GPT Image 2.5 Sunburst API：在线图片生成、使用教程与接入指南

什么是 GPT Image 2.5 Sunburst

OpenAI 面向高精度图像生成与编辑的旗舰模型

GPT Image 2.5 Sunburst 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日推出的图像生成与编辑模型，也是 GPT Image 2.5 系列中更强调画面质量和编辑精度的版本。

我们认为，Sunburst 最大的变化并不只是能够生成更精美的图片，而是能够更准确地理解用户希望修改什么，以及哪些内容应该保持不变。

例如，在制作一张产品广告图时，你可能只希望改变产品的摆放角度、调整背景灯光，或者替换其中一段文字，但并不希望产品本身的外观和整个画面的构图发生变化。Sunburst 就是针对这类需要精确控制的工作进行了优化。

OpenAI 将 Sunburst 定位为适合高级创意工作和精细图像编辑的模型。与同系列的 Flare 相比，它更愿意投入生成时间来提高输出精度。

我们建议，如果你的业务主要依赖高质量的最终图片，例如商业摄影、广告设计和品牌素材，那么 Sunburst 值得优先测试。但如果只是希望快速生成大量图片，Flare 可能更加合适。

OpenAI 官方发布说明

同时支持文生图、参考图编辑和多图合成的视觉模型

GPT Image 2.5 Sunburst 不只是一个 Text-to-Image 模型，它还可以接收已有图片作为输入，通过文字指令完成图像编辑、风格转换和多张参考图的合成。

我们认为，这种能力比单纯的文生图更接近真实的设计工作。因为用户通常不会在第一次生成图片后就直接满意，而是需要不断修改细节。

例如，你可以上传一个人物角色、一张室内背景以及一张服装参考图，让模型按照指定的位置和关系重新生成画面。

在 Genflick 于 2026 年 9 月进行的测试中，GPT Image 2.5 系列成功完成了包含三张参考图的角色与场景组合任务，能够保留人物服装、背景特征以及指定的左右位置关系。

当然，这不代表复杂合成永远不会出错。我们建议在涉及产品外观、人物身份或品牌标识时，优先提供清晰的原图，并明确要求模型保留哪些特征。

Genflick 多参考图实测

支持六档画质和自定义分辨率的图像生成模型

GPT Image 2.5 Sunburst 支持 low、medium、high、xhigh、max 和 auto 六种画质设置，其中 auto 为默认选项。

在分辨率方面，官方推荐使用 1024x1024、1536x1024 和 1024x1536，同时支持满足尺寸约束的自定义分辨率。模型最高支持约 4K 像素规模的输出，但较高分辨率目前仍存在实验性限制。

我们认为，画质档位最大的价值是让开发者根据业务需求控制成本，而不是所有场景都直接使用 max，这个我们在其他模型的解读中也多次提到了，思考档位最高可能并不能得到最好的结果。

例如，对于网站中的普通文章配图，使用 medium 或 high 可能已经足够；对于需要展示产品细节的商业图片，可以进一步测试 xhigh 和 max。

需要注意的是，画质档位越高不代表每一项要求都会做得更好。部分实测甚至发现，高档位会增加用户没有要求的装饰元素。

我们建议先在低成本档位确定构图和内容，再提高画质生成最终素材，这样会更加合理。

OpenAI 图像生成参数文档

RequestBeam 的 GPT Image 2.5 Sunburst 在线工具与 API

我们希望通过 RequestBeam，让你更快地体验 GPT Image 2.5 Sunburst 在真实业务中的表现，而不是先花费大量时间完成 API 接入。

你只需要登录 RequestBeam、创建 API Key，并完成少量充值，就可以通过在线工具开始评估模型，不需要先编写调用代码，也不必为了短期测试购买固定套餐，同时减少自行管理多个模型平台账号的麻烦。

GPT Image 2.5 Sunburst 的核心功能与领域优势

精确图像编辑：只修改指定内容，尽量保留其他细节

我们认为，精确编辑是 GPT Image 2.5 Sunburst 最值得关注的能力。

过去使用图像生成模型时，一个比较常见的问题是：用户希望修改一个很小的地方，模型却顺便改变了人物面部、产品形状甚至整个背景。

Sunburst 针对这种情况进行了优化。OpenAI 特别强调，它能够在复杂主体和背景中执行局部编辑，同时尽可能保留原有的主体、构图和品牌元素。

我们的电商客户向我们分享了他使用 Sunburst 与 Flare 的测试对比，他使用相同的产品提示词，分别测试多个画质档位，发现 Sunburst 更容易保持产品的视角、反射和构图一致，而 Flare 在不同设置下更容易重新改动画面。

