ChatGPT Images 2.5 絕非一次例行性的影像品質更新。OpenAI 將全新的 ChatGPT 創作體驗與兩種 API 模型結合：注重速度的 GPT-Image-2.5 Flare，以及注重精準度的 GPT-Image-2.5 Sunburst。 此外，該版本還新增了 Sketch、範本、基於評論的編輯功能、提示詞分享，以及對迭代式圖像創作的更強控制力。.
快速回答
ChatGPT Images 2.5 結合了重新設計的 ChatGPT 影像工作流程與兩種顯影器模型。在我們的 Broly-route 測試中，一份高密度海報簡報通過了核心檢查，且透明輸出中包含真實的 alpha 通道。.
然而，局部與多階段的編輯反覆變更了瓶身、裁切範圍、光線及背景。請將其用於精準追蹤目標層級的指示，但切勿假設未經修改的區域會保持鎖定狀態。.
目錄
- 什麼是 ChatGPT Images 2.5？
- ChatGPT 有哪些變更
- 「Flare」與「Sunburst」的比較
- 影像品質與編輯
- 速度
- API 定價
- 安全性與來源
- 替代方案
- 誰適合使用它？
- 常見問題
什麼是 ChatGPT Images 2.5？
ChatGPT Images 2.5 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日所宣布的影像生成與編輯更新。 此更新可透過 ChatGPT 體驗取得，而開發者則可獲得兩個相關的 API 模型，分別名為 GPT-Image-2.5 Flare 與 GPT-Image-2.5 Sunburst。.
「產品」與「模型」之間的區別之所以重要，是因為 ChatGPT 介面與 API 所提供的控制項和工作流程各不相同。.
OpenAI 表示，使用者每週透過 ChatGPT Images 及其 GPT-Image API 模型所創建的圖像數量超過 30 億張。 該公司還聲稱，相較於 Images 2.0，其生成延遲降低了多達 50%，同時在參考保真度、目標編輯、多輪對話一致性、光照、紋理、佈局以及透明背景等方面均有提升。.
這些是官方發布時的宣稱，並非獨立的效能測試結果。.
若您需要更詳盡的產品系列說明，請參閱該 最適合用於影像生成的 ChatGPT 模型 有助於將 ChatGPT 產品的特性與個別型號名稱區分開來。這種更簡潔的 ChatGPT 影像生成指南 涵蓋了基本的創作工作流程。.
ChatGPT 有哪些變更？
此次升級將從初步構想到可重複使用資產的過程，更多地整合到一個對話式工作區中。.
最顯著的改進並未隱藏在 API 參數之中。這些改進直接體現在 ChatGPT 的圖像工作流程中，旨在減少從構思到產生可用資產之間所需進行的提示語重寫次數。.
草圖
Sketch 讓您能直接在 ChatGPT 中繪製粗略的構圖，並將其作為視覺參考。這比在冗長的提示字串中描述空間關係更為有效率，特別是在主體、標題區域或背景元素的位置比藝術細節更為重要時。.
真正的價值將取決於 Images 2.5 能否忠實地遵循大致的版面配置，而非將每一行都視為字面上的內容。一個有用的測試應將草圖、要求的層級結構以及最終的版面配置進行比較，而非僅僅判斷輸出結果是否看起來精緻。.
範本
範本為常見格式（例如產品照片和傳單）提供了結構化的起點。它們能幫助偶爾使用的使用者避免面對空白頁面的困擾，但經驗豐富的創作者會關注該範本是否提供了足夠的控制權，以調整文字、版面配置、長寬比以及保留參考資料。.
基於註解的編輯
Images 2.5 讓使用者能在圖片上留下註解，並要求針對特定位置進行修改。這是本次更新中最實用的功能之一，因為它將編輯轉變為具有位置意識的對話。.
當提示語如「更改標籤」可能同時影響瓶身、背景、光線或字體時，此舉應能減少歧義。.
僅憑註釋的位置，並不能證明未經變更的區域仍然完全相同。關鍵的衡量標準在於：當影像的其餘部分保持不變時，被請求的區域是否成功發生了變化。.
現有的《指南》 ChatGPT 是如何編輯圖片的 說明了更廣泛的編輯工作流程。.
移除背景、調整大小及版本歷史紀錄
更新後的編輯器還將常見的後製操作功能整合至生成的圖片附近。「移除背景」與「調整大小」功能，當輸出結果僅需進行基本調整時，可省去切換至其他工具的步驟。.
