GPT Image 2.5, udostępniony 8 września 2026 roku, zastępuje GPT Image 2 dwoma modelami: Flare (ta sama cena za tokeny, opóźnienie niższe nawet o 50%) i Sunburst (precyzyjniejsze edycje w kolejnych turach). Stawki za tokeny pozostały bez zmian, ale poziomy jakości zostały przeskalowane: tryb „max” w 2.5 kosztuje tyle, ile kosztował „high” w GPT Image 2. We wstępnym zestawieniu Arena z września 2026 Sunburst notuje 1421 punktów, a GPT Image 2 — 1381.
W tym porównaniu sprawdzamy, co dokładnie zmieniło OpenAI, ile realnie wychodzi jeden obraz w obu generacjach, jak trzy opcje poradziły sobie z pięcioma identycznymi promptami puszczonymi przez jedną kolejkę i który model wybrać do jakiego zadania. Wszystkie dane są aktualne na 10 września 2026 roku, a każda liczba prowadzi do źródła.
Czym jest GPT Image 2.5 i czym różni się od GPT Image 2?
GPT Image 2.5 to rodzina modeli generowania obrazu od OpenAI, zapowiedziana 8 września 2026 roku pod konsumencką nazwą ChatGPT Images 2.5. GPT Image 2 wyszedł 21 kwietnia 2026 roku jako jeden model — GPT Image 2.5 to dwa modele w API: gpt-image-2.5-flare i gpt-image-2.5-sunburst, oba ze snapshotem 2026-09-08. Oba znajdziesz w LoveGen AI na stronie GPT Image 2.5, z przełącznikiem Flare/Sunburst, obok pierwotnego GPT Image 2.
Wpis premierowy OpenAI streszcza tę aktualizację jako „ostrzejsze detale, szybsze generowanie, precyzyjniejszą edycję i lepsze narzędzia do tworzenia oraz udostępniania” (OpenAI za 9to5Mac, 8 września 2026). Firma dodaje, że Images 2.5 „daje bardziej naturalne światło i bogatsze tekstury, lepiej zachowuje obiekty ze zdjęć referencyjnych i pewniej stosuje się do instrukcji edycyjnych w kolejnych turach”.
Flare i Sunburst w jednej tabeli
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Pozycjonowanie OpenAI | Model domyślny „do większości zastosowań” | „Zaawansowane procesy wizualne, którym służy ściślejsza kontrola nad edycjami” |
| Jakość względem GPT Image 2 | Wyższa, przy „opóźnieniu niższym o 50%” | Wyższa, ale z „dłuższym czasem generowania” niż Flare |
| Docelowe zastosowania | Treści twórców i social media, doświadczenia produktowe, wyszukiwanie wizualne, szybkie prototypowanie, generowanie na dużą skalę | Kreacje kampanijne, dopracowana fotografia produktowa, szlifowanie w wielu rundach |
| Identyfikator API | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Cena za tokeny | Identyczna jak w GPT Image 2 | Identyczna jak w GPT Image 2 |
Źródło: ogłoszenie na OpenAI Developer Community i strony modeli OpenAI.
Co zmieniło się w GPT Image 2.5
Według ogłoszenia OpenAI nowości względem GPT Image 2 jest pięć:
- Dwa modele zamiast jednego. Flare do szybkości, Sunburst do precyzji, w tej samej cenie za token.
- Dwa nowe poziomy jakości.
xhighimaxstoją ponadhigh; GPT Image 2 kończył się nahigh. Oba modele 2.5 startują domyślnie zquality: auto(przewodnik OpenAI po generowaniu obrazów). - Edycje punktowe. OpenAI pisze o „edycjach na bazie komentarzy, które zmieniają tylko to, co chcesz” i o „spójnych detalach w kolejnych edycjach”.
- Lepsza wierność zdjęć referencyjnych. Obiekty z wgranych zdjęć pozostają rozpoznawalne w nowych scenach i stylach.
- Nowa opcja tła
opaqueobokautoitransparent.
W aplikacji ChatGPT Images 2.5 dorzuca dodatkowo narzędzie Sketch do naszkicowania zgrubnego układu, komentarze wskazujące konkretny fragment obrazu, szablony formatów takich jak plakaty czy gadżety oraz prompty do udostępniania (The Decoder, wrzesień 2026). The Decoder zwraca też uwagę, że wyniki noszą niewidoczny znak wodny SynthID od Google DeepMind.
Co zostało bez zmian
Wszystko, co w kwietniu 2026 roku wyróżniało GPT Image 2, przechodzi do nowej generacji. GPT Image 2 był pierwszym modelem obrazowym OpenAI z krokiem rozumowania, który planuje kompozycję przed renderowaniem, potrafił zwrócić do ośmiu spójnych obrazów z jednego promptu i renderował pismo niełacińskie — japońskie, koreańskie, chińskie, hindi, bengalskie — nieporównywalnie pewniej niż jego poprzednicy (OpenAI, kwiecień 2026; MacRumors, 22 kwietnia 2026). Te możliwości zostają w Images 2.5.