我们认为，这种能力适合电商商品图、广告素材和已有设计图的局部修改。

角色与参考图一致性：适合连续创作和人物素材

对于使用 AI 制作漫画、故事插图和营销素材的用户来说，角色一致性一直是一个很重要的问题。

我们更关注 Sunburst 能否在改变人物姿势、服装或背景时，继续保留人物的关键特征，例如面部结构、发型、配饰和整体视觉风格。

OpenAI 在发布时特别展示了参考图人物转换场景、调整造型以及连续修改的能力。

我们的一位短剧客户向我们反馈，过去一些无法取得满意结果的提示词，在 Sunburst API 上得到了明显改善，尤其对人物一致性和画面质量表示认可。

我们认为，Sunburst 适合制作同一个人物的多张宣传图、连续故事插画，以及需要保持视觉身份的品牌角色素材。

我们的建议是先建立一张经过确认的角色参考图，再围绕这张图片生成不同场景。先保证角色基础素材的一致性，再生成效果图会得到更好的结果。

商业摄影：更自然的光照、材质与产品细节

我们认为，Sunburst 的另一个重要应用场景是商业产品摄影。

OpenAI 在 GPT Image 2.5 中重点改善了自然光照、材质纹理和参考图片的细节保留，Sunburst 则进一步强调高质量的最终视觉效果。

例如，我们的一位电商客户向我们分享，他在为自己的一款护肤产品生成宣传图片，通过使用 Sunburst 上传参考图来生成不同背景的产品效果图，同时又要求保留瓶身比例、包装颜色和产品标识，结果让他很满意。

当然，商业摄影的评估不能只看图片是否漂亮。Everypixel 在 2026 年 9 月对 48 个商业摄影场景进行了盲测。Sunburst 相对于 Qwen Image 2，在照片真实感上的偏好占比为 69.0%；但与 GPT Image 2 相比，仅获得 52.7%，其置信区间包含 50%，因此不能认为它在真实感方面取得了明确优势。

我们认为，这个结果很有参考价值。Sunburst 的优势可能更多体现在指令执行与编辑控制上，而不一定是每一张图片都明显更加真实。

对于电商产品图，我们建议分别检查产品形状、包装文字、光影合理性和背景细节，因为电商的基础是货版对应，如果出现了货不对版的情况，会影响用户对你品牌的信任。

Everypixel 商业摄影盲测

文字与复杂排版：适合海报、信息图和产品视觉设计

在广告海报和营销图片中，模型不仅需要生成图片，还必须正确处理文字、数字和布局。

我们认为，Sunburst 在这方面已经具备较高的实用价值。

我们已经从多位客户的反馈中得知 Sunburst 在海报，九宫格分镜等具体的业务任务中，表现让人满意，显著减少了修改次数，有的甚至一次成型。

所以基于这些具体业务的反馈，我们认为，对于包含少量明确文字的宣传图片，Sunburst 已经值得用于实际工作。但在文字很多、排版复杂或需要严格遵循品牌规范时，依然需要人工验收。

我们的建议是把图片中的文字内容、位置、大小关系以及禁止添加的元素分别写清楚，最好使用结构化的 Prompt，这样可以帮助你更好地生成图片。

连续修改与品牌素材生产：降低重复生成的工作量

我们更看重 Sunburst 能否融入实际的设计流程，而不仅仅是生成一张效果不错的图片。

在商业工作中，设计师通常需要先生成初稿，再按照反馈反复修改，例如调整商品位置、改变背景颜色、替换文字，以及针对不同渠道生成不同版本。

GPT Image 2.5 系列改善了连续编辑时的细节保留能力，Sunburst 则更强调修改的精度。

我们的其中一位客户，他是一位长期使用 GPT Image API 的开发者表示，他此前已经生成超过约 8 万张图片，并在新版测试中观察到参考图利用和界面元素相对于GPT Image 2.5来说有所改善。

