O GPT Image 2.5, lançado em 8 de setembro de 2026, substitui o GPT Image 2 por dois modelos: Flare (mesmo preço por token, latência até 50% menor) e Sunburst (edições em várias rodadas mais precisas). As tarifas por token continuam iguais, mas os níveis de qualidade foram recalibrados: o "max" do 2.5 custa o que o "high" do GPT Image 2 custava. No quadro preliminar da Arena de setembro de 2026, o Sunburst marca 1421 contra 1381 do GPT Image 2.
Esta comparação mostra o que a OpenAI mudou, quanto cada imagem realmente custa nos três modelos, como as três opções se saíram em cinco prompts idênticos rodados na mesma fila e qual modelo escolher para cada tipo de trabalho. Todos os dados valem para 10 de setembro de 2026, e cada número traz o link da fonte.
O que é o GPT Image 2.5 e no que ele difere do GPT Image 2?
GPT Image 2.5 é a família de modelos de geração de imagem da OpenAI anunciada em 8 de setembro de 2026 com o nome ChatGPT Images 2.5. Diferentemente do GPT Image 2, que chegou como um modelo único em 21 de abril de 2026, o GPT Image 2.5 vem com dois modelos na API: gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, ambos com snapshot 2026-09-08. Os dois estão disponíveis na LoveGen AI em GPT Image 2.5, com um seletor Flare/Sunburst, ao lado do GPT Image 2 original.
O post de lançamento da OpenAI resume a atualização como "detalhes mais nítidos, geração mais rápida, edição mais precisa e ferramentas melhores para criar e compartilhar" (OpenAI via 9to5Mac, 8 de setembro de 2026). A empresa afirma ainda que o Images 2.5 "produz iluminação mais natural e texturas mais ricas, preserva melhor os personagens das suas fotos de referência e segue instruções de edição com mais consistência ao longo de várias rodadas".
Flare vs Sunburst em uma tabela
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Posicionamento da OpenAI | Modelo padrão "para a maioria das aplicações" | "Fluxos visuais premium que se beneficiam de um controle mais rígido entre edições" |
| Qualidade vs GPT Image 2 | Maior, com "latência 50% menor" | Maior, com "tempos de geração mais longos" que o Flare |
| Cargas de trabalho previstas | Conteúdo de criadores e redes sociais, experiências de produto, busca visual, prototipagem rápida, geração em alto volume | Criação de campanhas em produção, imagens de produto polidas, refinamento em várias rodadas |
| ID na API | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Preço por token | Idêntico ao do GPT Image 2 | Idêntico ao do GPT Image 2 |
Fonte: anúncio na OpenAI Developer Community e páginas dos modelos da OpenAI.
O que mudou no GPT Image 2.5
Segundo o anúncio da OpenAI, cinco coisas são novas em relação ao GPT Image 2:
- Dois modelos em vez de um. Flare para velocidade, Sunburst para precisão, com o mesmo preço por token.
- Dois novos níveis de qualidade.
xhighemaxficam acima dehigh; o GPT Image 2 parava emhigh. Os dois modelos 2.5 usamquality: autopor padrão (guia de geração de imagens da OpenAI). - Edições localizadas. A OpenAI fala em "edições por comentário para mudar apenas o que você quer" e "detalhes consistentes ao longo de várias edições".
- Mais fidelidade às fotos de referência. Os personagens das fotos enviadas continuam reconhecíveis em novos cenários e estilos.
- Uma nova opção de fundo
opaque, ao lado deautoetransparent.
No app do ChatGPT, o Images 2.5 traz ainda uma ferramenta Sketch para desenhar um rascunho de layout, comentários que apontam para uma área específica da imagem, templates para formatos como pôsteres e produtos, e prompts compartilháveis (The Decoder, setembro de 2026). O The Decoder observa também que as imagens saem com a marca d'água invisível SynthID, do Google DeepMind.
O que continuou igual
Os recursos que fizeram a fama do GPT Image 2 em abril de 2026 seguem valendo. O GPT Image 2 foi o primeiro modelo de imagem da OpenAI com uma etapa de raciocínio que planeja a composição antes de renderizar, conseguia devolver até oito imagens coerentes a partir de um único prompt e renderizava textos não latinos, como japonês, coreano, chinês, hindi e bengali, com muito mais confiabilidade que os antecessores (OpenAI, abril de 2026; MacRumors, 22 de abril de 2026). Tudo isso permanece no Images 2.5.
Os limites de requisição também são idênticos nos três modelos da API. A OpenAI lista o Tier 1 com 100.000 tokens por minuto e 5 imagens por minuto, chegando a 8.000.000 de tokens por minuto e 250 imagens por minuto no Tier 5, nas páginas dos modelos gpt-image-2, Flare e Sunburst.
GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: as especificações lado a lado
| Especificação | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| Data de lançamento | 21 de abril de 2026 | 8 de setembro de 2026 | 8 de setembro de 2026 | OpenAI |
| ID na API / snapshot | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | Páginas dos modelos da OpenAI |
| Níveis de qualidade | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | Guia da OpenAI |
| Promessa de latência | Referência | Até 50% menor que a do GPT Image 2 | Maior que a do Flare | OpenAI |
| Resolução personalizada | Múltiplos de 16, borda máxima de 3840 px, de 655.360 a 8.294.400 pixels no total | Igual | Igual | Guia da OpenAI |
| Faixa de proporção | 1:3 a 3:1 | 1:3 a 3:1 | 1:3 a 3:1 | Guia da OpenAI |
| Opções de fundo | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | Schema da fal.ai |
| Etapa de raciocínio ("thinking") | Sim | Sim | Sim | OpenAI, abril de 2026 |
| Texto de entrada / imagem de entrada / imagem de saída | US$ 5 / US$ 8 / US$ 30 por 1M de tokens | US$ 5 / US$ 8 / US$ 30 por 1M de tokens | US$ 5 / US$ 8 / US$ 30 por 1M de tokens | Páginas dos modelos da OpenAI |
| Nota da Arena em texto para imagem (set. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78.731 votos) | 1399 ± 13 (2.856 votos, preliminar) | 1421 ± 13 (3.149 votos, preliminar) | Arena |
| Posição na Artificial Analysis (10 de setembro de 2026) | 1º, Elo 1171 (high) | Ainda não listado | Ainda não listado | Artificial Analysis |
| Imagens de referência na LoveGen AI | Até 4 | Até 6 | Até 6 | Páginas dos modelos na LoveGen AI |
| Tamanho máximo na LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | Páginas dos modelos na LoveGen AI |
| Créditos na LoveGen AI | 0,3 por imagem, fixo | 0,1 a 3,4 conforme qualidade e tamanho | Igual ao Flare | Páginas dos modelos na LoveGen AI |
O guia da OpenAI marca como experimentais as resoluções acima de 2560×1440 em todos os modelos da família e recomenda 1024×1024, 1536×1024 ou 1024×1536 como tamanhos padrão (guia de geração de imagens da OpenAI).
O GPT Image 2.5 custa mais caro que o GPT Image 2?
Por token, não. Por imagem, depende do nível de qualidade escolhido, porque a OpenAI reclassificou a escada. Uma imagem em high no GPT Image 2.5 custa mais ou menos o que custava uma imagem em medium no GPT Image 2, e uma imagem em max no GPT Image 2.5 custa mais ou menos o que custava uma em high no GPT Image 2.
A mesma tabela de preços por token
Os três modelos cobram US$ 5 por milhão de tokens de texto de entrada (US$ 1,25 em cache), US$ 8 por milhão de tokens de imagem de entrada (US$ 2 em cache) e US$ 30 por milhão de tokens de imagem de saída, segundo as páginas dos modelos gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, que afirmam que "as tarifas por token são iguais às do GPT Image 2". As mesmas páginas avisam que a calculadora de custos do GPT Image 2, da OpenAI, "não estima o consumo de tokens do GPT Image 2.5" — a primeira pista de que o número de tokens de saída por imagem mudou.
Os níveis de qualidade foram recalibrados
A fal.ai publica um preço fixo por imagem para cada combinação de qualidade e tamanho nos dois modelos, o que deixa a mudança evidente. Os valores abaixo são os preços de tabela da fal.ai em 9 de setembro de 2026.
| Nível de qualidade | GPT Image 2, 1024×1024 | GPT Image 2.5, 1024×1024 | GPT Image 2, 3840×2160 | GPT Image 2.5, 3840×2160 |
|---|---|---|---|---|
| low | US$ 0,006 | US$ 0,006 | US$ 0,012 | US$ 0,011 |
| medium | US$ 0,053 | US$ 0,013 | US$ 0,101 | US$ 0,026 |
| high | US$ 0,211 | US$ 0,053 | US$ 0,401 | US$ 0,100 |
| xhigh | indisponível | US$ 0,094 | indisponível | US$ 0,178 |
| max | indisponível | US$ 0,211 | indisponível | US$ 0,400 |
Fontes: GPT Image 2 na fal.ai e GPT Image 2.5 Flare na fal.ai. Flare e Sunburst dividem a mesma tabela de preços na fal.ai (página do Sunburst).
Basta descer a coluna do GPT Image 2.5 para enxergar o padrão: o high do 2.5 (US$ 0,053) equivale ao medium do GPT Image 2 (US$ 0,053), e o max do 2.5 (US$ 0,211) equivale ao high do GPT Image 2 (US$ 0,211). O The Decoder chegou à mesma conclusão, ao notar que o nível max do 2.5 "custa o mesmo que o nível high do Images 2.0" (The Decoder). Na prática, a OpenAI encaixou dois degraus mais baratos abaixo do antigo topo, em vez de acrescentar dois degraus mais caros acima dele.
