GPT Image 2.5, erschienen am 8. September 2026, löst GPT Image 2 durch zwei Modelle ab: Flare (gleicher Token-Preis, bis zu 50 % geringere Latenz) und Sunburst (präzisere Edits über mehrere Runden). An den Token-Raten ändert sich nichts, doch die Qualitätsleiter wurde neu einsortiert: „max“ bei 2.5 kostet so viel wie „high“ bei GPT Image 2. Im vorläufigen Arena-Ranking vom September 2026 erreicht Sunburst 1421 Punkte, GPT Image 2 kommt auf 1381.
Dieser Vergleich zeigt, was OpenAI geändert hat, was ein einzelnes Bild bei den drei Modellen tatsächlich kostet, wie sich die drei Optionen bei fünf identischen Prompts in einer gemeinsamen Queue geschlagen haben und welches Modell zu welcher Aufgabe passt. Alle Angaben haben Stand 10. September 2026, jede Zahl ist mit ihrer Quelle verlinkt.
Was ist GPT Image 2.5, und worin unterscheidet es sich von GPT Image 2?
GPT Image 2.5 ist OpenAIs Modellfamilie für Bildgenerierung, angekündigt am 8. September 2026 als ChatGPT Images 2.5. Anders als GPT Image 2, das am 21. April 2026 als einzelnes Modell erschien, umfasst GPT Image 2.5 zwei API-Modelle: gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst, beide mit Snapshot 2026-09-08. Beide stehen bei LoveGen AI unter GPT Image 2.5 mit einem Flare/Sunburst-Umschalter bereit, daneben weiterhin das ursprüngliche GPT Image 2.
OpenAI fasst das Update im Launch-Beitrag als „schärfere Details, schnellere Generierung, präziseres Bearbeiten und bessere Werkzeuge zum Erstellen und Teilen“ zusammen (OpenAI via 9to5Mac, 8. Sep. 2026). Images 2.5 „erzeugt natürlicheres Licht und reichere Texturen, bewahrt die Motive aus Referenzfotos besser und befolgt Bearbeitungsanweisungen über mehrere Runden hinweg zuverlässiger“, heißt es weiter.
Flare und Sunburst in einer Tabelle
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Positionierung durch OpenAI | Standardmodell „für die meisten Anwendungen“ | „Premium-Bildworkflows, die von engerer Kontrolle über mehrere Edits hinweg profitieren“ |
| Qualität gegenüber GPT Image 2 | Höher, bei „50 % geringerer Latenz“ | Höher, mit „längeren Generierungszeiten“ als Flare |
| Vorgesehene Einsatzfelder | Creator- und Social-Content, Produkterlebnisse, visuelle Suche, schnelles Prototyping, Generierung in großen Mengen | Kampagnen-Creative für die Produktion, hochwertige Produktbilder, Feinschliff über mehrere Runden |
| API-ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Token-Preise | Identisch mit GPT Image 2 | Identisch mit GPT Image 2 |
Quelle: Ankündigung in der OpenAI Developer Community und OpenAI-Modellseiten.
Was sich mit GPT Image 2.5 geändert hat
Fünf Dinge sind gegenüber GPT Image 2 neu, so die Ankündigung von OpenAI:
- Zwei Modelle statt einem. Flare für Tempo, Sunburst für Präzision – pro Token zum gleichen Preis.
- Zwei neue Qualitätsstufen.
xhighundmaxsitzen überhigh; bei GPT Image 2 war mithighSchluss. Beide 2.5-Modelle arbeiten standardmäßig mitquality: auto(OpenAI-Leitfaden zur Bildgenerierung). - Gezielte Edits. OpenAI spricht von „kommentarbasierten Edits, die nur das ändern, was Sie ändern wollen“ und von „gleichbleibenden Details über mehrere Bearbeitungen hinweg“.
- Höhere Treue zu Referenzfotos. Motive aus hochgeladenen Fotos bleiben in neuen Umgebungen und Stilen erkennbar.
- Eine neue Hintergrundoption
opaquenebenautoundtransparent.
In der ChatGPT-App kommen mit Images 2.5 außerdem ein Sketch-Werkzeug für grobe Layoutskizzen hinzu, dazu Kommentare, die einen bestimmten Bildbereich adressieren, Vorlagen für Formate wie Poster und Merch sowie teilbare Prompts (The Decoder, Sep. 2026). The Decoder weist zudem darauf hin, dass die Ergebnisse das unsichtbare SynthID-Wasserzeichen von Google DeepMind tragen.
Was gleich geblieben ist
Was GPT Image 2 im April 2026 bemerkenswert machte, bleibt erhalten. GPT Image 2 war OpenAIs erstes Bildmodell mit einem Reasoning-Schritt, der die Komposition plant, bevor gerendert wird; es lieferte bis zu acht in sich stimmige Bilder aus einem Prompt und setzte nicht lateinische Schrift wie Japanisch, Koreanisch, Chinesisch, Hindi und Bengali deutlich zuverlässiger als seine Vorgänger (OpenAI, Apr. 2026; MacRumors, 22. Apr. 2026). All das steckt auch in Images 2.5.
