GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: quale modello API?

OpenAI non ha rilasciato una singola API gpt-image-2.5. Ne ha rilasciate due:

gpt-image-2.5-flare — generazione quotidiana di alta qualità più veloce
gpt-image-2.5-sunburst — modello più capace, pensato per la precisione di editing

Quella scissione è la versione per sviluppatori di Che cos’è GPT Image 2.5? Il nuovo modello immagine di OpenAI. Gli utenti ChatGPT non scelgono Flare o Sunburst per nome. API, Codex e chiunque chiami l’Image API o lo strumento di generazione immagini Responses sì.

Questo confronto usa le pagine dei modelli di OpenAI, la guida alla generazione di immagini, la guida al prompting e il post di lancio dell’8 settembre. Non è un benchmark di latenza PixVerse.

PixVerse ora include GPT Image 2.5 Flare e GPT Image 2.5 Sunburst, oltre a GPT Image 2. Puoi produrre lo still nello spazio PixVerse o con l’API e poi avviare immagine-verso-video. Carica un risultato API solo se lo still non è stato fatto in PixVerse. Un’offerta di lancio di 14 giorni rendeva Flare e Sunburst senza costo in crediti per i membri PixVerse idonei all’estero. Al 27 settembre 2026 non dare per scontato che l’offerta sia ancora attiva e non trattare nessuno dei due modelli come gratuito o illimitato. Controlla il prezzo in crediti mostrato nello spazio di lavoro. Vedi l’articolo PixVerse Flare vs Sunburst del 20 settembre 2026 e la pagina del modello GPT Image 2.5.

In sintesi

Se vi serve…	Partite da
Bozze, social, search, alto volume, still A/B	Flare
Finali di campagna, pack shot prodotto, modifiche che preservano l’identità	Sunburst
Una pipeline GPT Image 2 che già ha un buon aspetto	Flare, poi tenete Sunburst solo se la qualità cala
Una pipeline GPT Image 2 che ancora fallisce sulle modifiche difficili	Sunburst, poi provate Flare una volta provata la qualità
Sketch / template / commenti ChatGPT	ChatGPT Images 2.5, non un ID API

La guida al prompting di OpenAI è la regola decisionale più pulita: Flare è il modello small, ottimizzato per la velocità, con qualità comparabile a GPT Image 2. Sunburst è il modello base, ottimizzato per la qualità, con qualità dell’immagine superiore a GPT Image 2. Entrambi migliorano l’editing preciso e la conservazione del soggetto.

La pagina marketing è più aggressiva su Flare. Dice che Flare consegna immagini di qualità superiore rispetto a GPT-Image-2 con latenza inferiore del 50%. Quando i due documenti divergono di tono, usate la guida al prompting per le scelte di produzione e trattate la cifra del 50% come il taglio massimo di latenza dichiarato da OpenAI rispetto a Images 2.0.

Confronto delle specifiche

	Flare	Sunburst
ID del modello	`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`
One-liner OpenAI	Generazione di immagini quotidiana veloce e di alta qualità	Modello più capace per generazione ed editing
Ruolo nella guida sviluppatori	Small / speed	Base / quality
Casi d’uso pagina prodotto	Contenuti creator e social, esperienze prodotto, ricerca visiva, prototipazione rapida, generazione ad alto volume	Creative di campagna pronte per la produzione, immagini prodotto rifinite
Impostazioni di qualità	`auto`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`	Le stesse
Sfondi	`auto`, `opaque`, `transparent`	Le stesse
Endpoint	Generazioni e modifiche Image; strumento immagine Responses	Le stesse
Batch	Non elencato al lancio	Non elencato al lancio
Inpainting	Supportato	Supportato
Tariffe a token elencate	Identiche a Sunburst e GPT Image 2	Identiche a Flare e GPT Image 2

Regole di dimensione condivise: auto o WIDTHxHEIGHT, lati multipli di 16, lato max 3.840 px, rapporto lungo/corto ≤ 3:1, pixel totali 655.360–8.294.400. Le dimensioni raccomandate nella documentazione includono 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, 2048×2048, 2048×1152, 3840×2160 e 2160×3840. Gli output sopra 3.686.400 pixel (2560×1440) sono sperimentali.

Stesso listino, non la stessa fattura

Entrambi i modelli elencano:

Input immagine $8 / cache $2 / output $30 per 1M di token
Input testo $5 / cache $1.25 per 1M di token
Output solo immagine, quindi l’output testo non è fatturato

OpenAI indica che quelle tariffe coincidono con GPT Image 2, e anche che il calcolatore GPT Image 2 non stima il consumo di token di GPT Image 2.5. I modelli possono usare conteggi di token diversi alla stessa etichetta di qualità. I thread della community il giorno del lancio hanno fatto lo stesso punto: il prezzo di listino per token è invariato; i token per immagine non sono documentati rispetto a GPT Image 2.

