GPT Image 2.5 Flare — быстрое издание картиночного поколения OpenAI, выпущенное 8 сентября 2026 года. OpenAI называет его самой быстрой своей моделью для повседневной генерации хорошего качества. Через GEN202 кадр этого издания стоит от 4,7 ₽ до 11,2 ₽ за генерацию, и ставку задаёт разрешение из запроса.

Что OpenAI говорит про GPT Image 2.5 Flare

Карточка модели у OpenAI открывается так: «GPT Image 2.5 Flare is our fastest model for high-quality, everyday image generation. It accepts text and image inputs and produces image outputs.». Перевод наш: «GPT Image 2.5 Flare — наша самая быстрая модель для качественной повседневной генерации изображений. Принимает текст и изображения на входе, отдаёт изображения». Подзаголовок карточки — «Fast, high-quality everyday image generation», то есть быстрая качественная повседневная генерация. Страница — карточка модели GPT-Image-2.5 Flare.

В объявлении о выпуске OpenAI сравнивает издание с прошлым поколением: «GPT‑Image‑2.5 Flare brings the same improvements in quality, editing, and speed to the API and is the default choice for most applications, delivering higher-quality images than GPT‑Image‑2 at 50% lower latency.». Перевод наш: «GPT‑Image‑2.5 Flare приносит в API те же улучшения качества, правки и скорости и служит выбором по умолчанию для большинства приложений: даёт изображения качественнее, чем GPT‑Image‑2, при вдвое меньшей задержке». Прошлое поколение при этом остаётся в работе и держит у нас свою страницу — GPT Image 2. Страница объявления — объявление OpenAI о выпуске ChatGPT Images 2.5.

Кому какое издание брать, сказано в первом же абзаце руководства: «The API lets you generate and edit images from text prompts using `gpt-image-2.5-sunburst` and `gpt-image-2.5-flare`. Choose Sunburst for workflows where editing precision matters most, and Flare for fast, high-quality everyday image generation.». Перевод наш: «API позволяет создавать и править изображения по текстовому описанию с помощью gpt-image-2.5-sunburst и gpt-image-2.5-flare. Берите Sunburst там, где важнее всего точность правки, и Flare — для быстрой качественной повседневной генерации». Страница — руководство OpenAI по генерации изображений.

Свою цену OpenAI называет ставками за токены: «Both GPT Image 2.5 models use the same token rates: $8 per million image input tokens, $2 per million cached image input tokens, $30 per million image output tokens, $5 per million text input tokens, and $1.25 per million cached text input tokens.». Перевод наш: обе модели поколения считаются по одинаковым ставкам — $8 за миллион входных токенов изображения, $2 за миллион кэшированных входных токенов изображения, $30 за миллион выходных токенов изображения, $5 за миллион входных текстовых токенов и $1,25 за миллион кэшированных текстовых. Тут же он предупреждает: «Equal token rates don't mean equal cost per image: token consumption can differ by model and quality setting» — одинаковые ставки не означают одинаковую цену картинки, расход токенов различается и по модели, и по уровню качества. Страница — цены OpenAI на модели API.

Слова OpenAI о GPT Image 2.5 Flare приведены по его страницам на 14 сентября 2026 года.

Для чего OpenAI предлагает GPT Image 2.5 Flare

Подпись под именем модели у OpenAI короткая: быстрая генерация хорошего качества на каждый день. По собственным шкалам карточки gpt-image-2.5-flare скорость у Flare отмечена высшей отметкой, а качество — второй сверху, и обе отметки поставил сам OpenAI.

OpenAI называет это издание выбором по умолчанию и перечисляет работы, под которые берут именно его: картинки к постам и роликам, оформление витрины товара, быстрая проверка идей и поток однотипных изображений. Смысл перечня один — там, где кадров много, а каждый отдельный кадр не вылизывают, время ответа решает больше, чем последняя доля качества.

