GPT Image 2.5: qué lanzó OpenAI el 8 de septiembre de 2026
OpenAI lanzó ChatGPT Images 2.5 el 8 de septiembre de 2026: más detalle, hasta un 50 % menos de latencia, Sketch, plantillas y dos modelos de API llamados Flare y Sunburst. Qué se ha enviado de verdad, qué sigue siendo una afirmación del proveedor y cómo encaja junto a GPT Image 2 en OmniArt.
OpenAI publicó ChatGPT Images 2.5 el 8 de septiembre de 2026 y dividió el lado de la API en dos modelos: gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst. La compañía afirma que la gente crea ya más de 3.000 millones de imágenes a la semana entre ChatGPT Images y la GPT Image API. La pregunta útil no es si ha subido el número de versión. Es qué parte del lanzamiento es una función de producto de ChatGPT, qué parte es un modelo de API al que puedes llamar y qué sigue habiendo que medir en un brief real.
GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2.5 Sunburst están en el selector de modelos de imagen de OmniArt; Flare es el valor por defecto al abrir el espacio. GPT Image 2 sigue disponible para flujos ya validados en ese modelo. Este artículo es un repaso de capacidades a partir de la nota de lanzamiento, la documentación de la API, la página de precios y la system card de OpenAI — las afirmaciones del proveedor sobre latencia y calidad siguen necesitando tus propios briefs en OmniArt.
Nota
Todas las especificaciones siguientes se atribuyen a los materiales de OpenAI del 8 de septiembre de 2026. Las afirmaciones de latencia, calidad y edición son declaraciones del proveedor hasta que ejecutes el mismo prompt, las mismas referencias y los mismos criterios de aprobación o rechazo en tu propio trabajo.
Qué es en realidad GPT Image 2.5#
El lanzamiento usa dos nombres, y no son intercambiables.
| Nombre | Dónde vive | Qué es |
|---|---|---|
| ChatGPT Images 2.5 | ChatGPT, ChatGPT Work y Codex | La experiencia de imagen para el consumidor, con Sketch, plantillas, ediciones por comentarios y compartición de prompts |
| GPT-Image-2.5 Flare | Image API y Responses API | El modelo de API por defecto de OpenAI para la generación cotidiana: mejoras de calidad y edición con menor latencia |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | Image API y Responses API | El modelo de API de precisión para un control más estrecho entre ediciones, con tiempos de generación más largos |
Los snapshots fijan la build del 8 de septiembre: gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 y gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08. Ambos aceptan entradas de texto e imagen y generan imágenes. Ambos admiten inpainting. Ninguno es un modelo de chat-completions ni de batch en el catálogo actual.
Si solo necesitas una imagen a partir de un prompt, OpenAI te dirige a la Image API. Si quieres edición conversacional multi-turno, te dirige a la Responses API con un modelo principal (la documentación usa gpt-6-astra en los ejemplos) que llama a Flare o Sunburst como herramienta de generación de imágenes.
Qué dice OpenAI que ha mejorado#
La nota de lanzamiento agrupa el trabajo del modelo en cuatro problemas de producción, no en una sola afirmación de «imágenes más bonitas»:
- Aspecto. Iluminación más natural y texturas más ricas.
- Identidad. Mejor preservación de sujetos a partir de fotos de referencia.
- Ediciones. Cambiar solo el elemento pedido, también en sujetos y fondos complejos, y mantener intactas las ediciones anteriores a lo largo de varios turnos.
- Velocidad. Latencia de generación de imágenes reducida hasta un 50 % respecto a Images 2.0.
OpenAI también dice que Images 2.5 representa con más precisión la información del mundo real, maneja maquetaciones más complejas —incluidos fondos transparentes— y mantiene con más consistencia un estilo visual pedido. El vídeo de la API es más concreto sobre la división: Sunburst se posiciona para la fidelidad visual y el seguimiento de instrucciones «hasta con qué mano escribe alguien»; Flare se posiciona como más de un 50 % más rápido que GPT Image 2. La nota de lanzamiento describe por separado que Flare entrega imágenes de mayor calidad que GPT Image 2 con un 50 % menos de latencia. Esas dos formulaciones no son idénticas. Trátalas como copy de marketing y mide calidad y tiempo en los trabajos que hoy rechazas de verdad.
