Попробуйте GPT Image 2 бесплатно: 2 изображения при регистрации, затем $0.005 за изображение в GPT Image 2 Saver.
Попробовать Saver
Руководства по моделям

Руководство по модели GPT Image 2.5 Flare

Практическое руководство по GPT Image 2.5 Flare на GPT Image Hub: что изменилось по сравнению с GPT Image 2 (настройки качества xhigh и max, произвольные разрешения до 4K, прозрачный фон, меньшая задержка), измеренные выходные токены и время генерации, а также когда вместо нее стоит выбрать Sunburst.

Повседневная генерация и редактирование, где скорость и стабильное качество важнее максимальной точности.Рабочие процессы от черновика до финала, в которых переход с auto или high на xhigh происходит только для утвержденных композиций.Прозрачные PNG- или WebP-материалы: вырезанные объекты, стикеры, иконки и оверлеи.
Руководство по модели GPT Image 2.5 Flare
Руководство по модели GPT Image 2.5 Flare visual
OpenAIgpt-image-2.5-flare
Качество1K / 2K / 4KРеференсы16Соотношения сторонauto / 1:1 / 4:3
Прямой ответ

GPT Image 2.5 Flare — модель GPT Image 2.5 по умолчанию от OpenAI для быстрой и качественной повседневной генерации изображений. OpenAI ставит ее выше GPT Image 2 по качеству примерно при вдвое меньшей задержке и тех же тарифах за токены; в собственных тестах GPT Image Hub изображение 1536×1024 в качестве high потребовало 1 372 выходных токена и 27 секунд против 5 488 токенов и 78 секунд у GPT Image 2 того же размера. Выбирайте ее для большинства новых задач; выбирайте Sunburst, когда важнее всего точность редактирования.

Официальный идентификатор моделиgpt-image-2.5-flare
ПоставщикOpenAI
Настройки качестваlow, medium, high, xhigh, max, auto
Уровни качества в Hub1K, 2K, 4K
Эталонные изображенияДо 16
Соотношения сторонauto, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 5:4, 4:5, 21:9, 9:21, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3
Стоимость одного изображения5–570 · ≈ 0,005 $–0,569 $Посмотреть цены

Наглядные примеры

Наглядные примеры

Руководство по модели GPT Image 2.5 Flare model showcase
Повседневное главное изображение

Чистая коммерческая сцена, созданная в качестве по умолчанию.

Повседневное главное изображение

Чистая коммерческая сцена, созданная в качестве по умолчанию.

Главное изображение продукта 1536x1024 на бетоне, мягкий свет из окна, место для заголовка.

Лист прозрачных стикеров

Готовые к вырезанию материалы, экспортированные в PNG без фона.

Шесть плоских пастельных стикеров с кофейными чашками, прозрачный фон.

Лестница качества

Черновик на auto, утверждение, затем один рендер на xhigh.

Перерендерите утвержденную композицию в качестве xhigh.

Лучшие варианты использования

  • Повседневная генерация и редактирование, где скорость и стабильное качество важнее максимальной точности.
  • Рабочие процессы от черновика до финала, в которых переход с auto или high на xhigh происходит только для утвержденных композиций.
  • Прозрачные PNG- или WebP-материалы: вырезанные объекты, стикеры, иконки и оверлеи.
  • Широкие и высокие произвольные разрешения в диапазоне от 1:3 до 3:1.

Где быть осторожным

  • Правки, где точность важнее всего; для них OpenAI рекомендует GPT Image 2.5 Sunburst.
  • Разрешения выше 2560×1440, которые OpenAI называет экспериментальными.

Сильные стороны

Добавляет настройки качества xhigh и max поверх low, medium, high и auto; более ранние модели GPT Image останавливаются на high.

Принимает произвольные размеры в формате ШИРИНАxВЫСОТА: кратные 16, соотношение сторон от 1:3 до 3:1, ни одна сторона не длиннее 3840 px, всего от 655 360 до 8 294 400 пикселей.

Поддерживает прозрачный фон при выходном формате PNG или WebP, чего нет у GPT Image 2.

OpenAI описывает ее как более качественную, чем GPT Image 2, при примерно на 50% меньшей задержке и тех же тарифах за токен.

Варианты использования

Быстрая повседневная генерация

Черновики кампаний, креативы для соцсетей и миниатюры, которым полезна меньшая задержка без потери качества.

Прозрачные материалы

Вырезанные объекты, иконки и оверлеи, экспортированные в PNG или WebP с прозрачным фоном.

