GPT Image 2.5 เปิดตัววันที่ 8 กันยายน 2026 เข้ามาแทน GPT Image 2 ด้วยสองโมเดล คือ Flare (ราคาต่อโทเค็นเท่าเดิม และลดเวลาแฝงได้ถึง 50%) และ Sunburst (แก้ภาพหลายรอบได้แม่นกว่า) อัตราค่าโทเค็นไม่เปลี่ยน แต่ระดับคุณภาพได้รับการปรับใหม่ ระดับ "max" ของ 2.5 คิดราคาเท่ากับ "high" ของ GPT Image 2 บนกระดานเบื้องต้นเดือนกันยายน 2026 ของ Arena นั้น Sunburst ได้ 1421 คะแนน เทียบกับ 1381 ของ GPT Image 2
บทเปรียบเทียบนี้ไล่ดูว่า OpenAI เปลี่ยนอะไรไปบ้าง ต้นทุนต่อภาพจริงของทั้งสามโมเดลอยู่ที่เท่าไร ตัวเลือกทั้งสามทำผลงานอย่างไรกับพรอมต์เดียวกัน 5 ชุดที่ยิงผ่านคิวเดียวกัน และงานแต่ละแบบควรเลือกโมเดลไหน ตัวเลขทั้งหมดเป็นข้อมูล ณ วันที่ 10 กันยายน 2026 และทุกตัวเลขมีลิงก์ไปยังแหล่งอ้างอิง
GPT Image 2.5 คืออะไร และต่างจาก GPT Image 2 อย่างไร
GPT Image 2.5 คือตระกูลโมเดลสร้างภาพของ OpenAI ที่ประกาศเมื่อวันที่ 8 กันยายน 2026 ในชื่อ ChatGPT Images 2.5 ต่างจาก GPT Image 2 ที่ออกมาเป็นโมเดลเดียวเมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 เพราะ GPT Image 2.5 มาเป็นสองโมเดลบน API คือ gpt-image-2.5-flare และ gpt-image-2.5-sunburst ทั้งคู่ใช้ สแนปช็อต 2026-09-08 ทั้งสองตัวใช้งานได้บน LoveGen AI ที่หน้า GPT Image 2.5 ซึ่งมีปุ่มสลับ Flare/Sunburst อยู่ข้างๆ GPT Image 2 รุ่นเดิม
OpenAI สรุปการอัปเดตนี้ในโพสต์เปิดตัวว่า "รายละเอียดคมขึ้น สร้างภาพเร็วขึ้น แก้ภาพได้แม่นขึ้น และมีเครื่องมือสร้างและแชร์ที่ดีขึ้น" (OpenAI ผ่าน 9to5Mac, 8 ก.ย. 2026) บริษัทยังระบุว่า Images 2.5 "ให้แสงที่เป็นธรรมชาติขึ้นและพื้นผิวที่มีมิติมากขึ้น รักษาตัวแบบในภาพอ้างอิงของคุณได้ดีขึ้น และทำตามคำสั่งแก้ภาพได้น่าเชื่อถือขึ้นเมื่อแก้ต่อกันหลายรอบ"
Flare กับ Sunburst ในตารางเดียว
| GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| การวางตำแหน่งของ OpenAI | โมเดลค่าเริ่มต้น "สำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่" | "เวิร์กโฟลว์งานภาพระดับพรีเมียมที่ได้ประโยชน์จากการควบคุมที่แน่นหนากว่าตลอดการแก้ภาพ" |
| คุณภาพเทียบกับ GPT Image 2 | สูงกว่า ที่ "เวลาแฝงต่ำลง 50%" | สูงกว่า แต่ "ใช้เวลาสร้างภาพนานกว่า" Flare |
| งานที่ออกแบบมารองรับ | คอนเทนต์ครีเอเตอร์และโซเชียล ประสบการณ์สินค้า การค้นหาด้วยภาพ การทำต้นแบบอย่างรวดเร็ว การสร้างภาพจำนวนมาก | งานครีเอทีฟแคมเปญที่ใช้จริง ภาพสินค้าที่ขัดเกลาแล้ว การปรับแก้หลายรอบ |
| API id | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| ราคาต่อโทเค็น | เท่ากับ GPT Image 2 | เท่ากับ GPT Image 2 |
ที่มา: ประกาศบน OpenAI Developer Community และ หน้าโมเดลของ OpenAI
GPT Image 2.5 เปลี่ยนอะไรไปบ้าง
ตาม ประกาศของ OpenAI มีของใหม่ 5 อย่างเมื่อเทียบกับ GPT Image 2
- สองโมเดลแทนที่จะมีตัวเดียว Flare เน้นความเร็ว Sunburst เน้นความแม่น และคิดราคาต่อโทเค็นเท่ากัน
- ระดับคุณภาพใหม่สองขั้น
xhighและmaxอยู่เหนือhighขณะที่ GPT Image 2 หยุดอยู่ที่highโมเดล 2.5 ทั้งสองตัวตั้งค่าเริ่มต้นเป็นquality: auto(คู่มือการสร้างภาพของ OpenAI) - แก้เฉพาะจุดที่ต้องการ OpenAI อธิบายว่าเป็น "การแก้ผ่านคอมเมนต์เพื่อเปลี่ยนเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการ" และ "รายละเอียดคงเส้นคงวาตลอดการแก้หลายครั้ง"
- ความเหมือนกับภาพอ้างอิงดีขึ้น ตัวแบบจากภาพที่อัปโหลดยังจำได้ชัดแม้เปลี่ยนไปอยู่ในฉากและสไตล์ใหม่
- ตัวเลือกพื้นหลัง
opaqueตัวใหม่ เพิ่มเข้ามาข้างautoและtransparent
ในแอป ChatGPT นั้น Images 2.5 ยังเพิ่มเครื่องมือ Sketch สำหรับร่างเลย์เอาต์หยาบๆ คอมเมนต์ที่ชี้เจาะจงลงไปที่บริเวณใดบริเวณหนึ่งของภาพ เทมเพลตสำหรับฟอร์แมตอย่างโปสเตอร์และของพรีเมียม และพรอมต์ที่แชร์ต่อได้ (The Decoder, ก.ย. 2026) The Decoder ยังระบุว่าภาพที่ได้จะฝังลายน้ำมองไม่เห็น SynthID ของ Google DeepMind มาด้วย
อะไรที่ยังเหมือนเดิม
ความสามารถที่ทำให้ GPT Image 2 โดดเด่นในเดือนเมษายน 2026 ยังอยู่ครบ GPT Image 2 เป็นโมเดลภาพตัวแรกของ OpenAI ที่มีขั้นตอน reasoning ซึ่งวางองค์ประกอบภาพก่อนลงมือเรนเดอร์สร้างภาพที่สอดคล้องกันได้สูงสุด 8 ภาพจากพรอมต์เดียว และเขียนตัวอักษรที่ไม่ใช่ละติน เช่น ญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี และเบงกาลี ได้แม่นกว่ารุ่นก่อนๆ อย่างเห็นได้ชัด (OpenAI, เม.ย. 2026; MacRumors, 22 เม.ย. 2026) ความสามารถเหล่านี้ยังอยู่ใน Images 2.5 ทั้งหมด
