GPT Image 2.5: Sunburst czy Flare? Różnice i wybór modelu
Sunburst i Flare w GPT Image 2.5: zastosowania, ustawienia jakości i stawki API. Porównanie dokumentacji oraz kryteria wyboru modelu do własnego zadania.
GPT Image 2.5 występuje w wariantach Sunburst i Flare. Sama nazwa nie mówi jednak, który wybrać do poprawienia etykiety, a który do serii ilustracji. Najpierw warto oddzielić to, co deklaruje producent, od tego, co trzeba sprawdzić na własnym materiale. Całość o modelach OpenAI do obrazów zebrałem w przewodniku GPT Image.
- Sunburst jest opisany przez OpenAI jako model do precyzyjnej edycji, a Flare jako najszybszy wariant do codziennego generowania obrazów wysokiej jakości.
- Oba modele kosztują tyle samo w API: 5 USD za milion tokenów tekstowych, 8 USD za obrazowe i 30 USD za wyjście obrazowe.
- Dokumentacja OpenAI sprawdzona 9 września 2026 r. nie pozwala stwierdzić, który model jest lepszy procentowo - wymaga to własnego testu na konkretnych zadaniach.
Mój test: GPT Image 2.5: Sunburst i Flare na 5 poleceniach, cena obrazu i czasy
Poniżej porównuję dokumentację OpenAI sprawdzoną 9 września 2026 r. To analiza parametrów i zastosowań, bez niezależnego pomiaru szybkości ani rankingu jakości obrazów. Na tej podstawie proponuję sposób wyboru modelu do konkretnego zadania.
Najważniejsza różnica według OpenAI
OpenAI opisuje Sunburst jako najbardziej zaawansowany wariant do generowania i edycji, ze szczególnym naciskiem na precyzję zmian. Flare jest pozycjonowany jako najszybszy model do codziennego generowania obrazów wysokiej jakości. To deklaracje producenta, a nie wynik porównania obrazów w tym artykule. Dokumentacja Sunburst, dokumentacja Flare.
Moja praktyczna interpretacja: przy korekcie istniejącego materiału zacząłbym od Sunburst, a przy szukaniu kilku kierunków wizualnych sprawdziłbym Flare. Ostateczny wybór uzależniłbym od zgodności wyniku z poleceniem i liczby potrzebnych poprawek.
Mój serwis
Model GPT Image 2.5 jest w moim serwisie Jantaris, w złotówkach: 0,294 zł za obraz. BLIK albo karta, faktura VAT, bez abonamentu, a nieudana generacja kosztuje 0 zł.
Wypróbuj GPT Image 2.5 w Jantarisie →
Cena z VAT z publicznego katalogu Jantarisa, stan na 15.10.2026. Jantaris to mój projekt, dlatego piszę o nim wprost.
Co oba modele mają wspólnego
Oba przyjmują tekst i obrazy oraz zwracają obraz. Dokumentacja wymienia te same ustawienia jakości: low, medium, high, xhigh, max i auto. Identyfikatory modeli to gpt-image-2.5-sunburst oraz gpt-image-2.5-flare. Sunburst, Flare.
Wspólna lista ustawień nie oznacza identycznego wyniku. Parametr o tej samej nazwie jest punktem wyjścia do porównania, a nie obietnicą takiej samej liczby szczegółów czy czasu oczekiwania.
Ile kosztują Sunburst i Flare w API
W obu kartach modeli podano takie same stawki za milion tokenów: wejście tekstowe 5 USD, wejście obrazowe 8 USD i wyjście obrazowe 30 USD. Dla wejścia z pamięci podręcznej są to odpowiednio 1,25 USD oraz 2 USD. Cennik Sunburst, cennik Flare.
Nie wynika z tego jednak identyczny koszt pojedynczego obrazka. Trzeba uwzględnić zużycie tokenów, materiały wejściowe i liczbę kolejnych prób. Dokumentacja zaznacza też, że kalkulator GPT Image 2 nie szacuje zużycia tokenów GPT Image 2.5. Informacja w dokumentacji.
Dla własnego projektu porównywałbym koszt uzyskania zaakceptowanego obrazu. Jeśli jeden wariant wymaga czterech poprawek, a drugi jednej, cena pierwszego wywołania nie opisuje całego wydatku.
Od jakiego wariantu zacząłbym dane zadanie
| Zadanie | Pierwszy wybór do sprawdzenia | Co ocenić |
|---|---|---|
| Precyzyjna poprawka fragmentu | Sunburst | Zgodność zmiany i zachowanie reszty obrazu |
| Kilka kierunków ilustracji | Flare | Czas do użytecznej wersji oraz różnorodność |
| Plakat z polskimi znakami | Oba, na tej samej treści | Litery, kompletność i czytelność |
| Seria zdjęć produktu | Oba, z tą samą referencją | Logo, proporcje i liczba poprawek |
Tabela przedstawia proponowaną kolejność prób, nie wynik pomiarów. W szczególności nie zakłada, że szybsze pozycjonowanie Flare oznacza gorszy tekst lub że Sunburst zawsze zachowuje każdy detal.
Trzy zadania, od których zacząłbym porównanie
Pierwsze: zmiana koloru koszuli na istniejącym portrecie. Oceniłbym zgodność koloru, zachowanie szwów i zagięć oraz brak zmian w twarzy. To oddziela wykonanie polecenia od ogólnej atrakcyjności zdjęcia.
Drugie: plakat z polskim tytułem, datą i godziną. Przeczytałbym każdy znak i sprawdził kompletność treści. Nie przyznawałbym dobrego wyniku za samą kompozycję, jeżeli data byłaby błędna.
Trzecie: rozszerzenie fotografii pokoju. Porównałbym położenie okna, drzwi i mebli oraz ciągłość podłogi. W tym zadaniu efektowna nowa perspektywa może być błędem, jeśli celem było wyłącznie dodanie boków.
Jak zrobić porównanie, któremu można zaufać
Użyj tych samych plików wejściowych, treści polecenia i docelowych wymiarów. Zapisz wybrany model, ustawienie jakości oraz wersję, jeżeli narzędzie ją udostępnia. Powtórz zadania kilka razy, aby nie budować oceny na jednym wyjątkowo udanym obrazie.
Zmierz czas od wysłania polecenia do otrzymania gotowego pliku. Oddziel nieudane wywołania od poprawnych, ale uwzględnij je w ocenie całego procesu. Przy jakości najlepiej najpierw ocenić obrazy bez widocznych nazw modeli.
Zapisuj wynik według wcześniej ustalonych kryteriów: zgodność z promptem, poprawność tekstu, zachowanie referencji i liczba błędów wymagających poprawki. Nie zmieniaj zasad tylko dlatego, że jeden obraz bardziej Ci się podoba.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Który model wybrałbym na początek
Sunburst potraktowałbym jako pierwszy wybór do zadania, w którym muszę zachować produkt lub postać i precyzyjnie zmienić fragment obrazu. Flare sprawdziłbym przy szybkiej pracy nad koncepcjami i wieloma wariantami. To rekomendacja oparta na przeznaczeniu opisanym w dokumentacji.
Nie ma tutaj podstaw do stwierdzenia, że jeden model zawsze wygrywa albo że drugi jest o konkretny procent szybszy. Taką odpowiedź powinno dać porównanie na zadaniach podobnych do Twoich. Najlepszy wybór to ten, który doprowadza do poprawnego wyniku przy akceptowalnym czasie i koszcie.
Zobacz też trzy próby edycji jednego elementu zdjęcia.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Czym różni się GPT Image 2.5 Sunburst od Flare?
Sunburst jest pozycjonowany przez OpenAI jako model do precyzyjnej edycji i generowania z naciskiem na dokładność zmian, a Flare jako najszybszy model do codziennego generowania. Oba przyjmują tekst i obrazy jako wejście oraz mają identyczną listę ustawień jakości: low, medium, high, xhigh, max i auto.
Ile kosztuje GPT Image 2.5 Sunburst i Flare w API?
Obie karty modeli podają identyczne stawki: 5 USD za milion tokenów tekstowych na wejściu, 8 USD za obrazowe i 30 USD za wyjście obrazowe. Dla wejścia z pamięci podręcznej stawki wynoszą odpowiednio 1,25 USD i 2 USD, jednak rzeczywisty koszt jednego obrazu zależy od zużycia tokenów i liczby wymaganych poprawek.
Który model GPT Image 2.5 wybrać do edycji zdjęcia produktu?
Do precyzyjnej poprawki fragmentu istniejącego obrazu, np. zmiany koloru na portrecie, zalecany jako pierwszy wybór jest Sunburst. Przy ocenie wyniku należy sprawdzić zgodność zmiany, zachowanie szwów i zagięć oraz brak niezamierzonych zmian w pozostałej części zdjęcia.
Czy GPT Image 2.5 poprawnie renderuje polskie znaki?
Artykuł zaleca testowanie obu modeli na tej samej treści z polskimi znakami i ocenianie każdej litery, kompletności oraz czytelności tekstu. Dobra kompozycja nie powinna być uznawana za sukces, jeśli data lub inne dane tekstowe są błędne.
GPT Image 2.5: test Sunburst i Flare, cena obrazu i czasyArtykuły
GPT-Image-2.5 Flare i Sunburst: dwa modele w tej samej cenie. Więc czym się różniąArtykuły
Przezroczyste PNG prosto z modelu: sprawdziłem kanał alfa w Qwen-Image-2.1WarsztatChcesz zrobić film po polsku? ZWID - od 3 zł →
Podobne tematy na Promptowym