Auch die Rate Limits sind über alle drei API-Modelle hinweg identisch. OpenAI nennt für Tier 1 100.000 Token pro Minute und 5 Bilder pro Minute, für Tier 5 dann 8.000.000 Token pro Minute und 250 Bilder pro Minute – so steht es auf den Modellseiten zu gpt-image-2, Flare und Sunburst.
GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2: die Daten nebeneinander
| Merkmal | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Erscheinungsdatum | 21. April 2026 | 8. September 2026 | 8. September 2026 | OpenAI |
| API-ID / Snapshot | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | OpenAI-Modellseiten |
| Qualitätsstufen | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | OpenAI-Leitfaden |
| Angabe zur Latenz | Ausgangswert | Bis zu 50 % niedriger als GPT Image 2 | Höher als bei Flare | OpenAI |
| Freie Auflösung | Vielfache von 16, längste Kante 3840 px, 655.360 bis 8.294.400 Pixel gesamt | Ebenso | Ebenso | OpenAI-Leitfaden |
| Seitenverhältnis | 1:3 bis 3:1 | 1:3 bis 3:1 | 1:3 bis 3:1 | OpenAI-Leitfaden |
| Hintergrundoptionen | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | fal.ai-Schema |
| Reasoning-Schritt („Thinking“) | Ja | Ja | Ja | OpenAI, Apr. 2026 |
| Text-Input / Bild-Input / Bild-Output | 5 $ / 8 $ / 30 $ pro 1 Mio. Token | 5 $ / 8 $ / 30 $ pro 1 Mio. Token | 5 $ / 8 $ / 30 $ pro 1 Mio. Token | OpenAI-Modellseiten |
| Arena-Score Text-zu-Bild (Sep. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78.731 Stimmen) | 1399 ± 13 (2.856 Stimmen, vorläufig) | 1421 ± 13 (3.149 Stimmen, vorläufig) | Arena |
| Rang bei Artificial Analysis (10. Sep. 2026) | Platz 1, Elo 1171 (high) | Noch nicht gelistet | Noch nicht gelistet | Artificial Analysis |
| Referenzbilder bei LoveGen AI | Bis zu 4 | Bis zu 6 | Bis zu 6 | LoveGen AI-Modellseiten |
| Maximale Größe bei LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | LoveGen AI-Modellseiten |
| Credits bei LoveGen AI | 0,3 pro Bild, pauschal | 0,1 bis 3,4 je nach Qualität und Größe | Wie Flare | LoveGen AI-Modellseiten |
Auflösungen über 2560×1440 markiert OpenAI für jedes Modell der Familie als experimentell und empfiehlt 1024×1024, 1536×1024 oder 1024×1536 als Standardgrößen (OpenAI-Leitfaden zur Bildgenerierung).
Kostet GPT Image 2.5 mehr als GPT Image 2?
Pro Token nein. Pro Bild hängt die Antwort davon ab, welche Qualitätsstufe Sie wählen, denn OpenAI hat die Leiter neu einsortiert. Ein Bild von GPT Image 2.5 mit high kostet etwa so viel wie eines von GPT Image 2 mit medium, und GPT Image 2.5 mit max liegt in etwa auf dem Niveau von GPT Image 2 mit high.
Dieselbe Token-Preisliste
Alle drei Modelle berechnen 5 $ pro Million Text-Input-Token (1,25 $ im Cache), 8 $ pro Million Bild-Input-Token (2 $ im Cache) und 30 $ pro Million Bild-Output-Token – so steht es auf den Modellseiten zu gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst, wo es heißt: „Die Token-Raten entsprechen GPT Image 2.“ Dieselben Seiten warnen, dass OpenAIs Kostenrechner für GPT Image 2 „den Token-Verbrauch von GPT Image 2.5 nicht schätzt“ – der erste Hinweis darauf, dass sich die Zahl der Output-Token pro Bild verschoben hat.
Die Qualitätsleiter wurde neu einsortiert
fal.ai veröffentlicht für beide Modelle einen festen Preis pro Bild je Kombination aus Qualität und Größe, was die Verschiebung gut sichtbar macht. Die folgenden Zahlen sind fal.ai-Listenpreise mit Stand 9. September 2026.
| Qualitätsstufe | GPT Image 2, 1024×1024 | GPT Image 2.5, 1024×1024 | GPT Image 2, 3840×2160 | GPT Image 2.5, 3840×2160 |
|---|---|---|---|---|
| low | 0,006 $ | 0,006 $ | 0,012 $ | 0,011 $ |
| medium | 0,053 $ | 0,013 $ | 0,101 $ | 0,026 $ |
| high | 0,211 $ | 0,053 $ | 0,401 $ | 0,100 $ |
| xhigh | nicht verfügbar | 0,094 $ | nicht verfügbar | 0,178 $ |
| max | nicht verfügbar | 0,211 $ | nicht verfügbar | 0,400 $ |
Quellen: GPT Image 2 bei fal.ai und GPT Image 2.5 Flare bei fal.ai. Flare und Sunburst teilen sich bei fal.ai eine Preisliste (Sunburst-Seite).
Liest man die Spalte zu GPT Image 2.5 von oben nach unten, wird das Muster deutlich: high bei 2.5 (0,053 $) entspricht medium bei GPT Image 2 (0,053 $), und max bei 2.5 (0,211 $) entspricht high bei GPT Image 2 (0,211 $). The Decoder kommt zum selben Ergebnis und hält fest, dass die max-Stufe von 2.5 „den Kosten der High-Stufe von Images 2.0 entspricht“ (The Decoder). Praktisch hat OpenAI also zwei günstigere Sprossen unterhalb der alten Spitzenstufe eingezogen, statt zwei teurere darüber zu setzen.
