ChatGPT Images 2.5 to nie tylko kolejna wersja generatora w aplikacji. OpenAI równocześnie udostępniło dwa osobne modele API: szybki GPT‑Image‑2.5 Flare oraz nastawiony na precyzyjne edycje GPT‑Image‑2.5 Sunburst. Oba mają te same stawki tokenowe, ale nie są zamienne pod względem czasu pracy i zastosowania. Największą praktyczną zmianą może być nie ładniejszy obrazek lecz mniejsza liczba elementów psutych podczas kolejnych poprawek.
Najważniejsze informacje
- ChatGPT Images 2.5 trafia do ChatGPT, ChatGPT Work i Codex na komputerach, urządzeniach mobilnych i w przeglądarce.
- Nowe funkcje aplikacji obejmują szkic jako wskazówkę, szablony, udostępnianie promptów i bardziej precyzyjne edycje wieloturowe.
- API otrzymało dwa jawnie wybierane modele: `gpt-image-2.5-flare` i `gpt-image-2.5-sunburst`.
- Oba kosztują 5 USD za 1 mln tokenów tekstowego wejścia, 8 USD za 1 mln tokenów wejścia obrazowego i 30 USD za 1 mln tokenów obrazu wyjściowego.
- OpenAI deklaruje dla Flare wyższą jakość niż GPT‑Image‑2 przy opóźnieniu niższym o 50%. To pomiar producenta, a nie niezależny benchmark.
ChatGPT Images 2.5 w aplikacji
Według oficjalnego komunikatu OpenAI z 8 września 2026 r. nowa wersja lepiej zachowuje wygląd osób i przedmiotów z obrazów referencyjnych, dokładniej zmienia tylko wskazany element i mniej degraduje pracę po serii kolejnych edycji. Firma mówi też o lepszym odwzorowaniu oświetlenia, materiałów, złożonych układów i przezroczystego tła. Są to deklaracje producenta; OpenAI nie opublikowało pełnego, niezależnie odtwarzalnego zestawu testów jakości.
Najbardziej widoczną nowością w interfejsie jest Sketch. Użytkownik może naszkicować układ pokoju, kontur ubrania albo prostą kompozycję i użyć rysunku razem z opisem tekstowym. Dochodzą szablony popularnych formatów oraz możliwość udostępnienia obrazu z promptem, aby inna osoba mogła stworzyć własną wersję.
OpenAI informuje o dostępności Images 2.5 na wszystkich planach ChatGPT oraz w ChatGPT Work i Codex. Warto jednak oddzielić sam generator od funkcji „Images with thinking”. Centrum pomocy OpenAI podaje, że tryb z myśleniem jest dostępny dla Plus, Pro i Business, a do Enterprise i Edu ma trafić później. Różnice między przestrzeniami Chat, Work i Codex wyjaśnialiśmy osobno.
Flare i Sunburst: dwa modele, nie dwa plany ChatGPT
Nazwy Flare i Sunburst dotyczą modeli API. Użytkownik zwykłego interfejsu ChatGPT korzysta z produktu Images 2.5, natomiast programista może wskazać dokładny identyfikator modelu w Images API lub w narzędziu generowania obrazów Responses API.
| Cecha | GPT‑Image‑2.5 Flare | GPT‑Image‑2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| Model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Snapshot | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 |
| Pozycjonowanie OpenAI | Szybka, codzienna generacja; domyślny wybór | Precyzyjne edycje i premium workflow |
| Poziomy jakości | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto |
| Tekst — wejście | 5 USD / 1 mln tokenów | 5 USD / 1 mln tokenów |
| Obraz — wejście | 8 USD / 1 mln tokenów | 8 USD / 1 mln tokenów |
| Obraz — wyjście | 30 USD / 1 mln tokenów | 30 USD / 1 mln tokenów |
Źródło: karty modeli OpenAI; ceny według stanu na 9 września 2026 r.
Flare jest według OpenAI właściwym punktem startu dla treści społecznościowych, prototypowania, wyszukiwania wizualnego i generacji na większą skalę. Sunburst ma sens tam, gdzie ważniejsze są kontrola zmian, kampanie i dopracowane materiały produktowe, a dłuższy czas generacji jest akceptowalny.
