Giá tham chiếu chưa được xác minh độc lập. Kiểm tra mức giá hiện tại, đơn vị tính phí và điều khoản áp dụng của nhà phát hành trước khi so sánh chi phí.
Công cụ hình ảnh trực tuyến GPT Image 2.5 Sunburst
Hình ảnh bên dưới được ghi là từ mô hình này trong hướng dẫn prompt OpenAI được liên kết, không phải kết quả API Hop đã ghi nhận. Prompt và cài đặt hiển thị là ví dụ yêu cầu có thể dùng lại, không phải tham số tái tạo đã xác minh; prompt điều chỉnh có nhãn. Kiểm tra hình học, chữ và thay đổi ngoài ý muốn so với đầu vào trước khi dùng ảnh chỉnh sửa.
Xem prompt
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.
Ghi nhận ngày 22 tháng Mười năm 2026 qua API Hop. Mỗi kết quả là một yêu cầu cho mô hình và chế độ được nêu, không phải cam kết tỷ lệ thành công, tốc độ hay chất lượng sản xuất. Phản hồi mô hình bên dưới giữ nguyên ngôn ngữ gốc.
So sánh hình ảnh cho thấy nền trắng, chủ thể và bố cục nhìn chung được giữ, với thay đổi nhỏ ở bề mặt và phản chiếu. Đây không phải chỉnh sửa giữ tiền cảnh giống từng pixel. So sánh miệng ly, đá, mực chất lỏng, chanh, lá và bệ với ảnh gốc.
Phản hồi này không nhắc lại tên mô hình. Bản ghi giữ đúng mô hình được yêu cầu và ID yêu cầu; không xác minh độc lập định tuyến thượng nguồn.
Toàn bộ yêu cầu và đầu vào
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
"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
}
Hình ảnh bên dưới được ghi là từ mô hình này trong hướng dẫn prompt OpenAI được liên kết, không phải kết quả API Hop đã ghi nhận. Prompt và cài đặt hiển thị là ví dụ yêu cầu có thể dùng lại, không phải tham số tái tạo đã xác minh; prompt điều chỉnh có nhãn. Kiểm tra hình học, chữ và thay đổi ngoài ý muốn so với đầu vào trước khi dùng ảnh chỉnh sửa.
Xem prompt
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.
Mô hình hàng đầu của OpenAI cho tạo và chỉnh ảnh chính xác cao
GPT Image 2.5 Sunburst là mô hình tạo và chỉnh ảnh do OpenAI phát hành ngày 8 tháng 9 năm 2026. Đây cũng là phiên bản trong họ GPT Image 2.5 chú trọng hơn vào chất lượng ảnh và độ chính xác khi chỉnh sửa.
Chúng tôi cho rằng thay đổi lớn nhất của Sunburst không chỉ là tạo ảnh trau chuốt hơn mà còn hiểu chính xác hơn người dùng muốn đổi gì và phần nào cần giữ nguyên.
Ví dụ, khi tạo quảng cáo sản phẩm, bạn có thể chỉ muốn đổi góc sản phẩm, điều chỉnh ánh sáng nền hoặc thay một đoạn chữ mà không đổi diện mạo sản phẩm hay bố cục toàn ảnh. Sunburst được tối ưu cho công việc cần kiểm soát chính xác như vậy.
OpenAI định vị Sunburst cho công việc sáng tạo nâng cao và chỉnh ảnh chi tiết. So với Flare cùng họ, mô hình sẵn sàng dành thêm thời gian tạo ảnh để nâng độ chính xác đầu ra.
Chúng tôi khuyên thử Sunburst trước nếu doanh nghiệp chủ yếu dựa vào ảnh thành phẩm chất lượng cao, như ảnh thương mại, thiết kế quảng cáo và tài nguyên thương hiệu. Nhưng nếu chỉ muốn tạo nhanh số lượng lớn ảnh, Flare có thể phù hợp hơn.
Mô hình thị giác hỗ trợ văn bản thành ảnh, chỉnh ảnh tham chiếu và kết hợp nhiều ảnh
GPT Image 2.5 Sunburst không chỉ là mô hình văn bản thành ảnh. Mô hình còn nhận ảnh có sẵn làm đầu vào và dùng chỉ dẫn văn bản để sửa ảnh, chuyển phong cách và kết hợp nhiều ảnh tham chiếu.
