¿Qué es GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
GPT Image 2.5 es la familia de generación y edición de imágenes de OpenAI, publicada el 8 de septiembre de 2026. Se ofrece como dos modelos de API: gpt-image-2.5-flare, el modelo por defecto para la mayoría de los trabajos, y gpt-image-2.5-sunburst, que tarda más por imagen a cambio de un control más estricto a lo largo de las ediciones. La misma actualización impulsa ChatGPT Images 2.5 para todos los usuarios de ChatGPT, ChatGPT Work y Codex.
Ambos modelos aceptan entrada de texto e imagen, añaden los niveles de calidad 'xhigh' y 'max', permiten resoluciones personalizadas dentro de unos límites fijados e incorporan una opción de fondo 'opaque'. En ChatGPT, el lanzamiento añadió también una herramienta Sketch, plantillas y ediciones a partir de comentarios.
¿Cuánto cuesta GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Text input | $5 per 1M tokens | |
| Image input | $8 per 1M tokens | |
| Image output | $30 per 1M tokens | Salida en Batch 15 $ |
API: 5 $ por 1 M de tokens de entrada de texto, 8 $ por 1 M de entrada de imagen y 30 $ por 1 M de salida de imagen, tanto para Flare como para Sunburst (salida en Batch 15 $). Artificial Analysis sitúa una imagen de 1024x1024 en calidad máxima en unos 211 $ por cada 1.000. Incluido en los planes de ChatGPT.
¿Merece la pena GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
OpenAI ocupa los dos primeros puestos de la arena de texto a imagen de Artificial Analysis: Sunburst en calidad máxima obtiene 1222 y Flare 1207, por delante de GPT Image 2 (1186) y de Nano Banana 2.1 de Google (1176). Los márgenes son de unos ±10, así que los intervalos de los dos modelos de OpenAI se solapan, y Flare apenas supera a su predecesor.
El precio por token no ha cambiado; la escala de calidad sí. Las tarifas coinciden con las de GPT Image 2 (8 $ por millón de tokens de entrada de imagen, 30 $ por millón de salida), pero la calidad tiene ahora los niveles low, medium, high, xhigh y max, y desarrolladores del foro de OpenAI afirman que max equivale al antiguo high. En max, Artificial Analysis calcula una imagen de 1024x1024 en unos 0,21 $, frente a 0,034 $ en Nano Banana 2.1 y 0,039 $ en MAI-Image-2.6. La calculadora de GPT Image 2 de OpenAI no estima el consumo de tokens de 2.5, así que los presupuestos necesitan un lote de prueba.
Sunburst es el modelo de edición. OpenAI lo presenta como el más preciso a lo largo de cadenas de ediciones, a costa de una generación más lenta, y un habitual del foro lo compara con un ajuste de input-fidelity de gpt-image-1.5 con otro nombre. Ambos modelos están en los endpoints de generación y edición de Images, además de Batch. Las páginas de los modelos marcan el endpoint Responses como no compatible porque los modelos no se pueden llamar ahí directamente; la guía de generación de imágenes muestra en cambio la vía, que consiste en indicar gpt-image-2.5-sunburst o -flare dentro de la herramienta image_generation de Responses de un modelo principal.
El rendimiento es el límite oculto. Las cuentas de API en el nivel Build tienen 20 imágenes por minuto, así que un trabajo de catálogo de 10.000 imágenes lleva más de ocho horas; Grow permite 250. Los usuarios de ChatGPT tienen otro problema: usuarios del foro informan de que la salida de Codex aparece etiquetada como versión 2.0 y de que no hay una forma fiable de saber de qué modelo procede una imagen concreta.
Dónde se gana su sitio
Una agencia de marca que produce las imágenes clave de una campaña
Llevar una imagen principal a través de varias rondas de cambios del cliente
Usa Sunburst en el endpoint de edición para que el detalle sobreviva a cada ronda. A unos 0,21 $ por imagen cuadrada en calidad máxima, veinte revisiones cuestan unos pocos dólares, una minucia frente a las horas de diseño; cuenta con una generación más lenta que la de Flare.
Un marketplace de comercio electrónico con 50.000 SKU
Generar una foto de ambiente para cada ficha de producto
En calidad máxima, eso supone unos 10.500 $, frente a unos 1.700 $ con Nano Banana 2.1. Batch reduce a la mitad los tokens de salida, a 15 $ por millón, y los niveles de calidad inferiores cuestan menos. Una cuenta en el nivel Build, a 20 imágenes por minuto, necesita unas 42 horas de generación.