Identyczne stawki nie oznaczają identycznego rachunku za pojedynczy obraz. Rozliczenie zależy od liczby tokenów zużytych przez wejście i wyjście. Dokumentacja zaznacza przy tym, że kalkulator GPT Image 2 nie szacuje zużycia tokenów wersji 2.5. Nie należy więc przenosić starej tabeli kosztów „na obraz” na nowe modele bez wykonania własnych pomiarów.
Co oznacza „50% niższe opóźnienie”
OpenAI deklaruje, że Flare generuje obraz wyższej jakości niż GPT‑Image‑2 przy opóźnieniu niższym o 50%. Komunikat nie podaje pełnej metodologii: rozkładu promptów, jakości, rozdzielczości, regionu ani obciążenia usługi. Liczbę należy traktować jako wynik producenta, użyteczny do postawienia hipotezy, ale niewystarczający do planowania SLA.
Pierwszy niezależny sygnał jest obiecujący, choć bardzo ograniczony. OneWave AI wykonało 36 opłaconych wywołań API na identycznych promptach. Dla generacji 1024×1024 w jakości high autorzy raportują medianę 16,7 sekundy i koszt 0,0532 USD dla Flare wobec 117,8 sekundy i 0,2112 USD dla GPT‑Image‑2. Jeden z dziewięciu pomiarów Flare trwał jednak 142,6 sekundy, co pokazuje istotny „długi ogon”.
W edycji przewaga szybkości zniknęła: mediana wyniosła 17,0 sekundy dla Flare i 15,3 sekundy dla GPT‑Image‑2, a koszt obu prób po 0,0143 USD. W jednym długim briefie Flare i Sunburst spełniły wszystkie osiem ocenianych wymagań, lecz Sunburst potrzebował o połowę więcej czasu. To mała próbka jednego zespołu, a nie ranking całego rynku, ale dobrze ilustruje praktyczną zasadę: Sunburst warto wybierać dla konkretnej potrzeby edycyjnej, a nie jako automatycznie „lepszy” model.
Limity i dostępność API
Oba modele przyjmują tekst i obrazy, a zwracają obrazy. Obsługują generację i edycję w Images API oraz użycie jako narzędzie w Responses API. Nie oferują wyjścia tekstowego, audio ani wideo. Darmowy tier API nie jest obsługiwany.
Opublikowane limity są takie same dla Flare i Sunburst. Tier 1 zaczyna się od 100 tys. tokenów na minutę i 5 obrazów na minutę, a tier 5 dochodzi do 8 mln tokenów i 250 obrazów na minutę. Rzeczywisty limit organizacji trzeba sprawdzić w panelu konta; poziom zależy od historii użycia i wydatków. To oddzielna kwestia od limitów generowania w planach ChatGPT.
Przy większej skali warto osobno monitorować odsetek ponowień, bo właśnie odrzucone i poprawiane obrazy mogą mocniej wpływać na koszt niż nominalna stawka tokenowa.
Precyzyjna edycja jest ważniejsza niż kolejny skok estetyki
W produkcji grafik problemem często nie jest stworzenie pierwszej wersji, lecz zachowanie zaakceptowanych elementów. Polecenie „zmień tylko kolor produktu” potrafiło wcześniej przesunąć kadr, zmienić twarz, naruszyć typografię albo usunąć detal tła. OpenAI właśnie ten obszar stawia w centrum aktualizacji: mniejszy dryf przy pojedynczej i wieloturowej edycji.
Dla marketingu, e-commerce i materiałów lokalizowanych oznacza to potencjalnie mniej restartów całego procesu. Nadal potrzebna jest kontrola człowieka, szczególnie przy cenach, danych, logotypach i długich tekstach. Model może wygenerować płynnie wyglądający błąd, trudniejszy do zauważenia niż klasyczny, zniekształcony napis.