Рядом на этой же странице стоит GPT Image 2.5 Sunburst — старшее издание того же поколения. Переключить издание можно вкладкой выше, переписывать запрос при этом не придётся.

Что изменилось против GPT Image 2

Перемены, которые видны снаружи, названы в документации OpenAI. Поколение вышло сразу изданиями под разные задачи; у ступеней качества появились новые, выше прежней верхней; прозрачный фон стал обычным полем запроса.

Ступень качества в запросе не выбирается: цену определяет разрешение — оно стоит отдельным полем и отдельной строкой в таблице цен выше. Что до прозрачного фона, у нового поколения он вынесен полем, и как им пользоваться, разобрано ниже на этой странице.

Чем GPT Image 2.5 Flare отличается от Sunburst

Различается сама модель, и OpenAI описывает это прямо. Flare он называет малой моделью, собранной ради скорости, и говорит, что качество картинки у неё сопоставимо с прошлым поколением. Sunburst — базовая модель, собранная ради качества, и картинка у неё, по его же словам, выше прошлого поколения.

Вызов у изданий общий до мелочей: набор полей, перечень форм кадра, разрешения и цена в кредитах у них совпадают. Меняется в запросе один идентификатор в поле model, и посмотреть оба написания можно в разделе «API» этой страницы.

Выбирать между ними OpenAI советует по задаче. Скорость на первом месте — берут Flare; требования к качеству высокие и задача сложная — берут Sunburst и сначала убеждаются, что качество вышло нужным. Дальше он предлагает вернуться к быстрому изданию и проверить, держится ли на нём тот же результат.

Оговорку про скорость OpenAI ставит рядом с обещанием и просит переносить её вместе с ним: выигрыш во времени зависит от описания, образцов, размера кадра и ступени качества, и на одной задаче он один, а на другой другой. Мерить его он советует на своей работе.

Официальное имя GPT Image 2.5 Flare и как оно пишется в запросе

У OpenAI имя модели совпадает с тем, что стоит в заголовке этой вкладки, и пишется строчными буквами через дефисы. Рядом он держит второе, датированное написание того же имени: оно закрепляет за запросом ровно тот выпуск модели, который работает сегодня, и остаётся неизменным, когда обычное имя переедет на следующий выпуск.

Объявление о выпуске вышло под именем продукта — ChatGPT Images 2.5, — а модели в API получили имена изданий. Такое расхождение у OpenAI уже было: прошлое поколение объявлялось как ChatGPT Images 2.0, а модель называется GPT Image 2.

У нас в поле model идёт свой идентификатор, и он собран из имени издания и имени режима: у генерации и у правки они разные. Точное написание обоих стоит в разделе «API» и в примерах кода документации.

Выпуски GPT Image 2.5 Flare и дата анонса

Оба издания поколения вышли одним днём, и у каждого из них OpenAI держит рядом с обычным именем датированное. Ниже собрано, как издание называется у него, когда вышло и каким именем вызывается через GEN202.

Объявление подписано датой «September 8, 2026» и начинается так: «Every week, people create more than 3 billion images across ChatGPT Images and the GPT‑Image models in the API. Today, we're expanding what you can create with ChatGPT Images 2.5—our new state-of-the-art image model that brings sharper details, more precise editing, and faster generation to your creative workflows.». Перевод наш: «Каждую неделю люди создают больше 3 миллиардов изображений в ChatGPT Images и в моделях GPT‑Image через API. Сегодня мы расширяем то, что можно создать, выпуская ChatGPT Images 2.5 — нашу новую модель изображений передового уровня, которая приносит в вашу работу более чёткие детали, более точную правку и более быструю генерацию».

Ту же дату OpenAI закрепил в самом имени модели: в карточке издания стоит строка «Default snapshot: `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`» — датированный снимок, который за запросом закрепляет именно этот выпуск. Объявление и карточка издания читались 14 сентября 2026 года.

