Sorti le 8 septembre 2026, GPT Image 2.5 remplace GPT Image 2 par deux modèles : Flare (même prix au token, latence réduite jusqu'à 50 %) et Sunburst (retouches multi-tours mieux tenues). Les tarifs au token ne bougent pas, mais l'échelle de qualité a été redécoupée : le palier « max » de la 2.5 coûte ce que coûtait le « high » de GPT Image 2. Sur le classement préliminaire d'Arena de septembre 2026, Sunburst obtient 1421 contre 1381 pour GPT Image 2.
Ce comparatif passe en revue ce qu'OpenAI a changé, ce que coûte réellement une image sur chacun des trois modèles, le comportement des trois options sur cinq prompts identiques lancés dans une même file d'attente, et le modèle à retenir selon le type de travail. Tous les chiffres sont à jour au 10 septembre 2026, et chaque donnée renvoie à sa source.
Qu'est-ce que GPT Image 2.5 et en quoi diffère-t-il de GPT Image 2 ?
GPT Image 2.5 est la famille de modèles de génération d'images d'OpenAI annoncée le 8 septembre 2026 sous le nom ChatGPT Images 2.5. Là où GPT Image 2 était sorti en modèle unique le 21 avril 2026, GPT Image 2.5 arrive sous la forme de deux modèles d'API : gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst, tous deux en snapshot 2026-09-08. Les deux sont disponibles sur LoveGen AI depuis la page GPT Image 2.5, avec une bascule Flare/Sunburst, aux côtés du GPT Image 2 d'origine.
Le billet de lancement d'OpenAI résume la mise à jour ainsi : « des détails plus nets, une génération plus rapide, une édition plus précise et de meilleurs outils pour créer et partager » (OpenAI, via 9to5Mac, 8 septembre 2026). L'entreprise ajoute qu'Images 2.5 « produit un éclairage plus naturel et des textures plus riches, préserve mieux les sujets de vos photos de référence et suit les instructions de retouche de façon plus fiable au fil des tours ».
Flare et Sunburst dans un seul tableau
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Positionnement OpenAI | Modèle par défaut, « pour la plupart des applications » | « Flux de travail visuels premium qui tirent parti d'un contrôle plus serré d'une retouche à l'autre » |
| Qualité face à GPT Image 2 | Supérieure, avec une « latence réduite de 50 % » | Supérieure, avec des « temps de génération plus longs » que Flare |
| Usages visés | Contenus de créateurs et réseaux sociaux, expériences produit, recherche visuelle, prototypage rapide, génération en gros volume | Création de campagnes en production, imagerie produit léchée, itérations successives |
| Identifiant d'API | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Tarif au token | Identique à GPT Image 2 | Identique à GPT Image 2 |
Sources : annonce sur le forum développeurs d'OpenAI et pages de modèles OpenAI.
Ce qui change dans GPT Image 2.5
Cinq nouveautés par rapport à GPT Image 2, d'après l'annonce d'OpenAI :
- Deux modèles au lieu d'un. Flare pour la vitesse, Sunburst pour la précision, au même prix au token.
- Deux nouveaux paliers de qualité.
xhighetmaxse placent au-dessus dehigh; GPT Image 2 s'arrêtait àhigh. Les deux modèles 2.5 tournent par défaut enquality: auto(guide de génération d'images d'OpenAI). - Des retouches ciblées. OpenAI évoque des « retouches par commentaire pour ne changer que ce que vous voulez » et des « détails cohérents d'une retouche à l'autre ».
- Une meilleure fidélité aux photos de référence. Les sujets issus des photos importées restent reconnaissables dans de nouveaux décors et de nouveaux styles.
- Une nouvelle option d'arrière-plan
opaque, en plus d'autoet detransparent.
Dans l'application ChatGPT, Images 2.5 ajoute par ailleurs un outil Sketch pour crayonner une mise en page, des commentaires qui ciblent une zone précise de l'image, des modèles pour des formats comme l'affiche ou le merchandising, et des prompts partageables (The Decoder, septembre 2026). The Decoder relève aussi que les images produites embarquent le filigrane invisible SynthID de Google DeepMind.
Ce qui ne change pas
Tout ce qui avait fait remarquer GPT Image 2 en avril 2026 est conservé. GPT Image 2 était le premier modèle d'images d'OpenAI doté d'une étape de raisonnement qui planifie la composition avant le rendu ; il pouvait renvoyer jusqu'à huit images cohérentes à partir d'un seul prompt et restituait les écritures non latines — japonais, coréen, chinois, hindi, bengali — bien plus fidèlement que ses prédécesseurs (OpenAI, avril 2026 ; MacRumors, 22 avril 2026). Ces capacités sont toujours là dans Images 2.5.