Произвольные разрешения

Форматы баннеров и постеров, сгенерированные в точном размере в пикселях вместо фиксированного пресета.

Рабочий процесс

01

Черновик на auto или high

Зафиксируйте композицию, объект и текст на изображении в качестве по умолчанию.

02

Повысьте качество для финала

Переключайтесь на xhigh или max только для утвержденного направления; более высокие настройки стоят больше выходных токенов.

03

Формат выбирайте в последнюю очередь

Выберите PNG или WebP для прозрачности, JPEG — для самого быстрого непрозрачного экспорта.

Рекомендации по промптам

  • Сохраняйте структуру промпта, которую уже используете для GPT Image 2; модели 2.5 принимают те же текстовые и эталонные входные данные.
  • Оставьте xhigh и max для финальных рендеров: они создают больше выходных токенов изображения, а именно их тарифицирует OpenAI.
  • Явно указывайте выходной формат, когда нужна прозрачность: background transparent плюс PNG или WebP.
  • Для произвольных размеров выбирайте значения, кратные 16, и оставайтесь в диапазоне от 1:3 до 3:1.

Готовые промпты для копирования

Пример 1

Создайте главное изображение продукта 1536x1024: матово-черная беспроводная колонка на светлом бетонном постаменте, мягкий свет из северного окна, малая глубина резкости, пустое место справа для заголовка.

Пример 2

Сгенерируйте набор PNG-стикеров с прозрачным фоном: шесть нарисованных от руки кофейных чашек, толстые контуры, плоская пастельная заливка, без теней, равномерно расположенные на одном листе.

Пример 3

Отредактируйте эталонное изображение: сохраните позу и одежду модели, замените студийный фон дождливой улицей Токио в сумерках, согласуйте отражения на тротуаре с новым освещением.

Примеры, сгенерированные на GPT Image Hub

Постер фестиваля, сгенерированный с помощью GPT Image 2.5 Flare: турист на горном гребне на рассвете, заголовок FLARE отрисован чисто
1024×1536, качество max, 50 s, 5 488 выходных токенов. Текст отрисован точно так, как указано в промпте. Сгенерировано на GPT Image Hub, 22 октября 2026 г.
Главное изображение продукта, сгенерированное с помощью GPT Image 2.5 Flare: матово-черная колонка на бетонном постаменте в мягком свете из окна
1536×1024, качество high, 27 s, 1 372 выходных токена. Сгенерировано на GPT Image Hub, 22 октября 2026 г.
Шесть пастельных стикеров с кофейными чашками, сгенерированных с помощью GPT Image 2.5 Flare на прозрачном фоне
1024×1024, качество xhigh, прозрачный PNG, 60 s, 3 122 выходных токена. Сгенерировано на GPT Image Hub, 22 октября 2026 г.
Та же сцена с колонкой после редактирования по эталонному изображению с помощью GPT Image 2.5 Flare: только тканевая решетка теперь бордово-красная
Редактирование главного изображения выше по эталону: 1536×1024, качество xhigh, 37 s, 2 459 выходных токенов. Как и требовалось, изменился только цвет решетки. Отредактировано на GPT Image Hub, 22 октября 2026 г.

Официальные источники

Часто задаваемые вопросы

Доступна ли GPT Image 2.5 Flare на GPT Image Hub?

Да. GPT Image 2.5 Flare можно выбрать в генераторе GPT Image Hub с уровнями 1K, 2K и 4K и полным набором соотношений сторон. Стоимость одного изображения в кредитах указана на странице с ценами.

Чем Flare отличается от Sunburst?

OpenAI рекомендует Flare для быстрой и качественной повседневной генерации изображений, а Sunburst — для рабочих процессов, где важнее всего точность редактирования. Обе поддерживают одни и те же настройки качества и размеры; Sunburst генерирует дольше.

Стоит ли GPT Image 2.5 дороже, чем GPT Image 2?

OpenAI тарифицирует обе модели GPT Image 2.5 по ставкам за токены GPT Image 2, но Flare в качестве high в тестах GPT Image Hub создала гораздо меньше выходных токенов, чем GPT Image 2 (1 372 против 5 488 для изображения 1536×1024), поэтому здесь она дешевле в расчете на изображение. Более высокие настройки, такие как xhigh и max, а также размеры 4K используют больше выходных токенов; на странице с ценами указаны кредиты Hub для каждого уровня.

Используйте эту модель

Начните с шаблона промпта или сначала сравните модели

Используйте генератор, если вы уже знаете модель, или сравните все поддерживаемые модели, если промпту нужен другой баланс скорости, детализации и эталонных входных данных.