Was das für eine bestehende Integration bedeutet
Eine Anfrage, die bisher gpt-image-2 mit quality: "high" nutzte und nur die Modell-ID auf gpt-image-2.5-flare umstellt, behält quality: "high" und verbraucht danach rund ein Viertel der Output-Token. Das spart bei 1024×1024 etwa 75 % der Kosten (von 0,211 $ auf 0,053 $ Listenpreis bei fal.ai) – es ist aber auch eine andere Menge Rechenarbeit im Rendering. Wer dasselbe Output-Token-Budget wie vorher will, muss quality: "max" setzen. Und wer sich auf den Standardwert verlassen hat, sollte wissen: GPT Image 2.5 nutzt in OpenAIs API standardmäßig auto (OpenAI-Leitfaden), bei fal.ai dagegen high (fal.ai-Schema).
Credit-Kosten bei LoveGen AI
Bei LoveGen AI kostet GPT Image 2 pauschal 0,3 Credit pro Bild, mit bis zu vier Referenzbildern und 2K-Ausgabe. GPT Image 2.5 wird nach Qualität und Größe abgerechnet und beginnt bei 0,1 Credit. Bei den standardmäßigen 1024×1024 sind es 0,1 für Low, 0,2 für Medium, 0,5 für High, 0,8 für Extra High und 1,8 Credits für Max. Ein Rendering in 3840×2160 reicht von 0,1 Credit bei Low bis 3,4 Credits bei Max. Flare und Sunburst kosten gleich viel, und jede Größe von 1024×768 über 1920×1080 und 2560×1440 bis 3840×2160 steht im Quer- und im Hochformat bereit, optional mit transparentem PNG-Hintergrund.
Praxistest: 5 Prompts, 3 Modelle, eine Plattform
Am 10. September 2026, zwei Tage nach dem Launch, haben wir fünf feste Prompts über die Queue-API von fal.ai durch GPT Image 2 und beide GPT Image 2.5-Modelle geschickt – alle drei also über denselben Anbieter, dieselbe Queue und dieselbe Uhr. Getestet haben wir vier Konfigurationen: GPT Image 2 mit high (die Basis, auf der heute die meisten Integrationen laufen), Flare mit high (was ein bloßer Tausch der Modell-ID bringt) sowie Flare und Sunburst mit max (kostengleich zur Basis bei 0,211 $ pro Bild in 1024×1024, fal.ai-Listenpreis). Der Durchlauf ergab 33 Bilder ohne einen einzigen Fehlschlag und kostete zum Listenpreis rund 6 $.
Testprotokoll
- Größen: 1024×1024 für Test 1, 2, 3 und 5; 3840×2160 für Test 4, jeweils mit explizit gesetzter Breite und Höhe.
- Zeitmessung: Realzeit in Sekunden von der Übergabe an die Queue bis zum fertigen Ergebnis. Die vier Konfigurationen liefen parallel; die Wartezeit in der Queue lag nie über 3 Sekunden, die Werte entsprechen also praktisch der Verarbeitungszeit bei fal.ai. Test 5 ist der Median aus 3 Durchläufen, alle übrigen Werte stammen aus einem einzelnen Durchlauf und sind entsprechend gekennzeichnet.
- Referenzbild: eine dunkelblaue Keramiktasse mit weißem Berg-Logo auf weißem Grund, einmal mit Flare bei
higherzeugt und in Test 2 und 3 für jedes Modell als identischer Input wiederverwendet. - Bewertung: Test 1 zählt die korrekten Zeichen von 37 über fünf Textbausteine. Test 2 und 3 zählen die ungewollten Änderungen an Tasse, Logo und Hintergrund über die Kette hinweg. Test 4 vergleicht einen Ausschnitt von 1024×640 bei 100 % rund um die Hütte. Test 5 prüft, ob alle drei Durchläufe als Thumbnail brauchbar sind.
- Einschränkung: Die Queue von fal.ai bringt einen eigenen Overhead mit, und LoveGen AI routet GPT Image 2 über einen anderen Anbieter als GPT Image 2.5 – absolute Zeiten fallen auf anderen Plattformen also anders aus. Aussagekräftig sind die Verhältnisse zwischen den Modellen.
Test 1: mehrsprachiger Postertext
Der Prompt verlangte ein Café-Poster im Flat-Vector-Stil mit fünf exakten Textbausteinen: „MORNING BREW“, 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, „$4.50“ und „Open 7am - 6pm“, dazu ein Preisschild rechts unten. Alle vier Konfigurationen setzten alle 37 Zeichen korrekt und platzierten das Preisschild wie gewünscht. Flare mit max hängte hinter der Schlagzeile und hinter den Öffnungszeiten je einen überflüssigen Punkt an, die anderen drei blieben sauber. GPT Image 2 brauchte 116,0 Sekunden, Flare mit high 26,0 Sekunden, Flare mit max 54,5 Sekunden und Sunburst mit max 96,1 Sekunden (Einzeldurchlauf). Die Textwiedergabe, im April 2026 das Vorzeigemerkmal von GPT Image 2, kommt unverändert in 2.5 an – ein Argument für oder gegen eine der beiden Generationen ist sie damit nicht.