O que isso significa se você for migrar uma integração existente
Uma requisição que usava gpt-image-2 com quality: "high" e simplesmente troca o ID do modelo para gpt-image-2.5-flare vai continuar em quality: "high" e gastar cerca de um quarto dos tokens de saída que gastava antes. Isso representa uma economia de aproximadamente 75% em 1024×1024 (de US$ 0,211 para US$ 0,053 no preço de tabela da fal.ai), mas também é uma carga de renderização diferente. Quem quiser manter o mesmo orçamento de tokens de saída deve definir quality: "max". E quem dependia do padrão precisa saber que o GPT Image 2.5 assume auto na API da OpenAI (guia da OpenAI) e high na fal.ai (schema da fal.ai).
Custo em créditos na LoveGen AI
Na LoveGen AI, o GPT Image 2 custa 0,3 crédito por imagem, valor fixo, com até quatro imagens de referência e saída em 2K. O GPT Image 2.5 é cobrado por qualidade e tamanho, a partir de 0,1 crédito. No padrão 1024×1024, Low sai por 0,1, Medium por 0,2, High por 0,5, Extra High por 0,8 e Max por 1,8 crédito. Uma renderização em 3840×2160 vai de 0,1 crédito no Low a 3,4 créditos no Max. Flare e Sunburst custam o mesmo, e todos os tamanhos, de 1024×768 a 1920×1080, 2560×1440 e 3840×2160, estão disponíveis em paisagem e retrato, com fundo PNG transparente opcional.
Na prática: 5 prompts, 3 modelos, uma plataforma
Em 10 de setembro de 2026, dois dias depois do lançamento, rodamos cinco prompts fixos no GPT Image 2 e nos dois modelos GPT Image 2.5 pela API de fila da fal.ai, de modo que os três compartilhassem o mesmo provedor, a mesma fila e o mesmo relógio. Testamos quatro configurações: GPT Image 2 em high (a referência que a maioria das integrações usa hoje), Flare em high (o que se obtém apenas trocando o ID do modelo) e Flare e Sunburst em max (equiparados em custo à referência, a US$ 0,211 por imagem 1024×1024 no preço de tabela da fal.ai). A rodada gerou 33 imagens sem nenhuma falha e custou cerca de US$ 6 pelo preço de tabela.
Protocolo de teste
- Tamanhos: 1024×1024 nos testes 1, 2, 3 e 5; 3840×2160 no teste 4, enviado com largura e altura explícitas.
- Cronometragem: tempo decorrido, em segundos, entre o envio para a fila e o resultado concluído. As quatro configurações foram enviadas em paralelo; a espera na fila nunca passou de 3 segundos, então os números são, na prática, tempo de processamento na fal.ai. O teste 5 usa a mediana de 3 rodadas; todos os demais números vêm de uma única rodada e estão identificados como tal.
- Imagem de referência: uma caneca de cerâmica azul-marinho com logo de montanha branco sobre fundo branco, gerada uma vez com o Flare em
highe reaproveitada como entrada idêntica para todos os modelos nos testes 2 e 3. - Pontuação: o teste 1 conta os caracteres corretos entre 37, distribuídos em cinco textos. Os testes 2 e 3 contam alterações não solicitadas na caneca, no logo e no fundo ao longo da cadeia. O teste 4 compara um recorte de 1024×640 em 100% ao redor da cabana. O teste 5 verifica se as três rodadas servem como miniatura.
- Ressalva: a fila da fal.ai adiciona overhead próprio, e a LoveGen AI roteia o GPT Image 2 por um provedor diferente do usado no GPT Image 2.5, então os tempos absolutos em outras plataformas vão variar. O que importa na comparação são as proporções entre os modelos.
Teste 1: texto de pôster em vários idiomas
O prompt pedia um pôster de cafeteria em vetor chapado com cinco textos exatos: "MORNING BREW", 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, "$4.50" e "Open 7am - 6pm", além de uma etiqueta de preço no canto inferior direito. As quatro configurações renderizaram corretamente os 37 caracteres e posicionaram a etiqueta onde foi pedido. O Flare em max acrescentou um ponto final solto depois do título e depois do horário de funcionamento; os outros três saíram limpos. O GPT Image 2 levou 116,0 segundos, o Flare em high 26,0 segundos, o Flare em max 54,5 segundos e o Sunburst em max 96,1 segundos (rodada única). A renderização de texto, que era o grande trunfo do GPT Image 2 em abril de 2026, chega intacta ao 2.5 e não serve de critério para escolher uma geração ou outra.