Identyczne są również limity zapytań we wszystkich trzech modelach API. OpenAI podaje dla Tier 1 100,000 tokenów na minutę i 5 obrazów na minutę, a dla Tier 5 — 8,000,000 tokenów na minutę i 250 obrazów na minutę; dane pochodzą ze stron modeli gpt-image-2, Flare i Sunburst.
GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: specyfikacje obok siebie
| Parametr | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Źródło |
|---|---|---|---|---|
| Data premiery | 21 kwietnia 2026 | 8 września 2026 | 8 września 2026 | OpenAI |
| Identyfikator API / snapshot | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | strony modeli OpenAI |
| Poziomy jakości | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | przewodnik OpenAI |
| Deklarowane opóźnienie | Punkt odniesienia | Nawet o 50% niższe niż w GPT Image 2 | Dłuższe niż w Flare | OpenAI |
| Rozdzielczość własna | Wielokrotności 16, maks. krawędź 3840 px, od 655,360 do 8,294,400 pikseli łącznie | Tak samo | Tak samo | przewodnik OpenAI |
| Zakres proporcji | od 1:3 do 3:1 | od 1:3 do 3:1 | od 1:3 do 3:1 | przewodnik OpenAI |
| Opcje tła | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | schemat fal.ai |
| Krok rozumowania („myślenie”) | Tak | Tak | Tak | OpenAI, kwiecień 2026 |
| Wejście tekstowe / wejście obrazowe / wyjście obrazowe | $5 / $8 / $30 za 1M tokenów | $5 / $8 / $30 za 1M tokenów | $5 / $8 / $30 za 1M tokenów | strony modeli OpenAI |
| Wynik Arena text-to-image (wrzesień 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78,731 głosów) | 1399 ± 13 (2,856 głosów, wstępnie) | 1421 ± 13 (3,149 głosów, wstępnie) | Arena |
| Pozycja w Artificial Analysis (10 września 2026) | 1., Elo 1171 (high) | Jeszcze nieujęty | Jeszcze nieujęty | Artificial Analysis |
| Zdjęcia referencyjne w LoveGen AI | Do 4 | Do 6 | Do 6 | strony modeli LoveGen AI |
| Maksymalny rozmiar w LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | strony modeli LoveGen AI |
| Kredyty w LoveGen AI | 0.3 za obraz, stała stawka | od 0.1 do 3.4 zależnie od jakości i rozmiaru | Tak samo jak Flare | strony modeli LoveGen AI |
Przewodnik OpenAI oznacza rozdzielczości powyżej 2560×1440 jako eksperymentalne dla każdego modelu z tej rodziny i rekomenduje 1024×1024, 1536×1024 albo 1024×1536 jako rozmiary standardowe (przewodnik OpenAI po generowaniu obrazów).
Czy GPT Image 2.5 kosztuje więcej niż GPT Image 2?
Za token — nie. Za obraz odpowiedź zależy od wybranego poziomu jakości, bo OpenAI przeskalowało całą drabinkę. GPT Image 2.5 w trybie high produkuje obraz za tyle, ile GPT Image 2 kosztował w medium, a GPT Image 2.5 w max — za tyle, ile GPT Image 2 w high.
Ta sama tabela stawek za tokeny
Wszystkie trzy modele liczą $5 za milion tokenów wejścia tekstowego ($1.25 z cache), $8 za milion tokenów wejścia obrazowego ($2 z cache) i $30 za milion tokenów wyjścia obrazowego — tak podają strony modeli gpt-image-2.5-flare i gpt-image-2.5-sunburst, które wprost stwierdzają, że „stawki za tokeny odpowiadają GPT Image 2”. Te same strony ostrzegają, że kalkulator kosztów GPT Image 2 od OpenAI „nie szacuje zużycia tokenów w GPT Image 2.5” — i to pierwsza wskazówka, że liczba tokenów wyjściowych na obraz się zmieniła.
Drabinka jakości została przeskalowana
fal.ai publikuje sztywną cenę za obraz dla każdej kombinacji jakości i rozmiaru w obu modelach, więc przesunięcie widać jak na dłoni. Poniższe liczby to ceny katalogowe fal.ai z 9 września 2026 roku.
| Poziom jakości | 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 | brak | $0.094 | brak | $0.178 |
| max | brak | $0.211 | brak | $0.400 |
Źródła: GPT Image 2 na fal.ai i GPT Image 2.5 Flare na fal.ai. Flare i Sunburst mają na fal.ai jeden wspólny cennik (strona Sunburst).
Wystarczy przejechać wzrokiem kolumnę GPT Image 2.5, żeby zobaczyć schemat: high w 2.5 ($0.053) odpowiada medium w GPT Image 2 ($0.053), a max w 2.5 ($0.211) odpowiada high w GPT Image 2 ($0.211). The Decoder doszedł do tego samego wniosku, zauważając, że poziom max w 2.5 „kosztuje tyle, ile poziom high w Images 2.0” (The Decoder). W praktyce OpenAI nie dodało dwóch droższych szczebli nad starym szczytem, tylko wstawiło dwa tańsze pod nim.