ขีดจำกัดอัตราการใช้งานของโมเดล API ทั้งสามตัวก็เท่ากัน OpenAI ระบุว่า Tier 1 อยู่ที่ 100,000 โทเค็นต่อนาทีและ 5 ภาพต่อนาที ไล่ขึ้นไปถึง 8,000,000 โทเค็นต่อนาทีและ 250 ภาพต่อนาทีใน Tier 5 ตามหน้าโมเดล gpt-image-2, Flare และ Sunburst
GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: เทียบสเปกกันทีละข้อ
| สเปก | GPT Image 2 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | ที่มา |
|---|---|---|---|---|
| วันเปิดตัว | 21 เมษายน 2026 | 8 กันยายน 2026 | 8 กันยายน 2026 | OpenAI |
| API id / สแนปช็อต | gpt-image-2 / 2026-04-21 | gpt-image-2.5-flare / 2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst / 2026-09-08 | หน้าโมเดลของ OpenAI |
| ระดับคุณภาพ | low, medium, high | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | คู่มือของ OpenAI |
| ที่เคลมเรื่องเวลาแฝง | เป็นค่าตั้งต้นเทียบเคียง | ต่ำกว่า GPT Image 2 ได้ถึง 50% | นานกว่า Flare | OpenAI |
| ความละเอียดกำหนดเอง | เป็นจำนวนเท่าของ 16 ด้านยาวสุด 3840 px รวม 655,360 ถึง 8,294,400 พิกเซล | เหมือนกัน | เหมือนกัน | คู่มือของ OpenAI |
| ช่วงอัตราส่วนภาพ | 1:3 ถึง 3:1 | 1:3 ถึง 3:1 | 1:3 ถึง 3:1 | คู่มือของ OpenAI |
| ตัวเลือกพื้นหลัง | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | auto, transparent, opaque | สคีมาของ fal.ai |
| ขั้นตอน reasoning ("การคิด") | มี | มี | มี | OpenAI, เม.ย. 2026 |
| โทเค็นอินพุตข้อความ / ภาพเข้า / ภาพออก | $5 / $8 / $30 ต่อ 1M โทเค็น | $5 / $8 / $30 ต่อ 1M โทเค็น | $5 / $8 / $30 ต่อ 1M โทเค็น | หน้าโมเดลของ OpenAI |
| คะแนน Arena text-to-image (ก.ย. 2026) | 1381 ± 4 (medium, 78,731 โหวต) | 1399 ± 13 (2,856 โหวต, เบื้องต้น) | 1421 ± 13 (3,149 โหวต, เบื้องต้น) | Arena |
| อันดับบน Artificial Analysis (10 ก.ย. 2026) | อันดับ 1, Elo 1171 (high) | ยังไม่ถูกจัดอันดับ | ยังไม่ถูกจัดอันดับ | Artificial Analysis |
| ภาพอ้างอิงบน LoveGen AI | สูงสุด 4 ภาพ | สูงสุด 6 ภาพ | สูงสุด 6 ภาพ | หน้าโมเดลของ LoveGen AI |
| ขนาดสูงสุดบน LoveGen AI | 2K | 3840×2160 | 3840×2160 | หน้าโมเดลของ LoveGen AI |
| เครดิตบน LoveGen AI | 0.3 ต่อภาพ คงที่ | 0.1 ถึง 3.4 ตามคุณภาพและขนาด | เท่ากับ Flare | หน้าโมเดลของ LoveGen AI |
คู่มือของ OpenAI กำกับว่าความละเอียดที่สูงกว่า 2560×1440 ยังเป็นของทดลองสำหรับทุกโมเดลในตระกูลนี้ และแนะนำ 1024×1024, 1536×1024 หรือ 1024×1536 เป็นขนาดมาตรฐาน (คู่มือการสร้างภาพของ OpenAI)
GPT Image 2.5 แพงกว่า GPT Image 2 หรือไม่
คิดต่อโทเค็นแล้วไม่แพงกว่า แต่ถ้าคิดต่อภาพ คำตอบขึ้นอยู่กับว่าเลือกระดับคุณภาพไหน เพราะ OpenAI ปรับระดับคุณภาพใหม่ ภาพจาก GPT Image 2.5 ที่ high มีต้นทุนราวๆ เท่ากับภาพจาก GPT Image 2 ที่ medium และ GPT Image 2.5 ที่ max ก็ราวๆ เท่ากับ GPT Image 2 ที่ high
อัตราค่าโทเค็นยังเท่าเดิม
ทั้งสามโมเดลคิดค่าโทเค็นอินพุตข้อความที่ $5 ต่อล้านโทเค็น ($1.25 เมื่อ cache) ภาพเข้าที่ $8 ต่อล้านโทเค็น ($2 เมื่อ cache) และภาพออกที่ $30 ต่อล้านโทเค็นตามหน้าโมเดล gpt-image-2.5-flare และ gpt-image-2.5-sunburst ที่ระบุว่า "อัตราค่าโทเค็นเท่ากับ GPT Image 2" หน้าเดียวกันนั้นยังเตือนไว้ด้วยว่าเครื่องคิดต้นทุน GPT Image 2 ของ OpenAI "ไม่ได้ประมาณการใช้โทเค็นของ GPT Image 2.5" ซึ่งเป็นสัญญาณแรกว่าจำนวนโทเค็นเอาต์พุตภาพต่อหนึ่งภาพเปลี่ยนไปแล้ว
ระดับคุณภาพได้รับการปรับใหม่
fal.ai ประกาศราคาต่อภาพแบบคงที่สำหรับทุกคู่ของคุณภาพและขนาดบนทั้งสองโมเดล ทำให้เห็นความเปลี่ยนแปลงได้ง่าย ตัวเลขข้างล่างนี้คือราคาตามรายการของ fal.ai ณ วันที่ 9 กันยายน 2026
| ระดับคุณภาพ | 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 | ไม่มีให้ใช้ | $0.094 | ไม่มีให้ใช้ | $0.178 |
| max | ไม่มีให้ใช้ | $0.211 | ไม่มีให้ใช้ | $0.400 |
ที่มา: GPT Image 2 บน fal.ai และ GPT Image 2.5 Flare บน fal.ai โดย Flare และ Sunburst ใช้รายการราคาชุดเดียวกันบน fal.ai (หน้า Sunburst)
ไล่อ่านคอลัมน์ GPT Image 2.5 ลงมาก็เห็นแพตเทิร์นชัดเจน high ของ 2.5 ($0.053) เท่ากับ medium ของ GPT Image 2 ($0.053) และ max ของ 2.5 ($0.211) เท่ากับ high ของ GPT Image 2 ($0.211) The Decoder สรุปแบบเดียวกัน โดยระบุว่าระดับ max ของ 2.5 "เท่ากับต้นทุนระดับ high ของ Images 2.0" (The Decoder) เอาเข้าจริงแล้ว OpenAI แทรกขั้นที่ถูกกว่าสองขั้นไว้ใต้ระดับสูงสุดเดิม ไม่ใช่เพิ่มขั้นที่แพงกว่าสองขั้นไว้ข้างบน