Acima à esquerda: GPT Image 2 (high). Acima à direita: GPT Image 2.5 Flare (high). Abaixo à esquerda: GPT Image 2.5 Flare (max). Abaixo à direita: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Teste 2: edição de produto a partir de uma imagem de referência
Cada modelo recebeu a mesma imagem da caneca e a instrução de colocá-la sobre uma bancada de mármore branco ao lado de uma janela, sob a luz suave da manhã, mantendo o formato, a cor, a posição da alça e o logo inalterados. Os quatro preservaram logo, cor e alça. As três saídas do GPT Image 2.5 respeitaram as proporções da referência; o GPT Image 2 desenhou a caneca um pouco mais atarracada que o original. Os tempos foram de 137,2 segundos para o GPT Image 2, 36,6 para o Flare em high, 68,9 para o Flare em max e 107,9 para o Sunburst em max (rodada única). Numa edição de referência em uma única passada, qualquer uma das configurações serve para produção.
Teste 3: cadeia de edição em três rodadas
Partindo da saída de cada modelo no teste 2, a segunda rodada pedia um croissant num prato à direita da caneca e nada mais; a terceira pedia para mudar apenas a iluminação para a luz quente de um abajur à noite. Contamos toda alteração que não havia sido pedida.
- GPT Image 2 (high): a segunda rodada renderizou a cena inteira de novo. A caneca foi para a esquerda e encolheu, e a planta e a tábua de corte mudaram de lugar. A terceira rodada manteve esse novo layout, mas redesenhou a vista pela janela. Quatro alterações não solicitadas; cerca de 136 segundos por rodada.
- Flare (high): a segunda rodada adicionou uma textura sutil, parecida com tecido, à superfície da caneca, e nada mais se moveu; a terceira mudou apenas a luz. Uma alteração não solicitada; cerca de 30 segundos por rodada.
- Flare (max): a superfície da caneca foi derivando de fosca para uma textura hachurada ao longo das duas rodadas, e a planta e o caixilho da janela se deslocaram nas duas. Quatro alterações não solicitadas; cerca de 62 segundos por rodada.
- Sunburst (max): layout, caneca, planta, pote e tábua ficaram parados nas duas rodadas. Só o croissant e a iluminação mudaram. Zero alteração não solicitada; cerca de 107 segundos por rodada.
O Sunburst entregou exatamente o que a OpenAI prometeu para trabalho em várias rodadas. A surpresa foi o Flare em max, que derivou tanto quanto o GPT Image 2 nessa cadeia, enquanto o Flare em high se manteve firme. Uma cadeia não é estatística, mas é motivo suficiente para testar os dois níveis do Flare nas suas próprias sequências de edição antes de supor que o nível mais alto é o mais seguro.
Quadro final da cadeia. Acima à esquerda: GPT Image 2 (high). Acima à direita: GPT Image 2.5 Flare (high). Abaixo à esquerda: GPT Image 2.5 Flare (max). Abaixo à direita: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Teste 4: detalhe de paisagem em 4K
As quatro configurações devolveram uma imagem exata de 3840×2160 da cena do fiorde. Ajustadas ao tamanho da tela, são difíceis de diferenciar. Num recorte a 100% ao redor da cabana, o Sunburst em max é o mais nítido, com liquens legíveis nas pedras, ondulação no telhado e tábuas individuais no guarda-corpo. O Flare em max vem logo atrás. O GPT Image 2 em high desenha o revestimento da cabana com nitidez, mas deixa um borrão pictórico na vegetação e nas rochas. O Flare em high é visivelmente mais macio no conjunto, o que era esperado com um quarto dos tokens de saída. Os tempos foram de 105,4 segundos para o GPT Image 2, 31,0 para o Flare em high, 75,1 para o Flare em max e 91,5 para o Sunburst em max (rodada única). Os preços de tabela da fal.ai para essas renderizações são US$ 0,401, US$ 0,100, US$ 0,400 e US$ 0,400, respectivamente (fal.ai).
Recortes de 1024×640 a 100% de cada renderização em 3840×2160. Acima à esquerda: GPT Image 2 (high). Acima à direita: GPT Image 2.5 Flare (high). Abaixo à esquerda: GPT Image 2.5 Flare (max). Abaixo à direita: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Teste 5: miniatura para redes sociais no nível mais barato que serve
O prompt pedia uma tigela de ramen vista de cima sobre fundo amarelo em 1024×1024, rodado três vezes por configuração. As 12 saídas eram utilizáveis. O Flare em high produziu três tigelas limpas e consistentes, com mediana de 25,1 segundos e preço de tabela de US$ 0,053 cada. O GPT Image 2 em high precisou de uma mediana de 152,6 segundos a US$ 0,211, e na primeira rodada espalhou cebolinha pelo fundo, fora da tigela. O Flare em max levou uma mediana de 58,8 segundos e o Sunburst em max, 128,4 segundos, ambos a US$ 0,211. Para miniaturas, o Flare em high entrega uma imagem utilizável em um sexto do tempo e por um quarto do preço da referência do GPT Image 2.
