GPT Image 2.6 Flare מול Sunburst: באיזה מודל להשתמש?
השווה GPT Image 2.6 Flare ו-Sunburst במהירות, ביציבות העריכה, בהגדרת מאמץ התכנון החדשה, בפלט GIF ו-SVG ובעלות הטוקנים, עם הרצות מדודות.
קריאה כ-Markdownהשתמש ב-GPT Image 2.6 Flare לטיוטות, לנפח גבוה ולכל עבודה שמישהו מחכה לה. עבור ל-Sunburst כשעריכה צריכה להשאיר את שאר הפריים ללא שינוי. שני המודלים מחייבים באותו תעריף לטוקן, כך שאתה בוחר בין זמן ליציבות העריכה, ולא בין שני מחירים. [1][2][3]
הסתייגות לפני הפרטים. OpenAI השיקה את GPT Image 2.6 ב-4 בנובמבר 2026. GPT Image 2.6 זמין כעת ב-SeedRouter, אבל ההשוואה המבוקרת בין Flare ל-Sunburst למטה היא מהגרסה הקודמת. המדידות במאמר הזה מגיעות מ-GPT Image 2.5 Flare ו-Sunburst, הזוג הקודם שאנחנו מפעילים בייצור. כל מה שנאמר על 2.6 עצמו מובא מ-OpenAI ומסומן כך.
מה OpenAI שינתה בכל מודל ב-2.6?
OpenAI שמרה על החלוקה לשני מודלים שהציגה עם GPT Image 2.5, וחידדה את הגדרת התפקיד של כל אחד. [1][2][3]
| GPT Image 2.6 Flare | GPT Image 2.6 Sunburst | |
|---|---|---|
| מזהה מודל | gpt-image-2.6-flare | gpt-image-2.6-sunburst |
| התיאור של OpenAI | יצירה ועריכה של תמונות לסבבי ניסוי מהירים | יצירה ועריכה של תמונות לעבודה חזותית מפורטת |
| טענת מהירות | שש שניות בלבד באיכות נמוכה | לא ניתנה |
| טענת עריכה | לא ניתנה | עקביות רבה יותר לאורך עריכות באיכות בינונית או גבוהה |
| טענת עימוד | עימודים טובים יותר לפוסטרים ולתמונות מוצר | יצירה באיכות גבוהה יותר |
| רמות איכות | low עד max | low עד max |
| חדש ב-2.6 | מאמץ התכנון, פלט SVG, פלט GIF מונפש | זהה |
לצד הטענות לכל מודל, OpenAI אומרת ש-Images 2.6 יוצר תמונות מהר יותר ב-50% מבעבר. [1] שים לב איך כל טענה קשורה להגדרה. שש השניות הן ל-Flare ב-low. טענת העקביות היא ל-Sunburst ב-medium או ב-high. זה מראה לאילו שימושים OpenAI מייעדת כל מודל. זה אינו מבחן ביצועים שאפשר לתכנן לפיו קיבולת.
יומן השינויים של ה-API מפרט שלוש תוספות לשני מודלי 2.6: מאמץ תכנון מתכוונן, יצירת SVG ויצירת GIF מונפש. עריכה מונחית סימונים הגיעה באותו יום, אבל גם ל-GPT Image 2.5 וגם ל-2.6, ולכן אינה סיבה לשדרג. [5]
מאמץ התכנון הוא פקד שלישי שמשנה את הבחירה
לפני 2.6 היו לך שתי אפשרויות שליטה: איזה מודל ואיזו איכות. שדה complexity החדש מוסיף שלישית. האיכות שולטת בפרטים ובנאמנות. מאמץ התכנון שולט בכמות התכנון של המודל לפני הרינדור. [4]
שני המודלים מקבלים low, medium ו-high, ושניהם משתמשים ב-high כברירת מחדל כשהשדה מושמט. אין תוספת עלות. OpenAI מציעה low לעריכות ממוקדות כגון שינוי רקע או שלט, והגדרות גבוהות יותר לטקסט צפוף, לעימודים מורכבים ולסצנות שבהן עצמים קשורים זה לזה. היא גם מזהירה שמאמץ תכנון גבוה יותר עלול להוסיף השהיה ולהכניס שינויים שלא ביקשת. [4]
האזהרה הזו חשובה לשאלת Flare או Sunburst. הסיבה להשקיע את הזמן הנוסף של Sunburst בעריכה היא שהוא משאיר יותר מהתמונה ללא שינוי. בקשת עריכה ללא שדה complexity רצה ב-high, שפועל בכיוון ההפוך. לכן בעריכת Sunburst, הגדרת complexity: "low" היא הדבר הראשון שכדאי לנסות. השאר high לפוסטר העמוס שאתה יוצר מאפס ב-Flare.
