GPT Image 2.5 офіційно випущено: нові функції, відмінності Flare/Sunburst і ціни

GPT Image 2.5 офіційно випущено 8 вересня 2026 року. OpenAI також оновив досвід створення зображень у ChatGPT Images і представив в API gpt-image-2.5-flare та gpt-image-2.5-sunburst: перша орієнтована на швидку повсякденну генерацію високої якості, друга — на точніше створення та контроль редагування. Офіційне оголошення підтвердило обидві моделі.

Якщо ви працюєте з постерами, редагуєте фото товарів або створюєте ілюстрації до статей, спершу зверніть увагу на точки входу для створення й функції редагування; якщо плануєте інтегрувати генерацію зображень у застосунок — вивчіть моделі та тарифи. Цю статтю підготовлено за офіційними матеріалами станом на 9 вересня 2026 року; характеристики ефектів і прискорення вказані за офіційними даними.

Що нового в GPT Image 2.5

Це оновлення зосереджене на подальшому редагуванні після генерації. OpenAI наголошує на трьох покращеннях: об’єкти на референсних зображеннях легше зберігають упізнаваність, локальне редагування точніше дотримується визначеної області, а під час багатокрокового редагування краще зберігаються деталі, зафіксовані раніше. За офіційними даними, порівняно з Images 2.0 затримка генерації зменшується щонайбільше на 50%; ця цифра не є обіцянкою фіксованого часу для кожного зображення.

Для реальних робочих процесів ці зміни можна розуміти так: під час створення зображень товарів краще зберігаються їхні характеристики, під час редагування постера більше зберігається макет, а під час послідовних змін зменшується потреба повністю перегенеровувати зображення. У кінцевих матеріалах усе одно варто перевіряти текст, деталі та межі редагування.

У ChatGPT також з’явилося кілька додаткових способів для початку створення зображень:

• Sketch (ескіз): передайте композицію простими лініями й додайте текстові вимоги.
• Шаблони: почніть із плаката, презентації товару тощо й заповніть параметри створення.
• Коментарі до зображень: розміщуйте зауваження прямо на зображенні, щоб позначити місця, які потрібно змінити.
• Поширення промптів: діліться творчими підказками, щоб інші могли створити власні версії.

Це описи функцій продукту та офіційних можливостей; їх не можна безпосередньо перетворити на відсоток успішних виконань чи кількість повторних спроб для конкретного завдання.

Чим GPT Image 2.5 відрізняється від GPT Image 2

Розгляньмо сторінку моделі GPT Image 2 та нову документацію: відмінності між двома поколіннями можна поділити на можливості моделей і точки входу для створення зображень.

Ця таблиця зіставляє офіційні описи. Для наявних робочих процесів корисніше перевіряти, чи зберігаються після редагування бажані об’єкти й текст, а також які загальний час очікування та загальна вартість виконання одного завдання. Не варто розуміти «оновлення» як гарантію, що кожна генерація буде швидшою, а кожна деталь залишиться незмінною.

У чому різниця між Flare та Sunburst

Обидві моделі можуть генерувати та редагувати зображення за текстом і референсними зображеннями. Нижче подано інформацію для вибору за сторінкою моделі Flare та сторінкою моделі Sunburst.

Простий практичний метод вибору: спершу перелічіть елементи, які не можна змінювати, наприклад контур товару, логотип, текст і макет; потім визначте, що для цього завдання важливіше — час очікування чи точність редагування. Якщо потрібно багато спроб, почніть із Flare; коли деталі вже визначені й робота близька до здачі, можна розглянути Sunburst. Фактичну якість і час слід перевіряти на власних матеріалах.

Скільки коштує GPT Image 2.5

Станом на дату перевірки обидві моделі мають однакову стандартну ціну за токен в API. Нижче всі суми вказано в доларах США за мільйон токенів, згідно зі сторінкою цін OpenAI API і зазначеними сторінками моделей.

Однакова ціна за токен не означає, що кожне зображення коштує однаково. Фактична вартість залежить від вхідних, вихідних і кешованих токенів конкретного запиту, а обсяг використання змінюється залежно від матеріалів і налаштувань генерації. В офіційному калькуляторі слід обирати конкретну модель 2.5, якість і розмір; не можна просто переносити оцінку вартості за зображення з GPT Image 2.

Тож для бюджетування записуйте фактичне usage запитів, враховуйте помилки та повторні спроби й обчислюйте вартість кожного готового до передачі зображення. Не плутайте «за мільйон токенів» із «за зображення» й не вважайте вартість одного запиту вартістю виконання всього дизайн-завдання.

Генерацію зображень у межах підписки ChatGPT і тарифікацію публічного API слід розглядати окремо; основні відмінності між підписками та вартістю вихідних моделей можна переглянути в поясненні про обліковий запис, підписки та вартість моделей.

Як користуватися в ChatGPT

Згідно з офіційною довідкою ChatGPT Images, можна просто описати бажане зображення в діалозі або увійти через Images. Після завантаження наявного зображення та пояснення, що потрібно змінити, розпочинається процес редагування. Звичайні функції Images доступні в усіх підписках; генерація зображень із роздумами наразі призначена для Plus, Pro, Business, а Enterprise та Edu отримають підтримку пізніше — точні умови залежать від того, що відображається у вашому акаунті.

