GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst：究竟有何不同
GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 在纸面参数上完全一致。本文梳理了 OpenAI 官方公布的真实差异，以及如何为你的应用挑选合适型号。
The Seadanse Team4 分钟阅读The team behind Seadanse. We run the models we write about, and we publish the specs, prices and limits the marketing leaves out.
摘要 — OpenAI 为 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 公布的参数完全一致，从费率到速率限制没有任何差别。官方文档中唯一的区别仅是一句产品定位和关于生成速度的说明。截至 2026年9月9日，两款模型均未出现在独立排行榜上，目前尚无第三方测试评分可供参考。
结论：追求生成速度默认选 Flare；需要高精度编辑则切换至 Sunburst；建议用你自己的提示词分别实测。
这周你需要在配置文件里填入一个模型 ID。你打开官方文档，本以为能看到 Flare 与 Sunburst 之间明确的技术取舍，但文档里并没有这些内容。
我们在 2026年9月9日 把两边的文档页面逐行做了比对，试图找出二者的差异。由于这是全新发布的内容，Google 搜索结果甚至连 AI Overview（AI 概览）都还没收录。以下是我们逐行研读后的发现。
OpenAI 官方对两款模型的说明
OpenAI 于 2026年9月8日 同步推出了这两款模型。官方模型页面给 Flare 的概括只有一句话：“快速、高质量的日常图像生成”（"Fast, high-quality everyday image generation"）。
而对 Sunburst，页面的描述截然不同：“我们用于图像生成与编辑的最强模型”（"Our most capable model for image generation and editing"）。
官方图像指南中又补充了一句建议。文档指出：在编辑精度至关重要的工作流中选择 Sunburst，而在快速、高质量的日常图像生成中选择 Flare（"choose Sunburst for workflows where editing precision matters most, and Flare for fast, high-quality everyday image generation"）。
这也是参考文档中唯一将两款模型区分开来的地方。
在发布博文中，OpenAI 将 Flare 称为“大多数应用的默认选择”（"the default choice for most applications"）。官方表示，Flare 交付的图像质量高于 GPT-Image-2，同时等待时间减少了 50%。
OpenAI 列举了 Flare 适用的五类场景：
- 创作者与社交媒体内容
- 产品体验设计
- 视觉搜索
- 快速图像原型制作
- 高频批量生成
在同一篇发布博文中，OpenAI 对 Sunburst 的描述则有所不同。官方称 Sunburst “为复杂的创意工作提供了更高水平的精度，但生成时间更长”（"offers an extra level of precision for detailed creative work with longer generation times"）。
官方打造 Sunburst 旨在满足高端创意需求，让多次编辑之间的细节控制更加严密。官方列举了 Sunburst 的两类应用场景：广告活动创意与精致的产品主图。
两款模型的 ID 分别为 gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst。它们的默认快照版本是 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 与 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08。除了模型名称和简短的简介，两个页面几乎一模一样。
Datasette 创始人 Simon Willison 在 2026年9月8日 查阅了 OpenAI 的发布说明。他在博客中写道：“基于这些信息，我认为 Sunburst 是更强大的选择”（"Based on this I think Sunburst is the stronger option"）。
当天，他就用自己编写的命令行工具，基于一张参考图实测了 Sunburst。
两款模型完全一致的所有参数
我们在 2026年9月9日 查阅了 OpenAI 的定价与开发指南页面。Flare 上的每一项数据、设置和限制，与 Sunburst 逐行对照均完全吻合。
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | 对你的实际意义 | |
|---|---|---|---|
| OpenAI 官方一句话定位 | 快速、高质量的日常图像生成 | 我们用于图像生成与编辑的最强模型 | 两个页面上唯一存在差异的一行文字 |
| 模型 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | 切换只需修改一个字符串 |
| 图像 Token 费率 | 输入每百万 $8.00，缓存每百万 $2.00，输出每百万 $30.00 | 输入每百万 $8.00，缓存每百万 $2.00，输出每百万 $30.00 | 费率表完全相同，实际成本取决于单张图消耗的 Token 数量 |
| 质量档位设置 | low、medium、high、xhigh、max、auto | low、medium、high、xhigh、max、auto | 没有任何一方拥有另一方无法达到的质量上限 |
| 支持的接口 | 图像生成（image generation）、图像编辑（image edits） | 图像生成（image generation）、图像编辑（image edits） | 完全相同的两组调用接口 |
| 支持的功能 | 局部重绘（inpainting） | 局部重绘（inpainting） | 双方页面均未列出任何对方缺失的功能 |
| 每分钟生图量（Tier 1 至 Tier 5） | 5、20、50、150、250 | 5、20、50、150、250 | 选择更慢的模型不会损失任何速率限制配额 |
| 生成耗时 | OpenAI 宣称比 Images 2.0 缩短最多 50% | OpenAI 说明因注重精度而耗时更长 | 唯一的实质差异，但 OpenAI 未公布任何具体秒数 |
| 独立 Elo 评分 | Artificial Analysis 两个榜单上均无数据 | Artificial Analysis 两个榜单上均无数据 | OpenAI 之外尚无任何人给出公开排名 |
参考说明书中的每一项规格，两款模型都完全一致：
- Token 费率：输入图像 Token 每百万 $8.00，缓存输入每百万 $2.00，输出图像 Token 每百万 $30.00。
- 文本费率：输入文本 Token 每百万 $5.00，缓存输入每百万 $1.25。
- 接口：仅支持图像生成和图像编辑，不支持其他独立接口。
- 功能：唯一列出的支持功能为局部重绘（inpainting）。
- 质量档位：从 low 到 max 共六个档位，外加 auto。
- 速率限制：Tier 1 为每分钟 5 张，Tier 5 最高可达每分钟 250 张。
定价页面为两款模型标注了完全相同的 Token 费率。两个页面均说明 Token 费率与 GPT Image 2 一致，不过旧版的计算器并不能估算 2.5 的 Token 消耗。
需要注意的是，虽然 Responses 没有作为独立接口列出，但你依然可以在 Responses API 内部将这两款模型用作图像工具。
两款模型推荐的画面尺寸也完全一致：1024x1024 方形、1536x1024 横向以及 1024x1536 纵向。自定义分辨率必须是 16 的倍数，宽高比需在 1:3 到 3:1 之间，总像素在 655,360 到 8,294,400 之间，且单边不能超过 3840 像素。
两者均支持透明背景，且在流式传输时，每个部分生成的图像块都会额外收取 100 个输出图像 Token。
文档中记录的局限性也完全相同。OpenAI 指出，复杂的提示词可能需要长达 2 分钟的生成时间；两款模型在处理清晰文字、重复出现的人物角色或结构化排版时，都可能出现瑕疵。
OpenAI 真正区分二者的唯一一点
OpenAI 声称 Flare 与 Sunburst 之间唯一明确的区别，就是生成耗时。
OpenAI 明确表示，Sunburst 是为了给复杂创意工作提供更高精度，因而有意延长了生成时间。
与此同时，OpenAI 宣称 Flare 的等待时间相比 GPT Image 2 减少了 50%。
然而，OpenAI 从未公布任何一款模型的具体耗时秒数。文档中既没有端到端耗时均值，也没有 p50 或 p95 的性能指标。
因此，这一宣称的差距目前只是产品定位层面的描述，并非经过验证的量化指标。我们之所以知道 Sunburst 耗时更长，仅仅是因为 OpenAI 官方这么说了。
在特定尺寸或质量档位下究竟要等多少秒，目前尚无确切数据。
两款模型均暂无独立评测得分
当官方文档查不到硬指标时，通常需要参考独立排行榜。我们在 2026年9月9日 查看了 Artificial Analysis。
在其文生图排行榜上，OpenAI 的 GPT Image 2 high 基于 14,585 次人类盲测对比投票，以 1178 的 Elo 评分位列第一。
这里的 Elo 是双盲人类偏好得分。评测人员在不知道出处模型的情况下，从两张生成的图片中挑选出更优的一张。
Google 的 Nano Banana 2 在该榜单上以 1121 分位列第四。字节跳动的 Seedream 5.0 Pro 以 1083 分排在第十三位。
在其图像编辑排行榜上，微软的 MAI-Image-2.6 以 1122 分领跑，GPT Image 2 high 则以 1117 分位列第二。
你今天就可以在我们的 GPT Image 2 生成器上体验这款上一代旗舰的生成实力。
截至 2026年9月9日，gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst 均未出现在 Artificial Analysis 的任何一张榜单上。我们核对了文生图和图像编辑两个榜单，均未见其踪影。
两款模型目前在任何公开平台都没有 Elo 评分、胜率或公开排名。
所以，如果现在有人告诉你 Sunburst 在标准基准测试中得分更高，那纯属臆测。除了 OpenAI 自身之外，目前没有任何第三方发布过这两款模型的双盲测试数据。
安全评估报告说明了什么，又没说明什么
OpenAI 在其系统报告（System Card）中公布了对抗性安全评估结果。
在一套高难度测试提示词集上，Sunburst 展现不安全图像的概率为 1.09%，Flare 为 1.41%，而作为基准的前代 ChatGPT Images 2.0 为 1.64%。
数值越低，意味着展现不安全图像的频次越少。但你不应该用这组数据来评判两款模型的优劣。
系统报告明确指出，在采用双侧精确 McNemar 检验时，不安全图像展现率的差异并未达到 p < 0.05 的显著性阈值。
报告说明，2.5 系列整体表现与 2.0 持平或更优，而局部的微小倒退并未达到统计显著的检验标准。
因此，尽管表格中的数据看起来略有不同，但报告强调这一差距未达到其设定的显著性门槛。这意味着两者数值差距极小，无法据此将两款模型分出高下。在安全性表现上，应视二者完全持平。
同时也要记住，这套测试集是专门设计的对抗性样本。它测试的是模型应对恶意输入的表现，而非日常提示词的处理能力。
如何在 Flare 与 Sunburst 之间做出选择
由于公布的技术规格毫无二致，单纯看参数表你无法挑选出赢家。
你必须使用自己的图像和提示词，对两款模型展开实测。
在你的应用中设置一组对照测试。给两个模型 ID 发送完全相同的提示词、宽高比和质量档位。
重点考察以下三点，以此判断哪款模型更契合你的业务场景：
- 等待耗时：用秒表记录每次生成的绝对时间，看看在你常用的图片分辨率下，Flare 是否确实明显更快。
- 编辑精度：测试局部重绘时，是否做到了仅改动目标区域，而未涂抹区域保持纯净。
- 连贯编辑一致性：用人脸或产品图跑多轮连续编辑，观察 Sunburst 是否能更好地保留细微特征。
相同的提示词、比例与尺寸，分别使用 Flare 和 Sunburst 生成。两边都准确还原了标签文字。它们的差异在于风格呈现，而非准确度 — 2026-09-09。 如果你不需要进行多轮复杂的微调编辑，直接选 Flare。它被设计为 OpenAI 应对日常任务的默认主力。
在现有可用模型上对比实测这两款新品
GPT Image 2.5 现已上线 Seadanse，在图像模型选择器中分为两个独立选项：GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst。两款模型均支持输入提示词或最多三张参考图，并提供 1K、2K 和 4K 输出分辨率。
你只需开一个浏览器标签页即可完成对比测试。两款模型以规范名称收录在同一个选择器中，无需自备 API Key，也不用写任何代码，就能用同一条提示词分别测试。Sunburst 消耗的积分高于 Flare，但两款模型生成 4K 图像均不加收额外积分，与 1K 计费完全相同。
你也可以在我们的 GPT Image 2 生成器上运行相同的提示词，看看上一代标杆的表现。或者用同一条提示词测试 Google 的 Nano Banana 2 生成器与字节跳动的 Seedream 5 Pro 生成器。
平台同时还托管了 Seedream 5 Lite 与 Grok Imagine Image 2。
新注册用户无需绑定银行卡即可获赠起步积分。
如果你需要更多生成次数，可以随时购买积分包，无需订阅月费。欢迎查看我们的 Seadanse 价格方案了解所有档位。
若任何图像生成任务失败或意外中断，系统会自动退还扣除的积分。
Seadanse 生成器中的图像模型选择器。GPT Image 2.5 在这里分为 Flare 和 Sunburst 两个独立入口 — 2026-09-09。
Flare 与 Sunburst 常见问题解答
Flare 和 Sunburst 到底哪个更好？
两款模型没有绝对的优劣之分。OpenAI 将 Sunburst 定位为精密编辑和复杂创意任务的高阶工具，而 Flare 则是适合日常图像快速生成的默认主力。由于独立评测榜单尚未对其收录打分，你必须结合自己的提示词进行实测以做抉择。
Sunburst 真的比 Flare 更慢吗？
是的，根据 OpenAI 的说法确是如此。OpenAI 表示 Sunburst 有意采用了更长的生成耗时，以此实现编辑环节中更严密的细节把控。不过 OpenAI 未公布任何具体的生成秒数，建议你针对常用的图像尺寸自行掐表测试。
Flare 和 Sunburst 的费用一样吗？
是的，官方公布的 Token 费率完全相同。两者的输入图像 Token 均为每百万 $8.00，缓存输入为每百万 $2.00，输出 Token 均为每百万 $30.00。你的总体使用成本，完全取决于各模型生成单张图片时实际消耗了多少 Token。
之后可以随时在 Flare 和 Sunburst 之间切换吗？
可以，切换就像在代码中修改一行字符串一样简单。由于两款模型共享完全相同的质量设置、尺寸规格限制、接口定义以及速率限制，将 gpt-image-2.5-flare 替换为 gpt-image-2.5-sunburst 不需要改动任何其他代码。如果你使用的是在线网页生成器，只需在下拉列表中切换另一个选项即可。
综合裁定
OpenAI 给两款在已公开文档中参数完全相同的模型，赋予了两个不同的名字。
它们的定价、画质档位、支持接口、尺寸规格和调用频次限制，每一行都完全一致。
唯一成文的差异只有 OpenAI 的产品定位：Flare 是追求效率的日常默认首选，Sunburst 则是牺牲部分速度的高精度编辑器。
我们建议你在配置文件中优先默认接入 Flare。
如果在多轮编辑测试中发现细节出现损失或漂移，再将模型 ID 无缝替换为 Sunburst，并在 GPT Image 2.5 页面上对比最终成片效果。
我们于 2026年9月9日 逐行查阅并比对了 OpenAI 官方模型指南、定价表格与系统安全报告，据此完成了本篇分析。
相关阅读
- 什么是 GPT Image 2.5？ — 详解 OpenAI 9月8日发布的所有新内容。
- GPT Image 2.5 对比 GPT Image 2 — 升级考量与取消批量折扣后的成本核算。
- 如何使用 GPT Image 2.5 — 深入解析 ChatGPT 与 API 中的关键设置项。
