ChatGPT Images 2.5 es más que una simple actualización rutinaria de la calidad de las imágenes. OpenAI ha combinado una nueva experiencia de creación con ChatGPT con dos modelos de API: el GPT-Image-2.5 Flare, centrado en la velocidad, y el GPT-Image-2.5 Sunburst, centrado en la precisión. Además, incorpora Sketch, plantillas, edición basada en comentarios, uso compartido de indicaciones y un mayor control sobre el trabajo iterativo con imágenes.
Respuesta rápida
ChatGPT Images 2.5 combina un flujo de trabajo de imágenes ChatGPT rediseñado con dos modelos de revelador. En nuestras pruebas con la ruta «Broly», un póster denso superó las comprobaciones básicas y el resultado transparente contenía un canal alfa real.
Sin embargo, las modificaciones localizadas y en varias etapas han cambiado repetidamente la botella, el recorte, la iluminación y el fondo. Úsalo para un seguimiento riguroso de los objetivos de aprendizaje, pero no des por sentado que las regiones que no se han modificado permanecerán fijas.
Índice
- ¿Qué es ChatGPT Images 2.5?
- ¿Qué ha cambiado en ChatGPT?
- «Flare» frente a «Sunburst»
- Calidad de imagen y edición
- Velocidad
- Precios de la API
- Seguridad y procedencia
- Alternativas
- ¿Quién debería utilizarlo?
- PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué es ChatGPT Images 2.5?
ChatGPT Images 2.5 es la actualización de generación y edición de imágenes OpenAI anunciada el 8 de septiembre de 2026. Está disponible a través de la experiencia ChatGPT, mientras que los desarrolladores disponen de dos modelos de API relacionados denominados GPT-Image-2.5 Flare y GPT-Image-2.5 Sunburst.
Esa distinción entre «producto» y «modelo» es importante porque la interfaz ChatGPT y la API ofrecen diferentes controles y flujos de trabajo.
OpenAI afirma que los usuarios crean más de 3.000 millones de imágenes a la semana a través de ChatGPT Images y sus modelos de la API GPT-Image. La empresa también afirma que la latencia de generación es hasta 50% menor que la de Images 2.0, además de ofrecer mejoras en la fidelidad de las referencias, la edición específica, la coherencia en múltiples iteraciones, la iluminación, las texturas, los diseños y los fondos transparentes.
Se trata de datos oficiales de lanzamiento, no de resultados de pruebas de rendimiento independientes.
Si necesitas una explicación más detallada sobre la gama de productos, la guía de la El mejor modelo ChatGPT para la generación de imágenes ayuda a diferenciar las características del producto ChatGPT de los nombres de los modelos concretos. Cuanto más sencillo Guía para la generación de imágenes ChatGPT aborda el flujo de trabajo básico de creación.
¿Qué ha cambiado en ChatGPT?
Esta actualización integra en un único espacio de trabajo colaborativo una mayor parte del proceso que va desde la idea inicial hasta el activo reutilizable.
Las mejoras más evidentes no se ocultan en un parámetro de la API. Se encuentran directamente en el flujo de trabajo de imágenes de ChatGPT y tienen como objetivo reducir la cantidad de reescritura de las instrucciones necesaria entre una idea y un recurso utilizable.
Boceto
Sketch te permite dibujar una composición aproximada directamente en ChatGPT y utilizarla como referencia visual. Esto puede resultar más eficaz que describir las relaciones espaciales en una indicación extensa, sobre todo cuando la posición de un sujeto, el área del título o un elemento del fondo son más importantes que los detalles artísticos.
El valor real dependerá de hasta qué punto Images 2.5 se ajuste a un diseño aproximado sin tratar cada línea como contenido literal. Una prueba útil consistiría en comparar el boceto, la jerarquía solicitada y la composición final, en lugar de limitarse a juzgar si el resultado tiene un aspecto pulido.
Plantillas
Las plantillas ofrecen puntos de partida estructurados para formatos habituales, como fotos de productos y folletos. Pueden ayudar a los usuarios ocasionales a evitar tener que empezar desde cero, pero a los creadores experimentados les interesará saber si la plantilla les permite un control suficiente sobre el texto, la maquetación, la relación de aspecto y la conservación de las referencias.
Edición basada en comentarios
Images 2.5 permite a los usuarios añadir comentarios a una imagen y solicitar un cambio concreto. Se trata de una de las ideas más prácticas de esta actualización, ya que convierte la edición en una conversación basada en la ubicación.