Chúng tôi cho rằng khả năng này gần với công việc thiết kế thực tế hơn việc chỉ tạo ảnh từ văn bản, vì người dùng thường chưa hài lòng với ảnh đầu tiên và cần tiếp tục hoàn thiện chi tiết.
Ví dụ, bạn có thể tải lên một nhân vật, nền nội thất và ảnh tham chiếu trang phục rồi yêu cầu mô hình tạo lại cảnh với vị trí và quan hệ được chỉ định.
Trong thử nghiệm của Genflick vào tháng 9 năm 2026, họ GPT Image 2.5 hoàn thành thành công tác vụ ghép nhân vật và cảnh với ba ảnh tham chiếu, giữ trang phục, đặc điểm nền và vị trí trái phải được chỉ định.
Tất nhiên, điều đó không có nghĩa bố cục phức tạp sẽ không bao giờ sai. Chúng tôi khuyên cung cấp ảnh gốc rõ và nêu cụ thể đặc điểm cần giữ khi liên quan đến diện mạo sản phẩm, nhận diện nhân vật hoặc logo thương hiệu.
Mô hình tạo ảnh có sáu mức chất lượng và độ phân giải tùy chỉnh
GPT Image 2.5 Sunburst hỗ trợ sáu mức chất lượng: low, medium, high, xhigh, max và auto, mặc định là auto.
Về độ phân giải, khuyến nghị chính thức là 1024x1024, 1536x1024 và 1024x1536; độ phân giải tùy chỉnh cũng được hỗ trợ nếu đáp ứng ràng buộc kích thước. Mô hình hỗ trợ đầu ra có số pixel tương đương khoảng 4K, dù độ phân giải cao hơn vẫn có giới hạn thử nghiệm.
Chúng tôi cho rằng giá trị lớn nhất của các mức chất lượng là giúp nhà phát triển kiểm soát chi phí theo nhu cầu kinh doanh thay vì dùng max cho mọi tình huống. Như đã nhắc nhiều lần khi bàn về các mô hình khác, mức suy luận cao nhất chưa chắc cho kết quả tốt nhất.
Ví dụ, medium hoặc high có thể đủ cho ảnh minh họa bài viết thông thường trên web. Với ảnh thương mại cần thể hiện chi tiết sản phẩm, bạn có thể thử thêm xhigh và max.
Lưu ý rằng mức chất lượng cao hơn không có nghĩa mọi yêu cầu đều được xử lý tốt hơn. Một số thử nghiệm thực tế thậm chí thấy mức cao thêm những chi tiết trang trí người dùng không yêu cầu.
Chúng tôi khuyên xác lập bố cục và nội dung ở mức ít tốn kém hơn rồi tăng chất lượng cho tài nguyên cuối cùng. Đây là cách tiếp cận hợp lý hơn.
Công cụ trực tuyến và API GPT Image 2.5 Sunburst của API Hop
Thông qua API Hop, chúng tôi muốn giúp bạn sớm trải nghiệm GPT Image 2.5 Sunburst trong tình huống kinh doanh thực tế thay vì trước hết phải dành nhiều thời gian tích hợp API.
Chỉ cần đăng nhập API Hop, tạo API Key và nạp một khoản nhỏ để bắt đầu đánh giá mô hình qua công cụ trực tuyến. Bạn chưa cần viết mã API hoặc mua gói cố định cho đợt thử ngắn, đồng thời giảm phiền toái khi tự quản lý tài khoản trên nhiều nền tảng mô hình.
Tính năng chính và thế mạnh của GPT Image 2.5 Sunburst
Chỉnh ảnh chính xác: chỉ đổi nội dung chỉ định và giữ các chi tiết khác tối đa
Chúng tôi cho rằng chỉnh sửa chính xác là khả năng đáng chú ý nhất của GPT Image 2.5 Sunburst.
Một vấn đề khá phổ biến ở các mô hình tạo ảnh trước đây là người dùng muốn đổi một chi tiết nhỏ nhưng mô hình lại đổi cả khuôn mặt, hình dáng sản phẩm hoặc thậm chí toàn bộ nền.