Что GPT Image 2.5 Flare принимает на вход

Описание пишется обычными словами, и подробный связный текст модель разбирает лучше перечисления через запятую. OpenAI советует складывать длинный запрос по частям — сцена, герой, подробности, условия — и подписывать эти части прямо в тексте.

Кроме описания в запросе стоят форма кадра, разрешение и фон. Перечисление форм дано полным: часть из них принимается только в самом низком разрешении, и эта пара проверяется на стороне модели — запрос с неподходящим сочетанием он отобьёт сам. Все пределы и значения полей стоят таблицей выше и считаются из каталога.

Как составить описание для GPT Image 2.5 Flare

Порядок ниже собран из руководства OpenAI по промтам: так он сам советует строить запрос к этому поколению.

1. Назовите результат. Скажите, что это за изображение и для чего оно: снимок товара, рекламный макет, поясняющая схема. Форму кадра и обязательные условия расположения назовите сразу.
2. Опишите видимое. Назовите материалы, свет, цвет и род съёмки. Фотореализм просите прямо этим словом: упоминание объектива задаёт вид кадра, а не расчёт настоящей оптики.
3. Впишите надписи дословно. Нужный текст ставьте в кавычки и назовите его место и начертание. Редкое слово или имя разберите по буквам, а лишний текст попросите не добавлять.
4. Раздайте роли образцам. Каждый присланный файл назовите по порядку и по назначению: герой, стиль, одежда, фон. Скажите, как они складываются и что откуда переносится.
5. Отделите перемену от условий. Скажите, что меняется, и перечислите то, что остаётся прежним: черты лица, пропорции, расположение, свет, подписи.
6. Двигайтесь по одному шагу. Следующему запросу отдайте прошлый результат, просите одну перемену за раз и повторяйте условия заново, если кадр начал уходить.

Что показали независимые проверки GPT Image 2.5 Flare

Ручной прогон с секундомером выложили 9 сентября 2026 года в блоге Promt Studio на sostav.ru: к OpenAI этот блог отношения не имеет, и замеры у него свои. Методику автор описывает сам: «Засекали время от отправки до готового файла, потому что для сметы важно оно, а не заявленная скорость модели». Числа у него такие: «На одинаковом промпте с портретом рыбака Flare отдала кадр за 82 секунды, Sunburst - за 129, прошлая версия GPT Image 2 - за 113». Разбор — «GPT Image 2.5 в производстве креатива».

Там же автор предупреждает про шкалу качества: «OpenAI сменила шкалу качества в API: у 2.5 уровень с названием "high" расходует столько же, сколько "medium" у прошлой версии, а прежний "high" теперь называется "max". Сравнивать модели по названию уровня больше нельзя, только по числу токенов на кадр». В GEN202 уровень качества в запросе не выбирается: цену задаёт разрешение, и оно стоит отдельным полем.

Второй замер сделал разработчик, гоняющий через API собственный поток картинок; его сообщение в обсуждении на Hacker News датировано 8 сентября 2026 года: «I've generated around 50k images with gpt-image-2 via api, the the average latency has held at around 104s» и «images are coming in at around 35-40s». Перевод наш: «Я сгенерировал через API около 50 тысяч изображений на gpt-image-2, средняя задержка держалась около 104 секунд»; «изображения приходят примерно за 35–40 секунд». Повтор «the the» стоит в оригинале. Сообщение — комментарий в обсуждении «ChatGPT Images 2.5».

Свой замер у GEN202 один и сделан 13 сентября 2026 года: живым вызовом через GEN202, минимальными параметрами — низшее разрешение, короткое описание и один исходник, — генерация Flare заняла 73 секунды, а правка 97 секунд.

Четыре числа на одно издание расходятся между собой, и причина в условиях: у каждого замера свой уровень качества, своё разрешение, своё число опорных картинок и свой посредник между клиентом и моделью. Складывать их в одну оценку нельзя, а смотреть стоит на то, которое ближе к вашей задаче.