Co to znaczy przy migracji istniejącej integracji
Zapytanie, które korzystało z gpt-image-2 z quality: "high" i zmienia jedynie identyfikator modelu na gpt-image-2.5-flare, zostanie przy quality: "high" i wyda około jednej czwartej tokenów wyjściowych, które zużywało wcześniej. To oszczędność rzędu 75% przy 1024×1024 (z $0.211 na $0.053 według cennika fal.ai), ale też inna ilość pracy przy renderowaniu. Zespoły, które chcą utrzymać dotychczasowy budżet tokenów wyjściowych, powinny ustawić quality: "max". Kto polegał na wartości domyślnej, musi pamiętać, że GPT Image 2.5 startuje z auto w API OpenAI (przewodnik OpenAI) i z high na fal.ai (schemat fal.ai).
Koszt w kredytach w LoveGen AI
W LoveGen AI GPT Image 2 to stałe 0.3 kredytu za obraz, z maksymalnie czterema zdjęciami referencyjnymi i wyjściem 2K. GPT Image 2.5 jest wyceniany według jakości i rozmiaru, od 0.1 kredytu w górę. W domyślnym 1024×1024 Low kosztuje 0.1, Medium 0.2, High 0.5, Extra High 0.8, a Max 1.8 kredytu. Render 3840×2160 mieści się między 0.1 kredytu w Low i 3.4 kredytu w Max. Flare i Sunburst kosztują tyle samo, a każdy rozmiar — od 1024×768 przez 1920×1080 i 2560×1440 aż do 3840×2160 — jest dostępny w poziomie i w pionie, z opcjonalnym przezroczystym tłem PNG.
Test praktyczny: 5 promptów, 3 modele, jedna platforma
10 września 2026 roku, dwa dni po premierze, przepuściliśmy pięć ustalonych promptów przez GPT Image 2 i oba modele GPT Image 2.5 w kolejkowym API fal.ai, tak aby wszystkie trzy dzieliły jednego dostawcę, jedną kolejkę i jeden zegar. Sprawdzaliśmy cztery konfiguracje: GPT Image 2 w high (punkt odniesienia, z którego dziś korzysta większość integracji), Flare w high (to, co daje samo podmienienie identyfikatora modelu) oraz Flare i Sunburst w max (dopasowane kosztowo do punktu odniesienia, $0.211 za obraz 1024×1024 według cennika fal.ai). Przebieg dał 33 obrazy, bez ani jednej awarii, i kosztował około $6 w cenach katalogowych.
Protokół testu
- Rozmiary: 1024×1024 w testach 1, 2, 3 i 5; 3840×2160 w teście 4, podawane jako jawna szerokość i wysokość.
- Pomiar czasu: sekundy zegarowe od zgłoszenia do kolejki do gotowego wyniku. Cztery konfiguracje szły równolegle; oczekiwanie w kolejce nigdy nie przekroczyło 3 sekund, więc podane liczby to praktycznie czas przetwarzania na fal.ai. Test 5 to mediana z 3 przebiegów; każda pozostała liczba pochodzi z jednego przebiegu i jest tak oznaczona.
- Zdjęcie referencyjne: granatowy ceramiczny kubek z białym logo w formie góry na białym tle, wygenerowany raz przez Flare w
highi użyty jako identyczne wejście dla każdego modelu w testach 2 i 3. - Ocena: test 1 liczy poprawne znaki z 37 rozłożonych na pięć napisów. Testy 2 i 3 liczą niezamówione zmiany kubka, jego logo i tła w całym łańcuchu. Test 4 porównuje wycinek 1024×640 w skali 100% wokół chatki. Test 5 sprawdza, czy wszystkie trzy przebiegi nadają się na miniaturę.
- Zastrzeżenie: kolejka fal.ai dokłada własny narzut, a LoveGen AI kieruje GPT Image 2 przez innego dostawcę niż GPT Image 2.5, więc bezwzględne czasy na innych platformach będą inne. Użytecznym sygnałem są proporcje między modelami.
Test 1: tekst na plakacie w kilku językach
Prompt prosił o plakat kawiarni w płaskiej grafice wektorowej z pięcioma dokładnymi napisami: „MORNING BREW”, 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, „$4.50” i „Open 7am - 6pm”, plus metka z ceną w prawym dolnym rogu. Wszystkie cztery konfiguracje wyrenderowały poprawnie wszystkie 37 znaków i umieściły metkę tam, gdzie trzeba. Flare w max dorzucił zbędną kropkę po nagłówku i po godzinach otwarcia; pozostałe trzy były czyste. GPT Image 2 potrzebował 116.0 sekundy, Flare w high 26.0 sekundy, Flare w max 54.5 sekundy, a Sunburst w max 96.1 sekundy (jeden przebieg). Renderowanie tekstu, sztandarowa umiejętność GPT Image 2 z kwietnia 2026 roku, przechodzi do 2.5 w całości i nie jest argumentem za żadną z generacji.
