GPT Image 2.5 Flare и Sunburst: что показали 23 генерации

Если коротко: Flare и Sunburst стоят одинаково, поскольку на каждом уровне качества, который удалось сравнить, списали ровно столько же токенов. На маршруте с оплатой за токены Sunburst каждый раз работал медленнее. По качеству изображений на четырёх промптах мы не смогли выбрать победителя. OpenAI позиционирует Sunburst как модель для точного редактирования, а именно это мы в этот раз не проверяли. Поэтому разумнее начать с Flare, а Sunburst оставить для правок.

Ниже — результаты 23 успешных генераций на TokLab 2 ноября 2026 года и одной неудачной генерации Sunburst. С каждым набором настроек мы запускали модель один раз. Это наблюдения, а не бенчмарк.

Одинаковый расход токенов — одинаковая цена

Тарифы OpenAI для обеих моделей совпадают: $5 за миллион входных токенов текста, $8 за миллион входных токенов изображений и $30 за миллион выходных токенов изображения. В Batch API вывод стоит $15 (цены OpenAI, проверено 2 ноября 2026 года). Оставался вопрос: расходует ли Sunburst больше токенов на ту же картинку? Не расходует.

Мы отправили обеим моделям один промпт — изометрическое кафе в оранжерее с тремя подписанными зонами — и запустили генерацию в размере 1024×1024 на каждом уровне качества:

От low до xhigh числа совпадают. Генерация Sunburst на max завершилась ошибкой, поэтому для этой строки нет пары. Обе модели указали 50 входных токенов текста для промпта. При одинаковых токенах и тарифах стоимость одна и та же, так что цена не должна влиять на выбор между ними. Расчёты для каждого уровня качества приведены в статье о ценах на API GPT Image 2.5.

Когда Sunburst работает медленнее

Время указано в секундах от создания до завершения задачи, по данным самой задачи. Оно включает ожидание в очереди нашего конвейера, поэтому сравнивайте разницу между моделями, а не абсолютные значения.

Результаты для ID с -official, с тем же промптом кафе и размером 1024×1024:

Sunburst отставал на каждом уровне, а начиная с medium разница составляла от 16 до 22 секунд. Неудачная генерация на max не вернула изображение, и в журнале списаний за неё нет оплаты. Именно так на TokLab и должны обрабатываться неудавшиеся задачи.

Для ID Standard с оплатой за изображение картина другая. Из семи пар Flare/Sunburst на high и max Flare завершил работу первым три раза, а Sunburst — четыре. Самые большие разрывы были в обе стороны: кафе на high — 42 с против 59 с, постер на max — 64 с против 39 с. Если у Flare здесь и есть преимущество в скорости, одного запуска с каждым набором настроек оказалось недостаточно, чтобы его заметить.

Четыре промпта: сравниваем изображения

Все изображения показаны без правок. На подписях указаны модель и качество.

В промпте с рыбаком мы просили утренний туман, оранжевую сеть и руки в резком фокусе. Обе модели выполнили все три условия. Мужчины, лодки и освещение получились разными: у Flare туман гуще, а Sunburst добавил маяк и более яркое солнце. Ни на одной картинке нет искривлённых пальцев, которые раньше выдавали генерацию.

Постер проверяет работу с текстом. Обе модели без ошибок написали BLUE HOUR SESSIONS и FRIDAY 9 PM, ограничились двумя красками и, как мы просили, разместили FRIDAY 9 PM внизу узким шрифтом. Sunburst добавил уличный фонарь, которого никто не просил. Это вопрос вкуса, а не ошибка.

Обе модели правильно вывели три обязательные надписи и сами добавили другие вывески и читаемое меню напитков. Здание Sunburst получилось более строгим и архитектурным, у Flare — мягче. Мелкий текст, который обе модели придумали сами, стоит вычитать перед публикацией.

В промпте ночного рынка мы не указывали ни язык, ни город. Обе модели сами выбрали китайские вывески. Проверенные нами иероглифы (夜市, 烤串, 臭豆腐 и другие) образуют настоящие слова, употреблённые правильно. У Flare больше отражений, у Sunburst улица чище и освещена равномернее.

Разница между моделями оказалась в стиле, а не в правильности. Если один вариант лучше подходит вашему продукту, этого вполне достаточно для выбора: доплачивать за него не придётся.

Что осталось за рамками теста

Главный пробел — редактирование. OpenAI описывает Sunburst как модель «для рабочих процессов, в которых точность редактирования важнее всего», а Flare — как свою «самую быструю модель для качественной повседневной генерации изображений» (страницы моделей). Мы планировали тест с тремя последовательными правками, но исключили его из этого раунда. Поэтому собственных данных в пользу любой из моделей у нас нет. Если ваш продукт в основном редактирует изображения, прогоните свои референсы через обе модели, прежде чем делать выбор.

Ещё два ограничения: все замеры токенов сделаны на 1024×1024, а на больших изображениях расход выше; каждый замер времени — результат одного запуска.

Как узнать, запустился Flare или Sunburst

В комментариях на YouTube спросили: «А как нам понять, что мы используем — Sunburst или Flare?» В API гадать не нужно. Вы выбираете модель по ID, ничто не подменяет её за вас, а завершённая задача сообщает, какая модель выполнила запрос:

{ "id": "task_...", "model": "gpt-image-2.5-sunburst", "status": "completed" }

В истории использования для каждой задачи также указаны модель и списанная сумма.

Какой ID использовать в коде

На TokLab у каждой модели есть ID Standard с фиксированной ценой за изображение и ID с -official, где оплата идёт за токены:

• gpt-image-2.5-flare и gpt-image-2.5-sunburst
• gpt-image-2.5-flare-official и gpt-image-2.5-sunburst-official

Тело запроса одинаковое для всех четырёх ID, так что для переключения достаточно заменить одно слово. Наш выбор: начните с gpt-image-2.5-flare, подбирайте промпт на low и переносите задачу на Sunburst, когда редактируете изображение и собственные тесты показывают, что он лучше сохраняет оригинал. В Playground GPT Image 2.5 можно запустить обе модели со своего баланса, с теми же полями, что и в API. Полный список параметров есть в справочнике API.