GPT Image 2.5, uscito l'8 settembre 2026, sostituisce GPT Image 2 con due modelli: Flare (stesso prezzo per token, latenza fino al 50% più bassa) e Sunburst (modifiche multi-turno più controllate). Le tariffe per token non cambiano, ma la scala della qualità è stata ritarata: il livello "max" di 2.5 costa quanto costava il livello "high" di GPT Image 2. Nella classifica preliminare di Arena di settembre 2026 Sunburst segna 1421 contro i 1381 di GPT Image 2.
Questo confronto passa in rassegna che cosa ha cambiato OpenAI, quanto costa davvero una singola immagine nei tre modelli, come si sono comportate le tre opzioni su cinque prompt identici lanciati nella stessa coda e quale modello scegliere per ogni tipo di lavoro. Tutti i dati sono aggiornati al 10 settembre 2026 e ogni numero rimanda alla sua fonte.
Che cos'è GPT Image 2.5 e in che cosa si differenzia da GPT Image 2
GPT Image 2.5 è la famiglia di modelli di generazione immagini che OpenAI ha annunciato l'8 settembre 2026 con il nome ChatGPT Images 2.5. A differenza di GPT Image 2, arrivato il 21 aprile 2026 come modello singolo, GPT Image 2.5 esce sotto forma di due modelli API: gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, entrambi con snapshot 2026-09-08. Su LoveGen AI sono disponibili entrambi alla pagina GPT Image 2.5, con un selettore Flare/Sunburst, accanto all'originale GPT Image 2.
Il post di lancio di OpenAI riassume l'aggiornamento in "dettagli più nitidi, generazione più rapida, editing più preciso e strumenti migliori per creare e condividere" (OpenAI via 9to5Mac, 8 settembre 2026). L'azienda aggiunge che Images 2.5 "produce un'illuminazione più naturale e texture più ricche, conserva meglio i soggetti delle foto di riferimento e segue le istruzioni di modifica in modo più affidabile nell'arco di più turni".
Flare e Sunburst in una tabella
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Posizionamento secondo OpenAI | Modello predefinito "per la maggior parte delle applicazioni" | "Flussi di lavoro visivi premium che traggono vantaggio da un controllo più stretto tra una modifica e l'altra" |
| Qualità rispetto a GPT Image 2 | Superiore, con "latenza inferiore del 50%" | Superiore, con "tempi di generazione più lunghi" di Flare |
| Carichi di lavoro previsti | Contenuti per creator e social, esperienze di prodotto, ricerca visiva, prototipazione rapida, generazione ad alto volume | Creatività di campagna in produzione, immagini di prodotto rifinite, rifinitura su più passaggi |
| ID API | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Prezzo per token | Identico a GPT Image 2 | Identico a GPT Image 2 |
Fonti: annuncio sulla OpenAI Developer Community e pagine dei modelli OpenAI.
Che cosa cambia in GPT Image 2.5
Rispetto a GPT Image 2 le novità sono cinque, secondo l'annuncio di OpenAI:
- Due modelli invece di uno. Flare per la velocità, Sunburst per la precisione, allo stesso prezzo per token.
- Due nuovi livelli di qualità.
xhighemaxsi aggiungono soprahigh; GPT Image 2 si fermava ahigh. Entrambi i modelli 2.5 usano per defaultquality: auto(guida OpenAI alla generazione di immagini). - Modifiche circoscritte. OpenAI parla di "modifiche basate su commenti per cambiare solo ciò che si vuole" e di "dettagli coerenti tra più modifiche".
- Maggiore fedeltà alle foto di riferimento. I soggetti caricati restano riconoscibili anche cambiando ambiente e stile.
- Una nuova opzione di sfondo
opaqueaccanto adautoetransparent.
Nell'app ChatGPT, Images 2.5 introduce anche uno strumento Sketch per abbozzare un layout, commenti che puntano a un'area specifica dell'immagine, template per formati come poster e merchandising e prompt condivisibili (The Decoder, settembre 2026). The Decoder segnala inoltre che gli output portano il watermark invisibile SynthID di Google DeepMind.
Che cosa resta invariato
Le caratteristiche che nell'aprile 2026 avevano fatto notizia con GPT Image 2 restano tutte. GPT Image 2 è stato il primo modello di immagini di OpenAI con un passaggio di ragionamento che pianifica la composizione prima del rendering, poteva restituire fino a otto immagini coerenti da un solo prompt e gestiva testi non latini come giapponese, coreano, cinese, hindi e bengalese in modo molto più affidabile dei predecessori (OpenAI, aprile 2026; MacRumors, 22 aprile 2026). Tutto questo si ritrova in Images 2.5.
