了解 GPT Image 2.5 Flare Token 價格與圖片生成、編輯範例，包括品質、輸出格式及參考圖設定。
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{
"data": [
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"url": "/examples/gpt-image-25-studio-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
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} 下方圖片在所連結的 OpenAI 提示詞指南中歸屬於此模型，並非 API Hop 實測結果。展示的提示詞與設定是可重用的請求範例，而非已驗證的重現參數；改編提示詞均有標示。使用編輯結果前，請對照輸入檢查幾何形狀、文字與非預期變動。
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.
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"data": [
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}
]
} 2026 年 10 月 22 日透過 API Hop 記錄。每個結果僅代表所列模型與模式的一次請求，不保證成功率、速度或正式環境品質。下方模型回答保留原始語言。
目視比較顯示背景為白色，主體與構圖大致保留，但表面與反射略有變化。這不是前景像素完全一致的編輯。請對照原圖檢查杯緣、冰塊、液面、檸檬、葉片與台座。
此回應未重複模型名稱。紀錄保留精確的請求模型與請求 ID，但未獨立驗證上游路由。
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.",
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}下方圖片在所連結的 OpenAI 提示詞指南中歸屬於此模型，並非 API Hop 實測結果。展示的提示詞與設定是可重用的請求範例，而非已驗證的重現參數；改編提示詞均有標示。使用編輯結果前，請對照輸入檢查幾何形狀、文字與非預期變動。
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.
我們將 GPT Image 2.5 Flare 定位為面向日常影像生成、商業素材製作和快速視覺迭代的 AI 影像模型。OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日釋出了 GPT Image 2.5 系列，提供 Flare 和 Sunburst 兩個版本。Flare 更注重生成速度與成本效率，Sunburst 則更適合對細節和編輯精度要求較高的工作。
和 GPT Image 2 相比，Flare 的主要價值不只是生成漂亮的圖片，而是讓使用者以更低的時間成本完成多輪嘗試。OpenAI 官方將其定位為大多數應用的預設選擇，並表示其影像生成延遲相比 GPT Image 2 降低約 50%，同時改進了影像細節、參考圖保留與編輯能力。OpenAI 官方釋出說明
我們認為，對於需要經常生成廣告圖、社交媒體素材、商品圖片和產品原型的使用者，Flare 是值得優先測試的模型。但我們不認為它在所有畫質指標上都超過 GPT Image 2。但如果你對輸出要求不是這麼高，但是對速度要求比較高的話，Flare可能是一個比較好的選擇。
GPT Image 2.5 Flare 可以接收文字和圖片輸入，並生成新的圖片。它既能根據文字描述直接建立視覺內容，也能利用現有照片、設計稿和參考圖片進行修改。
我們認為，這兩種能力適合不同的工作方式。如果你只是想生成一張新的產品宣傳圖，可以直接描述主體、構圖、光線與風格；如果已經有一張基本滿意的圖片，只需要更換背景、調整人物服裝或者修改圖片上的文字，就可以通過同一個 RequestBeam Images generations 介面提交參考圖 URL，而不必從頭製作。
在 API 層面，Flare 支援多種畫質配置，包括 low、medium、high、xhigh、max 和 auto。輸出尺寸可以自定義，在官方規定的畫素限制內支援最高約 4K 的影像，還能生成透明背景的 PNG 或 WebP 素材。
我們建議根據最終用途選擇品質與尺寸，而不是直接將所有任務設定為 max。比如普通網頁縮圖和社交媒體預覽，可以先從 medium 開始；對於需要展示大量細節的商品主圖，再逐步提高畫質。