Sunburst được tối ưu cho tình huống này. OpenAI đặc biệt nhấn mạnh khả năng chỉnh sửa cục bộ trong chủ thể và hậu cảnh phức tạp, đồng thời giữ tối đa chủ thể, bố cục và yếu tố thương hiệu gốc.
Một khách hàng thương mại điện tử chia sẻ so sánh Sunburst với Flare. Dùng cùng prompt sản phẩm ở nhiều mức chất lượng, anh nhận thấy Sunburst giữ phối cảnh, phản chiếu và bố cục sản phẩm nhất quán hơn, còn Flare dễ dựng lại ảnh khi đổi mức hơn.
Chúng tôi cho rằng khả năng này rất hợp với ảnh sản phẩm thương mại điện tử, tài nguyên quảng cáo và sửa cục bộ thiết kế có sẵn.
Nhất quán nhân vật và ảnh tham chiếu: phù hợp sáng tạo liên tục và tài nguyên nhân vật
Tính nhất quán của nhân vật luôn là vấn đề quan trọng với người dùng AI tạo truyện tranh, minh họa truyện và tài nguyên tiếp thị.
Chúng tôi quan tâm hơn đến việc Sunburst có giữ được đặc điểm then chốt như cấu trúc khuôn mặt, kiểu tóc, phụ kiện và phong cách tổng thể khi đổi tư thế, trang phục hoặc nền hay không.
Khi ra mắt, OpenAI đặc biệt trình diễn khả năng đưa nhân vật từ ảnh tham chiếu sang các cảnh khác, điều chỉnh diện mạo và sửa liên tiếp.
Một khách hàng làm phim ngắn cho biết các prompt trước đây không cho kết quả ưng ý đã cải thiện rõ với API Sunburst, đặc biệt khen tính nhất quán nhân vật và chất lượng ảnh.
Chúng tôi cho rằng Sunburst phù hợp tạo nhiều ảnh quảng bá cùng nhân vật, minh họa truyện liên tiếp và tài nguyên nhân vật thương hiệu cần nhận diện hình ảnh nhất quán.
Khuyến nghị của chúng tôi là trước hết chốt một ảnh tham chiếu nhân vật đã được duyệt rồi dùng ảnh đó tạo các cảnh khác nhau. Bảo đảm nhất quán tài nguyên nhân vật nền tảng trước khi tạo ảnh thành phẩm sẽ cho kết quả tốt hơn.
Ảnh thương mại: ánh sáng, chất liệu và chi tiết sản phẩm tự nhiên hơn
Chúng tôi cho rằng chụp ảnh sản phẩm thương mại là ứng dụng quan trọng khác của Sunburst.
Trong GPT Image 2.5, OpenAI tập trung cải thiện ánh sáng tự nhiên, kết cấu chất liệu và giữ chi tiết ảnh tham chiếu. Sunburst nhấn mạnh thêm chất lượng hình ảnh thành phẩm.
Ví dụ, một khách hàng thương mại điện tử chia sẻ rằng anh đang tạo ảnh quảng bá sản phẩm chăm sóc da. Anh tải ảnh tham chiếu lên Sunburst để tạo ảnh sản phẩm với nền khác nhau, yêu cầu giữ tỷ lệ chai, màu bao bì và logo sản phẩm. Anh rất hài lòng với kết quả.
Tất nhiên, đánh giá ảnh thương mại không chỉ là xem ảnh có đẹp hay không. Everypixel tổ chức thử nghiệm mù trên 48 tình huống ảnh thương mại vào tháng 9 năm 2026. Tỷ lệ ưu tiên độ chân thực của Sunburst so với Qwen Image 2 là 69.0%. Tuy nhiên, so với GPT Image 2, tỷ lệ chỉ là 52.7%, với khoảng tin cậy chứa 50%, nên không thể coi là lợi thế rõ về độ chân thực.
Chúng tôi cho rằng kết quả này là tham khảo hữu ích. Thế mạnh của Sunburst có thể nằm nhiều hơn ở tuân thủ chỉ dẫn và kiểm soát chỉnh sửa, thay vì làm mọi ảnh chân thực hơn rõ rệt.
Với ảnh sản phẩm thương mại điện tử, chúng tôi khuyên kiểm tra riêng hình dáng sản phẩm, chữ trên bao bì, ánh sáng và bóng hợp lý, cùng chi tiết nền. Thương mại điện tử phụ thuộc vào sự phù hợp giữa sản phẩm thật và cách trình bày. Sai lệch có thể làm mất niềm tin vào thương hiệu.
