ModelFoldgpt-image-2-5-flare-text-to-image
GPT Image 2.5 是 OpenAI 的先进图像生成与编辑模型，画质更锐利、对参考图的还原更忠实、精修更精准。它的光照和纹理更自然，能更稳定地保留可辨识的主体，在多次编辑中也能更准确地遵循复杂的视觉指令。
定价： 1K 10 积分/张，2K 13 积分/张，4K 20 积分/张。
更多图生图模型
最新热门模型
GPT Image 2.5 API：Flare 与 Sunburst 图像生成和编辑
GPT Image 2.5 是 OpenAI 的图像模型，2026 年 9 月发布，分两个版本：Flare 是小模型，Sunburst 是针对画质优化的基础模型。在 ModelFold 上，每个版本对应两个 API 模型：一个用于文生图，一个用于带参考图的编辑。
ModelFold 上的 GPT Image 2.5 API 参数
Flare 和 Sunburst 的请求完全相同，切换只需改模型名。文生图只需要提示词；图生图还需要在 input_urls 里传入参考图。
| 参数 | 取值 |
|---|---|
| 模型 | Flare：gpt-image-2-5-flare-text-to-image、gpt-image-2-5-flare-image-to-image。Sunburst：gpt-image-2-5-sunburst-text-to-image、gpt-image-2-5-sunburst-image-to-image |
| 端点 | POST https://ai.modelfold.online/v1/images/generations；响应直接返回生成好的图片地址 |
| 提示词 | 必填；最多 2000 字 |
| 参考图（input_urls） | 图生图模型必填；最多 16 个图片地址 |
| 画面比例 | auto（默认）、1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16、21:9、27:16、16:27、9:8 或 8:9。27:16、16:27、9:8 和 8:9 仅在 1K 下可用 |
| 分辨率 | 1K、2K 或 4K |
| 背景 | transparent、opaque 或 auto |
| 在 ModelFold 上的实测输出 | 每次都是 PNG。2K 16:9 为 2736×1536；4K 16:9 为 3840×2160；2K 4:3 为 2368×1776；1K 27:16 为 1628×966；1K 1:1、background 设为 transparent 时为 1254×1254 的透明 PNG |
| 价格 | 见上方价格卡 |
GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：该用哪个
OpenAI 把 Flare 定位为小模型，针对速度优化，画质与 GPT Image 2 相当；Sunburst 是基础模型，针对画质优化。在 ModelFold 上两者的请求完全相同。在 LMArena 上（两者都仍标注为初步结果），Sunburst 在文生图和单图编辑上的得分都高于 Flare，分数见下表。我们在 2026 年 10 月用相同的提示词和设置实测：两者都按海报要求生成了拼写正确的文字，编辑时保留了参考角色，并都返回了透明 PNG 贴纸；Sunburst 的海报上萨克斯的按键和音孔细节更清晰，Flare 把标题拆成了两行。追求画质选 Sunburst；如果 OpenAI 偏速度的版本适合你的场景、GPT Image 2 级别的画质就够用，可以选 Flare——建议用相同输入对比两者。价格见上方价格卡。
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| ModelFold 上的模型 | gpt-image-2-5-flare-text-to-image, gpt-image-2-5-flare-image-to-image | gpt-image-2-5-sunburst-text-to-image, gpt-image-2-5-sunburst-image-to-image |
| OpenAI 的定位 | 小模型，针对速度优化；画质与 GPT Image 2 相当 | 基础模型，针对画质优化；画质高于 GPT Image 2 |
| 请求参数 | 与 Sunburst 相同 | 与 Flare 相同 |
| 相同海报提示词，2K，16:9（实测） | 文字正确；标题分两行 | 文字正确；标题一行；萨克斯的按键和音孔细节更清晰 |
| 相同的参考图编辑（实测） | 保留了参考机器人的外观 | 保留了参考机器人的外观 |