Oben links: GPT Image 2 (high). Oben rechts: GPT Image 2.5 Flare (high). Unten links: GPT Image 2.5 Flare (max). Unten rechts: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 2: Produkt-Edit aus einem Referenzbild
Jedes Modell bekam dasselbe Tassenbild und die Anweisung, es auf eine weiße Marmortheke neben ein Fenster in weiches Morgenlicht zu setzen – Form, Farbe, Griffposition und Logo unverändert. Alle vier hielten Logo, Farbe und Griff. Die drei Ergebnisse von GPT Image 2.5 trafen die Proportionen der Referenz; GPT Image 2 zeichnete die Tasse etwas gedrungener als die Vorlage. Die Zeiten: 137,2 Sekunden für GPT Image 2, 36,6 für Flare mit high, 68,9 für Flare mit max und 107,9 für Sunburst mit max (Einzeldurchlauf). Für einen einmaligen Referenz-Edit ist jede Konfiguration produktionsreif.
Test 3: Bearbeitungskette über drei Runden
Ausgehend vom jeweiligen Ergebnis aus Test 2 verlangte Runde zwei ein Croissant auf einem Teller rechts neben der Tasse und sonst nichts; Runde drei sollte allein die Beleuchtung auf warmes Abendlampenlicht umstellen. Gezählt haben wir jede Änderung, die nicht angefordert war.
- GPT Image 2 (high): Runde zwei rendert die ganze Szene neu. Die Tasse rutscht nach links und schrumpft, Pflanze und Schneidebrett wechseln die Position. Runde drei behält dieses neue Layout, zeichnet aber den Blick durchs Fenster neu. Vier ungewollte Änderungen, rund 136 Sekunden pro Runde.
- Flare (high): In Runde zwei bekommt die Tassenoberfläche eine schwache, stoffartige Körnung, sonst bewegt sich nichts; Runde drei ändert nur das Licht. Eine ungewollte Änderung, rund 30 Sekunden pro Runde.
- Flare (max): Die Tassenoberfläche driftet über die beiden Runden von matt zu einer kreuzschraffierten Körnung, Pflanze und Fensterrahmen verschieben sich in beiden Runden. Vier ungewollte Änderungen, rund 62 Sekunden pro Runde.
- Sunburst (max): Layout, Tasse, Pflanze, Vorratsdose und Brett bleiben über beide Runden fixiert. Verändert haben sich nur Croissant und Licht. Null ungewollte Änderungen, rund 107 Sekunden pro Runde.
Sunburst liefert bei Mehrrunden-Arbeit genau das, was OpenAI versprochen hat. Die Überraschung ist Flare mit max: In dieser einen Kette driftet es so stark wie GPT Image 2, während Flare mit high stabil bleibt. Eine Kette ist keine Statistik, aber ein guter Grund, beide Flare-Stufen an den eigenen Bearbeitungsfolgen zu testen, statt die höhere Stufe automatisch für die sicherere zu halten.
Letztes Bild der Kette. Oben links: GPT Image 2 (high). Oben rechts: GPT Image 2.5 Flare (high). Unten links: GPT Image 2.5 Flare (max). Unten rechts: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 4: Landschaftsdetails in 4K
Alle vier Konfigurationen lieferten die Fjordszene in exakt 3840×2160. Auf Bildschirmgröße skaliert sind die vier kaum auseinanderzuhalten. Im 100-Prozent-Ausschnitt rund um die Hütte ist Sunburst mit max am schärfsten: Flechten auf dem Fels sind lesbar, die Wellung des Dachs ist erkennbar, ebenso einzelne Bretter des Geländers. Flare mit max folgt knapp dahinter. GPT Image 2 mit high zeichnet die Verschalung der Hütte knackig, verschmiert aber Laub und Gestein malerisch. Flare mit high ist durchgehend sichtbar weicher, was bei einem Viertel der Output-Token zu erwarten ist. Die Zeiten: 105,4 Sekunden für GPT Image 2, 31,0 für Flare mit high, 75,1 für Flare mit max und 91,5 für Sunburst mit max (Einzeldurchlauf). Die fal.ai-Listenpreise für diese Renderings liegen bei 0,401 $, 0,100 $, 0,400 $ und 0,400 $ (fal.ai).
Ausschnitte von 1024×640 bei 100 % aus jedem Rendering in 3840×2160. Oben links: GPT Image 2 (high). Oben rechts: GPT Image 2.5 Flare (high). Unten links: GPT Image 2.5 Flare (max). Unten rechts: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 5: Social-Thumbnail auf der günstigsten brauchbaren Stufe
Der Prompt war eine Ramen-Schale von oben auf gelbem Hintergrund in 1024×1024, pro Konfiguration dreimal ausgeführt. Alle 12 Ergebnisse waren brauchbar. Flare mit high lieferte drei saubere, untereinander konsistente Schalen bei einem Median von 25,1 Sekunden und je 0,053 $ Listenpreis. GPT Image 2 mit high brauchte einen Median von 152,6 Sekunden bei 0,211 $ und verteilte im ersten Durchlauf Frühlingszwiebeln über den Hintergrund außerhalb der Schale. Flare mit max kam auf einen Median von 58,8 Sekunden, Sunburst mit max auf 128,4 Sekunden, beide bei 0,211 $. Für Thumbnails liefert Flare mit high ein brauchbares Bild in einem Sechstel der Zeit und zu einem Viertel des Preises der GPT Image 2-Basis.
