GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：API 该选哪个？

OpenAI 没有发布单一的 gpt-image-2.5 API。它发布了两个：

gpt-image-2.5-flare — 最快的高质量日常生成
gpt-image-2.5-sunburst — 能力最强的模型，面向编辑精度

这一拆分是什么是 GPT Image 2.5？OpenAI 新图像模型详解面向开发者的版本。ChatGPT 用户不会按名称选择 Flare 或 Sunburst。API、Codex，以及任何调用 Image API 或 Responses 图像生成工具的人需要选择。

本对比依据 OpenAI 的模型页、图像生成指南、提示词指南以及 9 月 8 日发布帖。这不是 PixVerse 的延迟基准测试。

PixVerse 现在同时提供 GPT Image 2.5 Flare、GPT Image 2.5 Sunburst 和 GPT Image 2。可以在 PixVerse 工作区或通过 API 制作静帧，再跑图生视频。只有静帧不是在 PixVerse 中制作时，才需要上传 API 结果。官方上线起 14 天内，符合条件的海外 PixVerse 会员曾可免积分使用 Flare 和 Sunburst。截至 2026 年 9 月 27 日，不要假定该优惠仍然有效，也不要把任一模型当成免费或无限制。生成前请查看工作区显示的积分价格。参见 PixVerse 2026 年 9 月 20 日的 Flare 与 Sunburst 文章与 GPT Image 2.5 模型页。

结论

如果你需要……	从这里起步
草稿、社交、搜索、大批量、A/B 静帧	Flare
战役成片、产品包装主视觉、保身份的编辑	Sunburst
已经看起来不错的 GPT Image 2 流水线	Flare，只有质量下降时才保留 Sunburst
仍在硬编辑上失败的 GPT Image 2 流水线	Sunburst，质量得到验证后再试 Flare
ChatGPT Sketch / 模板 / 批注	ChatGPT Images 2.5，不是某个 API ID

OpenAI 的提示词指南是最干净的决策规则：Flare 是 small、面向速度的模型，质量与 GPT Image 2 相当。Sunburst 是 base、面向质量的模型，图像质量高于 GPT Image 2。 两者都改进了精确编辑与主体保留。

营销页面对 Flare 更进取。它称 Flare 能以 低 50% 的延迟 产出高于 GPT-Image-2 质量的图片。两份文档语气不一致时，生产选型以提示词指南为准，把 50% 这个数字当作 OpenAI 相对 Images 2.0 声称的延迟降幅上限。

规格对比

	Flare	Sunburst
模型 ID	`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`
OpenAI 一句话	快速、高质量的日常图像生成	生成与编辑能力最强的模型
开发者指南角色	Small / speed	Base / quality
产品页用例	创作者与社交内容、产品体验、视觉搜索、快速原型、大批量生成	可投产的战役创意、打磨过的产品图
画质档位	`auto`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	相同
背景	`auto`、`opaque`、`transparent`	相同
端点	Image 生成与编辑；Responses 图像工具	相同
Batch	上线时未列出	上线时未列出
Inpainting	支持	支持
所列 token 标价	与 Sunburst 和 GPT Image 2 相同	与 Flare 和 GPT Image 2 相同

共用尺寸规则：auto 或 WIDTHxHEIGHT，边长为 16 的倍数，最长边 3,840px，长短边比 ≤ 3:1，总像素 655,360–8,294,400。文档推荐尺寸包括 1024×1024、1536×1024、1024×1536、2048×2048、2048×1152、3840×2160 和 2160×3840。超过 3,686,400 像素（2560×1440）的输出为实验性。

价目表相同，账单未必相同

两个模型都列出：

图像输入 $8 / 缓存 $2 / 输出 $30 每 100 万 token
文本输入 $5 / 缓存 $1.25 每 100 万 token
仅输出图像，因此文本输出不计费

OpenAI 称这些 标价与 GPT Image 2 相同，同时也称 GPT Image 2 计算器不能估算 GPT Image 2.5 的 token 消耗。同一画质标签下，模型可能使用不同的 token 数量。上线当天的社区讨论也指向同一点：每 token 列表价没变；相对 GPT Image 2，每张图的 token 数并未文档化。

