GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 怎么选？

如果要评估日常快速出图，可以先试 GPT Image 2.5 Flare；如果核心任务是精确修改已有素材，则可考虑 Sunburst。两者的官方定位不同，但最终选择取决于你的具体图片。用同一份任务说明比较合格结果、修改次数和总成本，比只看模型名称更可靠。

来源: 官方参考 1; 官方参考 2. 核对日期：2026 年 9 月 11 日。

本文把官方定位转成可执行的评估方法，没有进行受控对比实测。

先试哪个版本？

以下是起始假设，不是性能排名。

这些是根据官方定位提出的编辑建议。Flare 可能满足严格要求，Sunburst 也可能生成不合格结果。

提供的 Ottermind 界面截图显示，模型菜单已列出 Flare 与 Sunburst，均标为 Premium，当前选中 Sunburst。

两者官方页面都列出了 low、medium、high、xhigh、max 和 auto。模型名称与质量档位是不同设置；平台允许时，应使用相同设置对照。

如果同时换模型、尺寸、参考图和提示词，就很难知道结果差异来自哪里。先固定条件，再单独调整一个参数，判断提升是否值得。

记录平台显示的准确模型标识。“最佳质量”之类的界面名称不足以复现实验。

截至 2026 年 9 月 11 日，官方页面列出的两者价格相同：每百万文本输入 token 为 5 美元，图片输入为 8 美元，图片输出为 30 美元；缓存输入另有较低费率。这是 API token 价格，不是第三方平台订阅或积分价格。

预算还应包含失败重试：

每张合格图片成本 = 所有生成与编辑费用 ÷ 通过检查的图片数量。

人工审阅时间另行记录。请求便宜不代表成品便宜；如果较简单的设置已经合格，也没有必要仅因为“高级”而提高配置。

原创流程示意图，不是模型输出或性能实测。

选三个真实任务：新建插图、局部修改，以及对该修改再修订一次。两种模型使用相同输入，保留全部输出，包括失败结果。

先定标准再看图片。商品图可要求标签正确、瓶盖不变、接触阴影合理；博客插图则可能更在意概念明确和标题留白。

不要仅凭一次偶然成功确定默认模型。做多次尝试，保持审阅标准一致，并记录每次拒绝的原因。

优先采用能稳定满足任务的配置，只有某项明确要求失败时才切换。“标签连续两次被改动，换模型再试”是具体规则；只因为名字听起来更高级就切换，不是。

把规则、合格样例和提示词放在一起。模型或工作类型变化后，再重新评估。

在 Ottermind 图片工作区使用你的创作说明. 请查看界面当前提供的模型。提供的 Ottermind 界面截图显示，模型菜单已列出 Flare 与 Sunburst，均标为 Premium，当前选中 Sunburst。