我们认为，对于营销团队而言，真正值得评估的是从初稿到最终素材是否需要修改的次数变少。

GPT Image 2.5 Sunburst 基准测试与性能表现

我们在这一部分会参考 Artificial Analysis、Arena、Everypixel 和 Quantslant 公布的测试数据，以及部分客户的分享。

文生图质量：AA-Image-T2I v2.0 达到 1198 Elo

Artificial Analysis 的 AA-Image-T2I v2.0 榜单中，GPT Image 2.5 Sunburst 在 max 档位取得 1198 Elo，位列当时榜单第一。

在同一榜单中，GPT Image 2.5 Flare Max 为 1191 Elo，而 GPT Image 2 High 为 1172 Elo。

这一评测基于匿名成对图像比较，通过人类评审的偏好计算 Elo 分数，因此更接近用户对生成图片整体质量的判断。

但我们注意到，Sunburst 与 Flare 的 95% 置信区间存在重叠，这意味着两者的整体文生图质量比较接近。

我们建议，如果业务主要是普通文生图，可以先测试 Flare；对于最终视觉质量要求较高的素材，再把 Sunburst 加入对照。

Artificial Analysis 文生图榜单

图像编辑质量：AA-Image-Editing v2.0 达到 1183 Elo

在 Artificial Analysis 的 AA-Image-Editing v2.0 中，Sunburst Max 取得 1183 Elo，而 Flare Max 为 1163 Elo，GPT Image 2 High 为 1125 Elo。

我们认为，相比文生图成绩，这项结果更能体现 Sunburst 的产品定位。

图像编辑的重点不是从零生成一张图片，而是根据已有图片和修改要求，输出符合用户预期的结果。根据客户给我们的分享数据，修改和丛林生成的比例差不多是3:1左右。所以从这组数据来看，Sunburst 在图像编辑方面具有比较明确的优势。

我们的建议是，如果你正在开发 AI 图片编辑器、商品换背景或局部重绘工具，可以优先测试 Sunburst，而不是仅根据模型的文生图排名选型。

Artificial Analysis 图像编辑榜单

多参考图编辑：Arena Multi Image Edit 达到 1535 分

在 Arena 的 Multi Image Edit 榜单中，GPT Image 2.5 Sunburst 取得 1535±9 分，Flare 为 1501±8 分，GPT Image 2 Medium 为 1454±4 分。这些数据当时仍带有初步评测标记。

我们认为，这项成绩对需要合成多张参考图片的应用尤其重要。

例如，将不同图片中的人物、服装和场景合成为同一张图片时，模型不仅需要理解每张图片，还需要处理多个对象之间的位置、比例与视觉关系。

不过，Arena 分数来自用户偏好比较，并不等同于每个对象都被准确还原。因此对于商品组合、人物合影和复杂场景生成，我们仍然建议人工检查细节是不可缺少的一环。

Arena 多图编辑排行榜

商业摄影盲测：对 GPT Image 2 的真实感偏好仅为 52.7%

Everypixel 测试了 48 个商业摄影场景，由 13 名制作团队成员进行匿名评审。

在 Sunburst 与 GPT Image 2 的对比中，三个主要维度的结果分别为：照片真实感偏好占比 52.7%，提示词遵循表现 55.2%，美学偏好 56.7%。

我们认为，这项测试提醒我们，在照片真实感方面，52.7% 的结果没有形成统计上明确的优势。虽然 Sunburst 在提示词遵循和美学方面略占上风，但优势也比较有限。

所以我们建议，对于已经使用 GPT Image 2 制作商业摄影素材的团队，我们建议不要急着整体迁移。可以先挑选那些需要精确编辑、复杂构图和文字处理的场景测试 Sunburst，再决定是否切换。

Everypixel 48 场景盲测

生成速度与成本：High 约 28 秒，Max 约 78 秒

Quantslant 使用相同提示词，对 Sunburst 和 Flare 的生成速度与成本进行了测试。

在 1536×864 分辨率下，得到以下结果：

这组数据来自特定测试环境，其中 Medium 只有少量样本，不能视为平台的稳定响应时间或固定定价。

我们认为，这里最值得注意的是，Sunburst 与 Flare 采用相同的官方 Token 费率，但 Sunburst 在较高画质档位下需要明显更长的时间。另外，从 High 提升到 Max，图像费用增加了不少，但并不意味着图片质量也会获得同样比例的提升。我们已经反复强调过了，高档思考在增加时间的同时，并不一定能带来最好的结果，是我们反复和客户强调的反认知的点。