我們認為，GPT Image 2.5 Flare 一個比較重要的變化，是它開始更重檢視片中哪些內容不應該被修改。
過去使用 AI 修改圖片時，經常會遇到一個問題：原本只是希望改變衣服的顏色，結果人物面部、背景或者整體構圖也發生了變化。對於商業設計來說，這意味著原本已經通過稽核的素材可能需要重新檢查。
OpenAI 在 GPT Image 2.5 中重點改進了區域性編輯、參考圖主體保留和連續修改的表現。在官方釋出資料中，Higgsfield AI 產品負責人 Axultan Alimkulov 特別肯定了 Flare 在修改圖片時保留人物、構圖和視覺身份的能力。OpenAI 早期客戶回饋
我們覺得，這項能力對於商品攝影、虛擬模特和品牌素材尤其有價值。例如，電商團隊可以嘗試在保持商品形狀、Logo 和標籤不變的情況下，連續製作不同背景的廣告素材。
不過，這不代表它可以做到畫素級的完全不變。我們仍建議明確告訴模型哪些地方可以修改、哪些地方必須保留，並對最終圖片進行檢查，特別是人臉、Logo、產品包裝和商品上的文字。
我們希望通過 RequestBeam，讓你更快地瞭解 GPT Image 2.5 Flare 在實際業務中的表現。
你只需要登入 RequestBeam、建立 API Key，並完成少量儲值，就可以通過線上工具開始體驗模型的圖片生成能力。在評估階段，不需要先編寫 API 對接程式碼，也不用為了短期測試購買固定方案，還可以減少自行維護不同模型平台帳號的麻煩。
我們認為，GPT Image 2.5 Flare 的主要優勢之一，就是能夠降低創意試錯的時間成本。
對於廣告和社交媒體運營人員來說，一張圖片能否直接使用，往往取決於很多細節，包括產品角度、背景顏色、人物動作和整體風格。即使已經有明確的創意方向，通常仍然需要生成多個版本進行篩選。
在 OneWave 於 2026 年 9 月 8 日釋出的實際 API 測試中，Flare 在 1024×1024、high 畫質下的生圖耗時中位數為 16.7 秒，GPT Image 2 則為 117.8 秒。我們認為，這樣的速度差異會直接改變使用者製作素材的方式，因為嘗試一個新創意的等待成本明顯降低了。OneWave 實測
對於需要製作大量廣告變體的使用者，我們建議把 Flare 用在創意探索階段，例如一次準備多組不同背景、鏡頭和風格方向，再從中選擇值得繼續完善的版本。
當然，速度不能替代品質稽核。我們仍建議檢查廣告圖片裡的產品描述、品牌元素和人物細節，尤其不要因為生成速度更快，就跳過最後的人工確認。
GPT Image 2.5 Flare 適合生成產品攝影、生活方式圖片和寫實風格素材。OpenAI 官方強調了新系列對自然光線、表面紋理與參考圖保真的改進，我們也認為這是普通使用者更容易感受到的一部分。
我們的一位客戶向我們分享了使用 Flare 一次生成的人像作品就讓他感到很滿意，並且不需要進行後續編輯。作者表示，最讓自己意外的是圖片中的光線和材質表現。
當然，不是所有的使用者在使用 Flare 時都能達到理想的效果。所以根據我們的經驗，我們建議你使用 Flare 時，儘可能地描述清楚你所需要的各種細節。例如，讓 Flare 為一個咖啡品牌生成產品圖片時，我們建議提供包裝參考圖，並明確要求保留產品比例、Logo、標籤和品牌色，而不只是輸入“生成一張高品質的咖啡廣告圖片”。
從我們的客戶回饋中我們發現，影像編輯在日常工作中所佔的比例比從零生成更多，目前按我們的資料來看，接近3:1。
比如一張廣告圖已經完成了構圖和人物設計，但客戶希望將服裝改成另一種顏色，或者將產品放到新的背景裡。這時，最理想的結果是隻修改指定內容，其他已經確認的細節繼續保持一致。
Genflick 在 2026 年 9 月 8 日的獨立測試中，嘗試將角色的芥末黃色圍巾改成鈷藍色，同時要求保留人物面部、眼鏡、姿勢和背景。在相同畫布比例下，Flare 的 medium 與 high 測試樣本都完成了修改，其他主要視覺元素也得到了保留。Genflick 影像編輯測試
不過，我們注意到，這種保留是視覺層面的接近，並不是編輯區域以外的畫素完全相同。
因此，對於普通商品圖片、海報修改和人物換裝，我們建議優先嘗試 Flare；如果是品牌 Logo、複雜產品結構或者需要嚴格保留原圖的商業資產，就應該進一步測試 Sunburst，或者配合傳統圖片編輯工具完成精細處理。
我們認為，多參考圖能力對於短劇分鏡、漫畫角色、商品組合圖和品牌視覺製作非常有價值。
假設你已經準備好兩個人物的角色設定圖，以及一張固定場景的背景圖，那麼接下來的需求可能是讓這兩個人物在這個場景中完成指定動作，同時保持原有的服裝和人物特徵。