ถ้าย้ายระบบที่เชื่อมต่อที่มีอยู่ เรื่องนี้หมายความว่าอะไร
คำขอที่เดิมใช้ gpt-image-2 กับ quality: "high" แล้วเปลี่ยนแค่รหัสโมเดลเป็น gpt-image-2.5-flare จะยังคง quality: "high" ไว้ และใช้โทเค็นเอาต์พุตภาพราวหนึ่งในสี่ของเดิม นั่นคือประหยัดต้นทุนราว 75% ที่ 1024×1024 (จาก $0.211 เหลือ $0.053 ตามราคารายการของ fal.ai) แต่ทรัพยากรที่ใช้สร้างภาพก็น้อยลงด้วย ทีมที่อยากได้งบโทเค็นเอาต์พุตภาพเท่าเดิมควรตั้ง quality: "max" ส่วนทีมที่พึ่งค่าเริ่มต้นควรรู้ว่า GPT Image 2.5 ตั้งค่าเริ่มต้นเป็น auto บน API ของ OpenAI (คู่มือของ OpenAI) และเป็น high บน fal.ai (สคีมาของ fal.ai)
ค่าเครดิตบน LoveGen AI
บน LoveGen AI นั้น GPT Image 2 คิดคงที่ 0.3 เครดิตต่อภาพ ใส่ภาพอ้างอิงได้ถึงสี่ภาพ และได้ผลลัพธ์ระดับ 2K ส่วน GPT Image 2.5 คิดราคาตามคุณภาพและขนาด เริ่มที่ 0.1 เครดิต ที่ขนาดเริ่มต้น 1024×1024 ระดับ Low อยู่ที่ 0.1, Medium 0.2, High 0.5, Extra High 0.8 และ Max 1.8 เครดิต ส่วนการเรนเดอร์ที่ 3840×2160 ไล่จาก 0.1 เครดิตที่ Low ไปถึง 3.4 เครดิตที่ Max โดย Flare และ Sunburst ราคาเท่ากัน และทุกขนาดตั้งแต่ 1024×768 ไปจนถึง 1920×1080 และ 2560×1440 จนถึง 3840×2160 เลือกได้ทั้งแนวนอนและแนวตั้ง พร้อมตัวเลือกพื้นหลัง PNG โปร่งใส
ลองจริง: 5 พรอมต์, 3 โมเดล, แพลตฟอร์มเดียว
วันที่ 10 กันยายน 2026 สองวันหลังเปิดตัว เรายิงพรอมต์ชุดเดิม 5 ชุดผ่าน GPT Image 2 และ GPT Image 2.5 ทั้งสองตัวบน API สำหรับคิวของ fal.ai เพื่อให้ทั้งสามใช้ผู้ให้บริการเดียว คิวเดียว และนาฬิกาเรือนเดียวกัน เราทดสอบสี่การตั้งค่า คือ GPT Image 2 ที่ high (ค่าตั้งต้นที่ระบบที่เชื่อมต่อส่วนใหญ่ใช้กันอยู่ทุกวันนี้) Flare ที่ high (ผลที่ได้จากการเปลี่ยนรหัสโมเดลเฉยๆ) และ Flare กับ Sunburst ที่ max (จับคู่ต้นทุนให้เท่าค่าตั้งต้นที่ $0.211 ต่อภาพ 1024×1024 ตาม ราคารายการของ fal.ai) การรันครั้งนี้ได้ภาพ 33 ภาพโดยไม่มีที่ล้มเหลว และมีค่าใช้จ่ายราว $6 ตามราคารายการ
วิธีทดสอบ
- ขนาดภาพ: 1024×1024 สำหรับการทดสอบที่ 1, 2, 3 และ 5 และ 3840×2160 สำหรับการทดสอบที่ 4 โดยส่งเป็นค่าความกว้างและความสูงแบบระบุตรงๆ
- การจับเวลา: นับเป็นวินาทีตามเวลานาฬิกาจริง ตั้งแต่ส่งเข้าคิวจนได้ผลลัพธ์ครบ ทั้งสี่การตั้งค่าส่งไปพร้อมกัน และเวลารอในคิวไม่เคยเกิน 3 วินาที ตัวเลขที่ได้จึงเท่ากับเวลาประมวลผลบน fal.ai แทบทั้งหมด การทดสอบที่ 5 ใช้ค่ามัธยฐานของ 3 รอบ ตัวเลขอื่นทั้งหมดมาจากการรันรอบเดียวและกำกับไว้ตามนั้น
- ภาพอ้างอิง: แก้วเซรามิกสีน้ำเงินกรมท่าใบเดียวที่มีโลโก้ภูเขาสีขาวบนพื้นหลังขาว สร้างขึ้นครั้งเดียวด้วย Flare ที่
highแล้วนำมาใช้เป็นอินพุตเดียวกันสำหรับทุกโมเดลในการทดสอบที่ 2 และ 3 - การให้คะแนน: การทดสอบที่ 1 นับตัวอักษรที่ถูกต้องจากทั้งหมด 37 ตัวใน 5 ข้อความ การทดสอบที่ 2 และ 3 นับความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งซึ่งเกิดกับตัวแก้ว โลโก้ และพื้นหลังตลอดลำดับการแก้ไข การทดสอบที่ 4 เทียบภาพครอป 1024×640 ที่ 100% รอบตัวกระท่อม การทดสอบที่ 5 ดูว่าทั้งสามรอบใช้เป็นภาพย่อได้หรือไม่
- ข้อควรระวัง: คิวของ fal.ai มี overhead ของตัวเอง และ LoveGen AI ส่ง GPT Image 2 ผ่านผู้ให้บริการที่ไม่ใช่เจ้าเดียวกับ GPT Image 2.5 ดังนั้นเวลาที่วัดได้บนแพลตฟอร์มอื่นจะต่างออกไป สัญญาณที่ใช้ได้จริงคืออัตราส่วนระหว่างโมเดล
การทดสอบที่ 1: ข้อความโปสเตอร์หลายภาษา
พรอมต์สั่งให้ทำโปสเตอร์คาเฟ่สไตล์เวกเตอร์แบบเรียบที่มีข้อความเป๊ะๆ 5 ชุด คือ "MORNING BREW", 每日现磨咖啡, 毎朝焙煎, "$4.50" และ "Open 7am - 6pm" พร้อมป้ายราคาที่มุมขวาล่าง ทั้งสี่การตั้งค่าเขียนตัวอักษรถูกครบทั้ง 37 ตัว และวางป้ายราคาตรงตำแหน่งที่สั่ง มีเพียง Flare ที่ max ที่เติมจุดเกินมาท้ายพาดหัวและท้ายเวลาเปิดร้าน อีกสามตัวสะอาดหมด เวลาที่ใช้คือ GPT Image 2 116.0 วินาที, Flare ที่ high 26.0 วินาที, Flare ที่ max 54.5 วินาที และ Sunburst ที่ max 96.1 วินาที (รันรอบเดียว) การเขียนตัวอักษรซึ่งเป็นจุดขายหลักของ GPT Image 2 ในเดือนเมษายน 2026 ยกมาอยู่ใน 2.5 ได้ครบถ้วน และไม่ใช่เหตุผลที่จะเลือกรุ่นใดรุ่นหนึ่ง
ซ้ายบน: GPT Image 2 (high) ขวาบน: GPT Image 2.5 Flare (high) ซ้ายล่าง: GPT Image 2.5 Flare (max) ขวาล่าง: GPT Image 2.5 Sunburst (max)
