GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: Welches Modell solltest du nutzen?

Nutze standardmäßig GPT Image 2.5 Flare und wechsle zu Sunburst, wenn eine Bearbeitung präzise sein muss. Flare ist laut OpenAI die Standardwahl für die meisten Anwendungen und liefert Bilder schnell. Sunburst ist das leistungsfähigere Modell: Es hält die Kontrolle über Bearbeitungen hinweg enger und braucht länger zum Rendern. Beide lesen genau dieselben Request-Felder, ein Wechsel von einem zum anderen ist also eine Ein-Wort-Änderung an model.

Diese Kurzantwort deckt die meisten Entscheidungen ab. Der Rest dieses Leitfadens erklärt, wo sich der Unterschied zeigt, was jede Option bei SeedRouter kostet und wie du die Wahl an deinen eigenen Bildern testest, statt einer allgemeinen Regel zu vertrauen.

Was ist der Unterschied zwischen Flare und Sunburst?

OpenAI hat GPT Image 2.5 am 8. September 2026 als zwei Modelle statt einem veröffentlicht. Sie teilen sich einen API-Vertrag und unterscheiden sich darin, wie viel Arbeit sie in jedes Bild stecken.

Die Tabelle ist bewusst kurz. Keines der beiden Modelle bietet einen Parameter, der dem anderen fehlt, und keines ist auf eine kleinere Bildfläche beschränkt. Der praktische Unterschied ist die Abwägung zwischen Wartezeit und wie treu das Ergebnis bewahrt, was es bewahren soll.

Wann solltest du Flare wählen?

Wähle Flare, wenn du dir viele Bilder ansiehst und nur wenige behältst. Social-Varianten, Konzeptexploration, Thumbnails und erste Layout-Entwürfe gehören hierher. Wenn eine Anfrage zehn Bilder anfordert und du eines auswählen willst, verkürzt das schnellere Modell den ganzen Durchlauf.

Flare ist auch der sinnvolle Ausgangspunkt für einen neuen Prompt. Schreib den Prompt, lass ihn mit Flare auf low oder medium laufen und behebe Kompositionsprobleme, solange jeder Versuch schnell geht. Wechselst du zu Sunburst, bevor der Prompt steht, dauert vor allem jeder misslungene Versuch länger.

Wann lohnt sich das Warten auf Sunburst?

Sunburst rechtfertigt seine Zeit bei Bearbeitungen. Wenn du Referenzbilder mit images sendest oder eine mask, die einen zu ändernden Bereich markiert, lautet der Auftrag meist „ändere das, behalte alles andere“. Genau hier zählt die engere Kontrolle über Bearbeitungen hinweg: eine Farbänderung am Produkt, die das Etikett nicht verschieben darf, oder ein Hintergrundtausch, der das Motiv unangetastet lassen muss.

Es ist auch der bessere Kandidat für ein finales Asset, sobald der Prompt feststeht. Lass den fertigen Prompt mit Sunburst auf einer höheren Qualitätsstufe laufen und vergleiche das Ergebnis direkt mit der Flare-Version. Wenn du in den Bildbereichen, die dein Publikum ansieht, keinen Unterschied erkennst, bleib bei Flare.

Kosten Flare und Sunburst unterschiedlich viel?

Bei SeedRouter nicht. Jede Modell-ID in einem Kanal hat denselben Preis, Flare und Sunburst kosten innerhalb eines Kanals also gleich viel. Was die Rechnung verändert, ist der gewählte Kanal, nicht die Variante.

• Standard-IDs (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) berechnen einen festen Preis pro geliefertem Bild, bei jeder Größe und Qualität.
• Official-IDs (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) rechnen die Token ab, die jeder Render meldet; Qualität und Größe verändern also die Kosten.

Das sind die aktuellen Preise, live aus derselben Tabelle gelesen, nach der dein Konto abgerechnet wird:

Durch den festen Preis kosten high, xhigh und max im Standard-Kanal dasselbe wie low. Im Official-Kanal verbrauchen die höheren Stufen mehr Ausgabe-Token, deshalb zeigt die Tabelle oben jede Qualität einzeln.

Was hat sich gegenüber GPT Image 2 geändert?

Für eine Integration zählen drei Dinge. Erstens ergänzt GPT Image 2.5 oberhalb von high, wo GPT Image 2 endet, zwei Qualitätsstufen: xhigh und max. Zweitens sind es zwei Modelle statt einem – genau um diese Wahl geht es in diesem Leitfaden. Drittens ist die Form der Anfrage gleich geblieben: derselbe Endpunkt, dieselben Feldnamen, URL-Eingaben für Referenzen und Masken und derselbe asynchrone Ablauf mit Aufgaben.

Der letzte Punkt macht einen Umstieg billig auszuprobieren. Behalte deine GPT-Image-2-Anfrage, ändere model auf gpt-image-2.5-flare und vergleiche die Ausgabe. Die GPT-Image-2.5-Referenz listet jedes Feld und jede Einschränkung, falls du die neuen Qualitätsstufen nutzen willst.

Wie testest du die Wahl an deinen eigenen Bildern?

Eine allgemeine Regel ist ein Ausgangspunkt, kein Urteil. Mach einen kleinen Vergleich mit dem Prompt, den du tatsächlich einsetzt:

1. Wähle drei Briefings: eine einfache Generierung, eine Bearbeitung mit Referenz und das schwierigste Bild, das du erwartest.
2. Sende jedes an Flare und an Sunburst, mit derselben size, derselben quality und demselben Prompt.
3. Achte nur auf das, was für deinen Anwendungsfall zählt, etwa ein Etikett, ein Gesicht oder die Kante eines Produkts.
4. Notiere neben dem Bild die Wartezeit jeder Aufgabe.

Gewinnt Sunburst nur beim Bearbeitungs-Briefing, schick Bearbeitungen an Sunburst und alles andere an Flare. Da die Felder identisch sind, ist diese Aufteilung eine einzige Bedingung in deinem Code.

Häufige Fragen

Kann ich zwischen Flare und Sunburst wechseln, ohne meine Anfrage zu ändern?

Ja. Ändere das Feld model und sonst nichts. Beide Modelle akzeptieren denselben Prompt, dieselbe Größe, Qualität, denselben Hintergrund, dasselbe Ausgabeformat, dieselbe Bildanzahl, dieselben Referenzen und dieselbe Maske.

Welches Modell sollte ich für transparente Hintergründe nutzen?

Beide. Setze background auf transparent und output_format auf png. Transparenz ist eine Einstellung der Anfrage, keine Funktion einer Variante.

Liefert Sunburst immer die bessere Qualität?

Es ist das leistungsfähigere Modell, aber was „besser“ ist, hängt vom Auftrag ab. Bei schnellen Entwürfen siehst du vielleicht keinen Unterschied, der die zusätzliche Zeit rechtfertigt. Vergleiche beide an deinen eigenen Briefings, bevor du entscheidest.

Starte mit Flare, belege den Nutzen von Sunburst

Nimm standardmäßig Flare, stelle den Prompt darauf fertig und verschiebe einen Auftrag nur dann zu Sunburst, wenn ein direkter Vergleich den Unterschied zeigt, den deine Nutzer bemerken werden. Probier beide im GPT Image 2.5 Playground aus, und lies OpenAIs Ankündigung zu GPT Image 2.5 für die Beschreibung der beiden Modelle durch den Hersteller selbst.