰、模型 ID、提示詞、尺寸與品質設定，向
/v1/images/generations發送 POST 請求。當修改既有影像時，使用/v1/images/edits。 - 從回應中取回生成影像，儲存或顯示，並在擴大工作流程前檢視品質、延遲與 Token 用量。
是否應該從 Image 2 升級到 GPT Image 2.5？
對多數新工作負載而言，應該——但正確的升級通常是 Flare，而非自動選擇 Sunburst。Flare 是最強的預設遷移選擇，因其結合相同的公佈 Token 費率、更高的初步 Arena 分數，以及相較 Image 2 的更低延遲定位。
當最終資產的品質比延遲更重要時，Sunburst 是更好的選擇。其在整體生成、影像編輯、文字渲染與風格化影像上的早期領先，使其對創意生產流程特別具吸引力。
Image 2 仍有一項有意義的優勢：證據的成熟度。其基準結果基於遠多於新發佈 2.5 模型的樣本量。因此生產團隊應透過受控的 A/B 評估來遷移，而非假設早期排行榜的差距會維持不變。
遷移考量
若要進行嚴謹的遷移測試，請固定提示詞、參考影像、解析度與品質設定，然後比較：
- 端到端延遲
- Token 消耗
- 可接受輸出比例
- 所需編輯次數
- 主體或產品一致性
- 字體排印的準確度
最後一項指標尤其重要：若某模型每個 Token 的成本相同，但需要的重生成次數減半，那在工作流程層面的成本就可能大幅降低。
最終結論
GPT Image 2.5 相較 Image 2 是有意義的升級，因為它同時改善影像生產的兩個面向：創作品質與可編輯性。
若在乎速度與量能，選 Flare。它在整體生成與編輯上已高於 Image 2，且以顯著更低延遲為目標。
若在乎精度與最終視覺品質，選 Sunburst。就本文檢視的大多數基準面向而言，它目前是三者中最強。
Image 2 仍是可信的生產基準，但除非內部評估顯示針對特定工作流程有退步，否則越來越沒有理由在新整合中把它作為預設。更有用的問題，是哪個 GPT Image 2.5 模型能為你的工作負載帶來最佳的每秒品質與每個被接受影像的成本。
OpenAI 官方視覺範例
來自 GPT Images 2.0 發佈的 OpenAI 官方產品視覺。
OpenAI 官方精準編輯示例。
OpenAI 官方風格示例。
撰稿環境註記：以上官方圖片直接引用自 OpenAI 的 CDN，而非以本地重建版本取代。
GPT Image 2.5 提升參考影像保真度
其中一項最實用的升級更容易「看」到而非描述。OpenAI 的 Images 2.5 官方示範將一張舊肖像轉換風格，同時保留孩童的身份特徵與整體姿態。輸出在衣著與呈現上有明顯變化，但未把主體變成另一個長相不同的人。
Images 2.5 官方參考保真度輸入。
Images 2.5 官方編輯輸出。
這對電商攝影、頭像變換、虛擬造型、廣告變體與品牌社群內容都很重要。更好的參考保留可降低因請求的編輯同時改變了臉部、產品幾何、構圖或背景細節而必須重生影像的需求。
常見問題
GPT Image 2.5 是否優於 Image 2？
早期證據顯示是。本文所用的基準快照中，Flare 與 Sunburst 的分數皆高於 Image 2。Sunburst 的品質優勢更大，而 Flare 則優化於更強的速度—品質平衡。
Flare 與 Sunburst 的差別是什麼？
Flare 針對快速、高品質的日常影像生成設計，對多數應用為預設選擇。Sunburst 則是更高精度的選項，適合高端影像生成與細節編輯，但生成時間較長。
GPT Image 2.5 是否比 Image 2 更便宜？
官方 Token 費率相同，但這不代表每張影像成本相同。實際成本取決於 Token 消耗量，以及達成可接受結果所需的生成或編輯嘗試次數。
GPT Image 2.5 是否比 Image 2 更快？
Flare 是更快的。OpenAI 表示 Flare 相較 Image 2 在提供更高品質影像的同時，延遲降低 50%。Sunburst 則刻意較慢，因為它優先考量更嚴密的創作與編輯可控性。
哪個 GPT Image 模型最適合影像編輯？
就目前數據，Sunburst 最強，在本文採用的單張影像編輯快照中居首。
開發者預設應使用哪個模型？
對多數通用應用，先從 Flare 開始。當內部評估顯示更高的編輯精度或視覺品質足以抵償額外延遲時，再使用 Sunburst。
GPT Image 2.5 是否支援影像輸入？
是。Flare 與 Sunburst 均支援影像輸入，用於參考引導與編輯流程。
我可以繼續使用 Image 2 嗎？
可以。既有的 Image 2 整合不需立即遷移。對嚴格可重現性有要求的團隊也可釘選帶日期的快照，同時評估較新的模型。
Sunburst 一定比 Flare 更好嗎？
不是。Sunburst 在本快照的大多數品質維度領先，但 Flare 更快，對於高吞吐或對延遲敏感的應用更可取。
GPT Image 2.5 的基準結果是最終的嗎？
不是。本文使用的 Arena 結果標註為初步，且投票數比 Image 2 少。隨著更多評估累積，排名與信賴區間可能改變。