实务含义：

不要因为 Flare 更快就假定它更便宜。
不要在切到 xhigh 或 max 时，假定 Sunburst 的成本与 GPT Image 2 的 high 相同。
用自己的尺寸测量被采纳图片的成本，包括重试。

Responses API 调用还会在图像 token 之外，对主线聊天模型计费（OpenAI 的示例使用 gpt-6-astra）。

发布合作伙伴实际说了什么

OpenAI 发布了四条客户引言。它们适合当作工作负载提示，而不是独立排行榜。

Higgsfield： Flare 理解什么不该改——角色、构图、视觉识别——这对影视、UGC 和广告很重要。
Adobe： GPT Image 2.5 模型进入了 Firefly；重点是更快的生成，以及在精修过程中保持分辨率一致。
Manus： 在他们的评估中，Flare 比 GPT-Image-2 快 2–4 倍，品牌资产、演示文稿和网站的透明背景生成也有改进。
Runway： 低延迟与质量契合创作者已经在 Runway 里的工作方式。

如果你的工作像 Higgsfield 或 Adobe 的战役制作，成片默认用 Sunburst。如果像 Manus 或 Runway 的迭代量，默认用 Flare。

如何调用每个模型

Image API — 在生成或编辑请求上设置 model：

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 — 在顶层选择主线模型，再设置图像工具的模型：

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" }],
});

需要上线周之后行为保持稳定时，锁定 snapshot（gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 或 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08）。

对比两个模型时，把 quality 写明确。auto 可能选择不同的内部设置，让延迟和成本对比变得嘈杂。OpenAI 的提示词指南还指出，同一画质标签并不意味着 Flare 与 Sunburst 有相同的观感或相同的响应时间。

合理的评估顺序

挑 10–20 个真实任务：带精确文案的海报、产品抠图、保脸的风格重做、局部物体移除、透明图标、16:9 视频首帧。
用 Sunburst 以 medium 或 high 跑一遍。
用 Flare 以相同画质和尺寸跑同一套。
打分：指令遵循、身份/产品锁定、文字、不该有的改动、alpha 边缘、到第一张被采纳图的时间、每张被采纳图的成本。
只对仍失败的任务提高画质（xhigh、max）。
通过的路径用 Flare。未通过的路径保留 Sunburst。

这与 OpenAI 建议的从 GPT Image 2 迁出逻辑相同。它也能干净地映射到 PixVerse 流水线：用通过验收的 API 模型生成静帧，再在 PixVerse 里做动画，而不是让图像模型去发明运动。

这在 PixVerse 里怎么放

PixVerse 是视频制作界面。GPT Image 2.5 是 OpenAI 的静帧栈。

典型拆分：

Flare 用来在几秒内探索五个缩略图方向
Sunburst 用来锁定英雄静帧（包装主视觉、角色设定图、海报）
PixVerse 用来把该静帧变成 5–15 秒片段，使用 V6、C1、Seedance、Kling 或其他视频模型

在 PixVerse 上，Flare 和 Sunburst 现在可以制作静帧，并在不离开工作区的情况下送入图生视频。流水线固定在 GPT Image 2 上时，仍走GPT Image 2 深度测评：2026年提示词指南与实战案例。只有特别需要 Sketch 或画面批注时才用 ChatGPT；这些工具不是 API 参数。

常见问题

一个产品里能同时用两个模型吗？

可以。草稿走 Flare，成片走 Sunburst。保持提示词相同，这样才能判断改变结果的是模型，而不是简述。

Sunburst 总是更锐吗？

OpenAI 把它定位为质量高于 GPT Image 2 的精度模型。它并不承诺每条提示词都更好看，xhigh/max 也不是免费的画质升级。请检查输出。

Flare 和 Sunburst 支持透明背景吗？

支持。设置 background="transparent"，并以保留 alpha 通道的方式解码 PNG 或 WebP。检查头发、玻璃、阴影和边缘。画出来的棋盘格不是透明度。