在多步驟編輯過程中，版本歷史紀錄至關重要，因為當後續指令導致結果偏離時，使用者需要一種可靠的方式來回退至較佳的早期結果。.
若工作流程是以格式變更為核心建構的，請參閱如何 使用 ChatGPT 調整圖片大小. 對於 Images 2.5 而言，關鍵問題在於這些控制功能究竟能產生可供正式使用的檔案，還是僅能加快草稿的生成速度。.
GPT-Image-2.5 眩光與日暈
OpenAI 將 Flare 描述為其用於生成高品質日常影像的最快模型。Sunburst 則被視為生成與編輯功能最強大的選項，特別是在編輯精準度至關重要的情況下。.
兩者皆可接受文字和圖像輸入，並產生圖像輸出。.
| 決策點 | GPT-Image-2.5 眩光 | GPT-Image-2.5 太陽輻射紋 |
|---|---|---|
| 官方定位 | 快速、高品質的日常生成 | 頂尖的影像表現與編輯精準度 |
| 官方速度標示 | 非常快 | 中型 |
| 官方性能標籤 | 更高 | 最高 |
| 輸入 | 文字與圖像 | 文字與圖像 |
| 輸出 | 圖像 | 圖像 |
| 品質設定 | 低、中、高、極高、最大、自動 | 低、中、高、極高、最大、自動 |
| 最適合的起始配置 | 構思、草稿、日復一日的反覆創作 | 細緻的創意工作與精準的剪輯 |
OpenAI 模型頁面的定價欄位在兩種變體中均相同，因此若僅根據公布的代幣費率來斷言 Flare 是較便宜的模型，此說法並不準確。若某個模型產生的輸出代幣更多、需要更多重試次數，或需要更長時間才能達到可接受的結果，則每項完成的任務實際成本仍可能有所不同。.
這需要實際的使用紀錄。.
我們的世代測試採用了一份內容緊湊的 16:9 產品海報簡報，其中包含三行精確的文字、一個罐子、一條藍色對角條紋，以及嚴格的留白要求。生成的圖像呈現出 NORTHLINE, 冷萃咖啡, 以及 零糖 正確地呈現，未添加任何多餘字詞，精確顯示了一罐與一條藍色帶，並保留了左側的可用空間。.
該任務在 38.16 秒內完成，並回傳了總計 264 個標記，其中包括 171 個影像輸出標記。.
這是一隻布羅利 gpt-image-2.5 路由結果，並非與 Flare/Sunburst 測試相符。閘道器既未傳回上游模型 ID，也未傳回請求 ID，因此若將此輸出歸因於上述任一 API 變體，都會造成誤解。.
邊界：閘道已接受 gpt-image-2.5 但未傳回任何上游模型或請求 ID。結果無法指派給 Flare 或 Sunburst。.
影像品質與編輯
在藍色瓶身中央添加一張小型矩形米色標籤。 標籤上必須精確包含兩行文字：「NORTHLINE」與「EAU 25」。 請保留瓶身形狀、藍色玻璃色澤、銀色瓶蓋、光影效果、白色底座、拍攝角度、構圖、光線及背景。 新標籤區域以外的部分，請勿進行任何變更。.
OpenAI 的發布資料強調更自然的照明、更豐富的質感、更佳的主體辨識能力、更強的參考圖像還原度，以及更可靠的指令遵循能力。這些改進針對對話式影像生成中常見的弱點：人臉和產品與參考圖像產生偏差、編輯過程中請求的文字發生變化，以及局部指令意外地重構場景。.
參考忠實度的評估應分項進行。主體識別、輪廓、姿勢、拍攝角度、材質、反射、文字、背景及裁切等要素，均可能各自出現錯誤。.
即使經過精心修飾，如果修改了使用者要求保留的五個細節，那這樣的編輯仍可謂不盡理想。.
我們的編輯測試以一張藍色玻璃瓶的橫向產品照片為起點，並要求製作一張印有完全相同文字的乳白色標籤 NORTHLINE 和 EAU 25. 目標編輯成功，但局部性檢查失敗：該路徑將圖片變更為正方形，放大並重新生成瓶子，並修改了裁切範圍、倒影、底座、背景及陰影。.
這組三步操作的流程也呈現出相同的模式。它依序正確地將標籤更改為淺金色、添加了一片綠色葉子，並提亮了背景。.