我们建议普通图片先使用 High 进行评估。如果是高价值广告素材或需要保留复杂细节的最终图片，再尝试 Max。对于需要快速生成和反复预览的用户，我们更推荐 Flare。

Quantslant 原始速度与成本测试

GPT Image 2.5 Sunburst 与 Flare、GPT Image 2、Nano Banana 2.1、MAI-Image-2.6 同类模型对比

对比 GPT Image 2.5 Flare：编辑精度优先还是生成速度优先

我们认为，Sunburst 和 Flare 虽然它们属于同一代产品，最应该放在一起比较，但其实他们却针对不同的业务需求进行了优化。

根据 Artificial Analysis 的独立测试，两者在文生图质量上的差距并不大。Sunburst Max 为 1198 Elo，Flare Max 为 1191 Elo。

但是在图像编辑上，Sunburst 的优势更加明显，两者分别为 1183 和 1163 Elo。

从速度来看，Quantslant 的测试发现，在 High 档位下 Flare 明显更快，而在 Max 档位下速度差距进一步扩大。

我们觉得这两个模型并不存在简单的升级替代关系，他们的场景也不尽相同。

如果你正在开发博客配图生成器、普通 AI 文生图网站，或者需要批量生成社交媒体素材，我们建议优先使用 Flare。

如果你的产品需要用户上传参考图片，并不断对人物、商品和局部画面进行精确修改，那么我们更推荐 Sunburst。

对于同时具有生成和编辑功能的平台，我们建议让 Flare 承担快速创作，把 Sunburst 留给精修任务，不管是 Flare 和 Sunburst，我们都建议只从 high 开始进行测试。

Artificial Analysis 文生图对比 · 编辑对比

对比 GPT Image 2：新版本更适合编辑，但不是所有商业图片都值得迁移

GPT Image 2 是 Sunburst 的重要参考对象，因为很多已经接入 OpenAI 图片生成能力的应用都需要判断是否值得升级。

从 Artificial Analysis 的评测来看，Sunburst 在文生图和图像编辑方面的 Elo 分数都高于 GPT Image 2。

不过，Everypixel 的商业摄影盲测给出了另一种参考。在真实感方面，Sunburst 并没有表现出统计上明确的领先。

我们认为，这说明新版本更值得关注的部分是对复杂要求和编辑任务的处理，而不是所有商业场景下都能生成明显更漂亮的图片。

另外，两个版本的画质设置也不同。GPT Image 2 最高支持 High，而 Sunburst 新增了 XHigh 和 Max，可以为最终输出提供更多配置空间。

对于已经使用 GPT Image 2 的团队，我们建议优先迁移图片编辑和多参考图合成任务，而对于已经表现稳定的商品展示图、文章配图，则可以先保留旧模型进行对照。

我们不建议仅仅因为 Sunburst 是新版本，就直接替换所有生成任务，基于业务测试后再决定是否迁移才是最正确的选择。

Everypixel 对比结果

对比 Nano Banana 2.1：更高的图像编辑偏好与更低的生成成本

Nano Banana 2.1 是 Google 的图像生成与编辑模型，也是评估 Sunburst 时值得考虑的跨平台选择。

在 Artificial Analysis 的 AA-Image-T2I v2.0 中，Sunburst Max 为 1198 Elo，Nano Banana 2.1 为 1160 Elo。

在图像编辑榜单中，两者分别为 1183 和 1137 Elo。

从这两项成绩来看，Sunburst 在独立偏好测试中更占优势。

不过，成本是另一个需要考虑的因素。Artificial Analysis 在对应的标准化评估设置中，将 Sunburst 的费用列为约每千张 210.7 美元，而 Nano Banana 2.1 约为每千张 33.6 美元。这个数字只适用于相应评测配置，并不是任意分辨率、任意画质下的固定费用。

我们认为，如果你追求更高的图像编辑质量，可以优先测试 Sunburst；如果业务需要大量生成图片，那么 Nano Banana 2.1 的成本优势值得重点评估。

Artificial Analysis 文生图与编辑排行榜

对比 MAI-Image-2.6：高精度视觉工作与批量素材生产的不同选择

MAI-Image-2.6 是 Microsoft AI 的图像生成模型，同样适合纳入商业图片生成的选型测试。

在 Artificial Analysis 的文生图榜单中，Sunburst Max 取得 1198 Elo，MAI-Image-2.6 为 1151 Elo；在图像编辑榜单中，分别为 1183 和 1139 Elo。