Chữ và bố cục phức tạp: phù hợp poster, đồ họa thông tin và thiết kế hình ảnh sản phẩm
Trong poster quảng cáo và ảnh tiếp thị, mô hình không chỉ cần tạo hình mà còn phải xử lý đúng chữ, số và bố cục.
Chúng tôi cho rằng Sunburst đã có giá trị thực tiễn đáng kể trong lĩnh vực này.
Phản hồi từ một số khách hàng cho thấy Sunburst mang lại kết quả hài lòng trong tác vụ kinh doanh cụ thể như poster và phân cảnh chín khung, giảm đáng kể số lần sửa và đôi khi đúng ngay lần đầu.
Dựa trên phản hồi từ các ứng dụng cụ thể này, chúng tôi cho rằng Sunburst đã đáng dùng trong công việc thật với ảnh quảng bá có ít chữ được chỉ định rõ. Tuy nhiên, ảnh nhiều chữ, bố cục phức tạp hoặc yêu cầu thương hiệu nghiêm ngặt vẫn cần người duyệt.
Chúng tôi khuyên chỉ rõ nội dung chữ, vị trí, kích thước tương đối và yếu tố không được thêm. Nên dùng Prompt có cấu trúc để giúp tạo ảnh tốt hơn.
Sửa liên tiếp và sản xuất tài nguyên thương hiệu: giảm công việc tạo lại
Chúng tôi quan tâm hơn đến việc Sunburst có hòa vào quy trình thiết kế thực tế hay không, thay vì chỉ tạo được một ảnh đẹp.
Trong công việc thương mại, nhà thiết kế thường tạo bản nháp đầu rồi sửa nhiều lần theo phản hồi, như điều chỉnh vị trí sản phẩm, đổi màu nền, thay chữ và làm phiên bản cho các kênh khác nhau.
Họ GPT Image 2.5 cải thiện việc giữ chi tiết khi sửa liên tiếp, còn Sunburst chú trọng hơn vào độ chính xác chỉnh sửa.
Một khách hàng là nhà phát triển dùng GPT Image API lâu năm cho biết trước đó anh đã tạo hơn khoảng 80,000 ảnh và khi thử phiên bản mới, nhận thấy cải thiện trong sử dụng ảnh tham chiếu và yếu tố giao diện so với GPT Image 2.5.
Chúng tôi cho rằng câu hỏi thực sự với đội tiếp thị là có cần ít lần sửa hơn để đi từ bản nháp đầu đến tài nguyên cuối cùng hay không.
Điểm chuẩn và hiệu năng GPT Image 2.5 Sunburst
Phần này tham khảo dữ liệu thử nghiệm do Artificial Analysis, Arena, Everypixel và Quantslant công bố, cùng một số trải nghiệm khách hàng chia sẻ.
Chất lượng văn bản thành ảnh: 1198 Elo trên AA-Image-T2I v2.0
Trên bảng xếp hạng AA-Image-T2I v2.0 của Artificial Analysis, GPT Image 2.5 Sunburst đạt 1198 Elo ở mức max, đứng đầu tại thời điểm đó.
Trên cùng bảng xếp hạng, GPT Image 2.5 Flare Max đạt 1191 Elo, còn GPT Image 2 High đạt 1172 Elo.
Đánh giá này dùng so sánh ảnh theo cặp ẩn danh và tính Elo từ lựa chọn của người đánh giá, nên gần hơn với nhận định của người dùng về chất lượng tổng thể ảnh tạo ra.
Tuy nhiên, chúng tôi lưu ý khoảng tin cậy 95% của Sunburst và Flare chồng lấn, nghĩa là chất lượng văn bản thành ảnh tổng thể tương đối gần nhau.
Chúng tôi khuyên thử Flare trước nếu doanh nghiệp chủ yếu tạo ảnh từ văn bản thông thường, rồi đưa Sunburst vào so sánh với tài nguyên có yêu cầu cao hơn về chất lượng thành phẩm.