Implicazioni pratiche:

Non assumete che Flare costi meno perché è più veloce.
Non assumete che Sunburst costi come GPT Image 2 high se passate a xhigh o max.
Misurate il costo per immagine accettata, inclusi i retry, sulle vostre dimensioni.

Le chiamate Responses API fatturano anche il modello chat principale (gli esempi di OpenAI usano gpt-6-astra) in aggiunta ai token immagine.

Cosa hanno detto davvero i partner di lancio

OpenAI ha pubblicato quattro citazioni di clienti. Sono utili come indizi di carico di lavoro, non come classifiche indipendenti.

Higgsfield: Flare capisce cosa non cambiare — personaggio, composizione, identità visiva — il che conta per film, UGC e ads.
Adobe: i modelli GPT Image 2.5 sono in Firefly; l’enfasi è su generazione più veloce e coerenza di risoluzione attraverso i raffinamenti.
Manus: Flare era 2–4× più veloce di GPT-Image-2 nelle loro valutazioni, con generazione di sfondi trasparenti migliorata per asset di brand, deck e siti.
Runway: bassa latenza e qualità si adattano a come i creator lavorano già in Runway.

Se il vostro lavoro assomiglia alle campagne Higgsfield o Adobe, usate Sunburst di default per i finali. Se assomiglia al volume di iterazione Manus o Runway, usate Flare di default.

Come invocare ciascun modello

Image API — impostate model sulla richiesta di generazione o modifica:

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 — scegliete un modello principale al livello superiore, poi impostate il modello dello strumento immagine:

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" }],
});

Bloccate uno snapshot (gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 o gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08) quando vi serve che il comportamento resti fermo dopo la settimana di lancio.

Tenete quality esplicito quando confrontate i due modelli. auto può scegliere impostazioni interne diverse, il che rende rumorosi i confronti di latenza e costo. La guida al prompting di OpenAI dice anche che la stessa etichetta di qualità non implica lo stesso look né lo stesso tempo di risposta tra Flare e Sunburst.

Un ordine di valutazione ragionevole

Scegliete 10–20 job reali: un poster con copy esatto, un ritaglio prodotto, un restyle che preserva il volto, una rimozione locale di oggetto, un’icona trasparente, un first frame video 16:9.
Eseguiteli su Sunburst a medium o high.
Eseguite lo stesso pacchetto su Flare alla stessa qualità e dimensione.
Valutate: aderenza alle istruzioni, lock di identità/prodotto, testo, cambiamenti indesiderati, bordi alpha, tempo fino alla prima immagine accettata, costo per immagine accettata.
Alzate la qualità (xhigh, max) solo sui job che ancora falliscono.
Mettete Flare sui percorsi che passano. Tenete Sunburst su quelli che non passano.

È la stessa logica che OpenAI raccomanda per migrare da GPT Image 2. Si mappa anche in modo pulito su una pipeline PixVerse: generate lo still con il modello API che ha passato, poi animate in PixVerse invece di chiedere al modello immagine di inventare il movimento.

Dove si inserisce in PixVerse

PixVerse è la superficie di produzione video. GPT Image 2.5 è lo stack still di OpenAI.

Una scissione tipica:

Flare per esplorare cinque direzioni di thumbnail in pochi secondi ciascuna
Sunburst per lo still hero bloccato (pack shot, character sheet, poster)
PixVerse per trasformare quello still in una clip da 5–15 s con V6, C1, Seedance, Kling o un altro modello video

Su PixVerse, Flare e Sunburst possono ora produrre lo still e inviarlo a image-to-video senza lasciare lo spazio di lavoro. Recensione di GPT Image 2: guida ai prompt e casi d’uso nel 2026 resta il percorso quando una pipeline è vincolata a GPT Image 2. Usa ChatGPT quando ti servono in modo specifico Sketch o commenti sull’immagine; quegli strumenti non sono parametri API.

Domande frequenti

Posso usare entrambi i modelli in un unico prodotto?

Sì. Instradate le bozze a Flare e i finali a Sunburst. Tenete il prompt identico così potete capire se è il modello, non il brief, a aver cambiato il risultato.

Sunburst è sempre più nitido?

OpenAI lo posiziona come qualità superiore a GPT Image 2 e come modello di precisione. Non promette che ogni prompt sia migliore, e xhigh/max non sono upgrade di qualità gratuiti. Ispezionate l’output.

Flare e Sunburst supportano gli sfondi trasparenti?

Sì. Impostate background="transparent" e decodificate PNG o WebP preservando il canale alpha. Controllate capelli, vetro, ombre e bordi. Una scacchiera dipinta non è trasparenza.