Esto debería reducir la ambigüedad en los casos en que una indicación como “cambiar la etiqueta” pudiera referirse, en realidad, a la botella, el fondo, la iluminación o la tipografía.
La ubicación de los comentarios no demuestra por sí sola que las regiones que no han cambiado sigan siendo idénticas. Lo importante es comprobar si la región solicitada cambia correctamente mientras que el resto de la imagen se mantiene estable.
La guía actual sobre Cómo edita imágenes ChatGPT explica el flujo de trabajo de edición en general.
Eliminar fondo, cambiar tamaño e historial de versiones
El editor actualizado también acerca las acciones de retoque habituales a la imagen generada. Las opciones «Eliminar fondo» y «Cambiar tamaño» pueden ahorrarte tener que recurrir a otra herramienta cuando el resultado solo necesita un ajuste básico.
El historial de versiones es importante durante la edición en varios pasos, ya que los usuarios necesitan una forma fiable de volver a un resultado anterior más sólido cuando una instrucción posterior provoca una desviación.
Para los flujos de trabajo basados en cambios de formato, consulta cómo Cambiar el tamaño de las imágenes con ChatGPT. La cuestión clave en el caso de Images 2.5 es si estos controles generan archivos listos para su uso en producción o si simplemente permiten crear borradores más rápidamente.
GPT-Image-2.5: «Flare» frente a «Sunburst»
OpenAI describe a Flare como su modelo más rápido para la generación de imágenes de alta calidad para el día a día. Sunburst se presenta como la opción más eficaz para la generación y la edición, sobre todo cuando la precisión en la edición es fundamental.
Ambos aceptan entradas de texto e imágenes y generan imágenes como resultado.
| Punto de decisión | GPT-Image-2.5: Reflejo | GPT-Image-2.5 Rayos de sol |
|---|---|---|
| Posicionamiento oficial | Generación rápida y de alta calidad para el día a día | Máximo rendimiento en imagen y máxima precisión en la edición |
| Etiqueta oficial de velocidad | Muy rápido | Medio |
| Etiqueta oficial de rendimiento | Más alto | Más alto |
| Datos de entrada | Texto e imagen | Texto e imagen |
| Salida | Imagen | Imagen |
| Ajustes de calidad | bajo, medio, alto, muy alto, máximo, automático | bajo, medio, alto, muy alto, máximo, automático |
| La mejor opción inicial | Ideación, borradores, creación diaria y repetida | Un trabajo creativo minucioso y una edición cuidada |
Los campos de precios que aparecen en las páginas de los modelos de OpenAI son los mismos para ambas variantes, por lo que no sería correcto afirmar que Flare es el modelo más barato basándose únicamente en las tarifas por token publicadas. El coste real por tarea completada puede variar si un modelo utiliza más tokens de salida, necesita más reintentos o tarda más en alcanzar un resultado aceptable.
Para ello se necesitan registros reales de uso.
En nuestra prueba de generación se utilizó un briefing denso para un cartel de producto en formato 16:9 con tres líneas de texto exactas, una lata, una franja diagonal azul y requisitos estrictos en cuanto al espacio negativo. La imagen resultante decía: NORTHLINE, CAFÉ EN FRÍO, y SIN AZÚCAR correctamente, sin añadir palabras de más, mostrando exactamente una lata y una banda azul, y dejando espacio libre a la izquierda.
Se completó en 38,16 segundos y devolvió un total de 264 tokens, incluidos 171 tokens de salida de imágenes.
Este era un Broly gpt-image-2.5 Resultado de la ruta, no una prueba coincidente con Flare/Sunburst. La pasarela no devolvió ni un ID de modelo de origen ni un ID de solicitud, por lo que atribuir el resultado a cualquiera de las variantes de API mencionadas sería engañoso.
Límite: la puerta de enlace lo ha aceptado gpt-image-2.5 pero no devolvió ningún modelo de origen ni ningún ID de solicitud. Los resultados no se pueden asignar a Flare ni a Sunburst.
Calidad de imagen y edición
Añade una pequeña etiqueta rectangular de color crema en el centro de la botella azul. La etiqueta debe contener exactamente dos líneas: "NORTHLINE" y "EAU 25". Mantén la forma de la botella, el color azul del cristal, el tapón plateado, los reflejos, las sombras, el pedestal blanco, el ángulo de la cámara, el encuadre, la iluminación y el fondo. No modifiques nada fuera del área de la nueva etiqueta.