Primeira das três rodadas de cada configuração. Acima à esquerda: GPT Image 2 (high). Acima à direita: GPT Image 2.5 Flare (high). Abaixo à esquerda: GPT Image 2.5 Flare (max). Abaixo à direita: GPT Image 2.5 Sunburst (max).
Os resultados de relance
| Teste | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Texto do pôster: caracteres corretos, tempo | 37/37, 116,0 s | 37/37, 26,0 s | 37/37 mais 2 pontos finais soltos, 54,5 s | 37/37, 96,1 s |
| 2. Edição com referência: objeto preservado, tempo | Sim (um pouco mais atarracada), 137,2 s | Sim, 36,6 s | Sim, 68,9 s | Sim, 107,9 s |
| 3. Cadeia de edição: alterações não solicitadas em 2 rodadas, tempo por rodada | 4, cerca de 136 s | 1, cerca de 30 s | 4, cerca de 62 s | 0, cerca de 107 s |
| 4. Detalhe em 4K: posição a 100%, tempo, preço de tabela | 3º, 105,4 s, US$ 0,401 | 4º, 31,0 s, US$ 0,100 | 2º, 75,1 s, US$ 0,400 | 1º, 91,5 s, US$ 0,400 |
| 5. Miniatura: mediana de 3 rodadas, preço de tabela | 152,6 s, US$ 0,211 | 25,1 s, US$ 0,053 | 58,8 s, US$ 0,211 | 128,4 s, US$ 0,211 |
Medições feitas na API de fila da fal.ai em 10 de setembro de 2026. Os tempos são de relógio, do envio à conclusão; rodadas únicas, exceto na linha 5. Os preços são os de tabela da fal.ai por imagem de saída e não incluem os tokens de entrada das imagens de referência.
Quanto o GPT Image 2.5 é mais rápido que o GPT Image 2?
A promessa da OpenAI é de "latência até 50% menor" no Flare em relação ao GPT Image 2 (OpenAI). Os números de terceiros publicados desde o lançamento ficam na mesma faixa ou acima: a WeShop mediu o Flare de 30% a 52% mais rápido com as mesmas configurações (WeShop), e a Manus registrou o Flare de duas a quatro vezes mais rápido que o GPT Image 2 nas próprias cargas de trabalho, antes do lançamento (BuildFastWithAI).
Nossos números na mesma fila da fal.ai são maiores que a promessa da OpenAI. Em 1024×1024, o Flare em high devolveu uma mediana de 25,1 segundos contra 152,6 segundos do GPT Image 2 em high, uma redução de 84%, ou cerca de seis vezes mais rápido. O Flare em max, o nível equiparado em custo, devolveu 58,8 segundos, uma redução de 61%. O Sunburst em max devolveu 128,4 segundos, 16% mais rápido que o GPT Image 2 e ainda com a saída mais detalhada das quatro. Uma esquisitice: o GPT Image 2 demorou mais nas miniaturas de 1024×1024 do que na paisagem de 3840×2160 (152,6 contra 105,4 segundos), o que sugere que o tempo dele é dominado pela etapa de planejamento, e não pela contagem de pixels. São tempos de fila da fal.ai medidos em um único dia, e a API direta da OpenAI pode se comportar de outro jeito, então trate as proporções como indicativas, não como definitivas.
O GPT Image 2.5 é melhor que o GPT Image 2 em benchmarks independentes?
Os primeiros votos dizem que sim, com uma ressalva sobre o tamanho da amostra. No ranking de texto para imagem da Arena datado de 7 de setembro de 2026, o gpt-image-2.5-sunburst lidera com 1421 ± 13 e o gpt-image-2.5-flare aparece em segundo com 1399 ± 13, ambos marcados como preliminares. O gpt-image-2 em qualidade medium fica em terceiro, com 1381 ± 4. A diferença entre o Sunburst e o GPT Image 2 é de 40 pontos, mas as duas entradas novas têm 3.149 e 2.856 votos contra 78.731 do GPT Image 2, então os intervalos de confiança são três vezes mais largos.
A arena de texto para imagem da Artificial Analysis ainda não havia incluído nenhum dos modelos 2.5 até 10 de setembro de 2026. O quadro de lá segue com o GPT Image 2 (high) em primeiro, com Elo de 1171 em 15.381 amostras, à frente do MAI-Image-2.6 com 1144 e do Nano Banana 2 com 1122. Enquanto o GPT Image 2.5 não acumular votos ali, o resumo honesto é: o GPT Image 2 continua sendo o modelo do topo em um ranking independente, e o GPT Image 2.5 lidera no outro com dados preliminares.