每次調整也會改變一些無關的細節，例如標籤的比例、字體設計、瓶身比例、裁切範圍、反射效果以及底座的構圖。系統在遵循目標層級指令方面的表現相當出色；但在保留未變更區域方面則不然。.
若要獲得更好的基準提示，請採用一種可重複的方法來 提升 AI 影像生成準確度 在將每次失誤都歸咎於模特兒之前。.
這些結果並未與 OpenAI 所聲稱的「剪輯品質已有所提升」相矛盾，但確實顯示在測試路徑上，「重點剪輯」與「像素級精準保留」並非同一回事。製作團隊應保留原始檔案、比對每一處修訂，並在周邊細節至關重要時，預先做好回滾或合成作業的準備。.
速度與延遲
OpenAI 表示，相較於 Images 2.0，Images 2.5 最多可將生成延遲降低 50%。「最多」一詞描述的是在 OpenAI 的測試條件下觀察到的最佳降低幅度；這並不意味著每個提示詞或模型都能在半時間內完成。.
要進行有意義的速度比較，必須使用相同的提示、尺寸、畫質設定以及路線條件。我們在可用的 Broly 路線上，以高畫質模式執行了三次相同的「方形紅茶壺」提示。.
觸壁時間分別為 94.35、28.81 和 29.19 秒，中位數為 29.19 秒，範圍為 28.81 至 94.35 秒。.
這三張圖片均符合簡單的視覺需求說明，但首次執行時的延遲值明顯偏離常態。相同的請求所返回的圖片輸出代號數量介於 198 至 765 之間，且其中一則回應返回了 1254×1254 像素的圖片，儘管請求的尺寸為 1024×1024。.
因此，經測試的路線在延遲、使用量及輸出大小方面均呈現出顯著的波動。.
這並未驗證 OpenAI 所聲稱的「延遲低至 50%」之說法，也未將 Flare 與 Sunburst 進行比較。這僅是針對特定路由的觀察結果，因為該閘道器並未公開獨立的模型 ID，亦未回傳上游身分識別元資料。.
GPT-Image-2.5 API 定價
OpenAI 的產品頁面中，Flare 和 Sunburst 的代幣費率標示相同。這些是 API 代幣價格，並非 ChatGPT 訂閱方案的價格，亦非 GlobalGPT 平台的價格。.
| 代幣類別 | 信號彈 | 陽光輻射紋 |
|---|---|---|
| 文字輸入 | 每 100 萬枚代幣為 $5.00 | 每 100 萬枚代幣為 $5.00 |
| 快取的文字輸入 | 每 1M 代幣 $1.25 | 每 1M 代幣 $1.25 |
| 影像輸入 | 每 100 萬枚代幣為 $8.00 | 每 100 萬枚代幣為 $8.00 |
| 快取圖片輸入 | 每 100 萬枚代幣為 $2.00 | 每 100 萬枚代幣為 $2.00 |
| 影像輸出 | 每 100 萬枚代幣為 $30.00 | 每 100 萬枚代幣為 $30.00 |
已公布的價目表並未列出成品海報、編輯服務或透明素材的確切費用。這取決於委託需求、輸出格式、設定以及修改次數。.
一個可信的成本範例應來自實際任務所返回的使用物件，而非基於每張影像的虛構轉換計算得出。.
過期的 API 快照如下： gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 和 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08. 需要系統行為保持穩定的開發人員，應評估使用過期的快照是否比使用動態別名更適合其部署流程。.
安全性、來源與限制
《ChatGPT Images 2.5 系統卡》闡述了一種分層式安全方法，涵蓋請求過濾、輸出檢查、評估及來源追溯。該文件亦指出，自動生成的政策標籤可能包含錯誤，且評估結論僅適用於經測試的模型及安全防護配置。.
這比一味聲稱該模型純粹是「安全的」這種籠統說法，更具實用價值。“
OpenAI 表示，該公司持續使用 C2PA 元資料，並已在 ChatGPT、Codex 以及 OpenAI API 中加入 SynthID 隱形浮水印。當元資料仍附著於檔案時，C2PA 可提供機器可讀的來源資訊。.
SynthID 的設計宗旨在於隱形，因此無法透過觀察圖片來確認其存在。.
元資料亦可能因匯出及編輯工作流程而被移除或變更。在我們的透明羅盤測試中，下載的 PNG 檔案為 RGBA 格式，其透明度通道值範圍為 0 至 255，且四個角落的像素均為完全透明。.
透明度確實存在，儘管目視檢查發現物體邊緣的部分區域有輕微的光暈。.
