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最后更新时间：2026 年 9 月 12 日
GPT-Image-2.5 正式发布：Sunburst 与 Flare 有什么区别？API、价格和使用指南
OpenAI Developers 模型目录目前已经列出 GPT-Image-2.5 系列。它不是一个只有单一名称的模型，而是包含两个面向不同工作流的型号：gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare。官方文档显示，两者都接受文本和图像输入、输出图像，并支持 Image API 与 Responses API。
本文只整理官方文档已经确认的内容。OpenAI 没有在这些页面承诺固定的“文字准确率”、固定生成秒数、4K 输出或 ChatGPT 免费额度，因此这几项不能当作 GPT-Image-2.5 的官方规格。
先看结论
| 型号 | 官方定位 | 更适合 |
|---|---|---|
gpt-image-2.5-sunburst | 最强图像生成与编辑能力，编辑精度优先 | 产品图修改、局部替换、需要高一致性的创作流程 |
gpt-image-2.5-flare | 高质量的快速日常图像生成 | 批量草图、社交媒体配图、对响应速度敏感的场景 |
两者都支持 low、medium、high、xhigh、max 和 auto 质量档位。官方模型页显示，两个型号的文本输入价格均为每百万 token 5 美元，缓存文本输入为 1.25 美元；图像输入为每百万 token 8 美元，缓存图像输入为 2 美元；图像输出为每百万 token 30 美元。图像最终费用取决于实际 token 用量，不应简单理解为固定的“每张价格”。
一、发布时间与官方型号
截至 2026 年 9 月 12 日，OpenAI Developers 的模型目录列出了以下两个 GPT-Image-2.5 型号：
- Sunburst：模型 ID 为
gpt-image-2.5-sunburst，官方描述为“最强大的图像生成和编辑模型”。 - Flare：模型 ID 为
gpt-image-2.5-flare，官方描述为“快速、高质量的日常图像生成模型”。
官方页面同时提供了 2026 年 9 月 8 日的日期快照：gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 与 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08。生产环境如果需要锁定行为，可以使用日期快照；如果希望跟随别名更新，则使用不带日期的模型 ID。
需要注意：模型目录和图像生成指南是 API 文档。它们确认了 API 能力，并没有在页面中给出 ChatGPT 网页版各套餐的具体开放时间、次数或地区可用性。不要把 API 可用性直接等同于 ChatGPT 产品内的可用性。
二、核心能力：生成、参考图与编辑
1. 文本生成图像
Image API 的 images.generate 接口可以根据文字提示词生成图像。一个最小的 Python 示例如下：
python
from openai import OpenAI
import base64
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-sunburst",
prompt="一张儿童绘本风格的插画：兽医用听诊器为一只小水獭检查心跳，柔和的自然光",
)
image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("otter.png", "wb") as file:
file.write(image_bytes)官方示例使用 b64_json 保存返回结果。实际项目中请把 API Key 放在环境变量或密钥管理服务中，不要写进前端代码或提交到 Git 仓库。
2. 使用参考图
图像编辑接口可以使用一张或多张输入图作为参考，生成新的组合图，也可以修改已有图像。适合把产品照片、角色设定或风格参考交给模型，再要求它生成新的构图。
3. 局部编辑与遮罩
官方图像生成指南明确支持上传原图和 mask，只替换 mask 标出的区域。这个流程适合换背景、修改单个物体或调整局部细节，能减少整张图重绘带来的构图变化。遮罩和提示词仍然需要清楚描述“哪些区域保持不变、哪些区域需要替换”。
4. Responses API 多轮生成
如果应用需要“生成一张图，再继续修改”的对话式体验，官方建议使用 Responses API 的图像生成工具。可以通过 previous_response_id 继续上下文，也可以把图像 ID 保留在后续请求中。
