GPT Image 2.5 Flare बनाम Sunburst: कौन सा API मॉडल?

OpenAI ने एक अकेला gpt-image-2.5 API नहीं भेजा। उसने दो भेजे:

gpt-image-2.5-flare — सबसे तेज़ उच्च-गुणवत्ता रोज़मर्रा जनरेशन
gpt-image-2.5-sunburst — सबसे सक्षम मॉडल, एडिटिंग प्रिसिजन के लिए बना

वह विभाजन GPT Image 2.5 क्या है? OpenAI के नए इमेज मॉडल की व्याख्या का डेवलपर-उन्मुख संस्करण है। ChatGPT यूज़र्स Flare या Sunburst नाम से नहीं चुनते। API, Codex, और जो कोई Image API या Responses इमेज जनरेशन टूल कॉल करता है, वह चुनता है।

यह तुलना OpenAI के मॉडल पेज, इमेज जनरेशन गाइड, प्रॉम्प्टिंग गाइड, और 8 सितंबर के लॉन्च पोस्ट का उपयोग करती है। यह PixVerse लेटेंसी बेंचमार्क नहीं है।

PixVerse में अब GPT Image 2 के साथ GPT Image 2.5 Flare और GPT Image 2.5 Sunburst भी हैं। स्टिल PixVerse वर्कस्पेस या API से बनाकर फिर इमेज-टू-वीडियो चला सकते हैं। API परिणाम तभी अपलोड करें जब स्टिल PixVerse में न बनी हो। आधिकारिक लॉन्च के 14 दिनों तक पात्र विदेशी PixVerse सदस्यों के लिए Flare और Sunburst बिना क्रेडिट लागत के उपलब्ध थे। 27 सितंबर 2026 को यह न मानें कि यह ऑफ़र अभी भी सक्रिय है, और किसी भी मॉडल को मुफ़्त या असीमित न समझें। जनरेट करने से पहले वर्कस्पेस में दिखी क्रेडिट कीमत जाँचें। PixVerse का 20 सितंबर 2026 का Flare बनाम Sunburst लेख और GPT Image 2.5 मॉडल पेज देखें।

मूल बात

अगर आपको चाहिए…	इससे शुरू करें
ड्राफ्ट, सोशल, सर्च, हाई वॉल्यूम, A/B स्टिल	Flare
कैंपेन फ़ाइनल, प्रोडक्ट पैक शॉट, आइडेंटिटी-प्रिज़र्विंग एडिट	Sunburst
GPT Image 2 पाइपलाइन जो पहले से अच्छी लगती है	Flare, फिर क्वालिटी गिरे तभी Sunburst रखें
GPT Image 2 पाइपलाइन जो कठिन एडिट अभी भी फ़ेल करती है	Sunburst, फिर क्वालिटी सिद्ध होने पर Flare आज़माएँ
ChatGPT Sketch / टेम्प्लेट / कमेंट	ChatGPT Images 2.5, कोई API id नहीं

OpenAI की प्रॉम्प्टिंग गाइड सबसे साफ़ निर्णय नियम है: Flare छोटा, स्पीड-ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल है जिसकी क्वालिटी GPT Image 2 से तुलनीय है। Sunburst बेस, क्वालिटी-ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल है जिसकी इमेज क्वालिटी GPT Image 2 से ऊँची है। दोनों प्रिसिजन एडिटिंग और सब्जेक्ट प्रिज़र्वेशन सुधारते हैं।

मार्केटिंग पेज Flare पर ज़्यादा आक्रामक है। वह कहता है कि Flare GPT-Image-2 से उच्च-गुणवत्ता इमेज 50% कम लेटेंसी पर देता है। जब दोनों दस्तावेज़ स्वर में असहमत हों, तो प्रोडक्शन चुनाव के लिए प्रॉम्प्टिंग गाइड इस्तेमाल करें और 50% आँकड़े को Images 2.0 के मुकाबले OpenAI का कथित अधिकतम लेटेंसी कट मानें।