Anche i rate limit sono identici su tutti e tre i modelli API. OpenAI indica per il Tier 1 100,000 token al minuto e 5 immagini al minuto, fino a 8,000,000 token al minuto e 250 immagini al minuto al Tier 5, sulle pagine dei modelli gpt-image-2, Flare e Sunburst.
GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: le specifiche a confronto
| Specifica | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| Data di uscita | 21 aprile 2026 | 8 settembre 2026 | 8 settembre 2026 | OpenAI |
| ID API / snapshot | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | pagine dei modelli OpenAI |
| Livelli di qualità | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | guida OpenAI |
| Latenza dichiarata | Riferimento | Fino al 50% più bassa di GPT Image 2 | Più alta di Flare | OpenAI |
| Risoluzione personalizzata | Multipli di 16, lato massimo 3840 px, da 655,360 a 8,294,400 pixel totali | Uguale | Uguale | guida OpenAI |
| Intervallo di proporzioni | da 1:3 a 3:1 | da 1:3 a 3:1 | da 1:3 a 3:1 | guida OpenAI |
| Opzioni di sfondo | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | schema fal.ai |
| Passaggio di ragionamento ("thinking") | Sì | Sì | Sì | OpenAI, aprile 2026 |
| Token di testo / immagine in ingresso / immagine in uscita | $5 / $8 / $30 per 1M di token | $5 / $8 / $30 per 1M di token | $5 / $8 / $30 per 1M di token | pagine dei modelli OpenAI |
| Punteggio Arena text-to-image (set. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78,731 voti) | 1399 ± 13 (2,856 voti, preliminare) | 1421 ± 13 (3,149 voti, preliminare) | Arena |
| Posizione su Artificial Analysis (10 set. 2026) | #1, Elo 1171 (high) | Non ancora in classifica | Non ancora in classifica | Artificial Analysis |
| Immagini di riferimento su LoveGen AI | Fino a 4 | Fino a 6 | Fino a 6 | pagine dei modelli LoveGen AI |
| Dimensione massima su LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | pagine dei modelli LoveGen AI |
| Crediti su LoveGen AI | 0.3 per immagine, fissi | da 0.1 a 3.4 secondo qualità e dimensione | Come Flare | pagine dei modelli LoveGen AI |
La guida di OpenAI segnala come sperimentali le risoluzioni superiori a 2560×1440 per tutti i modelli della famiglia e consiglia 1024×1024, 1536×1024 o 1024×1536 come formati standard (guida OpenAI alla generazione di immagini).
GPT Image 2.5 costa più di GPT Image 2?
Per token no. Per immagine dipende dal livello di qualità scelto, perché OpenAI ha ritarato la scala. GPT Image 2.5 su high produce un'immagine che costa più o meno quanto costava GPT Image 2 su medium, e GPT Image 2.5 su max costa più o meno quanto costava GPT Image 2 su high.
Le tariffe per token sono le stesse
Tutti e tre i modelli costano $5 per milione di token di testo in ingresso ($1.25 con cache), $8 per milione di token di immagine in ingresso ($2 con cache) e $30 per milione di token di immagine in uscita, secondo le pagine dei modelli gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, dove si legge che "le tariffe per token coincidono con quelle di GPT Image 2". Le stesse pagine avvertono che il calcolatore dei costi di OpenAI per GPT Image 2 "non stima il consumo di token di GPT Image 2.5": è il primo indizio che il numero di token in uscita per immagine è cambiato.
La scala della qualità è stata ritarata
fal.ai pubblica un prezzo fisso per immagine per ogni combinazione di qualità e dimensione su entrambi i modelli, e questo rende lo spostamento evidente. I dati che seguono sono prezzi di listino fal.ai al 9 settembre 2026.
| Livello di qualità | 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 disponibile | $0.094 | non disponibile | $0.178 |
| max | non disponibile | $0.211 | non disponibile | $0.400 |
Fonti: GPT Image 2 su fal.ai e GPT Image 2.5 Flare su fal.ai. Su fal.ai Flare e Sunburst condividono lo stesso listino (pagina di Sunburst).
Basta scorrere la colonna di GPT Image 2.5 e lo schema salta all'occhio: high su 2.5 ($0.053) corrisponde a medium su GPT Image 2 ($0.053), e max su 2.5 ($0.211) corrisponde a high su GPT Image 2 ($0.211). The Decoder è arrivato alla stessa conclusione, notando che il livello max di 2.5 "costa quanto il livello high di Images 2.0" (The Decoder). In pratica OpenAI ha inserito due gradini più economici sotto il vecchio livello massimo, invece di aggiungerne due più costosi sopra.