การทดสอบที่ 2: แก้ภาพสินค้าจากภาพอ้างอิง
แต่ละโมเดลได้รับภาพแก้วใบเดียวกัน พร้อมคำสั่งให้วางบนเคาน์เตอร์หินอ่อนสีขาวข้างหน้าต่างในแสงเช้านุ่มๆ โดยคงรูปทรง สี ตำแหน่งหูจับ และโลโก้ไว้เหมือนเดิม ทั้งสี่การตั้งค่ารักษาโลโก้ สี และหูจับไว้ได้ ผลลัพธ์จาก GPT Image 2.5 ทั้งสามภาพมีสัดส่วนตรงกับภาพอ้างอิง ขณะที่ GPT Image 2 เขียนแก้วออกมาเตี้ยกว่าต้นฉบับเล็กน้อย เวลาที่ใช้คือ 137.2 วินาทีสำหรับ GPT Image 2, 36.6 วินาทีสำหรับ Flare ที่ high, 68.9 วินาทีสำหรับ Flare ที่ max และ 107.9 วินาทีสำหรับ Sunburst ที่ max (รันรอบเดียว) สำหรับการแก้จากภาพอ้างอิงแบบครั้งเดียวจบ ทุกการตั้งค่าใช้งานจริงได้
การทดสอบที่ 3: ลำดับการแก้ไขภาพสามรอบ
เริ่มจากผลลัพธ์การทดสอบที่ 2 ของแต่ละโมเดล รอบที่สองสั่งให้เพิ่มครัวซองต์บนจานที่ด้านขวาของแก้วเท่านั้น รอบที่สามสั่งให้เปลี่ยนเฉพาะแสงเป็นแสงโคมไฟยามเย็นโทนอุ่น แล้วเรานับทุกความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่ง
- GPT Image 2 (high): รอบที่สองเรนเดอร์ฉากใหม่ทั้งภาพ แก้วเลื่อนไปทางซ้ายและเล็กลง ต้นไม้กับเขียงเปลี่ยนตำแหน่ง รอบที่สามคงเลย์เอาต์ใหม่นั้นไว้ แต่วาดวิวนอกหน้าต่างใหม่ รวมสี่ความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่ง ใช้เวลาราว 136 วินาทีต่อรอบ
- Flare (high): รอบที่สองเติมเกรนคล้ายผ้าบางๆ ลงบนผิวแก้ว นอกนั้นไม่ขยับเลย รอบที่สามเปลี่ยนแค่แสง รวมหนึ่งความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่ง ใช้เวลาราว 30 วินาทีต่อรอบ
- Flare (max): ผิวแก้วค่อยๆ เพี้ยนจากด้านไปเป็นเกรนลายตารางไขว้ตลอดสองรอบ และต้นไม้กับกรอบหน้าต่างขยับทั้งสองรอบ รวมสี่ความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่ง ใช้เวลาราว 62 วินาทีต่อรอบ
- Sunburst (max): เลย์เอาต์ แก้ว ต้นไม้ กระปุก และเขียงอยู่นิ่งเหมือนเดิมทั้งสองรอบ เปลี่ยนแค่ครัวซองต์กับแสงเท่านั้น ไม่มีความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งเลย ใช้เวลาราว 107 วินาทีต่อรอบ
Sunburst ทำได้ตรงกับที่ OpenAI สัญญาไว้เรื่องงานแก้หลายรอบ ที่น่าประหลาดใจคือ Flare ที่ max ซึ่งเพี้ยนไม่ต่างจาก GPT Image 2 ในลำดับการแก้ไขครั้งนี้ ขณะที่ Flare ที่ high อยู่นิ่ง ลำดับการแก้ไขเพียงสายเดียวยังไม่ใช่สถิติ แต่ก็เป็นเหตุผลให้ลองทั้งสองระดับของ Flare กับลำดับการแก้ของคุณเอง ก่อนจะเหมาเอาว่าระดับที่สูงกว่าย่อมปลอดภัยกว่า
เฟรมสุดท้ายของลำดับการแก้ไข ซ้ายบน: GPT Image 2 (high) ขวาบน: GPT Image 2.5 Flare (high) ซ้ายล่าง: GPT Image 2.5 Flare (max) ขวาล่าง: GPT Image 2.5 Sunburst (max)
การทดสอบที่ 4: รายละเอียดภาพวิว 4K
ทั้งสี่การตั้งค่าคืนภาพวิวฟยอร์ดขนาด 3840×2160 มาเป๊ะตามที่ขอ ถ้าย่อให้พอดีหน้าจอ ทั้งสี่ภาพแยกกันแทบไม่ออก แต่เมื่อครอปดูที่ 100% รอบตัวกระท่อม Sunburst ที่ max คมที่สุด เห็นไลเคนบนก้อนหิน ลอนของหลังคาสังกะสี และไม้ราวระเบียงแยกเป็นแผ่นๆ Flare ที่ max ตามมาติดๆ ส่วน GPT Image 2 ที่ high เขียนผนังไม้ของกระท่อมได้คม แต่ทิ้งรอยเบลอแบบภาพวาดไว้ทั่วพุ่มไม้และก้อนหิน ขณะที่ Flare ที่ high นุ่มกว่าอย่างเห็นได้ชัดทั้งภาพ ซึ่งก็คาดได้อยู่แล้วเพราะใช้โทเค็นเอาต์พุตภาพแค่หนึ่งในสี่ เวลาที่ใช้คือ 105.4 วินาทีสำหรับ GPT Image 2, 31.0 วินาทีสำหรับ Flare ที่ high, 75.1 วินาทีสำหรับ Flare ที่ max และ 91.5 วินาทีสำหรับ Sunburst ที่ max (รันรอบเดียว) ราคาตามรายการของ fal.ai สำหรับการเรนเดอร์เหล่านี้คือ $0.401, $0.100, $0.400 และ $0.400 ตามลำดับ (fal.ai)
ภาพครอป 1024×640 ที่ 100% จากการเรนเดอร์ขนาด 3840×2160 ของแต่ละตัว ซ้ายบน: GPT Image 2 (high) ขวาบน: GPT Image 2.5 Flare (high) ซ้ายล่าง: GPT Image 2.5 Flare (max) ขวาล่าง: GPT Image 2.5 Sunburst (max)
การทดสอบที่ 5: ภาพย่อโซเชียลที่ระดับถูกสุดซึ่งยังใช้งานได้
พรอมต์คือชามราเมนถ่ายจากด้านบนบนพื้นหลังสีเหลือง ขนาด 1024×1024 รันการตั้งค่าละสามรอบ ผลลัพธ์ทั้ง 12 ภาพใช้งานได้หมด Flare ที่ high ให้ชามที่สะอาดและคงเส้นคงวาสามใบ ค่ามัธยฐาน 25.1 วินาที ราคาตามรายการ $0.053 ต่อภาพ ขณะที่ GPT Image 2 ที่ high ใช้ค่ามัธยฐาน 152.6 วินาทีที่ $0.211 และรอบแรกยังโปรยต้นหอมกระจายอยู่บนพื้นหลังนอกชาม ส่วน Flare ที่ max ใช้ค่ามัธยฐาน 58.8 วินาที และ Sunburst ที่ max 128.4 วินาที ทั้งคู่ที่ $0.211 สำหรับงานภาพย่อแล้ว Flare ที่ high ให้ภาพที่ใช้ได้ในเวลาหนึ่งในหกและราคาหนึ่งในสี่ของค่าตั้งต้นแบบ GPT Image 2