Les limites de débit sont elles aussi identiques sur les trois modèles d'API. OpenAI annonce, au Tier 1, 100,000 tokens par minute et 5 images par minute, et jusqu'à 8,000,000 tokens par minute et 250 images par minute au Tier 5, sur les pages de modèles gpt-image-2, Flare et Sunburst.
GPT Image 2.5 vs GPT Image 2 : les fiches techniques côte à côte
| Caractéristique | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Source |
|---|---|---|---|---|
| Date de sortie | 21 avril 2026 | 8 septembre 2026 | 8 septembre 2026 | OpenAI |
| Identifiant d'API / snapshot | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | Pages de modèles OpenAI |
| Paliers de qualité | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | Guide OpenAI |
| Latence annoncée | Référence | Jusqu'à 50 % inférieure à GPT Image 2 | Plus longue que Flare | OpenAI |
| Résolution personnalisée | Multiples de 16, côté maximal 3840 px, de 655,360 à 8,294,400 pixels au total | Idem | Idem | Guide OpenAI |
| Plage de formats | 1:3 à 3:1 | 1:3 à 3:1 | 1:3 à 3:1 | Guide OpenAI |
| Options d'arrière-plan | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | Schéma fal.ai |
| Étape de raisonnement (« thinking ») | Oui | Oui | Oui | OpenAI, avril 2026 |
| Tokens texte en entrée / image en entrée / image en sortie | $5 / $8 / $30 par 1M de tokens | $5 / $8 / $30 par 1M de tokens | $5 / $8 / $30 par 1M de tokens | Pages de modèles OpenAI |
| Score Arena texte-vers-image (sept. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78,731 votes) | 1399 ± 13 (2,856 votes, préliminaire) | 1421 ± 13 (3,149 votes, préliminaire) | Arena |
| Rang Artificial Analysis (10 sept. 2026) | 1er, Elo 1171 (high) | Pas encore référencé | Pas encore référencé | Artificial Analysis |
| Images de référence sur LoveGen AI | Jusqu'à 4 | Jusqu'à 6 | Jusqu'à 6 | Pages de modèles LoveGen AI |
| Taille maximale sur LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | Pages de modèles LoveGen AI |
| Crédits sur LoveGen AI | 0.3 par image, forfaitaire | 0.1 à 3.4 selon la qualité et la taille | Comme Flare | Pages de modèles LoveGen AI |
Le guide d'OpenAI signale que les résolutions supérieures à 2560×1440 sont expérimentales sur toute la famille, et recommande 1024×1024, 1536×1024 ou 1024×1536 comme tailles standard (guide de génération d'images d'OpenAI).
GPT Image 2.5 coûte-t-il plus cher que GPT Image 2 ?
Au token, non. Par image, tout dépend du palier de qualité choisi, parce qu'OpenAI a redécoupé l'échelle. Une image produite par GPT Image 2.5 en high coûte à peu près ce que coûtait une image de GPT Image 2 en medium, et une image de GPT Image 2.5 en max revient à peu près au prix d'une image de GPT Image 2 en high.
Le même barème au token
Les trois modèles facturent $5 par million de tokens de texte en entrée ($1.25 en cache), $8 par million de tokens d'image en entrée ($2 en cache) et $30 par million de tokens d'image en sortie, selon les pages de modèles gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst, qui précisent que « les tarifs au token sont ceux de GPT Image 2 ». Ces mêmes pages avertissent que le calculateur de coût GPT Image 2 d'OpenAI « n'estime pas la consommation de tokens de GPT Image 2.5 » : premier indice que le nombre de tokens en sortie par image a changé.
L'échelle de qualité a été redécoupée
fal.ai publie un prix par image fixe pour chaque combinaison de qualité et de taille sur les deux modèles, ce qui rend le glissement facile à lire. Les chiffres ci-dessous sont les prix catalogue de fal.ai au 9 septembre 2026.
| Palier de qualité | 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 | non proposé | $0.094 | non proposé | $0.178 |
| max | non proposé | $0.211 | non proposé | $0.400 |
Sources : GPT Image 2 sur fal.ai et GPT Image 2.5 Flare sur fal.ai. Flare et Sunburst partagent le même barème sur fal.ai (page Sunburst).
En descendant la colonne GPT Image 2.5, la logique saute aux yeux : le high de la 2.5 ($0.053) correspond au medium de GPT Image 2 ($0.053), et le max de la 2.5 ($0.211) au high de GPT Image 2 ($0.211). The Decoder arrive à la même conclusion et note que le palier max de la 2.5 « revient au coût du palier high d'Images 2.0 » (The Decoder). Autrement dit, OpenAI a glissé deux barreaux moins chers sous l'ancien palier haut, plutôt que d'en ajouter deux plus chers au-dessus.