Nuevas herramientas de ChatGPT: Sketch, plantillas, comentarios y compartición#
La superficie de ChatGPT es un lanzamiento de producto encima del modelo. Con Images 2.5 llegaron cuatro herramientas:
- Sketch. Escribe
@Sketchen ChatGPT para dibujar una maquetación y combínala con una descripción en texto. Los ejemplos de OpenAI incluyen un garabato de plano de habitación que se convierte en un render de interior, y un contorno de figura que se convierte en una ilustración. Es una interacción de ChatGPT, no un parámetro documentado de la Image API. - Plantillas. Puntos de partida para formatos habituales. Las opciones con nombre incluyen Poster y Merch.
- Ediciones basadas en comentarios. Coloca un comentario sobre la imagen generada para cambiar solo esa región u objeto, en lugar de reescribir el prompt entero.
- Compartición de prompts. Comparte el prompt detrás de una imagen para que otra persona pueda volver a ejecutar la idea con sus propias fotos y detalles.
La disponibilidad es amplia: OpenAI dice que Images 2.5 se está desplegando para usuarios de ChatGPT, ChatGPT Work y Codex en todos los planes, en escritorio, móvil y web. Que Codex reciba los mismos modelos de imagen es la señal de que OpenAI quiere esta familia dentro de flujos de coding y agentes, no solo en un lienzo de consumo.
Qué expone en realidad la API#
La superficie para desarrolladores es más concreta que la lista de funciones de ChatGPT.
| Control | GPT Image 2.5 Flare y Sunburst |
|---|---|
| Calidad | low, medium, high, xhigh, max, auto (por defecto auto) |
| Tamaño | Recomendados 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, más WIDTHxHEIGHT personalizado |
| Reglas de tamaño personalizado | Múltiplos de 16, relación de aspecto entre 1:3 y 3:1, ningún borde por encima de 3840 px, 655.360–8.294.400 píxeles totales |
| Fondo | opaque, transparent o auto |
| Salida transparente | png o webp |
| Formatos | png (por defecto), jpeg, webp |
| Streaming | Imágenes parciales (0–3); cada parcial añade 100 tokens de salida de imagen |
| Endpoints | v1/images/generations y v1/images/edits |
Las resoluciones por encima de 2560x1440 son experimentales. Los modelos GPT Image anteriores se detenían en calidad high; xhigh y max son nuevos. Los fondos transparentes estaban en preview en gpt-image-2; están documentados como admitidos en ambos modelos 2.5.
OpenAI sigue listando límites que importan en producción: los prompts complejos pueden tardar hasta dos minutos; la colocación y la claridad del texto aún pueden fallar; los personajes recurrentes y los elementos de marca pueden derivar entre generaciones separadas; las maquetaciones densas aún pueden desplazar objetos. El modelo es más fuerte en el seguimiento de instrucciones. No es un motor de maquetación con garantía.
Para la decisión Flare frente a Sunburst, consulta GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst. Para un changelog versión a versión, consulta GPT Image 2.5 vs GPT Image 2.
Precios, batch y matemática de tokens#
Las tarifas estándar de tokens de la API coinciden con GPT Image 2:
| Tipo de token | Entrada | Entrada en caché | Salida |
|---|---|---|---|
| Imagen | 8 $ / 1 M | 2 $ / 1 M | 30 $ / 1 M |
| Texto | 5 $ / 1 M | 1,25 $ / 1 M | no se factura (el modelo genera imágenes) |
Tarifas iguales no significan un coste igual por imagen. OpenAI es explícito en que el consumo de tokens puede diferir según el modelo y el ajuste de calidad, y en que la calculadora de GPT Image 2 no estima el consumo de 2.5. Usa el campo usage de la respuesta. Los parciales en streaming añaden 100 tokens de salida de imagen cada uno. Las llamadas a la Responses API también facturan los tokens del modelo principal encima de la generación de imagen.
El precio Batch está listado para gpt-image-2 (la mitad de las tarifas estándar de imagen) y no está listado para Flare ni Sunburst. Si tu pipeline depende de los descuentos de la Batch API, esa es una razón para mantener GPT Image 2 en la mezcla en lugar de asumir que 2.5 heredó cada palanca comercial de 2.0.
Procedencia y seguridad#
OpenAI publicó una system card de ChatGPT Images 2.5 (Se abre en una pestaña nueva) el día del lanzamiento. Dos hechos de producción quedan claros:
- Procedencia. Los metadatos C2PA continúan, y OpenAI está añadiendo la marca de agua invisible SynthID de Google DeepMind en ChatGPT, Codex y la API.