Un equipo SaaS que añade creación de imágenes a su producto
Lanzar generación y edición dentro de la app para usuarios de pago
Llama a gpt-image-2.5-flare en la Images API y fija el snapshot gpt-image-2.5-flare-2026-09-08. Las imágenes de la API no se usan para entrenar y los registros de abusos se guardan 30 días, salvo que la organización esté aprobada para Zero Data Retention; las subidas marcadas como posible CSAM se conservan para revisión en cualquier caso.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Modelos de API gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst, con snapshots del 2026-09-08, en v1/images/generations, v1/images/edits y Batch. La calidad puede ser low, medium, high, xhigh, max o auto.
- Integraciones
- SDKs de OpenAI y la Images API; los mismos modelos impulsan ChatGPT Images 2.5 en ChatGPT, ChatGPT Work y Codex.
- Datos y privacidad
- OpenAI no entrena con imágenes de la API por defecto y guarda registros de control de abusos durante 30 días. Zero Data Retention cubre ambos modelos 2.5 para organizaciones aprobadas, pero las subidas marcadas como posible CSAM se conservan para revisión manual.
- Coste a escala
- En calidad máxima, 1.000 imágenes cuadradas cuestan unos 211 $ según los cálculos de Artificial Analysis, así que 10.000 al mes salen por unos 2.100 $, frente a unos 340 $ con Nano Banana 2.1. Batch reduce a la mitad la salida de imagen, a 15 $ por millón de tokens.
- Límites
- 20 imágenes por minuto en Build, 150 en Launch y 250 en Grow. Los tamaños personalizados deben ser múltiplos de 16 en cada lado, con un máximo de 3.840 píxeles por lado, una proporción no superior a 3:1 y entre 655.360 y 8.294.400 píxeles en total; todo lo que supere 2560x1440 se considera experimental. Las salidas que incumplen las normas de contenido se bloquean después de generarse con un error de moderación.
Lo bueno
- Primero y segundo en la arena de texto a imagen de Artificial Analysis (1222 y 1207)
- Sunburst conserva el detalle a lo largo de ediciones en varios pasos
- Cinco niveles de calidad, resoluciones personalizadas y una opción de fondo opaco
- Apto para Zero Data Retention en la API; no se entrena con tus datos por defecto
Lo malo
- Unos 0,21 $ por imagen cuadrada en calidad máxima, seis veces Nano Banana 2.1
- Solo 20 imágenes por minuto en el nivel de entrada Build
- La calculadora de costes de OpenAI no cubre el consumo de tokens de 2.5
- Sin pesos ni autoalojamiento
Ideal para
Agencias y equipos de producto cuyas imágenes llegan a los clientes y justifican un sobreprecio por imagen, sobre todo en ediciones iterativas.
Alternativas a GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)
GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst): preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Sunburst y Flare encabezan las clasificaciones por votación a ciegas, a aproximadamente seis veces el precio por imagen de Nano Banana 2.1. Le damos un 4.7 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- API: 5 $ por 1 M de tokens de entrada de texto, 8 $ por 1 M de entrada de imagen y 30 $ por 1 M de salida de imagen, tanto para Flare como para Sunburst (salida en Batch 15 $). Artificial Analysis sitúa una imagen de 1024x1024 en calidad máxima en unos 211 $ por cada 1.000. Incluido en los planes de ChatGPT.
- ¿Qué inconvenientes tiene GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Unos 0,21 $ por imagen cuadrada en calidad máxima, seis veces Nano Banana 2.1; solo 20 imágenes por minuto en el nivel de entrada Build; la calculadora de costes de OpenAI no cubre el consumo de tokens de 2.5; sin pesos ni autoalojamiento.
- ¿Para quién es GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Agencias y equipos de producto cuyas imágenes llegan a los clientes y justifican un sobreprecio por imagen, sobre todo en ediciones iterativas.
- ¿Cuánto cuesta GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst) para un equipo o en producción?
- En calidad máxima, 1.000 imágenes cuadradas cuestan unos 211 $ según los cálculos de Artificial Analysis, así que 10.000 al mes salen por unos 2.100 $, frente a unos 340 $ con Nano Banana 2.1. Batch reduce a la mitad la salida de imagen, a 15 $ por millón de tokens.
- ¿Es GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst) seguro para los datos de la empresa?
- OpenAI no entrena con imágenes de la API por defecto y guarda registros de control de abusos durante 30 días. Zero Data Retention cubre ambos modelos 2.5 para organizaciones aprobadas, pero las subidas marcadas como posible CSAM se conservan para revisión manual.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a GPT Image 2.5 (Flare and Sunburst)?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Nano Banana 2.1, Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), MAI-Image-2.6 y Midjourney V8.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.