Erster von drei Durchläufen pro Konfiguration. Oben links: GPT Image 2 (high). Oben rechts: GPT Image 2.5 Flare (high). Unten links: GPT Image 2.5 Flare (max). Unten rechts: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Die Ergebnisse auf einen Blick
| Test | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Postertext: korrekte Zeichen, Zeit | 37/37, 116,0 s | 37/37, 26,0 s | 37/37 plus 2 überflüssige Punkte, 54,5 s | 37/37, 96,1 s |
| 2. Referenz-Edit: Motiv gehalten, Zeit | Ja (etwas gedrungener), 137,2 s | Ja, 36,6 s | Ja, 68,9 s | Ja, 107,9 s |
| 3. Bearbeitungskette: ungewollte Änderungen über 2 Runden, Zeit pro Runde | 4, rund 136 s | 1, rund 30 s | 4, rund 62 s | 0, rund 107 s |
| 4. 4K-Details: Rang bei 100 %, Zeit, Listenpreis | Platz 3, 105,4 s, 0,401 $ | Platz 4, 31,0 s, 0,100 $ | Platz 2, 75,1 s, 0,400 $ | Platz 1, 91,5 s, 0,400 $ |
| 5. Thumbnail: Median aus 3 Durchläufen, Listenpreis | 152,6 s, 0,211 $ | 25,1 s, 0,053 $ | 58,8 s, 0,211 $ | 128,4 s, 0,211 $ |
Gemessen am 10. September 2026 über die Queue-API von fal.ai. Die Zeiten sind Realzeiten von der Übergabe bis zur Fertigstellung, Einzeldurchläufe außer in Zeile 5. Die Preise sind fal.ai-Listenpreise pro Ausgabebild und enthalten die Input-Token für die Referenzbilder nicht.
Wie viel schneller ist GPT Image 2.5 als GPT Image 2?
OpenAI beziffert die Latenz von Flare gegenüber GPT Image 2 auf „bis zu 50 % niedriger“ (OpenAI). Seit dem Launch veröffentlichte Werte Dritter liegen im gleichen Bereich oder höher: WeShop misst Flare bei identischen Einstellungen 30 % bis 52 % schneller (WeShop), und Manus berichtete schon vor dem Launch von der zwei- bis vierfachen Geschwindigkeit von Flare gegenüber GPT Image 2 auf eigenen Workloads (BuildFastWithAI).
Unsere Werte aus derselben Queue bei fal.ai fallen größer aus als OpenAIs Angabe. Bei 1024×1024 kam Flare mit high auf einen Median von 25,1 Sekunden gegenüber 152,6 Sekunden für GPT Image 2 mit high – ein Minus von 84 % oder etwa sechsmal so schnell. Flare mit max, die kostengleiche Stufe, lag bei 58,8 Sekunden, also 61 % weniger. Sunburst mit max brauchte 128,4 Sekunden und war damit 16 % schneller als GPT Image 2, lieferte aber das detailreichste Ergebnis der vier. Eine Kuriosität am Rande: GPT Image 2 brauchte für die Thumbnails in 1024×1024 länger als für die Landschaft in 3840×2160 (152,6 gegenüber 105,4 Sekunden). Das legt nahe, dass die Zeit vom Planungsschritt dominiert wird und nicht von der Pixelzahl. Es sind Queue-Zeiten von fal.ai an einem einzigen Tag, und OpenAIs eigene API kann sich anders verhalten – nehmen Sie die Verhältnisse also als Richtwert, nicht als Festwert.
Ist GPT Image 2.5 in unabhängigen Benchmarks besser als GPT Image 2?
Die frühen Stimmen sagen ja, mit einem Vorbehalt zur Stichprobengröße. Auf dem Arena-Leaderboard für Text-zu-Bild mit Datum 7. September 2026 führt gpt-image-2.5-sunburst mit 1421 ± 13, gpt-image-2.5-flare folgt mit 1399 ± 13 auf Platz zwei, beide als vorläufig markiert. gpt-image-2 in mittlerer Qualität hält Platz drei mit 1381 ± 4. Der Abstand zwischen Sunburst und GPT Image 2 beträgt 40 Punkte, doch die beiden Neueinsteiger haben 3.149 und 2.856 Stimmen gegenüber 78.731 für GPT Image 2 – ihre Konfidenzintervalle sind entsprechend dreimal so breit.
Die Text-zu-Bild-Arena von Artificial Analysis hatte am 10. September 2026 noch keines der beiden 2.5-Modelle aufgenommen. Dort steht weiterhin GPT Image 2 (high) mit einem Elo von 1171 über 15.381 Stichproben an der Spitze, vor MAI-Image-2.6 mit 1144 und Nano Banana 2 mit 1122. Solange GPT Image 2.5 dort keine Stimmen gesammelt hat, lautet die ehrliche Zusammenfassung: GPT Image 2 bleibt auf einem unabhängigen Board das Spitzenmodell, GPT Image 2.5 führt auf dem anderen mit vorläufigen Daten.
