Poznaj ceny tokenów GPT Image 2.5 Flare i przykłady generowania lub edycji obrazów, w tym jakość, formaty wyjściowe i ustawienia obrazów referencyjnych.
Wejście tekstowe
Cena oficjalna
Cena API Hop Oszczędność 20%
Wejście tekstowe z pamięci podręcznej
Cena oficjalna
Cena API Hop Oszczędność 20%
Wejście obrazowe
Cena oficjalna
Cena API Hop Oszczędność 20%
Wejście obrazowe z pamięci podręcznej
Cena oficjalna
Cena API Hop Oszczędność 20%
Wyjście obrazowe
Cena oficjalna
Cena API Hop Oszczędność 20%
Cena referencyjna nie została niezależnie zweryfikowana. Przed porównaniem kosztów sprawdź aktualny cennik wydawcy, jednostki rozliczeniowe i obowiązujące warunki.
Zaloguj się, aby uruchomić z użyciem salda konta.
Podgląd przykładu
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-studio-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} Poniższe obrazy przypisano temu modelowi w podlinkowanym przewodniku poleceń OpenAI; nie są zarejestrowanymi wynikami API Hop. Wyświetlane polecenia i ustawienia to przykłady żądań do ponownego użycia, a nie zweryfikowane parametry odtworzenia; dostosowane polecenia są oznaczone. Przed użyciem edycji porównaj geometrię, napisy i niezamierzone zmiany z wejściem.
Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging. Give the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details. Use realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing. Include only the packaging label "Christmas Memories Edition". Make the design original, with no trademarks or watermarks.
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat. He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms. He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens. Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance. The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread. It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create." Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful. Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues. Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout. No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery. The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space. Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential. Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
Zaloguj się, aby uruchomić z użyciem salda konta.
Podgląd przykładu
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-extract-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} Zarejestrowano 22 października 2026 przez API Hop. Każdy wynik to jedno żądanie wskazanego modelu i trybu, a nie gwarancja skuteczności, szybkości ani jakości produkcyjnej. Poniższe odpowiedzi modeli pozostają w oryginalnym języku.
Porównanie wizualne pokazuje białe tło i zasadniczo zachowany obiekt oraz układ, z niewielkimi zmianami powierzchni i odbić. To nie jest edycja zachowująca pierwszy plan piksel w piksel. Porównaj krawędź szklanki, lód, poziom płynu, cytrynę, liść i podstawę z oryginalnym obrazem.
Ta odpowiedź nie powtórzyła nazwy modelu. Zapis zachowuje dokładny żądany model i ID żądania; nie weryfikuje niezależnie routingu do dostawcy.
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Edit the supplied product photograph. Replace only the turquoise background with a plain white studio background. Keep the same clear glass, orange drink level, ice, pedestal, lemon wedge and green leaf, with their shapes, colors and relative positions unchanged. Preserve the full composition. No new objects, text, logos or watermarks.",
"image_urls": [
"https://api.apihop.ai/generated/364459846248173568/0.png"
],
"n": 1,
"size": "16:9",
"resolution": "1k",
"quality": "low",
"output_format": "png",
"stream": false
}{
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"jobId": null,
"responseModel": null,
"responseAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z",
"finishedAt": "2026-10-22T12:29:32.056Z",
"usage": {
"input_tokens": 1588,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"image_tokens": 1508,
"text_tokens": 80
},
"output_tokens": 120,
"output_tokens_details": {
"image_tokens": 120,
"text_tokens": 0
},
"total_tokens": 1708
},
"outputSha256": null,
"responseEvidence": {
"sha256": "3d96458744456831cc560c668156c733e44354b29d28c2ffb24efed5ff91eec2",
"bytes": 317,
"phase": "submission",
"http": 200,
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"observedAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z"
},
"assets": [
{
"url": "/examples/apihop-2026-10-22/edit-flare-0.png",
"bytes": 1351789,
"sha256": "d7b191650099ac7780b15cf776bee65f1c316d1117626c81ce588abe3b3993d0",
"metadata": {
"programs": [],
"stream_groups": [],
"streams": [
{
"codec_name": "png",
"codec_type": "video",
"width": 1536,
"height": 864,
"r_frame_rate": "25/1"
}
],
"format": {
"size": "1351789"
}
},
"poster": null
}
]
}Poniższe obrazy przypisano temu modelowi w podlinkowanym przewodniku poleceń OpenAI; nie są zarejestrowanymi wynikami API Hop. Wyświetlane polecenia i ustawienia to przykłady żądań do ponownego użycia, a nie zweryfikowane parametry odtworzenia; dostosowane polecenia są oznaczone. Przed użyciem edycji porównaj geometrię, napisy i niezamierzone zmiany z wejściem.
Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background. Output: centered product, crisp silhouette, no halos/fringing. Preserve product geometry and label legibility exactly. Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow. Do not restyle the product; remove the background and preserve clean alpha transparency.
Turn this drawing into a photorealistic image. Preserve the exact layout, proportions, and perspective. Choose realistic materials and lighting consistent with the sketch intent. Do not add new elements or text.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood. Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects. Keep all other aspects of the image unchanged. Photorealistic contact shadows and fabric texture.
Pozycjonujemy GPT Image 2.5 Flare jako model obrazowy AI do codziennego generowania, produkcji materiałów komercyjnych i szybkich iteracji wizualnych. OpenAI wydał serię GPT Image 2.5 8 września 2026 w dwóch wersjach: Flare i Sunburst. Flare mocniej stawia na szybkość i efektywność kosztową, a Sunburst lepiej pasuje do pracy wymagającej większej szczegółowości i precyzji edycji.
W porównaniu z GPT Image 2 główna wartość Flare polega nie tylko na pięknych obrazach, lecz na wielu rundach prób z krótszym oczekiwaniem. OpenAI pozycjonuje go jako domyślny wybór większości aplikacji i podaje opóźnienie generowania około 50% niższe niż GPT Image 2, wraz z poprawą szczegółów, zachowania referencji i edycji. Oficjalne ogłoszenie OpenAI
Flare warto naszym zdaniem testować najpierw przy częstym generowaniu reklam, materiałów społecznościowych, zdjęć produktów i prototypów. Nie uważamy jednak, że przewyższa GPT Image 2 w każdej metryce jakości. Jeśli wymagania jakościowe są mniejsze, a szybkość ważniejsza, Flare może być dobrym wyborem.
GPT Image 2.5 Flare przyjmuje tekst i obrazy oraz generuje nowe obrazy. Może tworzyć grafikę bezpośrednio z opisów lub modyfikować istniejące zdjęcia, szkice projektowe i referencje.
Te możliwości pasują naszym zdaniem do różnych procesów. Jeśli chcesz nowej grafiki promocyjnej produktu, opisz obiekt, kompozycję, światło i styl. Jeśli masz już w większości dobry obraz i potrzebujesz tylko zmiany tła, ubioru osoby lub tekstu, prześlij referencyjny URL przez ten sam punkt Images generations API Hop zamiast zaczynać od zera.
Na poziomie API Flare obsługuje jakość low, medium, high, xhigh, max i auto. Wymiary wyjścia można dostosować do około 4K w oficjalnych limitach pikseli. Może też generować PNG lub WebP z przezroczystym tłem.
Zalecamy dobierać jakość i wymiary do końcowego użycia zamiast ustawiać każde zadanie na max. Na przykład zwykłe miniatury witryn i podglądy społecznościowe mogą zacząć od medium; dla głównych zdjęć produktów wymagających wielu szczegółów zwiększaj jakość stopniowo.
Ważną zmianą GPT Image 2.5 Flare jest naszym zdaniem większa uwaga na części obrazu, których nie należy modyfikować.
Edycja AI często miała wcześniej problem: chcieliśmy zmienić tylko kolor ubrania, ale zmieniały się też twarz, tło lub kompozycja. W projekcie komercyjnym oznacza to konieczność ponownego przeglądu wcześniej zaakceptowanych materiałów.
W GPT Image 2.5 OpenAI skupił się na miejscowych edycjach, zachowaniu obiektu z referencji i kolejnych poprawkach. W oficjalnych materiałach premierowych szef produktu Higgsfield AI Axultan Alimkulov szczególnie chwalił zachowywanie osób, kompozycji i tożsamości wizualnej przez Flare podczas zmian. Opinie wczesnych klientów OpenAI
Uważamy tę zdolność za szczególnie cenną dla fotografii produktowej, wirtualnych modeli i materiałów marki. Zespoły e-commerce mogą na przykład próbować kolejnych reklam z różnymi tłami przy zachowaniu kształtu produktu, logo i etykiety.
