GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst : quel modèle API ?
OpenAI n’a pas livré une API unique gpt-image-2.5. Elle en a livré deux :
gpt-image-2.5-flare— génération quotidienne de haute qualité la plus rapidegpt-image-2.5-sunburst— modèle le plus capable, conçu pour la précision d’édition
Cette scission est la version développeur de Qu’est-ce que GPT Image 2.5 ? Le nouveau modèle d’image d’OpenAI. Les utilisateurs ChatGPT ne choisissent pas Flare ou Sunburst par nom. L’API, Codex, et quiconque appelle l’Image API ou l’outil de génération d’images Responses le font.
Cette comparaison s’appuie sur les pages de modèles d’OpenAI, le guide de génération d’images, le guide de prompting et le billet de lancement du 8 septembre. Ce n’est pas un benchmark de latence PixVerse.
PixVerse inclut désormais GPT Image 2.5 Flare et GPT Image 2.5 Sunburst, en plus de GPT Image 2. Vous pouvez produire le still dans l’espace PixVerse ou via l’API, puis lancer l’image-vers-vidéo. Importez un résultat d’API seulement si le still n’a pas été créé dans PixVerse. Une offre de lancement de 14 jours rendait Flare et Sunburst sans coût en crédits pour les membres PixVerse éligibles à l’étranger. Au 27 septembre 2026, ne supposez pas que l’offre est encore active et ne traitez aucun des deux modèles comme gratuit ou illimité. Vérifiez le prix en crédits affiché dans l’espace de travail. Voir l’article Flare vs Sunburst du 20 septembre 2026 de PixVerse et la page du modèle GPT Image 2.5.
En résumé
| Si vous avez besoin de… | Commencez par |
|---|---|
| Brouillons, social, recherche, fort volume, stills A/B | Flare |
| Finales de campagne, pack shots produit, retouches préservant l’identité | Sunburst |
| Un pipeline GPT Image 2 qui a déjà bonne allure | Flare, puis ne gardez Sunburst que si la qualité baisse |
| Un pipeline GPT Image 2 qui échoue encore sur les retouches difficiles | Sunburst, puis essayez Flare une fois la qualité prouvée |
| Sketch / templates / commentaires ChatGPT | ChatGPT Images 2.5, pas un ID API |
Le guide de prompting d’OpenAI est la règle de décision la plus claire : Flare est le modèle small, optimisé pour la vitesse, avec une qualité comparable à GPT Image 2. Sunburst est le modèle base, optimisé pour la qualité, avec une qualité d’image supérieure à GPT Image 2. Les deux améliorent l’édition précise et la préservation du sujet.
La page marketing est plus agressive sur Flare. Elle indique que Flare livre des images de plus haute qualité que GPT-Image-2 avec 50 % de latence en moins. Quand les deux documents divergent de ton, utilisez le guide de prompting pour les choix de production et traitez le chiffre de 50 % comme la réduction maximale de latence déclarée par OpenAI par rapport à Images 2.0.
Comparaison des spécifications
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| ID du modèle | 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 |
| Accroche OpenAI | Génération d’images quotidienne rapide et de haute qualité | Modèle le plus capable pour la génération et l’édition |
| Rôle dans le guide développeur | Small / speed | Base / quality |
| Cas d’usage page produit | Contenu créateur et social, expériences produit, recherche visuelle, prototypage rapide, génération à fort volume | Création de campagne prête pour la production, imagerie produit soignée |
| Réglages de qualité | auto, low, medium, high, xhigh, max |
Identiques |
| Fonds | auto, opaque, transparent |
Identiques |
| Endpoints | Générations et éditions Image ; outil image Responses | Identiques |
| Batch | Non listé au lancement | Non listé au lancement |
| Inpainting | Pris en charge | Pris en charge |
| Tarifs au jeton listés | Identiques à Sunburst et GPT Image 2 | Identiques à Flare et GPT Image 2 |
Règles de taille partagées : auto ou WIDTHxHEIGHT, bords multiples de 16, bord max 3 840 px, ratio long/court ≤ 3:1, total de pixels 655 360–8 294 400. Les tailles recommandées dans la documentation incluent 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, 2048×2048, 2048×1152, 3840×2160 et 2160×3840. Les sorties au-dessus de 3 686 400 pixels (2560×1440) sont expérimentales.
Même grille tarifaire, pas la même facture
Les deux modèles listent :
- Entrée image 8 $ / cache 2 $ / sortie 30 $ par 1M de jetons
- Entrée texte 5 $ / cache 1,25 $ par 1M de jetons
- Sortie image uniquement, donc la sortie texte n’est pas facturée
OpenAI indique que ces tarifs correspondent à GPT Image 2, et aussi que le calculateur GPT Image 2 n’estime pas la consommation de jetons de GPT Image 2.5. Les modèles peuvent utiliser des comptes de jetons différents sous le même libellé de qualité. Les fils communautaires le jour du lancement ont fait le même constat : le prix catalogue par jeton est inchangé ; les jetons par image ne sont pas documentés par rapport à GPT Image 2.