我們的其中一個漫劇客戶，向我們提到了他的其中一個測試場景，使用兩個人物+一個場景一共三張參考圖，要求生成其中一個人物向另一個人物遞交杯子的畫面。Flare 在 medium 和 high 的展示結果中，保留了主要人物特徵、服裝和環境元素，也按照要求安排了人物的位置及動作。這個結果讓我們認為，Flare 已經可以用於一些連續視覺內容的前期製作。
過去不少 AI 圖片模型可以生成看起來不錯的海報，但當圖片需要包含準確文字、日期或者商品價格時，就很容易出現拼寫和數字錯誤。
我們的電商客戶在實際的鞋服類海報測試中，Flare 也正確呈現了指定標題、副標題與價格。從這個測試中我們看到，GPT Image 2.5 Flare 在這方面已經可以用於實際的設計工作。
除了文字，透明背景也是比較實用的能力。Manus 的評測團隊在 OpenAI 官方釋出資料中肯定了 Flare 的透明背景生成改進。
我們建議將 Flare 用於活動海報初稿、商品貼紙、網站插圖、社交媒體卡片和簡單圖示。對於需要透明背景的圖片，可以使用AI開發一個檢查輸出檔案的 Alpha 通道的工具，避免可能出現的錯誤。
我們在這一部分主要參考 OpenAI 官方資料，以及 OneWave、Genflick、HummingBytes、IMG.LY 和 Fuser 公佈的測試結果。
需要說明的是，不同測試使用的解析度、畫質檔位、Prompt 和執行環境並不完全相同。因此，我們會保留重要的測試條件，而不會把不同來源的成績直接合併成一個模型排名。
在 OneWave 於 2026 年 9 月 8 日進行的獨立測試中，三個模型使用相同 Prompt，解析度為 1024×1024，畫質設定為 high。每個模型進行了 9 次生成測試。
結果如下：
| 模型 | 生成耗時中位數 | 每張圖片成本 |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3 秒 | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8 秒 | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7 秒 | $0.0532 |
在這組測試中，Flare 的生成速度約為 GPT Image 2 的 7 倍，優勢非常明顯。HummingBytes 的另一組測試也觀察到類似趨勢。其 19 次 high 畫質生成中，Flare 的平均完成時間約為 25.1 秒，而 GPT Image 2 為 128.4 秒。兩個獨立測試的絕對耗時不同，但都顯示了 Flare 在影像生成速度上的明顯優勢。OneWave 測試 · HummingBytes 測試
我們建議，如果你的業務需要讓使用者頻繁嘗試不同 Prompt，例如 AI 圖片生成網站、營銷素材工具或者電商商品圖生成器，可以優先測試 Flare。
但如果是需要承諾固定響應時間的線上業務，我們建議除了平均生成速度，還要統計 P95 和 P99 延遲，並設定合理的超時與重試機制。不要直接將測試中的 16.7 秒當成穩定的服務響應時間。
秒 · 越低越好
獨立測試結果，不是保證回應時間。請勿與獨立的 HummingBytes 測試合併。
來源：OneWave · 零起點刻度
秒 · 越低越好
近似平均值，不是中位數。這是條件不同的獨立測試。
來源：HummingBytes · 零起點刻度
Flare 的另一個優勢是生成成本。
根據 OpenAI 官方 API 定價，GPT Image 2.5 Flare 的標準處理價格如下：
| Token 型別 | 每百萬 Token 價格 |
|---|---|
| 文字輸入 | $5.00 |
| 快取文字輸入 | $1.25 |
| 影像輸入 | $8.00 |
| 快取影像輸入 | $2.00 |
| 影像輸出 | $30.00 |
值得關注的是，Flare 與 GPT Image 2 的 Token 單價相同，實際出圖成本的差異主要來自生成過程中的 Token 消耗，而不是通過降低單位 Token 價格實現的。OpenAI Flare 模型定價
在 OneWave 的測試中，相同 Prompt、解析度和 high 畫質下，Flare 每張圖片的成本為 $0.0532，GPT Image 2 則為 $0.2112，Flare 的實際成本約為舊版本的四分之一。
我們認為，這對於需要大量生成圖片的 SaaS 產品非常重要。比如一個 AI 營銷工具，如果允許使用者反覆修改 Prompt、生成候選圖片，並從多個結果中挑選最終版本，那麼每張圖片成本的降低，會直接影響整個產品的毛利空間。
