博客 · 2026-11-06

GPT Image 2.6 Flare 和 Sunburst 怎么选?同题实测:同价、速度也差不多,Sunburst 画面细节更满

模型页:GPT Image 2.6 Flare API · GPT Image 2.6 Sunburst API —— 价格、规格与在线体验

OpenAI 11 月发布的 GPT Image 2.6 分两档:Flare 主打快,适合日常出图;Sunburst 主打细节,OpenAI 说它会在每张图上多花些功夫,也更适合反复修改同一张图。两档能用的参数完全一样,GIF 动图、SVG 矢量图、画圈改图都支持。

那问题就很实际了:Sunburst 贵不贵?慢不慢?画出来到底差在哪?我们用同样的提示词让两档各做了一遍:一座细节极多的老图书馆、一张老渔夫的街拍人像、一张五个步骤的信息图,以及连续两轮的人物改图。

先交代一下我们是谁:我们运营 apimodels.app,一个用同一个 API Key 就能调用 GPT Image 2.6 两档以及其他图像、视频、音频和语言模型的平台。文中所有图都在这个平台上实际生成,时间是 2026 年 11 月 5 日和 6 日,均为 1K 默认画质,未经修图。

先说结论

价格一样,速度也差不多。两档用同一张价目表,同样的请求费用完全相同:这批 1K 默认画质的图两档都是约 3.5 美分一张,带一张参考图的改图都是约 5.5 美分。速度上,这批测试里两档每张都在 24 到 30 秒,我们没看出 Flare 明显更快。

画面上,Sunburst 会主动放进更多细节:同一座图书馆,它画了更多读者、更多长桌;同一位老渔夫,它给他穿上了黄色防水背带裤,身边堆着捕虾笼;信息图里第一步的水壶,它画成了放在加热底座上的电热手冲壶,更贴近真实的冲煮流程。文字两档一样准,两轮改图两档一样稳。所以,如果你在乎画面丰富度,默认用 Sunburst 不会多花钱;如果要的是干净、留白多的画面,用 Flare。

两档有什么不同

• 价格:同一张价目表,按实际用量计费,比 OpenAI 官网价低 10%;同样的请求两档花费相同,SVG 两档都是每张固定 3.15 美分。
• 参数:完全一样——1K / 2K / 4K、指定到像素的尺寸、最多 16 张参考图、GIF 动图、SVG 矢量图、标注图改图、推理强度。
• 定位:OpenAI 说 Flare 更快、适合日常量产;Sunburst 在每张图上花更多功夫,细节更多,反复修改时更稳。
• 我们测到的:价格一样;速度在这批测试里差不多;Sunburst 的画面明显更满。

老图书馆:Sunburst 把人和桌子画满了

第一个场景专门考细节:从高处的阳台俯瞰一座巨大的老图书馆,顶天的木书架塞满了书,有螺旋楼梯、黄铜台灯,几张长桌前坐着小小的读者,阳光从窗户斜射进来,能看到空气里的浮尘,要求「细节极多」。

两张都能当游戏原画或海报背景用。Flare 的构图更有戏剧感:前景一盏大黄铜台灯和一摞书,头顶是一盏大吊灯,光柱很醒目,但读者只有四五个。Sunburst 更「老实」地完成了提示词:螺旋楼梯更完整,下层有三张长桌、六七位读者,每张桌上都有绿罩台灯和摊开的书,书脊也更清楚。这张 Flare 用了 24 秒,Sunburst 用了 27 秒,价格都是约 3.5 美分。

老渔夫人像:Sunburst 加了一身行头

写实人像:一位白胡子的老渔夫,黄昏时坐在港口的石堤上补渔网,粗糙的双手要清晰,身后的渔船虚化,35 毫米胶片感。

两张都很真实。Flare 的画面干净:深色外套、鸭舌帽、夕阳和灯塔。Sunburst 讲了更多故事:黄色的防水背带裤、针织帽、身后一摞捕虾笼和缠绕的缆绳,背景还有港口小镇的房子,一看就是真正干这行的人。这张 Sunburst 用了 27 秒;同样的提示词 Flare 那次用了 66 秒,是这批里唯一一次明显偏慢,所以「Flare 更快」在我们这几次测试里并没有体现出来。