- Pila de seguridad. Las peticiones se comprueban antes de la generación. Un modelo de razonamiento de seguridad monitoriza después las entradas de texto e imagen e inspecciona la salida final. OpenAI dice que ni Flare ni Sunburst cruzan los umbrales Bio High o Cyber High bajo su Preparedness Framework, y sigue aplicando mitigaciones precautorias de riesgo biológico.
La card también señala que un mayor realismo eleva el riesgo de deepfake si fallan las salvaguardas. Es una restricción de producto, no una nota a pie: los flujos con fotos de referencia y las ediciones de parecido seguirán chocando con bloqueos de política, y la API expone moderation_blocked con un objeto moderation_details grueso para el registro.
Qué significa esto si ya usas OmniArt#
En OmniArt, los modelos 2.5 exponen los mismos controles del espacio: 1080p / 1440p / 2160p, cinco ajustes de Calidad de Low a Max, relaciones de aspecto 1:1, 16:9, 9:16, 3:2 y 2:3, semilla opcional, hasta 16 imágenes de referencia y 1–4 imágenes por ejecución. Sketch, los pines de comentario sobre la imagen y las plantillas de ChatGPT se quedan en ChatGPT — no son controles de OmniArt.
| Si el discurso de 2.5 va en realidad de… | Siguiente paso práctico en OmniArt |
|---|---|
| Borradores rápidos y volumen | GPT Image 2.5 Flare en calidad Low y 1080p |
| Stills de producto o campaña con mucha edición | GPT Image 2.5 Sunburst cuando la composición esté aceptada |
| Maquetaciones que GPT Image 2 ya aprueba | GPT Image 2 — conserva un flujo cuyos resultados ya cumplen el brief |
| Fotogramas fotorrealistas o sets grandes de referencias | Nano Banana 2 o Seedream 5.0 Pro |
| Convertir un still aprobado en movimiento | Lleva el still al espacio de vídeo |
Los hábitos de la guía de prompts y edición de GPT Image 2.5 se transfieren: nombra el entregable, cita el copy exacto, da a cada referencia un solo trabajo y cambia un fallo cada vez. Usa subidas de referencia y prompts de edición cortos en OmniArt para el trabajo multi-turno; reserva Sketch y los pines de comentario para ChatGPT.
Preguntas frecuentes#
¿ChatGPT Images 2.5 es lo mismo que GPT Image 2.5?
Casi. ChatGPT Images 2.5 es el producto de consumo. GPT Image 2.5 es la familia de API, dividida en Flare y Sunburst. Herramientas de ChatGPT como @Sketch y los comentarios sobre la imagen no son lo mismo que la Image API.
¿Cuándo se lanzó GPT Image 2.5?
El 8 de septiembre de 2026, según la nota de lanzamiento de OpenAI, los snapshots del modelo y la documentación para desarrolladores.
¿Está GPT Image 2.5 en OmniArt?
Sí. GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2.5 Sunburst están en el selector de imagen bajo OpenAI GPT Image, con Flare como modelo de imagen por defecto. GPT Image 2 se queda para los flujos ya establecidos. Los precios de la Batch API de OpenAI son un servicio aparte del proveedor, no una opción del espacio de OmniArt.
¿Ha bajado OpenAI los precios de GPT Image 2?
No. Las tarifas estándar de tokens de GPT Image 2, Flare y Sunburst son las mismas. Los números a mitad de precio que aparecen para GPT Image 2 en la página de precios son tarifas Batch, que Flare y Sunburst no listan actualmente.
Cómo empezar en OmniArt#
Abre el espacio de imagen de OmniArt y pasa un brief de aceptación por Flare y Sunburst (o por Flare y un modelo que no sea de OpenAI). Mantén idénticos el prompt, las referencias, la relación de aspecto, el ajuste de calidad y los criterios de aprobación o rechazo. Si el brief está cargado de texto, puntúa el copy legible y la jerarquía. Si es un plano de producto, puntúa geometría, materiales y sombras de contacto. Esa comparación es más útil que una galería de lanzamiento.
Cuando un still quede aprobado, pásalo a vídeo sin cambiar de plataforma. OmniArt mantiene los modelos de imagen, vídeo, audio y música en un solo espacio, así que el modelo de imagen fija y el modelo de movimiento no tienen que venir del mismo proveedor.
