01
GPT Image 2.5Flare
日常圖片製作更快速
OpenAI 將 Flare 定位為大多數應用的預設模型。它兼顧圖片品質、編輯能力與較低延遲，適用於社群內容、商品體驗、視覺搜尋、快速原型及較大規模的圖片製作。
平衡品質、迭代效率與製作規模
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公開
GPT Image 2.5：兼顧快速創作與精準編輯
Kuca 已接入 OpenAI GPT Image 2.5 的 Flare 與 Sunburst。你可以用文字建立圖片，也可以上傳最多 16 張參考圖做定向編輯，並選擇支援的畫幅及 1K、2K 或 4K 輸出。Flare 適合兼顧品質與效率的一般製作；Sunburst 面向需要在多輪修改中維持更嚴格控制的高品質視覺任務。
從官方案例看 Images 2.5 的視覺能力
OpenAI 發布頁展示連貫世界觀、可讀文字海報、繪畫風格控制、複雜印刷設計及角色商品視覺等不同任務。
先選 Flare 或 Sunburst，再開始細化
Kuca 同時提供兩個官方 API 模型的文字生圖及參考圖編輯。比較時維持創作目標一致，再觀察參考還原、局部修改、排版與返工成本。
02
GPT Image 2.5Sunburst
高品質視覺製作更精準
Sunburst 面向需要在修改過程中維持更嚴格控制的高階任務，適合精修商品圖、可直接投入製作的活動視覺，以及必須延續已確認方向的品牌素材。
活動視覺、商品圖及受控編輯
GPT Image 2.5 帶來哪些變化
2.5 並不是 GPT Image 2 的簡單改名版本。它提供兩條不同的製作路徑，因此設定解析度與參考圖片之前，就需要先把模型選擇納入創作需求。
Flare 適合日常製作
重視速度與產量時選擇 Flare。它在效率與品質之間取得平衡，適合創作者內容、產品體驗、視覺搜尋與快速迭代。
Sunburst 強調精細控制
若高品質素材更重視局部修改、品牌方向與多輪版本的一致性，而不是盡快取得第一張結果，可以選擇 Sunburst。
用同一份需求比較兩個模型
維持提示詞、參考圖片、畫幅與驗收標準一致，才能看清參考還原與返工量的差異，避免把設定差異誤認為模型差異。
謹慎移轉 GPT Image 2 工作流程
舊提示詞可以作為起點，但不是保證結果不變的預設。正式移轉前，應在 2.5 中重新檢查文字、保護元素、裁切與點數消耗。
用相同條件比較 Flare 與 Sunburst
比較 GPT Image 2.5 的兩個模型時，保持提示詞、參考圖與輸出設定一致，才能看清速度、還原度與修改成本的實際差異。
為兩個模型準備同一組參考圖
編輯模式最多接收 16 張參考圖。Flare 與 Sunburst 應使用同一組必要素材，並註明每張圖負責身分、商品形狀、構圖或風格，避免輸入差異干擾判斷。
每張圖片不超過 30 MB
上傳前檢查每個檔案大小，單張圖片必須在 30 MB 以內。過大的素材應適當壓縮，同時保留關鍵輪廓、文字與需要辨識的局部細節。
比較時固定比例與輸出設定
兩個模型應使用相同的畫面比例與解析度。先以較輕的輸出比較方向，選定更好的構圖後再提高解析度；更多像素不會修正含糊要求或互相衝突的參考圖。
寫清楚每張素材必須保留什麼
明確人物身分、商品細節、版式或文字中哪些內容不能改變。提示詞也要解釋衝突的光線、角度與品牌資訊，並在發布前分別檢查兩個模型的輸出。
如何選擇與測試 GPT Image 2.5
Flare 與 Sunburst 有什麼不同？
Flare 速度較快，適合作為日常創作與批量迭代的均衡預設模型；Sunburst 偏向高要求創意工作，重點是精確編輯、關鍵細節保留與多輪修改的一致性。
兩個模型可以使用同一組參考圖嗎？
可以。編輯模式最多支援 16 張輸入圖片。保持提示詞、參考圖、畫面比例與解析度不變，才能公平比較兩個模型對身分、版式與風格的還原能力。
應該如何比較 Flare 與 Sunburst？
將同一份需求分別交給兩個模型，重點比較指令執行、參考圖還原、文字與版式、局部編輯精度，以及得到可用結果所需的修改輪次。比較期間不要同時改變多項設定。
第一次使用應該先選哪個模型？
日常生圖、快速探索與重複生產可以先用 Flare。高價值素材或需要嚴格保持商品、角色、版式與品牌方向的編輯工作，再重點測試 Sunburst。
何時值得把 GPT Image 2 工作流程移到 2.5？
只有在相同條件測試中，2.5 對真實任務的還原更好或修改輪次更少時才值得遷移。舊提示詞應重新檢查文字、參考圖細節、裁切與點數，而非直接照搬。
在哪裡查看兩個模型目前所需點數？
生成器會依目前模型、模式與設定動態顯示送出任務所需點數。切換 Flare、Sunburst 或其他參數後，請再次確認頁面上的即時數值。