Nie oznacza to jednak doskonałej niezmienności każdego piksela. Nadal zalecamy jawnie wskazywać, co wolno zmienić, a co zachować, oraz sprawdzać końcowy obraz, szczególnie twarze, logo, opakowania i tekst na produktach.
Przez API Hop chcemy pomóc szybciej poznać działanie GPT Image 2.5 Flare w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.
Wystarczy zalogować się do API Hop, utworzyć klucz API i dodać niewielkie saldo, aby wypróbować generowanie obrazów online. Ocena nie wymaga wcześniejszego pisania integracji API ani stałego planu do krótkiego testu. Ogranicza też samodzielne utrzymywanie kont różnych platform modeli.
Jedną z głównych zalet GPT Image 2.5 Flare jest naszym zdaniem ograniczenie czasu twórczych prób i błędów.
Dla specjalistów reklamy i mediów społecznościowych gotowość obrazu zależy od wielu szczegółów, takich jak kąt produktu, kolor tła, poza osoby i ogólny styl. Nawet przy jasnym kierunku zwykle potrzeba kilku wersji do wyboru.
W rzeczywistych testach API OneWave opublikowanych 8 września 2026 mediana generowania Flare przy 1024×1024 i jakości high wynosiła 16.7 sekundy, wobec 117.8 sekundy GPT Image 2. Taka różnica bezpośrednio zmienia naszym zdaniem sposób produkcji materiałów, bo nowy pomysł wymaga znacznie krótszego oczekiwania. Praktyczny test OneWave
Użytkownikom potrzebującym wielu wariantów reklam zalecamy Flare na etapie poszukiwań, na przykład do przygotowania kilku kierunków tła, kamery i stylu naraz, a potem wybrania wersji do dopracowania.
Szybkość oczywiście nie zastępuje przeglądu jakości. Nadal sprawdzaj opisy produktów, elementy marki i szczegóły ludzi w reklamach. Zwłaszcza nie pomijaj końcowej kontroli człowieka tylko dlatego, że generowanie przyspieszyło.
GPT Image 2.5 Flare nadaje się do fotografii produktowej, obrazów codziennych scen i materiałów fotorealistycznych. OpenAI podkreśla poprawę naturalnego światła, faktur powierzchni i wierności referencji w nowej serii; także uważamy je za bardziej zauważalne zmiany dla codziennych użytkowników.
Klient opisał portret wygenerowany jedną próbą Flare, który zadowolił go bez dalszej edycji. Najbardziej zaskoczyły go światło i oddanie materiałów.
Nie każdy oczywiście uzyskuje idealny wynik Flare. Zalecamy możliwie jasno opisać wszystkie potrzebne szczegóły. Na przykład dla zdjęć produktu marki kawowej dostarcz referencję opakowania i jawnie wymagaj zachowania proporcji, logo, etykiety i kolorów marki zamiast wpisywać tylko „wygeneruj wysokiej jakości reklamę kawy”.
Z opinii klientów wynika, że edycja obrazów stanowi większą część codziennej pracy niż generowanie od zera; nasze obecne dane pokazują proporcję bliską 3:1.
Na przykład kompozycja reklamy i projekt postaci są gotowe, ale klient chce innego koloru ubrania lub nowego tła produktu. Idealny wynik zmienia tylko wskazaną treść, zachowując pozostałe zaakceptowane szczegóły.
W niezależnym teście z 8 września 2026 Genflick zmieniał musztardowożółty szalik postaci na kobaltowy, wymagając niezmienionej twarzy, okularów, pozy i tła. Przy tych samych proporcjach płótna próbki Flare na medium i high wykonały edycję, zachowując inne główne elementy wizualne. Test edycji Genflick
Zaznaczamy jednak, że chodzi o podobieństwo wizualne, a nie identyczne piksele poza edytowanym obszarem.
Dla zwykłych zdjęć produktów, poprawek plakatów i ubrań zalecamy więc najpierw Flare. Przy logo marki, złożonej konstrukcji produktu lub ścisłym zachowaniu oryginału warto dodatkowo przetestować Sunburst albo połączyć model z tradycyjnymi narzędziami do dokładnych korekt.