| 透明背景（实测） | 透明 PNG | 透明 PNG |
| LMArena 文生图得分（2026 年 10 月 7 日，初步） | 1398±7 | 1425±7 |
| LMArena 单图编辑得分（2026 年 10 月 6 日，初步） | 1481±5 | 1524±5 |
GPT Image 2.5 能生成什么
下面每个示例都是 2026 年 10 月在 ModelFold 上用 GPT Image 2.5 Sunburst、按说明中描述的提示词生成的；图片为原始生成结果，仅为网页展示缩放了尺寸。
自然的光线与质感：木桌上的面包
OpenAI 的发布公告（其中称该模型为 Images 2.5）表示，它能生成更自然的光照和更丰富的质感。提示词描述了午后阳光洒在一条酸种面包上，Sunburst 渲染出了洒在桌面的光线、开裂的面包皮、亚麻布的纹理和木纹。它还额外加了一个壶、一个盘子和一小碗盐，这些提示词里都没提到。
保留参考主体：厨房里的机器人
OpenAI 表示 GPT Image 2.5 更擅长保留参考照片中的主体。以我们的机器人吉祥物作为参考图，Sunburst 把它放在厨房台面上一碗柠檬旁边，并保留了它的配色、两根天线、眼睛和胸前的闪电图标。
只改你要求的部分：黑板上的一个价格
OpenAI 表示 GPT Image 2.5 更擅长只编辑你要求的内容、其余保持不变。我们要求把柠檬挞的价格从 3.75 改成 4.25，Sunburst 只改了这一个价格，标题、其他菜品和价格、插画和边框都原样保留（左为输入，右为编辑结果）。
透明背景：机器人贴纸
把 background 设为 transparent 后，Sunburst 返回了透明背景的 PNG（这里放在棋盘格上展示）；模切贴纸保留了白色描边。
GPT Image 2.5 的典型用途
OpenAI 表示，开发者会把它的 Images API 集成到创意、营销、零售和媒体团队使用的产品中。以下是它为 GPT Image 2.5 描述的工作类型。
应用与内容中的日常配图
为应用、帖子和页面生成日常配图——这正是 OpenAI 为 Flare 描述的日常图像生成场景。
产品与营销修图
只更新单个元素（如产品、背景或一段文案），同时保留周围的主体、构图和品牌处理。
以参考图为基准的变体
以参考图为主导的工作：角色或产品的新版本必须与原始素材保持接近。
精度至关重要的细节编辑
对精度要求最高的编辑——这是 OpenAI 为 Sunburst 指向的工作流。
如何在 ModelFold 上使用 GPT Image 2.5 API
- 1
第 1 步：获取 API Key
注册 ModelFold，打开 API Key 管理页面创建一个 Key。每次请求都在 Authorization 请求头中携带它。
- 2
第 2 步：在 Playground 中测试提示词
无需写代码，就能在本页的 Playground 中试用这个模型。用同一个提示词分别在 Flare 和 Sunburst 上运行，看看哪个更合适。
- ✓
第 3 步：发送请求并获取结果
向 https://ai.modelfold.online/v1/images/generations 发送 POST 请求，带上模型名、提示词和可选的 resolution。响应直接返回生成好的图片地址，无需轮询任务或配置回调。参考图、画面比例、背景等上表中的其他参数都可以在本页的 Playground 中试用。
上线前的提示
参考图放在 input_urls 里
图生图模型的参考图字段是 input_urls，不是 image_urls。我们实测时，用 image_urls 的请求虽然也返回了图片，但忽略了参考图。参考图必须是公网可访问的地址。
27:16、16:27、9:8 和 8:9 请用 1K
这四种画面比例只支持 1K。我们实测时，27:16 选 2K 或 4K 会失败并提示「upstream service is temporarily overloaded」，任务记录显示消耗了 0 积分。
需要透明图时设置 background
需要抠图效果时把 background 设为 transparent；我们实测所有结果都是 PNG，透明的那些带有真正的 alpha 通道。ModelFold 的 Playground 提示：在 2K 或 4K 下，透明背景还需要提示词描述一个没有背景的独立主体。
检查多出来的细节
在窗边光线的测试中，模型额外加了一个壶、一个盘子和一碗盐，提示词里都没提到，所以发布前请检查每张图有没有多出来的物体。
为什么在 ModelFold 上使用 GPT Image 2.5
整个 ModelFold 市场用同一个 Key
