GPT Image 2.6 Flare vs Sunburst: Welches Modell solltest du nutzen?

Nutze GPT Image 2.6 Flare für Entwürfe, hohe Stückzahlen und alles, worauf jemand wartet. Wechsle zu Sunburst, wenn eine Bearbeitung den Rest des Bildes unangetastet lassen muss. Beide Modelle berechnen denselben Preis pro Token; du wählst daher zwischen Zeit und Stabilität bei Bearbeitungen, nicht zwischen zwei Preisen. [1][2][3]

Ein Vorbehalt vor den Details. OpenAI hat GPT Image 2.6 am 4. November 2026 veröffentlicht. GPT Image 2.6 ist jetzt auf SeedRouter verfügbar, der kontrollierte Vergleich zwischen Flare und Sunburst unten stammt jedoch aus der vorherigen Version. Die Messungen in diesem Artikel stammen von GPT Image 2.5 Flare und Sunburst, dem vorherigen Modellpaar, das wir produktiv einsetzen. Alle Aussagen über 2.6 selbst sind von OpenAI zitiert und entsprechend gekennzeichnet.

Was OpenAI bei den beiden Modellen in 2.6 geändert hat

OpenAI hat die mit GPT Image 2.5 eingeführte Aufteilung in zwei Modelle beibehalten und die Aufgabe jedes Modells klarer umrissen. [1][2][3]

Über die Aussagen zu den einzelnen Modellen hinaus sagt OpenAI, dass Images 2.6 Bilder 50 % schneller erzeugt als zuvor. [1] Achte darauf, wie jede Aussage an eine Einstellung geknüpft ist. Die sechs Sekunden gelten für Flare bei low. Die Aussage zur Konsistenz gilt für Sunburst bei medium oder high. Das zeigt, wo OpenAI den Einsatz jedes Modells erwartet. Es ist kein Benchmark, auf dessen Basis du Kapazitäten planen kannst.

Das API-Änderungsprotokoll nennt drei Neuerungen für beide 2.6-Modelle: einstellbaren Planungsaufwand, SVG-Generierung und Generierung animierter GIFs. Markierungsgesteuerte Bearbeitung kam am selben Tag hinzu, allerdings für GPT Image 2.5 und 2.6 gleichermaßen; sie ist daher kein Grund für ein Upgrade. [5]

Planungsaufwand ist der dritte Regler und verändert die Wahl

Vor 2.6 hattest du zwei Stellschrauben: das Modell und die Qualität. Das neue Feld complexity ergänzt eine dritte. Qualität steuert Detailgrad und Wiedergabetreue. Planungsaufwand steuert, wie viel das Modell vor dem Rendern plant. [4]

Beide Modelle akzeptieren low, medium und high und verwenden high als Standard, wenn du das Feld weglässt. Das kostet keinen Aufpreis. OpenAI empfiehlt low für gezielte Bearbeitungen wie den Austausch eines Hintergrunds oder Schildes und höhere Einstellungen für dichten Text, komplexe Layouts und Szenen mit Beziehungen zwischen Objekten. Es warnt auch, dass höherer Planungsaufwand die Wartezeit verlängern und nicht angeforderte Änderungen verursachen kann. [4]

Diese Warnung ist für die Wahl zwischen Flare und Sunburst relevant. Der Grund, bei einer Bearbeitung die zusätzliche Zeit für Sunburst aufzuwenden, ist, dass es mehr vom Bild unverändert lässt. Eine Bearbeitungsanfrage ohne complexity läuft mit high, was in die andere Richtung wirkt. Probiere bei einer Sunburst-Bearbeitung daher zuerst complexity: "low". Behalte high für das dicht gefüllte Poster, das du mit Flare neu erzeugst.

Spielt die Wahl bei GIFs und SVGs eine Rolle?

Beide Modelle erzeugen beide Formate, und beide sind nur bei der Generierung verfügbar. Der Bearbeitungs-Endpunkt liefert keines davon. [4]

Für GIFs setzt du output_format: "gif" und steuerst die Animation mit frame_count (2 bis 64, Standard 9) und frame_duration_ms (20 bis 2.000, Standard 200). Einzelbildanzahl, Einzelbildgröße und Anzahl der Animationen teilen sich ein Pixelbudget; eine lange Animation erzwingt daher kleinere Einzelbilder. Das Beispiel von OpenAI im eigenen Leitfaden, eine Laternenschleife mit neun Einzelbildern zu je 200 ms, wurde mit Sunburst erstellt. [4] Wir haben für keines der Modelle GIF-Zeitmessungen. Wir vermuten, dass eine Anfrage mit vielen Einzelbildern den Geschwindigkeitsunterschied stärker zeigt als ein einzelnes Standbild; es ist daher sinnvoll, die Bewegung mit Flare auszuarbeiten.