รอบแรกจากสามรอบของแต่ละการตั้งค่า ซ้ายบน: GPT Image 2 (high) ขวาบน: GPT Image 2.5 Flare (high) ซ้ายล่าง: GPT Image 2.5 Flare (max) ขวาล่าง: GPT Image 2.5 Sunburst (max)
สรุปผลแบบเห็นทีเดียว
| การทดสอบ | GPT Image 2 (high) | GPT Image 2.5 Flare (high) | GPT Image 2.5 Flare (max) | GPT Image 2.5 Sunburst (max) |
|---|---|---|---|---|
| 1. ข้อความโปสเตอร์: ตัวอักษรที่ถูก, เวลา | 37/37, 116.0 วินาที | 37/37, 26.0 วินาที | 37/37 บวกจุดเกิน 2 จุด, 54.5 วินาที | 37/37, 96.1 วินาที |
| 2. แก้จากภาพอ้างอิง: รักษาตัวแบบ, เวลา | ได้ (เตี้ยลงเล็กน้อย), 137.2 วินาที | ได้, 36.6 วินาที | ได้, 68.9 วินาที | ได้, 107.9 วินาที |
| 3. ลำดับการแก้ไข: ความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งใน 2 รอบ, เวลาต่อรอบ | 4, ราว 136 วินาที | 1, ราว 30 วินาที | 4, ราว 62 วินาที | 0, ราว 107 วินาที |
| 4. รายละเอียด 4K: อันดับที่ 100%, เวลา, ราคารายการ | อันดับ 3, 105.4 วินาที, $0.401 | อันดับ 4, 31.0 วินาที, $0.100 | อันดับ 2, 75.1 วินาที, $0.400 | อันดับ 1, 91.5 วินาที, $0.400 |
| 5. Thumbnail: ค่ามัธยฐานของ 3 รอบ, ราคารายการ | 152.6 วินาที, $0.211 | 25.1 วินาที, $0.053 | 58.8 วินาที, $0.211 | 128.4 วินาที, $0.211 |
วัดบน API สำหรับคิวของ fal.ai เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 เวลาที่ระบุคือเวลานาฬิกาจริงตั้งแต่ส่งงานจนเสร็จ และเป็นการรันรอบเดียวทั้งหมดยกเว้นแถวที่ 5 ราคาคือราคาตามรายการของ fal.ai ต่อภาพผลลัพธ์ ไม่รวมโทเค็นอินพุตของภาพอ้างอิง
GPT Image 2.5 เร็วกว่า GPT Image 2 แค่ไหน
OpenAI เคลมว่า Flare มี "เวลาแฝงต่ำลงได้ถึง 50%" เมื่อเทียบกับ GPT Image 2 (OpenAI) ตัวเลขจากบุคคลที่สามที่เผยแพร่หลังเปิดตัวก็อยู่ในช่วงเดียวกันหรือสูงกว่า WeShop วัดได้ว่า Flare เร็วขึ้น 30% ถึง 52% ที่การตั้งค่าเดียวกัน (WeShop) และ Manus รายงานว่า Flare เร็วเป็นสองถึงสี่เท่าของ GPT Image 2 บนงานของตัวเองก่อนเปิดตัว (BuildFastWithAI)
ตัวเลขจากคิวเดียวกันบน fal.ai ของเราสูงกว่าที่ OpenAI เคลมไว้ ที่ 1024×1024 นั้น Flare ที่ high คืนภาพในค่ามัธยฐาน 25.1 วินาที เทียบกับ 152.6 วินาทีของ GPT Image 2 ที่ high ลดลง 84% หรือเร็วกว่าราวหกเท่า ส่วน Flare ที่ max ซึ่งเป็นระดับที่ต้นทุนเท่ากัน คืนภาพใน 58.8 วินาที ลดลง 61% และ Sunburst ที่ max คืนภาพใน 128.4 วินาที เร็วกว่า GPT Image 2 อยู่ 16% ทั้งที่ให้ภาพที่มีรายละเอียดมากที่สุดในสี่ตัว มีเรื่องแปลกอยู่อย่างหนึ่ง GPT Image 2 ใช้เวลากับภาพย่อขนาด 1024×1024 นานกว่าภาพวิว 3840×2160 (152.6 เทียบกับ 105.4 วินาที) ซึ่งชี้ว่าเวลาส่วนใหญ่ของมันหมดไปกับขั้นตอนวางแผน ไม่ใช่จำนวนพิกเซล ทั้งหมดนี้เป็นเวลาในคิวของ fal.ai ในวันเดียว และ API ตรงของ OpenAI อาจให้ผลต่างออกไป จึงควรมองอัตราส่วนเหล่านี้เป็นเพียงแนวโน้ม ไม่ใช่ข้อสรุปเด็ดขาด
GPT Image 2.5 ดีกว่า GPT Image 2 บน benchmark อิสระหรือไม่
โหวตช่วงแรกบอกว่าใช่ แต่ต้องติดดอกจันเรื่องขนาดกลุ่มตัวอย่าง บน กระดาน text-to-image ของ Arena ฉบับวันที่ 7 กันยายน 2026 gpt-image-2.5-sunburst นำอยู่ที่ 1421 ± 13 และ gpt-image-2.5-flare อยู่อันดับสองที่ 1399 ± 13 ทั้งคู่ถูกกำกับว่าเป็นข้อมูลเบื้องต้น ส่วน gpt-image-2 ที่คุณภาพ medium อยู่อันดับสามที่ 1381 ± 4 ช่องว่างระหว่าง Sunburst กับ GPT Image 2 คือ 40 คะแนน แต่สองรายการใหม่มีโหวต 3,149 และ 2,856 ครั้ง เทียบกับ 78,731 ครั้งของ GPT Image 2 ช่วงความเชื่อมั่นจึงกว้างกว่าถึงสามเท่า
สนามเทียบ text-to-image ของ Artificial Analysis ยังไม่ได้เพิ่มโมเดล 2.5 ทั้งสองตัวเข้าไปเลย ณ วันที่ 10 กันยายน 2026 กระดานของที่นั่นยังให้ GPT Image 2 (high) อยู่อันดับหนึ่งด้วย Elo 1171 จากตัวอย่าง 15,381 ชุด นำหน้า MAI-Image-2.6 ที่ 1144 และ Nano Banana 2 ที่ 1122 จนกว่า GPT Image 2.5 จะสะสมโหวตที่นั่นได้มากพอ ข้อสรุปที่ตรงไปตรงมาคือ GPT Image 2 ยังเป็นโมเดลอันดับหนึ่งบนกระดานอิสระหนึ่งแห่ง ขณะที่ GPT Image 2.5 นำอยู่บนอีกแห่งด้วยข้อมูลเบื้องต้น
เลือก Flare หรือ Sunburst ใน ChatGPT ได้ไหม