Che cosa significa se devi migrare un'integrazione esistente
Una richiesta che usava gpt-image-2 con quality: "high" e si limita a sostituire l'ID del modello con gpt-image-2.5-flare mantiene quality: "high" e consuma circa un quarto dei token in uscita di prima. È un risparmio di circa il 75% a 1024×1024 (da $0.211 a $0.053 di listino fal.ai), ma è anche meno risorse dedicate alla generazione. Chi vuole lo stesso budget di token in uscita di prima deve impostare quality: "max". Chi si affidava al valore predefinito tenga presente che GPT Image 2.5 usa per default auto nell'API di OpenAI (guida OpenAI) e high su fal.ai (schema fal.ai).
Quanti crediti costa su LoveGen AI
Su LoveGen AI GPT Image 2 costa 0.3 crediti fissi per immagine, con un massimo di quattro immagini di riferimento e output a 2K. GPT Image 2.5 è tariffato per qualità e dimensione, a partire da 0.1 crediti. Al formato predefinito 1024×1024, Low costa 0.1, Medium 0.2, High 0.5, Extra High 0.8 e Max 1.8 crediti. Un rendering 3840×2160 va da 0.1 crediti in Low a 3.4 crediti in Max. Flare e Sunburst costano uguale e tutti i formati, da 1024×768 a 1920×1080, 2560×1440 e 3840×2160, sono disponibili in orizzontale e in verticale, con sfondo PNG trasparente opzionale.
Prova sul campo: 5 prompt, 3 modelli, una sola piattaforma
Il 10 settembre 2026, due giorni dopo il lancio, abbiamo lanciato cinque prompt fissi su GPT Image 2 e su entrambi i modelli GPT Image 2.5 tramite la API di coda di fal.ai: stesso provider, stessa coda, stesso orologio per tutti e tre. Abbiamo testato quattro configurazioni: GPT Image 2 su high (il riferimento usato oggi dalla maggior parte delle integrazioni), Flare su high (quello che si ottiene sostituendo solo l'ID del modello) e Flare e Sunburst su max (allineati in costo al riferimento, $0.211 per immagine 1024×1024 di listino fal.ai). La sessione ha prodotto 33 immagini senza errori, per una spesa di circa $6 a listino.
Protocollo di test
- Formati: 1024×1024 per i test 1, 2, 3 e 5; 3840×2160 per il test 4, inviato come larghezza e altezza esplicite.
- Tempi: secondi effettivi dall'invio in coda al risultato completato. Le quattro configurazioni sono state inviate in parallelo e l'attesa in coda non ha mai superato i 3 secondi, quindi i valori corrispondono in pratica al tempo di elaborazione su fal.ai. Il test 5 riporta la mediana di 3 esecuzioni; tutti gli altri valori derivano da una singola esecuzione e sono indicati come tali.
- Immagine di riferimento: una tazza di ceramica blu notte con logo bianco a forma di montagna su fondo bianco, generata una volta con Flare su
highe riusata come input identico per tutti i modelli nei test 2 e 3. - Valutazione: il test 1 conta i caratteri corretti su 37 in cinque stringhe. I test 2 e 3 contano le modifiche non richieste alla tazza, al logo e allo sfondo lungo la catena. Il test 4 confronta un ritaglio 1024×640 al 100% intorno alla baita. Il test 5 verifica se tutte e tre le esecuzioni sono utilizzabili come miniatura.
- Avvertenza: la coda di fal.ai aggiunge un overhead proprio e LoveGen AI instrada GPT Image 2 su un provider diverso da GPT Image 2.5, quindi su altre piattaforme i tempi assoluti saranno diversi. Il dato utile è il rapporto tra i modelli.
Test 1: testo multilingue su un poster
Il prompt chiedeva un poster per una caffetteria in vettoriale piatto con cinque stringhe esatte: "MORNING BREW", 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, "$4.50" e "Open 7am - 6pm", più un cartellino del prezzo in basso a destra. Tutte e quattro le configurazioni hanno reso correttamente i 37 caratteri e collocato il cartellino dove richiesto. Flare su max ha aggiunto un punto di troppo dopo il titolo e dopo gli orari; le altre tre erano pulite. GPT Image 2 ha impiegato 116.0 secondi, Flare su high 26.0 secondi, Flare su max 54.5 secondi e Sunburst su max 96.1 secondi (esecuzione singola). Il rendering del testo, il punto di forza di GPT Image 2 nell'aprile 2026, arriva intatto su 2.5 e non è un motivo per preferire una generazione all'altra.
