GPT Image 2.5 Flare מול Sunburst: באיזה מודל להשתמש?
השוואה בין GPT Image 2.5 Flare ל-Sunburst במהירות, בשליטה בעריכה, בפרמטרים ובעלות, ובחירת מזהה המודל הנכון לכל סוג של עבודת תמונה.
קריאה כ-Markdownהשתמש ב-GPT Image 2.5 Flare כברירת מחדל, ועבור ל-Sunburst כשעריכה חייבת להיות מדויקת. Flare הוא בחירת ברירת המחדל של OpenAI לרוב האפליקציות, והוא מחזיר תמונות מהר. Sunburst הוא המודל החזק יותר: הוא שומר על שליטה הדוקה יותר לאורך עריכות, והרינדור שלו לוקח יותר זמן. שניהם קוראים בדיוק את אותם שדות בקשה, כך שהעברת עבודה מאחד לשני היא שינוי של מילה אחת ב-model.
התשובה הקצרה הזו מכסה את רוב ההחלטות. שאר המדריך מסביר איפה ההבדל מורגש, כמה עולה כל אפשרות ב-SeedRouter, ואיך לבדוק את הבחירה על התמונות שלך במקום לסמוך על כלל כללי.
מה ההבדל בין Flare ל-Sunburst?
OpenAI השיקה את GPT Image 2.5 ב-8 בספטמבר 2026 כשני מודלים ולא כמודל אחד. יש להם חוזה API משותף, והם נבדלים בכמות העבודה שהם משקיעים בכל תמונה.
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| שימוש מיועד | יצירה יומיומית, טיוטות, נפח גבוה | עריכות מדויקות ונכסים סופיים |
| מהירות | מהיר | איטי יותר, זמני יצירה ארוכים יותר |
| שליטה בעריכה | טובה | שליטה הדוקה יותר לאורך עריכות |
| שדות הבקשה | אותם 12 שדות | אותם 12 שדות |
| רמות איכות | auto עד max | auto עד max |
הטבלה קצרה בכוונה. אף אחד מהמודלים לא מוסיף פרמטר שחסר בשני, ואף אחד מהם לא מוגבל לקנבס קטן יותר. ההבדל המעשי הוא הפשרה בין זמן ההמתנה לבין מידת הנאמנות שבה התוצאה שומרת על מה שביקשת לשמור.
מתי כדאי לבחור ב-Flare?
בחר ב-Flare כשאתה עומד להסתכל על הרבה תמונות ולשמור מעטות. גרסאות לרשתות חברתיות, חקירת קונספטים, תמונות ממוזערות וטיוטות ראשונות של עימוד מתאימים כולם לכאן. אם בקשה מבקשת עשר תמונות ואתה מתכוון לבחור אחת, המודל המהיר מקצר את כל הסבב.
Flare הוא גם נקודת ההתחלה הנבונה לפרומפט חדש. כתוב את הפרומפט, הרץ אותו ב-Flare ב-low או ב-medium, ותקן בעיות קומפוזיציה בזמן שכל ניסיון מהיר. מעבר ל-Sunburst לפני שהפרומפט מגובש בעיקר גורם לכל ניסיון כושל לקחת יותר זמן.
מתי Sunburst שווה את ההמתנה?
Sunburst מצדיק את הזמן שלו בעריכות. כשאתה שולח תמונות ייחוס עם images, או mask שמסמנת אזור אחד לשינוי, העבודה היא בדרך כלל "שנה את זה, השאר את כל השאר". זה בדיוק המקרה שבו שליטה הדוקה יותר לאורך עריכות חשובה: שינוי צבע של מוצר שאסור לו להזיז את התווית, או החלפת רקע שחייבת להשאיר את הנושא ללא שינוי.
הוא גם המועמד הטוב יותר לנכס סופי אחרי שהפרומפט קבוע. הרץ את הפרומפט המגובש ב-Sunburst ברמת איכות גבוהה יותר והשווה אותו לגרסת Flare זה לצד זה. אם אינך רואה הבדל בחלקים של התמונה שהקהל שלך יסתכל עליהם, הישאר עם Flare.
האם Flare ו-Sunburst עולים סכומים שונים?
יש לבדוק את התעריף העדכני לכל מזהה מודל ואיכות. אין הבטחה למחיר משותף ל-Flare ול-Sunburst; החיוב תלוי גם בבחירה בין Standard ל-Official.
- מזהי Standard (
gpt-image-2.5-flare,gpt-image-2.5-sunburst) מחייבים על כל תמונה שסופקה לפי התעריף העדכני של המודל והאיכות שנבחרו. - מזהי Official (
gpt-image-2.5-flare-official,gpt-image-2.5-sunburst-official) מחייבים לפי הטוקנים שכל רינדור מדווח, כך שהאיכות והגודל משנים את העלות.
אלה התעריפים הנוכחיים, שנקראים בזמן אמת מאותה טבלה שמחייבת את החשבון שלך:
GPT Image 2.5 prices are listed separately for each model ID. Per-image prices follow the selected quality; token-billed prices follow reported usage.
| Channel | Model IDs | Billed by | Current rate (USD) |
|---|---|---|---|
| Standard | gpt-image-2.5-flare | Per delivered image at the selected model and quality rate | Per delivered image: xhigh $0.0225; max $0.0225; other quality values $0.021 |
| Standard | gpt-image-2.5-sunburst | Per delivered image at the selected model and quality rate | Per delivered image: xhigh $0.0225; max $0.0225; other quality values $0.021 |
| Official | gpt-image-2.5-flare-official | Tokens each render reports (text input + image output) | $3.75 per 1M input tokens; $22.5 per 1M output tokens |
| Official | gpt-image-2.5-sunburst-official | Tokens each render reports (text input + image output) | $3.75 per 1M input tokens; $22.5 per 1M output tokens |
Token rates are the published first-tier rates; usage in a different tier may be charged differently.