ไม่ได้ ChatGPT ไม่มีตัวเลือกให้สลับระหว่างโมเดล Images 2.5 ทั้งสองตัว The Decoder ทดลองใช้ทั้งสองโหมดบนฝั่งผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว และพบว่าโหมด Chat "มักจะ" ส่งงานไปที่โมเดลตัวที่อ่อนกว่า ขณะที่โหมด Work ใช้ตัวที่แข็งกว่า "อย่างสม่ำเสมอ" และการแก้ภาพในโหมด Chat ยังเปลี่ยนรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องบ่อยกว่า (The Decoder, ก.ย. 2026) เอกสารของ OpenAI ไม่ได้บอกว่า ChatGPT เลือกรุ่นย่อยตัวไหนในสถานการณ์ใด
Images 2.5 ปล่อยถึงผู้ใช้ ChatGPT ทุกระดับตั้งแต่วันเปิดตัว รวมถึงระดับฟรี บวกกับ ChatGPT Work และ Codex ทั้งบนเดสก์ท็อป มือถือ และเว็บ (OpenAI ผ่าน 9to5Mac) แพ็กเกจแบบจ่ายเงินให้เวลารอที่สั้นลงและโควตาใช้งานที่สูงขึ้น ไม่ใช่ซื้อโมเดลที่ต่างกัน ถ้าต้องการผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ ทางเดียวที่การันตี Flare หรือ Sunburst ได้คือใช้รหัสโมเดลบน API หรือใช้แพลตฟอร์มที่มีปุ่มสลับให้เห็น LoveGen AI แสดงสองรุ่นย่อยเป็นการ์ดวางเคียงกันบนหน้า GPT Image 2.5 การเลือกจึงชัดเจนทุกครั้งที่สร้างภาพ
ควรใช้ตัวไหน: GPT Image 2 vs Flare vs Sunburst แยกตามงาน
| งาน | โมเดลที่แนะนำ | ระดับคุณภาพ | เพราะอะไร |
|---|---|---|---|
| ภาพย่อโซเชียล งานทำหลายเวอร์ชันจำนวนมาก | GPT Image 2.5 Flare | medium หรือ high | ต้นทุนต่อภาพที่ใช้ได้ต่ำสุด และสร้างเร็วสุดในการทดสอบของเรา |
| แก้ภาพสินค้าอีคอมเมิร์ซจากภาพอ้างอิง | GPT Image 2.5 Sunburst (หรือ Flare ที่ high) | high หรือ xhigh | ทั้งคู่คงตัวแก้ว โลโก้ และพื้นหลังไว้ได้ในการทดสอบลำดับการแก้ไขของเรา โดย Sunburst สะอาดที่สุด |
| งานแก้ให้ลูกค้าหลายรอบ | GPT Image 2.5 Sunburst | xhigh หรือ max | ไม่มีความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งเลยในลำดับการแก้ไขสามรอบของเรา ขณะที่ GPT Image 2 และ Flare ที่ max ทำพลาดสี่จุดเท่ากัน |
| โปสเตอร์หลายภาษาที่ 2K แบบคุมงบ | GPT Image 2 | high (บน LoveGen AI: 0.3 เครดิต) | ยังอันดับหนึ่งบน Artificial Analysis และค่าคงที่ 0.3 เครดิตบน LoveGen AI ถูกกว่า 2.5 ระดับ High ที่ 0.5 |
| งานพิมพ์ key visual วอลเปเปอร์ 4K | GPT Image 2.5 Sunburst หรือ Flare | max | มีแต่ 2.5 ที่เปิดระดับ max ให้ใช้ และ 4K ที่ max ราคา $0.400 บน fal.ai เท่ากับ GPT Image 2 ระดับ high |
| ระบบเชื่อมต่อ API ที่ต้องรองรับงานปริมาณมาก | GPT Image 2.5 Flare | auto หรือ high | ขีดจำกัดอัตราการใช้งานเท่ากับ GPT Image 2 แต่เวลาแฝงต่อภาพต่ำกว่า |
ควรอยู่กับ GPT Image 2 ต่อเมื่อ
คุณต้องการผลลัพธ์ 2K ที่มีตัวอักษรแม่นๆ และจ่ายเป็นเครดิตบน LoveGen AI ซึ่ง GPT Image 2 คิด 0.3 เครดิต เทียบกับ 0.5 ของ GPT Image 2.5 ที่ขนาดและระดับเทียบเท่ากัน อีกกรณีคือเมื่อ pipeline ถูกจูนไว้กับผลลัพธ์ของ GPT Image 2 และยังไม่ได้ตรวจสอบใหม่ เพราะการแก้ภาพของ 2.5 ถูกออกแบบให้ทำงานต่างออกไป
ควรเลือก GPT Image 2.5 Flare เมื่อ
ความเร็วและปริมาณสำคัญกว่ารายละเอียดหน่วยสุดท้าย ในการทดสอบของเรา Flare ที่ high คืนภาพ 1024×1024 ในค่ามัธยฐาน 25.1 วินาที เร็วกว่า GPT Image 2 หกเท่า และคุมลำดับการแก้ไขสามรอบไว้ได้นิ่ง OpenAI วางให้ Flare เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับ "คอนเทนต์ครีเอเตอร์และโซเชียล ประสบการณ์สินค้า การค้นหาด้วยภาพ การทำต้นแบบภาพอย่างรวดเร็ว และการสร้างภาพจำนวนมาก" (OpenAI) และเพราะตารางค่าโทเค็นเท่ากัน ความเร็วนี้จึงไม่ต้องจ่ายเพิ่ม
ควรเลือก GPT Image 2.5 Sunburst เมื่อ
ชิ้นงานจะถูกแก้มากกว่าหนึ่งครั้ง หรือตัวแบบในภาพอ้างอิงต้องรอดจากการเปลี่ยนสไตล์หรือเปลี่ยนฉากมาได้ครบ Sunburst คือโมเดลที่ OpenAI สร้างขึ้น "สำหรับเวิร์กโฟลว์งานภาพระดับพรีเมียมที่ได้ประโยชน์จากการควบคุมที่แน่นหนากว่าตลอดการแก้ภาพ" การทดสอบของบุคคลที่สามที่ WeShop รายงานพบว่ามันเพี้ยนออกนอกบริเวณเป้าหมายน้อยกว่า Flare ราว 40% (WeShop, ก.ย. 2026) และมันเป็นการตั้งค่าเดียวที่ไม่มีความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งเลยในลำดับการแก้ไขสามรอบของเรา ทั้งยังเรนเดอร์ภาพ 4K ได้คมที่สุดในสี่ตัวด้วย
เมื่อโมเดลของ OpenAI ทั้งสองตัวยังไม่ตอบโจทย์
สำหรับงานแก้ที่ต้องใช้ภาพอ้างอิงมากกว่าหกภาพ หรืองานแก้ภาพถ่ายด้วยภาษาธรรมชาติที่ต้องรักษาอัตลักษณ์ของบุคคลให้คงเดิมข้ามอินพุตเป็นสิบภาพ Nano Banana Pro ของ Google รับภาพอ้างอิงได้ถึง 14 ภาพบน LoveGen AI ถ้าเป็นเลย์เอาต์ที่เอาตัวอักษรนำ Ideogram 3 ยังเป็นตัวเฉพาะทางที่เก่งอยู่ และถ้าอยากได้ความสมจริงระดับสตูดิโอโดยไม่มีตัวอักษร Flux 2 Pro ก็ยังเป็นตัวเลือกที่แข็งแรง ทั้งหมดนี้ใช้ยอดเครดิตก้อนเดียวกัน การลองพรอมต์เดิมข้ามหลายโมเดลจึงเสียแค่เศษเครดิต
GPT Image 2 ถูกเลิกใช้แล้วหรือยัง และควรย้ายตอนนี้ไหม
GPT Image 2 ยังไม่ถูกประกาศเลิกใช้ ณ วันที่ 10 กันยายน 2026 หน้าประกาศเลิกใช้โมเดลของ OpenAI ไม่ได้ระบุวันปลดระวางของ gpt-image-2 และ หน้าโมเดล gpt-image-2 ก็ยังใช้งานได้อยู่พร้อมสแนปช็อต 2026-04-21 OpenAI ไม่ได้บอกว่า GPT Image 2 จะเดินตามโมเดลตระกูล DALL-E ไปสู่การปลดระวางเมื่อไหร่ หรือจะเป็นอย่างนั้นหรือไม่
สำหรับงานใหม่ การเริ่มที่ GPT Image 2.5 เป็นค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล และคำแนะนำจาก OpenAI เองคือให้เริ่มที่ Flare แล้วขยับไป Sunburst เฉพาะเมื่อความต้องการด้านคุณภาพบังคับ (OpenAI Developer Community) เช็กลิสต์สำหรับย้ายระบบที่เชื่อมต่อที่มีอยู่แล้ว
- เปลี่ยนรหัสโมเดล เป็น
gpt-image-2.5-flareหรือgpt-image-2.5-sunburst - จับคู่
qualityใหม่ ถ้าอยากได้งบโทเค็นเอาต์พุตภาพเท่าเดิมhighเดิมต้องกลายเป็นmaxใหม่ ส่วนmediumเดิมกลายเป็นhighใหม่ - ระบุ
qualityให้ชัด โมเดลใหม่ตั้งค่าเริ่มต้นเป็นautoซึ่งปล่อยให้ OpenAI เลือกระดับให้เอง - ตรวจพรอมต์สำหรับแก้ภาพใหม่ทั้งหมด 2.5 เปลี่ยนเฉพาะสิ่งที่คุณสั่งเท่านั้น พรอมต์ที่เคยอาศัยให้ GPT Image 2 เรนเดอร์ใหม่ทั้งเฟรมอาจต้องเขียนบรรยายความเปลี่ยนแปลงระดับทั้งภาพที่ต้องการเพิ่มเข้าไป
- พิจารณาใช้
background: "opaque"ถ้าพื้นหลังแบบ transparent หรือ auto เคยสร้างเซอร์ไพรส์ - ตั้งงบจากข้อมูลการใช้งานของ fal.ai หรือ OpenAI ไม่ใช่จากเครื่องคิดต้นทุนของ GPT Image 2 ซึ่ง OpenAI บอกเองว่าไม่ครอบคลุม 2.5
คำถามที่พบบ่อย
GPT Image 2.5 เปิดตัวเมื่อไหร่
OpenAI ปล่อย GPT Image 2.5 เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2026 โดยใช้ชื่อฝั่งผู้ใช้ทั่วไปว่า ChatGPT Images 2.5 บน API มีสองโมเดลคือ gpt-image-2.5-flare และ gpt-image-2.5-sunburst ทั้งคู่ใช้สแนปช็อต 2026-09-08 และปล่อยถึงผู้ใช้ ChatGPT ทุกระดับในวันเดียวกัน รวมถึงระดับฟรี บวกกับ ChatGPT Work และ Codex ทั้งบนเดสก์ท็อป มือถือ และเว็บ (OpenAI)
GPT Image 2.5 Flare กับ Sunburst ต่างกันอย่างไร
Flare คือโมเดลค่าเริ่มต้นของ OpenAI คุณภาพสูงกว่า GPT Image 2 ที่เวลาแฝงต่ำลงได้ถึง 50% เล็งไปที่คอนเทนต์โซเชียล ประสบการณ์สินค้า และการสร้างภาพจำนวนมาก ส่วน Sunburst เป็นโมเดลตัวใหญ่ที่เน้นความแม่น ใช้เวลาสร้างภาพนานกว่า สร้างมาเพื่องานครีเอทีฟแคมเปญและการแก้ภาพหลายรอบที่ทุกครั้งต้องไม่ไปแตะส่วนอื่นของภาพ ทั้งคู่คิดราคาต่อโทเค็นเท่ากัน (OpenAI)
GPT Image 2.5 ดีกว่า GPT Image 2 หรือไม่
บนกระดาน text-to-image ฉบับเบื้องต้นเดือนกันยายน 2026 ของ Arena นั้น GPT Image 2.5 Sunburst ได้ 1421 คะแนน และ Flare ได้ 1399 เทียบกับ 1381 ของ gpt-image-2 (medium) แม้สองรายการใหม่จะมีโหวตราว 3,000 ครั้ง เทียบกับ 78,000 ครั้ง (Arena) OpenAI เคลมว่ารายละเอียดคมขึ้น แสงเป็นธรรมชาติขึ้น รักษาภาพอ้างอิงได้ดีขึ้น และแก้ภาพหลายรอบได้น่าเชื่อถือขึ้น ส่วน Artificial Analysis ยังจัดให้ GPT Image 2 เป็นอันดับหนึ่ง เพราะยังไม่ได้เพิ่ม 2.5 เข้าไป
GPT Image 2.5 แพงกว่า GPT Image 2 หรือไม่
คิดต่อโทเค็นแล้วไม่แพงกว่า ทั้งคู่คิด $5 ต่อล้านโทเค็นอินพุตข้อความ, $8 ต่อล้านโทเค็นอินพุตภาพ และ $30 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตภาพ (OpenAI) แต่ถ้าคิดต่อภาพ ระดับราคาเปลี่ยนไปแล้ว บน fal.ai ภาพ 1024×1024 จาก GPT Image 2.5 ราคาราว $0.006 ที่ low, $0.053 ที่ high และ $0.211 ที่ max ขณะที่ GPT Image 2 ราคา $0.006 ที่ low, $0.053 ที่ medium และ $0.211 ที่ high
ระดับคุณภาพใหม่ xhigh และ max คืออะไร
GPT Image 2.5 เพิ่ม xhigh และ max ไว้เหนือ high ขณะที่ GPT Image 2 หยุดอยู่ที่ high โมเดล 2.5 ทั้งสองตัวตั้งค่าเริ่มต้นเป็น auto (คู่มือของ OpenAI) ที่ 1024×1024 fal.ai ตั้งราคา xhigh ไว้ที่ $0.094 และ max $0.211 ต่อภาพ ส่วนที่ 3840×2160 xhigh อยู่ที่ $0.178 และ max $0.400 (fal.ai) โดย max คือระดับที่ตรงกับต้นทุนภาพออกของ high เดิมใน GPT Image 2
GPT Image 2.5 รองรับ 4K หรือไม่
