GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: quale conviene usare?

Nel confronto GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst, usa Flare come scelta predefinita e passa a Sunburst quando una modifica deve essere precisa. Flare è la scelta predefinita di OpenAI per la maggior parte delle applicazioni e restituisce le immagini rapidamente. Sunburst è il modello più capace: mantiene un controllo più stretto tra una modifica e l'altra e impiega più tempo a generare. Entrambi leggono esattamente gli stessi campi di richiesta, quindi spostare un lavoro dall'uno all'altro significa cambiare una sola parola in model.

Questa risposta breve copre la maggior parte delle decisioni. Il resto della guida spiega dove si vede la differenza, quanto costa ciascuna opzione su SeedRouter e come verificare la scelta sulle tue immagini invece di fidarti di una regola generale.

Qual è la differenza tra Flare e Sunburst?

OpenAI ha rilasciato GPT Image 2.5 l'8 settembre 2026 come due modelli anziché uno. Condividono lo stesso contratto API e differiscono per quanto lavoro dedicano a ogni immagine.

La tabella è volutamente breve. Nessuno dei due modelli aggiunge un parametro che manca all'altro, e nessuno è limitato a una tela più piccola. La differenza pratica è il compromesso tra tempo di attesa e fedeltà con cui il risultato mantiene ciò che gli hai chiesto di mantenere.

Quando conviene scegliere Flare?

Scegli Flare quando guarderai molte immagini e ne terrai poche. Varianti per i social, esplorazione di concept, miniature e prime bozze di un impaginato rientrano tutte qui. Se una richiesta chiede dieci immagini e intendi sceglierne una, il modello più veloce accorcia l'intero ciclo.

Flare è anche il punto di partenza sensato per un nuovo prompt. Scrivi il prompt, eseguilo su Flare in low o medium e correggi i problemi di composizione finché ogni tentativo è rapido. Passare a Sunburst prima che il prompt sia definito serve soprattutto a far durare di più ogni tentativo fallito.

Quando vale la pena aspettare Sunburst?

Sunburst ripaga il suo tempo nelle modifiche. Quando invii immagini di riferimento con images, o una mask che segna una zona da cambiare, il lavoro di solito è "cambia questo, lascia tutto il resto". È il caso in cui conta un controllo più stretto tra le modifiche: un cambio di colore del prodotto che non deve spostare l'etichetta, o una sostituzione dello sfondo che deve lasciare intatto il soggetto.

È anche il candidato migliore per una risorsa definitiva una volta fissato il prompt. Esegui il prompt definito su Sunburst a un livello di qualità più alto e confrontalo fianco a fianco con la versione Flare. Se non vedi differenze nelle parti dell'immagine che il tuo pubblico guarderà, tieni Flare.

Flare e Sunburst hanno prezzi diversi?

Controlla la tariffa attuale di ogni ID modello e qualità. Flare e Sunburst non hanno un prezzo comune garantito; la fatturazione dipende anche dalla scelta tra Standard e Official.

• Gli ID Standard (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) addebitano ogni immagine consegnata alla tariffa attuale del modello e della qualità selezionati.
• ID Official (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) addebitano i token dichiarati da ogni rendering, quindi qualità e dimensione cambiano il costo.

Queste sono le tariffe attuali, lette in tempo reale dalla stessa tabella che addebita il tuo account:

Le tariffe Standard possono variare per modello e qualità; consulta la tabella per il livello che vuoi usare. I costi Official dipendono dall’utilizzo riportato e i livelli più alti consumano in genere più token di output.

Cosa cambia rispetto a GPT Image 2?

Per un'integrazione contano tre cose. Primo, GPT Image 2.5 aggiunge due livelli di qualità, xhigh e max, sopra high, dove GPT Image 2 si ferma. Secondo, è composto da due modelli invece di uno, ed è proprio la scelta di cui parla questa guida. Terzo, la forma della richiesta è rimasta la stessa: lo stesso endpoint, gli stessi nomi di campo, input tramite URL per riferimenti e maschere, e lo stesso flusso ad attività asincrone.

Quest'ultimo punto rende economico provare l'aggiornamento. Tieni la tua richiesta GPT Image 2, cambia model in gpt-image-2.5-flare e confronta l'output. Il riferimento di GPT Image 2.5 elenca ogni campo e vincolo se vuoi usare i nuovi livelli di qualità.

Come verificare la scelta sulle tue immagini?

Una regola generale è un punto di partenza, non un verdetto. Esegui un piccolo confronto con il prompt che usi davvero in produzione:

1. Scegli tre brief: una generazione semplice, una modifica con riferimento e l'immagine più difficile che prevedi di creare.
2. Inviali a Flare e a Sunburst con gli stessi size, quality e prompt.
3. Guarda solo ciò che interessa al tuo caso d'uso, come un'etichetta, un volto o il bordo di un prodotto.
4. Annota il tempo di attesa di ogni attività accanto all'immagine.

Se Sunburst vince solo sul brief di modifica, instrada le modifiche verso Sunburst e tutto il resto verso Flare. Dato che i campi sono identici, quell'instradamento è una sola condizione nel tuo codice.

Domande frequenti

Posso passare da Flare a Sunburst senza cambiare la richiesta?

Sì. Cambia il campo model e nient'altro. Entrambi i modelli accettano gli stessi prompt, dimensione, qualità, sfondo, formato di output, numero di immagini, riferimenti e maschera.

Quale modello usare per gli sfondi trasparenti?

Uno qualsiasi dei due. Imposta background su transparent e output_format su png. La trasparenza è un'impostazione della richiesta, non una funzione di una sola versione.

Sunburst offre sempre una qualità migliore?

È il modello più capace, ma "migliore" dipende dal lavoro. Sulle bozze veloci potresti non vedere una differenza che giustifichi il tempo in più. Confronta entrambi sui tuoi brief prima di decidere.

Parti da Flare, dimostra quando serve Sunburst

Usa Flare come predefinito, definisci il prompt su di esso e sposta un lavoro su Sunburst solo quando un confronto fianco a fianco mostra la differenza che i tuoi utenti noteranno. Prova entrambi nel Playground di GPT Image 2.5 e consulta l'annuncio di GPT Image 2.5 di OpenAI per la descrizione che il produttore stesso dà dei due modelli.