GPT Image 2.5 Flare 與 Sunburst 怎麼選？

若想評估日常快速出圖，可以先試 GPT Image 2.5 Flare；若任務重點是精準修改既有素材，可考慮 Sunburst。兩者官方定位不同，實際選擇仍要看你的圖片。以相同需求比較合格結果、審閱時間與總費用，比只憑模型名稱決定更有依據。

資料來源: 官方參考 1; 官方參考 2. 查核日期：2026 年 9 月 11 日。

本文將官方定位整理成評估方法，並未進行受控對照實驗。

應該先試哪個版本？

以下是測試的起點，不是實測排名。

這些是依官方定位提出的編輯建議。Flare 可能達到嚴格需求，Sunburst 也可能輸出不合格圖片。

提供的 Ottermind 畫面截圖顯示，模型選單列出 Flare 與 Sunburst，兩者均標示 Premium，目前選取 Sunburst。

兩者官方頁面都列出 low、medium、high、xhigh、max 與 auto。模型名稱和品質等級是不同控制項，平台允許時應使用相同設定比較。

同時換模型、尺寸、參考圖與提示詞，會很難知道差異從何而來。先固定條件，再單獨變更一項，評估改善是否值得。

記錄確切模型識別碼。介面上的「最高品質」等商業名稱不足以重現測試。

截至 2026 年 9 月 11 日，兩者官方列出的每百萬 token 價格一致：文字輸入 5 美元、圖片輸入 8 美元、圖片輸出 30 美元；快取輸入費率更低。這是 API 費率，不是第三方平台訂閱費或點數。

計算預算時，也應納入重試：

每張合格圖片成本 = 所有生成與編輯費用 ÷ 通過檢查的圖片張數。

人工審閱分鐘數另行記錄。單次請求便宜，可能仍需大量修補；若簡單設定已合格，也不必只因「高階」名稱而增加配置。

原創流程示意圖，並非模型輸出或效能實測。

選三種真實工作：新插圖、局部編輯，以及對該編輯再修改一次。兩種模型使用相同素材，保留所有輸出，包括失敗結果。

看圖前先定標準。商品照可要求標籤正確、瓶蓋不變、接觸陰影自然；部落格插圖可能更重視概念清楚及標題空間。

不要只用一次幸運成功選定預設模型。多試幾次，維持一致審查條件，並寫下每次不採用的原因。

先用能穩定符合需求的設定，某項明確條件失敗才切換。「標籤連續兩次被改，換模型再試」是可執行規則；只因名字聽來較高級就更換，則不是。

把規則、合格樣例與提示詞一起保存。模型或工作型態改變後，再重新評估。

將創作需求帶到 Ottermind 圖片工作區. 請查看介面目前提供的模型。提供的 Ottermind 畫面截圖顯示，模型選單列出 Flare 與 Sunburst，兩者均標示 Premium，目前選取 Sunburst。