Ce que cela implique si vous migrez une intégration existante
Une requête qui utilisait gpt-image-2 en quality: "high" et qui se contente de basculer l'identifiant de modèle vers gpt-image-2.5-flare conservera quality: "high" et dépensera environ un quart des tokens de sortie qu'elle consommait avant. C'est une économie d'environ 75 % en 1024×1024 (de $0.211 à $0.053 au prix catalogue fal.ai), mais c'est aussi une quantité de travail de rendu différente. Les équipes qui veulent conserver le même budget de tokens en sortie doivent passer à quality: "max". Celles qui s'appuyaient sur la valeur par défaut noteront que GPT Image 2.5 passe par défaut en auto dans l'API d'OpenAI (guide OpenAI) et en high sur fal.ai (schéma fal.ai).
Coût en crédits sur LoveGen AI
Sur LoveGen AI, GPT Image 2 reste à 0.3 crédit par image, forfaitairement, avec jusqu'à quatre images de référence et une sortie en 2K. GPT Image 2.5 est facturé selon la qualité et la taille, à partir de 0.1 crédit. En 1024×1024, la taille par défaut, Low coûte 0.1, Medium 0.2, High 0.5, Extra High 0.8 et Max 1.8 crédit. Un rendu en 3840×2160 va de 0.1 crédit en Low à 3.4 crédits en Max. Flare et Sunburst sont au même tarif, et toutes les tailles, de 1024×768 à 1920×1080, 2560×1440 et 3840×2160, sont proposées en paysage comme en portrait, avec la possibilité d'un fond transparent en PNG.
Test terrain : 5 prompts, 3 modèles, une seule plateforme
Le 10 septembre 2026, deux jours après le lancement, nous avons fait passer cinq prompts figés à GPT Image 2 et aux deux modèles GPT Image 2.5 via l'API de file d'attente de fal.ai, afin que les trois partagent le même fournisseur, la même file et la même horloge. Nous avons testé quatre configurations : GPT Image 2 en high (la référence de la plupart des intégrations actuelles), Flare en high (ce que donne un simple changement d'identifiant de modèle), puis Flare et Sunburst en max (aligné sur le coût de la référence, à $0.211 l'image en 1024×1024 au prix catalogue fal.ai). La série a produit 33 images sans un seul échec, pour environ $6 au prix catalogue.
Protocole de test
- Tailles : 1024×1024 pour les tests 1, 2, 3 et 5 ; 3840×2160 pour le test 4, transmis en largeur et hauteur explicites.
- Chronométrage : secondes réelles entre la soumission dans la file et le résultat terminé. Les quatre configurations ont été soumises en parallèle ; l'attente en file n'a jamais dépassé 3 secondes, si bien que les chiffres correspondent en pratique au temps de traitement sur fal.ai. Le test 5 est la médiane de 3 exécutions ; tous les autres chiffres proviennent d'une seule exécution et sont signalés comme tels.
- Image de référence : un mug en céramique bleu marine portant un logo de montagne blanc sur fond blanc, généré une fois avec Flare en
highpuis réutilisé tel quel comme entrée pour tous les modèles dans les tests 2 et 3. - Notation : le test 1 compte les caractères corrects sur 37, répartis sur cinq chaînes. Les tests 2 et 3 comptent les modifications non demandées du mug, de son logo et de l'arrière-plan tout au long de la chaîne. Le test 4 compare un recadrage de 1024×640 à 100 % autour de la cabane. Le test 5 vérifie si les trois exécutions donnent une vignette exploitable.
- Réserve : la file de fal.ai ajoute sa propre surcharge, et LoveGen AI ne route pas GPT Image 2 par le même fournisseur que GPT Image 2.5 ; les temps absolus seront donc différents ailleurs. Les rapports entre les modèles sont l'indicateur pertinent.
Test 1 : texte d'affiche multilingue
Le prompt demandait une affiche de café en aplats vectoriels comportant cinq chaînes exactes : « MORNING BREW », 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, « $4.50 » et « Open 7am - 6pm », plus une étiquette de prix en bas à droite. Les quatre configurations ont rendu les 37 caractères correctement et placé l'étiquette de prix à l'endroit demandé. Flare en max a ajouté un point parasite après le titre et après les horaires ; les trois autres étaient nettes. GPT Image 2 a demandé 116.0 secondes, Flare en high 26.0 secondes, Flare en max 54.5 secondes et Sunburst en max 96.1 secondes (une seule exécution). Le rendu de texte, l'argument phare de GPT Image 2 en avril 2026, passe intact dans la 2.5 : ce n'est pas un critère pour départager les deux générations.