In alto a sinistra: GPT Image 2 (high). In alto a destra: GPT Image 2.5 Flare (high). In basso a sinistra: GPT Image 2.5 Flare (max). In basso a destra: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 2: modifica di prodotto da un'immagine di riferimento
Ogni modello ha ricevuto la stessa immagine della tazza e l'istruzione di collocarla su un piano di marmo bianco accanto a una finestra, nella luce morbida del mattino, mantenendo invariati forma, colore, posizione del manico e logo. Tutte e quattro hanno conservato logo, colore e manico. I tre output di GPT Image 2.5 rispettavano le proporzioni del riferimento; GPT Image 2 ha reso la tazza un po' più schiacciata dell'originale. I tempi: 137.2 secondi per GPT Image 2, 36.6 per Flare su high, 68.9 per Flare su max e 107.9 per Sunburst su max (esecuzione singola). Su una modifica singola da immagine di riferimento, ogni configurazione è utilizzabile in produzione.
Test 3: catena di modifiche su tre turni
Partendo dall'output del test 2 di ciascun modello, il secondo turno chiedeva un croissant su un piattino a destra della tazza e nient'altro; il terzo turno chiedeva di cambiare soltanto la luce, passando a una calda lampada serale. Abbiamo contato ogni cambiamento non richiesto.
- GPT Image 2 (high): al secondo turno ha rifatto il rendering dell'intera scena. La tazza si è spostata a sinistra rimpicciolendosi, e pianta e tagliere hanno cambiato posizione. Il terzo turno ha mantenuto il nuovo layout ma ha ridisegnato il paesaggio fuori dalla finestra. Quattro cambiamenti non richiesti; circa 136 secondi per turno.
- Flare (high): al secondo turno ha aggiunto sulla superficie della tazza una grana simile a tessuto e nulla si è mosso; al terzo ha cambiato solo la luce. Un cambiamento non richiesto; circa 30 secondi per turno.
- Flare (max): nei due turni la superficie della tazza è andata in deriva dall'opaco a una grana a tratteggio incrociato, e pianta e telaio della finestra si sono spostati in entrambi. Quattro cambiamenti non richiesti; circa 62 secondi per turno.
- Sunburst (max): layout, tazza, pianta, barattolo e tagliere sono rimasti fermi in entrambi i turni. Sono cambiati solo il croissant e la luce. Zero cambiamenti non richiesti; circa 107 secondi per turno.
Sunburst ha fatto esattamente quello che OpenAI promette per il lavoro su più passaggi. La sorpresa è Flare su max, che in questa singola catena ha derivato quanto GPT Image 2, mentre Flare su high è rimasto stabile. Una catena non fa statistica, ma è un buon motivo per testare entrambi i livelli di Flare sulle proprie sequenze di modifica, prima di dare per scontato che il livello superiore sia il più sicuro.
Fotogramma finale della catena. In alto a sinistra: GPT Image 2 (high). In alto a destra: GPT Image 2.5 Flare (high). In basso a sinistra: GPT Image 2.5 Flare (max). In basso a destra: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 4: dettaglio di un paesaggio in 4K
Tutte e quattro le configurazioni hanno restituito un'immagine esatta di 3840×2160 della scena con il fiordo. Ridimensionate per stare in uno schermo, sono difficili da distinguere. In un ritaglio al 100% intorno alla baita, Sunburst su max è il più nitido: si leggono i licheni sulle rocce, le nervature della lamiera del tetto e le singole tavole della ringhiera. Flare su max segue a poca distanza. GPT Image 2 su high rende con precisione le doghe della baita, ma lascia una sbavatura pittorica su fogliame e rocce. Flare su high è visibilmente più morbido in tutta l'immagine, come è prevedibile con un quarto dei token in uscita. I tempi: 105.4 secondi per GPT Image 2, 31.0 per Flare su high, 75.1 per Flare su max e 91.5 per Sunburst su max (esecuzione singola). I prezzi di listino fal.ai per questi rendering sono rispettivamente $0.401, $0.100, $0.400 e $0.400 (fal.ai).
Ritagli 1024×640 al 100% da ogni rendering 3840×2160. In alto a sinistra: GPT Image 2 (high). In alto a destra: GPT Image 2.5 Flare (high). In basso a sinistra: GPT Image 2.5 Flare (max). In basso a destra: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 5: miniatura per i social al livello utilizzabile più economico
Il prompt era una ciotola di ramen vista dall'alto su fondo giallo a 1024×1024, lanciato tre volte per configurazione. Tutti i 12 output erano utilizzabili. Flare su high ha prodotto tre ciotole pulite e coerenti con una mediana di 25.1 secondi e un prezzo di listino di $0.053 ciascuna. GPT Image 2 su high ha richiesto una mediana di 152.6 secondi a $0.211 e nella prima esecuzione ha sparso cipollotti sullo sfondo, fuori dalla ciotola. Flare su max ha chiuso con una mediana di 58.8 secondi e Sunburst su max con 128.4 secondi, entrambi a $0.211. Per le miniature, Flare su high consegna un'immagine utilizzabile in un sesto del tempo e a un quarto del prezzo del riferimento GPT Image 2.