स्पेक तुलना

	Flare	Sunburst
मॉडल ID	`gpt-image-2.5-flare`	`gpt-image-2.5-sunburst`
स्नैपशॉट	`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`	`gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`
OpenAI वन-लाइनर	तेज़, उच्च-गुणवत्ता रोज़मर्रा इमेज जनरेशन	जनरेशन और एडिटिंग के लिए सबसे सक्षम मॉडल
डेवलपर गाइड भूमिका	छोटा / स्पीड	बेस / क्वालिटी
प्रोडक्ट-पेज यूज़ केस	क्रिएटर और सोशल कंटेंट, प्रोडक्ट अनुभव, विज़ुअल सर्च, रैपिड प्रोटोटाइपिंग, हाई-वॉल्यूम जनरेशन	प्रोडक्शन-रेडी कैंपेन क्रिएटिव, पॉलिश्ड प्रोडक्ट इमेजरी
क्वालिटी सेटिंग्स	`auto`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`	वही
बैकग्राउंड	`auto`, `opaque`, `transparent`	वही
एंडपॉइंट	इमेज जनरेशन और एडिट; Responses इमेज टूल	वही
बैच	लॉन्च पर सूचीबद्ध नहीं	लॉन्च पर सूचीबद्ध नहीं
इनपेंटिंग	सपोर्टेड	सपोर्टेड
सूचीबद्ध टोकन दरें	Sunburst और GPT Image 2 के समान	Flare और GPT Image 2 के समान

साझा साइज़ नियम: auto या WIDTHxHEIGHT, किनारे 16 के गुणज, अधिकतम किनारा 3,840px, लंबे-से-छोटे अनुपात ≤ 3:1, कुल पिक्सेल 655,360–8,294,400। डॉक्स में अनुशंसित साइज़ में 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, 2048×2048, 2048×1152, 3840×2160 और 2160×3840 शामिल हैं। 3,686,400 पिक्सेल (2560×1440) से ऊपर आउटपुट प्रयोगात्मक हैं।

वही मूल्य सूची, वही बिल नहीं

दोनों मॉडल सूचीबद्ध करते हैं:

इमेज इनपुट $8 / कैश्ड $2 / आउटपुट $30 प्रति 1M टोकन
टेक्स्ट इनपुट $5 / कैश्ड $1.25 प्रति 1M टोकन
केवल-इमेज आउटपुट, इसलिए टेक्स्ट आउटपुट बिल नहीं होता

OpenAI कहता है कि ये दरें GPT Image 2 से मेल खाती हैं, और यह भी कहता है कि GPT Image 2 कैलकुलेटर GPT Image 2.5 टोकन खपत का अनुमान नहीं लगाता। मॉडल एक ही क्वालिटी लेबल पर अलग टोकन काउंट इस्तेमाल कर सकते हैं। लॉन्च दिन की कम्युनिटी थ्रेड ने वही बात कही: प्रति टोकन लिस्ट प्राइस अपरिवर्तित है; प्रति इमेज टोकन GPT Image 2 के सापेक्ष अदस्तावेज़ीकृत हैं।

व्यावहारिक निहितार्थ:

यह न मानें कि Flare सस्ता है क्योंकि वह तेज़ है।
यह न मानें कि xhigh या max पर जाने पर Sunburst की लागत GPT Image 2 high के बराबर है।
अपने साइज़ पर स्वीकृत-इमेज लागत मापें, रीट्राई सहित।

Responses API कॉल इमेज टोकन के ऊपर मेनलाइन चैट मॉडल (OpenAI के उदाहरण gpt-6-astra इस्तेमाल करते हैं) का भी बिल करते हैं।

लॉन्च पार्टनर्स ने वास्तव में क्या कहा

OpenAI ने चार ग्राहक उद्धरण प्रकाशित किए। वे वर्कलोड संकेत के रूप में उपयोगी हैं, स्वतंत्र लीडरबोर्ड के रूप में नहीं।

Higgsfield: Flare समझता है कि क्या नहीं बदलना है — कैरेक्टर, कंपोज़िशन, विज़ुअल आइडेंटिटी — जो फ़िल्म, UGC और विज्ञापनों के लिए मायने रखता है।
Adobe: GPT Image 2.5 मॉडल Firefly में हैं; ज़ोर तेज़ जनरेशन और रिफ़ाइनमेंट के ज़रिए रिज़ॉल्यूशन कंसिस्टेंसी पर है।
Manus: उनकी इवैल्यूएशन में Flare GPT-Image-2 से 2–4× तेज़ था, ब्रांड एसेट, डेक और वेबसाइटों के लिए बेहतर ट्रांसपेरेंट-बैकग्राउंड जनरेशन के साथ।
Runway: कम लेटेंसी और क्वालिटी उस तरीके से मेल खाती है जिस तरह क्रिएटर पहले से Runway में काम करते हैं।

अगर आपका काम Higgsfield या Adobe कैंपेन वर्क जैसा लगता है, फ़ाइनल के लिए Sunburst डिफ़ॉल्ट रखें। अगर वह Manus या Runway इटरेशन वॉल्यूम जैसा लगता है, Flare डिफ़ॉल्ट रखें।

प्रत्येक मॉडल को कैसे कॉल करें

Image API — जनरेशन या एडिट रिक्वेस्ट पर model सेट करें:

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 — शीर्ष स्तर पर मेनलाइन मॉडल चुनें, फिर इमेज टूल का मॉडल सेट करें:

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" }],
});

लॉन्च सप्ताह के बाद व्यवहार स्थिर रखने के लिए स्नैपशॉट (gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 या gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08) लॉक करें।

दोनों मॉडलों की तुलना करते समय quality स्पष्ट रखें। auto अलग आंतरिक सेटिंग चुन सकता है, जिससे लेटेंसी और लागत तुलना शोरभरी हो जाती है। OpenAI की प्रॉम्प्टिंग गाइड यह भी कहती है कि एक ही क्वालिटी लेबल Flare और Sunburst पर एक ही लुक या एक ही रिस्पॉन्स टाइम नहीं दर्शाता।

एक समझदार इवैल्यूएशन क्रम

10–20 वास्तविक काम चुनें: सटीक कॉपी वाला पोस्टर, प्रोडक्ट कटआउट, चेहरा-संरक्षित रीस्टाइल, लोकल ऑब्जेक्ट रिमूवल, ट्रांसपेरेंट आइकन, 16:9 वीडियो फ़र्स्ट फ़्रेम।
उन्हें Sunburst पर medium या high चलाएँ।
वही पैक Flare पर उसी क्वालिटी और साइज़ से चलाएँ।
स्कोर: इंस्ट्रक्शन फ़ॉलोइंग, आइडेंटिटी/प्रोडक्ट लॉक, टेक्स्ट, अनचाहे बदलाव, अल्फा किनारे, पहली स्वीकृत इमेज तक समय, स्वीकृत इमेज प्रति लागत।
क्वालिटी (xhigh, max) केवल उन कामों पर बढ़ाएँ जो अभी भी फ़ेल हों।
जो पाथ पास करें उन पर Flare रखें। जो न करें उन पर Sunburst रखें।

यही तर्क OpenAI GPT Image 2 से माइग्रेट करने की सिफ़ारिश करता है। यह PixVerse पाइपलाइन पर भी साफ़ बैठता है: उस API मॉडल से स्टिल जनरेट करें जो पास हुआ, फिर इमेज मॉडल से मोशन गढ़वाने की जगह PixVerse में एनिमेट करें।

यह PixVerse में कहाँ बैठता है

PixVerse वीडियो प्रोडक्शन सतह है। GPT Image 2.5 OpenAI का स्टिल स्टैक है।

एक सामान्य विभाजन:

Flare पाँच थंबनेल दिशाएँ कुछ सेकंड में एक्सप्लोर करने के लिए
Sunburst लॉक्ड हीरो स्टिल (पैक शॉट, कैरेक्टर शीट, पोस्टर) के लिए
PixVerse उस स्टिल को V6, C1, Seedance, Kling या दूसरे वीडियो मॉडल के साथ 5–15 सेकंड क्लिप में बदलने के लिए

PixVerse पर Flare और Sunburst अब स्टिल बनाकर उसे वर्कस्पेस छोड़े बिना इमेज-टू-वीडियो में भेज सकते हैं। जब पाइपलाइन GPT Image 2 पर टिकी हो, मार्ग GPT Image 2 समीक्षा: 2026 में प्रॉम्प्ट गाइड और उपयोग के मामले रहता है। Sketch या छवि पर टिप्पणी विशेष रूप से चाहिए तभी ChatGPT इस्तेमाल करें; ये टूल API पैरामीटर नहीं हैं।

FAQ

क्या मैं एक प्रोडक्ट में दोनों मॉडल इस्तेमाल कर सकता हूँ?

हाँ। ड्राफ्ट Flare पर और फ़ाइनल Sunburst पर रूट करें। प्रॉम्प्ट एक जैसा रखें ताकि पता चल सके कि परिणाम मॉडल ने बदला, ब्रीफ़ ने नहीं।

क्या Sunburst हमेशा ज़्यादा तीखा होता है?

OpenAI इसे GPT Image 2 से उच्च क्वालिटी और प्रिसिजन मॉडल के रूप में पेश करता है। यह वादा नहीं करता कि हर प्रॉम्प्ट बेहतर दिखे, और xhigh/max मुफ़्त क्वालिटी अपग्रेड नहीं हैं। आउटपुट जाँचें।

क्या Flare और Sunburst ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड सपोर्ट करते हैं?

हाँ। background="transparent" सेट करें और अल्फा चैनल सुरक्षित रखते हुए PNG या WebP डिकोड करें। बाल, काँच, छाया और किनारों की जाँच करें। पेंट किया गया चेकरबोर्ड ट्रांसपेरेंसी नहीं है।