Щоб спробувати нові можливості входу, почніть із невеликого чіткого завдання:

1. Створення з ескізу: на мобільному пристрої введіть @, оберіть Sketch, намалюйте приблизний макет, а потім опишіть стиль і зміст.
2. Створення за шаблоном: відкрийте Images → Templates, оберіть тип і заповніть інформацію; за офіційними даними шаблони поки що недоступні в режимі Work.
3. Локальне редагування: відкрийте зображення, оберіть область або додайте коментар і чітко вкажіть, що потрібно зберегти.

Нижче наведено редакторський промпт, який можна спробувати самостійно; він описує межі редагування та не гарантує 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.

Змінюйте лише одну ціль за раз — так легше перевіряти результат. Під час перевірки порівнюйте з оригіналом контури об’єктів, текст і краї та зберігайте вдалі версії. Офіційна довідка також попереджає, що редагування може виходити за межі вибраної області.

Сценарії використання GPT Image 2.5: від генерації до багатокрокового доопрацювання

Офіційний посібник із генерації зображень охоплює генерацію з тексту, створення за референсами, локальне редагування, багатокрокові діалоги тощо. Нижче розглянуто застосування за типами творчих завдань. Параметри API наведено за офіційною документацією; приклади лише пояснюють структуру запиту та не були протестовані з публічним API Key по пунктах.

1. Генерація з тексту: почніть з опису

Підходить для ілюстрацій до статей, перших версій постерів, фонів для показу товарів і творчих варіантів. Спершу чітко опишіть призначення, об’єкт, стиль, композицію та текст, який має з’явитися; потім оберіть розмір і якість. Із першого разу не обов’язково встановлювати всі параметри на максимум.

Images API може генерувати зображення окремо, а також повертати кілька варіантів за допомогою параметра n. Нижче наведено приклад тіла запиту для створення однієї ілюстрації. Його надсилають до /v1/generations публічного API з авторизацією 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
}

Отримавши результат, переконайтеся, що зображення можна відкрити й вони декодуються, а їхня кількість відповідає очікуваній. Потім перевірте об’єкт і текст. Кілька варіантів розширюють вибір, але також збільшують обсяг генерації.

Наведене нижче зображення чашки взято з офіційного посібника OpenAI, щоб показати результат генерації з тексту. Це не фактичний результат запуску прикладу параметрів вище.

Джерело зображення: Офіційний посібник OpenAI із генерації зображень.

2. Створення за референсними зображеннями: комбінуйте наявні матеріали в нову сцену

Наприклад, можна поєднати кілька фотографій товарів в одну презентацію подарункового набору або створити різні сцени з тим самим товаром. Для кожного референсу чітко визначте роль: який дає основний об’єкт, який задає стиль, а який використовується лише для композиції.

Офіційний інтерфейс редагування зображень підтримує генерацію або зміну зображення на основі вхідних файлів. Responses може приймати референси через URL зображення, Base64 data URL або ID файлу Files API. Після завантаження матеріалів поясніть, які характеристики необхідно зберегти, щоб «референс стилю» не сприймали як «заміну об’єкта».

В офіційному прикладі з референсами чотири окремих товари поєднано в подарунковий набір. Окремі вхідні матеріали можна переглянути: лосьйон для тіла, мило, ароматичний набір та бомба для ванни. Нижче ліворуч розташовані чотири референси, праворуч — результат комбінування; на вузьких екранах результат з’являється після блоку референсів.

Джерело зображення: Офіційний посібник OpenAI із генерації зображень.

3. Локальне редагування за маскою: змінюйте лише частину зображення

Підходить для заміни об’єктів на фоні, зміни локальних деталей або коригування сцени навколо товару. Підготуйте оригінал і маску з альфа-каналом; прозорою зоною позначте місце редагування й додайте текстові вимоги.

Оригінал і маска мають збігатися за розміром і форматом, а також відповідати обмеженням інтерфейсу. Якщо вхідних зображень кілька, маска застосовується до першого. Маска спрямовує редагування, але не гарантує попіксельної фіксації. Після завершення звіряйте з оригіналом невибрані області, щоб виявити випадкові зміни.

Офіційна демонстрація маскового редагування використовує сцену з басейном: спочатку подається оригінал, потім маска позначає зону редагування в басейні, а в результаті додається коло у формі фламінго. Якщо розглядати в порядку «оригінал → маска → результат», межі редагування зрозуміліші.

Джерело зображення: Офіційний посібник OpenAI із генерації зображень.

4. Багатокрокове редагування в діалозі: удосконалюйте одне зображення далі

Наприклад, спершу створіть ілюстрацію, потім попросіть зробити її реалістичнішою й урешті скоригуйте освітлення. Responses API може продовжувати контекст через previous_response_id, а також передавати попередні елементи генерації зображень або ID картинок у наступні запити.

action керує поведінкою: auto дозволяє моделі вирішувати, generate вимагає створити нове зображення, edit — редагувати наявне. Для примусового редагування потрібно надати контекст зображення, інакше виникає помилка. Кожного разу чітко розділяйте «що змінити в цьому кроці» та «що зберегти».

