GPT Image 2.5 официально выпущен: новые функции, отличия Flare/Sunburst и цены

GPT Image 2.5 был официально выпущен 8 сентября 2026 года. OpenAI также обновила возможности создания изображений в ChatGPT и представила в API модели gpt-image-2.5-flare и gpt-image-2.5-sunburst: первая ориентирована на быструю повседневную генерацию высокого качества, вторая — на более точное творчество и контроль редактирования. Официальный анонс подтвердил обе модели.

Если вас интересуют плакаты, обработка изображений товаров или создание иллюстраций к статьям, сначала посмотрите на точки входа для творчества и функции редактирования; если нужно интегрировать генерацию изображений в приложение — обратите внимание на модели и тарифы. Эта статья подготовлена на основе официальных материалов по состоянию на 9 сентября 2026 года; все улучшения качества и скорости указаны со слов OpenAI.

Что изменилось в GPT Image 2.5

Обновление в основном касается дальнейшего изменения изображений после генерации. OpenAI выделяет три улучшения: основные объекты на справочных изображениях легче сохраняют узнаваемость, локальное редактирование точнее следует заданной области, а при многошаговых правках лучше сохраняются уже определённые детали. По заявлению компании, задержка генерации снижается до 50% по сравнению с Images 2.0; однако это не гарантия фиксированного времени для каждого изображения.

Применительно к реальным рабочим процессам эти изменения можно понять так: при создании изображения товара сохраняются его особенности, при изменении плаката по возможности сохраняется вёрстка, а при последовательных правках снижается потребность в полной перегенерации изображения. В итоговых материалах всё равно стоит проверять текст, детали и область изменений.

В интерфейсе создания изображений ChatGPT также появилось несколько вспомогательных инструментов:

• Sketch (эскиз): передайте композицию простыми линиями, затем добавьте текстовое описание.
• Шаблоны: начните с формы плаката, витрины товара и т.п., заполняя информацию для создания.
• Комментарии к изображению: разместите правки прямо на изображении, указав места, которые нужно изменить.
• Обмен промптами: делитесь промптами, чтобы другие могли создавать свои версии.

Это описания функций продукта и официальных возможностей; их нельзя напрямую пересчитать в вероятность успеха или количество повторных попыток для конкретной задачи.

Чем GPT Image 2.5 отличается от GPT Image 2

Сравнивая страницу модели GPT Image 2 с новой документацией, различия между поколениями можно разделить на возможности моделей и интерфейс создания.

Эта таблица составлена по официальным описаниям. Для существующих рабочих процессов более осмысленная проверка: сохраняются ли после правок исходные понравившиеся объекты и текст, а также каковы суммарное время ожидания и общая стоимость выполнения одной задачи. Не стоит понимать «обновление» как то, что каждая генерация станет быстрее и ни одна деталь не изменится.

Чем отличаются Flare и Sunburst

Обе модели могут генерировать и редактировать изображения по тексту и справочным изображениям. Ниже информация для выбора собрана на основе страницы модели Flare и страницы модели Sunburst.

Простой способ выбора: сначала перечислите неизменные элементы — контур товара, логотип, текст и композицию, затем решите, что важнее в задаче: время ожидания или точность правок. Если нужно много вариантов, можно начать с Flare; когда детали уже определены и результат близок к сдаче, стоит рассмотреть Sunburst. Реальные качество и время нужно проверять на собственных материалах.

Сколько стоит GPT Image 2.5

На дату проверки материалов стандартные цены за токен API у обеих моделей одинаковы. Ниже все значения указаны в долларах США за миллион токенов согласно странице цен OpenAI API и указанным страницам моделей.

Одинаковая цена за токен не означает одинаковую стоимость одного изображения. Фактическая стоимость зависит от входных, выходных и кэшированных токенов в конкретном запросе, а объём использования меняется в зависимости от материалов и настроек генерации. При использовании официального калькулятора следует выбирать конкретную модель 2.5, качество и размер, а не переносить оценку стоимости за изображение с GPT Image 2.

Поэтому при составлении бюджета следует записывать фактический параметр usage запросов, учитывать ошибки и повторные работы и в итоге вычислять стоимость одного готового изображения. Не путайте «за миллион токенов» из таблицы с «за одно изображение» и не принимайте стоимость одного вызова за стоимость всей задачи по дизайну.

Генерацию изображений в подписке ChatGPT и тарификацию публичного API следует рассматривать отдельно; основные различия между подпиской и стоимостью вышестоящих моделей также описаны в пояснениях об аккаунтах, подписках и стоимости моделей.

Как пользоваться в ChatGPT

Согласно официальной справочной документации ChatGPT Images, вы можете описать нужное изображение прямо в чате или выбрать раздел Images. Загрузив существующее изображение и объяснив, что нужно изменить, можно перейти к редактированию. Обычная функция Images доступна во всех подписках, а генерация изображений с размышлением в настоящее время доступна для Plus, Pro, Business; Enterprise и Edu поддержат её позже. Точные условия зависят от вашего аккаунта.

