01
GPT Image 2.5Flare
日常图片生产更快
OpenAI 将 Flare 定位为大多数应用的默认模型。它兼顾图片质量、编辑能力与更低延迟，适用于社交内容、商品体验、视觉搜索、快速原型和较大规模的图片生产。
平衡质量、迭代效率与生产规模
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GPT Image 2.5：兼顾快速创作与精准编辑
Kuca 已接入 OpenAI GPT Image 2.5 的 Flare 和 Sunburst。你可以从文字创建图片，也可以上传最多 16 张参考图做定向编辑，并选择受支持的画幅以及 1K、2K 或 4K 输出。Flare 适合兼顾质量和效率的常规制作；Sunburst 面向需要在多轮修改中保持更严格控制的高品质视觉任务。
从官方案例看 Images 2.5 的视觉能力
OpenAI 发布页展示了连贯世界观、可读文字海报、绘画风格控制、复杂印刷设计和角色商品视觉等不同任务。
先选 Flare 或 Sunburst，再开始细化
Kuca 同时提供两个官方 API 模型的文生图和参考图编辑。比较时保持创作目标一致，再观察参考还原、局部修改、排版和返工成本。
02
GPT Image 2.5Sunburst
高品质视觉制作更精准
Sunburst 面向需要在修改过程中保持更严格控制的高端任务，适合精修商品图、可直接投入制作的活动视觉，以及必须延续已确认方向的品牌素材。
活动视觉、商品图和受控编辑
GPT Image 2.5 带来了哪些变化
2.5 并不是 GPT Image 2 的简单改名版。它提供两条不同的生产路径，因此在设置分辨率和参考图之前，就需要先把模型选择纳入创作要求。
Flare 适合日常生产
重视速度和产量时选择 Flare。它在效率与质量之间取得平衡，适合创作者内容、产品体验、视觉搜索和快速迭代。
Sunburst 强调精细控制
如果高品质素材更看重局部修改、品牌方向和多轮版本的一致性，而不是尽快得到首张结果，可以选择 Sunburst。
用同一份需求对比两个模型
保持提示词、参考图、画幅和验收标准一致，才能看清参考还原与返工量的差异，避免把设置差异误认为模型差异。
谨慎迁移 GPT Image 2 工作流
旧提示词可以作为起点，但不是保证结果不变的预设。正式迁移前，应在 2.5 中重新检查文字、保护元素、裁切和积分消耗。
用同一套条件比较 Flare 与 Sunburst
比较 GPT Image 2.5 的两个模型时，保持提示词、参考图和输出设置一致，才能看清速度、还原度和修改成本的真实差异。
为两个模型准备同一组参考图
编辑模式最多接收 16 张参考图。Flare 和 Sunburst 应使用同一组必要素材，并注明每张图负责身份、商品形状、构图还是风格，避免输入差异干扰判断。
每张图片不超过 30 MB
上传前检查每个文件的体积，单张图片必须控制在 30 MB 以内。尺寸过大的素材应先合理压缩，同时保留关键轮廓、文字和需要模型识别的局部细节。
对比时固定画幅与输出设置
两个模型应使用相同的画幅和分辨率。先用较轻的输出比较方向，选定更好的构图后再提高分辨率；更多像素不会修复含糊要求或互相冲突的参考图。
写清每张素材必须保留什么
明确人物身份、商品细节、版式或文字中哪些内容不能改变。提示词还要解释冲突的光线、角度与品牌信息，并在发布前分别检查两个模型的输出。
如何选择和测试 GPT Image 2.5
Flare 和 Sunburst 有什么区别？
Flare 更快，适合作为日常创作和批量迭代的均衡默认模型；Sunburst 更偏向高要求创意任务，重点是精确编辑、关键细节保留和多轮修改的一致性。
两个模型可以使用同一组参考图吗？
可以。编辑模式最多支持 16 张输入图片。保持提示词、参考图、画幅和分辨率不变，才能公平比较两个模型对身份、版式和风格的还原能力。
应该怎样比较 Flare 和 Sunburst？
把同一份需求分别交给两个模型，重点比较指令执行、参考图还原、文字与版式、局部编辑精度，以及得到可用结果需要修改多少轮。对比期间不要同时改变多项设置。
第一次使用应该先选哪个模型？
日常生图、快速探索和重复生产可以先用 Flare。高价值素材或需要严格保持商品、角色、版式和品牌方向的编辑任务，再重点测试 Sunburst。
什么时候值得把 GPT Image 2 工作流迁移到 2.5？
只有在相同条件测试中，2.5 对真实任务的还原更好或修改轮次更少时才值得迁移。旧提示词应重新检查文字、参考图细节、裁切和积分，而不是直接照搬。
在哪里查看两个模型当前所需积分？
生成器会根据当前模型、模式和设置动态显示提交所需积分。切换 Flare、Sunburst 或其他参数后，应再次确认页面上的实时数值。