To również powód, by przy wdrożeniu archiwizować prompt, obraz źródłowy, identyfikator snapshotu i parametry jakości. Bez tych danych trudno odtworzyć wynik lub porównać zachowanie po zmianie aliasu modelu. Starszy kontekst techniczny daje nasz opis GPT‑Image‑1 w API, a wpływ dostępności usługi przypomina niedawna awaria generowania obrazów w ChatGPT.
Bezpieczeństwo i pochodzenie obrazu
OpenAI deklaruje utrzymanie filtrów bezpieczeństwa, metadanych C2PA i niewidzialnego watermarku. C2PA może przekazać informację o pochodzeniu obrazu w zgodnych narzędziach, ale metadane można utracić podczas eksportu, kompresji lub zrzutu ekranu. Niewidzialne oznaczenie jest dodatkowym sygnałem, a nie nieusuwalnym dowodem autorstwa.
Przy materiałach opartych na zdjęciach osób nadal obowiązują zgody, prawa do wizerunku i zasady organizacji. Lepsze zachowanie podobieństwa zwiększa użyteczność, ale także wagę kontroli dostępu do fotografii referencyjnych.
Który wariant wybrać
Dla większości nowych integracji rozsądnym domyślnym wyborem jest Flare: OpenAI wskazuje go wprost jako model ogólnego zastosowania, a wczesny test niezależny potwierdza dużą przewagę szybkości w generacji. Sunburst warto uruchamiać selektywnie przy złożonych edycjach, wymagającej fotografii produktowej i materiałach, w których koszt kolejnej ręcznej poprawki jest większy niż dłuższe oczekiwanie.
Najlepsza decyzja nie powinna opierać się na nazwie „premium”. Zespół powinien przygotować własny, mały zestaw promptów, powtórzyć każde zadanie kilka razy i mierzyć czas, liczbę tokenów, zgodność z briefem oraz koszt odrzuconych wyników. Dopiero taki test pokaże, czy w konkretnym workflow Sunburst rzeczywiście kupuje dodatkową precyzję.
ChatGPT Images 2.5 wygląda więc bardziej jak aktualizacja procesu niż pojedynczy efekt „wow”: szybsze iteracje, szkic jako wejście, kontrola zmian i dwa poziomy API. Jeżeli deklaracje o spójności potwierdzą się w szerszych testach, największą korzyścią będzie przewidywalność — cecha mniej widowiskowa od fotorealizmu, ale znacznie ważniejsza w produkcji.
Częste pytania
Jakie są główne różnice między modelami Flare a Sunburst w API ChatGPT Images 2.5?
Flare jest modelem szybkiej generacji, idealnym do treści społecznościowych i prototypowania, natomiast Sunburst skupia się na precyzyjnych edycjach i bardziej dopracowanych materiałach. Oba modele mają identyczne stawki tokenowe, ale różnią się czasem pracy i zastosowaniem.
Kiedy można korzystać z funkcji 'Images with thinking' w ChatGPT?
Tryb 'Images with thinking' jest dostępny dla użytkowników planów Plus, Pro i Business, a dla Enterprise i Edu ma być udostępniony w późniejszym terminie. Warto pamiętać, że to oddziela generator od funkcji myślenia.
Jakie nowe funkcje wprowadza ChatGPT Images 2.5?
Nowa wersja wprowadza funkcje takie jak szkic jako wskazówka, szablony popularnych formatów oraz możliwość udostępniania promptów, co pozwala innym użytkownikom stworzyć własne wersje obrazów.
Jakie są koszty korzystania z modeli Flare i Sunburst?
Oba modele kosztują 5 USD za 1 mln tokenów tekstowego wejścia, 8 USD za 1 mln tokenów wejścia obrazowego i 30 USD za 1 mln tokenów obrazu wyjściowego. Warto jednak pamiętać, że całkowity koszt zależy od liczby zużytych tokenów.
Dlaczego precyzyjna edycja jest ważniejsza w ChatGPT Images 2.5?
Precyzyjna edycja jest kluczowa, ponieważ wcześniejsze modele mogły wprowadzać niezamierzone zmiany w obrazie, co utrudniało zachowanie zaakceptowanych elementów. Nowa wersja ma na celu zminimalizowanie tych problemów podczas edycji.