信息图:文字一样准,Sunburst 的插画更懂行

一张五个步骤的手冲咖啡信息图,标题 Pour-Over Coffee in 5 Steps,每步一个小插图和一句说明,里面有 93°C、15 g、30 g、30 秒、250 g 这些数字。

标题、五行说明和所有数字两档都对,版式几乎一样。差别在插画:Flare 第 1 步是一把普通的手冲壶,第 3 步是一勺咖啡粉;Sunburst 第 1 步画了放在加热底座上的电热手冲壶——要精确加热到 93°C 正需要它——第 3 步画的是咖啡粉正倒进滤杯。细节更贴近真实流程,这正是 Sunburst「多花功夫」的地方。这张 Flare 用了 33 秒,Sunburst 用了 28 秒。

两轮改图:两档一样稳

改图用的是同一张基础图:短卷红发、圆眼镜、黄色雨衣、手拿纸杯咖啡的女生,下身是牛仔短裤和白袜。第一轮只把背景换成黄昏的雪山小镇;第二轮在第一轮的结果上,让她用空着的手朝镜头挥手。两档各跑一条完整的修改链。

两条修改链都没出问题:脸、卷发、眼镜、雨衣、帆布包、纸杯、牛仔短裤、白袜和白球鞋全部原样保留,第二轮都只抬起了另一只手。背景上,Flare 画了路灯、石墙和更远的街道,Sunburst 照例多加了一点东西——一棵挂灯的小圣诞树和一块写着 Coffee、Tea、Dessert 的小黑板。两轮各约 26 到 30 秒,带参考图的每轮约 5.5 美分,两档一样。OpenAI 说 Sunburst 在更长的修改链条里更稳,我们这次只测了两轮,两档都没出错。

两档都能做的新本事

GIF 动图、SVG 矢量图、画圈改图是 GPT Image 2.6 这一代的新能力,Flare 和 Sunburst 都支持。下面这只挥爪的小猫,就是 Flare 一句话生成的 8 帧动图;想看更多例子和这一代比上一代多了什么,可以读我们的 GPT Image 2.6 和 2.5 对比。

一张多少钱、要等多久

两档按同一张价目表计费,比 OpenAI 官网价低 10%。按现价,这批 1K 默认画质的文生图两档都约 3.5 美分一张,100 张约 3.5 美元;带一张参考图的改图约 5.5 美分;SVG 两档都是固定 3.15 美分。调低画质两档都会更省。失败不扣费。

速度上,这批测试里 Flare 每张 24 到 33 秒(只有一张人像用了 66 秒),Sunburst 每张 27 到 30 秒。OpenAI 的定位是 Flare 更快,但在 1K 默认画质下,我们没测出明显的差距;更大尺寸或更复杂的画面上,差距可能会显现。

到底该选哪个

• 画面要丰富、细节要多(场景图、游戏原画、带故事的人像):选 Sunburst,同价不加钱。
• 要干净、留白多的画面(商品图、要后期加字的底图):选 Flare,它加的东西更少。
• 反复修改同一张图:按 OpenAI 的定位选 Sunburst;我们测的两轮里两档都稳。
• 大批量、对出图时间敏感:两档都可以,按 OpenAI 的说法 Flare 更快,我们在 1K 下没测出明显差距。
• 文字排版、信息图:两档一样准,按想要的画面丰富度选。

在 apimodels.app 上,两档用同一个 API Key、同一个接口,模型名填 gpt-image-2.6-flare 或 gpt-image-2.6-sunburst 就能切换,其他参数不用改,参数说明见 GPT Image 2.6 文档。

相关模型

• GPT Image 2.6 Flare:OpenAI 新一代的日常档,能出 GIF 动图和 SVG 矢量图,支持画圈改图。
• GPT Image 2.6 Sunburst:同一代的细节档,画面更满,适合反复修改同一张图,和 Flare 同价。
• GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst:上一代的两档,按张计价。
• GPT Image 2:更早一代的主力,固定中档画质,1K 每张 2.5 美分。
• Nano Banana Pro:Google 的高配档,1K 和 2K 都是每张 6.8 美分。

想知道 2.6 比更早的版本强在哪,可以读 GPT Image 2.6 和 GPT Image 2 对比;和 Google 的高配档比,可以读 GPT Image 2.6 和 Nano Banana Pro 对比。

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