Lewy górny: GPT Image 2 (high). Prawy górny: GPT Image 2.5 Flare (high). Lewy dolny: GPT Image 2.5 Flare (max). Prawy dolny: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 2: edycja produktu ze zdjęcia referencyjnego
Każdy model dostał to samo zdjęcie kubka i polecenie, by postawić go na białym marmurowym blacie przy oknie w miękkim porannym świetle, zachowując kształt, kolor, ustawienie ucha i logo. Wszystkie cztery utrzymały logo, kolor i ucho. Trzy wyniki GPT Image 2.5 trzymały proporcje referencji; GPT Image 2 wyrenderował kubek nieco bardziej przysadzisty niż oryginał. Czasy: 137.2 sekundy dla GPT Image 2, 36.6 dla Flare w high, 68.9 dla Flare w max i 107.9 dla Sunburst w max (jeden przebieg). W pojedynczej edycji na bazie referencji każda konfiguracja nadaje się do produkcji.
Test 3: łańcuch trzech tur edycji
Punktem wyjścia był wynik testu 2 dla każdego modelu. W drugiej turze prosiliśmy o croissanta na talerzyku po prawej stronie kubka i o nic więcej; w trzeciej — o zmianę wyłącznie światła na ciepłe światło wieczornej lampy. Policzyliśmy każdą zmianę, o którą nie prosiliśmy.
- GPT Image 2 (high): druga tura wyrenderowała całą scenę od nowa. Kubek przesunął się w lewo i zmalał, a roślina i deska do krojenia zmieniły położenie. Trzecia tura utrzymała nowy układ, ale przemalowała widok za oknem. Cztery niezamówione zmiany; około 136 sekund na turę.
- Flare (high): druga tura dodała powierzchni kubka delikatne, tkaninowe ziarno i nic poza tym nie drgnęło; trzecia zmieniła tylko światło. Jedna niezamówiona zmiana; około 30 sekund na turę.
- Flare (max): powierzchnia kubka przeszła w ciągu dwóch tur z matowej w kratkowane ziarno, a roślina i rama okna przesunęły się w obu turach. Cztery niezamówione zmiany; około 62 sekundy na turę.
- Sunburst (max): układ, kubek, roślina, pojemnik i deska stały w miejscu przez obie tury. Zmieniły się tylko croissant i światło. Zero niezamówionych zmian; około 107 sekund na turę.
Sunburst dostarczył dokładnie to, co OpenAI obiecywało w pracy wielorundowej. Zaskoczeniem był Flare w max, który w tym jednym łańcuchu odpływał od oryginału tak samo jak GPT Image 2, podczas gdy Flare w high trzymał się solidnie. Jeden łańcuch to jeszcze nie statystyka, ale wystarczający powód, żeby przetestować oba poziomy Flare na własnych sekwencjach edycji, zanim uznamy wyższy poziom za bezpieczniejszy.
Ostatnia klatka łańcucha. Lewy górny: GPT Image 2 (high). Prawy górny: GPT Image 2.5 Flare (high). Lewy dolny: GPT Image 2.5 Flare (max). Prawy dolny: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 4: detal w krajobrazie 4K
Wszystkie cztery konfiguracje zwróciły dokładnie 3840×2160 ze sceną fiordu. Przeskalowane do ekranu są prawie nierozróżnialne. W wycinku 100% wokół chatki najostrzejszy jest Sunburst w max: czytelne porosty na skałach, przetłoczenia blachy na dachu, pojedyncze deski w balustradzie. Flare w max idzie zaraz za nim. GPT Image 2 w high wyraźnie rysuje szalunek chatki, ale zostawia malarską plamę na roślinności i skale. Flare w high jest w całym kadrze zauważalnie miększy, czego należy się spodziewać przy jednej czwartej tokenów wyjściowych. Czasy: 105.4 sekundy dla GPT Image 2, 31.0 dla Flare w high, 75.1 dla Flare w max i 91.5 dla Sunburst w max (jeden przebieg). Ceny katalogowe fal.ai dla tych renderów to odpowiednio $0.401, $0.100, $0.400 i $0.400 (fal.ai).
Wycinki 1024×640 w skali 100% z każdego renderu 3840×2160. Lewy górny: GPT Image 2 (high). Prawy górny: GPT Image 2.5 Flare (high). Lewy dolny: GPT Image 2.5 Flare (max). Prawy dolny: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Test 5: miniatura do social mediów na najtańszym używalnym poziomie
Prompt opisywał miskę ramenu widzianą z góry na żółtym tle, w 1024×1024, i szedł po trzy razy na konfigurację. Wszystkie 12 wyników było używalnych. Flare w high dał trzy czyste, spójne miski przy medianie 25.1 sekundy i cenie katalogowej $0.053 za sztukę. GPT Image 2 w high potrzebował mediany 152.6 sekundy przy $0.211, a w pierwszym przebiegu rozsypał szczypiorek po tle, poza miską. Flare w max zamknął się w medianie 58.8 sekundy, Sunburst w max w 128.4 sekundy, oba przy $0.211. Do miniatur Flare w high dostarcza używalny obraz w jednej szóstej czasu i za jedną czwartą ceny punktu odniesienia, czyli GPT Image 2.