Uważamy wiele obrazów referencyjnych za bardzo cenne dla storyboardów krótkich dramatów, postaci komiksowych, zestawów produktów i identyfikacji wizualnej marki.
Załóżmy, że przygotowano karty referencyjne dwóch postaci i tło stałej sceny. Następnie te dwie postacie mają wykonać określoną czynność w tej scenerii, zachowując ubiór i cechy.
Klient tworzący animowane komiksy opisał test trzech referencji: dwie postacie + jedna scena. Poprosił o obraz, na którym jedna postać podaje drugiej kubek. W pokazanych wynikach medium i high Flare zachował główne cechy, ubrania i otoczenie oraz ułożył postacie i działania zgodnie z żądaniem. Uważamy na tej podstawie, że Flare może już służyć do przygotowania części sekwencyjnych treści wizualnych.
Wcześniejsze modele obrazowe często generowały atrakcyjne plakaty, ale przy dokładnym tekście, datach i cenach powszechne były błędy pisowni i liczb.
W rzeczywistych testach plakatów obuwia i odzieży naszych klientów e-commerce Flare poprawnie wyrenderował wskazane nagłówki, podtytuły i ceny. Widzimy na tej podstawie, że GPT Image 2.5 Flare może już służyć do praktycznych prac projektowych w tym obszarze.
Oprócz tekstu użyteczna jest przezroczystość tła. Zespół oceniający Manus chwalił poprawę generowania przezroczystego tła Flare w oficjalnych materiałach OpenAI.
Zalecamy Flare do pierwszych wersji plakatów wydarzeń, naklejek produktów, ilustracji witryn, grafik społecznościowych i prostych ikon. Dla przezroczystych obrazów można z pomocą AI opracować narzędzie sprawdzające kanał alfa pliku, aby uniknąć błędów.
W tej sekcji opieramy się głównie na oficjalnych materiałach OpenAI i testach OneWave, Genflick, HummingBytes, IMG.LY oraz Fuser.
Rozdzielczości, jakość, prompty i środowiska nie są identyczne we wszystkich testach. Zachowujemy więc ważne warunki zamiast bezpośrednio łączyć wyniki różnych źródeł w jeden ranking.
W niezależnych testach OneWave z 8 września 2026 trzy modele używały tego samego promptu, rozdzielczości 1024×1024 i jakości high. Każdy model wykonał 9 prób generowania.
Wyniki były następujące:
| Model | Mediana czasu generowania | Koszt obrazu |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3 s | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8 s | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7 s | $0.0532 |
W tym zestawie Flare generował około 7 razy szybciej niż GPT Image 2, co stanowiło wyraźną przewagę. Podobny trend obserwował HummingBytes. W 19 generowaniach na high średni czas Flare wynosił około 25.1 sekundy, wobec 128.4 sekundy GPT Image 2. Bezwzględne czasy obu niezależnych testów różniły się, ale oba pokazały wyraźną przewagę szybkości Flare. Test OneWave · Test HummingBytes
Jeśli biznes wymaga częstego próbowania różnych promptów, na przykład w generatorze obrazów AI, narzędziu marketingowym lub generatorze zdjęć e-commerce, najpierw testuj Flare.
W usługach online obiecujących stały czas odpowiedzi oprócz średniej mierz jednak P95 i P99 oraz wdrażaj odpowiednie limity czasu i ponowienia. Nie traktuj 16.7 sekundy z testów jako stałego czasu usługi.
Sekundy · Mniej znaczy lepiej
Wyniki niezależnego testu, a nie gwarantowany czas odpowiedzi. Nie łącz z osobnym testem HummingBytes.
Źródło: OneWave · Skala od zera
Sekundy · Mniej znaczy lepiej
Przybliżone średnie, a nie mediany. To osobny test o innych warunkach.
Źródło: HummingBytes · Skala od zera
Kolejną zaletą Flare jest koszt generowania.
