GPT Image 2.5 kom 8. september 2026 og erstatter GPT Image 2 med to modeller: Flare (samme tokenpris, opptil 50% lavere latens) og Sunburst (strammere redigering over flere runder). Tokenprisene er uendret, men kvalitetstrinnene er sortert på nytt: «max» i 2.5 koster det «high» kostet i GPT Image 2. På Arenas foreløpige liste for september 2026 får Sunburst 1421 poeng, mot 1381 for GPT Image 2.
Denne sammenligningen går gjennom hva OpenAI har endret, hva et enkelt bilde faktisk koster på begge modellene, hvordan de tre alternativene klarte fem identiske prompter i én og samme kø, og hvilken modell som passer til hvilken jobb. Alle tall gjelder per 10. september 2026, og hvert tall er lenket til kilden sin.
Hva er GPT Image 2.5, og hva skiller den fra GPT Image 2?
GPT Image 2.5 er OpenAIs modellfamilie for bildegenerering, annonsert 8. september 2026 under navnet ChatGPT Images 2.5. GPT Image 2 kom som én enkelt modell 21. april 2026. GPT Image 2.5 kommer derimot som to API-modeller: gpt-image-2.5-flare og gpt-image-2.5-sunburst, begge med snapshot 2026-09-08. Begge er tilgjengelige på LoveGen AI under GPT Image 2.5 med en Flare/Sunburst-bryter, side om side med den opprinnelige GPT Image 2.
OpenAI oppsummerer selv oppdateringen som «skarpere detaljer, raskere generering, mer presis redigering og bedre verktøy for å lage og dele» (OpenAI via 9to5Mac, 8. sep. 2026). Selskapet skriver også at Images 2.5 «gir mer naturlig lys og rikere teksturer, er bedre på å bevare motivene i referansebildene dine, og følger redigeringsinstruksjoner mer pålitelig over flere runder».
Flare mot Sunburst i én tabell
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| OpenAIs posisjonering | Standardmodellen «for de fleste applikasjoner» | «Premium visuelle arbeidsflyter som har nytte av strammere kontroll gjennom redigeringer» |
| Kvalitet mot GPT Image 2 | Høyere, med «50% lavere latens» | Høyere, men med «lengre genereringstid» enn Flare |
| Tiltenkte arbeidsoppgaver | Innhold for skapere og sosiale medier, produktopplevelser, visuelt søk, rask prototyping, generering i stort volum | Kampanjekreativ i produksjon, polerte produktbilder, finpuss over flere runder |
| API-id | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Tokenpris | Identisk med GPT Image 2 | Identisk med GPT Image 2 |
Kilde: kunngjøringen i OpenAI Developer Community og OpenAIs modellsider.
Dette er nytt i GPT Image 2.5
Fem ting er nye sammenlignet med GPT Image 2, ifølge kunngjøringen fra OpenAI:
- To modeller i stedet for én. Flare for fart, Sunburst for presisjon, til samme pris per token.
- To nye kvalitetstrinn.
xhighogmaxlegger seg overhigh; GPT Image 2 stoppet påhigh. Begge 2.5-modellene brukerquality: autosom standard (OpenAIs guide til bildegenerering). - Målrettet redigering. OpenAI beskriver «kommentarbaserte redigeringer som endrer bare det du vil ha endret» og «konsistente detaljer på tvers av flere redigeringer».
- Bedre troskap til referansebilder. Motiver fra opplastede bilder holder seg gjenkjennelige i nye omgivelser og stiler.
- Et nytt
opaque-alternativ for bakgrunn, ved siden avautoogtransparent.
I ChatGPT-appen får Images 2.5 i tillegg et Sketch-verktøy for å skissere en grov layout, kommentarer som peker på et bestemt område i bildet, maler for formater som plakater og merch, og prompter som kan deles (The Decoder, sep. 2026). The Decoder påpeker også at resultatene bærer Google DeepMinds usynlige SynthID-vannmerke.
Dette er uendret
Det som gjorde GPT Image 2 verdt å merke seg i april 2026, følger med videre. GPT Image 2 var OpenAIs første bildemodell med et resonneringssteg som planlegger komposisjonen før rendering, kunne returnere opptil åtte sammenhengende bilder fra én prompt, og gjenga ikke-latinsk tekst som japansk, koreansk, kinesisk, hindi og bengali langt mer pålitelig enn forgjengerne (OpenAI, apr. 2026; MacRumors, 22. april 2026). De egenskapene er med videre i Images 2.5.
