GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：3 组编辑实测与价格对比
比较 gpt image 2.5 flare vs sunburst，可以先按任务选择：需要快速生成日常图片时，优先尝试 Flare；需要精细修改已有图片时，优先尝试 Sunburst。本文的价格截图显示，两者在各档位的每张输出图片标价相同。
我们使用相同输入与提示词，实际运行了商品换背景、杯子改色和人像换装三个任务。在这几次运行中，Flare 完成得更快，图片效果则往往很接近。下方会展示全部原图与结果，便于直接检查，而非只根据模型介绍推断质量。
文章目录：
Flare 与 Sunburst 的核心区别
两者的区别主要在于强调的工作场景。它们都接受文本和图像输入，并输出图片。Flare 可以编辑已有图片，Sunburst 也可以根据文字生成新图。
| 对比维度 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| 官方定位 | 快速、高质量的日常图像生成 | 能力最强的图像模型，强调编辑精度 |
| 输入 | 文本和图像 | 文本和图像 |
| 输出 | 图像 | 图像 |
| 质量选项 | low、medium、high、xhigh、max、auto | low、medium、high、xhigh、max、auto |
| OpenAI 直连接入 | Image API 或 Responses API 图像生成工具 | Image API 或 Responses API 图像生成工具 |
| 建议的起始任务 | 探索构图、制作日常视觉素材 | 修改指定细节，同时检查其他内容是否保留 |
能力信息来自 Flare 官方文档与 Sunburst 官方文档。表中的任务建议根据官方定位提出，不代表已经测得的效果差异。
各档位价格
两张截图中的标价如下。最后一列是 100 张输出图片的计算费用，不代表一定得到 100 张合格成品。
| 模型档位 | Flare 每张输出 | Sunburst 每张输出 | 任一模型输出 100 张 |
|---|---|---|---|
| low | $0.012 | $0.012 | $1.20 |
| medium | $0.047 | $0.047 | $4.70 |
| high | $0.128 | $0.128 | $12.80 |
| xhigh | $0.25 | $0.25 | $25.00 |
| max | $0.50 | $0.50 | $50.00 |
| auto | $0.25 | $0.25 | $25.00 |
预算时有两个细节需要分清。auto 与 xhigh 标价相同，并不能证明两者设置、行为或输出质量完全一致。截图也没有展示全部适用条件，例如是否存在与尺寸有关的规则，因此这张表应作为有日期的价格参考。
按张标价还应与 OpenAI 直连 API 计费区分。OpenAI 模型页列的是 token 费率，不能把上面的价格表写成 OpenAI 直连 API 的单图收费。
三个实际图片编辑案例
我们明确选择 openai/gpt-image-2.5-flare 和 openai/gpt-image-2.5-sunburst，运行了三组配对任务。同组使用完全相同的原图 WebP 和英文提示词，统一设置为 high 质量、单张输出、WebP 格式、压缩参数 90、背景与内容审核 auto。每款模型每个任务只生成一次，没有追加修改，也没有从多张结果中挑图。
商品和杯子任务设置为 1:1，实际输出均为 1024 × 1024；人像任务设置为 3:4，实际输出均为 1152 × 1536。人像原图约为 4:5，因此输出画幅本身会带来构图调整，不应把这部分直接归为某款模型的缺陷。
以下“原图”指复用自提示词教程的输入图片，不表示未经处理的相机照片。两款模型收到的都是下方展示的同一份原图 WebP。结果分别展示；为控制网页体积，必要时仅压缩文件，没有修改画面内容。输入文件、模型原始输出、提示词、运行 ID 和校验值均保存在文章的运行记录中。
| 任务 | Flare 页面耗时 | Sunburst 页面耗时 | 这组图片可检查的内容 |
|---|---|---|---|
| 商品背景替换 | 20.5 秒 | 30.7 秒 | 标签文字、瓶身形状、反光与阴影 |
| 杯子局部改色 | 22.7 秒 | 38.8 秒 | 蓝色材质、杯柄、咖啡与周围物体 |