Chất lượng chỉnh ảnh: 1183 Elo trên AA-Image-Editing v2.0
Trên AA-Image-Editing v2.0 của Artificial Analysis, Sunburst Max đạt 1183 Elo, so với 1163 Elo của Flare Max và 1125 Elo của GPT Image 2 High.
Chúng tôi cho rằng kết quả này phản ánh định vị sản phẩm của Sunburst rõ hơn điểm văn bản thành ảnh.
Chỉnh ảnh không phải tạo ảnh từ đầu mà là tạo kết quả đáp ứng kỳ vọng từ ảnh có sẵn và thay đổi được yêu cầu. Theo dữ liệu khách hàng chia sẻ với chúng tôi, tỷ lệ chỉnh sửa so với tạo mới khoảng 3:1. Vì vậy, nhóm kết quả này chỉ ra lợi thế tương đối rõ của Sunburst trong chỉnh ảnh.
Khuyến nghị của chúng tôi là ưu tiên thử Sunburst nếu đang phát triển trình chỉnh ảnh AI, công cụ thay nền sản phẩm hoặc công cụ vẽ bù vùng ảnh, thay vì chỉ chọn theo thứ hạng văn bản thành ảnh.
Chỉnh sửa nhiều ảnh tham chiếu: 1535 trên Arena Multi Image Edit
Trên bảng xếp hạng Multi Image Edit của Arena, GPT Image 2.5 Sunburst đạt 1535±9, Flare đạt 1501±8 và GPT Image 2 Medium đạt 1454±4. Các kết quả lúc đó vẫn được đánh dấu sơ bộ.
Chúng tôi cho rằng điểm số này đặc biệt quan trọng với ứng dụng cần kết hợp nhiều ảnh tham chiếu.
Ví dụ, khi ghép người, trang phục và cảnh từ các ảnh khác nhau vào một ảnh, mô hình không chỉ cần hiểu từng ảnh mà còn phải xử lý vị trí, tỷ lệ và quan hệ hình ảnh giữa nhiều vật thể.
Tuy nhiên, điểm Arena đến từ so sánh sở thích người dùng và không có nghĩa mọi vật thể đều được tái tạo chính xác. Vì vậy, với tổ hợp sản phẩm, chân dung nhóm và tạo cảnh phức tạp, chúng tôi vẫn khuyên coi việc con người kiểm tra chi tiết là bước không thể thiếu.
Thử nghiệm mù ảnh thương mại: chỉ 52.7% ưu tiên độ chân thực so với GPT Image 2
Everypixel thử 48 tình huống ảnh thương mại, với đánh giá ẩn danh của 13 thành viên đội sản xuất.
Trong so sánh Sunburst với GPT Image 2, kết quả ở ba chiều chính là: tỷ lệ ưu tiên độ chân thực 52.7%, tuân thủ prompt 55.2% và ưu tiên thẩm mỹ 56.7%.
Chúng tôi cho rằng thử nghiệm nhắc rằng kết quả 52.7% không xác lập lợi thế rõ về mặt thống kê trong độ chân thực. Dù Sunburst nhỉnh hơn về tuân thủ prompt và thẩm mỹ, các lợi thế đó cũng tương đối hạn chế.
Vì vậy, chúng tôi khuyên đội đang dùng GPT Image 2 cho tài nguyên ảnh thương mại không vội chuyển toàn bộ. Hãy bắt đầu thử Sunburst ở tình huống cần chỉnh chính xác, bố cục phức tạp và xử lý chữ rồi mới quyết định chuyển.
Tốc độ và chi phí tạo: khoảng 28 giây ở High và 78 giây ở Max
Quantslant thử tốc độ và chi phí tạo ảnh của Sunburst và Flare bằng cùng prompt.
Ở độ phân giải 1536×864, kết quả như sau:
Chất lượng
Thời gian Sunburst
Thời gian Flare
Chi phí mỗi ảnh
Medium
14.0 giây
12.8 giây
$0.0086
High
27.8 giây
17.9 giây
$0.033
Max
77.8 giây
37.6 giây
$0.130
Dữ liệu này đến từ môi trường thử nghiệm cụ thể, chỉ có ít mẫu ở Medium. Không nên coi đây là thời gian phản hồi ổn định của nền tảng hoặc giá cố định.
