Als je moet kiezen tussen GPT Image 2.5 Flare en Sunburst, begin dan met de taak. Flare is OpenAI's snelheidsgerichte keuze voor alledaagse beeldgeneratie; Sunburst is de capabelere keuze wanneer fijne details en gecontroleerde bewerkingen van belang zijn. Beide kunnen afbeeldingen genereren, bewerken en afbeeldingen met een transparante achtergrond maken. De meest nuttige beslissing is of een snellere afbeelding al voldoet aan je acceptatiecriteria, niet of het ene model elke prompt wint. Deze gids geeft je een vergelijking die je op je eigen werk kunt uitvoeren; de workflowillustratie hieronder is conceptueel, geen model-outputtest.
Flare vs Sunburst in één oogopslag
| Beslissingspunt | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| OpenAI's positionering | Snelle, hoogwaardige alledaagse generatie | Meest capabele generatie en bewerking; grotere precisie voor veeleisend werk |
| Goede eerste test | Sociale concepten, thumbnail-richtingen, productidee-concepten, veel prompt-iteraties | Definitieve campagnemateriaal, gedetailleerde productafbeeldingen, bewerkingen waarbij kleine veranderingen gecontroleerd moeten worden |
| Generatie en bewerking | Beide ondersteund | Beide ondersteund |
| Transparante achtergrond | Ondersteund met PNG- of WebP-uitvoer | Ondersteund met PNG- of WebP-uitvoer |
| API-model-ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| API-token-tarieven | Dezelfde gepubliceerde tarieven als Sunburst | Dezelfde gepubliceerde tarieven als Flare |
OpenAI introduceerde beide API-modellen op 8 september 2026. De lanceringsaankondiging stelt dat Flare de standaard is voor de meeste toepassingen en meldt een 50% lagere latentie dan GPT Image 2, het vorige model. Dat cijfer is een leveranciersvergelijking met GPT Image 2, geen gemeten snelheidsverschil tussen Flare en Sunburst. Sunburst wordt beschreven als langer durend voor een extra niveau van controle. De werkelijke tijden zijn afhankelijk van prompts, referenties, afmetingen en kwaliteitsinstellingen.
Welk model moet je kiezen voor je taak?
Conceptuele illustratie gemaakt voor deze gids. Het verklaart een nuttige workflow; de miniaturen zijn geen Flare- of Sunburst-testoutputs.
Kies eerst Flare wanneer de volgende nuttige stap is om snel verschillende richtingen te zien. Een maker die een productlancering plant, heeft mogelijk een reeks composities nodig voordat iemand weet welke afbeelding een gedetailleerde beoordeling verdient. Snellere iteratie kan belangrijker zijn dan het polijsten van de eerste kandidaat.
Kies eerst Sunburst wanneer de afbeelding specifieke details heeft die een beoordeling moeten overleven: een herkenbare productvorm, een exact label, geloofwaardige materialen, of een lokale bewerking die de rest van de scène intact moet laten. OpenAI positioneert Sunburst voor precisiebewerking en premium visueel werk. Het is nog steeds de moeite waard om het daadwerkelijke resultaat nauwkeurig te controleren; de modelnaam alleen garandeert geen perfecte conservering.
Een praktische volgorde is om te verkennen met Flare, een richting te selecteren en vervolgens Sunburst te proberen voor de veeleisende bewerking of het uiteindelijke frame. Maar ga er niet van uit dat het wisselen van modellen automatisch dezelfde pixels of compositie behoudt. Sla de goedgekeurde referentieafbeelding op en herformuleer wat ongewijzigd moet blijven.
Hoe Flare en Sunburst eerlijk te vergelijken
Voer een kleine test uit op je eigen representatieve taken. Een enkel aantrekkelijk voorbeeld kan je niet vertellen hoe beide modellen zich gedragen bij herhaalde bewerkingen.
- Kies twee of drie echte taken: bijvoorbeeld een productheld, een tekstrijke poster en een bewerking van één object. Definieer wat als acceptabel telt voordat je genereert.
- Stuur voor elke taak dezelfde prompt en referentieafbeelding naar beide modellen. Houd de grootte, kwaliteit, achtergrond, indeling en het aantal outputs hetzelfde.
- Sla meerdere outputs per model op. Beoordeel de instructieopvolging, leesbare tekst, product- of karakterconsistentie, ongewenste veranderingen en of de afbeelding bruikbaar is zonder handmatige reparatie.
