GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: ¿qué modelo de API?

OpenAI no lanzó una única API gpt-image-2.5. Lanzó dos:

gpt-image-2.5-flare — la generación cotidiana de alta calidad más rápida
gpt-image-2.5-sunburst — el modelo más capaz, pensado para precisión de edición

Esa división es la versión orientada a desarrolladores de ¿Qué es GPT Image 2.5? El nuevo modelo de imagen de OpenAI, explicado. Los usuarios de ChatGPT no eligen Flare o Sunburst por nombre. La API, Codex y quien llame a la Image API o a la herramienta de generación de imágenes de Responses sí.

Esta comparación usa las páginas de los modelos de OpenAI, la guía de generación de imágenes, la guía de prompting y el post de lanzamiento del 8 de septiembre. No es un benchmark de latencia de PixVerse.

PixVerse ahora incluye GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2.5 Sunburst, además de GPT Image 2. Puedes producir el still en el espacio de PixVerse o con la API y luego ejecutar imagen a video. Sube un resultado de la API solo cuando el still no se haya hecho en PixVerse. Una oferta de lanzamiento de 14 días dejó Flare y Sunburst sin coste de créditos para miembros elegibles de PixVerse en el extranjero. A 27 de septiembre de 2026, no des por hecho que la oferta siga vigente ni trates ninguno de los dos modelos como gratuito o ilimitado. Comprueba el precio en créditos que muestra el espacio de trabajo. Consulta el artículo de Flare vs Sunburst del 20 de septiembre de 2026 de PixVerse y la página del modelo GPT Image 2.5.

Conclusión

Si necesitas…	Empieza con
Borradores, redes sociales, búsqueda, alto volumen, stills de A/B	Flare
Finales de campaña, pack shots de producto, ediciones que preservan identidad	Sunburst
Un pipeline de GPT Image 2 que ya se ve bien	Flare, y conserva Sunburst solo si cae la calidad
Un pipeline de GPT Image 2 que aún falla en ediciones difíciles	Sunburst, y prueba Flare cuando la calidad esté demostrada
Sketch / plantillas / comentarios de ChatGPT	ChatGPT Images 2.5, no un id de API

La guía de prompting de OpenAI es la regla de decisión más limpia: Flare es el modelo small, optimizado para velocidad, con calidad comparable a GPT Image 2. Sunburst es el modelo base, optimizado para calidad, con mayor calidad de imagen que GPT Image 2. Ambos mejoran la edición precisa y la preservación del sujeto.

La página de marketing es más agresiva con Flare. Dice que Flare entrega imágenes de mayor calidad que GPT-Image-2 con un 50% menos de latencia. Cuando los dos documentos discrepan en el tono, usa la guía de prompting para las decisiones de producción y trata la cifra del 50% como el recorte máximo de latencia declarado por OpenAI frente a Images 2.0.

Comparación de Especificaciones

	Flare	Sunburst
ID del modelo	`gpt-image-2.5-flare`	`gpt-image-2.5-sunburst`
Snapshot	`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`	`gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`
Frase de OpenAI	Generación cotidiana de imágenes rápida y de alta calidad	Modelo más capaz para generación y edición
Rol en la guía para desarrolladores	Small / speed	Base / quality
Casos de uso de la página del producto	Contenido de creadores y redes sociales, experiencias de producto, búsqueda visual, prototipado rápido, generación de alto volumen	Creatividad de campaña lista para producción, imágenes de producto pulidas
Ajustes de calidad	`auto`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`	Los mismos
Fondos	`auto`, `opaque`, `transparent`	Los mismos
Endpoints	Generaciones y ediciones de Image; herramienta de imagen de Responses	Los mismos
Batch	No listado en el lanzamiento	No listado en el lanzamiento
Inpainting	Compatible	Compatible
Tarifas por token listadas	Idénticas a las de Sunburst y GPT Image 2	Idénticas a las de Flare y GPT Image 2

Reglas de tamaño compartidas: auto o WIDTHxHEIGHT, bordes múltiplos de 16, borde máximo de 3.840 px, relación largo-corto ≤ 3:1, total de píxeles 655.360–8.294.400. Los tamaños recomendados en la documentación incluyen 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, 2048×2048, 2048×1152, 3840×2160 y 2160×3840. Las salidas por encima de 3.686.400 píxeles (2560×1440) son experimentales.

La Misma Lista de Precios, No la Misma Factura

Ambos modelos listan:

Entrada de imagen $8 / en caché $2 / salida $30 por 1M tokens
Entrada de texto $5 / en caché $1.25 por 1M tokens
Salida solo de imagen, así que la salida de texto no se factura

OpenAI dice que esas tarifas coinciden con las de GPT Image 2, y también que la calculadora de GPT Image 2 no estima el consumo de tokens de GPT Image 2.5. Los modelos pueden usar recuentos de tokens distintos con la misma etiqueta de calidad. Los hilos de la comunidad el día del lanzamiento hicieron el mismo punto: el precio de lista por token no cambió; los tokens por imagen no están documentados respecto a GPT Image 2.

