GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: ¿cuál deberías usar?

Usa GPT Image 2.5 Flare por defecto y cambia a Sunburst cuando una edición tenga que ser precisa. Flare es la opción predeterminada de OpenAI para la mayoría de las aplicaciones y devuelve las imágenes rápido. Sunburst es el modelo más capaz: mantiene un control más estricto entre ediciones y tarda más en renderizar. Los dos leen exactamente los mismos campos de solicitud, así que pasar un trabajo de uno a otro es cambiar una sola palabra en model.

Esa respuesta corta cubre la mayoría de las decisiones. El resto de esta guía explica dónde se nota la diferencia, cuánto cuesta cada opción en SeedRouter y cómo probar la elección con tus propias imágenes en lugar de fiarte de una regla general.

¿Qué diferencia hay entre Flare y Sunburst?

OpenAI lanzó GPT Image 2.5 el 8 de septiembre de 2026 como dos modelos en vez de uno. Comparten el contrato de la API y se diferencian en cuánto trabajo dedican a cada imagen.

La tabla es corta a propósito. Ninguno de los dos modelos añade un parámetro que le falte al otro, y ninguno está limitado a un lienzo más pequeño. La diferencia práctica es el equilibrio entre el tiempo de espera y la fidelidad con la que el resultado conserva lo que le pediste que conservara.

¿Cuándo conviene elegir Flare?

Elige Flare cuando vayas a revisar muchas imágenes y quedarte con unas pocas. Variantes para redes sociales, exploración de conceptos, miniaturas y primeros borradores de un diseño encajan aquí. Si una solicitud pide diez imágenes y piensas elegir una, el modelo más rápido acorta todo el ciclo.

Flare también es el punto de partida sensato para un prompt nuevo. Escribe el prompt, pruébalo en Flare con low o medium y corrige los problemas de composición mientras cada intento es rápido. Pasar a Sunburst antes de tener el prompt cerrado sobre todo hace que cada intento fallido tarde más.

¿Cuándo merece la pena esperar a Sunburst?

Sunburst justifica su tiempo en las ediciones. Cuando envías imágenes de referencia con images, o una mask que marca la zona que hay que cambiar, el trabajo suele ser «cambia esto y deja todo lo demás igual». Ese es el caso en el que importa un control más estricto entre ediciones: un cambio de color de producto que no debe mover la etiqueta, o un cambio de fondo que debe dejar intacto al sujeto.

También es mejor candidato para un recurso final una vez fijado el prompt. Ejecuta el prompt definitivo en Sunburst con un nivel de calidad más alto y compáralo con la versión de Flare, una junto a otra. Si no ves diferencia en las partes de la imagen que mirará tu público, quédate con Flare.

¿Flare y Sunburst cuestan distinto?

En SeedRouter, no. Todos los ID de modelo de un canal tienen el mismo precio, así que Flare y Sunburst cuestan lo mismo dentro de un canal. Lo que cambia la factura es el canal que eliges, no la versión.

• IDs Standard (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) cobran un precio fijo por imagen entregada, con cualquier tamaño o calidad.
• IDs Official (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) facturan los tokens que informa cada renderizado, así que la calidad y el tamaño cambian el coste.

Estas son las tarifas actuales, leídas en vivo de la misma tabla que factura tu cuenta:

Un precio fijo hace que high, xhigh y max cuesten lo mismo que low en el canal Standard. En el canal Official, los niveles más altos consumen más tokens de salida, por eso la tabla de arriba muestra cada calidad por separado.

¿Qué cambió desde GPT Image 2?

Para una integración importan tres cosas. Primero, GPT Image 2.5 añade dos niveles de calidad, xhigh y max, por encima de high, donde se detiene GPT Image 2. Segundo, son dos modelos en vez de uno, que es justo la elección de la que trata esta guía. Tercero, la forma de la solicitud no cambió: el mismo endpoint, los mismos nombres de campo, entradas por URL para referencias y máscaras, y el mismo flujo de tareas asíncronas.

Ese último punto hace que probar la actualización salga barato. Conserva tu solicitud de GPT Image 2, cambia model a gpt-image-2.5-flare y compara el resultado. La referencia de GPT Image 2.5 enumera cada campo y restricción si quieres usar los nuevos niveles de calidad.

¿Cómo pruebas la elección con tus propias imágenes?

Una regla general es un punto de partida, no un veredicto. Haz una comparación pequeña con el prompt que de verdad vas a usar en producción:

1. Elige tres encargos: una generación simple, una edición con referencia y la imagen más difícil que esperas crear.
2. Envía cada uno a Flare y a Sunburst con el mismo size, la misma quality y el mismo prompt.
3. Fíjate solo en lo que le importa a tu caso de uso, como una etiqueta, una cara o el borde de un producto.
4. Anota el tiempo de espera de cada tarea junto a la imagen.

Si Sunburst solo gana en el encargo de edición, envía las ediciones a Sunburst y todo lo demás a Flare. Como los campos son idénticos, ese reparto es una sola condición en tu código.

Preguntas frecuentes

¿Puedo cambiar entre Flare y Sunburst sin modificar mi solicitud?

Sí. Cambia el campo model y nada más. Los dos modelos aceptan el mismo prompt, tamaño, calidad, fondo, formato de salida, número de imágenes, referencias y máscara.

¿Qué modelo debo usar para fondos transparentes?

Cualquiera de los dos. Pon background en transparent y output_format en png. La transparencia es un ajuste de la solicitud, no una función de una versión concreta.

¿Sunburst da siempre mejor calidad?

Es el modelo más capaz, pero «mejor» depende del trabajo. En borradores rápidos puede que no veas una diferencia que justifique el tiempo extra. Compara los dos con tus propios encargos antes de decidir.

Empieza con Flare y demuestra cuándo compensa Sunburst

Usa Flare por defecto, deja el prompt cerrado con él y pasa un trabajo a Sunburst solo cuando una comparación lado a lado muestre la diferencia que notarán tus usuarios. Prueba los dos en el Playground de GPT Image 2.5 y consulta el anuncio de GPT Image 2.5 de OpenAI para ver cómo describe el propio fabricante los dos modelos.