Прозрачный фон в GPT Image 2.5

Прозрачный фон у нового поколения вынесен отдельным полем, и выбирается он прямо в запросе. Значения поля стоят в таблице выше вместе с остальными.

Кроме поля OpenAI просит сказать о прозрачности ещё и в описании: попросить именно вырезанный предмет и назвать, чего в кадре быть не должно — подложки, окружения, тени. Для высоких разрешений есть условие: описание без фона там обязательно, и выполняют его текстом запроса.

Готовый файл OpenAI советует проверять по прозрачному слою: нарисованная шахматка прозрачностью не является. Смотреть он предлагает волосы, стекло, тени и края предмета — там прозрачность держится тяжелее всего. При следующей правке того же кадра условие о прозрачном фоне повторяют заново.

Доступ к GPT Image 2.5 Flare из России

Перед работой со своими картиночными моделями OpenAI требует пройти проверку организации в кабинете разработчика. Через GEN202 проходить её не нужно: собственная учётная запись в OpenAI для вызова модели отсюда не понадобится.

Оба издания поколения и оба режима каждого из них открываются одним ключом и списываются с одного баланса. Переключение между Flare и Sunburst меняет одно значение в поле model, и отдельной покупки под каждое издание нет.

Вход, пополнение и выпуск ключа устроены одинаково для всего каталога, и порядок этих действий собран на странице GPT Image API.

Во сколько картинок превращается пополнение у GPT Image 2.5 Flare

Пополнения на 500 ₽ хватает на 106 генераций GPT Image 2.5 Flare по самой низкой цене модели и на 44 по самой высокой. Приветственных кредитов, которые начисляются при первом входе, хватает на 5 генераций GPT Image 2.5 Flare по низкой цене и на 2 по высокой. Цена одной генерации GPT Image 2.5 Flare зависит от выбранного разрешения.

Кредиты лежат на счёте до расхода, и каждый кадр оплачивается по факту: помесячного платежа за модель здесь нет. Сумму целиком задаёт разрешение из запроса — ступень качества, которой у нас в полях нет, на счёт не влияет.

Как устроена правка в GPT Image 2.5 Flare

К запросу прикладывают ссылки на изображения, и они идут образцами: описание говорит, что с ними сделать. Сколько образцов принимается за раз, стоит в таблице полей выше — там же, где остальные пределы.

Роли образцам OpenAI советует раздавать прямо в тексте: назвать каждый по порядку и по назначению — герой, стиль, одежда, фон — и объяснить, как они складываются и что откуда переносится. В чужих разборах этим приёмом собирают кадр сразу из нескольких входов: один задаёт расположение предметов, другой — облик героя, ещё один — цвет и свет.

От генерации правка отличается одними обязательными полями: запрос, пришедший без ссылок на исходные изображения, отклоняется сразу. Всё прочее у режимов общее — и адрес, и заголовок с ключом, и порядок вызова, и цена кадра.

Приём с несколькими входами у GPT Image 2.5 Flare показан в разборе: Curious Refuge, 11 сентября 2026.

Как удержать в кадре то, что должно остаться прежним

Рабочая формулировка правки устроена так: одна перемена названа прямо, а следом перечислено всё, что остаётся прежним. В разборах это выглядит так: добавь один предмет вот сюда — и сохрани все остальные предметы, надписи и угол съёмки без изменений.

Чем длиннее перечень условий, тем лучше держится кадр. Называть стоит черты лица, пропорции, позу, свет, расположение предметов и подписи — и повторять этот перечень в каждом следующем обращении, а не полагаться на то, что модель помнит прошлое.

Для участка, который обязан остаться в точности прежним, OpenAI советует другой путь: собрать одобренную правку поверх исходного файла в редакторе. Тем же способом снимают вопрос к мелким подписям и к фирменным знакам, где важна каждая точка.

Такой запрос к GPT Image 2.5 разобран на живом примере: No Code MBA, 12 сентября 2026.