Według oficjalnego cennika API OpenAI standardowe ceny przetwarzania GPT Image 2.5 Flare są następujące:
| Typ tokenów | Cena za milion tokenów |
|---|---|
| Wejście tekstowe | $5.00 |
| Buforowane wejście tekstowe | $1.25 |
| Wejście obrazowe | $8.00 |
| Buforowane wejście obrazowe | $2.00 |
| Wyjście obrazowe | $30.00 |
Flare i GPT Image 2 mają te same ceny za token. Różnica rzeczywistego kosztu obrazu wynika głównie ze zużycia tokenów podczas generowania, a nie obniżenia ceny jednostkowej. Ceny modelu Flare OpenAI
W teście OneWave z tym samym promptem, rozdzielczością i high Flare kosztował $0.0532 za obraz, a GPT Image 2 $0.2112. Rzeczywisty koszt Flare był więc około jedną czwartą kosztu starszej wersji.
Uważamy to za ważne dla SaaS generujących obrazy na dużą skalę. Jeśli narzędzie marketingowe AI pozwala wielokrotnie zmieniać prompty, tworzyć kandydatów i wybierać końcową wersję spośród wielu wyników, niższy koszt obrazu bezpośrednio wpływa na marżę brutto produktu.
Przed formalną integracją zalecamy osobno testować jakość i zużycie tokenów na medium, high i xhigh, szukając najniższej jakości akceptowalnej dla użytkowników.
USD za obraz · Mniej znaczy lepiej
Koszty na obraz z tego testu, a nie ceny za milion tokenów ani ceny API Hop.
Źródło: OneWave · Skala od zera
Poprawność tekstu w obrazach jest dla nas ważnym wskaźnikiem gotowości modelu do komercyjnych procesów projektowych.
OneWave użył trzech modeli do wygenerowania tabeli cen z 24 wskazanymi elementami tekstowymi, obejmującymi liczby, ułamki dziesiętne, ceny i konkretne ciągi znaków.
W tym teście GPT Image 2 i GPT Image 2.5 Flare poprawnie wygenerowały wszystkie 24 elementy, a GPT Image 1 tylko 19.
Ponadto część naszych użytkowników e-commerce porównała niedawno trzy zadania: baner sklepu, grafikę szczegółów produktu i broszurę. Flare poprawnie wygenerował wszystkie 583 wymagane znaki w trzech obrazach testowych.
Wyniki pokazują naszym zdaniem, że Flare potrafi już obsługiwać wiele grafik z tekstem, takich jak plakaty wydarzeń, menu, koncepcje opakowań i materiały społecznościowe z objaśnieniami.
Do zwykłych plakatów promocyjnych zalecamy Flare jako pierwszą wersję. Przy ścisłych wymaganiach tekstowych lepiej generować nim tło i elementy wizualne, a końcowy tekst dodać programowym narzędziem składu, co zwykle jest bardziej niezawodne.
Poprawne elementy tekstowe · Więcej znaczy lepiej
Jedno zadanie, a nie ogólny wskaźnik dokładności. Nie uwzględniono osobnego testu klienta obejmującego 583 znaki.
Źródło: OneWave · Skala od zera
W rzeczywistym projekcie komercyjnym prompt często nie tylko opisuje obiekt, lecz zawiera wiele wymagań do jednoczesnego spełnienia.
OneWave przygotował złożony prompt długości około 1253 znaków z 8 warunkami do sprawdzenia, takimi jak liczby obiektów, kolejność położenia, miejsca tekstu, kierunek światła i elementy zabronione.
W tym teście:
| Model | Spełnione ograniczenia |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
W tym zadaniu Flare nie tylko poprawnie rozpoznał obiekty do wygenerowania, ale też obsłużył relacje przestrzenne i wykluczenia. Test złożonego promptu OneWave
Sukces ten należy jednak oddzielić od pełnej kontroli stylu artystycznego.
Klient pracujący ze storyboardami dziewięciokadrowymi zgłosił, że po zmianie GPT Image 2 na Flare ten sam prompt od razu wygenerował dziewięć kadrów, zachowując główne cechy postaci i w dużej mierze kolejność ujęć. Mimo żądanego stylu ilustracyjnego wynik nadal wyraźnie skłaniał się ku fotorealistycznym obrazom filmowym.
Rozumienie struktury sceny nie oznacza więc ścisłego spełnienia każdego wymogu stylu. Zalecamy ustrukturyzowane prompty, osobno opisujące obiekty, położenia, liczby, tekst i treść niezmienną. Zwykle dają stabilniejsze wyniki niż nieuporządkowany opis.
