Guide du modèle GPT Image 2.5 Flare
Un guide pratique sur GPT Image 2.5 Flare sur GPT Image Hub : ce qui change par rapport à GPT Image 2 (qualité xhigh et max, résolutions personnalisées jusqu'en 4K, arrière-plans transparents, latence réduite), tokens de sortie et temps mesurés, et quand choisir Sunburst à la place.
GPT Image 2.5 Flare est le modèle GPT Image 2.5 par défaut d'OpenAI pour une génération d'images quotidienne, rapide et de haute qualité. OpenAI le place au-dessus de GPT Image 2 en qualité avec environ moitié moins de latence, facturé aux mêmes tarifs par token ; dans les tests de GPT Image Hub, une image de 1536×1024 en qualité high a utilisé 1 372 tokens de sortie et 27 secondes, contre 5 488 tokens et 78 secondes pour GPT Image 2 à la même taille. Choisissez-le pour la plupart des nouveaux travaux ; choisissez Sunburst lorsque la précision des modifications compte avant tout.
Exemples visuels
Exemples visuels
Une scène commerciale épurée produite à la qualité par défaut.
Visuel principal quotidien
Une scène commerciale épurée produite à la qualité par défaut.
Visuel produit principal de 1536x1024 sur béton, lumière douce de fenêtre, espace pour le titre.Planche de stickers transparente
Ressources prêtes au détourage exportées en PNG sans arrière-plan.
Six stickers de tasses de café en aplats pastel, arrière-plan transparent.Échelle de qualité
Brouillon en auto, validation, puis un seul rendu en xhigh.
Générez à nouveau la composition approuvée en qualité xhigh.Meilleurs cas d'utilisation
- Génération et édition quotidiennes où la vitesse et une qualité constante comptent plus que la précision maximale.
- Flux de travail du brouillon au rendu final qui passent de auto ou high à xhigh uniquement pour les compositions approuvées.
- Ressources PNG ou WebP transparentes telles que détourages, stickers, icônes et superpositions.
- Résolutions personnalisées larges et hautes dans la plage de 1:3 à 3:1.
Points de vigilance
- Modifications où la précision compte avant tout ; OpenAI recommande GPT Image 2.5 Sunburst pour celles-ci.
- Résolutions supérieures à 2560×1440, qu'OpenAI qualifie d'expérimentales.
Points forts
Ajoute les réglages de qualité xhigh et max en plus de low, medium, high et auto, là où les modèles GPT Image précédents s'arrêtent à high.
Accepte des tailles personnalisées LARGEURxHAUTEUR : multiples de 16, format d'image entre 1:3 et 3:1, aucun côté au-delà de 3840 px et un total de 655 360 à 8 294 400 pixels.
Prend en charge les arrière-plans transparents lorsque le format de sortie est PNG ou WebP, ce que GPT Image 2 ne fait pas.
OpenAI le décrit comme de qualité supérieure à GPT Image 2 avec environ 50 % de latence en moins, facturé aux mêmes tarifs par token.
Cas d'utilisation
Génération quotidienne rapide
Brouillons de campagne, créations sociales et miniatures qui profitent d'une latence réduite sans perte de qualité.
Ressources transparentes
Détourages, icônes et superpositions exportés en PNG ou WebP avec un arrière-plan transparent.
Résolutions personnalisées
Formats de bannière et d'affiche générés à une taille en pixels exacte plutôt qu'à partir d'un préréglage fixe.
Flux de travail
Brouillon en auto ou high
Verrouillez la composition, le sujet et le texte sur l'image à la qualité par défaut.
Augmentez la qualité pour les rendus finaux
Passez à xhigh ou max uniquement pour la direction approuvée ; les réglages plus élevés coûtent plus de tokens de sortie.
Définissez le format en dernier
Choisissez PNG ou WebP pour la transparence, JPEG pour les exports opaques les plus rapides.
Conseils de rédaction du prompt
- Conservez la structure de prompt que vous utilisez déjà pour GPT Image 2 ; les modèles 2.5 acceptent les mêmes entrées de texte et de référence.
- Réservez xhigh et max aux rendus finaux : ils produisent davantage de tokens de sortie d'image, ce qu'OpenAI facture.
- Indiquez explicitement le format de sortie lorsque vous avez besoin de transparence : background transparent plus PNG ou WebP.
- Pour les tailles personnalisées, choisissez des multiples de 16 et restez entre 1:3 et 3:1.
Prompts prêts à copier
Créez un visuel produit principal de 1536x1024 d'une enceinte sans fil noir mat sur un socle en béton clair, lumière douce d'une fenêtre orientée au nord, faible profondeur de champ, espace vide à droite pour un titre.
Générez une planche de stickers PNG à fond transparent avec six tasses de café dessinées à la main, contours épais, aplats pastel, sans ombres, réparties uniformément sur une seule feuille.
Modifiez l'image de référence : conservez la pose et la tenue du mannequin, remplacez le fond de studio par une rue pluvieuse de Tokyo au crépuscule et accordez les reflets sur le trottoir au nouvel éclairage.
Exemples générés sur GPT Image Hub
Sources officielles
FAQ
GPT Image 2.5 Flare est-il disponible sur GPT Image Hub ?
Oui. GPT Image 2.5 Flare est sélectionnable dans le générateur de GPT Image Hub avec les niveaux 1K, 2K et 4K et l'ensemble complet des formats d'image. Son coût en crédits par image est indiqué sur la page des tarifs.
Quelle est la différence entre Flare et Sunburst ?
OpenAI recommande Flare pour une génération d'images quotidienne, rapide et de haute qualité, et Sunburst pour les flux de travail où la précision des modifications compte avant tout. Les deux prennent en charge les mêmes réglages de qualité et les mêmes tailles ; Sunburst met plus de temps à générer.
GPT Image 2.5 coûte-t-il plus cher que GPT Image 2 ?
OpenAI facture les deux modèles GPT Image 2.5 aux tarifs par token de GPT Image 2, mais dans les tests de GPT Image Hub, Flare en qualité high a produit bien moins de tokens de sortie que GPT Image 2 (1 372 contre 5 488 pour une image de 1536×1024), il est donc moins cher par image ici. Les réglages plus élevés comme xhigh et max, ainsi que les tailles 4K, utilisent plus de tokens de sortie ; la page des tarifs indique les crédits du Hub par niveau.
Générer avec ce modèle
Partez d’un prompt prêt à adapter ou comparez les modèles
Si vous avez déjà choisi un modèle, passez directement à la génération. Sinon, comparez la vitesse, le niveau de détail et la prise en charge des images de référence.