SVG funktioniert anders. Die API rendert zuerst ein Referenzbild, dann schreibt ein separates Modell die Vektordatei. Die Einstellung quality gilt für dieses Referenzbild. Du bezahlst den Bildtarif für die Referenz plus die Token des Modells, das den Code schreibt, und n muss 1 sein. [4] Der Leitfaden von OpenAI zeigt, wie beide Modelle dasselbe Bäckereilogo zeichnen. Flare zeichnete einen Laib über einer zweizeiligen Wortmarke. Sunburst ergänzte Weizenhalme und ein Nudelholz. Mehr Elemente bedeuten mehr Pfade zum Nachbearbeiten; bei Icons und einfachen Zeichen kann die schlichtere Ausgabe daher nützlicher sein.

Was unsere GPT Image 2.5 Läufe über die Aufteilung zeigen

Wir haben diesen kontrollierten Vergleich mit GPT Image 2.6 nicht wiederholt. Die vorherige Version liefert einen Ausgangswert, keinen Nachweis für Tempo oder Bearbeitungsqualität von 2.6.

Am 5. November 2026 haben wir über die produktive SeedRouter-API einen Prompt an beide 2.5-Modelle gesendet: ein Produktfoto einer erfundenen Teedose mit drei Textzeilen auf dem Etikett. Jede Konfiguration lief einmal, als PNG mit einem Bild pro Anfrage. Gemessen wird die Zeit vom Senden bis zur Speicherung der fertigen Datei; sie umfasst daher neben dem Rendern auch unseren Upload-Schritt. Für die Bearbeitung erhielten beide Modelle dasselbe Flare-Bild und sollten nur die zweite Etikettzeile von „Smoked Pear Oolong“ zu „Honey Fig Oolong“ ändern.

Vier Dinge fielen auf.

Die Token-Zahlen waren bei jeder Einstellung identisch, also auch die Kosten. Auf der Rechnung unterscheidet nichts die beiden Modelle.

Der Zeitunterschied wuchs mit dem Arbeitsumfang. Bei low gab es keinen. Eine Generierung mit high dauerte auf Sunburst 11 Sekunden länger und die Bearbeitung 44 Sekunden länger, zweieinhalbmal so lang.

Beide Bearbeitungen trafen die neue Zeile korrekt und behielten die Birnenzeichnung und die unterste Zeile bei. Sunburst ließ weniger Pixel leicht verändert zurück, beim kleinen Schwellenwert etwa ein Viertel weniger; beim größeren Schwellenwert lagen beide jedoch gleichauf. Praktisch bedeutet das weniger schwaches Rauschen über das Bild hinweg, keine sichtbar sauberere Bearbeitung. Ein einzelnes Beispiel kann das nicht entscheiden, und genau hier hat sich 2.6 Sunburst laut OpenAI am meisten verbessert.

Beide Modelle erfanden außerdem Text, den wir nie angefordert hatten. Bücher im Regal erhielten erfundene Titel auf ihren Rücken, und Sunburst ergänzte mehr Requisiten und mehr solchen Text. Soll ein Bild auf eine Produktseite, schreibe „kein weiterer Text“ in den Prompt und prüfe den Hintergrund vor der Veröffentlichung.

Ein weiterer Messpunkt vom selben Tag mit einem anderen Prompt: Eine Sunburst-Anfrage mit zwei Bildern in Qualität max und 1536×1024 verbrauchte 10.976 Ausgabe-Token, im Schnitt 5.488 pro Bild. Das ist das Vierfache der 1.372 Token bei high. Diese Messungen gelten weiterhin nur für GPT Image 2.5; ein entsprechender Vergleich mit GPT Image 2.6 steht noch aus.