我們建議，在正式接入前分別測試 medium、high 和 xhigh 的圖片品質與 Token 消耗，找到使用者可以接受的最低畫質配置。
每張圖片 USD · 越低越好
此測試的每張圖片成本，不是每百萬 Token 價格或 API Hop 價格。
來源：OneWave · 零起點刻度
影像中的文字準確性，是我們認為 AI 圖片模型是否能夠進入商業設計流程的重要指標。
OneWave 使用三個模型生成包含 24 項指定文字內容的價格對比表，測試內容包括數字、小數、價格和特定字串。
在這次測試中，GPT Image 2 和 GPT Image 2.5 Flare 都正確生成了全部 24 項內容，而 GPT Image 1 只正確生成了 19 項。
另外，我們的一部分電商使用者在最近的測試中，使用電商Banner、商品詳情圖和產品手冊三個任務進行比較。Flare 在三張測試圖片中正確生成了要求的全部 583 個字元。
所以我們認為，這些結果說明 Flare 已經能夠處理不少帶文字的視覺內容，例如活動海報、選單、商品包裝概念圖和帶有說明文字的社交媒體素材。
因此，我們建議，對於一般的宣傳海報，可以優先使用 Flare 完成初稿；如果你的業務場景對文字內容有嚴格要求，我們更推薦使用 Flare 生成背景與視覺元素，再通過程式化排版工具新增最終文字，這樣的可靠性通常會更高。
正確文字項目 · 越高越好
單一任務，不是整體準確率。未納入獨立的 583 字元客戶測試。
來源：OneWave · 零起點刻度
對於真實的商業設計，Prompt 往往不只是描述一個主體，而是包含多個需要同時滿足的要求。
OneWave 設計了一段約 1253 個字元的複雜 Prompt，包含 8 項需要驗證的條件，例如物體數量、擺放順序、文字位置、光線方向和不允許出現的元素。
在這次測試中：
| 模型 | 滿足的約束數量 |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
這組結果說明，Flare 在該任務中不僅正確理解了需要生成什麼物體，還能處理物體之間的位置關係與排除條件。OneWave 複雜 Prompt 測試
但我們認為，需要把這種成功和完整的藝術風格控制分開看。
在我們客戶回饋中，他的業務流程中會用到九宮格分鏡，從 GPT Image 2 切換到 Flare 後，同樣的Prompt一次就正確生成了九個畫面，保留了角色的主要特徵，也基本符合指定的鏡頭順序。但是，儘管 Prompt 要求使用插畫風格，實際結果仍然明顯偏向寫實電影畫面。
這說明模型理解場景結構，不等於它一定能嚴格遵守全部視覺風格要求。根據我們的經驗。我們建議使用結構化 Prompt，把主體、位置、數量、文字和不允許改變的內容分別描述，這樣生成圖片的效果會比純文字描述的輸出要更穩定。
如果專案特別強調統一畫風，例如漫畫、品牌插畫或者動畫分鏡，我們建議增加參考圖，這樣會讓輸出更可控。
滿足的限制 · 越高越好
特定任務結果不代表能完全控制藝術風格。
來源：OneWave · 零起點刻度
OpenAI 將精確影像編輯作為 GPT Image 2.5 的主要改進方向之一，但我們認為，仍然需要分別觀察編輯效果和編輯速度。
OneWave 使用同一張源圖片進行編輯測試，得到的結果如下：
| 模型 | 編輯耗時中位數 | 每次編輯成本 |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7 秒 | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3 秒 | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0 秒 | $0.0143 |
在這組測試中，Flare 並沒有比 GPT Image 2 更快，甚至稍慢一些，而且兩者編輯成本相同。
另一方面，Genflick 對 Flare 和 Sunburst 的角色圍巾改色測試表明，兩種模型都能在保持主要人物特徵和原始畫布比例的同時完成區域性顏色修改。Genflick 的透明茶壺圖示測試還驗證了 Flare 可以輸出真正包含 Alpha 通道的透明 PNG。OneWave 編輯效能測試 · Genflick 編輯與透明背景測試
我們認為，如果你的業務主要是從零生成圖片，Flare 的升級價值比較高；但如果使用者主要是在已有圖片上進行連續編輯，那麼沒有必要僅僅因為新版本釋出就立即切換。
我們的建議是，如果 GPT Image 2 已經能夠滿足業務需求，可以繼續保留；只有當 Flare 明顯減少了錯誤修改和人工返工時，再考慮擴大使用範圍。