Los materiales de presentación de OpenAI destacan una iluminación más natural, texturas más ricas, un mejor reconocimiento de sujetos, una mayor fidelidad a la referencia y un cumplimiento más fiable de las instrucciones. Estas mejoras abordan las deficiencias habituales en la generación conversacional de imágenes: rostros y productos que se alejan de la referencia, cambios en el texto solicitado entre ediciones y una instrucción localizada que reconstruye la escena de forma inesperada.
La fidelidad de la referencia debe evaluarse por partes. La identidad del sujeto, la silueta, la postura, el ángulo de la cámara, el material, los reflejos, el texto, el fondo y el recorte pueden fallar de forma independiente.
Una imagen retocada puede seguir siendo un mal trabajo de edición si modifica cinco detalles que el usuario pidió que se conservaran.
Nuestra prueba de edición comenzó con una fotografía de producto en formato horizontal de una botella de cristal azul, y se solicitó una etiqueta de color crema que contuviera las líneas exactas NORTHLINE y EAU 25. La edición del objetivo se ha realizado con éxito, pero la localidad ha fallado: la ruta ha cambiado la imagen a un cuadrado, ha ampliado y regenerado la botella, y ha modificado el recorte, los reflejos, el pedestal, el fondo y las sombras.
La secuencia de tres pasos siguió el mismo patrón. Cambió correctamente la etiqueta a «dorado pálido», añadió una hoja verde y aclaró el fondo, en ese orden.
Cada cambio también modificaba detalles no relacionados, como las proporciones de las etiquetas, la tipografía, la escala de las botellas, el recorte, los reflejos y el encuadre del pedestal. El cumplimiento de las instrucciones relativas a los elementos objetivo fue muy bueno; sin embargo, la conservación de las regiones sin cambios no lo fue.
Para obtener indicaciones de referencia más precisas, utiliza un método repetible para mejorar la precisión de la generación de imágenes mediante IA antes de echarle la culpa de cada fallo a la modelo.
Estos resultados no contradicen la afirmación de OpenAI de que la edición ha mejorado, pero sí demuestran que la “edición focalizada” no es lo mismo que la conservación con bloqueo de píxeles en la ruta sometida a prueba. Los equipos de producción deben conservar los archivos originales, comparar cada revisión y estar preparados para tener que revertir cambios o realizar trabajos de composición cuando los detalles circundantes sean importantes.
Velocidad y latencia
OpenAI afirma que Images 2.5 puede reducir la latencia de generación hasta en un 50% en comparación con Images 2.0. La expresión “hasta” describe la mejor reducción observada en las condiciones de OpenAI; no significa que todas las indicaciones o todos los modelos vayan a completarse en la mitad de tiempo.
Para que una comparación de velocidad sea útil, es necesario que las indicaciones, las dimensiones, los ajustes de calidad y las condiciones de la ruta sean idénticos. Hemos ejecutado la misma indicación de la tetera roja cuadrada tres veces con alta calidad en la ruta Broly disponible.
Los tiempos de paso por la pared fueron de 94,35; 28,81 y 29,19 segundos, lo que da una mediana de 29,19 segundos y un rango de 28,81 a 94,35 segundos.
Las tres imágenes se ajustaban a las sencillas instrucciones visuales, pero la primera serie de resultados presentaba un valor atípico muy elevado en cuanto a latencia. Además, solicitudes idénticas devolvieron entre 198 y 765 tokens de salida de imagen, y una respuesta devolvió 1254 × 1254 píxeles a pesar de que se había solicitado un tamaño de 1024 × 1024.
Por lo tanto, la ruta probada mostró una variabilidad significativa en cuanto a latencia, uso y tamaño de salida.
Esto no corrobora la afirmación de OpenAI de que ofrece “una latencia hasta 50% menor” y no compara Flare con Sunburst. Se trata de una observación específica de la ruta, ya que la pasarela no mostró identificadores de modelo independientes ni devolvió metadatos de identidad de la conexión ascendente.