Dá para escolher entre Flare e Sunburst no ChatGPT?
Não. O ChatGPT não oferece um seletor entre os dois modelos do Images 2.5. O The Decoder testou as duas interfaces de consumo depois do lançamento e descobriu que o modo Chat "com frequência" roteava para o modelo mais fraco, enquanto o modo Work usava "consistentemente" o mais forte, e que as edições no modo Chat alteravam detalhes não relacionados com mais frequência (The Decoder, setembro de 2026). A documentação da OpenAI não diz qual variante o ChatGPT escolhe em cada situação.
O Images 2.5 chegou no dia do lançamento a todos os planos do ChatGPT, incluindo o gratuito, além do ChatGPT Work e do Codex, no desktop, no celular e na web (OpenAI via 9to5Mac). Os planos pagos oferecem menos tempo de espera e limites de uso maiores, não um modelo diferente. Para resultados reproduzíveis, os IDs de modelo na API ou uma plataforma que mostre o seletor são as únicas formas de garantir Flare ou Sunburst. A LoveGen AI exibe as duas variantes como cartões lado a lado na página do GPT Image 2.5, então a escolha é explícita em cada geração.
Qual usar? GPT Image 2 vs Flare vs Sunburst por tipo de trabalho
| Trabalho | Modelo recomendado | Nível de qualidade | Por quê |
|---|---|---|---|
| Miniaturas para redes sociais, variações em alto volume | GPT Image 2.5 Flare | medium ou high | Menor custo por imagem utilizável e a geração mais rápida dos nossos testes |
| Edições de produto para e-commerce a partir de uma foto de referência | GPT Image 2.5 Sunburst (ou Flare em high) | high ou xhigh | Os dois mantiveram caneca, logo e fundo fixos no nosso teste de cadeia; o Sunburst foi o mais limpo |
| Revisões de cliente em várias rodadas | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh ou max | Zero alteração não solicitada na nossa cadeia de três rodadas; GPT Image 2 e Flare em max fizeram quatro cada |
| Pôsteres multilíngues em 2K com orçamento apertado | GPT Image 2 | high (LoveGen AI: 0,3 crédito) | Ainda em primeiro na Artificial Analysis; 0,3 crédito fixo na LoveGen AI ganha do High do 2.5, a 0,5 |
| Impressão, key visuals, papéis de parede em 4K | GPT Image 2.5 Sunburst ou Flare | max | Só o 2.5 oferece o nível max; o max em 4K custa US$ 0,400 na fal.ai, o mesmo do GPT Image 2 em high |
| Integrações via API que precisam de vazão | GPT Image 2.5 Flare | auto ou high | Os mesmos limites de requisição do GPT Image 2, com menos latência por imagem |
Fique no GPT Image 2 quando
Você precisa de saída em 2K com texto bem resolvido e paga por crédito na LoveGen AI, onde o GPT Image 2 custa 0,3 crédito contra 0,5 do GPT Image 2.5 no tamanho e no nível equivalentes. Também vale ficar quando um pipeline foi calibrado com as saídas do GPT Image 2 e ainda não foi revalidado, já que as edições do 2.5 se comportam de outro jeito por definição.
Escolha o GPT Image 2.5 Flare quando
Velocidade e volume importam mais que o último incremento de detalhe. Nos nossos testes, o Flare em high devolveu uma imagem 1024×1024 numa mediana de 25,1 segundos, seis vezes mais rápido que o GPT Image 2, e segurou firme uma cadeia de edição de três rodadas. A OpenAI posiciona o Flare como padrão para "conteúdo de criadores e redes sociais, experiências de produto, busca visual, prototipagem rápida de imagens e geração em alto volume" (OpenAI), e a tabela de tokens idêntica significa que não existe pedágio pela velocidade.
Escolha o GPT Image 2.5 Sunburst quando
O material vai passar por mais de uma edição, ou um elemento da imagem de referência precisa permanecer intacto após uma mudança de estilo ou de cenário. O Sunburst é o modelo que a OpenAI construiu "para fluxos visuais premium que se beneficiam de um controle mais rígido entre edições", testes de terceiros relatados pela WeShop apontaram que ele derivou cerca de 40% menos fora da região-alvo que o Flare (WeShop, setembro de 2026), e foi a única configuração com zero alteração não solicitada na nossa cadeia de três rodadas. Também entregou a renderização em 4K mais nítida das quatro.
Quando outro modelo é mais adequado
Para edições que exigem mais de seis imagens de referência, ou para edição em linguagem natural de fotografias em que a identidade precisa se manter ao longo de uma dúzia de entradas, o Nano Banana Pro, do Google, aceita até 14 imagens de referência na LoveGen AI. Para layouts em que a tipografia vem primeiro, o Ideogram 3 segue sendo um especialista, e para fotorrealismo de estúdio sem texto o Flux 2 Pro continua uma alternativa forte. Todos rodam com o mesmo saldo de créditos, então testar o mesmo prompt em vários modelos custa uma fração de crédito.
