OpenAI выпустила новое поколение генератора изображений ChatGPT Images 2.5. Компания заявляет, что модель GPT-Image-2.5 Flare создает изображения на 50% быстрее, чем предыдущая GPT-Image-2, при более естественном свете, более богатых текстурах и лучшем сохранении черт объектов с референсных фото. В API вышли две модели — быстрая GPT-Image-2.5 Flare и ориентированная на точность редактирования GPT-Image-2.5 Sunburst — с одинаковым тарифом, а в самом ChatGPT появились Sketch, комментарии прямо на изображении, шаблоны и генерация с прозрачным фоном.

image
image

Что произошло

OpenAI перевела линейку генерации изображений на новое поколение. В API закреплены два идентификатора моделей: gpt-image-2.5-flare для массовых генераций с низкой задержкой и gpt-image-2.5-sunburst для сценариев, где важна максимальная точность редактирования; обе модели зафиксированы как снапшот 2026-09-08. Цены у них одинаковые: 5 долларов за 1 миллион входных текстовых токенов, 8 долларов за входные изображения и 30 долларов за 1 миллион выходных токенов, кэшированный ввод стоит 1,25 доллара за текст и 2 доллара за изображение. Разработчики подключают обе модели через Images API и Responses API.

Контекст

Релиз продолжает линию GPT-Image, и точкой сравнения для нового поколения OpenAI называет GPT-Image-2. Сама структура линейки выглядит продуктовым решением: две модели с одинаковым прайсом, но разным профилем — скорость против точности редактирования — служат для сегментации задач, а не свидетельствуют о разном научном содержании архитектур. Тарифная сетка построена на токенах, а кэширование входа снижает стоимость повторных генераций с теми же референсами. Основная ставка в описании улучшений — перевод работы с изображением от однократной генерации к итеративному редактированию в диалоге.

Почему это важно для индустрии

Главное для продакшн-пайплайнов заявление — режим редактирования: модель меняет отдельный элемент сцены, не затрагивая остальные, и, по словам OpenAI, перестает терять структуру при серии последовательных правок в одном диалоге. Маркетинговые, ритейл- и медиа-команды могут так править продукт, фон или текст без повторной генерации всего ассета, что напрямую снижает стоимость итеративных правок в конвейерах контента. Одинаковый тариф обеих моделей упрощает бюджетирование: выбор между скоростью (Flare) и точностью (Sunburst) не требует пересчета стоимости, а кэширование входа делает повторные генерации с теми же референсами заметно дешевле. Вероятный паттерн автоматизации — маршрутизация: быстрая Flare для массовых задач, точная Sunburst для финальных правок.

Почему это важно для пользователей

Новые инструменты доступны всем пользователям ChatGPT, ChatGPT Work и Codex в вебе, на мобильных и на десктопе, отдельное подключение для этого не нужно. Можно написать @Sketch, нарисовать набросок от руки и получить изображение по нему; оставить комментарий прямо на конкретной области картинки, чтобы модель поправила только ее; сгенерировать изображение сразу с прозрачным фоном; воспользоваться шаблонами для постеров, мерча, флаеров и фото товаров. Для точечных правок достаточно пометить нужный фрагмент изображения, а не описывать желаемый результат с нуля.

Что пока неизвестно / ограничения

Все ключевые характеристики релиза подтверждены пока только словами OpenAI. Заявленное ускорение Flare на 50% относительно GPT-Image-2 сопровождается лишь формулировкой: в материалах анонса нет метрик задержки, времени на изображение, условий нагрузки и аппаратной базы замера, поэтому воспроизвести или проверить эту цифру по данным релиза нельзя. Технического отчета, статьи или описания архитектуры и методов обучения в источниках релиза нет, так что улучшения света, текстур и сохранения черт с референсов остаются маркетинговыми характеристиками. Пока ускорение не подтверждено независимыми замерами, строить на нем экономические выводы преждевременно, а надежность точечного редактирования в длинных сериях правок стоит проверять собственными тестами.

Источники

Автор

Look at AI, редакция