Cost of one 1024x1024 image by quality
Token counts are measured samples on the Official channel, with 18 input tokens for the prompt. Actual usage varies with the prompt, dimensions, references, and image count, so token-billed figures are estimates, not fixed prices. Per-image rates below follow each model's current quality pricing.
| Quality | Sample output tokens | Standard · GPT Image 2.5 Flare USD | Standard · GPT Image 2.5 Sunburst USD | Official · GPT Image 2.5 Flare USD | Official · GPT Image 2.5 Sunburst USD |
|---|---|---|---|---|---|
| low | 196 | $0.021 | $0.021 | $0.0044775 | $0.0044775 |
| medium | 439 | $0.021 | $0.021 | $0.009945 | $0.009945 |
| high | 1756 | $0.021 | $0.021 | $0.0395775 | $0.0395775 |
| xhigh | 3122 | $0.0225 | $0.0225 | $0.0703125 | $0.0703125 |
| max | 7024 | $0.0225 | $0.0225 | $0.1581075 | $0.1581075 |
| auto | 229 | $0.021 | $0.021 | $0.00522 | $0.00522 |
Formula (Official): (input tokens × 3.75 + output tokens × 22.5) / 1,000,000 USD. A request for n images is billed for the images delivered. Final charges are available in account usage history. Failed requests are not charged.
תעריפי Standard עשויים להשתנות לפי מודל ואיכות; יש לבדוק בטבלה את הרמה שמתכננים להפעיל. עלויות Official תלויות בשימוש המדווח, ורמות איכות גבוהות יותר צורכות בדרך כלל יותר טוקני פלט.
מה השתנה מאז GPT Image 2?
שלושה דברים חשובים לאינטגרציה. ראשית, GPT Image 2.5 מוסיף שתי רמות איכות, xhigh ו-max, מעל high, שם GPT Image 2 נעצר. שנית, מדובר בשני מודלים במקום אחד, וזו הבחירה שהמדריך הזה עוסק בה. שלישית, מבנה הבקשה נשאר זהה: אותה נקודת קצה, אותם שמות שדות, קלט כתובות URL לתמונות ייחוס ולמסכות, ואותו תהליך משימה אסינכרוני.
הנקודה האחרונה הופכת את השדרוג לזול לניסיון. השאר את בקשת GPT Image 2 שלך, שנה את model ל-gpt-image-2.5-flare, והשווה את הפלט. התיעוד של GPT Image 2.5 מפרט כל שדה וכל מגבלה אם אתה רוצה להשתמש ברמות האיכות החדשות.
איך בודקים את הבחירה על התמונות שלך?
כלל כללי הוא נקודת התחלה, לא פסק דין. הרץ השוואה קטנה עם הפרומפט שאתה באמת משתמש בו בייצור:
- בחר שלושה בריפים: יצירה פשוטה, עריכה לפי תמונת ייחוס, והתמונה הקשה ביותר שאתה מצפה ליצור.
- שלח כל אחד ל-Flare ול-Sunburst עם אותם
size,qualityופרומפט. - הסתכל רק על מה שחשוב במקרה השימוש שלך, כמו תווית, פנים או קצה של מוצר.
- רשום את זמן ההמתנה של כל משימה לצד התמונה.
אם Sunburst מנצח רק בבריף העריכה, נתב עריכות ל-Sunburst וכל השאר ל-Flare. מכיוון שהשדות זהים, הניתוב הזה הוא תנאי אחד בקוד שלך.
שאלות נפוצות
אפשר לעבור בין Flare ל-Sunburst בלי לשנות את הבקשה?
כן. שנה את השדה model ושום דבר אחר. שני המודלים מקבלים את אותו פרומפט, גודל, איכות, רקע, פורמט פלט, מספר תמונות, תמונות ייחוס ומסכה.
באיזה מודל להשתמש לרקעים שקופים?
בכל אחד מהם. הגדר את background ל-transparent ואת output_format ל-png. שקיפות היא הגדרה של הבקשה, לא יכולת של גרסה אחת.
האם Sunburst תמיד באיכות טובה יותר?
הוא המודל החזק יותר, אבל "טוב יותר" תלוי בעבודה. בטיוטות מהירות ייתכן שלא תראה הבדל שמצדיק את הזמן הנוסף. השווה את שניהם על הבריפים שלך לפני שאתה מחליט.
התחל עם Flare, והוכח את הצורך ב-Sunburst
עבוד כברירת מחדל עם Flare, גבש עליו את הפרומפט, והעבר עבודה ל-Sunburst רק כשהשוואה זה לצד זה מראה הבדל שהמשתמשים שלך ישימו לב אליו. נסה את שניהם ב-Playground של GPT Image 2.5, וקרא את ההכרזה של OpenAI על GPT Image 2.5 לתיאור של היצרן עצמו לשני המודלים.