Chúng tôi cho rằng điểm quan trọng nhất là Sunburst và Flare dùng cùng giá Token chính thức, nhưng Sunburst mất nhiều thời gian hơn rõ rệt ở mức chất lượng cao. Chuyển từ High lên Max cũng tăng đáng kể chi phí ảnh, chưa chắc mang lại cải thiện chất lượng tương ứng. Chúng tôi đã nhấn mạnh nhiều lần: mức suy luận cao hơn tốn thời gian hơn nhưng không nhất thiết cho kết quả tốt nhất. Đây là điểm trái trực giác mà chúng tôi thường nhắc khách hàng.
Chúng tôi khuyên bắt đầu ở High khi đánh giá ảnh thông thường. Thử Max cho tài nguyên quảng cáo giá trị cao hoặc ảnh cuối cần giữ chi tiết phức tạp. Với người cần tạo nhanh và xem trước nhiều lần, chúng tôi nghiêng hơn về Flare.
So sánh GPT Image 2.5 Sunburst với Flare, GPT Image 2, Nano Banana 2.1 và MAI-Image-2.6
So với GPT Image 2.5 Flare: ưu tiên độ chính xác chỉnh sửa hay tốc độ tạo
Chúng tôi cho rằng Sunburst và Flare là cặp so sánh tự nhiên nhất vì cùng thế hệ sản phẩm, nhưng thực tế được tối ưu cho nhu cầu kinh doanh khác nhau.
Theo thử nghiệm độc lập của Artificial Analysis, khác biệt chất lượng văn bản thành ảnh không lớn. Sunburst Max đạt 1198 Elo, còn Flare Max đạt 1191 Elo.
Trong chỉnh ảnh, lợi thế của Sunburst rõ hơn, với điểm lần lượt là 1183 và 1163 Elo.
Về tốc độ, thử nghiệm Quantslant thấy Flare nhanh hơn rõ ở High, và khoảng cách còn tăng ở Max.
Chúng tôi không xem hai mô hình này đơn giản là quan hệ nâng cấp và thay thế; trường hợp sử dụng cũng không giống nhau.
Nếu bạn phát triển công cụ tạo minh họa blog, trang AI văn bản thành ảnh đa dụng hoặc cần tạo hàng loạt tài nguyên mạng xã hội, chúng tôi khuyên ưu tiên Flare.
Nếu sản phẩm cần người dùng tải ảnh tham chiếu và liên tục chỉnh chính xác người, sản phẩm và vùng cục bộ trong ảnh, chúng tôi nghiêng hơn về Sunburst.
Với nền tảng có cả tạo và sửa ảnh, chúng tôi khuyên dùng Flare để tạo nhanh và dành Sunburst cho hoàn thiện chi tiết. Với cả Flare và Sunburst, chúng tôi khuyên bắt đầu thử ở high.
So với GPT Image 2: bản mới hợp chỉnh sửa hơn nhưng không phải mọi ảnh thương mại đều đáng chuyển
GPT Image 2 là mốc đối chiếu quan trọng của Sunburst, vì nhiều ứng dụng đang dùng khả năng tạo ảnh OpenAI cần quyết định nâng cấp có đáng hay không.
Trong đánh giá của Artificial Analysis, Sunburst có Elo cao hơn GPT Image 2 ở cả tạo ảnh từ văn bản và chỉnh ảnh.
Tuy nhiên, thử nghiệm mù ảnh thương mại của Everypixel đưa ra góc nhìn khác. Sunburst không cho thấy ưu thế rõ về mặt thống kê trong độ chân thực.
Chúng tôi cho rằng điều này gợi ý phần đáng chú ý nhất của bản mới là xử lý yêu cầu phức tạp và tác vụ chỉnh sửa, thay vì khả năng tạo ảnh đẹp hơn rõ rệt trong mọi tình huống thương mại.
Mức chất lượng của hai phiên bản cũng khác nhau. GPT Image 2 hỗ trợ tối đa High, còn Sunburst thêm XHigh và Max, mang lại nhiều tùy chọn cấu hình đầu ra cuối hơn.
Với đội đang dùng GPT Image 2, chúng tôi khuyên ưu tiên chuyển tác vụ chỉnh ảnh và ghép nhiều ảnh tham chiếu. Với ảnh giới thiệu sản phẩm và minh họa bài viết đã hoạt động ổn định, trước hết có thể giữ mô hình cũ để đối chiếu.