Jeśli projekt szczególnie wymaga spójnego stylu, jak komiks, ilustracje marki lub storyboard animacji, dodaj referencje, aby lepiej kontrolować wynik.
Spełnione ograniczenia · Więcej znaczy lepiej
Wyniki konkretnego zadania nie dowodzą pełnej kontroli nad stylem artystycznym.
Źródło: OneWave · Skala od zera
OpenAI wskazuje precyzyjną edycję jako główne ulepszenie GPT Image 2.5, ale wyniki i szybkość edycji nadal należy naszym zdaniem badać oddzielnie.
OneWave użył w testach edycji tego samego obrazu źródłowego i uzyskał:
| Model | Mediana czasu edycji | Koszt edycji |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7 s | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3 s | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0 s | $0.0143 |
Flare nie był w tych testach szybszy niż GPT Image 2; był nieco wolniejszy, a koszty edycji były identyczne.
Z drugiej strony testy zmiany koloru szalika Genflick dla Flare i Sunburst pokazały, że oba modele potrafią zmienić lokalny kolor przy zachowaniu głównych cech postaci i proporcji płótna. Test przezroczystej ikony czajnika Genflick potwierdził też, że Flare zwraca przezroczysty PNG rzeczywiście zawierający kanał alfa. Test wydajności edycji OneWave · Testy edycji i przezroczystości Genflick
Większą wartość zmiany na Flare widzimy, gdy biznes głównie generuje obrazy od zera. Jeśli użytkownicy kolejno edytują istniejące obrazy, nie ma potrzeby natychmiastowej migracji tylko z powodu nowej wersji.
Zalecamy zachować GPT Image 2, jeśli spełnia potrzeby, i rozszerzać Flare dopiero wtedy, gdy wyraźnie ogranicza błędne zmiany i ręczne poprawki.
Sekundy · Mniej znaczy lepiej
Flare był nieco wolniejszy od GPT Image 2 w tym teście edycji.
Źródło: OneWave · Skala od zera
USD za edycję · Mniej znaczy lepiej
Flare i GPT Image 2 miały ten sam koszt w tym teście. Nie są to ceny API Hop.
Źródło: OneWave · Skala od zera
Główną przewagą GPT Image 2.5 Flare nad GPT Image 2 jest naszym zdaniem podobna jakość generowanych obrazów przy niższym koszcie czasu i tokenów.
W testach OneWave na tych samych warunkach mediana generowania Flare wynosiła 16.7 sekundy, wobec 117.8 sekundy GPT Image 2. Koszty obrazu wynosiły odpowiednio $0.0532 i $0.2112.
Na tej podstawie w nowych projektach wymagających częstego generowania bardziej skłaniamy się ku Flare.
Jednak w edycji istniejących obrazów GPT Image 2 miał nieco krótszą medianę czasu, a oba modele kosztowały tyle samo. Przewaga szybkości Flare nie obejmuje więc każdej edycji. Test porównawczy OneWave
Zalecamy: jeśli budujesz produkt tekst na obraz z GPT Image 2, priorytetowo przetestuj migrację do Flare. Jeśli dominują modyfikacje zdjęć, tła i zmiany miejscowe, najpierw porównaj powodzenie edycji i zachowanie obiektu, a potem zdecyduj o aktualizacji.
W nowych projektach umieścilibyśmy Flare na początku domyślnej krótkiej listy dzięki wyraźniejszym praktycznym zaletom szybkości i kosztu.
GPT Image 2.5 Flare i Sunburst należą do tej samej rodziny, ale nie są skierowane dokładnie do tej samej pracy.
Oficjalne definicje OpenAI są jasne: Flare jest mniejszym modelem stawiającym na szybkość, a Sunburst modelem bazowym mocniej akcentującym jakość obrazu i precyzję edycji.
W 19 testach generowania na high HummingBytes średni czas Flare wynosił około 25.1 sekundy, a Sunburst 36.3 sekundy. Flare był w tym zestawie wyraźnie szybszy. Praktyczne porównanie HummingBytes
W złożonym teście promptu OneWave zarówno Flare, jak i Sunburst spełniły wszystkie 8 ograniczeń. Część prostych plakatów i miejscowych zmian koloru Genflick też nie wykazała wyraźnej przewagi ukończeń po przejściu na Sunburst.
Gdy wymagania jakościowe są już spełnione, Sunburst może naszym zdaniem tylko wydłużyć czekanie bez dostatecznie wyraźnej korzyści.
