如果你正在比較 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst，先看任務需要什麼：Flare 側重日常出圖速度，Sunburst 更適合細節要求高、需要精細修改的畫面。兩者都能文生圖、編輯圖片，也支援透明背景。真正有用的判斷是：更快生成的結果能否通過你的驗收標準，而不是預設其中一個模型對所有提示詞都更好。下文提供一套可自己重現的比較方法；工作流配圖是示意圖，不是模型實測結果。
Flare 與 Sunburst 有什麼區別？
| 判斷維度 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| OpenAI 的定位 | 快速、高品質的日常圖像生成 | 能力更強的生成與編輯，面向高要求的精細修改 |
| 優先嘗試的任務 | 社媒創意、縮圖方向、產品概念草稿、頻繁改提示詞 | 活動主視覺、細節豐富的商品圖、必須控制改動範圍的編輯 |
| 生圖與編輯 | 均支援 | 均支援 |
| 透明背景 | 使用 PNG 或 WebP 輸出 | 使用 PNG 或 WebP 輸出 |
| API 模型 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| API token 單價 | 與 Sunburst 相同 | 與 Flare 相同 |
OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日同時推出這兩個 API 模型。其發布說明把 Flare 作為大多數應用的預設選擇，並稱其相較上一代 GPT Image 2 延遲降低 50%。這個數字比較的是 Flare 與舊模型，不是本文測得的 Flare 對 Sunburst 速度差。OpenAI 認為 Sunburst 能提供更高的控制精度，但生成耗時更長；實際耗時仍取決於提示詞、參考圖、尺寸和品質檔位。
什麼場景選 Flare，什麼場景選 Sunburst？
本文製作的概念示意圖，只用於解釋工作流；圖中的縮圖並非 Flare 或 Sunburst 的實測輸出。
需要快速看到多個方向時，先選 Flare。例如籌備新品發布圖，團隊可能要先比較不同構圖，才能決定哪張值得精修。此時更快迭代往往比一開始就打磨單張圖片更有價值。
如果畫面有必須經得起檢查的細節，先試 Sunburst：產品輪廓、準確的標籤文字、材質質感，或只修改局部而盡量保持其他內容。OpenAI 將 Sunburst 定位於高精度編輯和高要求視覺工作。仍要逐項核對結果，不能因為選擇了 Sunburst 就預設細節一定保留完好。
一個實用流程是先用 Flare 探索方向，再把認可的參考圖交給 Sunburst 處理複雜修改或最終畫面。但切換模型不會自動讓像素和構圖完全一致；請保存已認可的原圖，並重新寫明哪些部分不得改變。
如何公平比較兩個模型？
用自己的真實任務做一輪小規模測試。單張好看的樣圖，無法說明模型在連續編輯或不同題材下的表現。
- 選兩到三個代表性任務，例如商品主圖、文字較多的海報、單個物體的局部修改。生成前先列出驗收標準。
- 向兩個模型提交相同提示詞和相同參考圖，保持尺寸、品質檔位、背景、檔案格式和輸出數量一致。
- 每個模型保存多張結果，檢查是否遵守指令、文字是否可讀、商品或人物是否一致、是否出現無關改動，以及能否不經人工修補直接使用。
- 記錄總耗時與每張合格圖片的實際成本，把失敗重試也計入。兩者公布的 API token 單價相同，但 token 用量可能不同，因此帳單不一定相同。
- 如果 Flare 已達到品質門檻，就在速度有價值的任務中使用它；如果 Sunburst 能穩定滿足 Flare 未達到的要求，則將它用於該類任務。改提示詞前，先一次只調整一個品質參數。
OpenAI 的圖像提示詞指南同樣建議按實際任務比較，並提醒：調高品質檔位不保證每條提示詞都有更好的結果。只有在 xhigh 或 max 真正解決特定問題，且耗時與成本可以接受時，才有必要使用。
可複製的生圖測試提示詞
為一款可重複使用的玻璃水瓶製作橫向網頁主圖。畫面中只有一個水瓶，放在淺色石材表面，柔和日光從左側照入，右側留出放置網頁文案的乾淨空間。保持瓶身輪廓、瓶蓋顏色，以及印在瓶身上的單詞「CLEAR」一致。不要添加其他文字、標誌、手或額外水瓶。
用相同尺寸與品質檔位分別運行 Flare 和 Sunburst。檢查瓶身形狀、單詞是否準確，以及右側是否真的留白。第一輪對比只更換模型。
可複製的局部編輯提示詞
只把水瓶的瓶蓋從銀色改為啞光黑。保持瓶身形狀、標籤文字「CLEAR」、背景、光線方向、反光、取景和其他所有物體不變。不要添加文字或道具。
把同一張已認可的原圖交給兩個模型，比較瓶蓋的變化，並放大檢查畫面其他區域。多輪編輯時，每輪都重複保留條件；OpenAI 提醒，連續編輯仍可能導致細節漂移。若某一區域必須逐像素保持一致，應將認可的修改合成回原圖。
速度、品質檔位和價格該怎麼看？
兩個模型的 API 都提供 auto、low、medium、high、xhigh 和 max 品質檔位，也支援符合 OpenAI 限制的自訂尺寸。更高檔位可能花更多時間和輸出 token，卻不一定能解決你遇到的具體問題。先選擇適用的檔位，檢查成圖，再逐項調整。
目前兩者公布的 API 每 token 單價相同。實際費用還與文字和圖片輸入、輸出 token 及重試次數有關。第三方創作網站可能採用獨立積分體系，應該查看你實際使用平台的價格。
如果需要透明素材，指定透明背景並匯出 PNG 或 WebP；JPEG 無法保留透明通道。放入設計稿前，檢查去背邊緣。如果認可的成圖尺寸仍不夠，可以在定稿後使用圖片放大工具；放大不能修復原本錯誤的畫面內容。
在哪裡嘗試這套流程？
Nano Banana 的 GPT Image 2.5 工作區可選擇 Flare 或 Sunburst，進行文生圖和參考圖編輯。你也可以透過獨立的瀏覽器介面體驗 gpt image 2.5。如果還沒確定創作方向，先參考提示詞靈感，再把其中的想法改寫成自己的真實任務。
簡明建議
要快速探索多個可能的方向，先用 Flare；要處理細節要求高的成圖或修改，優先試 Sunburst。最終仍應保持輸入條件一致，用事先寫好的檢查清單判斷結果。這樣既能利用官方的模型定位，也能得到適合自己工作流的可重現結論。