Chúng tôi không khuyên thay mọi tác vụ tạo ảnh chỉ vì Sunburst mới hơn. Quyết định chuyển sau khi thử trên tình huống kinh doanh của bạn mới là cách đúng.
So với Nano Banana 2.1: ưu tiên chỉnh ảnh cao hơn hay chi phí tạo thấp hơn
Nano Banana 2.1 là mô hình tạo và chỉnh ảnh của Google, một lựa chọn khác nền tảng đáng cân nhắc khi đánh giá Sunburst.
Trên AA-Image-T2I v2.0 của Artificial Analysis, Sunburst Max đạt 1198 Elo, còn Nano Banana 2.1 đạt 1160 Elo.
Trên bảng xếp hạng chỉnh ảnh, điểm tương ứng là 1183 và 1137 Elo.
Hai kết quả này cho Sunburst lợi thế trong thử nghiệm sở thích độc lập.
Tuy nhiên, chi phí là yếu tố khác cần cân nhắc. Với cấu hình đánh giá chuẩn hóa tương ứng, Artificial Analysis niêm yết Sunburst khoảng $210.7 mỗi nghìn ảnh và Nano Banana 2.1 khoảng $33.6 mỗi nghìn ảnh. Các con số chỉ áp dụng cho cấu hình đánh giá đó, không phải chi phí cố định cho độ phân giải và mức chất lượng bất kỳ.
Chúng tôi cho rằng có thể ưu tiên thử Sunburst nếu muốn chất lượng chỉnh ảnh cao hơn. Nếu doanh nghiệp cần tạo lượng ảnh lớn, lợi thế chi phí của Nano Banana 2.1 đáng được đánh giá kỹ.
So với MAI-Image-2.6: lựa chọn khác nhau cho hình ảnh chính xác cao và sản xuất tài nguyên hàng loạt
MAI-Image-2.6 là mô hình tạo ảnh của Microsoft AI và cũng đáng đưa vào thử nghiệm chọn mô hình cho tạo ảnh thương mại.
Trên bảng xếp hạng văn bản thành ảnh Artificial Analysis, Sunburst Max đạt 1198 Elo, so với 1151 Elo của MAI-Image-2.6. Trên bảng xếp hạng chỉnh ảnh, điểm tương ứng là 1183 và 1139 Elo.
Cả hai thử nghiệm cho thấy Sunburst dẫn đầu điểm sở thích của con người. Về chi phí, chi phí tạo chuẩn hóa mỗi nghìn ảnh trong cùng đánh giá lần lượt khoảng $210.7 và $38.9.
Chúng tôi cho rằng Sunburst đáng được ưu tiên nếu doanh nghiệp cần quảng cáo cao cấp, ảnh sản phẩm chi tiết hoặc tài nguyên thương hiệu trải qua nhiều vòng chỉnh sửa.
Nhưng nếu cần tạo hàng loạt ảnh nền cho danh mục sản phẩm lớn hoặc liên tục sản xuất nhiều minh họa cho trang nội dung, MAI-Image-2.6 có thể kinh tế hơn.
Khuyến nghị của chúng tôi cho ứng dụng có sản lượng lớn là trước hết xác định chất lượng ảnh tối thiểu chấp nhận được, rồi chọn mô hình đáp ứng tiêu chuẩn đó với tổng chi phí thấp hơn thay vì chỉ dùng mô hình đứng đầu.
Câu hỏi thường gặp về tích hợp API GPT Image 2.5 Sunburst
Cách gọi mô hình này qua API Hop?
Tạo khóa API API Hop cho máy chủ và gửi JSON tới POST /openai/v1/images/generations với ID mô hình hiển thị trên trang này và prompt. Bỏ image_urls khi tạo ảnh mới. Kiểm tra giá mô hình hiện tại trước khi gửi: tạo ảnh có tính phí, không phải kiểm tra kết nối miễn phí.
Cách chỉnh sửa ảnh tham chiếu qua API Hop?
