GPT Image 2.6 Flare vs Sunburst : lequel utiliser ?
Comparez GPT Image 2.6 Flare et Sunburst : vitesse, stabilité des retouches, effort de planification, sorties GIF et SVG et coût au token, avec des mesures.
Lire en MarkdownUtilisez GPT Image 2.6 Flare pour les brouillons, les gros volumes et tout résultat qu’une personne attend. Passez à Sunburst lorsqu’une retouche doit laisser le reste de l’image intact. Les deux modèles facturent le même tarif au token : vous choisissez donc entre temps et stabilité des retouches, pas entre deux prix. [1][2][3]
Une réserve avant les détails. OpenAI a lancé GPT Image 2.6 le 4 novembre 2026. GPT Image 2.6 est maintenant disponible sur SeedRouter, mais la comparaison contrôlée Flare-Sunburst ci-dessous porte sur la version précédente. Les mesures de cet article proviennent de GPT Image 2.5 Flare et Sunburst, le duo précédent que nous utilisons en production. Tout ce qui concerne 2.6 lui-même est repris d’OpenAI et signalé comme tel.
Ce qu’OpenAI a changé pour chaque modèle en 2.6
OpenAI a conservé la séparation en deux modèles introduite avec GPT Image 2.5 et a précisé le rôle de chacun. [1][2][3]
| GPT Image 2.6 Flare | GPT Image 2.6 Sunburst | |
|---|---|---|
| ID du modèle | gpt-image-2.6-flare | gpt-image-2.6-sunburst |
| Description d’OpenAI | Génération et retouche d’images pour des itérations rapides | Génération et retouche d’images pour un travail visuel détaillé |
| Vitesse annoncée | Six secondes seulement en basse qualité | Aucune indication |
| Retouches annoncées | Aucune indication | Meilleure cohérence entre les retouches en qualité moyenne ou élevée |
| Mise en page annoncée | Meilleures mises en page pour les affiches et les visuels produit | Génération de qualité supérieure |
| Niveaux de qualité | De low à max | De low à max |
| Nouveautés de 2.6 | Effort de planification, sortie SVG, sortie GIF animé | Identiques |
Au-delà des affirmations propres à chaque modèle, OpenAI indique qu’Images 2.6 génère des images 50 % plus vite qu’auparavant. [1] Regardez comment chaque affirmation est liée à un réglage. Le chiffre de six secondes concerne Flare en low. L’affirmation de cohérence concerne Sunburst en medium ou high. Cela indique les usages prévus par OpenAI pour chaque modèle. Ce n’est pas un benchmark permettant de dimensionner votre capacité.
Le journal des modifications de l’API liste trois ajouts pour les deux modèles 2.6 : effort de planification réglable, génération SVG et génération de GIF animés. La retouche guidée par annotations est arrivée le même jour, mais pour GPT Image 2.5 comme pour 2.6 : elle ne justifie donc pas une mise à niveau. [5]
L’effort de planification ajoute un troisième réglage et change le choix
Avant 2.6, vous aviez deux leviers : le modèle et la qualité. Le nouveau champ complexity en ajoute un troisième. La qualité règle les détails et la fidélité. L’effort de planification détermine combien le modèle planifie avant le rendu. [4]
Les deux modèles acceptent low, medium et high, avec high par défaut si vous omettez le champ. Cela ne coûte rien de plus. OpenAI suggère low pour les retouches ciblées, comme changer un arrière-plan ou une enseigne, et des réglages supérieurs pour le texte dense, les mises en page complexes et les scènes où les objets interagissent. Il prévient aussi qu’un effort de planification plus élevé peut ajouter de la latence et introduire des changements non demandés. [4]
Cet avertissement compte dans le choix Flare ou Sunburst. L’intérêt d’attendre plus longtemps avec Sunburst pour une retouche est de préserver davantage l’image. Une requête de retouche sans champ complexity utilise high, ce qui pousse dans l’autre sens. Pour une retouche Sunburst, essayez donc d’abord complexity: "low". Gardez high pour une affiche chargée que vous générez de zéro sur Flare.
Le choix compte-t-il pour les GIF et les SVG ?
Les deux modèles produisent les deux formats, uniquement en génération. Le point de terminaison de retouche ne renvoie aucun des deux. [4]
Pour les GIF, réglez output_format: "gif" et contrôlez l’animation avec frame_count (2 à 64, 9 par défaut) et frame_duration_ms (20 à 2 000, 200 par défaut). Le nombre d’images, leur taille et le nombre d’animations partagent un budget de pixels : une animation longue impose donc des images plus petites. L’exemple du guide d’OpenAI, une lanterne en boucle de neuf images à 200 ms chacune, a été réalisé avec Sunburst. [4] Nous n’avons mesuré le temps de génération de GIF pour aucun des deux modèles. Nous supposons qu’une requête comportant de nombreuses images fera davantage ressortir l’écart de vitesse qu’une seule image fixe : il est donc logique de chercher le mouvement sur Flare.