Implicaciones prácticas:

No asumas que Flare es más barato porque es más rápido.
No asumas que Sunburst cuesta lo mismo que GPT Image 2 high si pasas a xhigh o max.
Mide el costo por imagen aceptada, incluidos los reintentos, en tus propios tamaños.

Las llamadas a la Responses API también facturan el modelo de chat principal (los ejemplos de OpenAI usan gpt-6-astra) además de los tokens de imagen.

Qué Dijeron de Hecho los Socios de Lanzamiento

OpenAI publicó cuatro citas de clientes. Son útiles como pistas de carga de trabajo, no como rankings independientes.

Higgsfield: Flare entiende qué no cambiar —personaje, composición, identidad visual—, lo que importa para cine, UGC y anuncios.
Adobe: los modelos GPT Image 2.5 están en Firefly; el énfasis es una generación más rápida y consistencia de resolución a lo largo de los refinamientos.
Manus: Flare fue de 2 a 4 veces más rápido que GPT-Image-2 en sus evaluaciones, con mejor generación de fondo transparente para activos de marca, decks y sitios web.
Runway: la baja latencia y la calidad encajan con cómo ya trabajan los creadores en Runway.

Si tu trabajo se parece al de Higgsfield o a las campañas de Adobe, usa Sunburst por defecto para los finales. Si se parece al volumen de iteración de Manus o Runway, usa Flare por defecto.

Cómo Llamar a Cada Modelo

Image API — define model en la petición de generación o edición:

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare", // or "gpt-image-2.5-sunburst"
  prompt,
  quality: "high",
  size: "1024x1536",
  background: "auto",
});

Responses API — elige un modelo principal en el nivel superior y luego define el modelo de la herramienta de imagen:

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "Generate a 16:9 first frame of a red kettle on a marble counter, no extra text.",
  tools: [{ type: "image_generation", model: "gpt-image-2.5-sunburst" }],
});

Fija un snapshot (gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 o gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08) cuando necesites que el comportamiento se quede quieto después de la semana de lanzamiento.

Mantén quality explícito al comparar los dos modelos. auto puede elegir ajustes internos distintos, lo que ensucia las comparaciones de latencia y costo. La guía de prompting de OpenAI también dice que la misma etiqueta de calidad no implica el mismo aspecto ni el mismo tiempo de respuesta entre Flare y Sunburst.

Un Orden de Evaluación Razonable

Elige 10–20 trabajos reales: un póster con texto exacto, un recorte de producto, un cambio de estilo que preserve el rostro, una eliminación local de objeto, un icono transparente, un primer fotograma de video 16:9.
Ejecútalos en Sunburst a medium o high.
Ejecuta el mismo paquete en Flare con la misma calidad y el mismo tamaño.
Puntúa: seguimiento de instrucciones, bloqueo de identidad/producto, texto, cambios no deseados, bordes de alpha, tiempo hasta la primera imagen aceptada, costo por imagen aceptada.
Sube la calidad (xhigh, max) solo en los trabajos que sigan fallando.
Pon Flare en las rutas que pasen. Conserva Sunburst en las que no.

Esa es la misma lógica que OpenAI recomienda para migrar fuera de GPT Image 2. También encaja de forma limpia en un pipeline de PixVerse: genera el still con el modelo de API que pasó y luego anímalo en PixVerse, en lugar de pedirle al modelo de imagen que invente movimiento.

Dónde Encaja Esto en PixVerse

PixVerse es la superficie de producción de video. GPT Image 2.5 es la pila de stills de OpenAI.

Una división típica:

Flare para explorar cinco direcciones de miniatura en unos segundos cada una
Sunburst para el still hero cerrado (pack shot, hoja de personaje, póster)
PixVerse para convertir ese still en un clip de 5–15 s con V6, C1, Seedance, Kling u otro modelo de video

En PixVerse, Flare y Sunburst ya pueden producir el still y enviarlo a imagen a video sin salir del espacio de trabajo. Análisis de GPT Image 2: Guía de Prompts y Casos de Uso en 2026 sigue siendo la vía cuando un pipeline está fijado a GPT Image 2. Usa ChatGPT cuando necesites específicamente Sketch o comentarios sobre la imagen; esas herramientas no son parámetros de la API.

Preguntas Frecuentes

¿Puedo usar ambos modelos en un producto?

Sí. Enruta los borradores a Flare y los finales a Sunburst. Mantén el prompt idéntico para saber si fue el modelo, y no el brief, el que cambió el resultado.

¿Sunburst es siempre más nítido?

OpenAI lo posiciona como de mayor calidad que GPT Image 2 y como el modelo de precisión. No promete que cada prompt se vea mejor, y xhigh/max no son mejoras de calidad gratuitas. Inspecciona la salida.

¿Flare y Sunburst admiten fondos transparentes?

Sí. Define background="transparent" y decodifica PNG o WebP conservando el canal alpha. Revisa cabello, cristal, sombras y bordes. Un tablero pintado no es transparencia.