Gleiche Token-Tarife, unterschiedliche Rechnungen

Bei der Prüfung am 5. November 2026 führte OpenAI für beide 2.6-Modelle dieselben Tarife auf: 5 $ pro Million Text-Eingabe-Token (1,25 $ aus dem Cache), 8 $ pro Million Bild-Eingabe-Token (2 $ aus dem Cache) und 30 $ pro Million Bild-Ausgabe-Token. Sie entsprechen den Tarifen von GPT Image 2.5. [2][3][6]

Beim Ausgabetarif von 30 $ ergeben die 2.5-Token-Zahlen oben etwa 0,0059 $ für 196 Token, 0,041 $ für 1.372 Token und 0,165 $ für 5.488 Token. Betrachte sie als Anhaltspunkt, nicht als Preisangebot für 2.6. Der Bild-Token-Rechner von OpenAI schätzt 823 Bild-Ausgabe-Token für ein 1024×1024-Bild mit GPT Image 2.6 in niedriger Qualität; der endgültige Verbrauch kann auch Textausgabe enthalten. Seine Schätzungen ersetzen keine gemessene Abrechnung. [7] Planungsaufwand kostet keinen Aufpreis, markierungsgesteuerte Bearbeitungen kosten so viel wie andere Bearbeitungen, und SVG-Ausgabe ergänzt die Token des Modells, das den Code schreibt. [4]

Bei gleichen Tarifen besteht der tatsächliche Kostenunterschied zwischen Flare und Sunburst in der Anzahl verworfener Versuche. Eine Sunburst-Bearbeitung, die beim ersten Mal die Prüfung besteht, ist günstiger als zwei Flare-Bearbeitungen, bei denen die zweite repariert, was die erste beschädigt hat. Zähle die Kosten pro akzeptiertem Bild, nicht pro Anfrage.

Aktuelle SeedRouter-Tarife und den Playground findest du auf der GPT Image 2.6 Seite. Vergleiche sie mit den aktuellen GPT Image 2.5 Tarifen.

Eine Ausgangsregel für die Zuweisung von Aufgaben

Diese Ausgangspunkte beruhen auf den Hinweisen von OpenAI und unseren 2.5-Läufen. Ändere beim Anpassen jeweils nur eine Variable.

Die einfachste Variante: Entwürfe auf Flare, Abschluss auf Sunburst. Erzeuge die Komposition schnell, wähle einen Favoriten und führe dann die Bearbeitung auf Sunburst mit niedrigem Planungsaufwand aus, damit der Rest des Bildes unverändert bleibt. Mehr zu derselben Aufteilung in der vorherigen Version findest du in unserem GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst Leitfaden.

Fragen, die Nutzer bereits stellen

Woher weiß ich, ob ich Flare oder Sunburst verwende?

In der API wählst du selbst über das Feld model; die Wahl steht daher immer in deiner Anfrage. Für ChatGPT sagt der Veröffentlichungsbeitrag von OpenAI nicht, welches der beiden Modelle ein bestimmtes Bild erzeugt, und beschreibt keine Einstellung zur Auswahl. [1]

Kann ich GPT Image 2.6 Flare oder Sunburst für Android herunterladen?

Nein. Beide sind gehostete Modelle. Images 2.6 ist in den Apps von ChatGPT und Codex auf Desktop, Mobilgeräten und im Web für jede Abostufe verfügbar; Entwickler greifen über die API auf Flare und Sunburst zu. Es gibt keine Modelldateien zum Installieren. [1]

Ist Sunburst immer besser als Flare?

Nein. In unseren 2.5-Läufen waren die Bilder in niedriger Qualität gleich korrekt, und die zusätzlichen Requisiten von Sunburst waren nicht immer erwünscht. OpenAI positioniert Sunburst für detailreiche Arbeit und konsistente Bearbeitungen, nicht für jedes Bild.

Kostet GPT Image 2.6 mehr als GPT Image 2.5?

Nicht pro Token. OpenAI führt für beide Versionen identische Text- und Bildtarife auf. Ob ein 2.6-Bild mehr oder weniger kostet, hängt von seinem Token-Verbrauch ab. OpenAI stellt einen Token-Schätzer für statische Bilder bereit; die endgültige Rechnung folgt dem tatsächlichen Verbrauch. [2][3][6]

Wann kann ich GPT Image 2.6 auf SeedRouter nutzen?

GPT Image 2.6 ist jetzt verfügbar. Wähle ein verfügbares Modell im Playground oder nutze eine für deinen SeedRouter-API-Schlüssel gelistete Modell-ID.

Quellen

1. OpenAI: Vorstellung von Images 2.6, 4. November 2026.

2. OpenAI: Modell GPT-Image-2.6 Flare und Token-Preise.

3. OpenAI: Modell GPT-Image-2.6 Sunburst und Token-Preise.

4. OpenAI: Leitfaden zur Bildgenerierung (Planungsaufwand, SVG-Ausgabe, Ausgabe animierter GIFs, Kosten).

5. OpenAI: API-Änderungsprotokoll, 4. November 2026.

6. OpenAI: Modell GPT-Image-2.5 Sunburst und Token-Preise.

7. OpenAI: Quellcode des GPT Image Token-Rechners, geprüft am 5. November 2026.