האם הבחירה משנה לקובצי GIF ו-SVG?
שני המודלים מפיקים את שני הפורמטים, ושניהם זמינים ליצירה בלבד. נקודת הקצה לעריכה אינה מחזירה אף אחד מהם. [4]
עבור GIF מגדירים output_format: "gif" ושולטים בהנפשה עם frame_count (בין 2 ל-64, ברירת מחדל 9) ו-frame_duration_ms (בין 20 ל-2,000, ברירת מחדל 200). מספר הפריימים, גודל הפריים ומספר ההנפשות חולקים תקציב פיקסלים אחד, כך שהנפשה ארוכה מחייבת פריימים קטנים יותר. הדוגמה של OpenAI במדריך שלה, לולאת פנס בת תשעה פריימים של 200 אלפיות שנייה כל אחד, נוצרה עם Sunburst. [4] אין לנו מדידות זמן GIF לאף אחד מהמודלים. ההשערה שלנו היא שבקשה עם פריימים רבים תדגיש את פער המהירות יותר מתמונה סטטית אחת, ולכן הגיוני למצוא את התנועה ב-Flare.
SVG עובד אחרת. ה-API מרנדר קודם תמונת ייחוס, ואז מודל נפרד לכתיבת קוד כותב את הקובץ הווקטורי. הגדרת quality חלה על תמונת הייחוס הזו. משלמים את תעריף התמונה עבור תמונת הייחוס ועוד את טוקני מודל כתיבת הקוד, ו-n חייב להיות 1. [4] המדריך של OpenAI מציג את שני המודלים מציירים את אותו סמל מאפייה. Flare צייר כיכר לחם מעל כיתוב שם בשתי שורות. Sunburst הוסיף שיבולי חיטה ומערוך. יותר רכיבים פירושם יותר נתיבים לניקוי, ולכן באייקונים ובסמלים פשוטים הפלט הפשוט יותר יכול להיות שימושי יותר.
מה ההרצות שלנו ב-GPT Image 2.5 מראות על ההבדל?
לא חזרנו על ההשוואה המבוקרת הזו ב-GPT Image 2.6. הגרסה הקודמת מספקת נקודת בסיס, ולא הוכחה למהירות או לאיכות העריכה של 2.6.
ב-5 בנובמבר 2026 שלחנו פרומפט אחד לשני מודלי 2.5 דרך ה-API של SeedRouter בייצור: צילום מוצר של פחית תה בדיונית עם שלוש שורות טקסט בתווית. כל תצורה הורצה פעם אחת, בפורמט PNG עם תמונה אחת לבקשה. הזמן נמדד מהשליחה ועד לאחסון הקובץ המוכן, ולכן הוא כולל את שלב ההעלאה שלנו וגם את הרינדור. לעריכה, שני המודלים קיבלו את אותה תמונת Flare והתבקשו לשנות רק את השורה השנייה בתווית, מ-"אולונג אגס מעושן" ל-"אולונג תאנה ודבש".
| הרצה | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| 1024×1024, low: טוקני פלט | 196 | 196 |
| 1024×1024, low: זמן | 21 שניות | 21 שניות |
| 1536×1024, high: טוקני פלט | 1,372 | 1,372 |
| 1536×1024, high: זמן | 25 שניות | 36 שניות |
| עריכת שורה אחת, 1536×1024, high: זמן | 29 שניות | 73 שניות |
| עריכה: טוקני קלט | 1,615 (1,536 תמונה, 79 טקסט) | 1,615 (1,536 תמונה, 79 טקסט) |
| עריכה: פיקסלים מחוץ לשורה שנערכה שהשתנו ביותר מ-12 מתוך 765 | 21.5% | 16.2% |
| עריכה: פיקסלים שהשתנו ביותר מ-30 מתוך 765 | 3.6% | 3.9% |
ארבעה דברים בלטו.