Zalecamy strategię dwuetapową: najpierw Flare do szybkiego generowania różnych pomysłów, a po wyborze kompozycji i stylu przez użytkownika Sunburst do precyzyjnych poprawek.
Na przykład narzędzie projektowania reklam może wygenerować dziesięć koncepcji Flare, a potem dopracować wybraną grafikę w Sunburst. Ułatwia to równoważenie efektywności i jakości.
Nano Banana 2.1 Google to jeden z modeli obrazowych, które warto naszym zdaniem oceniać obok Flare.
6 października 2026 Fuser przeprowadził praktyczny zestaw pięciu zadań porównujących Nano Banana 2.1 i GPT Image 2.5 Flare.
Nano Banana 2.1 lepiej radził sobie w nich z fotografią produktową, dokładniej odwzorowując tła i cienie. Flare miał przewagę w spójności postaci, części scen fotorealistycznych i edycji tła produktów. Oba poprawnie wygenerowały treść w określonym teście tekstu plakatu. Praktyczny test obu modeli Fuser
Uważamy te wyniki za użyteczne, bo pokazują ścisły związek mocnych stron modelu z konkretnym zadaniem.
Jeśli produkt wymaga zachowania twarzy i szczegółów ubioru wirtualnej postaci w wielu nowych scenach, najpierw testuj Flare.
Jeśli biznes obejmuje głównie fotografię, prezentacje produktów i główne zdjęcia e-commerce, Nano Banana 2.1 też warto sprawdzić, zwłaszcza pod kątem geometrii produktu, materiałów i światła.
Przed integracją komercyjną użyj własnych zdjęć jako referencji i wygeneruj wiele obrazów każdym modelem w tej samej docelowej rozdzielczości. Porównaj powodzenie pierwszej próby, końcową użyteczność i rzeczywisty koszt akceptowalnego obrazu, zanim wybierzesz rozwiązanie dla biznesu.
Uważamy FLUX.3 Image za kolejny model do porównania z Flare, zwłaszcza przy edycji obrazów i produkcji materiałów marki.
W zestawie opublikowanym 2 października 2026 Fuser porównał oba modele na trzech zadaniach tekstowych i dwóch edycjach miejscowych.
W testach tekstu FLUX.3 Image i GPT Image 2.5 Flare poprawnie wygenerowały wszystkie 583 wskazane znaki, bez zauważalnej różnicy.
Wyniki FLUX.3 Image w edycji miejscowej zasługują jednak na bliższe spojrzenie.
Na przykład przy zastąpieniu papierowego kubka kubkiem ceramicznym na zdjęciu kawiarni Fuser zmierzył przekroczenie tolerancji zmian dla 7.7% pikseli poza wskazanym obszarem we Flare, wobec tylko 0.4% w FLUX.3 Image. Przy innej zmianie daty plakatu udziały zmian poza celem wyniosły odpowiednio 25.0% i 12.9%. Praktyczne porównanie FLUX.3 Image Fuser
Liczby pokazują naszym zdaniem, że mimo poprawy edycji miejscowej Flare FLUX.3 Image może mieć przewagę w części scenariuszy wymagających ścisłego zachowania oryginału.
Zalecamy: dla ogólnych generatorów obrazów, kreacji reklamowej i szybkich narzędzi projektowych najpierw rozważ Flare. Jeśli aplikacja wprowadza bardzo małe zmiany w gotowych plakatach, zdjęciach produktów lub obrazach marki, a reszta ma pozostać możliwie niezmienna, priorytetowo porównaj FLUX.3 Image.
W tym drugim przypadku bardziej niż atrakcyjne generowanie interesuje nas dokładna zmiana wskazanego obszaru bez naruszenia wcześniej zaakceptowanej treści.
Utwórz klucz API API Hop dla serwera, a następnie wyślij JSON do POST /openai/v1/images/generations z ID modelu widocznym na tej stronie i prompt. Pomiń image_urls przy generowaniu nowego obrazu. Sprawdź aktualną cenę modelu przed wysłaniem; generowanie jest płatne i nie jest bezpłatnym testem połączenia.