En haut à gauche : GPT Image 2 (high). En haut à droite : GPT Image 2.5 Flare (high). En bas à gauche : GPT Image 2.5 Flare (max). En bas à droite : GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 2 : retouche produit à partir d'une image de référence
Chaque modèle a reçu la même image de mug et la consigne de le poser sur un plan en marbre blanc près d'une fenêtre, dans la lumière douce du matin, en conservant la forme, la couleur, la position de l'anse et le logo. Les quatre ont préservé le logo, la couleur et l'anse. Les trois sorties de GPT Image 2.5 respectaient les proportions de la référence ; GPT Image 2 a rendu le mug légèrement plus trapu que l'original. Les temps relevés : 137.2 secondes pour GPT Image 2, 36.6 pour Flare en high, 68.9 pour Flare en max et 107.9 pour Sunburst en max (une seule exécution). Sur une retouche de référence en un coup, les quatre configurations sont exploitables en production.
Test 3 : chaîne de trois retouches
En partant de la sortie du test 2 de chaque modèle, le deuxième tour demandait un croissant sur une assiette à droite du mug, et rien d'autre ; le troisième demandait de ne modifier que l'éclairage, pour une lumière chaude de lampe du soir. Nous avons compté chaque changement non demandé.
- GPT Image 2 (high) : au deuxième tour, toute la scène a été refaite. Le mug s'est déplacé vers la gauche en rétrécissant, et la plante comme la planche à découper ont changé de place. Le troisième tour a conservé cette nouvelle mise en scène mais a redessiné la vue par la fenêtre. Quatre changements non demandés ; environ 136 secondes par tour.
- Flare (high) : le deuxième tour a ajouté un léger grain textile à la surface du mug, sans rien déplacer d'autre ; le troisième n'a touché qu'à la lumière. Un changement non demandé ; environ 30 secondes par tour.
- Flare (max) : la surface du mug a dérivé du mat vers un grain en hachures croisées au fil des deux tours, et la plante comme le cadre de la fenêtre se sont décalés dans les deux cas. Quatre changements non demandés ; environ 62 secondes par tour.
- Sunburst (max) : la mise en scène, le mug, la plante, la boîte et la planche sont restés fixes sur les deux tours. Seuls le croissant et l'éclairage ont changé. Aucun changement non demandé ; environ 107 secondes par tour.
Sunburst a livré exactement ce qu'OpenAI promet pour le travail en plusieurs tours. La surprise vient de Flare en max, qui a dérivé autant que GPT Image 2 sur cette chaîne, alors que Flare en high tenait bon. Une chaîne ne fait pas une statistique, mais c'est une bonne raison de tester les deux paliers de Flare sur vos propres séquences de retouche avant de supposer que le palier supérieur est le plus sûr.
Image finale de la chaîne. En haut à gauche : GPT Image 2 (high). En haut à droite : GPT Image 2.5 Flare (high). En bas à gauche : GPT Image 2.5 Flare (max). En bas à droite : GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 4 : détail d'un paysage en 4K
Les quatre configurations ont renvoyé une image du fjord en 3840×2160 exact. Ramenées à la taille d'un écran, elles sont difficiles à distinguer. Sur un recadrage à 100 % autour de la cabane, Sunburst en max est le plus net : lichen lisible sur les rochers, tôle ondulée du toit, planches de la balustrade une à une. Flare en max suit de près. GPT Image 2 en high rend le bardage de la cabane avec précision, mais laisse un empâtement pictural sur le feuillage et la roche. Flare en high est visiblement plus mou d'un bout à l'autre, ce qui est logique avec quatre fois moins de tokens en sortie. Les temps relevés : 105.4 secondes pour GPT Image 2, 31.0 pour Flare en high, 75.1 pour Flare en max et 91.5 pour Sunburst en max (une seule exécution). Les prix catalogue fal.ai de ces rendus sont respectivement de $0.401, $0.100, $0.400 et $0.400 (fal.ai).
Recadrages de 1024×640 à 100 % dans chaque rendu en 3840×2160. En haut à gauche : GPT Image 2 (high). En haut à droite : GPT Image 2.5 Flare (high). En bas à gauche : GPT Image 2.5 Flare (max). En bas à droite : GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 5 : vignette sociale au palier exploitable le moins cher
Le prompt décrivait un bol de ramen vu du dessus sur fond jaune en 1024×1024, lancé trois fois par configuration. Les 12 sorties étaient exploitables. Flare en high a produit trois bols propres et cohérents, avec une médiane de 25.1 secondes et un prix catalogue de $0.053 chacun. GPT Image 2 en high a demandé une médiane de 152.6 secondes à $0.211, et sa première exécution a éparpillé des oignons verts sur le fond, hors du bol. Flare en max a mis 58.8 secondes de médiane et Sunburst en max 128.4 secondes, tous deux à $0.211. Pour une vignette, Flare en high livre une image utilisable en un sixième du temps et au quart du prix de la référence GPT Image 2.
Première des trois exécutions par configuration. En haut à gauche : GPT Image 2 (high). En haut à droite : GPT Image 2.5 Flare (high). En bas à gauche : GPT Image 2.5 Flare (max). En bas à droite : GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Les résultats en un coup d'œil
| Test | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Texte d'affiche : caractères corrects, temps | 37/37, 116.0 s | 37/37, 26.0 s | 37/37 plus 2 points parasites, 54.5 s | 37/37, 96.1 s |
| 2. Retouche depuis référence : sujet préservé, temps | Oui (légèrement plus trapu), 137.2 s | Oui, 36.6 s | Oui, 68.9 s | Oui, 107.9 s |
| 3. Chaîne de retouches : changements non demandés sur 2 tours, temps par tour | 4, environ 136 s | 1, environ 30 s | 4, environ 62 s | 0, environ 107 s |
| 4. Détail 4K : rang à 100 %, temps, prix catalogue | 3e, 105.4 s, $0.401 | 4e, 31.0 s, $0.100 | 2e, 75.1 s, $0.400 | 1er, 91.5 s, $0.400 |
| 5. Vignette : médiane de 3 exécutions, prix catalogue | 152.6 s, $0.211 | 25.1 s, $0.053 | 58.8 s, $0.211 | 128.4 s, $0.211 |
Mesures effectuées sur l'API de file d'attente de fal.ai le 10 septembre 2026. Les temps sont des secondes réelles entre soumission et achèvement ; exécution unique sauf pour la ligne 5. Les prix sont les prix catalogue fal.ai par image produite et n'incluent pas les tokens d'entrée des images de référence.
De combien GPT Image 2.5 est-il plus rapide que GPT Image 2 ?
OpenAI parle d'une « latence réduite jusqu'à 50 % » pour Flare par rapport à GPT Image 2 (OpenAI). Les chiffres publiés par des tiers depuis le lancement sont du même ordre, voire supérieurs : WeShop a mesuré Flare de 30 % à 52 % plus rapide à réglages identiques (WeShop), et Manus annonçait avant le lancement un Flare deux à quatre fois plus rapide que GPT Image 2 sur ses propres charges (BuildFastWithAI).
Nos mesures dans une même file sur fal.ai dépassent la promesse d'OpenAI. En 1024×1024, Flare en high a rendu une médiane de 25.1 secondes contre 152.6 secondes pour GPT Image 2 en high, soit 84 % de moins, environ six fois plus rapide. Flare en max, le palier aligné sur le coût de la référence, est ressorti à 58.8 secondes, soit 61 % de moins. Sunburst en max a rendu 128.4 secondes, 16 % plus rapide que GPT Image 2 tout en produisant la sortie la plus détaillée des quatre. Une bizarrerie : GPT Image 2 a mis plus de temps sur les vignettes en 1024×1024 que sur le paysage en 3840×2160 (152.6 contre 105.4 secondes), ce qui suggère que son temps est dominé par l'étape de planification plutôt que par le nombre de pixels. Il s'agit de temps de file fal.ai relevés sur une seule journée, et l'API directe d'OpenAI peut se comporter autrement : prenez ces rapports comme des indications, pas comme des verdicts.
GPT Image 2.5 devance-t-il GPT Image 2 sur les benchmarks indépendants ?
Les premiers votes disent oui, avec une réserve sur la taille de l'échantillon. Sur le classement texte-vers-image d'Arena daté du 7 septembre 2026, gpt-image-2.5-sunburst mène avec 1421 ± 13 et gpt-image-2.5-flare suit à 1399 ± 13, tous deux marqués comme préliminaires. gpt-image-2 en qualité medium tient la troisième place à 1381 ± 4. L'écart entre Sunburst et GPT Image 2 est de 40 points, mais les deux nouvelles entrées comptent 3,149 et 2,856 votes, contre 78,731 pour GPT Image 2 : leurs intervalles de confiance sont trois fois plus larges.
L'arène texte-vers-image d'Artificial Analysis n'avait ajouté aucun des deux modèles 2.5 au 10 septembre 2026. Son classement place toujours GPT Image 2 (high) en tête, avec un Elo de 1171 sur 15,381 échantillons, devant MAI-Image-2.6 à 1144 et Nano Banana 2 à 1122. Tant que GPT Image 2.5 n'y accumule pas de votes, le résumé honnête est le suivant : GPT Image 2 reste le meilleur modèle sur un classement indépendant, et GPT Image 2.5 mène sur l'autre avec des données préliminaires.
Peut-on choisir Flare ou Sunburst dans ChatGPT ?