Prima delle tre esecuzioni per configurazione. In alto a sinistra: GPT Image 2 (high). In alto a destra: GPT Image 2.5 Flare (high). In basso a sinistra: GPT Image 2.5 Flare (max). In basso a destra: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
I risultati in sintesi
| Test | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Testo del poster: caratteri corretti, tempo | 37/37, 116.0 s | 37/37, 26.0 s | 37/37 più 2 punti di troppo, 54.5 s | 37/37, 96.1 s |
| 2. Modifica da riferimento: soggetto conservato, tempo | Sì (un po' più schiacciato), 137.2 s | Sì, 36.6 s | Sì, 68.9 s | Sì, 107.9 s |
| 3. Catena di modifiche: cambiamenti non richiesti su 2 turni, tempo per turno | 4, circa 136 s | 1, circa 30 s | 4, circa 62 s | 0, circa 107 s |
| 4. Dettaglio 4K: posizione al 100%, tempo, prezzo di listino | 3°, 105.4 s, $0.401 | 4°, 31.0 s, $0.100 | 2°, 75.1 s, $0.400 | 1°, 91.5 s, $0.400 |
| 5. Miniatura: mediana di 3 esecuzioni, prezzo di listino | 152.6 s, $0.211 | 25.1 s, $0.053 | 58.8 s, $0.211 | 128.4 s, $0.211 |
Misurazioni effettuate sulla API di coda di fal.ai il 10 settembre 2026. I tempi sono secondi effettivi dall'invio al completamento; esecuzioni singole tranne la riga 5. I prezzi sono di listino fal.ai per immagine prodotta ed escludono i token in ingresso delle immagini di riferimento.
Quanto è più veloce GPT Image 2.5 rispetto a GPT Image 2?
OpenAI dichiara per Flare una "latenza fino al 50% più bassa" rispetto a GPT Image 2 (OpenAI). I dati di terze parti pubblicati dopo il lancio si collocano nello stesso intervallo o più in alto: WeShop ha misurato Flare tra il 30% e il 52% più rapido a parità di impostazioni (WeShop), e Manus ha riferito, prima del lancio, di un Flare da due a quattro volte più veloce di GPT Image 2 sui propri carichi di lavoro (BuildFastWithAI).
I nostri numeri sulla stessa coda di fal.ai sono più generosi di quanto dichiari OpenAI. A 1024×1024 Flare su high ha restituito una mediana di 25.1 secondi contro i 152.6 secondi di GPT Image 2 su high: una riduzione dell'84%, circa sei volte più rapido. Flare su max, il livello allineato in costo, si è fermato a 58.8 secondi, con una riduzione del 61%. Sunburst su max ha restituito 128.4 secondi, il 16% in meno di GPT Image 2, e con l'output più dettagliato dei quattro. Una curiosità: GPT Image 2 ha impiegato più tempo sulle miniature 1024×1024 che sul paesaggio 3840×2160 (152.6 contro 105.4 secondi), il che suggerisce che il suo tempo sia dominato dal passaggio di pianificazione più che dal numero di pixel. Sono tempi di coda di fal.ai raccolti in un solo giorno e l'API diretta di OpenAI può comportarsi in modo diverso, quindi i rapporti vanno letti come indicativi e non come definitivi.
GPT Image 2.5 batte GPT Image 2 nei benchmark indipendenti?
I primi voti dicono sì, con una riserva sulla dimensione del campione. Nella classifica text-to-image di Arena del 7 settembre 2026 gpt-image-2.5-sunburst è al comando con 1421 ± 13 e gpt-image-2.5-flare è secondo con 1399 ± 13, entrambi contrassegnati come preliminari. gpt-image-2 a qualità medium tiene il terzo posto con 1381 ± 4. Il distacco tra Sunburst e GPT Image 2 è di 40 punti, ma i due nuovi ingressi contano 3,149 e 2,856 voti contro i 78,731 di GPT Image 2, quindi gli intervalli di confidenza sono tre volte più ampi.
L'arena text-to-image di Artificial Analysis al 10 settembre 2026 non aveva ancora aggiunto nessuno dei due modelli 2.5. La sua classifica vede ancora primo GPT Image 2 (high) con un Elo di 1171 su 15,381 campioni, davanti a MAI-Image-2.6 con 1144 e a Nano Banana 2 con 1122. Finché GPT Image 2.5 non accumula voti anche lì, il riassunto onesto è questo: GPT Image 2 resta il modello di riferimento su una classifica indipendente e GPT Image 2.5 guida sull'altra con dati preliminari.
Si può scegliere Flare o Sunburst in ChatGPT?
No. ChatGPT non espone un selettore tra i due modelli Images 2.5. The Decoder ha provato entrambe le interfacce consumer dopo il lancio e ha rilevato che la modalità Chat instradava "spesso" verso il modello più debole, mentre la modalità Work usava "in modo costante" quello più forte, e che le modifiche in modalità Chat alteravano più spesso dettagli non pertinenti (The Decoder, settembre 2026). La documentazione di OpenAI non specifica quale variante scelga ChatGPT in una data situazione.
Images 2.5 è arrivato il giorno del lancio su tutti i piani ChatGPT, gratuito compreso, oltre che su ChatGPT Work e Codex, da desktop, mobile e web (OpenAI via 9to5Mac). I piani a pagamento offrono attese più brevi e limiti d'uso più alti, non un modello diverso. Per risultati riproducibili, gli ID dei modelli API o una piattaforma che mostri il selettore sono i soli modi per avere la certezza di usare Flare o Sunburst. LoveGen AI presenta le due varianti come schede affiancate nella pagina di GPT Image 2.5, così la scelta è esplicita per ogni generazione.
Quale scegliere? GPT Image 2, Flare e Sunburst per tipo di lavoro
| Lavoro | Modello consigliato | Livello di qualità | Perché |
|---|---|---|---|
| Miniature per i social, varianti ad alto volume | GPT Image 2.5 Flare | medium o high | Costo per immagine utilizzabile più basso e generazione più rapida nei nostri test |
| Modifiche di prodotto per e-commerce da una foto di riferimento | GPT Image 2.5 Sunburst (oppure Flare su high) | high o xhigh | Nel nostro test a catena entrambi hanno tenuto fermi tazza, logo e sfondo; Sunburst è stato il più pulito |
| Revisioni cliente su più passaggi | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh o max | Zero cambiamenti non richiesti nella nostra catena a tre turni; GPT Image 2 e Flare su max ne hanno fatti quattro ciascuno |
| Poster multilingue a 2K con budget contenuto | GPT Image 2 | high (su LoveGen AI: 0.3 crediti) | Ancora primo su Artificial Analysis; i 0.3 crediti fissi su LoveGen AI battono lo 0.5 di 2.5 High |
| Stampa, key visual, sfondi 4K | GPT Image 2.5 Sunburst o Flare | max | Solo 2.5 espone il livello max; il 4K in max costa $0.400 su fal.ai, come GPT Image 2 in high |
| Integrazioni API che devono reggere volumi | GPT Image 2.5 Flare | auto o high | Stessi rate limit di GPT Image 2 con latenza per immagine più bassa |
Resta su GPT Image 2 se
Ti serve un output a 2K con testo solido e paghi a credito su LoveGen AI, dove GPT Image 2 costa 0.3 crediti contro 0.5 di GPT Image 2.5 a pari dimensione e livello. Vale anche quando una pipeline è stata messa a punto sugli output di GPT Image 2 e non è ancora stata ri-validata, perché le modifiche di 2.5 si comportano diversamente per costruzione.
Scegli GPT Image 2.5 Flare se
Velocità e volume contano più dell'ultimo scarto di dettaglio. Nei nostri test Flare su high ha restituito un'immagine 1024×1024 in una mediana di 25.1 secondi, sei volte più rapido di GPT Image 2, e ha tenuto stabile una catena di modifiche su tre turni. OpenAI posiziona Flare come scelta predefinita per "contenuti per creator e social, esperienze di prodotto, ricerca visiva, prototipazione rapida di immagini e generazione ad alto volume" (OpenAI), e il listino identico per token significa che la velocità non si paga.
Scegli GPT Image 2.5 Sunburst se
Il materiale finale verrà modificato più di una volta, oppure un soggetto di riferimento deve sopravvivere intatto a un cambio di stile o di scena. Sunburst è il modello che OpenAI ha costruito "per flussi di lavoro visivi premium che traggono vantaggio da un controllo più stretto tra una modifica e l'altra", i test di terze parti riportati da WeShop hanno rilevato una deriva fuori dall'area di intervento inferiore di circa il 40% rispetto a Flare (WeShop, settembre 2026) ed è stata la sola configurazione con zero cambiamenti non richiesti nella nostra catena a tre turni. Ha anche prodotto il rendering 4K più nitido dei quattro.
Quando non vince nessuno dei due modelli OpenAI
Per modifiche che richiedono più di sei immagini di riferimento, o per l'editing in linguaggio naturale di fotografie in cui l'identità deve tenere su una dozzina di input, Nano Banana Pro di Google accetta fino a 14 immagini di riferimento su LoveGen AI. Per i layout costruiti sulla tipografia Ideogram 3 resta uno specialista, e per il fotorealismo da studio senza testo Flux 2 Pro è ancora una valida alternativa. Tutti attingono allo stesso saldo crediti, quindi provare lo stesso prompt su più modelli costa una frazione di credito.
