Was ist GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
GPT Image 2.5 ist OpenAIs Familie zum Erzeugen und Bearbeiten von Bildern, veröffentlicht am 8. September 2026. Sie kommt als zwei API-Modelle: gpt-image-2.5-flare, der Standard für die meisten Aufgaben, und gpt-image-2.5-sunburst, das pro Bild länger braucht und dafür über mehrere Bearbeitungen hinweg genauere Kontrolle bietet. Dasselbe Update treibt ChatGPT Images 2.5 für alle Nutzer von ChatGPT, ChatGPT Work und Codex an.
Beide Modelle nehmen Text und Bilder als Eingabe an, ergänzen die Qualitätsstufen 'xhigh' und 'max', erlauben eigene Auflösungen innerhalb fester Grenzen und erhalten eine Hintergrundoption 'opaque'. In ChatGPT brachte die Veröffentlichung außerdem ein Sketch-Werkzeug, Vorlagen und Bearbeitungen per Kommentar.
Was kostet GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Text input | $5 per 1M tokens | |
| Image input | $8 per 1M tokens | |
| Image output | $30 per 1M tokens | Batch-Output 15 $ |
API: 5 $ pro 1 Mio. Text-Input-Tokens, 8 $ pro 1 Mio. Bild-Input und 30 $ pro 1 Mio. Bild-Output für Flare und Sunburst (Batch-Output 15 $). Artificial Analysis beziffert ein Bild in 1024x1024 mit max-Qualität auf etwa 211 $ pro 1.000. In den ChatGPT-Plänen enthalten.
Lohnt sich GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
OpenAI belegt die ersten beiden Plätze in der Text-to-Image-Arena von Artificial Analysis: Sunburst kommt bei max-Qualität auf 1222 Punkte und Flare auf 1207, vor GPT Image 2 (1186) und Googles Nano Banana 2.1 (1176). Die Fehlerspannen liegen bei etwa ±10, die Bereiche der beiden OpenAI-Modelle überlappen sich also, und Flare liegt nur knapp vor seinem Vorgänger.
Die Token-Preise haben sich nicht geändert, die Qualitätsstufen schon. Die Sätze entsprechen GPT Image 2 (8 $ pro Million Bild-Input-Tokens, 30 $ pro Million Output), doch die Qualität reicht jetzt von low über medium, high und xhigh bis max, und Entwickler im Forum von OpenAI berichten, dass max dem alten high entspricht. Bei max beziffert Artificial Analysis ein Bild in 1024x1024 auf etwa 0,21 $, gegenüber 0,034 $ bei Nano Banana 2.1 und 0,039 $ bei MAI-Image-2.6. OpenAIs Rechner für GPT Image 2 schätzt den Token-Verbrauch von 2.5 nicht, Budgets brauchen also einen Testlauf.
Sunburst ist das Bearbeitungsmodell. OpenAI bewirbt es für Präzision über Ketten von Bearbeitungen hinweg, auf Kosten längerer Generierungszeit, und ein Stammnutzer im Forum vergleicht es mit einer umbenannten Input-Fidelity-Einstellung aus gpt-image-1.5. Beide Modelle liegen auf den Images-Endpunkten für Erzeugung und Bearbeitung sowie in Batch. Die Modellseiten führen den Responses-Endpunkt als nicht unterstützt, weil sich die Modelle dort nicht direkt aufrufen lassen; der Leitfaden zur Bilderzeugung zeigt stattdessen den Weg, gpt-image-2.5-sunburst oder -flare im image_generation-Tool von Responses innerhalb eines Hauptmodells anzugeben.
Der Durchsatz ist die versteckte Grenze. API-Konten in der Build-Stufe bekommen 20 Bilder pro Minute, ein Katalogauftrag mit 10.000 Bildern dauert also mehr als acht Stunden; Grow erlaubt 250. Nutzer von ChatGPT haben ein anderes Problem: Beiträge im Forum berichten, dass Ausgaben in Codex als Version 2.0 markiert sind und es keinen verlässlichen Weg gibt zu erkennen, von welchem Modell ein bestimmtes Bild stammt.
Wo es sich lohnt
Eine Markenagentur, die Key Visuals für Kampagnen produziert
Ein Hero-Bild durch mehrere Runden von Kundenänderungen bringen
Nutze Sunburst am Bearbeitungs-Endpunkt, damit Details jede Runde überstehen. Bei etwa 0,21 $ pro quadratischem Bild in max-Qualität kosten zwanzig Überarbeitungen ein paar Dollar, eine Kleinigkeit neben Designstunden; rechne mit langsamerer Erzeugung als bei Flare.
Ein E-Commerce-Marktplatz mit 50.000 Artikeln
Für jedes Angebot ein Lifestyle-Foto erzeugen
In max-Qualität sind das etwa 10.500 $, gegenüber rund 1.700 $ mit Nano Banana 2.1. Batch halbiert die Output-Tokens auf 15 $ pro Million, und niedrigere Qualitätsstufen kosten weniger. Ein Konto in der Build-Stufe mit 20 Bildern pro Minute braucht etwa 42 Stunden Generierungszeit.