ModelFold 市场中的所有模型都使用同一种鉴权方式：在 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 请求头中携带你在 ModelFold API Key 管理页面获取的 Key。
免费积分起步
ModelFold 新用户可获得 80 免费积分用于测试。你的账户只有一个积分余额，所有生成服务都从中扣除；可以在 ModelFold 钱包中查看。
无需托管或安装
ModelFold 以 API 加 Playground 的形式提供这个模型；没有需要下载或安装的应用，也不用管理 GPU 或模型权重。
GPT Image 2.5 API 常见问题
GPT Image 2.5 API 多少钱？⌄
各分辨率的价格见上方价格卡。Flare 和 Sunburst 共用同一张价格卡；我们实测时，二者在相同分辨率下消耗的积分相同。
GPT Image 2.5 免费吗？⌄
在 ModelFold 上不免费：每张图都会消耗积分，见上方价格卡。ModelFold 新用户可获得 80 免费积分用于测试。
ChatGPT Images 2.5 和 GPT Image 2.5 有什么区别？⌄
ChatGPT Images 2.5 是 ChatGPT 内这次更新的名称。面向开发者，OpenAI 在 API 中把它发布为两个模型：GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst，ModelFold 提供的就是这两个模型。
该用 GPT Image 2.5 Flare 还是 Sunburst？⌄
追求画质选 Sunburst；如果 OpenAI 偏速度的版本适合你的场景、GPT Image 2 级别的画质就够用，可以选 Flare——建议用相同输入对比两者。上方的对比表列出了我们的并排实测结果。
GPT Image 2 之后是哪个 GPT Image 模型？⌄
继 GPT Image 2 之后，OpenAI 于 2026 年 9 月发布了 GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst。在 LMArena 上两者仍标注为初步结果；上方对比表列出了它们的分数。
GPT Image 2.5 可以下载或本地运行吗？⌄
不可以。GPT Image 2.5 是 OpenAI 的闭源模型，通过 ChatGPT 和 API 提供：截至 2026 年 10 月，OpenAI 的 Hugging Face 页面没有 GPT Image 2 或 2.5 的权重，LMArena 也把两个版本列为闭源模型。ModelFold 以 API 加 Playground 的形式提供这个模型，没有需要下载或安装的应用。
如何获取 GPT Image 2.5 API Key？⌄
注册 ModelFold 后，在 API Key 管理页面创建。上面的步骤说明了 Key 在请求中放在哪里。
GPT Image 2.5 支持透明背景吗？⌄
支持。把 background 设为 transparent；我们实测 Flare 和 Sunburst 都返回了带真正透明背景的 PNG 文件，就像上面的贴纸示例。
GPT Image 2.5 支持哪些分辨率？⌄
1K、2K 或 4K，通过 resolution 参数设置。有四种画面比例仅在 1K 下可用；上方参数表列出了它们以及我们实测的尺寸。
GPT Image 2.5 最多能用几张参考图？⌄
每次请求最多 16 个图片地址，通过 input_urls 传给图生图模型。
| GPT Image 2 5 Flare Text To Image | |
| 1K | 10 积分 / 张 |
| 2K | 13 积分 / 张 |
| 4K | 20 积分 / 张 |
| GPT Image 2 5 Flare Image To Image | |
| 1K | 10 积分 / 张 |
| 2K | 13 积分 / 张 |
| 4K | 20 积分 / 张 |
| GPT Image 2 5 Sunburst Image To Image | |
| 1K | 8 积分 / 张 |
| 2K | 13 积分 / 张 |
| 4K | 20 积分 / 张 |
| GPT Image 2 5 Sunburst Text To Image | |
| 1K | 8 积分 / 张 |
| 2K | 13 积分 / 张 |
| 4K | 20 积分 / 张 |
curl https://ai.modelfold.online/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2-5-flare-text-to-image","prompt":"..."}'