两项测试都显示 Sunburst 在人类偏好评分中领先。成本方面，同一评测的标准化每千张生成费用分别约为 210.7 美元和 38.9 美元。

我们认为，如果你的业务需要制作精品广告、精细商品图片或经过多轮修改的品牌素材，那么 Sunburst 更值得优先考虑。

但如果你要为大型商品目录批量生成背景图，或者为内容网站持续生产大量插图，那么 MAI-Image-2.6 可能在经济性上更加合适。

我们的建议是，对于输出规模较大的应用，先定义可以接受的最低图片质量，再选择满足这个标准且综合成本更低的模型，而不是直接使用排行榜第一名。

Artificial Analysis 文生图榜单

GPT Image 2.5 Sunburst API 常见问题

如何通过 RequestBeam 调用 GPT Image 2.5 Sunburst API？

我们建议先登录 RequestBeam，创建 API Key，然后查看我们的文档或者让AI帮助你配置连接。

我们建议先通过在线工具完成一次最小生成测试，再根据 RequestBeam 当前的 GPT Image 2.5 Sunburst API 文档对接。这样可以先验证模型是否满足业务需求，也能避免把其他服务商的接口路径和参数错误地带入 RequestBeam。

为什么 GPT Image 2.5 Sunburst 的生成时间比较长，应该怎样选择画质？

Sunburst 本身就是更强调精度的模型，因此在高画质设置下，生成时间可能明显长于 Flare。

OpenAI 官方支持六档画质设置，其中 low、medium、high、xhigh、max 对应不同的质量投入，auto 则由模型自动选择。

我们建议不要直接将 max 作为所有请求的默认配置。

对于一般业务，可以先从 medium 或 high 开始；如果输出需要放大展示、保留复杂产品细节或者作为高价值宣传素材，再尝试更高画质。

在成本方面，官方标准价格为每百万文本输入 Token 5 美元、图像输入 Token 8 美元和图像输出 Token 30 美元。实际单张图片费用还取决于分辨率、画质和 Token 消耗。

我们建议在 API 接入后同时记录 quality、size、响应时间及实际用量，使用自己的业务数据确定最划算的参数组合。

OpenAI 官方定价与画质说明

为什么 API 返回的是 Base64，而不是可以直接访问的图片 URL？

在 OpenAI 原生 Images API 中，GPT Image 2.5 Sunburst 返回的是经过 Base64 编码的图片数据，通常位于响应中的 data[0].b64_json。

这并不是生成失败，而是官方接口的数据返回方式。

我们建议应用在收到响应后，先解码图片内容，再保存到自己的对象存储中，最后向前端提供可以访问的图片地址。

如果你通过 RequestBeam 接入，还需要根据实际选择的协议检查响应结构，因为兼容服务可能会对图片结果进行封装。

另外，模型支持 PNG、JPEG 和 WebP 等输出格式。如果需要透明背景，可以设置 background 为 transparent，并使用 PNG 或 WebP。

对于普通网站展示图，我们建议测试 WebP 或 JPEG，以降低图片传输和存储开销；对于透明商品素材，则更适合选择 PNG 或支持透明通道的 WebP。

OpenAI 图像输出格式文档

GPT Image 2.5 Sunburst 如何实现多轮图片修改与连续编辑？

如果需要让用户围绕同一张图片持续修改，我们建议优先了解 OpenAI 的 Responses API 图像生成工具。

官方 Images API 适合单次生成或编辑，而 Responses API 更适合在对话过程中保留上下文，并结合图像输入继续完成后续修改。

使用 Responses API 时，需要通过支持图像生成工具的主模型发起请求，再在 image_generation 工具中指定 gpt-image-2.5-sunburst，而不是直接把 Sunburst 当作普通文本模型使用。

对于需要稳定编辑的产品，我们建议保留每一次生成的图片、原始提示词和修改指令，避免用户在经过多次修改后无法恢复之前的版本。

另外，需要注意多轮编辑并不保证所有内容完全保持一致。对于人物面部、产品包装、品牌标识等关键元素，我们仍建议每一轮都进行必要的质量检查。

OpenAI Responses API 图像生成指南