Ein SaaS-Team, das Bilderzeugung in sein Produkt einbaut
Erzeugen und Bearbeiten in der App für zahlende Nutzer ausliefern
Ruf gpt-image-2.5-flare über die Images API auf und schreib den Snapshot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 fest. API-Bilder werden nicht fürs Training genutzt, und Missbrauchsprotokolle werden 30 Tage aufbewahrt, sofern die Organisation nicht für Zero Data Retention freigegeben ist; Uploads, die als möglicher CSAM markiert werden, werden in jedem Fall zur Prüfung aufbewahrt.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- API-Modelle gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst mit Snapshots vom 2026-09-08, auf v1/images/generations, v1/images/edits und Batch. Die Qualität ist low, medium, high, xhigh, max oder auto.
- Integrationen
- OpenAI SDKs und die Images API; dieselben Modelle treiben ChatGPT Images 2.5 in ChatGPT, ChatGPT Work und Codex an.
- Daten und Datenschutz
- OpenAI trainiert standardmäßig nicht mit API-Bildern und bewahrt Protokolle zur Missbrauchsüberwachung 30 Tage auf. Zero Data Retention deckt beide 2.5-Modelle für freigegebene Organisationen ab, doch Uploads, die als möglicher CSAM markiert werden, werden zur manuellen Prüfung aufbewahrt.
- Kosten im großen Maßstab
- In max-Qualität kosten 1.000 quadratische Bilder nach Zählung von Artificial Analysis etwa 211 $, 10.000 im Monat also etwa 2.100 $ gegenüber etwa 340 $ mit Nano Banana 2.1. Batch halbiert den Bild-Output auf 15 $ pro Million Tokens.
- Grenzen
- 20 Bilder pro Minute in Build, 150 in Launch und 250 in Grow. Eigene Größen müssen an jeder Kante ein Vielfaches von 16 sein, höchstens 3.840 Pixel pro Seite, nicht breiter als 3:1 und insgesamt zwischen 655.360 und 8.294.400 Pixeln, wobei alles über 2560x1440 als experimentell gilt. Ausgaben, die gegen Inhaltsregeln verstoßen, werden nach der Erzeugung mit einem Moderationsfehler blockiert.
Was gut ist
- Platz eins und zwei in der Text-to-Image-Arena von Artificial Analysis (1222 und 1207)
- Sunburst erhält Details über Bearbeitungen in mehreren Schritten
- Fünf Qualitätsstufen, eigene Auflösungen und eine Option für deckenden Hintergrund
- Für Zero Data Retention in der API berechtigt; standardmäßig kein Training mit den Daten
Was nicht
- Etwa 0,21 $ pro quadratischem Bild in max-Qualität, das Sechsfache von Nano Banana 2.1
- Nur 20 Bilder pro Minute in der Einstiegsstufe Build
- OpenAIs Kostenrechner erfasst den Token-Verbrauch von 2.5 nicht
- Keine Gewichte, kein Selbsthosten
Am besten für
Agenturen und Produktteams, deren Bilder vor Kunden landen und einen Aufpreis pro Bild rechtfertigen, besonders bei schrittweisen Bearbeitungen.
Alternativen zu GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)
GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst): häufige Fragen
- Lohnt sich GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Sunburst und Flare führen die Ranglisten aus Blindabstimmungen an, zu etwa dem Sechsfachen des Preises pro Bild von Nano Banana 2.1. Wir bewerten es mit 4.7 von 5.
- Was kostet GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- API: 5 $ pro 1 Mio. Text-Input-Tokens, 8 $ pro 1 Mio. Bild-Input und 30 $ pro 1 Mio. Bild-Output für Flare und Sunburst (Batch-Output 15 $). Artificial Analysis beziffert ein Bild in 1024x1024 mit max-Qualität auf etwa 211 $ pro 1.000. In den ChatGPT-Plänen enthalten.
- Welche Nachteile hat GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Etwa 0,21 $ pro quadratischem Bild in max-Qualität, das Sechsfache von Nano Banana 2.1; Nur 20 Bilder pro Minute in der Einstiegsstufe Build; OpenAIs Kostenrechner erfasst den Token-Verbrauch von 2.5 nicht; Keine Gewichte, kein Selbsthosten.
- Für wen eignet sich GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Agenturen und Produktteams, deren Bilder vor Kunden landen und einen Aufpreis pro Bild rechtfertigen, besonders bei schrittweisen Bearbeitungen.
- Was kostet GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst) für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- In max-Qualität kosten 1.000 quadratische Bilder nach Zählung von Artificial Analysis etwa 211 $, 10.000 im Monat also etwa 2.100 $ gegenüber etwa 340 $ mit Nano Banana 2.1. Batch halbiert den Bild-Output auf 15 $ pro Million Tokens.
- Ist GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst) sicher für Firmendaten?
- OpenAI trainiert standardmäßig nicht mit API-Bildern und bewahrt Protokolle zur Missbrauchsüberwachung 30 Tage auf. Zero Data Retention deckt beide 2.5-Modelle für freigegebene Organisationen ab, doch Uploads, die als möglicher CSAM markiert werden, werden zur manuellen Prüfung aufbewahrt.
- Was sind die besten Alternativen zu GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Nano Banana 2.1, Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), MAI-Image-2.6 und Midjourney V8.
Antworten geprüft am 26. Okt. 2026.