Non. ChatGPT ne propose aucun sélecteur entre les deux modèles Images 2.5. The Decoder a testé les deux interfaces grand public après le lancement et constaté que le mode Chat routait « souvent » vers le modèle le plus faible, quand le mode Work utilisait « systématiquement » le plus puissant, et que les retouches en mode Chat modifiaient plus souvent des détails sans rapport (The Decoder, septembre 2026). La documentation d'OpenAI ne dit pas quelle variante ChatGPT retient dans telle ou telle situation.
Images 2.5 a été déployé le jour du lancement sur toutes les formules ChatGPT, gratuite comprise, ainsi que sur ChatGPT Work et Codex, sur ordinateur, mobile et web (OpenAI, via 9to5Mac). Les formules payantes offrent des temps d'attente plus courts et des quotas plus élevés, pas un modèle différent. Pour des résultats reproductibles, les identifiants de modèle de l'API ou une plateforme qui expose la bascule sont les seuls moyens de garantir Flare ou Sunburst. LoveGen AI présente les deux variantes sous forme de cartes côte à côte sur la page GPT Image 2.5 : le choix est donc explicite à chaque génération.
Lequel utiliser ? GPT Image 2, Flare et Sunburst selon le travail
| Travail | Modèle recommandé | Palier de qualité | Pourquoi |
|---|---|---|---|
| Vignettes sociales, déclinaisons en gros volume | GPT Image 2.5 Flare | medium ou high | Le coût le plus bas par image exploitable et la génération la plus rapide de nos tests |
| Retouches produit e-commerce à partir d'une photo de référence | GPT Image 2.5 Sunburst (ou Flare en high) | high ou xhigh | Les deux ont gardé le mug, le logo et l'arrière-plan intacts dans notre chaîne ; Sunburst était le plus propre |
| Allers-retours de validation client | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh ou max | Aucun changement non demandé sur notre chaîne de trois tours ; GPT Image 2 et Flare en max en ont fait quatre chacun |
| Affiches multilingues en 2K à petit budget | GPT Image 2 | high (LoveGen AI : 0.3 crédit) | Toujours premier sur Artificial Analysis ; le forfait de 0.3 crédit sur LoveGen AI bat les 0.5 de la 2.5 en High |
| Impression, visuels clés, fonds d'écran 4K | GPT Image 2.5 Sunburst ou Flare | max | Seule la 2.5 expose le palier max ; la 4K en max coûte $0.400 sur fal.ai, autant que GPT Image 2 en high |
| Intégrations API qui ont besoin de débit | GPT Image 2.5 Flare | auto ou high | Les mêmes limites de débit que GPT Image 2, avec moins de latence par image |
Restez sur GPT Image 2 si
Vous avez besoin d'une sortie 2K avec du texte solide et vous payez au crédit sur LoveGen AI, où GPT Image 2 coûte 0.3 crédit contre 0.5 pour GPT Image 2.5 à taille et palier équivalents. Vous y restez aussi lorsqu'un pipeline a été réglé sur les sorties de GPT Image 2 et n'a pas été revalidé, puisque les retouches de la 2.5 se comportent différemment par conception.
Choisissez GPT Image 2.5 Flare si
La vitesse et le volume comptent plus que le dernier gain de détail. Dans nos tests, Flare en high a rendu une image en 1024×1024 en 25.1 secondes de médiane, six fois plus vite que GPT Image 2, et a tenu une chaîne de trois retouches sans broncher. OpenAI positionne Flare comme le choix par défaut pour « les contenus de créateurs et de réseaux sociaux, les expériences produit, la recherche visuelle, le prototypage rapide d'images et la génération en gros volume » (OpenAI), et l'identité des tarifs au token signifie que cette vitesse ne se paie pas.
Choisissez GPT Image 2.5 Sunburst si
Le livrable sera retouché plus d'une fois, ou un sujet de référence doit traverser intact un changement de style ou de décor. Sunburst est le modèle qu'OpenAI a bâti « pour les flux de travail visuels premium qui tirent parti d'un contrôle plus serré d'une retouche à l'autre » ; les tests tiers rapportés par WeShop l'ont trouvé environ 40 % moins sujet à la dérive hors de la zone visée que Flare (WeShop, septembre 2026), et c'est la seule configuration à n'avoir produit aucun changement non demandé dans notre chaîne de trois tours. C'est aussi elle qui a livré le rendu 4K le plus net des quatre.
Quand aucun modèle OpenAI ne l'emporte
Pour des retouches qui exigent plus de six images de référence, ou pour de l'édition de photographies en langage naturel où l'identité doit tenir sur une douzaine d'entrées, le Nano Banana Pro de Google accepte jusqu'à 14 images de référence sur LoveGen AI. Pour des mises en page où la typographie passe d'abord, Ideogram 3 reste un spécialiste, et pour du photoréalisme de studio sans texte, Flux 2 Pro demeure une solide alternative. Tous fonctionnent sur le même solde de crédits : tester le même prompt sur plusieurs modèles ne coûte donc qu'une fraction de crédit.