| 人像服装替换 | 19.7 秒 | 29.4 秒 | 毛衣纹理、面部细节、手部与袖口边界 |
这里记录的是 Generated in 耗时，不是重复采样结果，也不代表固定速度优势。Flare 在这三次运行中均更快，但样本不足以说明整体成功率或画质始终优于另一款。按 high 档每张 $0.128 的标价计算，六张输出约为 $0.768；这是依据价目表估算，并非核对后的最终账单。
案例一 替换商品背景并保留标签
将木桌和绿色墙面前的琥珀色精华瓶改为灰白影棚场景，重点检查标签文字与产品形状。
原图
Flare 处理结果
Sunburst 处理结果
两款模型实际使用的相同英文提示词
Replace the background and tabletop with a clean pale gray studio background and matte white surface. Preserve the exact bottle shape, amber glass, black dropper, label, all text including NORTH, BOTANICAL SERUM and 30 mL, and the bottle position and size. Add a realistic soft contact shadow. Do not add objects or text. Keep the original aspect ratio.结果观察： 两张结果都换成了浅灰背景和白色台面，黑色滴管与琥珀瓶身仍可辨认，NORTH、BOTANICAL SERUM 和 30 mL 文字清晰可读。在当前展示尺寸下，两者效果非常接近，这组结果不足以判断明显的编辑质量胜负。反光和接触阴影经过重新生成，保留产品外观并不等于保留原始像素。
使用建议： 对于这类直接的影棚背景替换，两张结果都可以进入后续选图。用于商品详情页前，仍应放大检查包装小字。
案例二 只修改咖啡杯颜色
将白色杯子改成哑光钴蓝色，同时保留笔记本、钢笔、绿植、咖啡和整体场景。
原图
Flare 处理结果
Sunburst 处理结果
两款模型实际使用的相同英文提示词
Change only the white ceramic coffee mug to matte cobalt blue. Preserve its shape, handle, position, coffee, reflections appropriate to the new material, and contact shadow. Keep the notebook, pen, plants, table grain, wall, lighting, framing and all other objects unchanged. Keep the original aspect ratio.结果观察： 两款模型都生成了装有咖啡、带可见杯柄的蓝色杯子，绿色笔记本、黑色钢笔、多肉与桌面的暖色光照仍可辨认。在文章展示尺寸下，两张图很接近。改色目标容易确认，但墙面纹理、木纹和小物体边界是否逐像素保留，需要另外比对；这里的目视检查不作此承诺。
使用建议： 除了检查蓝色杯子，也要检查非目标区域。如果业务要求其他位置完全一致，仅仅改色成功还不能作为最终验收依据。
案例三 将衬衫替换为针织毛衣
将铁锈色衬衫换为海军蓝圆领针织毛衣，同时保留可辨认的面部细节、姿势、手部、牛仔裤和背景。
原图
Flare 处理结果
Sunburst 处理结果
两款模型实际使用的相同英文提示词
Replace only the rust-colored shirt with a navy blue knitted crew-neck sweater. Preserve the same person, facial features, freckles, hairstyle, expression, pose, hands, jeans, background, lighting and framing. Make the sweater folds and sleeve boundaries natural. Do not retouch the face. Output a 3:4 portrait image; keep the subject fully within the frame.结果观察： 两张结果都把有纽扣的衬衫换成了海军蓝圆领针织毛衣，短发、可见雀斑、双手、牛仔裤与素色背景仍在。两者的毛衣褶皱和袖部堆叠有所不同。面部与输入图在视觉上相似，但这不是身份一致性验证测试。由于原图与指定输出的长宽比不同，应重点比较衣服边界和面部细节，不将画幅调整本身视为失败。