經檢查的五個閘道輸出，其 PNG 元資料中均未包含 C2PA 欄位。這僅說明這些檔案是透過此路徑下載的；並不能證明上游的 OpenAI 模型從未建立過 C2PA 元資料。.
SynthID 無法被肉眼察覺，也無法透過一般的像素或元資料檢查來確認或排除其存在。.
商業用途不僅涉及模特兒的能力。各團隊應審閱相關條款、上傳參考資料的權利、品牌授權、肖像權風險以及當地法律。.
《指南》 將 ChatGPT 圖像用於商業用途 更詳細地說明了這些實務檢查事項。.
ChatGPT 圖像 2.5 與其他圖像模型之比較
Images 2.5 的競爭優勢在於對話式的內容生成與編輯能力，而非單一的基準數值。其最具潛力的優勢在於：能從提示詞或草圖出發，在單一對話中逐步演進至針對性的評論、反覆修訂，以及可重複使用的提示詞。.
在仍可取得的情況下，GPT Image 2 仍是相關的前代模型基準。透過對應的比較，可檢視 Images 2.5 是否在文字準確度、參考資訊保留、編輯局部性及延遲方面有所提升。.
在該比較尚未經過可檢視的路徑進行驗證之前，應將先前模型視為基準，而非自動認定其較差。.
Nano Banana 2 是針對以文字為主且以參考文獻為導向的研究的另一項重要比較。該 Nano Banana 2 文字渲染測試 提供了一個有用的獨立數據點。.
如需更全面的產品圖片比較，請參閱 Seedream 5.0 Pro 與 GPT Image 2 比較.
GlobalGPT 的已驗證影像選擇器目前顯示的是 GPT Image 2，而非任何 GPT-Image-2.5 模型。在出現確切的 2.5 路徑並回傳可檢視的元資料之前，不應將其作為執行 Flare 或 Sunburst 的平台。.
哪些人適合使用 ChatGPT Images 2.5？
每日 ChatGPT 創作者
當您想草擬構想、從範本開始、發表重點評論，或是調整大小或移除背景，且無需在多個應用程式之間切換時，全新的 ChatGPT 工具便顯得格外吸引人。若您僅是生成一次性圖片且極少進行編輯，此次升級的必要性便不那麼明顯。.
行銷與設計團隊
各團隊應著重於參考資料的忠實度、文本正確性、品牌呈現的一致性，以及回滾機制。對於需要精準度的作業而言，Sunburst 是首選的評估模型，但唯有透過受控的編輯資料集，才能確認其額外的生成時間是否能節省足夠的修正工作量。.
高產內容創作者
Flare 是構思、變體設計、縮圖以及日常製作草稿的自然首選，因為 OpenAI 的架構使其具備速度優勢。最佳的工作流程可能是利用 Flare 進行探索性設計，並使用 Sunburst 進行最終的精密編輯，前提是實際任務成本與交接品質能支持這種分工。.
API開發人員
開發人員需要比較的不僅是輸出外觀。模型 ID、帶有時間戳的快照、請求延遲、使用情況欄位、影像輸入轉發、Alpha 通道行為、審核回應以及重試率，這些因素都會影響生產環境的可靠性。.
優點與缺點
潛在優勢
- 以 Sketch、範本、留言、分享、調整尺寸、背景移除及版本歷史為核心，打造更清晰的產品工作流程。.
- 兩種 API 選項，具備截然不同的速度與定位精度。.
- 兩種 API 變體均支援文字和圖片輸入。.
- 官方特別強調參考文本的忠實度、針對性編輯、多輪對話的一致性，以及複雜的版面配置。.
- 系統卡中所述的 C2PA 與 SynthID 來源追蹤指標。.
重要限制事項
- OpenAI 的宣傳聲明不能取代經比對的獨立測試結果。.
- Flare 和 Sunburst 的公開代幣發行率相同，因此尚未確立較低廉的任務層級效能。.
- “「延遲降低多達 50%」並不保證每個請求都能達到 50% 的改善幅度。.
- 「局部編輯」並不意味著未經處理的像素會被完全鎖定。.
- 請勿將 ChatGPT 產品控制項與 API 參數或模型選擇器混為一談。.
- GPT-Image-2.5 在 GlobalGPT 上的可用性尚未經確認。.