Lassen sich Flare oder Sunburst in ChatGPT auswählen?
Nein. ChatGPT bietet keine Auswahl zwischen den beiden Images 2.5-Modellen. The Decoder hat nach dem Launch beide Oberflächen für Endnutzer getestet und festgestellt, dass der Chat-Modus „häufig“ auf das schwächere Modell auswich, während der Work-Modus „durchgängig“ das stärkere nutzte; außerdem veränderten Edits im Chat-Modus öfter Details, um die es gar nicht ging (The Decoder, Sep. 2026). OpenAIs Dokumentation sagt nicht, welche Variante ChatGPT in welcher Situation wählt.
Images 2.5 ging am Tag des Launches an alle ChatGPT-Stufen inklusive der kostenlosen sowie an ChatGPT Work und Codex – auf dem Desktop, mobil und im Web (OpenAI via 9to5Mac). Bezahlte Tarife bieten kürzere Wartezeiten und höhere Nutzungslimits, nicht aber ein anderes Modell. Für reproduzierbare Ergebnisse führen nur die API-Modell-IDs oder eine Plattform mit sichtbarem Umschalter verlässlich zu Flare oder Sunburst. LoveGen AI zeigt die beiden Varianten auf der GPT Image 2.5-Seite als Karten nebeneinander, die Wahl ist dort also für jede Generierung explizit.
Welches Modell nehmen? GPT Image 2, Flare und Sunburst nach Aufgabe
| Aufgabe | Empfohlenes Modell | Qualitätsstufe | Begründung |
|---|---|---|---|
| Social-Thumbnails, viele Varianten in Serie | GPT Image 2.5 Flare | medium oder high | Niedrigste Kosten pro brauchbarem Bild und die schnellste Generierung in unseren Tests |
| E-Commerce-Produkt-Edits aus einem Referenzfoto | GPT Image 2.5 Sunburst (oder Flare mit high) | high oder xhigh | Beide hielten Tasse, Logo und Hintergrund in unserem Kettentest fest; Sunburst war am saubersten |
| Kundenkorrekturen über mehrere Runden | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh oder max | Null ungewollte Änderungen über unsere Kette aus drei Runden; GPT Image 2 und Flare mit max machten je vier |
| Mehrsprachige Poster in 2K mit kleinem Budget | GPT Image 2 | high (LoveGen AI: 0,3 Credit) | Weiterhin an der Spitze bei Artificial Analysis; pauschal 0,3 Credit bei LoveGen AI schlagen die 0,5 von 2.5 High |
| Print, Key Visuals, 4K-Wallpaper | GPT Image 2.5 Sunburst oder Flare | max | Nur 2.5 bietet die max-Stufe; 4K mit max kostet bei fal.ai 0,400 $, genauso viel wie GPT Image 2 mit high |
| API-Integrationen mit Durchsatzbedarf | GPT Image 2.5 Flare | auto oder high | Gleiche Rate Limits wie GPT Image 2, dabei weniger Latenz pro Bild |
Bei GPT Image 2 bleiben, wenn
Sie 2K-Ausgabe mit starker Textwiedergabe brauchen und bei LoveGen AI pro Credit zahlen: Dort kostet GPT Image 2 0,3 Credit gegenüber 0,5 für GPT Image 2.5 bei gleicher Größe und Stufe. Sie bleiben ebenfalls, wenn eine Pipeline auf die Ergebnisse von GPT Image 2 abgestimmt und noch nicht neu validiert ist – denn die Edits von 2.5 verhalten sich bewusst anders.
GPT Image 2.5 Flare nehmen, wenn
Tempo und Menge schwerer wiegen als das letzte Detail. In unseren Tests lieferte Flare mit high ein Bild in 1024×1024 in einem Median von 25,1 Sekunden – sechsmal schneller als GPT Image 2 – und hielt eine Bearbeitungskette über drei Runden stabil. OpenAI positioniert Flare als Standard für „Creator- und Social-Content, Produkterlebnisse, visuelle Suche, schnelles Bild-Prototyping und Generierung in großen Mengen“ (OpenAI), und weil die Token-Preise identisch sind, kostet das Tempo keinen Aufpreis.
GPT Image 2.5 Sunburst nehmen, wenn
Das Ergebnis mehr als einmal bearbeitet wird oder ein Referenzmotiv einen Stil- oder Szenenwechsel unbeschadet überstehen muss. Sunburst ist das Modell, das OpenAI „für Premium-Bildworkflows mit engerer Kontrolle über mehrere Edits hinweg“ gebaut hat; in Tests, über die WeShop berichtet, driftete es außerhalb des Zielbereichs rund 40 % weniger als Flare (WeShop, Sep. 2026), und es war die einzige Konfiguration mit null ungewollten Änderungen in unserer Kette über drei Runden. Zudem lieferte es das schärfste 4K-Rendering der vier.
Wenn ein anderes Bildmodell besser passt
Für Edits mit mehr als sechs Referenzbildern oder für sprachgesteuerte Fotobearbeitung, bei der eine Identität über ein Dutzend Inputs halten muss, nimmt Googles Nano Banana Pro bei LoveGen AI bis zu 14 Referenzbilder an. Für Layouts, in denen die Typografie an erster Stelle steht, bleibt Ideogram 3 der Spezialist, und für Fotorealismus in Studioqualität ohne Text ist Flux 2 Pro weiterhin eine starke Alternative. All das läuft über dasselbe Credit-Guthaben – denselben Prompt über mehrere Modelle zu testen, kostet also nur den Bruchteil eines Credits.