Pierwszy z trzech przebiegów na konfigurację. Lewy górny: GPT Image 2 (high). Prawy górny: GPT Image 2.5 Flare (high). Lewy dolny: GPT Image 2.5 Flare (max). Prawy dolny: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Wyniki w skrócie
| Test | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Tekst na plakacie: poprawne znaki, czas | 37/37, 116.0 s | 37/37, 26.0 s | 37/37 plus 2 zbędne kropki, 54.5 s | 37/37, 96.1 s |
| 2. Edycja z referencji: obiekt zachowany, czas | Tak (nieco przysadziściej), 137.2 s | Tak, 36.6 s | Tak, 68.9 s | Tak, 107.9 s |
| 3. Łańcuch edycji: niezamówione zmiany w 2 turach, czas na turę | 4, około 136 s | 1, około 30 s | 4, około 62 s | 0, około 107 s |
| 4. Detal w 4K: miejsce w skali 100%, czas, cena katalogowa | 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 z 3 przebiegów, cena katalogowa | 152.6 s, $0.211 | 25.1 s, $0.053 | 58.8 s, $0.211 | 128.4 s, $0.211 |
Zmierzone w kolejkowym API fal.ai 10 września 2026 roku. Czasy to sekundy zegarowe od zgłoszenia do zakończenia; pojedyncze przebiegi z wyjątkiem wiersza 5. Ceny to katalogowe stawki fal.ai za obraz wyjściowy i nie obejmują tokenów wejściowych ze zdjęć referencyjnych.
O ile GPT Image 2.5 jest szybszy od GPT Image 2?
OpenAI deklaruje dla Flare „opóźnienie niższe nawet o 50%” względem GPT Image 2 (OpenAI). Liczby opublikowane po premierze przez podmioty zewnętrzne mieszczą się w tym przedziale albo go przekraczają: WeShop zmierzył Flare jako 30% do 52% szybszy przy identycznych ustawieniach (WeShop), a Manus raportował jeszcze przed premierą, że na jego własnych zadaniach Flare jest od dwóch do czterech razy szybszy od GPT Image 2 (BuildFastWithAI).
Nasze wyniki z jednej kolejki na fal.ai są większe niż deklaracja OpenAI. Przy 1024×1024 Flare w high wracał z medianą 25.1 sekundy wobec 152.6 sekundy dla GPT Image 2 w high — to spadek o 84%, czyli około sześciokrotnie szybciej. Flare w max, poziom dopasowany kosztowo, zamknął się w 58.8 sekundy, co daje 61% mniej. Sunburst w max wracał w 128.4 sekundy, o 16% szybciej niż GPT Image 2, dając przy tym najbardziej szczegółowy wynik z całej czwórki. Jedna ciekawostka: GPT Image 2 potrzebował więcej czasu na miniatury 1024×1024 niż na krajobraz 3840×2160 (152.6 wobec 105.4 sekundy), co sugeruje, że jego czas rządzi się krokiem planowania, a nie liczbą pikseli. To czasy z kolejki fal.ai z jednego dnia, a bezpośrednie API OpenAI może zachowywać się inaczej, więc traktuj proporcje orientacyjnie, a nie jako wyrok.
Czy GPT Image 2.5 wygrywa z GPT Image 2 w niezależnych benchmarkach?
Pierwsze głosy mówią, że tak, z zastrzeżeniem o wielkości próby. W rankingu text-to-image Arena z 7 września 2026 roku prowadzi gpt-image-2.5-sunburst z 1421 ± 13, a gpt-image-2.5-flare jest drugi z 1399 ± 13 — oba oznaczone jako wstępne. gpt-image-2 w jakości medium trzyma trzecie miejsce z 1381 ± 4. Dystans między Sunburstem a GPT Image 2 to 40 punktów, ale nowe wpisy mają 3,149 i 2,856 głosów wobec 78,731 dla GPT Image 2, więc ich przedziały ufności są trzy razy szersze.
Arena text-to-image w Artificial Analysis na 10 września 2026 roku nie dodała jeszcze żadnego z modeli 2.5. Jej tabela nadal stawia na pierwszym miejscu GPT Image 2 (high) z Elo 1171 na 15,381 próbek, przed MAI-Image-2.6 z 1144 i Nano Banana 2 z 1122. Dopóki GPT Image 2.5 nie uzbiera tam głosów, uczciwe podsumowanie brzmi tak: GPT Image 2 pozostaje najlepszym modelem w jednym niezależnym rankingu, a GPT Image 2.5 prowadzi w drugim na danych wstępnych.
Czy w ChatGPT można wybrać Flare albo Sunburst?
Nie. ChatGPT nie udostępnia przełącznika między dwoma modelami Images 2.5. The Decoder przetestował po premierze oba interfejsy konsumenckie i ustalił, że tryb Chat „często” kierował zapytania do słabszego modelu, a tryb Work „konsekwentnie” korzystał z mocniejszego, przy czym edycje w trybie Chat częściej zmieniały niepowiązane detale (The Decoder, wrzesień 2026). Dokumentacja OpenAI nie mówi, który wariant ChatGPT wybiera w danej sytuacji.
