GPT-Image-2.5 API

GPT-Image-2.5 (ChatGPT Images 2.5) es la familia de modelos de generación y edición de imágenes de OpenAI lanzada el 8 de septiembre de 2026. Presenta un mayor detalle en las imágenes, iluminación natural, mayor fidelidad de referencia, velocidades de generación más rápidas y un diseño de API dividido que incluye Flare para velocidad y Sunburst para precisión.

GPT-Image-2.5 Flare API

openai/gpt-image-2.5-flare

El modelo de imagen rápido predeterminado de OpenAI para generación y edición, que ofrece imágenes más nítidas, mejor renderizado de texto, fondos transparentes y menor latencia.

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GPT-Image-2.5 API Antecedentes

Resumen

GPT-Image-2.5 (nombre comercial ChatGPT Images 2.5) es el modelo de generación y edición de imágenes de OpenAI lanzado el 8 de septiembre de 2026. A través de ChatGPT y los endpoints de la API, la familia GPT Image genera más de 3 mil millones de imágenes por semana.

Historia de Desarrollo

Lanzado el 8 de septiembre de 2026, GPT-Image-2.5 sucede al modelo Images 2.0 / gpt-image-2 de abril de 2026. Representa la primera vez que OpenAI divide la API de GPT Image en dos modelos distintos (Flare y Sunburst) para separar la velocidad de la precisión en lugar de depender de un solo parámetro de calidad.

Innovaciones Clave

  • Se dividieron las ofertas de la API en gpt-image-2.5-flare (rápido) y gpt-image-2.5-sunburst (alta precisión)
  • Se añadió la función @Sketch en ChatGPT para generar renders terminados directamente a partir de bocetos a mano alzada
  • Se introdujeron plantillas de diseño preestablecidas para pósteres, volantes, mercancía y gráficos de productos
  • Se añadieron anotaciones de comentarios fijados en las imágenes para la edición de áreas específicas
  • Se habilitó el uso compartido de prompts junto con el uso compartido de imágenes en ChatGPT
  • Se introdujeron niveles de calidad de imagen xhigh y max
  • Se mejoró la generación de fondos transparentes y la claridad en el renderizado de caracteres chinos

GPT-Image-2.5 API Especificaciones Técnicas

Arquitectura

Disponible a través de la API como dos variantes de modelo distintas (gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst) mediante los endpoints de la API de imágenes (/v1/images/generations, /v1/images/edits) o la herramienta de generación de imágenes de la API de Responses.

Parámetros

Los parámetros configurables incluyen background (auto, opaco, transparente), output_format (png, jpeg, webp con ajustes de compresión), quality (auto, low, medium, high, xhigh, max) y dimensiones personalizadas.

Capacidades

  • Acepta entradas de texto e imagen para generar imágenes sin facturar tokens de texto de salida
  • Admite hasta aproximadamente 16 imágenes de referencia durante la edición (hasta ~50 MB por archivo PNG, JPEG o WebP)
  • Admite la edición de máscaras que requiere un canal alfa que coincida con el tamaño y el formato de la imagen
  • Admite resoluciones personalizadas con longitudes laterales en múltiplos de 16, lado máximo <= 3840, relaciones de aspecto de hasta 3:1 y recuentos de píxeles entre 655,360 y 8,294,400
  • Genera fondos transparentes (PNG o WebP) para pegatinas, iconos de interfaz y activos de juegos
  • Incorpora metadatos C2PA y marcas de agua invisibles para el seguimiento de procedencia

Limitaciones

  • Las resoluciones superiores a 2K (por ejemplo, superiores a 2560x1440) se consideran experimentales y menos estables
  • Las imágenes de referencia individuales están restringidas a aproximadamente 50 MB
  • Las ediciones de máscara requieren una coincidencia exacta de dimensiones y la presencia de un canal alfa

GPT-Image-2.5 API Rendimiento

Fortalezas

  • Latencia oficial hasta un 50 % menor en comparación con Images 2.0, con Flare alcanzando de 2 a 4 veces la velocidad de GPT-Image-2 en pruebas de terceros
  • Detalles visuales más nítidos, iluminación natural y texturas de materiales más ricas
  • Mayor fidelidad en la retención de rasgos humanos, características faciales, productos y detalles clave de las fotos de referencia
  • Edición localizada precisa que altera las áreas objetivo mientras preserva la composición general, la iluminación y los sujetos
  • Consistencia sólida en turnos múltiples que evita la degradación de la calidad en ciclos de edición continuos
  • Renderizado de texto chino sustancialmente mejorado sin caracteres distorsionados en pósteres, empaques e infografías
  • Posiciones superiores en las tablas de clasificación de texto a imagen y edición de imágenes de LM Arena

Efectividad en el Mundo Real

En los benchmarks de la comunidad de LM Arena tras el lanzamiento, Sunburst alcanzó el n.º 1 (~1421 ELO) y Flare alcanzó el n.º 2 (~1399 ELO) tanto en las tablas de clasificación de texto a imagen como en las de edición. Las pruebas de terceros registraron que los tiempos de generación de lotes grandes en la API disminuyeron de unos 104 segundos a 35–40 segundos.

GPT-Image-2.5 API Cuándo Usar

Escenarios

  • Use gpt-image-2.5-flare para exploración rápida, imágenes de redes sociales, vistas previas de productos, búsqueda visual y generación por lotes de alto rendimiento
  • Use gpt-image-2.5-sunburst para anuncios finales, fotografía de productos pulida, bloqueo estricto de sujetos en múltiples turnos y edición de alta precisión
  • Use ChatGPT Images 2.5 para edición conversacional, puntos de inicio rápidos con plantillas, conversiones de bocetos y anotaciones de comentarios fijados
  • Use los modos de fondo transparente para crear pegatinas, activos de juegos, gráficos de marca e ilustraciones web

Mejores Prácticas

  • Utilice Flare de forma predeterminada para el borrador inicial y el rendimiento, luego cambie a Sunburst para la ejecución del renderizado de producción
  • En los prompts de edición, separe explícitamente los elementos que desea modificar de los elementos que deben permanecer bloqueados
  • Ejecute ediciones de múltiples turnos de forma incremental cambiando un detalle por iteración
  • Mantenga las dimensiones de salida personalizadas alineadas a múltiplos de 16, dentro de 655,360–8,294,400 píxeles, y a 2K o menos para una estabilidad óptima

Especificaciones Técnicas

Tamaño Máximo de Archivo50MB
Fecha de Lanzamiento9/8/2026
Formatos de Entrada
textimage
Formatos de Salida
image

Capacidades y Características

Capacidades
text to-image generationimage to-image editingmasked image editingmulti image reference editingtransparent background generationposter and infographic renderingChinese text renderingproduct image generationsocial media image generationhigh throughput batch image generationlow latency image generationstyle consistent image generation
Tipos de Archivo Compatibles
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