如果你正在比较 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst，先看任务需要什么：Flare 侧重日常出图速度，Sunburst 更适合细节要求高、需要精细修改的画面。两者都能文生图、编辑图片，也支持透明背景。真正有用的判断是：更快生成的结果能否通过你的验收标准，而不是预设其中一个模型对所有提示词都更好。下文提供一套可自己复现的比较方法；工作流配图是示意图，不是模型实测结果。
Flare 与 Sunburst 有什么区别？
| 判断维度 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| OpenAI 的定位 | 快速、高质量的日常图像生成 | 能力更强的生成与编辑，面向高要求的精细修改 |
| 优先尝试的任务 | 社媒创意、缩略图方向、产品概念草稿、频繁改提示词 | 活动主视觉、细节丰富的商品图、必须控制改动范围的编辑 |
| 生图与编辑 | 均支持 | 均支持 |
| 透明背景 | 使用 PNG 或 WebP 输出 | 使用 PNG 或 WebP 输出 |
| API 模型 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| API token 单价 | 与 Sunburst 相同 | 与 Flare 相同 |
OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日同时推出这两个 API 模型。其发布说明把 Flare 作为大多数应用的默认选择，并称其相较上一代 GPT Image 2 延迟降低 50%。这个数字比较的是 Flare 与旧模型，不是本文测得的 Flare 对 Sunburst 速度差。OpenAI 认为 Sunburst 能提供更高的控制精度，但生成耗时更长；实际耗时仍取决于提示词、参考图、尺寸和质量档位。
什么场景选 Flare，什么场景选 Sunburst？
本文制作的概念示意图，只用于解释工作流；图中的缩略图并非 Flare 或 Sunburst 的实测输出。
需要快速看到多个方向时，先选 Flare。例如筹备新品发布图，团队可能要先比较不同构图，才能决定哪张值得精修。此时更快迭代往往比一开始就打磨单张图片更有价值。
如果画面有必须经得起检查的细节，先试 Sunburst：产品轮廓、准确的标签文字、材质质感，或只修改局部而尽量保持其他内容。OpenAI 将 Sunburst 定位于高精度编辑和高要求视觉工作。仍要逐项核对结果，不能因为选择了 Sunburst 就默认细节一定保留完好。
一个实用流程是先用 Flare 探索方向，再把认可的参考图交给 Sunburst 处理复杂修改或最终画面。但切换模型不会自动让像素和构图完全一致；请保存已认可的原图，并重新写明哪些部分不得改变。
如何公平比较两个模型？
用自己的真实任务做一轮小规模测试。单张好看的样图，无法说明模型在连续编辑或不同题材下的表现。
- 选两到三个代表性任务，例如商品主图、文字较多的海报、单个物体的局部修改。生成前先列出验收标准。
- 向两个模型提交相同提示词和相同参考图，保持尺寸、质量档位、背景、文件格式和输出数量一致。
- 每个模型保存多张结果，检查是否遵守指令、文字是否可读、商品或人物是否一致、是否出现无关改动，以及能否不经人工修补直接使用。
- 记录总耗时与每张合格图片的实际成本，把失败重试也计入。两者公布的 API token 单价相同，但 token 用量可能不同，因此账单不一定相同。
- 如果 Flare 已达到质量门槛，就在速度有价值的任务中使用它；如果 Sunburst 能稳定满足 Flare 未达到的要求，则将它用于该类任务。改提示词前，先一次只调整一个质量参数。
OpenAI 的图像提示词指南同样建议按实际任务比较，并提醒：调高质量档位不保证每条提示词都有更好的结果。只有在 xhigh 或 max 真正解决特定问题，且耗时与成本可以接受时，才有必要使用。
可复制的生图测试提示词
为一款可重复使用的玻璃水瓶制作横向网页主图。画面中只有一个水瓶，放在浅色石材表面，柔和日光从左侧照入，右侧留出放置网页文案的干净空间。保持瓶身轮廓、瓶盖颜色，以及印在瓶身上的单词“CLEAR”一致。不要添加其他文字、标志、手或额外水瓶。
用相同尺寸与质量档位分别运行 Flare 和 Sunburst。检查瓶身形状、单词是否准确，以及右侧是否真的留白。第一轮对比只更换模型。
可复制的局部编辑提示词
只把水瓶的瓶盖从银色改为哑光黑。保持瓶身形状、标签文字“CLEAR”、背景、光线方向、反光、取景和其他所有物体不变。不要添加文字或道具。
把同一张已认可的原图交给两个模型，比较瓶盖的变化，并放大检查画面其他区域。多轮编辑时，每轮都重复保留条件；OpenAI 提醒，连续编辑仍可能导致细节漂移。若某一区域必须逐像素保持一致，应将认可的修改合成回原图。
速度、质量档位和价格该怎么看？
两个模型的 API 都提供 auto、low、medium、high、xhigh 和 max 质量档位，也支持符合 OpenAI 限制的自定义尺寸。更高档位可能花更多时间和输出 token，却不一定能解决你遇到的具体问题。先选择适用的档位，检查成图，再逐项调整。
目前两者公布的 API 每 token 单价相同。实际费用还与文字和图片输入、输出 token 及重试次数有关。第三方创作网站可能采用独立积分体系，应该查看你实际使用平台的价格。
如果需要透明素材，指定透明背景并导出 PNG 或 WebP；JPEG 无法保留透明通道。放入设计稿前，检查抠图边缘。如果认可的成图尺寸仍不够，可以在定稿后使用图片放大工具；放大不能修复原本错误的画面内容。
在哪里尝试这套流程？
Nano Banana 的 GPT Image 2.5 工作区可选择 Flare 或 Sunburst，进行文生图和参考图编辑。你也可以通过独立的浏览器界面体验 gpt image 2.5。如果还没确定创作方向，先参考提示词灵感，再把其中的想法改写成自己的真实任务。
简明建议
要快速探索多个可能的方向，先用 Flare；要处理细节要求高的成图或修改，优先试 Sunburst。最终仍应保持输入条件一致，用事先写好的检查清单判断结果。这样既能利用官方的模型定位，也能得到适合自己工作流的可复现结论。