常見問題
ChatGPT Images 2.5 是否已正式發布？
是的。OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日發布了 ChatGPT Images 2.5。此版本涵蓋 ChatGPT 影像體驗，以及兩個名為 GPT-Image-2.5 Flare 與 GPT-Image-2.5 Sunburst 的相關 API 模型。 產品存取與 API 存取是兩條獨立的途徑。.
GPT-Image-2.5 的「Flare」與「Sunburst」之間有何差異？
OpenAI 將 Flare 定位為高品質日常影像生成中最快速的選擇。Sunburst 則被定位為在精準度至關重要的影像生成與編輯情境中，效能最高的選擇。要確定最終在品質或性價比方面哪個更勝一籌，必須使用相同的提示詞和設定進行對比測試。.
ChatGPT Images 2.5 的速度真的比 50% 快嗎？
OpenAI 表示，其影像生成延遲可比 Images 2.0 低達 50%。這是一項官方提出的最佳情況比較聲明，並非針對每項提示詞的保證。獨立評估應透過重複執行測試，並報告中位數、範圍、路徑、尺寸及品質設定。.
ChatGPT Images 2.5 能否僅編輯一個選取的區域？
OpenAI 指出，Images 2.5 在進行精準編輯時，更能妥善保留周邊內容。基於註解的編輯功能也有助於使用者辨識預期的編輯區域。然而，這並不能證明未經修改的像素仍保持不變。仍需進行受控編輯，並測量區域外的偏移量。.
ChatGPT Images 2.5 是否支援透明背景？
OpenAI 將透明背景列為 Images 2.5 所能處理的較複雜版面配置之一。驗證結果的正確方法，是檢查下載的檔案是否含有 alpha 通道以及邊緣污染。僅在編輯器中顯示的棋盤格圖案並不足夠。.
ChatGPT Images 2.5 採用的是 C2PA 還是 SynthID？
OpenAI 系統卡說明，該公司持續使用 C2PA 元資料，並在 ChatGPT、Codex 及 API 中針對 Images 2.5 新增 SynthID 隱形浮水印。匯出的元資料在後續處理過程中可能會發生變更，且僅憑肉眼檢查無法確認隱形的 SynthID。.
GPT-Image-2.5 API 的費用是多少？
Flare 和 Sunburst 均將文字輸入的費用定為每 100 萬個代幣 $5.00，快取文字輸入為 $1.25， 圖像輸入為 $8.00、快取圖像輸入為 $2.00，以及圖像輸出為 $30.00。確切的任務成本取決於回傳的使用量與重試次數。.
我可以在 GlobalGPT 上使用 GPT Image 2.5 嗎？
在測試時，無法透過已登入的 GlobalGPT CLI 進行操作。其即時映像目錄顯示了 GPT 映像 2，但遭到拒絕 gpt-image-2.5 因資料不明。另一個 Broly 測試閘道揭露了一條通用的 2.5 版本路由，但並未將上游模型識別為 Flare 或 Sunburst。請勿選擇 GPT Image 2，亦請勿將其輸出描述為 Images 2.5 測試。.
最後判斷
ChatGPT Images 2.5 是一項實用但尚不完美的升級。我們測試的路線在處理海報的文字與構圖方面表現異常出色，產出了真正的透明 PNG 輸出檔，並在三組匹配延遲測試中，有兩組於約 29 秒內完成。.
這些都是實務上的優勢。.
問題在於編輯局部性。僅僅進行一次簡單的標籤編輯，隨後的每次修訂都會重新建構瓶身、作物、光線以及背景中可見的部分。.
當所需結果比像素級別的保留更為重要時，請使用此模型；但針對製作資產，仍應保留外部合成或還原選項。.
Flare 仍為官方速度候選方案，而 Sunburst 則為官方精準度候選方案。由於我們的閘道器並未分別展示這兩者，因此本評測不會在這些變體之間宣布勝出者。.
官方消息來源
- 介紹 ChatGPT Images 2.5 – 發佈資訊、產品功能、上市時間及官方性能聲明；查閱日期：2026年9月9日。.
- OpenAI 影像生成指南 – API 工作流程與模型選擇；查閱日期：2026年9月9日。.
- GPT-Image-2.5 眩光 – 模型定位、設定、模式及速率；查閱日期：2026年9月9日。.
- GPT-Image-2.5 太陽輻射紋 – 模型定位、設定、模式及速率；查閱日期：2026年9月9日。.
- ChatGPT Images 2.5 系統卡 – 安全性評估、限制事項、C2PA 及 SynthID；查閱日期：2026年9月9日。.
