GPT Image 2.5：OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日发布了什么

OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日发布了 ChatGPT Images 2.5，并把 API 侧拆成两个模型：gpt-image-2.5-flare 与 gpt-image-2.5-sunburst。公司称，人们现在每周在 ChatGPT Images 与 GPT Image API 上生成超过 30 亿张图片。有用的问题不是版本号有没有涨，而是：发布里哪些是 ChatGPT 产品功能、哪些是你可以直接调用的 API 模型，以及还有什么必须用真实 brief 去实测。

GPT Image 2 已经在 OmniArt 的图片工作台里。GPT Image 2.5 还没进选择器。本文是一份基于 OpenAI 发布帖、API 文档、定价页与系统卡的能力梳理——并不是说新模型今天就能在 OmniArt 上选到。

GPT Image 2.5 究竟是什么

发布用了两个名字，它们不能互换。

快照锁定了 9 月 8 日的构建：gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 与 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08。两者都接受文本与图片输入并输出图片，都支持局部重绘。在当前目录里，两者都不是 chat-completions 或 batch 模型。

如果你只需要一条提示词出一张图，OpenAI 会把你指向 Image API。如果你要对话式、多轮编辑，它会把你指向 Responses API：用主线模型（文档示例里是 gpt-6-astra）把 Flare 或 Sunburst 当作图片生成工具来调用。

OpenAI 说改进了什么

发布帖把模型工作归纳成四个生产问题，而不是一句笼统的“画面更漂亮”：

• 观感。 光线更自然，纹理更丰富。
• 身份。 更好地从参考照片里保住主体。
• 编辑。 只改你点名的那一块——包括复杂主体与背景——并在多轮里保住此前的修改。
• 速度。 相对 Images 2.0，图片生成延迟最高降低约 50%。

OpenAI 还说，Images 2.5 对真实世界信息的还原更准，能处理更复杂的版面（含透明背景），并更稳定地保持你要求的视觉风格。API 视频对分工更具体：Sunburst 被定位为视觉保真与指令跟随，精确到“写字用哪只手”；Flare 被定位为比 GPT Image 2 快 50% 以上。发布帖另有一套说法：Flare 以比 GPT Image 2 低 50% 的延迟交付更高画质图片。这两套措辞并不完全一样。把它们当营销文案，并在你今天真正会拒稿的任务上同时测画质与耗时。

新的 ChatGPT 工具：Sketch、模板、批注、分享

ChatGPT 侧是叠在模型之上的产品发布。Images 2.5 一并带来四项工具：

1. Sketch。 在 ChatGPT 里输入 @Sketch 画出布局，再配上文字描述。OpenAI 的例子包括房间布局涂鸦变成室内效果图、人物轮廓变成插画。这是 ChatGPT 交互，不是已文档化的 Image API 参数。
2. 模板。 常见版式的起点。已点名的选项包括 Poster 与 Merch。
3. 批注式编辑。 在生成图上放一条批注，只改那个区域或物体，而不用重写整条提示词。
4. 提示词分享。 分享图片背后的提示词，让别人用自己的照片与细节重跑这个想法。

覆盖面很广：OpenAI 称 Images 2.5 正在向 ChatGPT、ChatGPT Work 与 Codex 用户滚动发布，覆盖各档位，桌面、移动与网页都有。Codex 拿到同一套图片模型，说明 OpenAI 希望这个系列进入编码与 agent 工作流，而不只是消费者画布。

API 实际暴露了什么

开发者侧比 ChatGPT 功能列表更具体。

高于 2560x1440 的分辨率仍属实验性。更早的 GPT Image 模型画质止于 high；xhigh 与 max 是新增的。透明背景在 gpt-image-2 上曾是预览；在两款 2.5 模型上已文档化为正式支持。

OpenAI 仍列出生产里要紧的限制：复杂提示词可能要等最多两分钟；文字位置与清晰度仍可能失败；跨次独立生成时，反复出现的角色与品牌元素可能漂移；密集版面仍可能放错物体。模型在指令跟随上更强，但不是带保证的排版引擎。