Офіційний багатокроковий приклад спочатку створює «сірого таббі-кота, який тримає видру в помаранчевому шарфі», а тоді додає вимогу «зроби реалістичніше». Два зображення нижче відповідають двом послідовним крокам редагування, а не порівнянню якості моделей.

Джерело зображення: Офіційний посібник OpenAI із генерації зображень.

5. Потоковий попередній перегляд: дивіться проміжні результати в процесі очікування

Потокова генерація підходить для інтерактивних дизайн-інструментів: увімкніть stream і використовуйте partial_images, щоб запитувати проміжні прев’ю зі значенням 0–3. Якщо встановлено 0, ви отримаєте лише фінальне зображення. Навіть якщо ви запросили кілька прев’ю, через високу швидкість генерації їх може бути менше.

У застосунку проміжні зображення слід позначати як попередні перегляди, а остаточним результатом вважати зображення з події завершення. Кожен проміжний перегляд також додає 100 вихідних токенів зображення, тому кількість прев’ю впливає на вартість.

Офіційний приклад потокової генерації використовує «річку з білого пір’я сови». Перші два зображення — проміжні прев’ю, а третє — фінальний результат; можна побачити, як поступово формуються форми пір’я та деталі переднього плану.

Джерело зображення: Офіційний посібник OpenAI із генерації зображень.

6. Контроль результату: розмір, якість, прозорий фон і формат

У моделі 2.5 користувацькі ширина й висота мають бути кратними 16, співвідношення сторін — від 1:3 до 3:1, кожна сторона не більше ніж 3840 пікселів, а загальна кількість пікселів — від 655,360 до 8,294,400. Роздільна здатність понад 2560x1440 усе ще перебуває в експериментальному діапазоні. Для JPEG і WebP стиснення можна налаштувати через output_compression; перед завантаженням на сайт ще раз перевіряйте розмір файлу та чіткість.

7. Інтегруйте генерацію зображень у застосунок: який із двох API обрати

Якщо потрібно обробляти лише окремі незалежні зображення, Images API простіший. Якщо зображення має змінюватися в межах діалогу, Responses API краще організовує контекст. У цих двох способах модель зображень вказується в різних місцях:

{
  "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"}
  ]
}

Мовна модель у Responses може також покращувати початковий промпт. Перегляньте revised_prompt, щоб дізнатися, який опис фактично використано. Для відтворюваності зберігайте і початковий, і переписаний промпти. Вартість охоплює як обробку основною моделлю, так і генерацію зображень.

У разі помилок записуйте ID запиту і спершу розрізняйте проблеми автентифікації, браку коштів, обмеження швидкості та помилки, які потребують зміни вхідних даних. Тимчасові серверні помилки можна повторити з відступом; якщо бракує коштів або виникає image_generation_user_error, спершу усуньте причину, а не надсилайте той самий запит без змін нескінченно. Параметри модерації контенту та параметри старих моделей слід перевіряти окремо в документації; не переносьте старі налаштування input_fidelity безпосередньо на нові моделі.

Під час використання Responses верхньорівнева мовна модель і модель зображень у інструментах виконують різні завдання, тому їхній вибір і вартість слід розуміти окремо. Якщо потрібне порівняння поточних мовних моделей, див. Порівняння GPT-6 Astra та Claude Fable 5.1.

Станом на 9 вересня 2026 року, за нашими тестами, генерація зображень у передплаті Codex усе ще за замовчуванням повертає GPT Image 2 (gpt-image-2-codex); чекаємо на подальше офіційне оновлення.

Поширені запитання (FAQ)

Коли було випущено GPT Image 2.5?

Офіційна дата випуску від OpenAI — 8 вересня 2026 року. У ChatGPT продукт називається ChatGPT Images 2.5, а в API доступні моделі Flare та Sunburst.

Що краще для повсякденного використання: Flare чи Sunburst?

За офіційним позиціонуванням, Flare підходить для швидких щоденних творчих завдань, а Sunburst — для завдань, де потрібне точніше редагування. Спершу перевірте обидві моделі на своїх типових матеріалах, а тоді вирішуйте, яка буде основною.

Чи безкоштовний GPT Image 2.5?

Звичайні функції Images у ChatGPT доступні в усіх підписках, але це не означає, що використання необмежене. Публічний API тарифікується за фактичний обсяг.

Чи дорожча ціна за токен у Sunburst?

Наразі стандартна ціна за токен для обох моделей однакова. Однак фактична вартість одного зображення може відрізнятися, тому орієнтуйтеся на реальне використання в запитах.

Чи потрібно в ChatGPT вибирати Flare або Sunburst?

Офіційна довідка описує вхід для створення Images; ці два ID моделей чітко зазначені лише в документації API. Під час роботи в ChatGPT виконуйте дії за інтерфейсом — не потрібно вважати вибір мовної моделі вибором моделі зображень.