GPT Image 2 è deprecato? Conviene migrare adesso?
Al 10 settembre 2026 GPT Image 2 non è deprecato. La pagina delle deprecazioni di OpenAI non indica alcuna data di ritiro per gpt-image-2, e la pagina del modello gpt-image-2 resta attiva con il suo snapshot 2026-04-21. OpenAI non ha detto quando, né se, GPT Image 2 seguirà i modelli DALL-E verso il ritiro.
Per i progetti nuovi partire da GPT Image 2.5 è la scelta sensata, e la stessa OpenAI consiglia di iniziare con Flare e passare a Sunburst solo quando i requisiti di qualità lo impongono (OpenAI Developer Community). Una checklist di migrazione per le integrazioni esistenti:
- Cambia l'ID del modello in
gpt-image-2.5-flareogpt-image-2.5-sunburst. - Rimappa
quality. Il vecchiohighdiventa il nuovomaxse vuoi lo stesso budget di token in uscita; il vecchiomediumdiventa il nuovohigh. - Imposta
qualityin modo esplicito. I nuovi modelli usano per defaultauto, che lascia scegliere il livello a OpenAI. - Rivedi i prompt di modifica. 2.5 cambia soltanto quello che chiedi; i prompt che contavano sul fatto che GPT Image 2 rifacesse il rendering dell'intero fotogramma potrebbero dover descrivere esplicitamente il cambiamento globale desiderato.
- Valuta
background: "opaque"se gli sfondi trasparenti o automatici ti hanno riservato sorprese. - Fai i preventivi sui dati di fal.ai o di utilizzo OpenAI, non sul calcolatore di GPT Image 2, che secondo OpenAI non copre 2.5.
Domande frequenti
Quando è uscito GPT Image 2.5?
OpenAI ha rilasciato GPT Image 2.5 l'8 settembre 2026, con il nome consumer ChatGPT Images 2.5. L'API espone due modelli, gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, entrambi con snapshot 2026-09-08. Lo stesso giorno è arrivato su tutti i piani ChatGPT, gratuito compreso, oltre che su ChatGPT Work e Codex, da desktop, mobile e web (OpenAI).
Che differenza c'è tra GPT Image 2.5 Flare e Sunburst?
Flare è il modello predefinito di OpenAI: qualità superiore a GPT Image 2 con latenza fino al 50% più bassa, pensato per contenuti social, esperienze di prodotto e generazione ad alto volume. Sunburst è il modello più grande e più preciso, con tempi di generazione più lunghi, costruito per la creatività di campagna e per le modifiche su più passaggi, dove ogni revisione deve lasciare intatto il resto dell'immagine. Il prezzo per token è identico per entrambi (OpenAI).
GPT Image 2.5 è migliore di GPT Image 2?
Nella classifica text-to-image preliminare di Arena di settembre 2026 GPT Image 2.5 Sunburst segna 1421 e Flare 1399, contro i 1381 di gpt-image-2 (medium), anche se i nuovi ingressi contano circa 3,000 voti contro 78,000 (Arena). OpenAI dichiara dettaglio più nitido, illuminazione più naturale, migliore conservazione delle foto di riferimento e modifiche multi-turno più affidabili. Artificial Analysis mette ancora GPT Image 2 al primo posto, perché 2.5 non è ancora stato aggiunto.
GPT Image 2.5 costa più di GPT Image 2?
Non per token. Entrambi costano $5 per milione di token di testo in ingresso, $8 per milione di token di immagine in ingresso e $30 per milione di token di immagine in uscita (OpenAI). Per immagine la scala si è spostata: su fal.ai un'immagine GPT Image 2.5 a 1024×1024 costa circa $0.006 in low, $0.053 in high e $0.211 in max, mentre GPT Image 2 costa $0.006 in low, $0.053 in medium e $0.211 in high.
Che cosa sono i nuovi livelli di qualità xhigh e max?
GPT Image 2.5 aggiunge xhigh e max sopra high; GPT Image 2 si ferma a high. Entrambi i modelli 2.5 usano per default auto (guida OpenAI). A 1024×1024 fal.ai indica $0.094 per xhigh e $0.211 per max a immagine; a 3840×2160 xhigh costa $0.178 e max $0.400 (fal.ai). Max è il livello che corrisponde al vecchio costo in uscita di high su GPT Image 2.
GPT Image 2.5 supporta il 4K?