מספרי הטוקנים היו זהים בכל הגדרה, ולכן גם העלות הייתה זהה. אין בחשבון דבר שמבדיל בין שני המודלים.
פער הזמן גדל עם כמות העבודה. לא היה פער ב-low. יצירה ב-high לקחה ב-Sunburst עוד 11 שניות, והעריכה עוד 44 שניות, פי שניים וחצי זמן.
שתי העריכות כתבו את השורה החדשה נכון ושמרו על ציור האגס ועל השורה התחתונה. Sunburst השאיר פחות פיקסלים שהשתנו מעט, בערך רבע פחות בסף הקטן, אבל בסף הגדול יותר השניים היו שווים. בפועל המשמעות היא פחות רעש חלש לאורך הפריים, ולא עריכה שנראית נקייה יותר. דגימה אחת אינה מספיקה להכריע, וזה התחום שבו לפי OpenAI חל השיפור הגדול ביותר ב-Sunburst של 2.6.
שני המודלים גם המציאו טקסט שמעולם לא ביקשנו. הספרים על המדף חזרו עם כותרות מומצאות על השדרות שלהם, ו-Sunburst הוסיף עוד אביזרים ועוד טקסט כזה. אם התמונה מיועדת לדף מוצר, כתוב "ללא טקסט נוסף" בפרומפט ובדוק את הרקע לפני הפרסום.
עוד נתון מאותו יום, עם פרומפט אחר: בקשת Sunburst לשתי תמונות באיכות max ובגודל 1536×1024 השתמשה ב-10,976 טוקני פלט, ממוצע של 5,488 לתמונה. זה פי ארבעה מ-1,372 הטוקנים ב-high. המדידות האלה עדיין מתייחסות ל-GPT Image 2.5 בלבד; השוואה תואמת ל-GPT Image 2.6 טרם בוצעה.
אותם תעריפי טוקנים, חשבונות שונים
לפי בדיקה ב-5 בנובמבר 2026, OpenAI מפרסמת אותם תעריפים לשני מודלי 2.6: $5 למיליון טוקני קלט טקסט ($1.25 במטמון), $8 למיליון טוקני קלט תמונה ($2 במטמון) ו-$30 למיליון טוקני פלט תמונה. הם תואמים לתעריפי GPT Image 2.5. [2][3][6]
בתעריף הפלט של $30, מספרי הטוקנים של 2.5 למעלה מסתכמים בכ-$0.0059 עבור 196 טוקנים, $0.041 עבור 1,372 טוקנים ו-$0.165 עבור 5,488 טוקנים. התייחס אליהם כנקודת ייחוס ולא כהצעת מחיר ל-2.6. מחשבון טוקני התמונה של OpenAI מעריך 823 טוקני פלט תמונה לתמונת GPT Image 2.6 בגודל 1024×1024 באיכות נמוכה; השימוש הסופי עשוי לכלול גם פלט טקסט. האומדנים שלו אינם מחליפים חיוב שנמדד. [7] מאמץ התכנון אינו מוסיף עלות, עריכות עם סימונים עולות כמו עריכות אחרות, ופלט SVG מוסיף את טוקני מודל כתיבת הקוד. [4]
כשהתעריפים שווים, הבדל העלות האמיתי בין Flare ל-Sunburst הוא מספר הניסיונות שאתה זורק. עריכת Sunburst שעוברת בדיקה בפעם הראשונה זולה משתי עריכות Flare שבהן השנייה מתקנת את מה שהראשונה שברה. ספור עלות לתמונה שהתקבלה, ולא לבקשה.