使用建议： 这组结果更适合按服装版型、袖口和手部边界选图，不能只根据模型名推断人像保留效果。要求更严格时，应对齐面部局部放大检查，并用多张输入重复验证。
什么任务优先尝试 Flare
如果需要快速探索几个视觉方向，例如博客插图、社媒视觉草稿或为标题留白的视频封面，可以先试 Flare。它强调日常生成和速度的定位，适合作为这类迭代任务的起点。
生成前先定义可用标准。博客封面可能要求主体完整、标题区有足够留白，而且没有多余文字。即使画面好看，主体被裁切或没有放标题的位置，仍然不符合任务要求。
可以从我们的 GPT Image 2.5 提示词指南选择一个具体案例，尤其是商品背景、文字海报或视频封面任务。比较模型时保持提示词一致，避免把措辞变化带来的影响误认为模型差异。
这些提示词可以用作测试输入，但文中的案例图片并非已核验的 Flare 或 Sunburst 对比结果。实际运行时应明确选择模型，并记录它的完整 ID。
什么任务优先尝试 Sunburst
当任务要求修改某个细节，同时严格保留其他内容时，可以先试 Sunburst。例如，改变商品颜色但保留标签，替换一小段文字，或更换背景但不改变主体。
检查时要分别验收“修改是否完成”和“其他内容是否保留”。商品改色除了检查新颜色，还应检查标签文字、轮廓、材质、光照和阴影。颜色改对了，并不能抵消商标变形或产品结构变化的问题。
局部修改提示词案例提供了描述修改目标和保留要求的方法，可以替换为自己的素材与约束。
优先试 Sunburst 是依据官方编辑定位提出的建议，不代表每次修改都会成功、文字始终准确，或未修改区域的像素必然完全不变。
如何比较每张合格图片的成本
相同的每张输出价格，不能直接决定项目总成本。不符合验收要求的尝试，可能增加拿到合格成品的费用。可以通过一组可重复的小测试比较。
- 固定任务和设置。 使用相同原图、提示词、输出尺寸与明确的质量档位，记录平台、模型 ID 或版本、测试日期。比较固定档位时，尽量不用 auto。
- 写清合格标准。 编辑任务同时检查目标修改与保留细节；新图生成则明确构图、文字和输出要求。
- 分别重复运行。 在可比条件下为两款模型运行多次，并保留失败结果，不能只挑一张最好看的图代表整体表现。
- 记录时间和账单。 记录完成耗时、计费输出数量、合格数量与实际费用。比较耗时中位数，而非只看最快一次；平台排队也可能影响总耗时。
- 计算合格图片成本。 总费用除以合格图片数量。如果没有图片合格，应记录“未获得可用图片”，不能将成本算成零。
每张合格图片成本 = 实际总费用 ÷ 合格图片数量以一个假设示例说明：high 档输出 100 张，按每张 $0.128 计算，共 $12.80。如果 80 张通过验收，每张合格图片成本为 $0.16；如果只有 50 张通过，则为 $0.256。这只是算术示例，不是任一模型的实测合格率。
对于有交付期限的任务，还要记录人工检查和修改时间。单次出图更快的模型，如果需要更多修正，整个任务未必更快完成；用于临时构图草稿时，也未必值得为细节等待更久。
**用自己的图片比较两款模型：**从提示词案例中选择一个任务，在固定档位下运行，将输出结果、验收标准与账单一起记录。
常见问题
Flare 和 Sunburst 价格一样吗？
本文参考的截图显示，两者在六个档位的每张输出价格相同。安排正式批量任务前，请核对页面及适用条件。
日常生图应该先试哪个模型？
如果更重视速度和反复探索视觉方案，可以先试 Flare。这符合它的官方定位，具体时间与质量仍需用自己的任务确认。
精细编辑应该先试哪个模型？
可以先试 Sunburst，尤其是既要修改指定内容，又要保留其他细节的任务。检查时应同时查看修改区域和应保持不变的部分。
Flare 可以编辑已有图片吗？
可以。Flare 接受图像输入并支持编辑。Sunburst 强调编辑精度，不代表只有它能编辑图片。
auto 就是 xhigh 吗？
截图只能证明两项标价相同，不能据此认定设置、行为和输出质量相同。
最便宜的档位一定最划算吗？
不一定。更低的输出单价可能被更多失败尝试抵消。应比较每张合格图片的实际费用；如果人工检查影响交付，也应计入时间成本。