Rategrensene er også identiske for alle tre API-modellene. OpenAI oppgir 100,000 tokens per minutt og 5 bilder per minutt på Tier 1, stigende til 8,000,000 tokens per minutt og 250 bilder per minutt på Tier 5, på modellsidene for gpt-image-2, Flare og Sunburst.
GPT Image 2.5 mot GPT Image 2: spesifikasjonene side om side
| Spesifikasjon | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Kilde |
|---|---|---|---|---|
| Lanseringsdato | 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 | OpenAIs modellsider |
| Kvalitetstrinn | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | OpenAIs guide |
| Påstand om latens | Utgangspunktet | Opptil 50% lavere enn GPT Image 2 | Lengre enn Flare | OpenAI |
| Egendefinert oppløsning | Multipler av 16, maks kantlengde 3840 px, 655,360 til 8,294,400 piksler i alt | Samme | Samme | OpenAIs guide |
| Spenn i sideforhold | 1:3 til 3:1 | 1:3 til 3:1 | 1:3 til 3:1 | OpenAIs guide |
| Bakgrunnsvalg | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | fal.ai-skjema |
| Resonneringssteg («thinking») | Ja | Ja | Ja | OpenAI, apr. 2026 |
| Tekst inn / bilde inn / bilde ut | $5 / $8 / $30 per 1M tokens | $5 / $8 / $30 per 1M tokens | $5 / $8 / $30 per 1M tokens | OpenAIs modellsider |
| Arena-score for tekst-til-bilde (sep. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78,731 stemmer) | 1399 ± 13 (2,856 stemmer, foreløpig) | 1421 ± 13 (3,149 stemmer, foreløpig) | Arena |
| Plassering hos Artificial Analysis (10. sep. 2026) | nr. 1, Elo 1171 (high) | Ikke oppført ennå | Ikke oppført ennå | Artificial Analysis |
| Referansebilder på LoveGen AI | Opptil 4 | Opptil 6 | Opptil 6 | LoveGen AIs modellsider |
| Maksstørrelse på LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | LoveGen AIs modellsider |
| Kreditter på LoveGen AI | 0.3 per bilde, fast | 0.1 til 3.4 etter kvalitet og størrelse | Som Flare | LoveGen AIs modellsider |
OpenAIs guide merker alle oppløsninger over 2560×1440 som eksperimentelle for hele modellfamilien, og anbefaler 1024×1024, 1536×1024 eller 1024×1536 som standardstørrelser (OpenAIs guide til bildegenerering).
Koster GPT Image 2.5 mer enn GPT Image 2?
Per token, nei. Per bilde avhenger svaret av hvilket kvalitetstrinn du velger, for OpenAI har sortert stigen på nytt. Et bilde fra GPT Image 2.5 på high koster omtrent det GPT Image 2 kostet på medium, og GPT Image 2.5 på max koster omtrent det GPT Image 2 kostet på high.
Samme prisliste for tokens
Alle tre modellene tar $5 per million tekst-inputtokens ($1.25 mellomlagret), $8 per million bilde-inputtokens ($2 mellomlagret) og $30 per million bilde-outputtokens, ifølge modellsidene for gpt-image-2.5-flare og gpt-image-2.5-sunburst, som slår fast at «tokenprisene tilsvarer GPT Image 2». De samme sidene advarer om at OpenAIs kostnadskalkulator for GPT Image 2 «anslår ikke tokenforbruket til GPT Image 2.5» – det første hintet om at antallet outputtokens per bilde har endret seg.
Kvalitetsstigen er sortert på nytt
fal.ai publiserer en fast pris per bilde for hver kombinasjon av kvalitet og størrelse på begge modellene, og der blir forskyvningen lett å se. Tallene nedenfor er fal.ais listepriser per 9. september 2026.
| Kvalitetstrinn | 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 | ikke tilgjengelig | $0.094 | ikke tilgjengelig | $0.178 |
| max | ikke tilgjengelig | $0.211 | ikke tilgjengelig | $0.400 |
Kilder: GPT Image 2 på fal.ai og GPT Image 2.5 Flare på fal.ai. Flare og Sunburst deler én prisliste på fal.ai (Sunburst-siden).
Les nedover kolonnen for GPT Image 2.5, og mønsteret er tydelig: high på 2.5 ($0.053) tilsvarer medium på GPT Image 2 ($0.053), og max på 2.5 ($0.211) tilsvarer high på GPT Image 2 ($0.211). The Decoder kom til samme konklusjon, og skriver at max-trinnet i 2.5 «tilsvarer kostnaden for high-trinnet i Images 2.0» (The Decoder). I praksis har OpenAI skjøvet inn to billigere trinn under det gamle toppnivået, i stedet for å legge to dyrere trinn over det.