Images 2.5 trafiło w dniu premiery do wszystkich planów ChatGPT, w tym darmowego, a także do ChatGPT Work i Codex, na desktopie, mobile i w przeglądarce (OpenAI za 9to5Mac). Płatne plany oferują krótszy czas oczekiwania i wyższe limity użycia, a nie inny model. Jeśli zależy ci na powtarzalności, gwarancję Flare albo Sunburst dają wyłącznie identyfikatory modeli w API albo platforma z widocznym przełącznikiem. LoveGen AI pokazuje oba warianty jako karty obok siebie na stronie GPT Image 2.5, więc wybór jest jawny przy każdym generowaniu.
Co wybrać? GPT Image 2 vs Flare vs Sunburst według zadania
| Zadanie | Rekomendowany model | Poziom jakości | Dlaczego |
|---|---|---|---|
| Miniatury do social mediów, warianty na dużą skalę | GPT Image 2.5 Flare | medium albo high | Najniższy koszt używalnego obrazu i najszybsze generowanie w naszych testach |
| Edycje produktowe w e-commerce ze zdjęcia referencyjnego | GPT Image 2.5 Sunburst (albo Flare w high) | high albo xhigh | Oba utrzymały kubek, logo i tło w naszym łańcuchu; Sunburst wypadł najczyściej |
| Wielorundowe poprawki dla klienta | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh albo max | Zero niezamówionych zmian w naszym trzyturowym łańcuchu; GPT Image 2 i Flare w max zrobiły po cztery |
| Wielojęzyczne plakaty w 2K przy ograniczonym budżecie | GPT Image 2 | high (LoveGen AI: 0.3 kredytu) | Nadal pierwszy w Artificial Analysis; stałe 0.3 kredytu w LoveGen AI bije 0.5 za 2.5 High |
| Druk, key visuals, tapety 4K | GPT Image 2.5 Sunburst albo Flare | max | Tylko 2.5 udostępnia poziom max; 4K w max kosztuje $0.400 na fal.ai, tyle samo co GPT Image 2 w high |
| Integracje API nastawione na przepustowość | GPT Image 2.5 Flare | auto albo high | Te same limity zapytań co w GPT Image 2 przy niższym opóźnieniu na obraz |
Zostań przy GPT Image 2, jeśli
Potrzebujesz wyjścia 2K z mocnym tekstem i płacisz kredytami w LoveGen AI, gdzie GPT Image 2 kosztuje 0.3 kredytu wobec 0.5 dla GPT Image 2.5 przy równoważnym rozmiarze i poziomie. Zostajesz też wtedy, gdy pipeline został wyszlifowany pod wyniki GPT Image 2 i nie przeszedł jeszcze ponownej walidacji — bo edycje w 2.5 z założenia działają inaczej.
Wybierz GPT Image 2.5 Flare, jeśli
Szybkość i wolumen liczą się bardziej niż ostatnia porcja detalu. W naszych testach Flare w high oddawał obraz 1024×1024 w medianie 25.1 sekundy, czyli sześć razy szybciej niż GPT Image 2, i utrzymał trzyturowy łańcuch edycji bez dryfu. OpenAI pozycjonuje Flare jako model domyślny do „treści twórców i social mediów, doświadczeń produktowych, wyszukiwania wizualnego, szybkiego prototypowania obrazów i generowania na dużą skalę” (OpenAI), a identyczna tabela stawek za tokeny oznacza, że za tę szybkość nie ma dopłaty.
Wybierz GPT Image 2.5 Sunburst, jeśli
Materiał będzie edytowany więcej niż raz albo obiekt z referencji musi przetrwać zmianę stylu lub scenerii bez uszczerbku. Sunburst to model zbudowany przez OpenAI „do zaawansowanych procesów wizualnych, którym służy ściślejsza kontrola nad edycjami”; zewnętrzne testy opisane przez WeShop wykazały, że odpływa poza obszar docelowy o około 40% mniej niż Flare (WeShop, wrzesień 2026), i była to jedyna konfiguracja z zerem niezamówionych zmian w naszym trzyturowym łańcuchu. Dał też najostrzejszy render 4K z całej czwórki.
Kiedy żaden model OpenAI nie wygrywa
Do edycji, które potrzebują więcej niż sześciu zdjęć referencyjnych, albo do opisywanej językiem naturalnym edycji fotografii, gdzie tożsamość musi się utrzymać przez kilkanaście wejść, Nano Banana Pro od Google przyjmuje w LoveGen AI do 14 zdjęć referencyjnych. W layoutach opartych przede wszystkim na typografii specjalistą pozostaje Ideogram 3, a do fotorealizmu na poziomie studia, bez tekstu, mocną alternatywą jest wciąż Flux 2 Pro. Wszystkie działają na tym samym balansie kredytów, więc przetestowanie tego samego promptu na kilku modelach kosztuje ułamek kredytu.