工具的 action 参数有三种选择：auto（让模型判断）、generate（强制新图）和 edit（有上下文图像时强制编辑）。在没有提供上下文图像时强制使用 edit 会返回错误，因此一般从 auto 开始更稳妥。
三、Sunburst 和 Flare 怎么选？
官方只给出了定位差异，没有发布一套可据此宣称“谁在所有指标上领先”的统一基准。实际选择可以按工作流判断：
选 Sunburst：
- 需要多轮修改并尽量保持原图结构；
- 需要对局部编辑、参考图一致性有更高要求；
- 可以接受“中等”速度来换取更高的编辑精度。
选 Flare：
- 主要生成日常配图和内容草稿；
- 更关注响应速度和吞吐量；
- 任务不需要复杂的连续编辑。
两者都支持同一组质量档位。low 可用于预览，high 或更高档位适合最终交付，但质量档位会影响 token 用量和成本，建议用真实提示词做小规模成本测试。
四、API 接入方式
Image API：单次生成或编辑
如果一次请求只需要生成或编辑一张图，Image API 更直接。模型参数填入两个官方 ID 之一即可：
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-flare",
prompt="极简风格的咖啡馆海报，留出标题区域，白色背景，薄荷绿色点缀",
quality="medium",
)Image API 还提供 images/edits 接口，用于上传图片、参考图和 mask。具体字段以 Images API 参考文档 为准。
Responses API：对话和工作流
Responses API 适合把图像生成放进一个更长的任务流程，例如让主模型理解需求、调用图像工具，再根据用户的下一条指令继续修改。主模型和图像模型是两个层次：Responses API 顶层仍需要选择一个支持该工具的主模型，图像工具内部再指定 Sunburst 或 Flare。
流式返回
两个 API 都支持流式图像生成。Responses API 的 partial_images 可设置为 0 到 3，用于接收生成过程中的局部图像；如果最终图像生成得很快，实际收到的局部图数量可能少于请求值。对需要即时预览的界面，这比等待最终图片更适合，但也要处理没有收到全部局部图的情况。
五、价格与速率限制
GPT-Image-2.5 的价格按 token 计算，官方模型页给出的费率如下：
| 项目 | 价格（每百万 token） |
|---|---|
| 文本输入 | $5.00 |
| 缓存文本输入 | $1.25 |
| 图像输入 | $8.00 |
| 缓存图像输入 | $2.00 |
| 图像输出 | $30.00 |
输出为图像时不另收文本输出费用。官方还特别说明，GPT Image 2 的计算器不估算 GPT Image 2.5 的 token 消耗，所以应把官方费率当作单价，使用实际请求统计总成本。
API 组织需要先完成官方要求的组织验证时，必须在开发者控制台完成验证。模型目录显示免费层不支持这两个模型；Tier 1 的速率限制为 100,000 TPM、5 IPM，Tier 5 为 8,000,000 TPM、250 IPM，中间层级以官方页面为准。TPM 是每分钟 token 数，IPM 是每分钟请求数，实际额度取决于 API 使用层级。
六、已知限制与上线建议
第一，官方页面没有保证固定分辨率、固定时延或固定文字渲染准确率。发布文章或产品文档时，应该避免把社区体验写成官方承诺。
第二，图像输出是异步工作流中的大对象。生产环境建议记录请求 ID、模型快照、质量档位和 token 用量，并为超时、限流、内容安全拒绝和部分流式结果缺失准备重试或降级逻辑。
第三，API Key 只能放在服务端。浏览器端应调用自己的后端接口，后端再访问 OpenAI API；不要把密钥放进网页 JavaScript、移动端包或公开仓库。
第四，生成结果仍需人工或程序化审核。商标、人物肖像、版权素材和敏感内容都要结合具体业务场景检查，模型能生成图像不代表相关使用自动获得法律许可。
七、官方资料与结论
截至本文更新时间，GPT-Image-2.5 的可靠结论是：OpenAI 已在 API 文档中提供 Sunburst 与 Flare 两个型号；Sunburst 偏编辑精度，Flare 偏快速日常生成；两者均支持文本/图像输入、图像输出、Image API、Responses API、多轮编辑与流式局部图像；计费按 token，且官方尚未给出可据此承诺的固定“每张价格”或 ChatGPT 套餐额度。
继续使用前建议直接查看以下官方页面：
本文标签：GPT-Image-2.5, GPT Image, Sunburst, Flare, OpenAI 图像生成, Image API, Responses API, AI 生图 API