Precios de la API de GPT-Image-2.5
Las páginas de modelos de OpenAI indican las mismas tarifas por token para Flare y Sunburst. Se trata de los precios de los tokens de la API, no del precio de una suscripción a ChatGPT ni del precio de la plataforma GlobalGPT.
| Categoría de token | Bengala | Sunburst |
|---|---|---|
| Entrada de texto | $5,00 por cada millón de tokens | $5,00 por cada millón de tokens |
| Entrada de texto almacenada en caché | $1,25 por 1M de fichas | $1,25 por 1M de fichas |
| Entrada de imágenes | $8,00 por cada millón de tokens | $8,00 por cada millón de tokens |
| Entrada de imagen almacenada en caché | $2,00 por cada millón de tokens | $2,00 por cada millón de tokens |
| Salida de imagen | $30,00 por cada millón de tokens | $30,00 por cada millón de tokens |
La tabla de tarifas publicada no indica el coste exacto de un póster terminado, una edición o un recurso transparente. Esto depende de la solicitud, el resultado, la configuración y el número de intentos.
Un ejemplo de coste fiable debería proceder del objeto de uso devuelto para la tarea real, y no de una conversión inventada por imagen.
Las instantáneas de la API con fecha son: gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 y gpt-image-2.5-sunburst-8 de septiembre de 2026. Los desarrolladores que necesiten un comportamiento estable deberían valorar si una instantánea con fecha se adapta mejor a su proceso de implementación que un alias dinámico.
Seguridad, procedencia y limitaciones
La tarjeta del sistema ChatGPT Images 2.5 describe un enfoque de seguridad por capas que abarca el filtrado de solicitudes, las comprobaciones de salida, las evaluaciones y la procedencia. Asimismo, señala que las etiquetas de políticas automatizadas pueden contener errores y que las conclusiones de las evaluaciones se aplican al modelo y a la configuración de las medidas de seguridad que se han sometido a prueba.
Esa es una distinción más útil que una afirmación generalizada de que el modelo es simplemente “seguro”.”
OpenAI afirma que sigue utilizando metadatos C2PA y que ha incorporado la marca de agua invisible SynthID en ChatGPT, Codex y la API de OpenAI. C2PA puede proporcionar información de procedencia legible por máquina siempre que los metadatos permanezcan adjuntos.
SynthID está diseñado para ser invisible, por lo que no es posible confirmar su presencia observando una imagen.
Los metadatos también pueden eliminarse o modificarse mediante procesos de exportación y edición. En nuestra prueba con la brújula transparente, el archivo PNG descargado era RGBA, su canal alfa oscilaba entre 0 y 255, y los cuatro píxeles de las esquinas eran totalmente transparentes.
La transparencia era real, aunque al examinarlo a simple vista se observaba un ligero halo luminoso a lo largo de algunas partes del borde del objeto.
Las cinco salidas de la pasarela inspeccionadas no contenían un campo C2PA en sus metadatos PNG. Esto solo describe los archivos tal y como se descargaron por esta vía; no demuestra que el modelo OpenAI de origen nunca genere metadatos C2PA.
SynthID es invisible y no se ha podido confirmar ni descartar mediante una inspección habitual de píxeles o metadatos.
El uso comercial implica mucho más que las capacidades de los modelos. Los equipos deben revisar las condiciones aplicables, los derechos sobre las referencias subidas, los permisos de las marcas, los riesgos relacionados con la imagen y la legislación local.
La guía para uso comercial de las imágenes de ChatGPT trata esos controles prácticos con más detalle.
Imágenes ChatGPT 2.5 frente a otros modelos de imágenes
Images 2.5 destaca por sus capacidades de creación y edición conversacional, más que por una única cifra de referencia. Su mayor ventaja potencial es el proceso que va desde la indicación o el boceto hasta los comentarios específicos, las revisiones repetidas y las indicaciones reutilizables, todo ello dentro de una misma conversación.
GPT Image 2 sigue siendo la referencia pertinente del modelo anterior, siempre que esté disponible. Una comparación equivalente puede mostrar si Images 2.5 mejora la precisión del texto, la conservación de las referencias, la localidad de las ediciones y la latencia.
Hasta que esa comparación se lleve a cabo mediante rutas verificables, el modelo anterior debería describirse como un modelo de referencia, y no considerarse automáticamente inferior.
Nano Banana 2 es otra comparación importante para trabajos con gran cantidad de texto y basados en referencias. El Nano Banana 2: prueba de representación de texto ofrece un dato adicional muy útil.
