GPT Image 2.6 Flare vs Sunburst: którego modelu używać?

Używaj GPT Image 2.6 Flare do szkiców, dużych wolumenów i wszystkiego, na co ktoś czeka. Przejdź na Sunburst, gdy edycja musi pozostawić resztę kadru bez zmian. Oba modele mają tę samą stawkę za token, więc wybierasz między czasem a spójnością edycji, a nie między dwiema cenami. [1][2][3]

Zastrzeżenie przed szczegółami. OpenAI wydało GPT Image 2.6 4 listopada 2026. GPT Image 2.6 jest już dostępny w SeedRouter, ale poniższe kontrolowane porównanie Flare z Sunburst pochodzi z poprzedniej wersji. Pomiary w tym artykule pochodzą z GPT Image 2.5 Flare i Sunburst, poprzedniej pary, której używamy produkcyjnie. Wszystkie stwierdzenia dotyczące samej wersji 2.6 są cytowane za OpenAI i tak oznaczone.

Co OpenAI zmieniło w każdym modelu w wersji 2.6

OpenAI zachowało podział na dwa modele wprowadzony w GPT Image 2.5 i wyraźniej określiło zadanie każdego z nich. [1][2][3]

	GPT Image 2.6 Flare	GPT Image 2.6 Sunburst
ID modelu	gpt-image-2.6-flare	gpt-image-2.6-sunburst
Opis OpenAI	Generowanie i edycja obrazów do szybkich iteracji	Generowanie i edycja obrazów do szczegółowej pracy wizualnej
Deklarowana szybkość	Już w sześć sekund przy niskiej jakości	Nie podano
Deklaracja dotycząca edycji	Nie podano	Większa spójność kolejnych edycji przy średniej lub wysokiej jakości
Deklaracja dotycząca układu	Lepsze układy plakatów i obrazów produktowych	Generowanie wyższej jakości
Poziomy jakości	od low do max	od low do max
Nowości w 2.6	Nakład planowania, wynik SVG, animowane GIF	To samo

Oprócz deklaracji dla poszczególnych modeli OpenAI podaje, że Images 2.6 generuje obrazy o 50% szybciej niż wcześniej. [1] Zwróć uwagę, jak każda deklaracja wiąże się z ustawieniem. Sześć sekund dotyczy Flare przy low. Deklaracja spójności dotyczy Sunburst przy medium lub high. To wskazuje, gdzie OpenAI przewiduje użycie każdego modelu. Nie jest to benchmark, na którym możesz oprzeć planowanie przepustowości.

Dziennik zmian API wymienia trzy nowości dla obu modeli 2.6: regulowany nakład planowania, generowanie SVG i animowanych GIF. Edycja sterowana oznaczeniami pojawiła się tego samego dnia, ale zarówno dla GPT Image 2.5, jak i 2.6, więc nie jest powodem do aktualizacji. [5]

Nakład planowania to trzeci regulator, który zmienia wybór

Przed 2.6 były dwa ustawienia: model i jakość. Nowe pole complexity dodaje trzecie. Jakość określa szczegółowość i wierność obrazu. Nakład planowania określa, ile model planuje przed renderowaniem. [4]

Oba modele przyjmują low, medium i high oraz domyślnie używają high, gdy pominiesz pole. Nie ma za to dopłaty. OpenAI sugeruje low do ukierunkowanych edycji, takich jak zmiana tła lub szyldu, a wyższe ustawienia do gęstego tekstu, złożonych układów i scen, w których obiekty pozostają ze sobą w relacji. Ostrzega też, że większy nakład planowania może wydłużyć oczekiwanie i wprowadzić niezamówione zmiany. [4]

To ostrzeżenie ma znaczenie przy wyborze Flare lub Sunburst. Powodem, by poświęcić dodatkowy czas Sunburst na edycję, jest zachowanie większej części obrazu bez zmian. Żądanie edycji bez pola complexity działa przy high, co prowadzi w przeciwnym kierunku. Przy edycji w Sunburst najpierw wypróbuj więc complexity: "low". Zachowaj high dla zatłoczonego plakatu, który generujesz od zera we Flare.

Czy wybór ma znaczenie dla GIF i SVG?

Oba modele tworzą oba formaty i oba są dostępne tylko przy generowaniu. Punkt końcowy edycji nie zwraca żadnego z nich. [4]

Dla GIF ustawiasz output_format: "gif" i sterujesz animacją przez frame_count (2 do 64, domyślnie 9) oraz frame_duration_ms (20 do 2 000, domyślnie 200). Liczba klatek, rozmiar klatek i liczba animacji dzielą jeden budżet pikseli, więc długa animacja wymusza mniejsze klatki. Własny przykład OpenAI z przewodnika, pętla z latarnią obejmująca dziewięć klatek po 200 ms, powstał w Sunburst. [4] Nie mamy pomiarów czasu GIF dla żadnego modelu. Wnioskujemy, że żądanie z wieloma klatkami mocniej ujawni różnicę szybkości niż pojedynczy obraz statyczny, więc warto wypracować ruch we Flare.

SVG działa inaczej. API najpierw renderuje obraz referencyjny, a następnie osobny model piszący kod tworzy plik wektorowy. Ustawienie quality dotyczy tego obrazu referencyjnego. Płacisz stawkę obrazową za referencję oraz za tokeny modelu piszącego kod, a n musi wynosić 1. [4] Przewodnik OpenAI pokazuje oba modele rysujące to samo logo piekarni. Flare narysował bochenek nad dwuwierszowym logotypem. Sunburst dodał kłosy pszenicy i wałek. Więcej elementów oznacza więcej ścieżek do poprawienia, więc przy ikonach i prostych znakach skromniejszy wynik może być bardziej przydatny.

Co nasze uruchomienia GPT Image 2.5 pokazują o tym podziale

Nie powtórzyliśmy tego kontrolowanego porównania na GPT Image 2.6. Poprzednia wersja daje punkt odniesienia, a nie dowód szybkości czy jakości edycji w 2.6.

5 listopada 2026 wysłaliśmy jeden prompt do obu modeli 2.5 przez produkcyjne API SeedRouter: zdjęcie produktowe fikcyjnej puszki herbaty z trzema wierszami tekstu na etykiecie. Każdą konfigurację uruchomiono raz, jako PNG z jednym obrazem na żądanie. Czas mierzymy od wysłania do zapisania gotowego pliku, więc obejmuje zarówno nasz etap przesyłania, jak i renderowanie. Do edycji oba modele dostały ten sam obraz Flare i polecenie zmiany tylko drugiego wiersza etykiety z „Smoked Pear Oolong” na „Honey Fig Oolong”.

Uruchomienie	Flare	Sunburst
1024×1024, low: tokeny wyjściowe	196	196
1024×1024, low: czas	21 s	21 s
1536×1024, high: tokeny wyjściowe	1 372	1 372
1536×1024, high: czas	25 s	36 s
Edycja jednego wiersza, 1536×1024, high: czas	29 s	73 s
Edycja: tokeny wejściowe	1 615 (1 536 obraz, 79 tekst)	1 615 (1 536 obraz, 79 tekst)
Edycja: piksele poza edytowanym wierszem zmienione o więcej niż 12 z 765	21,5%	16,2%
Edycja: piksele zmienione o więcej niż 30 z 765	3,6%	3,9%

Zbliżenia etykiety: oryginalny obraz Flare, edycja Flare i edycja Sunburst, obie z tekstem Honey Fig Oolong

Wyróżniały się cztery rzeczy.

Liczby tokenów były identyczne przy każdym ustawieniu, więc koszt też był identyczny. Nic na rachunku nie odróżnia obu modeli.

Różnica czasu rosła wraz z ilością pracy. Przy low jej nie było. Generowanie przy high trwało w Sunburst o 11 sekund dłużej, a edycja o 44 sekundy dłużej, dwa i pół razy tak długo.

Obie edycje poprawnie zmieniły nowy wiersz i zachowały rysunek gruszki oraz dolny wiersz. Sunburst pozostawił mniej lekko zmienionych pikseli, około jednej czwartej mniej przy małym progu, ale przy większym progu oba modele były na równi. W praktyce oznacza to mniej delikatnego szumu w całym kadrze, a nie widocznie czystszą edycję. Jedna próbka nie rozstrzyga tej kwestii i właśnie w tym obszarze według OpenAI 2.6 Sunburst poprawił się najbardziej.

Oba modele wymyśliły też tekst, o który nigdy nie prosiliśmy. Książki na półce otrzymały zmyślone tytuły na grzbietach, a Sunburst dodał więcej rekwizytów i więcej takiego tekstu. Jeśli obraz trafi na stronę produktu, wpisz „bez innego tekstu” w prompcie i sprawdź tło przed publikacją.

Jeszcze jeden pomiar z tego samego dnia, z innym promptem: żądanie Sunburst z dwoma obrazami w jakości max i rozmiarze 1536×1024 zużyło 10 976 tokenów wyjściowych, średnio 5 488 na obraz. To cztery razy więcej niż 1 372 tokeny przy high. Te pomiary nadal dotyczą tylko GPT Image 2.5; analogiczne porównanie GPT Image 2.6 wciąż czeka na wykonanie.

Te same stawki za tokeny, różne rachunki

Według stanu sprawdzonego 5 listopada 2026 OpenAI podaje te same stawki dla obu modeli 2.6: 5 $ za milion tokenów wejściowych tekstu (1,25 $ z pamięci podręcznej), 8 $ za milion tokenów wejściowych obrazu (2 $ z pamięci podręcznej) i 30 $ za milion tokenów wyjściowych obrazu. Odpowiadają stawkom GPT Image 2.5. [2][3][6]

Przy stawce wyjściowej 30 $ powyższe liczby tokenów 2.5 dają około 0,0059 $ za 196 tokenów, 0,041 $ za 1 372 tokeny i 0,165 $ za 5 488 tokenów. Traktuj je jako punkt odniesienia, a nie wycenę 2.6. Kalkulator tokenów obrazu OpenAI szacuje 823 tokeny wyjściowe obrazu dla obrazu GPT Image 2.6 w rozmiarze 1024×1024 i niskiej jakości; ostateczne zużycie może obejmować też tekst wyjściowy. Jego szacunki nie zastępują zmierzonego rozliczenia. [7] Nakład planowania nie ma dopłaty, edycje sterowane oznaczeniami kosztują tyle samo co pozostałe edycje, a wynik SVG dodaje tokeny modelu piszącego kod. [4]

Przy równych stawkach rzeczywista różnica kosztu między Flare a Sunburst to liczba prób, które odrzucasz. Edycja Sunburst zaakceptowana za pierwszym razem jest tańsza niż dwie edycje Flare, w których druga naprawia to, co zepsuła pierwsza. Licz koszt zaakceptowanego obrazu, a nie żądania.

Aktualne stawki SeedRouter i Playground znajdziesz na stronie GPT Image 2.6. Porównaj je z aktualnymi stawkami GPT Image 2.5.

Początkowa reguła przypisywania zadań

To punkty wyjścia oparte na wskazówkach OpenAI i naszych uruchomieniach 2.5. Dostosowując je, zmieniaj jedną zmienną naraz.

Zadanie	Model	Ustawienia
Eksploracja koncepcji, wiele wariantów	Flare	Jakość low lub medium; nakład planowania high (domyślnie)
Obraz do social mediów, na który ktoś czeka	Flare	Jakość low; nakład planowania low przy prostej scenie
Plakat z kilkoma blokami tekstu	Najpierw Flare	Jakość high; nakład planowania high
Zmiana tekstu lub koloru na zatwierdzonym zdjęciu produktowym	Sunburst	Jakość medium lub high; nakład planowania low
Edycja wewnątrz zatłoczonej sceny	Sunburst	Jakość high; nakład planowania medium
Animowany GIF	Flare do wypracowania ruchu, Sunburst do finalnej pętli	Jakość medium; nakład planowania medium
Logo lub ikona jako SVG	Dowolny; porównaj liczbę kształtów wymagających poprawy	Jakość medium; nakład planowania low

Najprostsza wersja: szkicuj we Flare, kończ w Sunburst. Szybko wygeneruj kompozycję, wybierz najlepszą i wykonaj edycję w Sunburst z niskim nakładem planowania, aby reszta kadru pozostała bez zmian. Szersze omówienie tego samego podziału w poprzedniej wersji znajdziesz w naszym poradniku GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst.

Pytania, które użytkownicy już zadają

Skąd mam wiedzieć, czy używam Flare, czy Sunburst?

W API samodzielnie wybierasz model polem model, więc wybór zawsze znajduje się w żądaniu. W przypadku ChatGPT wpis premierowy OpenAI nie mówi, który z dwóch modeli generuje dany obraz, i nie opisuje ustawienia pozwalającego wybrać. [1]

Czy można pobrać GPT Image 2.6 Flare lub Sunburst na Androida?

Nie. Oba to modele hostowane. Images 2.6 jest dostępne w aplikacjach ChatGPT i Codex na komputerach, urządzeniach mobilnych i w przeglądarce w każdym planie abonamentowym, a programiści korzystają z Flare i Sunburst przez API. Nie ma plików modeli do zainstalowania. [1]

Czy Sunburst jest zawsze lepszy od Flare?

Nie. W naszych uruchomieniach 2.5 obrazy w niskiej jakości były równie poprawne, a dodatkowa scenografia Sunburst nie zawsze była pożądana. OpenAI pozycjonuje Sunburst do szczegółowej pracy i spójnych edycji, a nie do każdego obrazu.

Czy GPT Image 2.6 kosztuje więcej niż GPT Image 2.5?

Nie w przeliczeniu na token. OpenAI podaje identyczne stawki tekstowe i obrazowe dla obu wersji. To, czy obraz 2.6 kosztuje więcej czy mniej, zależy od zużycia tokenów. OpenAI udostępnia narzędzie szacujące tokeny obrazu statycznego; końcowy rachunek wynika z rzeczywistego zużycia. [2][3][6]

Kiedy mogę używać GPT Image 2.6 w SeedRouter?

GPT Image 2.6 jest już dostępny. Wybierz dostępny model w Playground lub użyj ID modelu wymienionego dla Twojego klucza API SeedRouter.