Czy GPT Image 2 jest wycofywany? Czy migrować już teraz?
Na 10 września 2026 roku GPT Image 2 nie jest wycofywany. Strona OpenAI o wycofywaniu modeli nie podaje daty wyłączenia dla gpt-image-2, a strona modelu gpt-image-2 pozostaje aktywna ze snapshotem 2026-04-21. OpenAI nie powiedziało, kiedy — ani czy w ogóle — GPT Image 2 podąży za modelami DALL-E na emeryturę.
Przy nowych projektach rozsądnym domyślnym wyborem jest start na GPT Image 2.5, a samo OpenAI zaleca zaczynać od Flare i sięgać po Sunburst tylko wtedy, gdy wymagają tego oczekiwania co do jakości (OpenAI Developer Community). Lista kontrolna migracji dla istniejących integracji:
- Zmień identyfikator modelu na
gpt-image-2.5-flarealbogpt-image-2.5-sunburst. - Przemapuj
quality. Staryhighto nowymax, jeśli chcesz utrzymać dotychczasowy budżet tokenów wyjściowych; starymediumto nowyhigh. - Ustaw
qualityjawnie. Nowe modele domyślnie biorąauto, czyli oddają wybór poziomu OpenAI. - Przejrzyj prompty edycyjne. 2.5 zmienia tylko to, o co prosisz; prompty, które liczyły na to, że GPT Image 2 wyrenderuje cały kadr od nowa, mogą wymagać opisania pożądanej zmiany globalnej.
- Rozważ
background: "opaque", jeśli tło przezroczyste albo automatyczne sprawiało niespodzianki. - Budżetuj na danych fal.ai albo z rozliczeń OpenAI, nie na kalkulatorze GPT Image 2, który — jak podaje OpenAI — nie obejmuje 2.5.
Najczęściej zadawane pytania
Kiedy wyszedł GPT Image 2.5?
OpenAI udostępniło GPT Image 2.5 8 września 2026 roku pod konsumencką nazwą ChatGPT Images 2.5. API wystawia dwa modele, gpt-image-2.5-flare i gpt-image-2.5-sunburst, oba ze snapshotem 2026-09-08. Tego samego dnia model trafił do wszystkich planów ChatGPT, w tym darmowego, a także do ChatGPT Work i Codex, na desktopie, mobile i w przeglądarce (OpenAI).
Czym różnią się GPT Image 2.5 Flare i Sunburst?
Flare to model domyślny OpenAI: wyższa jakość niż w GPT Image 2 przy opóźnieniu niższym nawet o 50%, z myślą o treściach social media, doświadczeniach produktowych i generowaniu na dużą skalę. Sunburst to większy model precyzyjny o dłuższych czasach generowania, zbudowany do kreacji kampanijnych i wielorundowych edycji, w których każda poprawka musi zostawić resztę obrazu w spokoju. Oba mają tę samą cenę za tokeny (OpenAI).
Czy GPT Image 2.5 jest lepszy od GPT Image 2?
We wstępnym rankingu text-to-image Arena z września 2026 GPT Image 2.5 Sunburst notuje 1421, a Flare 1399, wobec 1381 dla gpt-image-2 (medium) — choć nowe wpisy mają około 3,000 głosów przeciw 78,000 (Arena). OpenAI zapowiada ostrzejszy detal, bardziej naturalne światło, lepsze zachowanie zdjęć referencyjnych i pewniejsze edycje w kolejnych turach. Artificial Analysis nadal stawia GPT Image 2 na pierwszym miejscu, bo 2.5 jeszcze tam nie doszedł.
Czy GPT Image 2.5 kosztuje więcej niż GPT Image 2?
Za token nie. Oba liczą $5 za milion tokenów wejścia tekstowego, $8 za milion tokenów wejścia obrazowego i $30 za milion tokenów wyjścia obrazowego (OpenAI). Za obraz drabinka się przesunęła: na fal.ai obraz GPT Image 2.5 w 1024×1024 kosztuje około $0.006 w low, $0.053 w high i $0.211 w max, a GPT Image 2 — $0.006 w low, $0.053 w medium i $0.211 w high.
Czym są nowe poziomy jakości xhigh i max?
GPT Image 2.5 dodaje xhigh i max ponad high; GPT Image 2 kończy się na high. Oba modele 2.5 domyślnie biorą auto (przewodnik OpenAI). Przy 1024×1024 fal.ai wycenia xhigh na $0.094, a max na $0.211 za obraz; przy 3840×2160 xhigh to $0.178, a max $0.400 (fal.ai). Max to poziom, który odpowiada dawnemu kosztowi wyjścia w high w GPT Image 2.
Czy GPT Image 2.5 obsługuje 4K?