รองรับ คู่มือการสร้างภาพของ OpenAI อนุญาตความละเอียดกำหนดเองที่แต่ละด้านเป็นจำนวนเท่าของ 16 ไม่มีด้านใดเกิน 3840 พิกเซล จำนวนพิกเซลรวมอยู่ระหว่าง 655,360 ถึง 8,294,400 และอัตราส่วนภาพอยู่ระหว่าง 1:3 ถึง 3:1 ทั้งนี้ความละเอียดที่สูงกว่า 2560×1440 ถูกกำกับว่าเป็นของทดลอง (คู่มือของ OpenAI) บน LoveGen AI นั้น GPT Image 2.5 มี 3840×2160 และ 2160×3840 ให้เลือกตรงๆ ขณะที่ GPT Image 2 จำกัดอยู่ที่ 2K
เลือก Flare หรือ Sunburst ภายใน ChatGPT ได้ไหม
ไม่ได้ ChatGPT ไม่มีตัวเลือกโมเดลสำหรับ Images 2.5 The Decoder รายงานว่าโหมด Chat มักส่งงานไปที่รุ่นย่อยที่อ่อนกว่า ขณะที่โหมด Work ใช้ตัวที่แข็งกว่าอย่างสม่ำเสมอ และรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเปลี่ยนบ่อยกว่าในการแก้ภาพผ่านโหมด Chat (The Decoder) ถ้าต้องการคุมว่าจะใช้รุ่นย่อยไหน ให้ใช้รหัสโมเดลบน API หรือแพลตฟอร์มอย่าง LoveGen AI ที่มีปุ่มสลับ Flare/Sunburst
GPT Image 2 ถูกเลิกใช้แล้วหรือยัง
ยังไม่ถูกประกาศเลิกใช้ ณ วันที่ 10 กันยายน 2026 หน้าประกาศเลิกใช้โมเดลของ OpenAI ไม่ได้ระบุวันปลดระวางของ gpt-image-2 และหน้าโมเดลของมันยังใช้งานได้พร้อมสแนปช็อต 2026-04-21 แต่ OpenAI ระบุไว้ว่าเครื่องคิดต้นทุนของ GPT Image 2 ไม่ได้ประมาณการใช้โทเค็นของโมเดล 2.5 (OpenAI) จึงควรตั้งงบแยกก่อนจะย้าย
GPT Image 2.5 เร็วกว่า GPT Image 2 แค่ไหน
OpenAI ระบุว่า Flare ลดเวลาแฝงได้ถึง 50% เมื่อเทียบกับ GPT Image 2 (OpenAI) การทดสอบของบุคคลที่สามที่ WeShop รายงานให้ตัวเลข Flare เร็วขึ้น 30% ถึง 52% ที่การตั้งค่าเดียวกัน และ Manus วัดได้ว่าเร็วขึ้นสองถึงสี่เท่าบนงานของตัวเองก่อนเปิดตัว (BuildFastWithAI) การทดสอบผ่านคิวเดียวกันบน fal.ai ของเราเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 บันทึกค่ามัธยฐานได้ 25.1 วินาทีสำหรับ Flare ที่ high, 58.8 วินาทีสำหรับ Flare ที่ max และ 152.6 วินาทีสำหรับ GPT Image 2 ที่ high ต่อภาพ 1024×1024
โมเดลไหนเหมาะกับการแก้ภาพด้วยภาพอ้างอิงมากกว่า
GPT Image 2.5 Sunburst เหมาะที่สุด OpenAI สร้างโมเดลนี้มาเพื่อการควบคุมที่แน่นหนากว่าตลอดการแก้ต่อกันหลายครั้ง และมันรักษาตัวแบบในภาพอ้างอิงให้ยังจำได้แม้เปลี่ยนฉากและสไตล์ได้ดีกว่า (OpenAI) การทดสอบของ WeShop พบว่า Sunburst เพี้ยนออกนอกบริเวณเป้าหมายน้อยกว่า Flare ราว 40% (WeShop) ในลำดับการแก้ไขสามรอบของเราเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 Sunburst ที่ max ไม่มีความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้สั่งเลย Flare ที่ high มีหนึ่งจุด และ GPT Image 2 มีสี่จุด เพราะมันเรนเดอร์ฉากใหม่ทั้งภาพในรอบที่สอง
GPT Image 2.5 ใช้เครดิตเท่าไหร่บน LoveGen AI
เริ่มที่ 0.1 เครดิตต่อภาพ ขนาดเริ่มต้น 1024×1024 ที่ High คิด 0.5 เครดิต, Extra High 0.8 และ Max 1.8 ส่วนการเรนเดอร์ที่ 3840×2160 ระดับ Max เป็นเพดานที่ 3.4 เครดิต โดย Flare และ Sunburst ราคาเท่ากัน ขณะที่ GPT Image 2 บน LoveGen AI คิดคงที่ 0.3 เครดิตต่อภาพ ใส่ภาพอ้างอิงได้ถึงสี่ภาพ จึงยังเป็นตัวเลือกที่ถูกกว่าสำหรับงาน 2K
ควรเปลี่ยนระบบที่เชื่อมต่อบน API จาก gpt-image-2 ไปเป็น gpt-image-2.5 ไหม
ควรสำหรับงานใหม่ แต่มีสิ่งที่ต้องแก้อย่างหนึ่ง คือจับคู่ระดับคุณภาพใหม่ คำขอที่เคยใช้ gpt-image-2 กับ quality: "high" ควรเปลี่ยนไปใช้ gpt-image-2.5-flare กับ quality: "max" เพื่อคงงบโทเค็นเอาต์พุตภาพไว้เท่าเดิม ถ้าปล่อย high ไว้อย่างนั้นจะได้ภาพที่ถูกกว่าและใช้โทเค็นน้อยลง (ราคาบน fal.ai) นอกจากนี้ควรจำไว้ว่ามีค่าเริ่มต้นใหม่เป็น auto มีตัวเลือกพื้นหลัง opaque เพิ่มเข้ามา และ Sunburst ใช้เวลาสร้างภาพนานกว่า
บทสรุป
GPT Image 2.5 เป็นการอัปเกรดจาก GPT Image 2 อย่างชัดเจน ทั้งเรื่องการแก้ภาพ ความเหมือนกับภาพอ้างอิง และความเร็ว ทั้งยังคิดราคาต่อโทเค็นเท่าเดิม สิ่งเดียวที่ต้องจำให้แม่นก่อนย้ายคือชื่อระดับคุณภาพเลื่อนไปแล้ว max คือ high ตัวใหม่ และ high คือ medium ตัวใหม่ Flare เป็นค่าเริ่มต้นที่เหมาะกับงานส่วนใหญ่ Sunburst คุ้มกับเวลาที่นานขึ้นเมื่อต้องรักษาตัวแบบไว้ตลอดการแก้ไขหลายรอบ และ GPT Image 2 ก็ยังควรเก็บไว้สำหรับงาน 2K ที่มีตัวอักษรเยอะแบบประหยัด โดยเฉพาะที่ 0.3 เครดิตบน LoveGen AI
ทั้งสองรุ่นวางเรียงเคียงกับโมเดลใหญ่ตัวอื่นๆ ทั้งหมดในแคตาล็อก โมเดลสร้างภาพ AI บน LoveGen AI แบบไม่ต้องสมัครสมาชิกและคิดราคาต่อภาพ ในขณะที่เขียนบทความนี้ LoveGen AI ยังเปิดให้ทดลองใช้ GPT Image 2.5 ได้ฟรีอยู่ ซึ่งเป็นวิธีที่ถูกที่สุดในการนำพรอมต์ทั้งห้าชุดข้างต้นมาทดลองกับภาพอ้างอิงของคุณเอง