SVG fonctionne autrement. L’API rend d’abord une image de référence, puis un modèle d’écriture distinct écrit le fichier vectoriel. Le réglage quality s’applique à cette image de référence. Vous payez le tarif image pour la référence, plus les tokens du modèle d’écriture, et n doit valoir 1. [4] Le guide d’OpenAI montre les deux modèles dessinant le même logo de boulangerie. Flare a dessiné un pain au-dessus d’un nom sur deux lignes. Sunburst a ajouté des épis de blé et un rouleau à pâtisserie. Plus d’éléments signifie plus de tracés à nettoyer : pour les icônes et les symboles simples, le résultat le plus sobre peut donc être le plus utile.
Ce que nos essais GPT Image 2.5 révèlent sur cette différence
Nous n’avons pas répété cette comparaison contrôlée sur GPT Image 2.6. La version précédente nous donne un point de référence, pas une preuve de la vitesse ou de la qualité des retouches de 2.6.
Le 5 novembre 2026, nous avons envoyé un même prompt aux deux modèles 2.5 via l’API de production SeedRouter : une photo produit d’une boîte à thé fictive avec trois lignes de texte sur l’étiquette. Chaque configuration a été exécutée une fois, en PNG avec une image par requête. Le temps est mesuré de la soumission au stockage du fichier terminé : il inclut donc notre étape de téléversement et le rendu. Pour la retouche, les deux modèles ont reçu la même image Flare et devaient changer uniquement la deuxième ligne de l’étiquette, de « Smoked Pear Oolong » à « Honey Fig Oolong ».
| Essai | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| 1024×1024, low : tokens de sortie | 196 | 196 |
| 1024×1024, low : temps | 21 s | 21 s |
| 1536×1024, high : tokens de sortie | 1 372 | 1 372 |
| 1536×1024, high : temps | 25 s | 36 s |
| Retouche d’une ligne, 1536×1024, high : temps | 29 s | 73 s |
| Retouche : tokens d’entrée | 1 615 (1 536 image, 79 texte) | 1 615 (1 536 image, 79 texte) |
| Retouche : pixels hors de la ligne retouchée modifiés de plus de 12 sur 765 | 21,5 % | 16,2 % |
| Retouche : pixels modifiés de plus de 30 sur 765 | 3,6 % | 3,9 % |
Quatre points se sont dégagés.
Les nombres de tokens étaient identiques pour tous les réglages, donc le coût aussi. Rien dans la facture ne distingue les deux modèles.
L’écart de temps augmentait avec la quantité de travail. Il était nul en low. Une génération en high prenait 11 secondes de plus sur Sunburst et la retouche 44 secondes de plus, soit deux fois et demie plus longtemps.
Les deux retouches ont correctement remplacé la ligne et conservé le dessin de poire et la ligne du bas. Sunburst a laissé moins de pixels légèrement modifiés, environ un quart de moins au petit seuil, mais les deux étaient à égalité au seuil plus élevé. En pratique, cela signifie moins de bruit léger dans l’image, pas une retouche visiblement plus propre. Un seul échantillon ne permet pas de trancher, et c’est le domaine où OpenAI affirme que 2.6 Sunburst a le plus progressé.
Les deux modèles ont aussi inventé du texte que nous n’avions jamais demandé. Les livres sur l’étagère ont reçu des titres fictifs sur leur dos, et Sunburst a ajouté plus d’accessoires et davantage de ce texte. Si une image doit figurer sur une page produit, écrivez « aucun autre texte » dans le prompt et vérifiez l’arrière-plan avant publication.
Un autre point de mesure le même jour, avec un prompt différent : une requête Sunburst de deux images en qualité max et en 1536×1024 a utilisé 10 976 tokens de sortie, soit 5 488 par image en moyenne. C’est quatre fois les 1 372 tokens en high. Ces mesures restent propres à GPT Image 2.5 ; une comparaison équivalente sur GPT Image 2.6 est encore attendue.