Gửi mô hình đã chọn, prompt chỉnh sửa và image_urls tới POST /openai/v1/images/generations. Cung cấp tối đa 16 URL ảnh HTTP(S) truy cập công khai. Endpoint API Hop này dùng JSON cho tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh tham chiếu. Hợp đồng công khai hiện tại không hỗ trợ tải lên multipart, URI dữ liệu base64, mask hay tuyến /images/edits riêng. Mô tả thay đổi và chi tiết cần giữ, rồi kiểm tra toàn bộ kết quả. Để chỉnh sửa tiếp, gửi lại kết quả trước dưới dạng URL tham chiếu; endpoint không lưu lịch sử hội thoại.
URL ảnh được tạo ở đâu?
Với stream: false, API Hop chờ hoàn tất rồi trả URL ảnh trong data[].url cùng thông tin mức sử dụng khả dụng. Kiểm tra trạng thái HTTP và nội dung phản hồi trước khi đọc kết quả. Dùng định dạng phản hồi trong tài liệu endpoint này, không dùng bộ phân tích phản hồi Base64 thượng nguồn. Tải ảnh đã hoàn tất về kho riêng khi ứng dụng cần truy cập lâu dài.
Nên đọc kết quả truyền trực tiếp thế nào?
Với stream: true, đọc sự kiện SSE tới image_generation.completed và [DONE], đồng thời xử lý sự kiện lỗi. Không đảm bảo có ảnh xem trước từng phần. Endpoint Images generations này không trả ID tác vụ để thăm dò. Nếu kết nối kết thúc trước khi hoàn tất, giữ ID yêu cầu nếu có và kiểm tra bản ghi yêu cầu cùng mức sử dụng tài khoản trước khi gửi lần tạo khác có thể tính phí. Máy khách ngắt kết nối không chứng minh việc tạo đã hủy.
Ví dụ API GPT Image 2.5 Sunburst và tham số được hỗ trợ
Bắt đầu nhanh API GPT Image 2.5 Sunburst
gpt-image-2.5-sunburst
model là bắt buộc; ví dụ dùng ID mô hình của trang hiện tại. Kiểm tra quyền truy cập mô hình của khóa API bằng GET /v1/models.
Tạo hình ảnhPOST /openai/v1/images/generations
curl -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-sunburst","prompt":"Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.\nHe has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.\nHe 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.\nSoft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.\nThe image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'
Giới hạn yêu cầu và phản hồi API Hop
Tạo khóa API API Hop cho máy chủ và gửi JSON tới POST /openai/v1/images/generations với ID mô hình hiển thị trên trang này và prompt. Bỏ image_urls khi tạo ảnh mới. Kiểm tra giá mô hình hiện tại trước khi gửi: tạo ảnh có tính phí, không phải kiểm tra kết nối miễn phí.
Gửi mô hình đã chọn, prompt chỉnh sửa và image_urls tới POST /openai/v1/images/generations. Cung cấp tối đa 16 URL ảnh HTTP(S) truy cập công khai. Endpoint API Hop này dùng JSON cho tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh tham chiếu. Hợp đồng công khai hiện tại không hỗ trợ tải lên multipart, URI dữ liệu base64, mask hay tuyến /images/edits riêng. Mô tả thay đổi và chi tiết cần giữ, rồi kiểm tra toàn bộ kết quả. Để chỉnh sửa tiếp, gửi lại kết quả trước dưới dạng URL tham chiếu; endpoint không lưu lịch sử hội thoại.
Với stream: false, API Hop chờ hoàn tất rồi trả URL ảnh trong data[].url cùng thông tin mức sử dụng khả dụng. Kiểm tra trạng thái HTTP và nội dung phản hồi trước khi đọc kết quả. Dùng định dạng phản hồi trong tài liệu endpoint này, không dùng bộ phân tích phản hồi Base64 thượng nguồn. Tải ảnh đã hoàn tất về kho riêng khi ứng dụng cần truy cập lâu dài.
Với stream: true, đọc sự kiện SSE tới image_generation.completed và [DONE], đồng thời xử lý sự kiện lỗi. Không đảm bảo có ảnh xem trước từng phần. Endpoint Images generations này không trả ID tác vụ để thăm dò. Nếu kết nối kết thúc trước khi hoàn tất, giữ ID yêu cầu nếu có và kiểm tra bản ghi yêu cầu cùng mức sử dụng tài khoản trước khi gửi lần tạo khác có thể tính phí. Máy khách ngắt kết nối không chứng minh việc tạo đã hủy.