Tak. Przewodnik OpenAI po generowaniu obrazów dopuszcza własne rozdzielczości, w których każda krawędź jest wielokrotnością 16, żadna nie przekracza 3840 pikseli, łączna liczba pikseli mieści się między 655,360 i 8,294,400, a proporcje pozostają w zakresie od 1:3 do 3:1. Rozdzielczości powyżej 2560×1440 są oznaczone jako eksperymentalne (przewodnik OpenAI). W LoveGen AI GPT Image 2.5 oferuje wprost 3840×2160 i 2160×3840, a GPT Image 2 zatrzymuje się na 2K.
Czy mogę wybrać Flare albo Sunburst wewnątrz ChatGPT?
Nie. ChatGPT nie udostępnia wyboru modelu dla Images 2.5. The Decoder raportował, że tryb Chat często kierował zapytania do słabszego wariantu, a tryb Work konsekwentnie sięgał po mocniejszy, przy czym w edycjach w trybie Chat częściej zmieniały się niepowiązane detale (The Decoder). Żeby kontrolować wariant, użyj identyfikatorów modeli w API albo platformy takiej jak LoveGen AI, która pokazuje przełącznik Flare/Sunburst.
Czy GPT Image 2 jest wycofywany?
Na 10 września 2026 roku nie. Strona OpenAI o wycofywaniu modeli nie podaje daty wyłączenia dla gpt-image-2, a strona modelu pozostaje aktywna ze snapshotem 2026-04-21. OpenAI zaznacza natomiast, że jego kalkulator kosztów GPT Image 2 nie szacuje zużycia tokenów w modelach 2.5 (OpenAI), więc budżet policz osobno, jeszcze przed przesiadką.
O ile GPT Image 2.5 jest szybszy od GPT Image 2?
OpenAI podaje, że Flare skraca opóźnienie nawet o 50% względem GPT Image 2 (OpenAI). Zewnętrzne testy opisane przez WeShop dają Flare 30% do 52% szybciej przy identycznych ustawieniach, a Manus zmierzył przed premierą wynik od dwóch do czterech razy szybszy na własnych zadaniach (BuildFastWithAI). Nasz test z jednej kolejki na fal.ai z 10 września 2026 roku zapisał mediany 25.1 sekundy dla Flare w high, 58.8 sekundy dla Flare w max i 152.6 sekundy dla GPT Image 2 w high na obraz 1024×1024.
Który model jest lepszy do edycji ze zdjęciami referencyjnymi?
GPT Image 2.5 Sunburst. OpenAI zbudowało go pod ściślejszą kontrolę nad kolejnymi edycjami i lepiej utrzymuje rozpoznawalność obiektów z referencji w nowych sceneriach i stylach (OpenAI). Testy przeprowadzone przez WeShop wykazały, że Sunburst odpływa poza obszar docelowy o około 40% mniej niż Flare (WeShop). W naszym trzyturowym łańcuchu z 10 września 2026 roku Sunburst w max zrobił zero niezamówionych zmian, Flare w high jedną, a GPT Image 2 cztery, bo w drugiej turze wyrenderował całą scenę od nowa.
Ile kredytów kosztuje GPT Image 2.5 w LoveGen AI?
Od 0.1 kredytu za obraz. Domyślne 1024×1024 w High to 0.5 kredytu, Extra High 0.8, a Max 1.8; sufitem jest render 3840×2160 w Max za 3.4 kredytu. Flare i Sunburst kosztują tyle samo. GPT Image 2 w LoveGen AI to stałe 0.3 kredytu za obraz przy maksymalnie czterech zdjęciach referencyjnych, więc do pracy w 2K pozostaje tańszym wyborem.
Czy przenieść integrację API z gpt-image-2 na gpt-image-2.5?
Przy nowych projektach tak, z jedną zmianą: przemapuj jakość. Zapytanie, które korzystało z gpt-image-2 z quality: "high", powinno używać gpt-image-2.5-flare z quality: "max", żeby utrzymać dotychczasowy budżet tokenów wyjściowych; zostawienie high da tańszy obraz o mniejszej liczbie tokenów (cennik fal.ai). Zwróć też uwagę na nową domyślną wartość auto, na opcję tła opaque i na to, że Sunburst dokłada opóźnienia.
Podsumowanie
GPT Image 2.5 to realny krok w przód wobec GPT Image 2 w edycjach, wierności referencji i szybkości — przy tej samej cenie za token. Jedna rzecz, którą trzeba zapamiętać przed przesiadką, to przesunięcie nazw jakości: max jest nowym high, a high nowym medium. Flare jest właściwym domyślnym wyborem do większości pracy, Sunburst zarabia na swoje dodatkowe sekundy tam, gdzie obiekt musi przetrwać kilka rund edycji, a GPT Image 2 wciąż warto trzymać pod tani, mocno tekstowy materiał w 2K — zwłaszcza za 0.3 kredytu w LoveGen AI.
Obie generacje stoją obok siebie ze wszystkimi innymi liczącymi się modelami w katalogu modeli graficznych AI w LoveGen AI, bez subskrypcji i z rozliczeniem za obraz. W chwili pisania tego tekstu LoveGen AI udostępnia dodatkowo GPT Image 2.5 do darmowego przetestowania, co jest najtańszym sposobem, by przepuścić pięć powyższych promptów przez własne obiekty.