Implications pratiques :
- Ne supposez pas que Flare est moins cher parce qu’il est plus rapide.
- Ne supposez pas que Sunburst coûte autant que GPT Image 2
highsi vous passez àxhighoumax. - Mesurez le coût par image acceptée, y compris les nouvelles tentatives, sur vos propres tailles.
Les appels Responses API facturent aussi le modèle de chat principal (les exemples d’OpenAI utilisent gpt-6-astra) en plus des jetons image.
Ce qu’ont vraiment dit les partenaires de lancement
OpenAI a publié quatre citations clients. Elles sont utiles comme indices de charge de travail, pas comme classements indépendants.
- Higgsfield : Flare comprend ce qu’il ne faut pas changer — personnage, composition, identité visuelle — ce qui compte pour le film, l’UGC et les pubs.
- Adobe : les modèles GPT Image 2.5 sont dans Firefly ; l’accent est mis sur une génération plus rapide et une cohérence de résolution à travers les raffinements.
- Manus : Flare était 2–4× plus rapide que GPT-Image-2 dans leurs évaluations, avec une génération de fonds transparents améliorée pour les assets de marque, les decks et les sites.
- Runway : la faible latence et la qualité correspondent à la façon dont les créateurs travaillent déjà dans Runway.
Si votre travail ressemble aux campagnes Higgsfield ou Adobe, privilégiez Sunburst pour les finales. S’il ressemble au volume d’itération Manus ou Runway, privilégiez Flare.
Comment appeler chaque modèle
Image API — définissez model sur la requête de génération ou d’édition :
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 — choisissez un modèle principal au niveau supérieur, puis définissez le modèle de l’outil image :
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" }],
});Verrouillez un snapshot (gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 ou gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08) lorsque vous avez besoin que le comportement reste stable après la semaine de lancement.
Gardez quality explicite lorsque vous comparez les deux modèles. auto peut choisir des réglages internes différents, ce qui rend les comparaisons de latence et de coût bruitées. Le guide de prompting d’OpenAI indique aussi que le même libellé de qualité n’implique pas le même rendu ni le même temps de réponse entre Flare et Sunburst.
Un ordre d’évaluation raisonnable
- Choisissez 10–20 vrais jobs : une affiche avec un texte exact, une découpe produit, un restyle préservant le visage, une suppression d’objet locale, une icône transparente, une première image vidéo 16:9.
- Lancez-les sur Sunburst en
mediumouhigh. - Lancez le même pack sur Flare à la même qualité et taille.
- Notez : suivi des instructions, verrouillage identité/produit, texte, changements indésirables, bords alpha, temps jusqu’à la première image acceptée, coût par image acceptée.
- Augmentez la qualité (
xhigh,max) uniquement sur les jobs qui échouent encore. - Mettez Flare sur les chemins qui passent. Gardez Sunburst sur ceux qui échouent.
C’est la même logique qu’OpenAI recommande pour migrer hors de GPT Image 2. Elle se mappe aussi proprement sur un pipeline PixVerse : générez le still avec le modèle API qui a passé, puis animez dans PixVerse au lieu de demander au modèle d’image d’inventer le mouvement.
Où cela s’inscrit dans PixVerse
PixVerse est la surface de production vidéo. GPT Image 2.5 est la pile d’images fixes d’OpenAI.
Une scission typique :
- Flare pour explorer cinq directions de miniature en quelques secondes chacune
- Sunburst pour le still héros verrouillé (pack shot, fiche personnage, affiche)
- PixVerse pour transformer ce still en clip de 5–15 s avec V6, C1, Seedance, Kling ou un autre modèle vidéo
Sur PixVerse, Flare et Sunburst peuvent désormais produire le still et l’envoyer vers image-vers-vidéo sans quitter l’espace de travail. GPT Image 2 : test complet et guide de prompts en 2026 reste la voie lorsqu’un pipeline est fixé sur GPT Image 2. Utilisez ChatGPT lorsque vous avez spécifiquement besoin de Sketch ou de commentaires sur l’image ; ces outils ne sont pas des paramètres d’API.
FAQ
Puis-je utiliser les deux modèles dans un même produit ?
Oui. Routez les brouillons vers Flare et les finales vers Sunburst. Gardez le prompt identique pour savoir si c’est le modèle, et non le brief, qui a changé le résultat.
Sunburst est-il toujours plus net ?
OpenAI le positionne comme de qualité supérieure à GPT Image 2 et comme le modèle de précision. Il ne promet pas que chaque prompt soit meilleur, et xhigh/max ne sont pas des mises à niveau de qualité gratuites. Inspectez la sortie.
Flare et Sunburst prennent-ils en charge les fonds transparents ?
Oui. Définissez background="transparent" et décodez PNG ou WebP en préservant le canal alpha. Vérifiez les cheveux, le verre, les ombres et les bords. Un damier peint n’est pas de la transparence.