Guide des modèles
GPT Image 2.5 Flare ou Sunburst : lequel choisir pour votre travail ?
Essayez GPT Image 2.5 Flare pour la génération rapide au quotidien et envisagez Sunburst lorsque la précision des retouches est déterminante. OpenAI leur attribue des rôles différents, mais votre choix dépend de vos visuels. Comparez les résultats acceptés, le travail de révision et le coût total à partir du même brief avant d’établir une méthode commune.
Sources: Référence officielle 1; Référence officielle 2. Vérifié le 11 septembre 2026.
Ce guide propose une évaluation fondée sur la documentation. Nous n’avons pas réalisé de comparaison contrôlée pour cet article.
Par lequel commencer ?
Ces suggestions sont des hypothèses de départ, pas des résultats mesurés.
| Travail | Premier essai | Point à examiner |
|---|---|---|
| Explorer des concepts | Flare | Variété de pistes exploitables |
| Illustrer une discussion interne | Flare | Clarté et délai acceptable |
| Retoucher une campagne approuvée | Sunburst | Conservation des détails protégés |
| Préparer une photo produit examinée de près | Sunburst | Étiquette, silhouette, matière et modifications parasites |
Flare peut convenir à un brief exigeant ; Sunburst peut aussi produire un résultat à rejeter. Le tableau traduit le positionnement officiel en conseils éditoriaux.
La capture fournie d’Ottermind montre Flare et Sunburst dans le menu, tous deux marqués Premium, avec Sunburst sélectionné.
Séparer modèle et niveau de qualité
Les deux fiches mentionnent low, medium, high, xhigh, max et auto. Le modèle et la qualité sont deux réglages distincts. Comparez des configurations équivalentes lorsque l’outil le permet.
Changer simultanément le modèle, les dimensions, la référence et le prompt empêche d’identifier la cause d’une différence. Commencez par une paire contrôlée, puis faites varier un réglage pour juger si l’amélioration justifie l’effort.
Notez l’identifiant exact du modèle. Une option commerciale nommée « qualité optimale » ne permet pas de reproduire l’essai.
Même tarif ne signifie pas même coût par image
Au 11 septembre 2026, les deux fiches affichent les mêmes tarifs pour un million de tokens : 5 USD en entrée texte, 8 USD en entrée image et 30 USD en sortie image. Les entrées mises en cache coûtent moins cher. Ces prix d’API ne sont pas ceux des crédits ou abonnements d’une autre plateforme.
Intégrez les tentatives rejetées à votre calcul :
Coût par image acceptée = dépenses de génération et de retouche ÷ nombre d’images validées.
Suivez séparément les minutes de révision. Une requête bon marché peut demander beaucoup de réparations. À l’inverse, une configuration plus coûteuse n’est pas utile si une configuration simple répond déjà au brief.
Illustration originale du processus, et non sortie de modèle ou résultat de test.
Une fiche de comparaison réutilisable
Choisissez trois travaux réels : une nouvelle illustration, une retouche ciblée et une seconde révision de cette retouche. Utilisez les mêmes références et conservez toutes les sorties.
| À noter pour chaque tentative | Utilité |
|---|---|
| Prompt, sources et modèle | Reproduire l’essai |
| Qualité et dimensions | Distinguer réglages et effets du modèle |
| Durée et montant facturé | Mesurer le coût opérationnel |
| Modification réalisée ? | Vérifier la tâche demandée |
| Détails protégés conservés ? | Repérer les réparations cachées |
| Acceptée, rejetée ou réparée ? | Ne pas confondre beauté et réussite |
Définissez les critères avant de regarder les résultats : étiquette exacte, bouchon intact et ombre plausible pour un produit ; concept lisible et place pour le titre pour une illustration.
Répétez l’essai. Une seule réussite ne suffit pas à justifier un choix par défaut. Gardez les mêmes critères de révision et expliquez chaque rejet.
Définir une règle et une raison d’en changer
Commencez par la configuration qui satisfait le brief de façon fiable. Changez lorsqu’une exigence précise échoue. « Essayer l’autre modèle parce que l’étiquette a changé deux fois » guide la décision ; le seul qualificatif premium ne la justifie pas.
Conservez la règle avec un exemple approuvé et son prompt. Réexaminez-la lorsque les modèles ou votre travail évoluent.
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