GPT Image 2.5 Flare 模型指南
在 GPT Image Hub 上使用 GPT Image 2.5 Flare 的实用指南：它相比 GPT Image 2 有哪些变化（xhigh 与 max 质量、最高 4K 的自定义分辨率、透明背景、更低延迟）、实测的输出 token 与耗时，以及何时应改选 Sunburst。
GPT Image 2.5 Flare 是 OpenAI 的默认 GPT Image 2.5 模型，面向快速、高质量的日常图像生成。OpenAI 将它定位为质量高于 GPT Image 2、延迟约减半，并按相同的 token 费率计费；在 GPT Image Hub 的自测中，一张 1536×1024、high 质量的图像用了 1,372 个输出 token 和 27 秒，而同尺寸的 GPT Image 2 用了 5,488 个 token 和 78 秒。大多数新任务都可以选它；当编辑精度最重要时，选择 Sunburst。
视觉示例
视觉示例
在默认质量下生成的干净商业场景。
日常主视觉
在默认质量下生成的干净商业场景。
1536x1024 混凝土底座上的产品主视觉，柔和窗光，预留标题空间。透明贴纸图
以无背景 PNG 导出、可直接抠用的素材。
六个扁平粉彩咖啡杯贴纸，透明背景。质量阶梯
用 auto 起草，确认后再以 xhigh 渲染一次。
以 xhigh 质量重新渲染已确认的构图。最佳用例
- 速度和稳定的质量比极致精度更重要的日常生成与编辑。
- 从草稿到成品的工作流：先用 auto 或 high，只对已确认的构图再切换到 xhigh。
- 抠图、贴纸、图标和叠加层等透明 PNG 或 WebP 素材。
- 1:3 到 3:1 范围内的宽幅和竖幅自定义分辨率。
需要注意
- 对精度要求最高的编辑；OpenAI 建议此类任务使用 GPT Image 2.5 Sunburst。
- 高于 2560×1440 的分辨率，OpenAI 将其标记为实验性。
优势
在 low、medium、high 和 auto 之外新增 xhigh 和 max 质量设置，而早期的 GPT Image 模型最高只到 high。
接受 WIDTHxHEIGHT 格式的自定义尺寸：边长为 16 的倍数，画幅比例介于 1:3 到 3:1 之间，单边不超过 3840 px，总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。
输出格式为 PNG 或 WebP 时支持透明背景，这是 GPT Image 2 做不到的。
OpenAI 称其质量高于 GPT Image 2，延迟降低约 50%，且按相同的每 token 费率计费。
使用案例
快速日常生成
营销活动草稿、社交媒体创意和缩略图，能从更低延迟中受益而不损失质量。
透明素材
以透明背景导出为 PNG 或 WebP 的抠图、图标和叠加层。
自定义分辨率
按精确像素尺寸而非固定预设生成的横幅和海报格式。
工作流程
用 auto 或 high 起草
在默认质量下先确定构图、主体和画面文字。
成品再提高质量
只对已确认的方向切换到 xhigh 或 max；更高的设置会消耗更多输出 token。
最后设置格式
需要透明就选 PNG 或 WebP，追求最快的不透明导出就选 JPEG。
提示词写法
- 沿用你为 GPT Image 2 准备的提示词结构；2.5 系列模型接受相同的文本和参考图输入。
- 把 xhigh 和 max 留给最终渲染：它们会产生更多图像输出 token，而 OpenAI 正是按此计费。
- 需要透明背景时请明确写出输出格式：background 设为 transparent，并选择 PNG 或 WebP。
- 自定义尺寸请选 16 的倍数，并保持在 1:3 到 3:1 之间。
可直接复制的提示词
生成一张 1536x1024 的产品主视觉：哑光黑无线音箱放在浅色混凝土底座上，柔和的北向窗光，浅景深，右侧留出标题空间。
生成一套透明背景的 PNG 贴纸：六个手绘咖啡杯，粗轮廓线，扁平粉彩填色，无阴影，在同一张图上均匀排布。
编辑参考图：保留模特的姿势和服装，把影棚背景换成黄昏时分雨中的东京街头，并让路面反光与新的光线相匹配。
本站生成的示例图
官方来源
常见问题解答
GPT Image Hub 上可以使用 GPT Image 2.5 Flare 吗？
可以。GPT Image 2.5 Flare 已可在 GPT Image Hub 生成器中选择，提供 1K、2K 和 4K 档位以及完整的画幅比例选项。每张图的积分消耗请见定价页面。
Flare 和 Sunburst 有什么区别？
OpenAI 建议把 Flare 用于快速、高质量的日常图像生成，把 Sunburst 用于最看重编辑精度的工作流。两者支持相同的质量设置和尺寸；Sunburst 的生成时间更长。
GPT Image 2.5 比 GPT Image 2 更贵吗？
OpenAI 对两款 GPT Image 2.5 模型都按 GPT Image 2 的 token 费率计费，但在 GPT Image Hub 的测试中，high 质量的 Flare 产生的输出 token 远少于 GPT Image 2（1536×1024 图像为 1,372 对 5,488），因此在本站按每张图计算更便宜。xhigh、max 等更高设置以及 4K 尺寸会消耗更多输出 token；定价页面列出了各档位的 Hub 积分。
使用这个模型
从提示词模板开始，或先对比模型
如果已经确定模型，可以直接使用生成器；如果提示词需要在速度、细节和参考图输入之间做不同取舍，可以先对比所有支持的模型。