Hva det betyr hvis du migrerer en eksisterende integrasjon
En forespørsel som brukte gpt-image-2 med quality: "high", og som bare bytter modell-id til gpt-image-2.5-flare, beholder quality: "high" og bruker rundt en fjerdedel av outputtokenene den brukte før. Det er en kostnadsbesparelse på omtrent 75% ved 1024×1024 (fra $0.211 til $0.053 i fal.ais listepris), men det er også en annen mengde renderingsarbeid. Team som vil ha samme budsjett av outputtokens som før, må sette quality: "max". Team som lente seg på standardverdien, bør merke seg at GPT Image 2.5 bruker auto som standard i OpenAIs API (OpenAIs guide) og high på fal.ai (fal.ai-skjema).
Kredittkostnad på LoveGen AI
På LoveGen AI koster GPT Image 2 fast 0.3 kreditt per bilde, med opptil fire referansebilder og 2K-utdata. GPT Image 2.5 prises etter kvalitet og størrelse, med start på 0.1 kreditt. Ved standardstørrelsen 1024×1024 koster Low 0.1, Medium 0.2, High 0.5, Extra High 0.8 og Max 1.8 kreditter. En rendering i 3840×2160 går fra 0.1 kreditt på Low til 3.4 kreditter på Max. Flare og Sunburst koster det samme, og alle størrelser fra 1024×768 via 1920×1080 og 2560×1440 til 3840×2160 er tilgjengelige i både liggende og stående format, med valgfri gjennomsiktig PNG-bakgrunn.
Praktisk test: 5 prompter, 3 modeller, én plattform
Den 10. september 2026, to dager etter lansering, kjørte vi fem faste prompter gjennom GPT Image 2 og begge GPT Image 2.5-modellene på kø-API-et til fal.ai, slik at alle tre delte samme leverandør, samme kø og samme klokke. Vi testet fire oppsett: GPT Image 2 på high (utgangspunktet de fleste integrasjoner bruker i dag), Flare på high (det du får med et rent bytte av modell-id), og Flare og Sunburst på max (kostnadsmatchet mot utgangspunktet på $0.211 per bilde i 1024×1024 etter fal.ais listepris). Kjøringen ga 33 bilder uten en eneste feil og kostet rundt $6 i listepris.
Testoppsett
- Størrelser: 1024×1024 for test 1, 2, 3 og 5; 3840×2160 for test 4, sendt inn med eksplisitt bredde og høyde.
- Tidtaking: sekunder på klokka fra innsending i køen til ferdig resultat. De fire oppsettene ble sendt inn parallelt, og køtiden oversteg aldri 3 sekunder, så tallene er i praksis prosesseringstid hos fal.ai. Test 5 er medianen av 3 kjøringer; alle andre tall er én kjøring og er merket som det.
- Referansebilde: én marineblå keramikkopp med hvit fjellogo på hvit bakgrunn, generert én gang med Flare på
highog gjenbrukt som identisk input for hver modell i test 2 og 3. - Poenggiving: test 1 teller korrekte tegn av 37 fordelt på fem tekststrenger. Test 2 og 3 teller utilsiktede endringer på koppen, logoen og bakgrunnen gjennom kjeden. Test 4 sammenligner et utsnitt på 1024×640 i 100% rundt hytta. Test 5 sjekker om alle tre kjøringene er brukbare som miniatyrbilde.
- Forbehold: køen til fal.ai legger til sin egen overhead, og LoveGen AI ruter GPT Image 2 gjennom en annen leverandør enn GPT Image 2.5, så absolutte tider vil avvike på andre plattformer. Forholdstallene mellom modellene er det nyttige signalet.
Test 1: flerspråklig plakattekst
Prompten ba om en flat vektorplakat for en kafé med fem eksakte tekststrenger: «MORNING BREW», 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, «$4.50» og «Open 7am - 6pm», pluss en prislapp nede til høyre. Alle fire oppsett gjenga alle 37 tegn korrekt og plasserte prislappen der den skulle være. Flare på max la på et løst punktum etter overskriften og etter åpningstidene; de tre andre var rene. GPT Image 2 brukte 116.0 sekunder, Flare på high 26.0 sekunder, Flare på max 54.5 sekunder og Sunburst på max 96.1 sekunder (én kjøring). Tekstgjengivelse, paradegrenen til GPT Image 2 i april 2026, følger uendret med over i 2.5, og er dermed ikke noe argument for å velge den ene generasjonen framfor den andre.