GPT Image 2.5 Sunburst — второе издание того же поколения OpenAI, выпущенное в тот же день, 8 сентября 2026 года. Самой способной своей моделью для генерации и правки изображений OpenAI называет именно его. Ставка у изданий общая: от 4,7 ₽ до 11,2 ₽ за генерацию, а цену определяет разрешение.

Что OpenAI говорит про GPT Image 2.5 Sunburst

Карточка модели описывает издание двумя фразами: «GPT Image 2.5 Sunburst generates and edits images from text and image inputs. Use it for workflows where editing precision matters most.». Перевод наш: «GPT Image 2.5 Sunburst создаёт и правит изображения по тексту и изображениям на входе. Берите её там, где точность правки важнее всего». Подзаголовок карточки — «Our most capable model for image generation and editing», то есть самая способная модель разработчика для генерации и правки изображений. Страница — карточка модели GPT-Image-2.5 Sunburst.

Под какие работы издание собрано, сказано в объявлении о выпуске: «GPT‑Image‑2.5 Sunburst is built for premium visual workflows that benefit from tighter control across edits. Use it for creative and editing workflows like production-ready campaign creative or polished product imagery.». Перевод наш: «GPT‑Image‑2.5 Sunburst сделана для дорогих визуальных задач, где нужно более плотное управление правками. Берите её для творческой и редакторской работы — готовых рекламных макетов или вылизанной товарной съёмки». Страница — объявление о выпуске ChatGPT Images 2.5.

Чем издание отличается от соседнего, разработчик сказал в том же объявлении: «For developers, we're introducing two new models in the API. GPT‑Image‑2.5 Flare brings the same improvements in quality, editing, and speed, and GPT‑Image‑2.5 Sunburst offers an extra level of precision for detailed creative work with longer generation times.». Перевод наш: «Разработчикам мы даём две новые модели в API. GPT‑Image‑2.5 Flare приносит те же улучшения качества, правки и скорости, а GPT‑Image‑2.5 Sunburst даёт дополнительный уровень точности для детальной творческой работы — при более долгой генерации». Соседнее издание стоит вкладкой рядом — GPT Image 2.5 Flare.

На странице цен OpenAI строка этого издания выглядит так: «| gpt-image-2.5-sunburst | Image | $8.00 | $2.00 | $30.00 |» — цены за миллион токенов. Как их читать, он объясняет в самой карточке: «Image output costs $30 per million tokens. Text output is not billed because this model outputs images, not text.». Перевод наш: «Вывод изображения стоит $30 за миллион токенов. Текстовый вывод не тарифицируется, потому что модель выдаёт изображения, а не текст». Страница — страница цен OpenAI на модели API.

Все цитаты раздела взяты со страниц OpenAI 14 сентября 2026 года.

Что показали независимые проверки GPT Image 2.5 Sunburst

Независимый замерщик Artificial Analysis меряет время генерации сам и подписывает это прямо под графиком: «Generation time: seconds to generate 1 image · Results by percentile · Lower is better · Evaluation results measured independently by Artificial Analysis». Перевод наш: «Время генерации: секунд на одно изображение · результаты по перцентилям · меньше — лучше · замеры сделаны Artificial Analysis самостоятельно». На снятой 14 сентября 2026 года странице медиана у Sunburst на верхней ступени качества — 116,80 секунды, у прошлого поколения GPT Image 2 — 119,68 секунды, у соседнего издания Flare — 52,34 секунды. Страница — сравнение картиночных моделей у Artificial Analysis.

Там же площадка держит рейтинг слепых сравнений. У Sunburst на 14 сентября 2026 года стояло 1181,12 балла, у Flare 1188,18, у прошлого поколения 1171,19; рядом с каждым числом напечатан доверительный интервал — у Sunburst от 1170,12 до 1192,12, у Flare от 1177,18 до 1199,18.