Mêmes tarifs au token, factures différentes
Vérification du 5 novembre 2026 : OpenAI liste les mêmes tarifs pour les deux modèles 2.6 : 5 $ par million de tokens de texte en entrée (1,25 $ en cache), 8 $ par million de tokens d’image en entrée (2 $ en cache) et 30 $ par million de tokens d’image en sortie. Ils correspondent aux tarifs GPT Image 2.5. [2][3][6]
Au tarif de sortie de 30 $, les décomptes de tokens 2.5 ci-dessus donnent environ 0,0059 $ pour 196 tokens, 0,041 $ pour 1 372 tokens et 0,165 $ pour 5 488 tokens. Prenez-les comme référence, pas comme devis pour 2.6. Le calculateur de tokens d’image d’OpenAI estime 823 tokens d’image en sortie pour une image GPT Image 2.6 en 1024×1024 et en basse qualité ; l’usage final peut aussi inclure du texte en sortie. Ses estimations ne remplacent pas une facturation mesurée. [7] L’effort de planification n’ajoute aucuns frais, les retouches guidées par annotations coûtent autant que les autres retouches et la sortie SVG ajoute les tokens du modèle d’écriture. [4]
À tarifs égaux, la vraie différence de coût entre Flare et Sunburst est le nombre d’essais rejetés. Une retouche Sunburst validée du premier coup coûte moins cher que deux retouches Flare dont la seconde corrige les dégâts de la première. Comptez le coût par image acceptée, pas par requête.
Les tarifs actuels de SeedRouter et le Playground figurent sur la page GPT Image 2.6. Comparez-les aux tarifs actuels de GPT Image 2.5.
Une règle de départ pour répartir les tâches
Ces points de départ s’appuient sur les conseils d’OpenAI et nos essais 2.5. Ne changez qu’une variable à la fois lorsque vous les ajustez.
| Tâche | Modèle | Réglages |
|---|---|---|
| Exploration de concepts, nombreuses variantes | Flare | Qualité low ou medium ; effort de planification high (par défaut) |
| Visuel social qu’une personne attend | Flare | Qualité low ; effort de planification low pour une scène simple |
| Affiche avec plusieurs blocs de texte | Flare d’abord | Qualité high ; effort de planification high |
| Changement de texte ou de couleur sur une photo produit validée | Sunburst | Qualité medium ou high ; effort de planification low |
| Retouche dans une scène chargée | Sunburst | Qualité high ; effort de planification medium |
| GIF animé | Flare pour chercher le mouvement, Sunburst pour la boucle finale | Qualité medium ; effort de planification medium |
| Logo ou icône en SVG | L’un ou l’autre ; comparez le nombre de formes à nettoyer | Qualité medium ; effort de planification low |
La version la plus simple : brouillonnez sur Flare, finalisez sur Sunburst. Générez rapidement la composition, choisissez la meilleure, puis retouchez-la sur Sunburst avec un effort de planification faible pour que le reste de l’image reste en place. Pour approfondir cette même différence dans la version précédente, consultez notre guide GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst.
Les questions que les utilisateurs posent déjà
Comment savoir si j’utilise Flare ou Sunburst ?
Dans l’API, vous choisissez vous-même avec le champ model : le choix figure donc toujours dans votre requête. Dans ChatGPT, l’annonce de lancement d’OpenAI ne précise pas lequel des deux génère une image donnée et ne décrit aucun réglage pour le choisir. [1]
Puis-je télécharger GPT Image 2.6 Flare ou Sunburst pour Android ?
Non. Ce sont deux modèles hébergés. Images 2.6 est disponible dans les applications ChatGPT et Codex sur ordinateur, mobile et Web avec tous les abonnements, et les développeurs accèdent à Flare et Sunburst via l’API. Il n’y a aucun fichier de modèle à installer. [1]
Sunburst est-il toujours meilleur que Flare ?
Non. Dans nos essais 2.5, les images en basse qualité étaient aussi correctes les unes que les autres, et les ajouts de décor de Sunburst n’étaient pas toujours bienvenus. OpenAI positionne Sunburst pour le travail détaillé et les retouches cohérentes, pas pour toutes les images.
GPT Image 2.6 coûte-t-il plus cher que GPT Image 2.5 ?
Pas au token. OpenAI liste les mêmes tarifs texte et image pour les deux versions. Le coût supérieur ou inférieur d’une image 2.6 dépend de son usage de tokens. OpenAI fournit un estimateur de tokens pour les images fixes ; la facture finale suit l’usage réel. [2][3][6]
Quand pourrai-je utiliser GPT Image 2.6 sur SeedRouter ?
GPT Image 2.6 est disponible dès maintenant. Sélectionnez un modèle disponible dans le Playground ou utilisez un ID de modèle listé pour votre clé API SeedRouter.