Flare 与 Sunburst 怎么选，见 GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst。版本对照变更，见 GPT Image 2.5 vs GPT Image 2。

定价、Batch 与 token 计算

标准 API token 费率与 GPT Image 2 一致：

费率相同不等于每张图成本相同。OpenAI 明确说，token 消耗会因模型与画质设置而不同，而且 GPT Image 2 计算器估不了 2.5 的消耗。请读响应里的 usage 字段。流式部分图每张额外加 100 个图片输出 token。Responses API 调用还会在图片生成之外计主线模型的 token。

Batch 定价列在 gpt-image-2 上（标准图片费率的一半），Flare 与 Sunburst 没有列出。如果你的流水线依赖 Batch API 折扣，这是继续保留 GPT Image 2 的理由，而不是默认 2.5 继承了 2.0 的每一个商业旋钮。

出处与安全

OpenAI 在发布当天公布了 ChatGPT Images 2.5 系统卡。两条生产事实很清楚：

• 出处。 C2PA 元数据继续保留，OpenAI 还在 ChatGPT、Codex 与 API 上加入 Google DeepMind 的 SynthID 隐形水印。
• 安全栈。 请求在生成前会检查。随后有一个安全推理模型监控文本与图片输入，并检查最终输出。OpenAI 称 Flare 与 Sunburst 均未越过其 Preparedness Framework 下的 Bio High 或 Cyber High 阈值，并仍施加预防性的生物风险缓解措施。

系统卡也指出，更高写实度会在防护失效时抬高深度伪造风险。这是产品约束，不是脚注：参考照片工作流与肖像编辑会继续撞上策略拦截，API 会返回 moderation_blocked，并带一个粗粒度的 moderation_details 对象供日志记录。

如果你已经在用 OmniArt，这意味着什么

你不必停产、干等选择器上的标签。GPT Image 2 仍是 OmniArt 上的 OpenAI 图片模型，而这次发布瞄准的工作——可读版面、产品静物、保住参考图的编辑、透明素材——本来就是团队把它放在 Nano Banana 2 与 Seedream 旁边的原因。

GPT Image 2.5 提示词与编辑指南里的习惯可以迁移：点名交付物、给精确文案加引号、给每张参考图只派一件事，一次只改一个失败点。Sketch、批注钉与 xhigh / max 画质是 2.5 专属；其余 brief 纪律不是。

常见问题

ChatGPT Images 2.5 和 GPT Image 2.5 是一回事吗？

差不多。ChatGPT Images 2.5 是面向消费者的产品。GPT Image 2.5 是 API 系列，拆成 Flare 与 Sunburst。ChatGPT 工具如 @Sketch 与图上批注，并不等同于 Image API。

GPT Image 2.5 什么时候发布的？

2026 年 9 月 8 日，依据 OpenAI 的发布帖、模型快照与开发者文档。

GPT Image 2.5 在 OmniArt 上了吗？

截至发稿时还没有。GPT Image 2 是 OmniArt 工作台里的 OpenAI 图片模型。等 2.5 可选时，它应当坐在该模型旁边，而不是替换整套图片栈。

OpenAI 下调了 GPT Image 2 的价格吗？

没有。GPT Image 2、Flare 与 Sunburst 的标准 token 费率相同。定价页上 GPT Image 2 出现的半价数字是 Batch 费率，Flare 与 Sunburst 目前没有列出。

在 OmniArt 上开始

打开 OmniArt 图片工作台，用同一份验收 brief 分别跑 GPT Image 2 和另一款模型。保持提示词、参考图、画面比例与通过/不通过标准完全一致。如果 brief 偏文字，就打可读文案与层级；如果是产品图，就打几何、材质与接触阴影。这种对比比发布画廊有用得多。

静物通过之后，不用换平台就能推进到视频。OmniArt 把图片、视频、音频与音乐模型放在同一个工作台，所以出静物的模型与做动态的模型不必来自同一家服务商。