Øverst til venstre: GPT Image 2 (high). Øverst til høyre: GPT Image 2.5 Flare (high). Nederst til venstre: GPT Image 2.5 Flare (max). Nederst til høyre: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 2: produktredigering fra et referansebilde
Hver modell fikk samme bilde av koppen og beskjed om å plassere den på en hvit marmorbenk ved et vindu i mykt morgenlys, uten å endre form, farge, håndtakets plassering eller logoen. Alle fire beholdt logo, farge og håndtak. De tre resultatene fra GPT Image 2.5 traff proporsjonene i referansen; GPT Image 2 gjorde koppen litt lavere og bredere enn kilden. Tidene var 137.2 sekunder for GPT Image 2, 36.6 for Flare på high, 68.9 for Flare på max og 107.9 for Sunburst på max (én kjøring). På en enkeltstående referanseredigering er alle oppsett gode nok for produksjon.
Test 3: redigeringskjede over tre runder
Med hver modells resultat fra test 2 som utgangspunkt ba runde to om en croissant på en tallerken til høyre for koppen og ingenting annet; runde tre ba om å endre bare lyset til varmt kveldslampelys. Vi telte hver endring som ikke var bestilt.
- GPT Image 2 (high): runde to renderte hele scenen på nytt. Koppen flyttet seg mot venstre og ble mindre, og planten og skjærebrettet skiftet plass. Runde tre beholdt den nye komposisjonen, men tegnet utsikten gjennom vinduet på nytt. Fire utilsiktede endringer, om lag 136 sekunder per runde.
- Flare (high): runde to la en svak, stofflignende struktur på koppens overflate, og ingenting annet rørte seg; runde tre endret bare lyset. Én utilsiktet endring, om lag 30 sekunder per runde.
- Flare (max): koppens overflate gled fra matt til et kryssende kornmønster gjennom de to rundene, og planten og vinduskarmen flyttet seg i begge. Fire utilsiktede endringer, om lag 62 sekunder per runde.
- Sunburst (max): komposisjonen, koppen, planten, boksen og brettet sto stille gjennom begge rundene. Bare croissanten og lyset endret seg. Null utilsiktede endringer, om lag 107 sekunder per runde.
Sunburst leverte akkurat det OpenAI har lovet for arbeid over flere runder. Overraskelsen var Flare på max, som gled like mye som GPT Image 2 i denne ene kjeden, mens Flare på high holdt stø kurs. Én kjede er ingen statistikk, men det er god grunn til å teste begge Flare-trinnene på dine egne redigeringssekvenser før du antar at det høyeste trinnet er det tryggeste.
Siste bilde i kjeden. Øverst til venstre: GPT Image 2 (high). Øverst til høyre: GPT Image 2.5 Flare (high). Nederst til venstre: GPT Image 2.5 Flare (max). Nederst til høyre: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 4: detaljer i 4K-landskap
Alle fire oppsett returnerte et bilde av fjordmotivet i eksakt 3840×2160. Skalert ned til en skjerm er de fire vanskelige å skille fra hverandre. I et utsnitt på 100% rundt hytta er Sunburst på max skarpest, med lesbar lav på steinene, riller i taket og enkeltbord i rekkverket. Flare på max følger tett bak. GPT Image 2 på high gjengir hyttas panel knivskarpt, men legger et malerisk søl over løv og stein. Flare på high er synlig mykere overalt, som er som forventet på en fjerdedel av outputtokenene. Tidene var 105.4 sekunder for GPT Image 2, 31.0 for Flare på high, 75.1 for Flare på max og 91.5 for Sunburst på max (én kjøring). Listeprisene hos fal.ai for disse renderingene er henholdsvis $0.401, $0.100, $0.400 og $0.400 (fal.ai).
Utsnitt på 1024×640 i 100% fra hver rendering i 3840×2160. Øverst til venstre: GPT Image 2 (high). Øverst til høyre: GPT Image 2.5 Flare (high). Nederst til venstre: GPT Image 2.5 Flare (max). Nederst til høyre: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 5: miniatyrbilde til sosiale medier på det billigste brukbare trinnet
Prompten var en ramenskål sett rett ovenfra på gul bakgrunn i 1024×1024, kjørt tre ganger per oppsett. Alle 12 resultatene var brukbare. Flare på high ga tre rene, konsistente skåler med en median på 25.1 sekunder og en listepris på $0.053 hver. GPT Image 2 på high trengte en median på 152.6 sekunder til $0.211, og den første kjøringen strødde vårløk utover bakgrunnen utenfor skåla. Flare på max brukte en median på 58.8 sekunder og Sunburst på max 128.4 sekunder, begge til $0.211. Til miniatyrbilder leverer Flare på high et brukbart bilde på en sjettedel av tiden og en fjerdedel av prisen til GPT Image 2-utgangspunktet.
Første av tre kjøringer per oppsett. Øverst til venstre: GPT Image 2 (high). Øverst til høyre: GPT Image 2.5 Flare (high). Nederst til venstre: GPT Image 2.5 Flare (max). Nederst til høyre: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Resultatene i korte trekk
| Test | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Plakattekst: korrekte tegn, tid | 37/37, 116.0 s | 37/37, 26.0 s | 37/37 pluss 2 løse punktum, 54.5 s | 37/37, 96.1 s |
| 2. Referanseredigering: motivet beholdt, tid | Ja (litt lavere og bredere), 137.2 s | Ja, 36.6 s | Ja, 68.9 s | Ja, 107.9 s |
| 3. Redigeringskjede: utilsiktede endringer over 2 runder, tid per runde | 4, om lag 136 s | 1, om lag 30 s | 4, om lag 62 s | 0, om lag 107 s |
| 4. 4K-detaljer: rangering i 100%, tid, listepris | 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. Miniatyrbilde: median av 3 kjøringer, listepris | 152.6 s, $0.211 | 25.1 s, $0.053 | 58.8 s, $0.211 | 128.4 s, $0.211 |
Målt på kø-API-et til fal.ai 10. september 2026. Tidene er klokketid fra innsending til ferdig resultat; enkeltkjøringer med unntak av rad 5. Prisene er fal.ais listepriser per utdatabilde og omfatter ikke inputtokens for referansebildene.
Hvor mye raskere er GPT Image 2.5 enn GPT Image 2?
OpenAI hevder «opptil 50% lavere latens» for Flare sammenlignet med GPT Image 2 (OpenAI). Tallene fra tredjeparter etter lansering ligger i samme område eller høyere: WeShop målte Flare 30% til 52% raskere med identiske innstillinger (WeShop), og Manus rapporterte at Flare var to til fire ganger så rask som GPT Image 2 på sine egne oppgaver før lansering (BuildFastWithAI).
Våre egne tall fra samme kø hos fal.ai er større enn OpenAIs påstand. Ved 1024×1024 kom Flare på high tilbake med en median på 25.1 sekunder mot 152.6 sekunder for GPT Image 2 på high – en reduksjon på 84%, eller rundt seks ganger raskere. Flare på max, det kostnadsmatchede trinnet, brukte 58.8 sekunder, en reduksjon på 61%. Sunburst på max brukte 128.4 sekunder, 16% raskere enn GPT Image 2, samtidig som den ga det mest detaljerte resultatet av de fire. Én kuriositet: GPT Image 2 brukte lengre tid på miniatyrbildene i 1024×1024 enn på landskapet i 3840×2160 (152.6 mot 105.4 sekunder), noe som tyder på at tiden domineres av planleggingssteget snarere enn av antall piksler. Dette er køtider hos fal.ai på én enkelt dag, og OpenAIs direkte API kan oppføre seg annerledes, så forholdstallene er veiledende, ikke endelige.
Er GPT Image 2.5 bedre enn GPT Image 2 på uavhengige benchmarker?
De første stemmene sier ja, med et forbehold om utvalgsstørrelse. På Arenas ledertavle for tekst-til-bilde datert 7. september 2026 leder gpt-image-2.5-sunburst med 1421 ± 13, og gpt-image-2.5-flare ligger på andreplass med 1399 ± 13, begge merket som foreløpige. gpt-image-2 på medium kvalitet holder tredjeplassen med 1381 ± 4. Avstanden mellom Sunburst og GPT Image 2 er 40 poeng, men de to nye oppføringene har 3,149 og 2,856 stemmer mot 78,731 for GPT Image 2, så konfidensintervallene er tre ganger så brede.
Arenaen for tekst-til-bilde hos Artificial Analysis hadde ikke lagt inn noen av 2.5-modellene per 10. september 2026. Tavla lister fortsatt GPT Image 2 (high) først med en Elo på 1171 over 15,381 prøver, foran MAI-Image-2.6 på 1144 og Nano Banana 2 på 1122. Til GPT Image 2.5 har samlet stemmer der, er den ærlige oppsummeringen at GPT Image 2 fortsatt er beste modell på den ene uavhengige tavla, mens GPT Image 2.5 leder på den andre med foreløpige data.
Kan du velge Flare eller Sunburst i ChatGPT?
Nei. ChatGPT gir ingen velger mellom de to Images 2.5-modellene. The Decoder testet begge forbrukerflatene etter lansering og fant at Chat-modus «ofte» rutet til den svakere modellen, mens Work-modus «konsekvent» brukte den sterkere, og at redigeringer i Chat-modus endret urelaterte detaljer oftere (The Decoder, sep. 2026). OpenAIs dokumentasjon sier ikke hvilken variant ChatGPT velger i en gitt situasjon.
Images 2.5 ble rullet ut på lanseringsdagen til alle ChatGPT-nivåer, inkludert gratisnivået, i tillegg til ChatGPT Work og Codex, på desktop, mobil og web (OpenAI via 9to5Mac). Betalte planer kjøper kortere ventetid og høyere bruksgrenser, ikke en annen modell. For gjentakbare resultater er API-ens modell-id-er, eller en plattform som viser bryteren, de eneste måtene å garantere Flare eller Sunburst. LoveGen AI viser de to variantene som kort side om side på GPT Image 2.5-siden, så valget er eksplisitt for hver generering.
Hva bør du bruke? GPT Image 2 mot Flare mot Sunburst, jobb for jobb
| Jobb | Anbefalt modell | Kvalitetstrinn | Hvorfor |
|---|---|---|---|
| Miniatyrbilder til sosiale medier, varianter i stort volum | GPT Image 2.5 Flare | medium eller high | Lavest kostnad per brukbare bilde og raskest generering i testene våre |
| Produktredigering for netthandel fra et referansefoto | GPT Image 2.5 Sunburst (eller Flare på high) | high eller xhigh | Begge holdt koppen, logoen og bakgrunnen fast i kjedetesten vår; Sunburst var reneste |
| Klientrevisjoner over flere runder | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh eller max | Null utilsiktede endringer gjennom kjeden vår på tre runder; GPT Image 2 og Flare på max gjorde fire hver |
| Flerspråklige plakater i 2K på stramt budsjett | GPT Image 2 | high (LoveGen AI: 0.3 kreditt) | Fortsatt først hos Artificial Analysis; fast 0.3 kreditt på LoveGen AI slår 0.5 for 2.5 på High |
| Trykk, hovedvisualer, 4K-bakgrunner | GPT Image 2.5 Sunburst eller Flare | max | Bare 2.5 gir tilgang til max-trinnet; 4K på max koster $0.400 hos fal.ai, det samme som GPT Image 2 på high |
| API-integrasjoner som trenger kapasitet | GPT Image 2.5 Flare | auto eller high | Samme rategrenser som GPT Image 2, med lavere latens per bilde |
Bli på GPT Image 2 når
Du trenger 2K-utdata med sterk tekst og betaler per kreditt på LoveGen AI, der GPT Image 2 koster 0.3 kreditt mot 0.5 for GPT Image 2.5 ved tilsvarende størrelse og trinn. Du blir også når en pipeline er trimmet mot resultatene fra GPT Image 2 og ennå ikke er validert på nytt, for redigeringene i 2.5 oppfører seg annerledes med vilje.
Velg GPT Image 2.5 Flare når
Fart og volum betyr mer enn det siste hakket med detaljer. I testene våre kom Flare på high tilbake med et bilde i 1024×1024 på en median av 25.1 sekunder, seks ganger raskere enn GPT Image 2, og holdt en redigeringskjede over tre runder stabil. OpenAI posisjonerer Flare som standardvalget for «innhold fra skapere og til sosiale medier, produktopplevelser, visuelt søk, rask bildeprototyping og generering i stort volum» (OpenAI), og siden tokenprislista er den samme, er det ikke noe påslag for farten.
Velg GPT Image 2.5 Sunburst når
Leveransen skal redigeres mer enn én gang, eller et referansemotiv må komme helskinnet gjennom et bytte av stil eller scene. Sunburst er modellen OpenAI bygde «for premium visuelle arbeidsflyter som har nytte av strammere kontroll gjennom redigeringer», tredjepartstesting rapportert av WeShop fant at den gled rundt 40% mindre utenfor målområdet enn Flare (WeShop, sep. 2026), og den var det eneste oppsettet med null utilsiktede endringer i kjeden vår på tre runder. Den ga også den skarpeste 4K-renderingen av de fire.
Når ingen av OpenAI-modellene vinner
For redigeringer som trenger mer enn seks referansebilder, eller for redigering av fotografier med naturlig språk der identiteten må holde gjennom et dusin inputbilder, tar Googles Nano Banana Pro imot opptil 14 referansebilder på LoveGen AI. For layouter der typografien kommer først, er Ideogram 3 fortsatt spesialisten, og for fotorealisme i studiokvalitet uten tekst er Flux 2 Pro fremdeles et sterkt alternativ. Alt dette går på samme kredittsaldo, så å teste samme prompt på flere modeller koster en brøkdel av en kreditt.
Er GPT Image 2 avviklet? Bør du migrere nå?
GPT Image 2 er ikke avviklet per 10. september 2026. OpenAIs side om avvikling oppgir ingen sluttdato for gpt-image-2, og modellsiden for gpt-image-2 er fortsatt aktiv med snapshotet 2026-04-21. OpenAI har ikke sagt når, eller om, GPT Image 2 følger DALL-E-modellene ut i pensjon.
For nytt arbeid er GPT Image 2.5 det fornuftige standardvalget, og OpenAIs egen anbefaling er å starte med Flare og gå over til Sunburst først når kvalitetskravene tilsier det (OpenAI Developer Community). En sjekkliste for migrering av eksisterende integrasjoner:
- Bytt modell-id til
gpt-image-2.5-flareellergpt-image-2.5-sunburst. - Kartlegg
qualitypå nytt. Gammelhighblir nymaxhvis du vil ha samme budsjett av outputtokens; gammelmediumblir nyhigh. - Sett
qualityeksplisitt. De nye modellene brukerautosom standard, noe som lar OpenAI velge trinnet. - Gå gjennom redigeringspromptene. 2.5 endrer bare det du ber om; prompter som lente seg på at GPT Image 2 renderte hele bildet på nytt, må kanskje beskrive den globale endringen du er ute etter.
- Vurder
background: "opaque"hvis gjennomsiktige eller automatiske bakgrunner har gitt overraskelser. - Budsjetter ut fra fal.ai eller OpenAIs bruksdata, ikke kalkulatoren for GPT Image 2, som OpenAI sier ikke dekker 2.5.
Ofte stilte spørsmål
Når kom GPT Image 2.5?
OpenAI slapp GPT Image 2.5 den 8. september 2026, under forbrukernavnet ChatGPT Images 2.5. API-et gir to modeller, gpt-image-2.5-flare og gpt-image-2.5-sunburst, begge med snapshot 2026-09-08. Den ble rullet ut samme dag til alle ChatGPT-nivåer, inkludert gratisnivået, i tillegg til ChatGPT Work og Codex, på desktop, mobil og web (OpenAI).
Hva er forskjellen mellom GPT Image 2.5 Flare og Sunburst?
Flare er OpenAIs standardmodell: høyere kvalitet enn GPT Image 2 med opptil 50% lavere latens, rettet mot innhold til sosiale medier, produktopplevelser og generering i stort volum. Sunburst er den større presisjonsmodellen med lengre genereringstid, bygget for kampanjekreativ og redigering over flere runder der hver revisjon må la resten av bildet være i fred. Begge har samme tokenpris (OpenAI).
Er GPT Image 2.5 bedre enn GPT Image 2?
På Arenas foreløpige tekst-til-bilde-tavle for september 2026 får GPT Image 2.5 Sunburst 1421 poeng og Flare 1399, mot 1381 for gpt-image-2 (medium), men de nye oppføringene har rundt 3,000 stemmer mot 78,000 (Arena). OpenAI hevder skarpere detaljer, mer naturlig lys, bedre bevaring av referansefotoet og mer pålitelig redigering over flere runder. Artificial Analysis lister fortsatt GPT Image 2 først, fordi 2.5 ennå ikke er lagt inn.
Koster GPT Image 2.5 mer enn GPT Image 2?
Ikke per token. Begge tar $5 per million tekst-inputtokens, $8 per million bilde-inputtokens og $30 per million bilde-outputtokens (OpenAI). Per bilde har stigen forskjøvet seg: hos fal.ai koster et GPT Image 2.5-bilde i 1024×1024 rundt $0.006 på low, $0.053 på high og $0.211 på max, mens GPT Image 2 koster $0.006 på low, $0.053 på medium og $0.211 på high.
Hva er de nye kvalitetstrinnene xhigh og max?
GPT Image 2.5 legger xhigh og max over high; GPT Image 2 stopper på high. Begge 2.5-modellene bruker auto som standard (OpenAIs guide). Ved 1024×1024 oppgir fal.ai xhigh til $0.094 og max til $0.211 per bilde; ved 3840×2160 er xhigh $0.178 og max $0.400 (fal.ai). Max er trinnet som tilsvarer den gamle outputkostnaden for high i GPT Image 2.
Støtter GPT Image 2.5 4K?
Ja. OpenAIs guide til bildegenerering tillater egendefinerte oppløsninger der hver kant er en multipel av 16, ingen kant overstiger 3840 piksler, det totale antallet piksler ligger mellom 655,360 og 8,294,400, og sideforholdet holder seg mellom 1:3 og 3:1. Oppløsninger over 2560×1440 er merket som eksperimentelle (OpenAIs guide). På LoveGen AI tilbyr GPT Image 2.5 3840×2160 og 2160×3840 direkte, mens GPT Image 2 er begrenset til 2K.
Kan jeg velge Flare eller Sunburst inne i ChatGPT?
Nei. ChatGPT har ingen modellvelger for Images 2.5. The Decoder rapporterte at Chat-modus ofte rutet til den svakere varianten, mens Work-modus konsekvent brukte den sterkere, og at urelaterte detaljer endret seg oftere i redigeringer i Chat-modus (The Decoder). Vil du styre varianten, bruk modell-id-ene i API-et eller en plattform som LoveGen AI, som viser en Flare/Sunburst-bryter.
Er GPT Image 2 avviklet?
Ikke per 10. september 2026. OpenAIs side om avvikling oppgir ingen sluttdato for gpt-image-2, og modellsiden er fortsatt aktiv med snapshotet 2026-04-21. OpenAI påpeker likevel at kostnadskalkulatoren for GPT Image 2 ikke anslår tokenforbruket til 2.5-modellene (OpenAI), så budsjetter separat før du bytter.
Hvor mye raskere er GPT Image 2.5 enn GPT Image 2?
OpenAI oppgir at Flare kutter latensen med opptil 50% sammenlignet med GPT Image 2 (OpenAI). Tredjepartstesting rapportert av WeShop plasserer Flare 30% til 52% raskere med identiske innstillinger, og Manus målte to til fire ganger raskere på sine egne oppgaver før lansering (BuildFastWithAI). Testen vår i samme kø hos fal.ai 10. september 2026 ga medianer på 25.1 sekunder for Flare på high, 58.8 sekunder for Flare på max og 152.6 sekunder for GPT Image 2 på high per bilde i 1024×1024.
Hvilken modell er best til redigering med referansefotoer?
GPT Image 2.5 Sunburst. OpenAI bygde den for strammere kontroll gjennom flere redigeringer på rad, og den er bedre til å holde referansemotiver gjenkjennelige i nye omgivelser og stiler (OpenAI). WeShops testing fant at Sunburst gled rundt 40% mindre utenfor målområdet enn Flare (WeShop). I kjeden vår på tre runder 10. september 2026 gjorde Sunburst på max null utilsiktede endringer, Flare på high én og GPT Image 2 fire, fordi den renderte hele scenen på nytt i andre runde.
Hvor mange kreditter koster GPT Image 2.5 på LoveGen AI?
Fra 0.1 kreditt per bilde. Standardstørrelsen 1024×1024 koster 0.5 kreditt på High, 0.8 på Extra High og 1.8 på Max; en rendering i 3840×2160 på Max er taket med 3.4 kreditter. Flare og Sunburst koster det samme. GPT Image 2 ligger på faste 0.3 kreditt per bilde på LoveGen AI, med opptil fire referansebilder, og er dermed fortsatt det billigste valget for 2K-arbeid.
Bør jeg bytte API-integrasjonen min fra gpt-image-2 til gpt-image-2.5?
Ja for nytt arbeid, med én endring: kartlegg kvalitetstrinnet på nytt. En forespørsel som brukte gpt-image-2 med quality: "high", bør bruke gpt-image-2.5-flare med quality: "max" for å beholde samme budsjett av outputtokens; lar du high stå, får du et billigere bilde med færre tokens (fal.ai-priser). Merk deg også den nye standardverdien auto, bakgrunnsvalget opaque og at Sunburst legger på latens.
Konklusjon
GPT Image 2.5 er en reell oppgradering fra GPT Image 2 på redigering, referansetroskap og fart, og den koster det samme per token. Det ene du bør ha inne før du bytter, er at kvalitetsnavnene har flyttet seg: max er det nye high, og high er det nye medium. Flare er riktig standardvalg for det meste, Sunburst gjør seg fortjent til de ekstra sekundene når et motiv må overleve flere redigeringsrunder, og GPT Image 2 er fortsatt verdt å beholde til billig, teksttung 2K-produksjon, særlig til 0.3 kreditt på LoveGen AI.
Begge generasjonene kjører side om side med alle andre store modeller i katalogen over AI-bildemodeller på LoveGen AI, uten abonnement og med pris per bilde. I skrivende stund tilbyr LoveGen AI også GPT Image 2.5 gratis å prøve, som er den billigste måten å kjøre de fem promptene over på dine egne motiver.