Para una comparación más amplia de las imágenes de los productos, consulta Seedream 5.0 Pro frente a GPT Image 2.
El selector de imágenes verificadas de GlobalGPT muestra actualmente GPT Image 2, y no ninguno de los modelos GPT-Image-2.5. Hasta que aparezca una ruta 2.5 exacta y devuelva metadatos que puedan inspeccionarse, no debería presentarse como un lugar donde ejecutar Flare o Sunburst.
¿Quién debería utilizar las imágenes ChatGPT 2.5?
Creadores de ChatGPT cada día
Las nuevas herramientas de ChatGPT resultan especialmente interesantes cuando quieres esbozar una idea, partir de una plantilla, añadir un comentario concreto o cambiar el tamaño o eliminar un fondo sin tener que cambiar de una aplicación a otra. La actualización no resulta tan imprescindible si solo creas imágenes puntuales y rara vez las editas.
Equipos de marketing y diseño
Los equipos deben centrarse en la fidelidad de las referencias, la corrección del texto, la coherencia en el tratamiento de la marca y la reversibilidad. Sunburst es el modelo lógico que hay que evaluar en primer lugar para los trabajos de precisión, pero solo un conjunto de edición controlado puede determinar si el tiempo adicional de generación que requiere ahorra suficiente trabajo de corrección.
Creadores con gran volumen de producción
Flare es, naturalmente, la primera opción para la ideación, las variantes, las miniaturas y los borradores de producción diarios, ya que OpenAI lo posiciona como la opción más rápida. El mejor flujo de trabajo podría consistir en utilizar Flare para la exploración y Sunburst para la edición final controlada, siempre que los costes reales de las tareas y la calidad de la entrega respalden esa división.
Desarrolladores de API
Los desarrolladores deben tener en cuenta más aspectos que el aspecto del resultado final. Los identificadores de modelo, las instantáneas con fecha, la latencia de las solicitudes, los campos de uso, el reenvío de entradas de imagen, el comportamiento del canal alfa, las respuestas de moderación y las tasas de reintento son factores que influyen en la fiabilidad en producción.
Ventajas e inconvenientes
Ventajas potenciales
- Un flujo de trabajo más claro para el producto, basado en Sketch, plantillas, comentarios, uso compartido, cambio de tamaño, eliminación de fondos e historial de versiones.
- Dos opciones de API con diferentes niveles de velocidad y precisión de posicionamiento.
- Compatibilidad con la introducción de texto e imágenes en ambas variantes de la API.
- Se hace hincapié oficialmente en la fidelidad al texto de referencia, la edición selectiva, la coherencia a lo largo de varias rondas y los diseños complejos.
- Las medidas de procedencia C2PA y SynthID descritas en la ficha del sistema.
Limitaciones importantes
- Las afirmaciones de OpenAI con motivo de su lanzamiento no sustituyen a las pruebas independientes comparativas.
- Flare y Sunburst tienen las mismas tarifas de tokens publicadas, por lo que no se ha determinado que el rendimiento a nivel de tarea sea más económico.
- “La frase ”latencia hasta un 50% menor» no garantiza una mejora de 50% en cada solicitud.
- La edición selectiva no significa que los píxeles no modificados queden perfectamente bloqueados.
- Los controles de producto ChatGPT no deben confundirse con los parámetros de la API ni con los selectores de modelo.
- No se ha comprobado la disponibilidad de GPT-Image-2.5 en GlobalGPT.
Preguntas frecuentes
¿Se ha lanzado oficialmente ChatGPT Images 2.5?
Sí. OpenAI anunció ChatGPT Images 2.5 el 8 de septiembre de 2026. Esta versión incluye la experiencia de imágenes de ChatGPT y dos modelos de API relacionados denominados GPT-Image-2.5 Flare y GPT-Image-2.5 Sunburst. El acceso al producto y el acceso a la API son vías independientes.
¿Cuál es la diferencia entre «GPT-Image-2.5 Flare» y «Sunburst»?
OpenAI posiciona a Flare como la opción más rápida para la generación diaria de imágenes de alta calidad. Sunburst se posiciona como la opción de mayor rendimiento para la generación y edición de imágenes en las que la precisión es fundamental. Para determinar cuál es la mejor opción en cuanto a calidad o relación calidad-precio, es necesario realizar pruebas comparativas con indicaciones y ajustes idénticos.
¿Es el ChatGPT Images 2.5 realmente un 50% más rápido?
