GPT Image 2.5 Flare или Sunburst: какую модель выбрать?

По умолчанию используйте GPT Image 2.5 Flare и переключайтесь на Sunburst, когда правка должна быть точной. Flare — выбор OpenAI по умолчанию для большинства приложений, и он быстро возвращает изображения. Sunburst — более мощная модель: он точнее держит контроль при правках, а рендерит дольше. Обе модели читают ровно одни и те же поля запроса, поэтому перенос задачи с одной на другую — это замена одного слова в model.

Этот короткий ответ покрывает большинство решений. Дальше в руководстве разобрано, где проявляется разница, сколько стоит каждый вариант в SeedRouter и как проверить выбор на собственных изображениях, а не полагаться на общее правило.

Чем отличаются Flare и Sunburst?

OpenAI выпустила GPT Image 2.5 8 сентября 2026 года не одной моделью, а двумя. У них общий контракт API, а различаются они тем, сколько работы вкладывают в каждое изображение.

Таблица намеренно короткая. Ни одна из моделей не добавляет параметра, которого нет у другой, и ни одна не ограничена меньшим холстом. Практическая разница — в компромиссе между временем ожидания и тем, насколько точно результат сохраняет то, что вы просили сохранить.

Когда выбирать Flare?

Выбирайте Flare, когда вы просмотрите много изображений и оставите несколько. Сюда подходят варианты для соцсетей, поиск концепции, миниатюры и первые черновики макета. Если запрос просит десять изображений, а вы планируете выбрать одно, более быстрая модель сокращает весь цикл.

Flare — также разумная отправная точка для нового промпта. Напишите промпт, запустите его на Flare в low или medium и исправляйте проблемы композиции, пока каждая попытка идёт быстро. Переход на Sunburst до того, как промпт устоялся, в основном лишь удлиняет каждую неудачную попытку.

Когда Sunburst стоит ожидания?

Sunburst оправдывает своё время на правках. Когда вы отправляете референсные изображения в images или mask, отмечающую одну область для изменения, задача обычно звучит так: «измени это, всё остальное сохрани». Именно здесь важен более точный контроль при правках: смена цвета товара, которая не должна сдвинуть этикетку, или замена фона, которая должна оставить объект нетронутым.

Он также лучший кандидат для финального материала, когда промпт уже зафиксирован. Запустите устоявшийся промпт на Sunburst на более высоком уровне качества и сравните с версией Flare бок о бок. Если в тех частях изображения, на которые будет смотреть ваша аудитория, разницы не видно, оставайтесь на Flare.

Различается ли цена Flare и Sunburst?

В SeedRouter — нет. У всех ID моделей в одном канале одна цена, поэтому Flare и Sunburst в пределах канала стоят одинаково. Счёт меняет выбранный канал, а не версия.

• ID Standard (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) берут одну фиксированную цену за каждое доставленное изображение при любом размере и качестве.
• ID Official (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) тарифицируют токены, о которых сообщает каждый рендер, поэтому качество и размер меняют стоимость.

Это текущие тарифы, которые в реальном времени читаются из той же таблицы, по которой списываются средства с вашего аккаунта:

Фиксированная цена делает high, xhigh и max на канале Standard такими же по стоимости, как low. На канале Official более высокие уровни тратят больше выходных токенов, поэтому таблица выше показывает каждое качество отдельно.

Что изменилось по сравнению с GPT Image 2?

Для интеграции важны три вещи. Во-первых, GPT Image 2.5 добавляет два уровня качества, xhigh и max, выше high, на котором GPT Image 2 заканчивается. Во-вторых, это две модели вместо одной — именно этому выбору посвящено руководство. В-третьих, форма запроса осталась прежней: та же конечная точка, те же имена полей, URL на входе для референсов и масок и тот же асинхронный поток задач.

Последний пункт делает обновление дешёвым для проверки. Оставьте свой запрос GPT Image 2, смените model на gpt-image-2.5-flare и сравните результат. В справочнике GPT Image 2.5 перечислены все поля и ограничения, если вы хотите использовать новые уровни качества.

Как проверить выбор на собственных изображениях?

Общее правило — отправная точка, а не приговор. Проведите небольшое сравнение с тем промптом, который вы действительно используете в продукте:

1. Возьмите три задания: обычную генерацию, правку по референсу и самое сложное изображение, которое вы ожидаете делать.
2. Отправьте каждое во Flare и в Sunburst с одинаковыми size, quality и промптом.
3. Смотрите только на то, что важно для вашего сценария, например на этикетку, лицо или край товара.
4. Записывайте время ожидания каждой задачи рядом с изображением.

Если Sunburst выигрывает только на задании с правкой, направляйте правки в Sunburst, а всё остальное — во Flare. Поскольку поля идентичны, такая маршрутизация — одно условие в вашем коде.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли переключаться между Flare и Sunburst, не меняя запрос?

Да. Измените поле model и больше ничего. Обе модели принимают одинаковые промпт, размер, качество, фон, формат вывода, количество изображений, референсы и маску.

Какую модель использовать для прозрачного фона?

Любую. Задайте background равным transparent и output_format равным png. Прозрачность — это настройка запроса, а не функция одной из версий.

Всегда ли у Sunburst качество лучше?

Это более мощная модель, но «лучше» зависит от задачи. На быстрых черновиках вы можете не увидеть разницы, которая оправдала бы лишнее время. Прежде чем решать, сравните обе на собственных заданиях.

Начните с Flare, докажите необходимость Sunburst

По умолчанию берите Flare, доводите промпт на нём и переносите задачу на Sunburst, только когда сравнение бок о бок показывает разницу, которую заметят ваши пользователи. Попробуйте обе модели в Playground GPT Image 2.5 и прочитайте анонс GPT Image 2.5 от OpenAI, где производитель сам описывает две модели.