GPT-image-2.5 上线：Flare 更快、Sunburst 更准

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核心要点

• 🚀 一代两款：gpt-image-2.5-flare 速度优先，gpt-image-2.5-sunburst 画质与编辑精度优先，当前分别指向 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 / gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
• ⚡ Flare 更快：OpenAI 称 Flare 在画质高于 gpt-image-2 的前提下，时延最多降低 50%；早期客户实测速度是 gpt-image-2 的 2～4 倍
• 🎯 Sunburst 更准：OpenAI 目前最强的图像生成与编辑模型，多轮编辑更能保留前几轮改动与参考图主体，生成时间比 Flare 长
• 🎚️ 画质六档：quality 新增 xhigh / max，加上原有 low / medium / high / auto 共六档；gpt-image-2 只到 high
• 💰 价格不变：文本输入 $5、图片输入 $8、图片输出 $30 每百万 tokens，与 gpt-image-2 逐项相同
• 🔌 零改动接入：API易 官转已上线，把 model 换成新名字即可，Default / image2Enterprise / svip 分组可用

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背景介绍

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详细解析

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两款模型怎么分工

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与 gpt-image-2 的差异

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技术规格

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实际应用

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代码示例

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    api_key="your-apiyi-api-key",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 日常批量出图：Flare
resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="深秋清晨的京都小巷，石板路带着薄雾，电影感构图",
    size="1536x1024",
    quality="high",
    output_format="jpeg",
    output_compression=85
)
with open("flare.jpg", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

# 精修编辑：Sunburst
resp = client.images.edit(
    model="gpt-image-2.5-sunburst",
    image=[open("product.png", "rb"), open("scene.png", "rb")],
    prompt="把图1的商品放到图2的桌面上，保留商品标签文字，光影与图2一致",
    size="1024x1024",
    quality="xhigh"
)
with open("sunburst.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

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最佳实践

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价格与可用性

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定价信息

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分组与官逆姐妹模型

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叠加网站充值活动

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总结与建议

• ✅ 批量出图、社交内容、商品图：直接把 gpt-image-2 换成 gpt-image-2.5-flare，更快且画质不降
• ✅ 多轮精修、成品级营销物料：用 gpt-image-2.5-sunburst，编辑指令执行更准、主体保留更好
• ✅ 预算敏感、不挑尺寸：gpt-image-2.5-all 按次 $0.03 一张，适合原型验证
• ⚠️ 新画质档位先实测：xhigh / max 的成本没有官方每张价，上生产前用 usage 核一遍