Wyślij wybrany model, polecenie edycji i image_urls do POST /openai/v1/images/generations. Podaj maksymalnie 16 publicznie dostępnych adresów HTTP(S) obrazów. Ten punkt końcowy API Hop używa JSON zarówno do generowania, jak i edycji obrazów referencyjnych. Obecny publiczny kontrakt nie obsługuje przesyłania multipart, URI danych base64, mask ani osobnej ścieżki /images/edits. Opisz, co zmienić i które szczegóły zachować, a następnie sprawdź każdy wynik. Aby kontynuować edycję, prześlij poprzedni wynik jako referencyjny URL; ten punkt końcowy nie przechowuje historii rozmowy.
Przy stream: false API Hop czeka na zakończenie i zwraca adresy obrazów w data[].url wraz z dostępnymi informacjami o użyciu. Sprawdź status HTTP i treść odpowiedzi przed odczytem wyniku. Używaj udokumentowanego formatu odpowiedzi tego punktu końcowego zamiast parsera odpowiedzi Base64 dostawcy. Pobierz gotowe obrazy do własnej pamięci, jeśli aplikacja wymaga długotrwałego dostępu.
Przy stream: true odczytuj zdarzenia SSE do image_generation.completed i [DONE] oraz obsługuj zdarzenia błędów. Nie ma gwarancji częściowych podglądów obrazów. Ten punkt końcowy Images generations nie zwraca ID zadania do odpytywania. Jeśli połączenie zakończy się przed ukończeniem, zachowaj dostępne identyfikatory żądania i sprawdź zapisy żądania oraz użycie konta przed ponownym, potencjalnie płatnym generowaniem. Rozłączenie klienta nie dowodzi anulowania generowania.
gpt-image-2.5-flaremodel jest wymagane; te przykłady używają ID modelu bieżącej strony. Sprawdź dostęp klucza API do modelu przez GET /v1/models.
POST /openai/v1/images/generationscurl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2.5-flare","prompt":"Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging.\nGive the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details.\nUse realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing.\nInclude only the packaging label \"Christmas Memories Edition\". Make the design original, with no trademarks or watermarks.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'Utwórz klucz API API Hop dla serwera, a następnie wyślij JSON do POST /openai/v1/images/generations z ID modelu widocznym na tej stronie i prompt. Pomiń image_urls przy generowaniu nowego obrazu. Sprawdź aktualną cenę modelu przed wysłaniem; generowanie jest płatne i nie jest bezpłatnym testem połączenia.
Wyślij wybrany model, polecenie edycji i image_urls do POST /openai/v1/images/generations. Podaj maksymalnie 16 publicznie dostępnych adresów HTTP(S) obrazów. Ten punkt końcowy API Hop używa JSON zarówno do generowania, jak i edycji obrazów referencyjnych. Obecny publiczny kontrakt nie obsługuje przesyłania multipart, URI danych base64, mask ani osobnej ścieżki /images/edits. Opisz, co zmienić i które szczegóły zachować, a następnie sprawdź każdy wynik. Aby kontynuować edycję, prześlij poprzedni wynik jako referencyjny URL; ten punkt końcowy nie przechowuje historii rozmowy.
Przy stream: false API Hop czeka na zakończenie i zwraca adresy obrazów w data[].url wraz z dostępnymi informacjami o użyciu. Sprawdź status HTTP i treść odpowiedzi przed odczytem wyniku. Używaj udokumentowanego formatu odpowiedzi tego punktu końcowego zamiast parsera odpowiedzi Base64 dostawcy. Pobierz gotowe obrazy do własnej pamięci, jeśli aplikacja wymaga długotrwałego dostępu.
Przy stream: true odczytuj zdarzenia SSE do image_generation.completed i [DONE] oraz obsługuj zdarzenia błędów. Nie ma gwarancji częściowych podglądów obrazów. Ten punkt końcowy Images generations nie zwraca ID zadania do odpytywania. Jeśli połączenie zakończy się przed ukończeniem, zachowaj dostępne identyfikatory żądania i sprawdź zapisy żądania oraz użycie konta przed ponownym, potencjalnie płatnym generowaniem. Rozłączenie klienta nie dowodzi anulowania generowania.
Dokumentacja rodziny i protokołu
GPT Image 2.5
Pełna dokumentacja APIGeneruj obrazy za pomocą Flare lub edytuj obrazy referencyjne za pomocą Sunburst.
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations