Guia de modelos
GPT Image 2.5 Flare ou Sunburst: como escolher para seu trabalho

Experimente o GPT Image 2.5 Flare para geração rápida no dia a dia e considere o Sunburst quando a precisão da edição for essencial. Esse é o posicionamento da OpenAI, mas a escolha depende das suas peças. Compare resultados aprovados, esforço de revisão e custo total usando o mesmo briefing antes de definir um padrão.
Fontes: Referência oficial 1; Referência oficial 2. Revisado em 11 de setembro de 2026.
Este guia transforma a documentação em um método de avaliação. Não realizamos um comparativo controlado para este artigo.
Qual experimentar primeiro?
Use estas sugestões como hipóteses de partida, não como um ranking medido.
| Tarefa | Ponto de partida | O que observar |
|---|---|---|
| Explorar conceitos visuais | Flare | Variedade de direções aproveitáveis |
| Ilustrações para discussão interna | Flare | Clareza e prazo aceitável |
| Revisar uma campanha aprovada | Sunburst | Preservação dos detalhes protegidos |
| Foto de produto para análise minuciosa | Sunburst | Rótulo, silhueta, material e alterações indevidas |
O Flare pode atender a um briefing exigente, e o Sunburst também pode produzir uma saída inadequada. As recomendações acima são interpretações editoriais do posicionamento oficial.

A captura fornecida do Ottermind mostra Flare e Sunburst no menu, ambos com a indicação Premium, e Sunburst selecionado.
Separe o modelo do nível de qualidade
As páginas oficiais listam low, medium, high, xhigh, max e auto para ambos. Modelo e qualidade são controles diferentes. Compare configurações equivalentes quando a plataforma permitir.
Se você mudar modelo, dimensões, referência e prompt ao mesmo tempo, não saberá o que influenciou o resultado. Comece com um par controlado; depois varie uma configuração e confira se a melhoria compensa.
Anote o identificador exato do modelo. Nomes comerciais como “melhor qualidade” não bastam para reproduzir uma tentativa.
Mesma tarifa não significa mesmo custo por imagem
Na consulta de 11 de setembro de 2026, ambos apresentavam as mesmas tarifas por milhão de tokens: US$ 5 para entrada de texto, US$ 8 para entrada de imagem e US$ 30 para saída de imagem. Entradas em cache têm valores menores. São preços da API, não de assinaturas ou créditos de terceiros.
Inclua tentativas rejeitadas no orçamento:
Custo por imagem aprovada = despesas totais de geração e edição ÷ quantidade de imagens aprovadas.
Registre os minutos de revisão à parte. Uma chamada barata pode gerar muito retrabalho; uma configuração mais cara também pode ser desnecessária quando a simples já atende ao briefing.

Ilustração original do fluxo de trabalho, não uma saída de modelo nem um teste de desempenho.
Uma ficha de comparação reutilizável
Escolha três trabalhos reais: uma ilustração nova, uma edição pontual e uma segunda revisão dessa edição. Use as mesmas referências e guarde todas as saídas, inclusive as rejeitadas.
| Registro por tentativa | Finalidade |
|---|---|
| Prompt, referências e modelo | Reproduzir a tentativa |
| Qualidade e dimensões | Separar configurações de diferenças entre modelos |
| Tempo e valor cobrado | Conhecer o custo operacional |
| Alteração solicitada foi feita? | Verificar a tarefa principal |
| Detalhes protegidos permaneceram? | Identificar retrabalho oculto |
| Aprovada, rejeitada ou reparada? | Não contabilizar uma falha bonita como sucesso |
Defina os critérios antes de ver os resultados. Uma foto pode exigir rótulo correto, tampa intacta e sombra de contato plausível. Uma ilustração de blog pode priorizar conceito claro e espaço para o título.
Faça mais de uma tentativa. Um acerto isolado é uma base fraca para escolher o padrão. Mantenha os critérios do revisor e registre o motivo de cada rejeição.
Escolha um padrão e uma condição de troca
Use a configuração que atende ao briefing de forma confiável e troque quando um requisito definido falhar. “Testar o outro modelo porque o rótulo mudou duas vezes” orienta a decisão; escolher apenas pelo nome premium não.
Guarde a regra com um exemplo aprovado e seu prompt. Revise-a quando o modelo ou o tipo de trabalho mudar.
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