Ручной разбор выложил 10 сентября 2026 года Luis Chavez-Mattos в блоге MindStudio. Про размер готового файла он пишет: «Native output in ChatGPT and Codex comes in under 1080p (roughly 1672x941), so any production or print use case still requires an upscaling step regardless of which variant, Flare or Sunburst, generated the image.». Перевод наш: «Родное разрешение вывода в ChatGPT и Codex — меньше 1080p (примерно 1672×941), поэтому для продакшена или печати всё равно нужен шаг увеличения — неважно, каким изданием, Flare или Sunburst, сделано изображение». Речь о готовом выводе в ChatGPT и Codex, а не о вызове через API: через GEN202 разрешение выбирается полем запроса, и его значения стоят в таблице выше. Разбор — «GPT Image 2.5 Review: OpenAI's Flare and Sunburst Models Tested».

Слабые места он показывает на своих кадрах: «The model still shows a pasted-in, comped look on some subjects, along with residual noise patterns, though less pronounced than in the previous generation.». Перевод наш: «У некоторых объектов модель всё ещё даёт вид вклеенного, собранного из кусков изображения, плюс остаточный шумовой рисунок, хотя и менее заметный, чем в прошлом поколении».

В нашей проверке 13 сентября 2026 года Sunburst ответил за 76 секунд на генерации и за 100 секунд на правке — живым вызовом через GEN202, минимальными параметрами.

Разрыв между изданиями у каждого замера получился свой: у Artificial Analysis это 64,46 секунды по медиане, у ручного прогона с секундомером 47 секунд, а у нас издания разошлись на три секунды и на генерации, и на правке. Наш прогон шёл минимальными параметрами, и уровень качества в нём не задавался вовсе; условия трёх замеров между собой не совпадают.

Как OpenAI советует выбирать между Sunburst и Flare

Различие между изданиями OpenAI формулирует одной фразой. Sunburst он зовёт базовой моделью поколения, собранной ради качества, и ставит её картинку выше прошлого выпуска. Flare — малая модель, собранная ради скорости, и её картинку он называет сопоставимой с прошлым выпуском.

Поля запроса, перечень форм кадра, разрешения и цена в кредитах у изданий совпадают, поэтому выбор между ними меняет в коде одно значение. Порядок, которым OpenAI советует этот выбор делать, выглядит так.

1. Начните с той модели, которую подсказывает задача. Скорость на первом месте — берите Flare. Требования к качеству высокие, а задача сложная — берите Sunburst.
2. Убедитесь в качестве на своих описаниях. Соберите те запросы и образцы, которые идут у вас в дело, и посмотрите на результат по ним, а не по отвлечённой пробе.
3. Проверьте, держится ли результат на быстром издании. Когда качество устраивает, прогоните те же описания и те же образцы через Flare и сравните с тем, что получилось у Sunburst.
4. Оставьте то издание, которое прошло проверку. Качество сохранилось, а ответ пришёл быстрее — остаётся Flare. Качество ушло — остаётся Sunburst.

Оговорку к этому порядку OpenAI пишет сам: выигрыш во времени зависит от описания, образцов, размера кадра и ступени качества, и замерять его он просит на своей задаче.

Что в поколении 2.5 сделано ради точной правки

Про точную правку OpenAI говорит и в объявлении о выпуске, и в руководстве по промтам для картинок. В объявлении он ставит рядом такие свойства: указание держится на протяжении нескольких обращений, а то, что изображено на присланных образцах, сохраняется вернее. В руководстве он повторяет это же как главное различие с прошлым поколением.

Рядом с этим стоит его же оговорка, и переносить её нужно вместе с обещанием: повторные правки всё равно способны сдвинуть подробности, которые вы просили сохранить. Поэтому условия он советует называть заново в каждом обращении и смотреть каждый результат отдельно.

Ступеней качества у OpenAI прибавилось сверх прежней верхней, и пользоваться ими он советует осмотрительно: более высокая ступень стоит времени и даёт лучший кадр не на каждом описании. В GEN202 ступень в запросе не выбирается — цену задаёт разрешение, и оно стоит отдельным полем.