GPT Image 2 est-il déprécié ? Faut-il migrer maintenant ?
GPT Image 2 n'est pas déprécié au 10 septembre 2026. La page des dépréciations d'OpenAI n'indique aucune date de retrait pour gpt-image-2, et la page du modèle gpt-image-2 reste en ligne avec son snapshot 2026-04-21. OpenAI n'a pas dit quand, ni même si, GPT Image 2 suivra les modèles DALL-E vers la retraite.
Pour tout nouveau projet, démarrer sur GPT Image 2.5 est le choix raisonnable, et la recommandation d'OpenAI est de commencer par Flare et de ne passer à Sunburst que si les exigences de qualité l'imposent (forum développeurs d'OpenAI). Une liste de contrôle pour migrer une intégration existante :
- Changez l'identifiant de modèle pour
gpt-image-2.5-flareougpt-image-2.5-sunburst. - Revoyez la correspondance de
quality. L'ancienhighdevient le nouveaumaxsi vous voulez le même budget de tokens en sortie ; l'ancienmediumdevient le nouveauhigh. - Fixez
qualityexplicitement. Les nouveaux modèles passent par défaut enauto, ce qui laisse OpenAI choisir le palier. - Revoyez vos prompts de retouche. La 2.5 ne change que ce que vous demandez ; les prompts qui comptaient sur GPT Image 2 pour refaire toute l'image devront décrire explicitement le changement global souhaité.
- Envisagez
background: "opaque"si les fonds transparents ou automatiques vous ont réservé des surprises. - Budgétez à partir des données d'usage de fal.ai ou d'OpenAI, pas du calculateur GPT Image 2, dont OpenAI dit qu'il ne couvre pas la 2.5.
Questions fréquentes
Quand GPT Image 2.5 est-il sorti ?
OpenAI a publié GPT Image 2.5 le 8 septembre 2026, sous le nom grand public ChatGPT Images 2.5. L'API expose deux modèles, gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst, tous deux en snapshot 2026-09-08. Le déploiement a touché le jour même toutes les formules ChatGPT, gratuite comprise, ainsi que ChatGPT Work et Codex, sur ordinateur, mobile et web (OpenAI).
Quelle différence entre GPT Image 2.5 Flare et Sunburst ?
Flare est le modèle par défaut d'OpenAI : une qualité supérieure à GPT Image 2 avec une latence réduite jusqu'à 50 %, pensé pour les contenus sociaux, les expériences produit et la génération en gros volume. Sunburst est le grand modèle de précision, plus lent à générer, bâti pour la création de campagnes et les retouches successives où chaque révision doit laisser le reste de l'image intact. Les deux partagent le même tarif au token (OpenAI).
GPT Image 2.5 est-il meilleur que GPT Image 2 ?
Sur le classement texte-vers-image préliminaire d'Arena de septembre 2026, GPT Image 2.5 Sunburst obtient 1421 et Flare 1399, contre 1381 pour gpt-image-2 (medium), même si les nouvelles entrées ne comptent qu'environ 3,000 votes contre 78,000 (Arena). OpenAI revendique des détails plus nets, un éclairage plus naturel, une meilleure préservation des photos de référence et des retouches multi-tours plus fiables. Artificial Analysis place toujours GPT Image 2 en tête, faute d'avoir ajouté la 2.5.
GPT Image 2.5 coûte-t-il plus cher que GPT Image 2 ?
Pas au token. Les deux facturent $5 par million de tokens de texte en entrée, $8 par million de tokens d'image en entrée et $30 par million de tokens d'image en sortie (OpenAI). Par image, l'échelle a glissé : sur fal.ai, une image GPT Image 2.5 en 1024×1024 coûte environ $0.006 en low, $0.053 en high et $0.211 en max, tandis que GPT Image 2 coûte $0.006 en low, $0.053 en medium et $0.211 en high.
À quoi correspondent les nouveaux paliers xhigh et max ?
GPT Image 2.5 ajoute xhigh et max au-dessus de high ; GPT Image 2 s'arrête à high. Les deux modèles 2.5 passent par défaut en auto (guide OpenAI). En 1024×1024, fal.ai affiche xhigh à $0.094 et max à $0.211 par image ; en 3840×2160, xhigh est à $0.178 et max à $0.400 (fal.ai). Max est le palier qui correspond à l'ancien coût de sortie du high de GPT Image 2.
GPT Image 2.5 gère-t-il la 4K ?
Oui. Le guide de génération d'images d'OpenAI autorise les résolutions personnalisées dont chaque côté est un multiple de 16, sans qu'aucun côté dépasse 3840 pixels, pour un total de pixels compris entre 655,360 et 8,294,400 et un format entre 1:3 et 3:1. Les résolutions supérieures à 2560×1440 sont signalées comme expérimentales (guide OpenAI). Sur LoveGen AI, GPT Image 2.5 propose directement 3840×2160 et 2160×3840, tandis que GPT Image 2 se limite à la 2K.