秒 · 越低越好
此編輯測試中，Flare 比 GPT Image 2 稍慢。
來源：OneWave · 零起點刻度
每次編輯 USD · 越低越好
此測試中 Flare 與 GPT Image 2 成本相同。不是 API Hop 價格。
來源：OneWave · 零起點刻度
我們認為，GPT Image 2.5 Flare 相比 GPT Image 2 的主要優勢，在於能夠用更低的時間和 Token 成本完成相近品質的影像生成任務。
OneWave 的同條件測試中，Flare 的生成耗時中位數為 16.7 秒，而 GPT Image 2 為 117.8 秒。相應的每張圖片成本分別為 $0.0532 和 $0.2112。
從這些資料來看，對於需要頻繁生成圖片的新專案，我們更傾向於優先選擇 Flare。
不過，在編輯已有圖片的測試中，GPT Image 2 的耗時中位數反而稍低，兩者成本也相同。這說明 Flare 的速度優勢並沒有在所有編輯任務中得到體現。OneWave 對比測試
我們的建議是：如果你使用 GPT Image 2 開發的是文生圖產品，可以優先測試遷移到 Flare；如果產品主要提供照片修改、換背景和區域性編輯，則應該先比較編輯成功率和主體保留能力，再決定是否升級。
對於新專案，我們建議預設把 Flare 列為首選候選模型，因為它在速度與成本方面具有更明顯的實際優勢。
GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 屬於同一個模型系列，但它們面向的工作並不完全相同。
OpenAI 的官方定義比較明確：Flare 是速度優先的小型模型，Sunburst 是更注重影像品質與編輯精度的基礎模型。
在 HummingBytes 的 19 次 high 畫質生成測試中，Flare 的平均耗時約為 25.1 秒，Sunburst 則為 36.3 秒。Flare 在這一組測試中明顯更快。HummingBytes 實測對比
在 OneWave 的複雜 Prompt 測試中，Flare 和 Sunburst 都滿足了全部 8 項約束。Genflick 的一些簡單海報和區域性改色測試也沒有觀察到提高到 Sunburst 後帶來的明確任務完成率優勢。
我們認為，對於已經能夠滿足品質要求的場景，使用 Sunburst 可能只是增加等待時間，而沒有帶來足夠明顯的收益。
我們建議採用兩階段的模型策略：首先使用 Flare 快速生成不同創意版本，等使用者確定構圖和風格後，再嘗試使用 Sunburst 完成高精度修改。
例如廣告設計工具，可以使用 Flare 生成十張概念圖，再對最終選中的一張使用 Sunburst 進行細節完善。這樣更容易在效率和品質之間取得平衡。
Google 的 Nano Banana 2.1 是我們認為值得與 Flare 放在一起評估的影像模型之一。
Fuser 在 2026 年 10 月 6 日進行了一組包含五個任務的實際測試，對比了 Nano Banana 2.1 和 GPT Image 2.5 Flare。
在這組測試中，Nano Banana 2.1 在商品攝影場景中表現更好，能夠更準確地處理指定的背景與陰影；Flare 則在角色一致性、部分寫實場景和商品背景編輯方面取得了優勢。兩者在指定海報文字的測試中都正確生成了要求的內容。Fuser 兩模型實測
我們認為，這組結果比較有參考價值，因為它說明影像模型的優勢與具體任務高度相關。
如果你的產品需要保持虛擬角色的臉部特徵、服裝細節，並在多個新場景中使用，我們建議優先測試 Flare。
如果你的業務主要是商品攝影、產品展示和電商主圖，那麼 Nano Banana 2.1 也值得加入測試，尤其應該比較產品幾何結構、材質和布光的準確性。
對於商業接入，我們建議使用自己的產品圖片作為參考，在相同目標解析度下分別生成多張圖片，比較一次成功率、最終可用率和單張合格圖片的實際成本，再決定哪一個更適合自己的業務。
我們認為，FLUX.3 Image 是另一個值得與 Flare 對比的模型，尤其是對於圖片編輯和品牌資產製作。
Fuser 於 2026 年 10 月 2 日釋出的一組測試中，使用三項文字任務以及兩項區域性編輯任務比較了兩個模型。
在文字測試方面，FLUX.3 Image 和 GPT Image 2.5 Flare 都正確生成了全部 583 個指定字元，沒有觀察到明顯差異。
但在區域性編輯測試中，FLUX.3 Image 的表現更加值得關注。
例如，將咖啡館照片中的紙杯替換成馬克杯時，Fuser 測得 Flare 在指定編輯區域之外，有 7.7% 的畫素變化超過設定容差；FLUX.3 Image 的對應結果只有 0.4%。在另一項海報日期修改中，兩者的非目標區域變化比例分別為 25.0% 和 12.9%。Fuser FLUX.3 Image 對比實測
