GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: qual deles usar?

Use o GPT Image 2.5 Flare por padrão e troque para o Sunburst quando uma edição precisar ser precisa. O Flare é a escolha padrão da OpenAI para a maioria das aplicações e devolve imagens rapidamente. O Sunburst é o modelo mais capaz: mantém um controle mais firme ao longo das edições e demora mais para renderizar. Os dois leem exatamente os mesmos campos de requisição, então mover um trabalho de um para o outro é a mudança de uma palavra em model.

Essa resposta curta cobre a maioria das decisões. O resto deste guia explica onde a diferença aparece, quanto cada opção custa na SeedRouter e como testar a escolha nas suas próprias imagens em vez de confiar em uma regra geral.

Qual é a diferença entre Flare e Sunburst?

A OpenAI lançou o GPT Image 2.5 em 8 de setembro de 2026 como dois modelos em vez de um. Eles compartilham o mesmo contrato de API e diferem no quanto de trabalho colocam em cada imagem.

A tabela é curta de propósito. Nenhum dos modelos acrescenta um parâmetro que o outro não tenha, e nenhum está limitado a uma tela menor. A diferença prática é a troca entre o tempo de espera e o quanto o resultado preserva fielmente o que você pediu para preservar.

Quando escolher o Flare?

Escolha o Flare quando você vai olhar muitas imagens e ficar com poucas. Variações para redes sociais, exploração de conceitos, miniaturas e primeiros rascunhos de um layout entram aqui. Se uma requisição pede dez imagens e você pretende escolher uma, o modelo mais rápido encurta o ciclo inteiro.

O Flare também é o ponto de partida sensato para um prompt novo. Escreva o prompt, rode no Flare em low ou medium e corrija os problemas de composição enquanto cada tentativa é rápida. Passar para o Sunburst antes de o prompt estar definido basicamente faz cada tentativa fracassada demorar mais.

Quando vale a pena esperar pelo Sunburst?

O Sunburst compensa o tempo nas edições. Quando você envia imagens de referência com images, ou uma mask que marca uma região para mudar, o trabalho costuma ser "mude isto, mantenha todo o resto". É nesse caso que um controle mais firme ao longo das edições importa: uma mudança de cor de produto que não pode mover o rótulo, ou uma troca de fundo que precisa deixar o objeto principal intacto.

Ele também é o melhor candidato para um arquivo final depois que o prompt está fechado. Rode o prompt definido no Sunburst em um nível de qualidade mais alto e compare lado a lado com a versão do Flare. Se você não enxergar diferença nas partes da imagem que o seu público vai olhar, fique com o Flare.

Flare e Sunburst custam valores diferentes?

Na SeedRouter, não. Todo ID de modelo de um canal tem o mesmo preço, então Flare e Sunburst custam o mesmo dentro de um canal. O que muda a fatura é o canal que você escolhe, não a versão.

• IDs Standard (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) cobram um preço fixo por imagem entregue, em qualquer tamanho ou qualidade.
• IDs Official (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) cobram os tokens que cada renderização informa, então a qualidade e o tamanho mudam o custo.

Estas são as tarifas atuais, lidas ao vivo da mesma tabela que cobra a sua conta:

Um preço fixo faz high, xhigh e max custarem o mesmo que low no canal Standard. No canal Official os níveis mais altos gastam mais tokens de saída, e é por isso que a tabela acima mostra cada qualidade separadamente.

O que mudou desde o GPT Image 2?

Três coisas importam para uma integração. Primeiro, o GPT Image 2.5 acrescenta dois níveis de qualidade, xhigh e max, acima de high, onde o GPT Image 2 para. Segundo, são dois modelos em vez de um, que é a escolha de que trata este guia. Terceiro, o formato da requisição continuou o mesmo: o mesmo endpoint, os mesmos nomes de campo, entradas por URL para referências e máscaras e o mesmo fluxo assíncrono de tarefas.

Esse último ponto torna barato testar a atualização. Mantenha a sua requisição do GPT Image 2, mude model para gpt-image-2.5-flare e compare o resultado. A referência do GPT Image 2.5 lista cada campo e cada restrição, se você quiser usar os novos níveis de qualidade.

Como testar a escolha nas suas próprias imagens?

Uma regra geral é um ponto de partida, não um veredito. Faça uma comparação pequena com o prompt que você realmente usa em produção:

1. Escolha três briefings: uma geração simples, uma edição com referência e a imagem mais difícil que você espera fazer.
2. Envie cada um ao Flare e ao Sunburst com o mesmo size, a mesma quality e o mesmo prompt.
3. Olhe só para o que importa no seu caso de uso, como um rótulo, um rosto ou a borda de um produto.
4. Anote o tempo de espera de cada tarefa junto com a imagem.

Se o Sunburst só vencer no briefing de edição, mande as edições para o Sunburst e todo o resto para o Flare. Como os campos são idênticos, esse roteamento é uma única condição no seu código.

Perguntas frequentes

Posso alternar entre Flare e Sunburst sem mudar minha requisição?

Sim. Mude o campo model e nada mais. Os dois modelos aceitam o mesmo prompt, tamanho, qualidade, fundo, formato de saída, quantidade de imagens, referências e máscara.

Qual modelo devo usar para fundos transparentes?

Qualquer um dos dois. Defina background como transparent e output_format como png. A transparência é uma configuração da requisição, não um recurso de uma das versões.

O Sunburst tem sempre qualidade melhor?

Ele é o modelo mais capaz, mas "melhor" depende do trabalho. Em rascunhos rápidos você pode não ver uma diferença que justifique o tempo extra. Compare os dois nos seus próprios briefings antes de decidir.

Comece com o Flare, prove a vantagem do Sunburst

Use o Flare por padrão, deixe o prompt definido nele e mova um trabalho para o Sunburst só quando uma comparação lado a lado mostrar a diferença que seus usuários vão notar. Teste os dois no Playground do GPT Image 2.5 e veja o anúncio do GPT Image 2.5 da OpenAI para a descrição dos dois modelos feita pelo próprio fabricante.