Sì. La guida di OpenAI alla generazione di immagini consente risoluzioni personalizzate in cui ogni lato è un multiplo di 16, nessun lato supera i 3840 pixel, i pixel totali stanno tra 655,360 e 8,294,400 e le proporzioni restano tra 1:3 e 3:1. Le risoluzioni superiori a 2560×1440 sono segnalate come sperimentali (guida OpenAI). Su LoveGen AI GPT Image 2.5 offre direttamente 3840×2160 e 2160×3840, mentre GPT Image 2 si ferma al 2K.
Posso scegliere Flare o Sunburst dentro ChatGPT?
No. ChatGPT non espone un selettore di modello per Images 2.5. The Decoder ha riferito che la modalità Chat instradava spesso verso la variante più debole, mentre la modalità Work usava in modo costante quella più forte, e che nelle modifiche in modalità Chat i dettagli non pertinenti cambiavano più spesso (The Decoder). Per controllare la variante servono gli ID dei modelli API o una piattaforma come LoveGen AI, che mostra un selettore Flare/Sunburst.
GPT Image 2 è deprecato?
Non al 10 settembre 2026. La pagina delle deprecazioni di OpenAI non indica alcuna data di ritiro per gpt-image-2 e la pagina del modello resta attiva con lo snapshot 2026-04-21. OpenAI precisa però che il suo calcolatore dei costi di GPT Image 2 non stima il consumo di token dei modelli 2.5 (OpenAI), quindi conviene rifare i conti prima di passare.
Quanto è più veloce GPT Image 2.5 rispetto a GPT Image 2?
OpenAI afferma che Flare taglia la latenza fino al 50% rispetto a GPT Image 2 (OpenAI). I test di terze parti riportati da WeShop danno Flare tra il 30% e il 52% più rapido a parità di impostazioni, e Manus ha misurato da due a quattro volte la velocità sui propri carichi di lavoro prima del lancio (BuildFastWithAI). Il nostro test sulla stessa coda di fal.ai, il 10 settembre 2026, ha registrato mediane di 25.1 secondi per Flare in high, 58.8 secondi per Flare in max e 152.6 secondi per GPT Image 2 in high per immagine 1024×1024.
Quale modello è migliore per le modifiche con foto di riferimento?
GPT Image 2.5 Sunburst. OpenAI lo ha costruito per un controllo più stretto tra modifiche successive ed è più bravo a mantenere riconoscibili i soggetti di riferimento anche cambiando ambiente e stile (OpenAI). I test di WeShop hanno rilevato per Sunburst una deriva fuori dall'area di intervento inferiore di circa il 40% rispetto a Flare (WeShop). Nella nostra catena a tre turni del 10 settembre 2026, Sunburst in max ha fatto zero cambiamenti non richiesti, Flare in high uno e GPT Image 2 quattro, perché al secondo turno ha rifatto il rendering dell'intera scena.
Quanti crediti costa GPT Image 2.5 su LoveGen AI?
Da 0.1 crediti per immagine. Il formato predefinito 1024×1024 in High costa 0.5 crediti, in Extra High 0.8 e in Max 1.8; un rendering 3840×2160 in Max è il tetto massimo, a 3.4 crediti. Flare e Sunburst costano uguale. Su LoveGen AI GPT Image 2 costa 0.3 crediti fissi per immagine con un massimo di quattro immagini di riferimento, quindi resta la scelta più economica per il lavoro a 2K.
Devo passare la mia integrazione API da gpt-image-2 a gpt-image-2.5?
Sì per i progetti nuovi, con un accorgimento: rimappa la qualità. Una richiesta che usava gpt-image-2 con quality: "high" dovrebbe usare gpt-image-2.5-flare con quality: "max" per mantenere lo stesso budget di token in uscita; lasciando high si ottiene un'immagine più economica e con meno token (prezzi fal.ai). Tieni presente anche il nuovo default auto, l'opzione di sfondo opaque e i tempi di generazione più lunghi di Sunburst.
Conclusioni
GPT Image 2.5 è un vero passo avanti rispetto a GPT Image 2 su modifiche, fedeltà ai riferimenti e velocità, e costa lo stesso per token. L'unica cosa da metabolizzare prima di passare è che i nomi dei livelli si sono spostati: max è il nuovo high e high è il nuovo medium. Flare è il default giusto per la maggior parte dei lavori, Sunburst si guadagna i suoi secondi in più quando un soggetto deve sopravvivere a diversi giri di modifiche, e GPT Image 2 vale ancora la pena di essere tenuto per il lavoro economico a 2K con molto testo, soprattutto a 0.3 crediti su LoveGen AI.
Entrambe le generazioni girano fianco a fianco con tutti gli altri modelli principali nel catalogo modelli AI per immagini di LoveGen AI, senza abbonamento e con pagamento a immagine. Al momento in cui scriviamo LoveGen AI offre anche GPT Image 2.5 in prova gratuita, il modo più economico per lanciare i cinque prompt qui sopra sui tuoi soggetti.