O GPT Image 2 foi descontinuado? Vale migrar agora?
O GPT Image 2 não está descontinuado em 10 de setembro de 2026. A página de descontinuações da OpenAI não lista data de aposentadoria para o gpt-image-2, e a página do modelo gpt-image-2 segue no ar com o snapshot 2026-04-21. A OpenAI não disse quando, nem se, o GPT Image 2 vai seguir os modelos DALL-E rumo à aposentadoria.
Para projetos novos, começar pelo GPT Image 2.5 é o padrão sensato, e a orientação da própria OpenAI é começar pelo Flare e passar ao Sunburst só quando as exigências de qualidade pedirem (OpenAI Developer Community). Um checklist de migração para integrações existentes:
- Troque o ID do modelo para
gpt-image-2.5-flareougpt-image-2.5-sunburst. - Remapeie o
quality. O antigohighvira o novomaxse você quiser o mesmo orçamento de tokens de saída; o antigomediumvira o novohigh. - Defina o
qualityexplicitamente. Os novos modelos assumemautopor padrão, o que deixa a OpenAI escolher o nível. - Revise os prompts de edição. O 2.5 muda apenas o que você pede; prompts que contavam com o GPT Image 2 renderizando o quadro inteiro de novo talvez precisem descrever a mudança global desejada.
- Considere
background: "opaque"se fundos transparentes ou automáticos já causaram surpresas. - Faça o orçamento pelos dados da fal.ai ou de uso da OpenAI, não pela calculadora do GPT Image 2, que, segundo a própria OpenAI, não cobre o 2.5.
Perguntas frequentes
Quando o GPT Image 2.5 foi lançado?
A OpenAI lançou o GPT Image 2.5 em 8 de setembro de 2026, com o nome de consumo ChatGPT Images 2.5. A API expõe dois modelos, gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, ambos com snapshot 2026-09-08. Ele chegou no mesmo dia a todos os planos do ChatGPT, incluindo o gratuito, além do ChatGPT Work e do Codex, no desktop, no celular e na web (OpenAI).
Qual a diferença entre o GPT Image 2.5 Flare e o Sunburst?
O Flare é o modelo padrão da OpenAI: qualidade superior à do GPT Image 2 com latência até 50% menor, voltado a conteúdo para redes sociais, experiências de produto e geração em alto volume. O Sunburst é o modelo maior, de precisão, com tempos de geração mais longos, feito para criação de campanhas e edições em várias rodadas em que cada revisão precisa deixar o resto da imagem intocado. Os dois têm o mesmo preço por token (OpenAI).
O GPT Image 2.5 é melhor que o GPT Image 2?
No quadro preliminar de texto para imagem da Arena de setembro de 2026, o GPT Image 2.5 Sunburst marca 1421 e o Flare, 1399, contra 1381 do gpt-image-2 (medium), embora as entradas novas tenham cerca de 3.000 votos contra 78.000 (Arena). A OpenAI promete detalhes mais nítidos, iluminação mais natural, melhor preservação das fotos de referência e edições em várias rodadas mais confiáveis. A Artificial Analysis ainda lista o GPT Image 2 em primeiro porque o 2.5 não foi incluído até agora.
O GPT Image 2.5 custa mais caro que o GPT Image 2?
Por token, não. Os dois cobram US$ 5 por milhão de tokens de texto de entrada, US$ 8 por milhão de tokens de imagem de entrada e US$ 30 por milhão de tokens de imagem de saída (OpenAI). Por imagem, a escada mudou: na fal.ai, uma imagem 1024×1024 do GPT Image 2.5 custa cerca de US$ 0,006 em low, US$ 0,053 em high e US$ 0,211 em max, enquanto o GPT Image 2 custa US$ 0,006 em low, US$ 0,053 em medium e US$ 0,211 em high.
O que são os novos níveis de qualidade xhigh e max?
O GPT Image 2.5 acrescenta xhigh e max acima de high; o GPT Image 2 para em high. Os dois modelos 2.5 assumem auto por padrão (guia da OpenAI). Em 1024×1024, a fal.ai lista o xhigh a US$ 0,094 e o max a US$ 0,211 por imagem; em 3840×2160, o xhigh sai por US$ 0,178 e o max por US$ 0,400 (fal.ai). O max é o nível que corresponde ao antigo custo de saída do high do GPT Image 2.
O GPT Image 2.5 suporta 4K?