我們認為，這組資料說明，雖然 Flare 已經改進了區域性編輯能力，但在某些需要嚴格保留原圖的場景下，FLUX.3 Image 可能更有優勢。
我們的建議是：如果你主要開發通用圖片生成、廣告創意和快速設計工具，可以優先考慮 Flare；如果應用需要對已經完成的海報、產品照片或者品牌圖片做非常小範圍的修改，同時要求其餘區域儘可能不變，那麼建議把 FLUX.3 Image 列為重點對照模型。
對於後者，我們更關注的不是模型生成的圖片是否好看，而是它能否準確修改指定區域，並避免破壞原來已經通過稽核的內容。
為伺服器建立 API Hop API 金鑰，向 POST /openai/v1/images/generations 傳送 JSON，使用本頁顯示的模型 ID 與提示詞。產生新圖片時省略 image_urls。提交前請確認目前模型價格：生成請求會計費，並非免費連線測試。
將所選模型、編輯提示詞與 image_urls 傳至 POST /openai/v1/images/generations。最多提供 16 個可公開存取的 HTTP(S) 圖片網址。此 API Hop 端點以 JSON 處理生成與參考圖編輯。目前公開規約不支援 multipart 上傳、base64 資料 URI、遮罩或獨立的 /images/edits 路由。描述要修改及保留的細節，然後檢查完整結果。再次編輯時，請將前次結果重新作為參考網址傳入；此端點不保留對話紀錄。
stream: false 時，API Hop 等待完成後，透過 data[].url 回傳圖片網址與可用的用量資訊。讀取結果前請先檢查 HTTP 狀態與回應內容。請使用此端點文件定義的回應格式，而非上游 Base64 回應解析器。若應用程式需要長期存取，請將完成的圖片下載至自己的儲存空間。
stream: true 時，請持續讀取 SSE 事件直到 image_generation.completed 與 [DONE]，並處理錯誤事件。不保證提供中途圖片預覽。此 Images generations 端點不回傳可供輪詢的任務 ID。若完成前連線中斷，請保留已有的請求 ID，先檢查請求紀錄與帳戶用量，再提交可能計費的另一個生成請求。用戶端斷線不能證明生成已取消。
gpt-image-2.5-flaremodel 為必填欄位；範例使用本頁的模型 ID。請透過 GET /v1/models 核對 API 金鑰的模型存取權限。
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"}'為伺服器建立 API Hop API 金鑰，向 POST /openai/v1/images/generations 傳送 JSON，使用本頁顯示的模型 ID 與提示詞。產生新圖片時省略 image_urls。提交前請確認目前模型價格：生成請求會計費，並非免費連線測試。
將所選模型、編輯提示詞與 image_urls 傳至 POST /openai/v1/images/generations。最多提供 16 個可公開存取的 HTTP(S) 圖片網址。此 API Hop 端點以 JSON 處理生成與參考圖編輯。目前公開規約不支援 multipart 上傳、base64 資料 URI、遮罩或獨立的 /images/edits 路由。描述要修改及保留的細節，然後檢查完整結果。再次編輯時，請將前次結果重新作為參考網址傳入；此端點不保留對話紀錄。
stream: false 時，API Hop 等待完成後，透過 data[].url 回傳圖片網址與可用的用量資訊。讀取結果前請先檢查 HTTP 狀態與回應內容。請使用此端點文件定義的回應格式，而非上游 Base64 回應解析器。若應用程式需要長期存取，請將完成的圖片下載至自己的儲存空間。
stream: true 時，請持續讀取 SSE 事件直到 image_generation.completed 與 [DONE]，並處理錯誤事件。不保證提供中途圖片預覽。此 Images generations 端點不回傳可供輪詢的任務 ID。若完成前連線中斷，請保留已有的請求 ID，先檢查請求紀錄與帳戶用量，再提交可能計費的另一個生成請求。用戶端斷線不能證明生成已取消。
模型家族與協定參考
GPT Image 2.5
完整 API 文件使用 Flare 生成圖像，或使用 Sunburst 編輯參考圖像。
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations