GPT-Image-2.5 規格
兩個變體在 API 介面上有大量重疊，但其最佳化目標不同。
| 規格 | Flare |
|---|---|
| 模型 ID | gpt-image-2.5-flare |
| 快照 | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 |
| 主要定位 | 快速且高品質的日常生成 |
| 輸入 | 文字、圖像 |
| 輸出 | 圖像 |
| 圖像生成 | 是 |
| 圖像編輯 | 是 |
| 建議的預設角色 | 大多數應用 |
| 品質模式 | low, medium, high, xhigh, max, auto |
| 建議方形尺寸 | 1024×1024 |
| 建議橫向尺寸 | 1536×1024 |
| 建議縱向尺寸 | 1024×1536 |
| 自訂尺寸 | 是 |
| 最長邊 | 3840 px |
| 最大總像素 | 8,294,400 |
| 支援的長寬比範圍 | 1:3 到 3:1 |
| 透明背景 | PNG / WebP |
| 官方文字輸入價格 | $5 / 1M tokens |
| 官方圖像輸入價格 | $8 / 1M tokens |
| 官方圖像輸出價格 | $30 / 1M tokens |
什麼是 GPT-Image-2.5 Flare？
GPT-Image-2.5 Flare 是 OpenAI 在 GPT Image 2.5 系列中快速、通用的圖像生成與編輯模型。它專為同時重視「圖像品質與生成速度」的應用而設計，而非以犧牲延遲來最大化編輯精度。
OpenAI 將 Flare 定位為大多數應用的預設選擇，包括創作者與社群內容、產品體驗、視覺搜尋、快速圖像原型製作，以及高量圖像生成。與 GPT Image 2 相比，OpenAI 報告在保持更高圖像品質的同時，延遲最多可降低 50%。
GPT-Image 2.5 Flare 的主要功能
- 快速圖像生成：針對高品質的日常生成進行最佳化，比 GPT Image 2 具有更低延遲。
- 文字到圖像生成：可直接從自然語言提示生成圖像。
- 圖像到圖像編輯：接受圖像輸入以進行編輯與轉換工作流程。
- 更佳的視覺逼真度：OpenAI 報告 GPT Images 2.5 的生成具備更自然的光線、更豐富的材質與更銳利的視覺細節。
- 更好的參考保留：在轉換與編輯過程中，更能保留參考圖像中的主體。
- 複雜版面與透明度：模型支援涉及細緻版面與透明背景的圖像生成工作流程。
- 彈性的品質控制：支援六種品質設定：
low、medium、high、xhigh、max與auto。
GPT-Image 2.5 Flare 的基準表現
目前可驗證的最強表述來自 OpenAI 的說法：與 GPT Image 2 相比，Flare 在提供更高品質圖像的同時，延遲最多可降低 50%。
| 模型 | 文字到圖像 Elo | 單張圖像編輯 Elo |
|---|---|---|
| Sunburst | 1421 ± 13 | 1520 ± 9 |
| Flare | 1399 ± 13 | 1491 ± 9 |
| Image 2 (medium) | 1381 ± 4 | 1461 ± 3 |
| MAI Image 2.6 | 1331 ± 7 | 1439 ± 8 |
| Grok Imagine Image 2.0 (low) | 1315 ± 12 | 1434 |
截至 2026 年 9 月 9 日。
GPT-Image-2.5 Flare 對比 GPT Image 2 對比 GPT-Image-2.5 Sunburst
| 模型 | 主要定位 | 最適用於 |
|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 Flare | 快速、高品質的日常圖像生成 | 高量生成、社群內容、產品體驗、快速迭代 |
| GPT Image 2 | 上一代通用圖像模型 | 既有的 GPT Image 2 整合 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | 更高精度的圖像生成與編輯 | 量產級創作、細緻編輯、對編輯精度要求較高的工作流程 |
在 GPT Image 2.5 系列中的關鍵區別是「速度 vs. 精度」：OpenAI 將 Flare 用於快速、高品質的日常生成，而 Sunburst 則適用於需要更嚴密細節控制的創作工作流程。
限制
GPT-Image-2.5 Flare 不應被描述為通用多模態語言模型。其已記載的模態為「文字/圖像輸入與圖像輸出」；不支援音訊與視訊。它也不提供函式呼叫、結構化輸出、微調或串流。
針對基準測試的聲明，請避免使用未被支持的數值分數。
如何透過 CometAPI 存取 GPT-Image-2.5 Flare API
CometAPI 目前將 gpt-image-2.5-flare 同時列於 /v1/images/generations 與 /v1/images/edits 端點。其模型比較頁面也確認了 2026 年 9 月的發佈與該 API 模型 ID。
步驟 1：取得 CometAPI 的 API 金鑰
建立或登入您的 CometAPI 帳戶，並從開發者主控台取得 API 金鑰。
步驟 2：選擇 GPT-Image-2.5 Flare 模型
使用：
gpt-image-2.5-flare
然後透過對應的 CometAPI 圖像端點傳送您的圖像生成或圖像編輯請求。
步驟 3：處理生成的圖像
API 會回傳生成的圖像結果。您的應用程式接著可以依工作流程將圖像儲存、顯示或進一步處理。