GPT Image 2.5 Sunburst API
GPT Image 2.5 Sunburst — це преміальний рівень серії GPT Image 2.5 від OpenAI, призначений для точного редагування зображень із збереженням композиції, освітлення та ідентичності об'єктів.
GPT Image 2.5 Sunburst — це орієнтована на точність модель редагування зображень у складі серії GPT Image 2.5 від OpenAI, випущена 8 вересня 2026 року. Вона приймає текстові описи та зображення на вхід і генерує зображення на вихід, дозволяючи як створювати нові зображення за текстовим описом, так і редагувати наявні з інструкційним контролем. Модель автоматично обробляє референсні зображення з високою точністю, приймає одне зображення для редагування або кілька для комбінування стилів, об'єктів чи референсів.
Sunburst підтримує шість рівнів якості: low, medium, high, xhigh, max і auto, де auto є типовим. Доступні різні співвідношення сторін, зокрема квадратне 1:1, портретне 9:16 і ландшафтне 16:9, а також генерація зображень роздільністю до 3840 пікселів. Модель підтримує прозорість, перекадрування та контроль сіду, зберігаючи узгодженість між кількома проходами редагування.
Ця модель найкраще підходить для завдань, які вимагають точкових змін без переосмислення всього зображення: редагування зі збереженням ідентичності, композиції та освітлення, точне дотримання інструкцій, сильний контроль стилю та стабільна якість протягом тривалих сесій редагування. Серед типових застосувань — інфографіка, логотипи, макети UI, фотореалістичні сцени, комікси, маркетингові візуали, перенесення стилю, віртуальні примірки одягу, продуктові макети, переклад тексту на зображеннях, коригування освітлення, видалення об'єктів, композиція сцен і багатокрокові системи вдосконалення зображень. Водночас модель не є універсальною мультимодальною мовною моделлю, не підтримує потокову передачу, виклик функцій, аудіо чи відео, а в деяких вихідних даних спостерігаються шумові артефакти. Крім того, вона дорожча й повільніша за GPT Image 2.5 Flare, яку OpenAI рекомендує як типовий вибір для більшості застосувань.
Оновлено:
MODEL ID
gpt-image-2.5-sunburst- Вхід
- text / image
- Вихід
- image
Ключові можливості
- Преміальний рівень серії GPT Image 2.5
- Точне редагування без переосмислення всього зображення
- Зберігає ідентичність, композицію та освітлення
- Шість рівнів якості, типовий — auto
- Роздільність до 3840 пікселів
- Підтримка прозорості, перекадрування та сіду
Постачальники
Найкраща цінаПорівняйте ціни API у різних постачальників. Виберіть постачальника, щоб переглянути всі тарифи й умови.
| $8 | $30 | |
Бенчмарки
- 1421
Image Arena
1-ше місце; GPT Image 2.5 Flare отримала 1399 балів, а GPT Image 2 — 1381 бал
Результати за публікацією постачальника моделі.
Довідка API
Відомості про протокол цієї моделі не опубліковано. Вимоги до інтеграції дивіться в довідці API.
Довідка API →Підтримувані параметри
- aspect_ratio
- quality
- background
- n
- input_references
- output_compression
Часті запитання
Що таке GPT Image 2.5 Sunburst?
GPT Image 2.5 Sunburst — це орієнтована на точність модель редагування зображень у складі серії GPT Image 2.5 від OpenAI, випущена 8 вересня 2026 року. Вона приймає текстові описи та зображення на вхід і генерує зображення на вихід, дозволяючи як створювати нові зображення за текстовим описом, так і редагувати наявні з інструкційним контролем. Модель автоматично обробляє референсні зображення з високою точністю, приймає одне зображення для редагування або кілька для комбінування стилів, об'єктів чи референсів. Sunburst підтримує шість рівнів якості: low, medium, high, xhigh, max і auto, де auto є типовим. Доступні різні співвідношення сторін, зокрема квадратне 1:1, портретне 9:16 і ландшафтне 16:9, а також генерація зображень роздільністю до 3840 пікселів. Модель підтримує прозорість, перекадрування та контроль сіду, зберігаючи узгодженість між кількома проходами редагування. Ця модель найкраще підходить для завдань, які вимагають точкових змін без переосмислення всього зображення: редагування зі збереженням ідентичності, композиції та освітлення, точне дотримання інструкцій, сильний контроль стилю та стабільна якість протягом тривалих сесій редагування. Серед типових застосувань — інфографіка, логотипи, макети UI, фотореалістичні сцени, комікси, маркетингові візуали, перенесення стилю, віртуальні примірки одягу, продуктові макети, переклад тексту на зображеннях, коригування освітлення, видалення об'єктів, композиція сцен і багатокрокові системи вдосконалення зображень. Водночас модель не є універсальною мультимодальною мовною моделлю, не підтримує потокову передачу, виклик функцій, аудіо чи відео, а в деяких вихідних даних спостерігаються шумові артефакти. Крім того, вона дорожча й повільніша за GPT Image 2.5 Flare, яку OpenAI рекомендує як типовий вибір для більшості застосувань.
Як нараховується оплата за використання?
Рахунок залежить від обраного постачальника, його цін і вашого використання. Довші вхідні дані або інші умови можуть мати інші ціни.
Які вхідні та вихідні модальності підтримує GPT Image 2.5 Sunburst?
Модель приймає текстові описи та зображення на вхід і генерує зображення на вихід. Вона не підтримує аудіо чи відео.
Які рівні якості доступні в GPT Image 2.5 Sunburst?
Доступно шість рівнів: low, medium, high, xhigh, max і auto. Типовим є auto.
Які співвідношення сторін і роздільність підтримує модель?
Підтримуються різні співвідношення сторін, зокрема квадратне 1:1, портретне 9:16 і ландшафтне 16:9. Модель може генерувати зображення роздільністю до 3840 пікселів.
Для яких завдань найкраще підходить GPT Image 2.5 Sunburst?
Модель найкраще підходить для точкових змін без переосмислення всього зображення, збереження ідентичності, композиції та освітлення, а також для точного дотримання інструкцій редагування. Вона підтримує узгодженість між кількома проходами редагування.
Чим GPT Image 2.5 Sunburst відрізняється від GPT Image 2.5 Flare?
Sunburst є преміальним рівнем серії, орієнтованим на точність редагування, тоді як GPT Image 2.5 Flare OpenAI рекомендує як типовий вибір для більшості застосувань. Sunburst має вищу вартість і довший час генерації порівняно з Flare.
Чи підтримує GPT Image 2.5 Sunburst потокову передачу або виклик функцій?
Ні, модель не підтримує потокову передачу та виклик функцій. Вона також не призначена як універсальна мультимодальна мовна модель.