Чтобы попробовать новые инструменты, можно начать с простой конкретной задачи:

1. Создание по эскизу: введите @ в мобильном приложении, выберите Sketch, нарисуйте примерную компоновку и опишите стиль и содержимое.
2. Создание по шаблону: откройте Images → Templates, выберите тип и заполните данные; по данным OpenAI, шаблоны пока недоступны в режиме Work.
3. Локальное редактирование: откройте изображение, выберите область или добавьте комментарий и чётко укажите, что нужно сохранить.

Ниже приведён пример промпта для редактирования, который можно опробовать. Он помогает указать область изменений, но не гарантирует результат:

Change only the background to a warm cream studio backdrop.
Keep the product shape, logo, label text, camera angle, and composition unchanged.
Do not add objects or rewrite any text.

Проще проверять результат, если за один раунд менять только одну цель. При проверке сравнивайте изображение с оригиналом по контуру объекта, тексту и краям и сохраняйте удачные версии. В официальной документации также предупреждают, что изменения могут выходить за пределы выбранной области.

Несколько способов использования GPT Image 2.5: от генерации к многошаговой доработке

Официальное руководство по генерации изображений охватывает создание по тексту, работу со справочными изображениями, локальное редактирование и многошаговые диалоги. Ниже рассмотрены способы использования по типам задач; параметры API приведены по официальной документации, а примеры показывают структуру запросов и не проверялись по пунктам с реальным публичным API Key.

1. Генерация по тексту: начните с описания

Подходит для иллюстраций к статьям, черновиков плакатов, фонов для товаров и дизайн-кандидатов. Сначала чётко опишите назначение, объект, стиль, композицию и обязательный текст, затем выберите размер и качество; при первом запуске не обязательно выставлять все параметры на максимум.

Images API может генерировать изображения самостоятельно, а также запрашивать несколько вариантов через параметр n. Ниже показан пример тела запроса для генерации одной иллюстрации: он отправляется в публичный API на /v1/images/generations с аутентификацией через API Key:

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "A warm editorial illustration of a ceramic cup beside an open book. Landscape composition, no text.",
  "size": "1536x1024",
  "quality": "medium",
  "n": 1
}

Получив результат, убедитесь, что изображение декодируется и открывается, а количество файлов соответствует ожидаемому, затем проверьте объект и текст. Несколько вариантов расширяют выбор, но увеличивают объём генерации.

Ниже изображение кружки взято из официального руководства OpenAI и показывает результат генерации по тексту; оно не является фактическим результатом запуска приведённого выше примера параметров.

Источник изображения: официальное руководство OpenAI по генерации изображений.

2. Работа со справочными изображениями: собирайте новые сцены из готовых материалов

Например, можно объединить несколько фотографий товаров в презентацию подарочного набора или создать разные сцены вокруг одного товара. Чётко распределите роли каждого справочного изображения: какое определяет объект, какое — стиль, а какое используется только для композиции.

Официальный интерфейс редактирования изображений поддерживает генерацию или изменение изображения на основе входных файлов, а Responses может получать справочныеения через URL, Base64 data URL или ID файла из Files API. После загрузки материалов следует указать, какие признаки обязательно сохранить, чтобы не перепутать «опору на стиль» с «заменой объекта».

В официальном примере четыре отдельных товара объединяются в подарочный набор. Исходные материалы можно посмотреть отдельно: лосьон для тела, мыло, набор с благовониями и бомбочка для ванны; ниже слева находятся четыре справочных изображения, справа — объединённый результат; на узких экранах результат показывается после области справочных изображений.

Источник изображения: официальное руководство OpenAI по генерации изображений.

3. Локальное редактирование по маске: изменяем только часть изображения

Подходит для замены объектов на фоне, изменения локального декора или доработки сцены вокруг товара. Подготовьте исходное изображение и маску с альфа-каналом: прозрачной областью обозначьте место редактирования и добавьте текстовое описание.

Размеры и формат исходного изображения и маски должны совпадать и соответствовать ограничениям API; при нескольких входных изображениях маска применяется к первому. Маска — это указание для редактирования, а не гарантия попиксельной блокировки. После завершения проверяйте незатронутые области на случай непреднамеренных изменений.

OpenAI демонстрирует редактирование по маске на сцене у бассейна: сначала предоставляется исходное изображение, затем маска указывает область изменения в бассейне, и в итоге добавляется плавательный круг в виде фламинго. Если смотреть в порядке «оригинал → маска → результат», область изменения понятнее.

Источник изображения: официальное руководство OpenAI по генерации изображений.

4. Многошаговое редактирование в диалоге: продолжаем доработку того же изображения

Например, сначала создайте иллюстрацию, затем попросите сделать её более реалистичной и в конце настройте освещение. Responses API позволяет продолжать контекст с помощью previous_response_id, а также передавать в последующие запросы предыдущие элементы генерации изображения или ID изображений.