תעריפי SeedRouter העדכניים וה-Playground נמצאים בדף GPT Image 2.6. השווה אותם לתעריפי GPT Image 2.5 העדכניים.
כלל התחלתי לבחירת מודל למשימה
אלה נקודות התחלה המבוססות על ההנחיות של OpenAI ועל ההרצות שלנו ב-2.5. שנה משתנה אחד בכל פעם כשאתה מתאים אותן.
| עבודה | מודל | הגדרות |
|---|---|---|
| חקירת קונספטים, גרסאות רבות | Flare | איכות low או medium; מאמץ התכנון high (ברירת מחדל) |
| תמונה לרשת חברתית שמישהו מחכה לה | Flare | איכות low; מאמץ התכנון low לסצנה פשוטה |
| פוסטר עם כמה בלוקים של טקסט | Flare תחילה | איכות high; מאמץ התכנון high |
| שינוי טקסט או צבע בצילום מוצר מאושר | Sunburst | איכות medium או high; מאמץ התכנון low |
| עריכה בתוך סצנה עמוסה | Sunburst | איכות high; מאמץ התכנון medium |
| GIF מונפש | Flare למציאת התנועה, Sunburst ללולאה הסופית | איכות medium; מאמץ התכנון medium |
| סמל או אייקון כ-SVG | כל אחד; השווה כמה צורות תצטרך לנקות | איכות medium; מאמץ התכנון low |
הגרסה הפשוטה ביותר: טיוטות ב-Flare, סיום ב-Sunburst. צור את הקומפוזיציה מהר, בחר את המוצלחת, ואז הרץ את העריכה ב-Sunburst עם מאמץ תכנון נמוך כדי ששאר הפריים יישאר במקומו. להרחבה על אותו הבדל בגרסה הקודמת, ראה את מדריך GPT Image 2.5 Flare מול Sunburst.
שאלות שאנשים כבר שואלים
איך לדעת אם אני משתמש ב-Flare או ב-Sunburst?
ב-API אתה בוחר בעצמך בשדה model, כך שהבחירה תמיד נמצאת בבקשה שלך. ב-ChatGPT, פוסט ההשקה של OpenAI אינו מציין מי משני המודלים יוצר תמונה מסוימת, ואינו מתאר הגדרה לבחירה. [1]
אפשר להוריד GPT Image 2.6 Flare או Sunburst לאנדרואיד?
לא. שניהם מודלים מתארחים. Images 2.6 זמין באפליקציות ChatGPT ו-Codex במחשב, בנייד ובאינטרנט בכל רמות המנוי, ומפתחים מגיעים ל-Flare ול-Sunburst דרך ה-API. אין קובצי מודל להתקנה. [1]
האם Sunburst תמיד טוב יותר מ-Flare?
לא. בהרצות שלנו ב-2.5 התמונות באיכות נמוכה היו נכונות באותה מידה, ותוספות התפאורה של Sunburst לא תמיד היו רצויות. OpenAI מייעדת את Sunburst לעבודה מפורטת ולעריכות עקביות, ולא לכל תמונה.
האם GPT Image 2.6 עולה יותר מ-GPT Image 2.5?
לא לטוקן. OpenAI מפרסמת תעריפי טקסט ותמונה זהים לשתי הגרסאות. השאלה אם תמונת 2.6 עולה יותר או פחות תלויה בשימוש שלה בטוקנים. OpenAI מספקת אומדן טוקנים לתמונה סטטית; החשבון הסופי נקבע לפי השימוש בפועל. [2][3][6]
מתי אפשר להשתמש ב-GPT Image 2.6 ב-SeedRouter?
GPT Image 2.6 זמין עכשיו. בחר מודל זמין ב-Playground או השתמש במזהה מודל שמופיע עבור מפתח SeedRouter API שלך.
מקורות
-
OpenAI: הצגת Images 2.6, 4 בנובמבר 2026.
-
OpenAI: מדריך יצירת תמונות (מאמץ התכנון, פלט SVG, פלט GIF מונפש, עלויות).
-
OpenAI: קוד המקור של מחשבון טוקני GPT Image, נבדק ב-5 בנובמבר 2026.
