GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: nên dùng mô hình nào?

Hãy dùng GPT Image 2.5 Flare làm mặc định và chuyển sang Sunburst khi một lần chỉnh sửa phải thật chính xác. Flare là lựa chọn mặc định của OpenAI cho hầu hết ứng dụng và trả ảnh về nhanh. Sunburst là mô hình mạnh hơn: nó kiểm soát chặt hơn qua các lần chỉnh sửa và cần nhiều thời gian dựng ảnh hơn. Cả hai đọc đúng cùng các trường yêu cầu, nên chuyển một việc từ bản này sang bản kia chỉ là đổi một từ trong model.

Câu trả lời ngắn đó đủ cho hầu hết quyết định. Phần còn lại của hướng dẫn giải thích khác biệt thể hiện ở đâu, mỗi lựa chọn tốn bao nhiêu trên SeedRouter, và cách thử lựa chọn trên chính ảnh của bạn thay vì tin vào một quy tắc chung.

Flare và Sunburst khác nhau thế nào?

OpenAI phát hành GPT Image 2.5 ngày 8 tháng 9 năm 2026 dưới dạng hai mô hình thay vì một. Chúng dùng chung một hợp đồng API và khác nhau ở lượng công sức bỏ vào mỗi ảnh.

Bảng này cố ý ngắn gọn. Không mô hình nào có thêm tham số mà mô hình kia thiếu, và không mô hình nào bị giới hạn ở khung ảnh nhỏ hơn. Khác biệt thực tế là sự đánh đổi giữa thời gian chờ và mức độ kết quả giữ đúng những gì bạn yêu cầu giữ.

Khi nào nên chọn Flare?

Chọn Flare khi bạn sẽ xem nhiều ảnh và chỉ giữ vài ảnh. Biến thể cho mạng xã hội, khám phá ý tưởng, ảnh thu nhỏ và bản nháp đầu tiên của một bố cục đều thuộc nhóm này. Nếu một yêu cầu đòi mười ảnh và bạn định chọn một, mô hình nhanh hơn sẽ rút ngắn cả vòng lặp.

Flare cũng là điểm khởi đầu hợp lý cho một prompt mới. Viết prompt, chạy nó trên Flare ở low hoặc medium, và sửa các vấn đề bố cục trong lúc mỗi lần thử còn nhanh. Chuyển sang Sunburst trước khi prompt ổn định phần lớn chỉ khiến mỗi lần thử hỏng mất nhiều thời gian hơn.

Khi nào Sunburst đáng để chờ?

Sunburst đáng thời gian của nó ở các lần chỉnh sửa. Khi bạn gửi ảnh tham chiếu qua images, hoặc một mask đánh dấu một vùng cần đổi, công việc thường là "đổi cái này, giữ nguyên mọi thứ khác". Đó là trường hợp mà khả năng kiểm soát chặt hơn qua các lần chỉnh sửa trở nên quan trọng: đổi màu sản phẩm mà không được xê dịch nhãn, hoặc thay nền mà phải để nguyên chủ thể.

Nó cũng là ứng viên tốt hơn cho tài nguyên hoàn chỉnh sau khi prompt đã chốt. Chạy prompt đã ổn định trên Sunburst ở mức chất lượng cao hơn và đặt cạnh bản Flare để so sánh. Nếu bạn không thấy khác biệt ở những phần ảnh mà người xem của bạn sẽ nhìn vào, hãy giữ Flare.

Flare và Sunburst có giá khác nhau không?

Trên SeedRouter thì không. Mọi ID mô hình trong cùng một kênh có cùng mức giá, nên Flare và Sunburst có giá như nhau trong một kênh. Điều làm thay đổi hóa đơn là kênh bạn chọn, không phải phiên bản.

• ID Standard (gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst) tính một mức giá cố định cho mỗi ảnh được giao, ở mọi kích thước và chất lượng.
• ID Official (gpt-image-2.5-flare-official, gpt-image-2.5-sunburst-official) tính phí theo số token mà mỗi lần dựng ảnh báo về, nên chất lượng và kích thước làm thay đổi chi phí.