Параметр action управляет поведением: auto позволяет модели решать, generate создаёт новое изображение, edit редактирует существующее. Для принудительного редактирования нужно передавать контекст изображения, иначе возникнет ошибка. В каждом раунде разделяйте «что нужно изменить в этот раз» и «что необходимо сохранить».

В официальном многошаговом примере сначала создаётся изображение «серого полосатого кота, держащего выдру в оранжевом шарфе», а затем добавляется запрос «сделай более реалистичным». Два изображения ниже соответствуют двум последовательным правкам и не являются сравнением качества двух моделей.

Источник изображения: официальное руководство OpenAI по генерации изображений.

5. Потоковый предпросмотр: смотрите промежуточные результаты в ожидании

Потоковая генерация подходит для интерактивных дизайн-инструментов: включите stream и используйте partial_images для запроса промежуточных предпросмотров в диапазоне 0–3. При значении 0 вы получите только финальное изображение; даже если запрошено несколько предпросмотров, из-за быстрой генерации их может прийти меньше.

Приложение должно помечать промежуточные изображения как предпросмотр, а изображение из события завершения использовать как итоговый результат. Каждый промежуточный предпросмотр добавляет 100 выходных токенов изображения, поэтому количество предпросмотров тоже влияет на стоимость.

OpenAI показывает потоковую генерацию на примере «реки из белых совиных перьев». Первые два изображения — промежуточные предпросмотры, третье — финальный результат; видно, как постепенно формируются форма перьев и детали переднего плана.

Источник изображения: официальное руководство OpenAI по генерации изображений.

6. Управление результатом: размер, качество, прозрачный фон и формат

В модели 2.5 пользовательские ширина и высота должны быть кратны 16, соотношение сторон — от 1:3 до 3:1, сторона не более 3840 пикселей, общее число пикселей 655 360–8 294 400; разрешение выше 2560x1440 пока считается экспериментальным. Для JPEG и WebP можно настроить сжатие через output_compression; перед загрузкой на сайт стоит ещё раз проверить размер файла и чёткость.

7. Интеграция генерации изображений в приложение: какой API выбрать

Images API проще, когда за раз обрабатывается отдельное изображение; Responses API лучше подходит для организации контекста, когда изображение нужно продолжать изменять в рамках диалога. В этих двух подходах поле модели изображения находится в разных местах:

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "input": "Create a warm editorial illustration of a ceramic cup beside a book.",
  "tools": [
    {"type": "image_generation", "model": "gpt-image-2.5-sunburst"}
  ]
}

В Responses языковая модель также может оптимизировать исходный промпт; параметр revised_prompt покажет, какое описание фактически использовалось. Для воспроизводимости сохраняйте и исходный, и переписанный промпт. В стоимость входят и обработка основной моделью, и генерация изображения.

При ошибках записывайте ID запроса и сначала различайте ошибки аутентификации, лимита, ограничения частоты и ошибки, требующие изменения входных данных. Временные ошибки сервиса можно повторять с экспоненциальной задержкой; при нехватке средств или image_generation_user_error сначала устраните причину, а не отправляйте повторно бесконечно. Параметры модерации и параметры, уникальные для старых моделей, нужно смотреть в документации отдельно; не переносите настройку input_fidelity от старой версии напрямую на новую модель.

При использовании Responses языковая модель верхнего уровня и модель изображений внутри инструмента выполняют разные задачи; их выбор и стоимость следует понимать раздельно. Если нужно сравнить актуальные языковые модели, читайте статью Сравнение GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1.

По состоянию на 9 сентября 2026 года, по нашим практическим проверкам, генерация изображений в подписке Codex по-прежнему по умолчанию возвращает GPT Image 2 (gpt-image-2-codex); ждём обновления от OpenAI.

FAQ

Когда был выпущен GPT Image 2.5?

Официальная дата выпуска OpenAI — 8 сентября 2026 года. В ChatGPT продукт называется ChatGPT Images 2.5, а в API доступны две модели: Flare и Sunburst.

Что больше подходит для повседневного использования: Flare или Sunburst?

По официальному позиционированию, Flare подходит для быстрой повседневной работы, а Sunburst — для задач, где важнее точное редактирование. Сначала проверьте на своих типовых материалах, затем выбирайте модель по умолчанию.

Является ли GPT Image 2.5 бесплатной?

Обычная функция Images в ChatGPT доступна во всех подписках, но из этого не следует, что использование безлимитно; публичный API тарифицируется по объёму.

Тариф за токен у Sunburst дороже?

Сейчас стандартные цены за токен у обеих моделей одинаковы, но фактическая стоимость одного изображения может различаться — смотрите реальное использование в запросах.

Нужно ли выбирать Flare или Sunburst в ChatGPT?

В официальной справочной документации описан инструмент Images, а эти два ID моделей указаны в документации API; при работе в ChatGPT действуйте по фактическому интерфейсу и не путайте выбор языковой модели с выбором модели изображений.