Переход с GPT Image 2 на GPT Image 2.5: что проверить перед обновлением

Переход с GPT Image 2 на GPT Image 2.5 начинается с выбора Flare или Sunburst и проверки изображений, которые нужны вашему приложению. Сохраните конфигурацию GPT Image 2 как базу для сравнения, задайте явные параметры вывода и сравните качество, задержку и стоимость пригодного результата до смены настроек рабочего приложения.

GPT Image 2.5 теперь доступен на Ofox. Актуальные тарифы и примеры вызовов API приведены на страницах моделей Flare и Sunburst.

Руководство основано на документации генерации и рекомендациях по промптам, проверенных 9 сентября 2026 года. Это процедура оценки, а не отчёт о платном тестировании API.

1. Выберите кандидата под задачу

OpenAI позиционирует Flare как небольшую быструю модель с качеством, сопоставимым с GPT Image 2. Sunburst ориентирована на более высокое качество и точное редактирование.

Подробнее — в сравнении моделей. Позиционирование модели — гипотеза для проверки, а не измеренный результат для вашего трафика.

2. Сохраните исходную конфигурацию

До замены ID сохраните типичные промпты, исходные изображения, модель, размеры, качество, формат и настройки постобработки. Включите как удачные задачи, так и те, которым часто нужны повторы.

Определите критерии до просмотра новых результатов. Для изображения товара с удалённым фоном это могут быть читаемая этикетка, неизменные пропорции, чистый контур и рабочий альфа-канал. Для плаката точность текста и композиции может быть важнее текстуры.

Используйте одинаковые входные данные. По возможности скрывайте названия моделей при оценке, чтобы ожидания от новинки не подменяли критерии качества.

3. Смените модель явно и проверьте параметры

При прямом обращении к Images API генерация выполняется через images.generate(), правки — через images.edit().

# Исходная модель для сравнения
model = "gpt-image-2"

# Оценивайте отдельно с одинаковыми промптами и параметрами вывода
model = "gpt-image-2.5-flare"
# Или
model = "gpt-image-2.5-sunburst"

Храните отдельные настройки исходной модели и кандидатов, не перезаписывайте единственную работающую конфигурацию. В руководстве API есть примеры, сверенные с документацией.

• Качество: доступны auto, low, medium, high, xhigh, max. Сначала сравнивайте модели с одинаковым, явно заданным качеством, а более высокие настройки оценивайте отдельно.
• Размеры: стороны кратны 16 и не превышают 3 840 пикселей, отношение длинной стороны к короткой не более 3:1, число пикселей от 655 360 до 8 294 400. Разрешения выше 2560x1440 экспериментальные.
• Прозрачность: запросите background="transparent" с PNG или WebP и сохраняйте альфа-канал при дальнейшей обработке.
• Сжатие: output_compression применяется только к JPEG и WebP.
• Старые параметры: не переносите поля старой модели без проверки текущей поддержки. Примерам здесь не нужен input_fidelity.

В Responses меняйте модель внутри определения image_generation; внешняя языковая модель выбирается отдельно. Для шлюза проверьте маршруты и параметры, прежде чем переносить пример OpenAI без изменений.

4. Сравните стоимость пригодного изображения

Опубликованные ставки Flare и Sunburst одинаковы. Это не означает одинаковый расход токенов, задержку или стоимость картинки, которую можно использовать.

Стоимость запроса = плата за его оплачиваемые категории usage
Стоимость пригодной картинки = общая плата за изображения в оценке
                               / число пригодных результатов

Включайте расходы на отклонённые результаты и повторы. Если условные десять генераций стоят $1, а требованиям соответствуют пять, стоимость пригодной картинки составляет $0,20. Это арифметический пример, не тест или ценовое предложение GPT Image 2.5. Затраты на проверку человеком и постобработку в этот расчёт не входят.

У OpenAI есть калькулятор выходных токенов 2.5. Выбирайте нужное семейство и явные настройки. Оценка вывода исключает другие категории использования; завершённые запросы считайте по usage и ставкам провайдера. Responses добавляет использование внешней языковой модели. См. подробный разбор цен.

5. Переводите трафик после проверки результата

Начните с небольшой категории рабочих задач с ясными критериями. Сохраняйте работающую конфигурацию GPT Image 2, пока сравниваете ошибки, задержку, долю пригодных изображений и счета. Расширяйте переход после выполнения установленных требований.

Проверяйте итоговый файл после масштабирования и сжатия. Корректный прозрачный PNG может потерять альфа-канал позже, а читаемая этикетка — стать неразборчивой после уменьшения. Оценка должна охватывать файл, который получает пользователь, а не только ответ API.

В результате можно использовать Flare для эскизов и Sunburst для отдельных правок или оставить GPT Image 2 там, где она уже работает хорошо. Полезный результат миграции — конфигурация, подтверждённая вашими данными, с понятными расходами и обработкой ошибок.