OpenAI afirma que la latencia en la generación de imágenes puede ser hasta 50% menor que la de Images 2.0. Se trata de una afirmación comparativa oficial basada en el mejor de los casos, no de una garantía para todas las instrucciones. Una evaluación independiente debería realizar pruebas repetidas e informar de la mediana, el rango, la ruta, las dimensiones y los ajustes de calidad.
¿Se puede editar solo un área seleccionada con ChatGPT Images 2.5?
OpenAI afirma que Images 2.5 es más eficaz a la hora de realizar ediciones puntuales conservando el contenido circundante. La edición basada en comentarios también ayuda a los usuarios a identificar la región deseada. Sin embargo, eso no demuestra que los píxeles no modificados sigan siendo idénticos. Sigue siendo necesaria una edición controlada con medición de la desviación fuera de la región.
¿Admite ChatGPT Images 2.5 fondos transparentes?
OpenAI incluye los fondos transparentes entre los diseños más complejos que Images 2.5 puede gestionar. La forma correcta de verificar un resultado es comprobar si el archivo descargado contiene un canal alfa y si hay contaminación en los bordes. No basta con ver un patrón de tablero de ajedrez dentro del editor.
¿Utiliza ChatGPT Images 2.5 C2PA o SynthID?
La ficha técnica del sistema OpenAI indica que la empresa sigue utilizando metadatos C2PA y añade marcas de agua invisibles SynthID para Images 2.5 en ChatGPT, Codex y la API. Los metadatos exportados pueden modificarse durante el procesamiento posterior, y las marcas de agua invisibles SynthID no pueden confirmarse únicamente mediante inspección visual.
¿Cuánto cuesta la API de GPT-Image-2.5?
Tanto Flare como Sunburst indican que la entrada de texto cuesta $5,00 por cada millón de tokens, la entrada de texto en caché cuesta $1,25, la entrada de imágenes a $8,00; la entrada de imágenes en caché a $2,00; y la salida de imágenes a $30,00. El coste exacto de la tarea depende del uso devuelto y de los reintentos.
¿Puedo utilizar GPT Image 2.5 en GlobalGPT?
No a través de la CLI de GlobalGPT en la que se había iniciado sesión en el momento de la prueba. Su catálogo de imágenes en tiempo real mostraba la imagen GPT 2, pero la rechazaba. gpt-image-2.5 como desconocido. Una pasarela de prueba independiente de Broly expuso una ruta genérica 2.5, pero no identificó el modelo de origen como Flare ni como Sunburst. No selecciones «GPT Image 2» ni describas su resultado como una prueba de «Images 2.5».
Veredicto final
ChatGPT Images 2.5 es una actualización útil, aunque imperfecta. La ruta que probamos gestionó el texto y la composición exactos del póster con una eficacia inusual, generó archivos PNG transparentes auténticos y completó dos de las tres pruebas de latencia emparejadas en unos 29 segundos.
Esas son fortalezas prácticas.
El punto débil era la localidad de edición. Una simple modificación de la etiqueta provocaba que cada revisión posterior reconstruyera las partes visibles de la botella, el recorte, la iluminación y el fondo.
Utiliza este modelo cuando el resultado deseado sea más importante que la conservación a nivel de píxel, pero mantén las opciones de composición externa o de reversión para los recursos de producción.
Flare sigue siendo el candidato oficial en velocidad y Sunburst, el candidato oficial en precisión. Nuestra pasarela no los ha presentado por separado, por lo que esta reseña no declara un ganador entre ambas variantes.
Fuentes oficiales
- Presentamos ChatGPT Images 2.5 – fecha de lanzamiento, características del producto, disponibilidad y datos oficiales de rendimiento; consultado el 9 de septiembre de 2026.
- Guía para la generación de imágenes OpenAI – Flujo de trabajo de la API y selección de modelos; consultado el 9 de septiembre de 2026.
- GPT-Image-2.5: Reflejo – posicionamiento del modelo, ajustes, modalidades y tarifas; consultado el 9 de septiembre de 2026.
- GPT-Image-2.5 Rayos de sol – posicionamiento del modelo, ajustes, modalidades y tarifas; consultado el 9 de septiembre de 2026.
- Tarjeta del sistema ChatGPT Images 2.5 – evaluaciones de seguridad, limitaciones, C2PA y SynthID; consultado el 9 de septiembre de 2026.