Ist GPT Image 2 abgekündigt? Jetzt migrieren?
GPT Image 2 ist mit Stand 10. September 2026 nicht abgekündigt. OpenAIs Seite zu Abkündigungen nennt für gpt-image-2 kein Abschaltdatum, und die Modellseite zu gpt-image-2 ist mit dem Snapshot 2026-04-21 weiter online. Wann oder ob GPT Image 2 den DALL-E-Modellen in den Ruhestand folgt, hat OpenAI nicht gesagt.
Für neue Projekte ist GPT Image 2.5 die sinnvolle Standardwahl, und OpenAI selbst empfiehlt, mit Flare zu beginnen und erst dann auf Sunburst zu wechseln, wenn die Qualitätsanforderungen es verlangen (OpenAI Developer Community). Eine Migrations-Checkliste für bestehende Integrationen:
- Modell-ID ändern auf
gpt-image-2.5-flareodergpt-image-2.5-sunburst. qualityneu zuordnen. Aus altemhighwird neuesmax, wenn Sie dasselbe Output-Token-Budget wollen; aus altemmediumwird neueshigh.qualityexplizit setzen. Die neuen Modelle nutzen standardmäßigautound überlassen OpenAI damit die Wahl der Stufe.- Edit-Prompts prüfen. 2.5 ändert nur, worum Sie bitten; Prompts, die darauf gebaut haben, dass GPT Image 2 das ganze Bild neu rendert, müssen die gewünschte globale Änderung vielleicht ausdrücklich beschreiben.
background: "opaque"erwägen, wenn transparente oder automatische Hintergründe für Überraschungen gesorgt haben.- Budgets aus fal.ai- oder OpenAI-Nutzungsdaten ableiten, nicht aus dem GPT Image 2-Rechner, der laut OpenAI 2.5 nicht abdeckt.
Häufige Fragen
Wann ist GPT Image 2.5 erschienen?
OpenAI hat GPT Image 2.5 am 8. September 2026 veröffentlicht, im Consumer-Bereich unter dem Namen ChatGPT Images 2.5. Die API stellt zwei Modelle bereit, gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst, beide mit Snapshot 2026-09-08. Der Rollout erreichte am selben Tag alle ChatGPT-Stufen inklusive der kostenlosen sowie ChatGPT Work und Codex, auf dem Desktop, mobil und im Web (OpenAI).
Was unterscheidet GPT Image 2.5 Flare von Sunburst?
Flare ist OpenAIs Standardmodell: höhere Qualität als GPT Image 2 bei bis zu 50 % geringerer Latenz, gedacht für Social-Content, Produkterlebnisse und Generierung in großen Mengen. Sunburst ist das größere Präzisionsmodell mit längeren Generierungszeiten, gebaut für Kampagnen-Creative und Edits über mehrere Runden, bei denen jede Korrektur den Rest des Bildes unberührt lassen muss. Die Token-Preise sind bei beiden gleich (OpenAI).
Ist GPT Image 2.5 besser als GPT Image 2?
Im vorläufigen Text-zu-Bild-Board von Arena vom September 2026 erreicht GPT Image 2.5 Sunburst 1421 Punkte und Flare 1399, gegenüber 1381 für gpt-image-2 (medium) – allerdings mit rund 3.000 Stimmen für die Neueinsteiger gegenüber 78.000 (Arena). OpenAI verspricht schärfere Details, natürlicheres Licht, treuere Referenzfotos und zuverlässigere Edits über mehrere Runden. Artificial Analysis führt weiterhin GPT Image 2 an der Spitze, weil 2.5 dort noch nicht aufgenommen ist.
Kostet GPT Image 2.5 mehr als GPT Image 2?
Pro Token nicht. Beide berechnen 5 $ pro Million Text-Input-Token, 8 $ pro Million Bild-Input-Token und 30 $ pro Million Bild-Output-Token (OpenAI). Pro Bild hat sich die Leiter verschoben: Bei fal.ai kostet ein Bild von GPT Image 2.5 in 1024×1024 rund 0,006 $ mit low, 0,053 $ mit high und 0,211 $ mit max, während GPT Image 2 0,006 $ mit low, 0,053 $ mit medium und 0,211 $ mit high kostet.
Was bringen die neuen Qualitätsstufen xhigh und max?
GPT Image 2.5 ergänzt xhigh und max über high; bei GPT Image 2 ist mit high Schluss. Beide 2.5-Modelle nutzen standardmäßig auto (OpenAI-Leitfaden). Bei 1024×1024 listet fal.ai xhigh mit 0,094 $ und max mit 0,211 $ pro Bild, bei 3840×2160 sind es 0,178 $ für xhigh und 0,400 $ für max (fal.ai). Max ist die Stufe, die den alten Output-Kosten von GPT Image 2 mit high entspricht.
Unterstützt GPT Image 2.5 4K?
