GPT Image 2.5 怎么选？Flare 和 Sunburst 有什么区别？

更在意生成速度，先试 GPT Image 2.5 Flare；对画质和精细改图要求更高，先试 Sunburst。 OpenAI 将 Flare 定位为速度优先的小型模型，画质与 GPT Image 2 相当；Sunburst 则是质量优先的基础型号，官方称其画质高于 GPT Image 2。这是官方定位，不是 Ofox 的实测结论。

GPT Image 2.5 已在 Ofox 上架：Flare 和 Sunburst 模型页提供当前价格与 API 调用示例。

API 中对应的名称是 gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst。本文于 2026 年 9 月 9 日核对官方文档。

按任务选，先看哪一种适合你

两个型号都支持文字和图片输入、图片输出，也都支持生成、编辑和透明背景。不能仅凭“速度优先”就推导出固定的加速倍数。

先说清楚什么叫“这张图能用”

商品图可能要求瓶身形状不变、标签文字清晰、边缘干净，只替换背景。社交媒体插画可能更看重构图和等待时间。同一个笼统的画质排名，很难同时回答这两类需求。

OpenAI 的图片提示指南建议以当前工作流的质量为起点。GPT Image 2 已经够用，先用 Flare 检查能否缩短耗时；现有模型在复杂任务上不够用，先看 Sunburst 能否解决质量问题。

改图时，把“改什么”和“保留什么”分开说：

将纯色背景换成柔和打光的摄影棚背景。保留商品形状、标签文字、拍摄角度和裁切范围，不添加其他物体或文字。

这是提示词示例，不代表模型一定能完整保留所有细节。输出后仍需对照原图检查文字、轮廓和阴影。两个型号都宣称改善了精细编辑和主体保留能力，但这不能替代对具体图片的检查。

画质档位怎么调？

两个型号都列出了 auto、low、medium、high、xhigh 和 max。首次比较时，在双方都支持的前提下固定一个明确档位，同时保持提示词、参考图和尺寸一致。同名档位并不保证两个型号的画质和耗时完全相同。

结果不达标，再尝试更高档位；达标之后，可以降低档位，检查能否在保留质量的同时缩短等待。只有存在具体质量问题、且耗时预算允许时，再考虑 xhigh 或 max。官方明确提醒：更高档位并不保证每个提示词都得到更好的结果。

不要用 Flare 的小图和 Sunburst 的大图直接比较，再把全部差异归因于模型。auto 可以用于实际应用，但固定档位更便于解释首次对比结果。

Flare 一定更便宜吗？

不能这样判断。 两个型号公布的 token 单价一致，但生成更快不等于使用的计费 token 更少。旧版 GPT Image 2 计算器不能估计 2.5 的消耗；当前官方生图指南另有 2.5 输出费用估算器，但它也不包含所有费用。

GPT Image 2.5 价格说明拆解了输入、参考图和输出的费用。实际选型更应看“每张可用图片的成本”，把被计费的返工也算进去。

6 张真实输出：商品图、英文排版与参考图编辑

2026 年 9 月 13 日，我们通过 Ofox 的 https://api.ofox.run/v1，针对三项任务分别调用一次 Flare 和 Sunburst：4 次 /images/generations，2 次 multipart /images/edits。统一请求 1024x1024、quality="medium"、n=1；每组使用相同提示词，编辑使用同一张原创插画。6 次均返回 HTTP 200，没有重试或补图。

耗时从发出 POST 计至完整响应体返回，包含传输，不含之后的解码、保存，与控制台的服务耗时口径不同。费用来自 Ofox 请求明细，按型号、时间和用量对应核对，是本次账户计费记录，不是正式发票或固定单图报价。6 次合计 $0.097574。每项仅一组，不能据此判断稳定的速度排名；此次英文排版反而是 Flare 较慢。未记录具体上游供应商路由。

商品图：两张均符合本次可见检查项

两张均呈现完整的单个琥珀色瓶子、象牙色瓶盖和接触阴影，没有额外物件或文字，但瓶身比例不同。这是模型生成图，不是真实商品的摄影作品。

英文排版：三行文字均准确保留

两张均按顺序输出 FIELD NOTES、SMALL IDEAS, CLEAR WORDS、ISSUE 025，逗号和数字前的零也正确。为保持同一实验，各语种展示同一组英文输出；结果不能说明中文、日文、韩文或俄文的文字效果。

参考图编辑：保留未完全达标的结果

上图是本地原创 SVG 转成的 PNG 测试输入，不是模型生成结果或商品照片。

两张都将背景改成浅绿色，目视检查中保留了瓶身轮廓、标签文字、圆形标记位置和画面裁切范围。不过，瓶身或标签也出现了轻微色调、纹理变化，均未完全满足“只改背景”的严格要求。这里保留未经修正的结果，HTTP 成功不等于编辑任务完全合格。检查方式为按原始分辨率进行 AI 视觉审阅，不是人工盲测，也不代表像素级保留。

完整请求与用量记录包含提示词、参数、时间、usage 和输出文件哈希；费用计算见真实计费案例。

用三个具体任务做对照

每个任务给两款模型使用同一提示词、尺寸和画质档位。编辑任务还必须使用同一张原图。看结果之前，先写清楚验收标准。

英文文字测试可以固定使用 FIELD NOTES、SMALL IDEAS, CLEAR WORDS 和 ISSUE 025。业务需要中文时，另外用实际中文文案测试；英文结果不能证明中文文字效果。

每次记录模型 ID、参数、耗时、usage 和是否合格，失败与修正结果也保留。每个任务只跑一组，只能展示这组结果，不能据此宣布整体胜率或稳定的速度排名。调用步骤见 API 教程，合格图片成本见 费用计算。

官方来源

• Flare 型号页
• Sunburst 型号页
• 图片提示指南
• 生图指南与费用估算器