Đây là các mức giá hiện hành, đọc trực tiếp từ chính bảng giá dùng để tính tiền tài khoản của bạn:

Giá cố định khiến high, xhigh và max có giá bằng low trên kênh Standard. Trên kênh Official, các mức cao hơn tiêu tốn nhiều token đầu ra hơn, vì vậy bảng ở trên hiển thị riêng từng mức chất lượng.

GPT Image 2.5 có gì mới so với GPT Image 2?

Có ba điểm quan trọng với việc tích hợp. Thứ nhất, GPT Image 2.5 thêm hai mức chất lượng, xhigh và max, phía trên high, là mức cao nhất của GPT Image 2. Thứ hai, nó là hai mô hình thay vì một, chính là lựa chọn mà hướng dẫn này bàn tới. Thứ ba, dạng yêu cầu vẫn giữ nguyên: cùng endpoint, cùng tên trường, đầu vào URL cho ảnh tham chiếu và mặt nạ, và cùng luồng tác vụ bất đồng bộ.

Điểm cuối cùng khiến việc thử nâng cấp tốn rất ít công. Giữ nguyên yêu cầu GPT Image 2 của bạn, đổi model thành gpt-image-2.5-flare và so sánh kết quả. Tài liệu tham khảo GPT Image 2.5 liệt kê mọi trường và ràng buộc nếu bạn muốn dùng các mức chất lượng mới.

Làm sao thử lựa chọn trên chính ảnh của bạn?

Một quy tắc chung là điểm xuất phát, không phải phán quyết. Hãy chạy một phép so sánh nhỏ với prompt bạn thực sự đưa vào sản phẩm:

1. Chọn ba yêu cầu: một lần tạo ảnh đơn giản, một lần chỉnh sửa theo ảnh tham chiếu, và ảnh khó nhất mà bạn dự kiến phải làm.
2. Gửi từng yêu cầu tới Flare và Sunburst với cùng size, quality và prompt.
3. Chỉ nhìn vào những gì trường hợp sử dụng của bạn quan tâm, chẳng hạn một nhãn, một khuôn mặt hay đường viền của sản phẩm.
4. Ghi lại thời gian chờ của từng tác vụ bên cạnh ảnh.

Nếu Sunburst chỉ thắng ở yêu cầu chỉnh sửa, hãy chuyển các lần chỉnh sửa sang Sunburst và mọi thứ khác sang Flare. Vì các trường giống hệt nhau, việc định tuyến đó chỉ là một điều kiện trong code của bạn.

Câu hỏi thường gặp

Có thể chuyển giữa Flare và Sunburst mà không đổi yêu cầu không?

Có. Đổi trường model và không gì khác. Cả hai mô hình nhận cùng prompt, kích thước, chất lượng, nền, định dạng đầu ra, số lượng ảnh, ảnh tham chiếu và mặt nạ.

Nên dùng mô hình nào cho nền trong suốt?

Mô hình nào cũng được. Đặt background thành transparent và output_format thành png. Độ trong suốt là một thiết lập của yêu cầu, không phải tính năng của riêng một phiên bản.

Sunburst có luôn cho chất lượng tốt hơn không?

Nó là mô hình mạnh hơn, nhưng "tốt hơn" tùy vào công việc. Với bản nháp nhanh, bạn có thể không thấy khác biệt đủ để bù cho thời gian chờ thêm. Hãy so sánh cả hai trên chính các yêu cầu của bạn trước khi quyết định.

Bắt đầu với Flare, chứng minh lý do cần Sunburst

Mặc định dùng Flare, chốt prompt trên nó, và chỉ chuyển một việc sang Sunburst khi phép so sánh cạnh nhau cho thấy khác biệt mà người dùng của bạn sẽ nhận ra. Thử cả hai trong Playground GPT Image 2.5, và xem thông báo GPT Image 2.5 của OpenAI để đọc mô tả của chính nhà phát triển về hai mô hình.