Sim. O guia de geração de imagens da OpenAI permite resoluções personalizadas em que cada borda é múltiplo de 16, nenhuma borda passa de 3840 pixels, o total de pixels fica entre 655.360 e 8.294.400 e a proporção permanece entre 1:3 e 3:1. Resoluções acima de 2560×1440 são marcadas como experimentais (guia da OpenAI). Na LoveGen AI, o GPT Image 2.5 oferece 3840×2160 e 2160×3840 diretamente, enquanto o GPT Image 2 fica limitado a 2K.
Posso escolher Flare ou Sunburst dentro do ChatGPT?
Não. O ChatGPT não oferece um seletor de modelo para o Images 2.5. O The Decoder relatou que o modo Chat com frequência roteava para a variante mais fraca, enquanto o modo Work usava consistentemente a mais forte, e que detalhes não relacionados mudavam com mais frequência nas edições do modo Chat (The Decoder). Para controlar a variante, use os IDs de modelo da API ou uma plataforma como a LoveGen AI, que mostra um seletor Flare/Sunburst.
O GPT Image 2 foi descontinuado?
Até 10 de setembro de 2026, não. A página de descontinuações da OpenAI não lista data de aposentadoria para o gpt-image-2, e a página do modelo segue no ar com o snapshot 2026-04-21. A OpenAI observa, porém, que sua calculadora de custos do GPT Image 2 não estima o consumo de tokens dos modelos 2.5 (OpenAI), então faça o orçamento à parte antes de trocar.
Quanto o GPT Image 2.5 é mais rápido que o GPT Image 2?
A OpenAI afirma que o Flare corta a latência em até 50% em relação ao GPT Image 2 (OpenAI). Testes de terceiros relatados pela WeShop colocam o Flare de 30% a 52% mais rápido com as mesmas configurações, e a Manus mediu de duas a quatro vezes mais rápido nas próprias cargas de trabalho, antes do lançamento (BuildFastWithAI). Nosso teste na mesma fila da fal.ai, em 10 de setembro de 2026, registrou medianas de 25,1 segundos para o Flare em high, 58,8 segundos para o Flare em max e 152,6 segundos para o GPT Image 2 em high por imagem 1024×1024.
Qual modelo é melhor para editar com fotos de referência?
O GPT Image 2.5 Sunburst. A OpenAI o construiu para um controle mais rígido em edições sucessivas, e ele é melhor em manter os personagens de referência reconhecíveis em novos cenários e estilos (OpenAI). Os testes da WeShop apontaram que o Sunburst derivou cerca de 40% menos fora da região-alvo que o Flare (WeShop). Na nossa cadeia de três rodadas de 10 de setembro de 2026, o Sunburst em max fez zero alteração não solicitada, o Flare em high fez uma e o GPT Image 2, quatro, porque renderizou a cena inteira de novo na segunda rodada.
Quantos créditos o GPT Image 2.5 custa na LoveGen AI?
A partir de 0,1 crédito por imagem. O padrão 1024×1024 em High custa 0,5 crédito, o Extra High 0,8 e o Max 1,8; uma renderização 3840×2160 em Max é o teto, com 3,4 créditos. Flare e Sunburst custam o mesmo. O GPT Image 2 na LoveGen AI custa 0,3 crédito por imagem, valor fixo, com até quatro imagens de referência, e por isso continua sendo a opção mais barata para trabalhos em 2K.
Devo migrar minha integração de API do gpt-image-2 para o gpt-image-2.5?
Para projetos novos, sim, com uma mudança: remapeie a qualidade. Uma requisição que usava gpt-image-2 com quality: "high" deve passar a usar gpt-image-2.5-flare com quality: "max" para manter o mesmo orçamento de tokens de saída; deixar high no lugar produz uma imagem mais barata e com menos tokens (preços da fal.ai). Fique atento também ao novo padrão auto, à opção de fundo opaque e ao tempo de geração mais longo do Sunburst.
Conclusão
O GPT Image 2.5 é um upgrade real sobre o GPT Image 2 em edições, fidelidade às referências e velocidade, e custa o mesmo por token. O detalhe que precisa entrar na cabeça antes da troca é que os nomes de qualidade se deslocaram: max é o novo high, e high é o novo medium. O Flare é o padrão certo para a maior parte do trabalho, o Sunburst justifica os segundos extras quando um elemento principal precisa permanecer intacto durante várias rodadas de edição, e o GPT Image 2 ainda vale a pena para trabalhos baratos em 2K com muito texto, especialmente a 0,3 crédito na LoveGen AI.
As duas gerações rodam lado a lado com todos os outros grandes modelos no catálogo de modelos de imagem de IA da LoveGen AI, sem assinatura e com preço por imagem. No momento em que este texto foi escrito, a LoveGen AI também está oferecendo o GPT Image 2.5 para testar de graça, que é o jeito mais barato de rodar os cinco prompts acima nos seus próprios temas.