Официальное имя GPT Image 2.5 Sunburst

У самого OpenAI имя модели существует в обычном и в датированном виде. Обычное написано строчными буквами через дефисы и всегда указывает на свежий выпуск издания; датированное закрепляет за запросом тот выпуск, который работает сегодня, и остаётся прежним после смены поколения.

Для точной работы это различие важнее, чем кажется. Когда по одному и тому же описанию нужен один и тот же результат через месяц, закреплённое имя даёт такую возможность; обычное имя даёт свежую модель, а вместе с ней и другой кадр.

GEN202 принимает собственные опознаватели: режим вписан в них наравне с изданием, поэтому правка и генерация приходят под разными именами. Оба написания печатает раздел «API» этой страницы.

Выпуски GPT Image 2.5 Sunburst и дата анонса

Выпуск у поколения был один, и оба издания появились в нём сразу. В таблице собрано имя издания у разработчика, дата этого выпуска, что он принёс и под каким именем издание вызывается через GEN202.

В журнале изменений своего API OpenAI отметил выпуск под датой «Sep 8» одной строкой: «Released GPT Image 2.5 Sunburst and GPT Image 2.5 Flare for image generation and editing through the Image API and the Responses API image generation tool.». Перевод наш: «Выпущены GPT Image 2.5 Sunburst и GPT Image 2.5 Flare для генерации и правки изображений через Image API и через инструмент генерации изображений Responses API». Страница — журнал изменений API OpenAI.

Та же дата закреплена в датированном имени издания — в карточке модели стоит «Default snapshot: `gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`», — и ею же подписана карточка безопасности поколения: «Published September 8, 2026». Слова OpenAI о GPT Image 2.5 Sunburst приведены по трём его страницам на 14 сентября 2026 года.

Как перейти на GPT Image 2.5 с прошлого поколения

Порядок перехода OpenAI расписал у себя отдельно, и ниже он перенесён его ступенями.

1. Сохраните нынешний результат. Соберите рабочие описания и образцы, включая трудные правки, точные надписи, лица, геометрию товара и прозрачные картинки. Запишите, какая модель и какие настройки их сделали.
2. Выберите, с какого издания начать. Прошлое поколение устраивало — начинайте с Flare и смотрите на время ответа. Сложная задача давалась прошлому поколению тяжело — начинайте с Sunburst и сначала убеждайтесь в качестве.
3. Сравните результат целиком. Смотрите следование указанию, сохранность лиц и товара, точность надписей, лишние перемены и прозрачность. Повторите запрос несколько раз и проверьте всю череду правок, а не один шаг.
4. Меняйте по одной настройке. Сначала сравнивайте ступени качества и только потом переписывайте описание. Считайте обычное и медленное время ответа, отказы, повторы и цену принятого кадра.
5. Выкатывайте частями. Переведите небольшую долю потока, посмотрите на те же показатели и расширяйте постепенно, держа прошлую модель под рукой.

С нашей стороны переход сводится к одному значению в поле model: адрес, заголовок с ключом и порядок вызова у поколений общие. В каталоге при этом остаются оба поколения сразу, и прошлое живёт на своей странице — GPT Image 2.

Что проверить в готовом кадре

Перед тем как пустить кадр в дело, OpenAI советует пройти по короткому списку.

• Надпись совпала с той, что требовалась, и читается целиком.
• Подписи на схеме верны, и связи между её частями названы правильно.
• Лица, очертания товара, ярлыки и подробности с образцов остались прежними.
• Правка тронула ровно то, о чём её просили.
• Прозрачность лежит настоящим слоем, а не нарисованной подложкой.

Список короткий нарочно: по нему удобно пройти на каждом кадре, а не только на первой пробе. Для надписей и плотных схем OpenAI отдельно советует сравнить соседние ступени качества — мелкий текст держится на них по-разному.