- Noteer de verstreken tijd en je kosten per geaccepteerde afbeelding, inclusief nieuwe pogingen. De gepubliceerde API-token-tarieven zijn hetzelfde, maar het gebruik van output-tokens kan verschillen, dus gelijke tarieven garanderen geen gelijke rekeningen.
- Als Flare je visuele checklist doorstaat, gebruik het dan waar de gemeten snelheid helpt. Als het een vereiste mist die Sunburst consequent wel haalt, gebruik dan Sunburst voor die taak. Probeer één kwaliteitsinstelling tegelijk te wijzigen voordat je de prompt herschrijft.
OpenAI's gids voor het prompten van afbeeldingen beveelt deze op werkbelasting gebaseerde aanpak aan. Het waarschuwt ook dat een hogere kwaliteitsinstelling niet elke prompt verbetert. Het testen van xhigh of max is alleen zinvol wanneer ze een specifieke onvervulde vereiste oplossen binnen je tijd- en kostenbudget.
Kopieerbare prompt voor een generatietest
Maak een liggende hero-afbeelding voor een herbruikbare glazen waterfles. Toon één fles op een bleke stenen ondergrond, zacht daglicht van links, en een schone ruimte rechts voor latere paginatekst. Houd het silhouet van de fles, de kleur van de dop en het gedrukte woord “CLEAR” consistent. Geen andere tekst, logo's, handen of extra flessen.
Gebruik dezelfde grootte en kwaliteit met Flare en Sunburst. Controleer de geometrie van de fles, het exacte woord en het lege kopieergebied. Verander alleen het model voor de eerste vergelijking.
Kopieerbare prompt voor een precieze bewerking
Verander alleen de dop van de fles van zilver naar matzwart. Houd de vorm van de fles, de labeltekst “CLEAR”, de achtergrond, de lichtrichting, de reflecties, de kadrering en alle andere objecten ongewijzigd. Voeg geen tekst of rekwisieten toe.
Voer dezelfde goedgekeurde bronafbeelding in beide modellen in. Vergelijk de dopverandering en inspecteer de rest van het frame op ware grootte. Herhaal voor meerstaps werk de bewaarinstructies elke ronde; OpenAI merkt op dat details kunnen afwijken bij herhaalde bewerkingen. Als een regio pixel-identiek moet blijven, voltooi dit dan door de goedgekeurde bewerking in de originele afbeelding te compositeren.
Wat betekenen snelheid, kwaliteitsinstellingen en prijs echt?
De API biedt auto, low, medium, high, xhigh en max kwaliteit voor beide modellen. Beide accepteren aangepaste formaten binnen de gedocumenteerde limieten van OpenAI. Een hoger kwaliteitsniveau kan meer tijd en output-tokens voor afbeeldingen verbruiken, maar lost mogelijk niet je specifieke probleem op. Begin met een praktische instelling, inspecteer het resultaat en verander één variabele tegelijk.
De twee modellen hebben momenteel dezelfde gepubliceerde per-token API-tarieven. Je totale kosten weerspiegelen ook tekst- en afbeeldingsinputs, gegenereerde output-tokens en nieuwe pogingen. De prijzen op een externe creatiesite kunnen een ander creditsysteem gebruiken, dus controleer de getoonde prijs waar je daadwerkelijk genereert.
Voor transparante assets, vraag een transparante achtergrond aan en exporteer PNG of WebP; JPEG kan transparantie niet behouden. Inspecteer de alfakanten voordat je een uitgesneden afbeelding in een ontwerp gebruikt. Als de uiteindelijke afbeelding te klein is voor de plaatsing, gebruik dan een AI-afbeelding-upscaler nadat je de compositie hebt goedgekeurd, in plaats van vergroting te behandelen als een oplossing voor incorrecte inhoud.
Waar kun je de workflow proberen?
De GPT Image 2.5-werkruimte op Nano Banana laat je Flare of Sunburst kiezen voor tekst-naar-afbeelding en referentiegebaseerde bewerking. Je kunt ook gpt image 2.5 verkennen in een speciale browserinterface. Voor meer startconcepten vóór de gecontroleerde vergelijking, blader door promptideeën en pas er een aan je daadwerkelijke briefing aan.
De korte aanbeveling
Gebruik Flare om snel te verkennen wanneer veel acceptabele richtingen mogelijk zijn. Gebruik Sunburst wanneer een veeleisende afbeelding of bewerking nauwere controle nodig heeft. Vergelijk voor de uiteindelijke keuze beide met identieke inputs en beoordeel het resultaat aan de hand van een geschreven checklist. Dat maakt de beslissing herhaalbaar en houdt officiële positionering gescheiden van je eigen gemeten resultaat.