Ja. OpenAIs Leitfaden zur Bildgenerierung erlaubt freie Auflösungen, solange jede Kante ein Vielfaches von 16 ist, keine Kante 3840 Pixel überschreitet, die Gesamtpixelzahl zwischen 655.360 und 8.294.400 liegt und das Seitenverhältnis zwischen 1:3 und 3:1 bleibt. Auflösungen über 2560×1440 gelten als experimentell (OpenAI-Leitfaden). Bei LoveGen AI bietet GPT Image 2.5 direkt 3840×2160 und 2160×3840, GPT Image 2 ist auf 2K begrenzt.
Kann ich Flare oder Sunburst innerhalb von ChatGPT wählen?
Nein. ChatGPT stellt für Images 2.5 keine Modellauswahl bereit. The Decoder berichtete, dass der Chat-Modus häufig auf die schwächere Variante auswich, während der Work-Modus durchgängig die stärkere nutzte, und dass sich bei Edits im Chat-Modus öfter unbeteiligte Details änderten (The Decoder). Wer die Variante kontrollieren will, nutzt die API-Modell-IDs oder eine Plattform wie LoveGen AI mit einem Flare/Sunburst-Umschalter.
Ist GPT Image 2 abgekündigt?
Mit Stand 10. September 2026 nicht. OpenAIs Seite zu Abkündigungen nennt für gpt-image-2 kein Abschaltdatum, und die Modellseite ist mit dem Snapshot 2026-04-21 weiter online. OpenAI weist allerdings darauf hin, dass der Kostenrechner für GPT Image 2 den Token-Verbrauch der 2.5-Modelle nicht schätzt (OpenAI) – kalkulieren Sie vor dem Wechsel also getrennt.
Wie viel schneller ist GPT Image 2.5 als GPT Image 2?
OpenAI gibt an, Flare senke die Latenz gegenüber GPT Image 2 um bis zu 50 % (OpenAI). Tests Dritter, über die WeShop berichtet, sehen Flare bei identischen Einstellungen 30 % bis 52 % schneller, und Manus hat vor dem Launch auf eigenen Workloads das Zwei- bis Vierfache gemessen (BuildFastWithAI). Unser Test in derselben Queue bei fal.ai am 10. September 2026 ergab pro Bild in 1024×1024 Medianwerte von 25,1 Sekunden für Flare mit high, 58,8 Sekunden für Flare mit max und 152,6 Sekunden für GPT Image 2 mit high.
Welches Modell eignet sich besser für Edits mit Referenzfotos?
GPT Image 2.5 Sunburst. OpenAI hat es für engere Kontrolle über aufeinanderfolgende Edits gebaut, und es hält Referenzmotive über neue Umgebungen und Stile hinweg besser erkennbar (OpenAI). In den Tests von WeShop driftete Sunburst außerhalb des Zielbereichs rund 40 % weniger als Flare (WeShop). In unserer Kette über drei Runden am 10. September 2026 machte Sunburst mit max null ungewollte Änderungen, Flare mit high eine und GPT Image 2 vier – weil es die ganze Szene in der zweiten Runde neu rendert.
Wie viele Credits kostet GPT Image 2.5 bei LoveGen AI?
Ab 0,1 Credit pro Bild. Die standardmäßigen 1024×1024 kosten mit High 0,5 Credit, mit Extra High 0,8 und mit Max 1,8; die Obergrenze ist ein Rendering in 3840×2160 mit Max für 3,4 Credits. Flare und Sunburst kosten gleich viel. GPT Image 2 liegt bei LoveGen AI pauschal bei 0,3 Credit pro Bild mit bis zu vier Referenzbildern und bleibt damit für 2K-Arbeiten die günstigere Wahl.
Soll ich meine API-Integration von gpt-image-2 auf gpt-image-2.5 umstellen?
Für neue Projekte ja, mit einer Änderung: die Qualitätsstufe neu zuordnen. Eine Anfrage, die gpt-image-2 mit quality: "high" genutzt hat, sollte gpt-image-2.5-flare mit quality: "max" verwenden, um dasselbe Output-Token-Budget zu halten; bleibt high stehen, entsteht ein günstigeres Bild mit weniger Token (fal.ai-Preise). Beachten Sie außerdem den neuen Standardwert auto, die Hintergrundoption opaque und die längere Generierungszeit von Sunburst.
Fazit
GPT Image 2.5 ist bei Edits, Referenztreue und Tempo ein echtes Upgrade gegenüber GPT Image 2 – und pro Token kostet es dasselbe. Vor dem Wechsel sollte man vor allem die verschobenen Qualitätsstufen im Blick behalten: max ist das neue high, und high ist das neue medium. Flare ist für die meisten Arbeiten der richtige Standard, Sunburst verdient seine zusätzlichen Sekunden dort, wo ein Motiv mehrere Bearbeitungsrunden überstehen muss, und GPT Image 2 lohnt sich weiter für günstige, textlastige 2K-Aufgaben – zumal bei 0,3 Credit bei LoveGen AI.
Beide Generationen laufen bei LoveGen AI im Katalog der KI-Bildmodelle neben allen anderen großen Modellen, ohne Abo und mit Abrechnung pro Bild. Zum Redaktionsschluss lässt LoveGen AI GPT Image 2.5 zudem kostenlos ausprobieren – der günstigste Weg, die fünf Prompts von oben an eigenen Motiven durchzuspielen.