Надписи в кадре GPT Image 2.5 Sunburst

Надписи OpenAI называет сильно подтянутыми и тут же говорит, где они всё ещё даются тяжело: точное место надписи в кадре и её чёткость. Совет из руководства прямой — ставить нужный текст в кавычки, называть его положение и начертание, а редкие слова и имена разбирать по буквам.

Отдельной строкой он просит назвать, сколько раз надпись должна появиться в кадре, и оговорить, что другого текста там быть не должно. Это не придирка: в чужих разборах модель дописывает в кадр надписи, которых в задании не было, и делает это чаще, чем хотелось бы авторам.

Автор одного из разборов прогнал оба издания поколения по одному и тому же макету и смотрел на текст под увеличением. Обнаружил он одно и то же у обоих: слова передались верно и читаются, а знаки препинания разошлись с заданием — в конце строки появилась точка, которой в исходном тексте не стояло. Вывод у него был такой: строгую сверку надписи с макетом придётся делать глазами.

Одна покупка на оба издания GPT Image 2.5

Покупка идёт у российского продавца, и учётная запись в OpenAI для этого остаётся необязательной. Расчёты с OpenAI остаются нашими, а вам достаётся один API ключ на весь каталог.

Переключение вкладки здесь, на странице, и переключение издания в коде — одно и то же действие: меняется значение в поле model. Отдельного счёта, отдельного ключа и отдельного договора второе издание не требует, поэтому попробовать его можно сразу после первого.

Порядок входа, пополнения и выпуска ключа разобран на странице GPT Image API.

Цена кадра GPT Image 2.5 Sunburst и что на неё влияет

Ставку задаёт разрешение, и удержание идёт под то, которое стоит в самом запросе: проба в самом лёгком варианте оставляет остальной баланс свободным. Ставка у обоих изданий поколения общая, поэтому та же проба на соседней вкладке обойдётся в ту же сумму.

Пополнения на 500 ₽ хватает на 106 генераций GPT Image 2.5 Sunburst по самой низкой цене модели и на 44 по самой высокой. Приветственных кредитов, которые начисляются при первом входе, хватает на 5 генераций GPT Image 2.5 Sunburst по низкой цене и на 2 по высокой. Цена одной генерации GPT Image 2.5 Sunburst зависит от выбранного разрешения.

Правка в несколько заходов

Порядок у долгой правки один: прошлый результат отдают следующему запросу как образец, просят одну перемену и заново перечисляют то, что должно остаться. Предел на число образцов у режима свой, и стоит он в таблице полей выше.

Ссылка на прежний разговор вроде «в том же стиле» подхватывается, и всё же важные условия OpenAI просит называть заново, как только кадр начал уходить. Сравнивать результаты он предлагает до того, как добавлять к описанию новые указания, — иначе становится непонятно, какая из перемен сработала.

Длинная череда правок понемногу уводит кадр — об этом говорят и оговорка OpenAI, и авторы разборов. Практический вывод у них общий: удачный кадр сохраняют отдельно и следующий заход начинают от него, а цепочку правок подряд держат короткой.

Как кадр GPT Image 2.5 Sunburst уходит за череду правок, показано в разборе: Curious Refuge, 11 сентября 2026.

Вырезанный предмет из присланного снимка

Съёмка товара для витрины устроена так: присылают снимок, просят прозрачный фон полем запроса и повторяют это требование в описании. OpenAI советует просить именно вырезанный предмет и называть, чего в кадре быть не должно: подложки, окружения, шахматки и тени.

Вместе с этим он просит назвать и то, что сохраняется, — очертания товара и читаемость ярлыка, — и разрешить модели только лёгкую доводку. Чем выше разрешение, тем важнее сказать про вырезанный предмет словами: на высоких разрешениях это прямое условие выдачи прозрачного фона.

Готовый файл проверяют по прозрачному слою, а формат выбирают из тех, что прозрачность держат. Само собой это требование дальше не переносится: в каждое следующее обращение по тому же кадру его вписывают заново.