Peut-on choisir Flare ou Sunburst dans ChatGPT ?
Non. ChatGPT n'expose aucun sélecteur de modèle pour Images 2.5. The Decoder a rapporté que le mode Chat routait souvent vers la variante la plus faible, quand le mode Work utilisait systématiquement la plus puissante, et que des détails sans rapport changeaient plus souvent lors des retouches en mode Chat (The Decoder). Pour maîtriser la variante, passez par les identifiants de modèle de l'API ou par une plateforme comme LoveGen AI, qui affiche une bascule Flare/Sunburst.
GPT Image 2 est-il déprécié ?
Pas au 10 septembre 2026. La page des dépréciations d'OpenAI n'indique aucune date de retrait pour gpt-image-2, et sa page de modèle reste en ligne avec le snapshot 2026-04-21. OpenAI précise en revanche que son calculateur de coût GPT Image 2 n'estime pas la consommation de tokens des modèles 2.5 (OpenAI) : prévoyez donc un budget à part avant de basculer.
De combien GPT Image 2.5 est-il plus rapide que GPT Image 2 ?
OpenAI affirme que Flare réduit la latence jusqu'à 50 % par rapport à GPT Image 2 (OpenAI). Les tests tiers rapportés par WeShop donnent Flare de 30 % à 52 % plus rapide à réglages identiques, et Manus a mesuré deux à quatre fois plus rapide sur ses propres charges avant le lancement (BuildFastWithAI). Notre test dans une même file sur fal.ai, le 10 septembre 2026, a relevé des médianes de 25.1 secondes pour Flare en high, 58.8 secondes pour Flare en max et 152.6 secondes pour GPT Image 2 en high, par image en 1024×1024.
Quel modèle est le meilleur pour retoucher avec des photos de référence ?
GPT Image 2.5 Sunburst. OpenAI l'a conçu pour un contrôle plus serré au fil des retouches, et il préserve mieux la reconnaissance des sujets de référence dans de nouveaux décors et styles (OpenAI). Les tests de WeShop l'ont trouvé environ 40 % moins sujet à la dérive hors de la zone visée que Flare (WeShop). Dans notre chaîne de trois tours du 10 septembre 2026, Sunburst en max n'a produit aucun changement non demandé, Flare en high un seul, et GPT Image 2 quatre, parce qu'il a refait toute la scène au deuxième tour.
Combien de crédits coûte GPT Image 2.5 sur LoveGen AI ?
À partir de 0.1 crédit par image. Le 1024×1024 par défaut coûte 0.5 crédit en High, 0.8 en Extra High et 1.8 en Max ; un rendu en 3840×2160 en Max constitue le plafond, à 3.4 crédits. Flare et Sunburst sont au même prix. GPT Image 2 sur LoveGen AI reste à 0.3 crédit par image, forfaitairement, avec jusqu'à quatre images de référence : il demeure donc le choix le plus économique pour du travail en 2K.
Faut-il faire basculer mon intégration API de gpt-image-2 vers gpt-image-2.5 ?
Oui pour les nouveaux projets, avec un ajustement : revoyez la correspondance des niveaux de qualité. Une requête qui utilisait gpt-image-2 en quality: "high" doit passer à gpt-image-2.5-flare en quality: "max" pour conserver le même budget de tokens en sortie ; laisser high en place produit une image moins chère et moins riche en tokens (tarifs fal.ai). Notez aussi la nouvelle valeur par défaut auto, l'option d'arrière-plan opaque, et le temps de génération plus long de Sunburst.
Conclusion
GPT Image 2.5 est une vraie montée en gamme par rapport à GPT Image 2 sur les retouches, la fidélité aux références et la vitesse, et il coûte le même prix au token. La seule chose à bien intégrer avant de basculer, c'est que les noms de paliers ont bougé : max est le nouveau high, et high le nouveau medium. Flare est le bon choix par défaut pour la majorité des travaux, Sunburst mérite ses secondes supplémentaires quand un sujet doit survivre à plusieurs tours de retouche, et GPT Image 2 vaut encore d'être gardé sous la main pour du 2K bon marché chargé en texte, surtout à 0.3 crédit sur LoveGen AI.
Les deux générations tournent côte à côte avec tous les autres grands modèles dans le catalogue de modèles d'images IA de LoveGen AI, sans abonnement et avec une facturation à l'image. À l'heure où nous écrivons, LoveGen AI propose aussi GPT Image 2.5 gratuitement à l'essai : c'est la façon la moins chère de relancer les cinq prompts ci-dessus sur vos propres sujets.