ChatGPT Images 2.5：精準編輯、Flare 與 Sunburst

OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日推出 ChatGPT Images 2.5，把圖片生成延遲最多降低 50%，並把精準編輯變成這次更新的主軸。 新版新增圖片留言、Sketch、Templates 與 Prompt 分享；API 同時分成偏速度的 GPT-Image-2.5 Flare，以及偏精準編輯的 GPT-Image-2.5 Sunburst。

這次更新最值得注意的改變，不是又多一組視覺風格。OpenAI 想解決生成式圖片工作流裡最昂貴的問題：使用者只想改一件事，模型卻把人物、構圖、光線或品牌元素一起重做。當每次修改都像重新抽獎，創意團隊很難把生成工具接進正式製作。

Images 2.5 的產品方向更接近「可持續修改的視覺檔案」。官方稱它更能保留參考照片中的人物、自然光線與材質，也更能在多輪編輯後維持先前修改。對品牌、電商與內容團隊來說，真正該測的指標因此從第一張圖好不好看，轉成第六次修改後還剩多少原始意圖。

官方範例先測最難的事：換衣服但保留人物

OpenAI 的官方範例以一張舊棚拍照片作為輸入。照片中的人物、姿勢、藍色背景與實體相片邊緣都很明確，這讓後續結果可以被具體比較。

輸出把紅色上衣改為白色晚禮服，人物姿勢、臉部特徵與藍色背景仍維持一致。這張示範能支持「局部編輯與身分保留有所改善」的產品主張，卻不能單獨證明所有臉孔、角度與長對話都能穩定成功。正式採用前，團隊仍應用自己的素材建立回歸測試。

四個 ChatGPT 功能，把提示詞以外的控制搬進介面

Images 2.5 在 ChatGPT 裡新增四種互動方式。

Sketch 讓行動裝置使用者輸入 @Sketch，直接畫出空間、輪廓或構圖，再補上風格與細節。對房間配置、服裝輪廓與版面草圖來說，線條比長篇描述更能約束位置關係。

Templates 提供海報、商品圖與週邊商品等常見起點。它降低空白畫布的門檻，也把訊息、設計元素與風格拆成較容易回答的欄位。模板不是品牌規範；團隊仍需提供字體、色彩、留白、禁用元素與輸出尺寸。

ChatGPT Images 2.5 的 Create Templates 入口

圖片留言讓使用者在行動裝置上對著圖片指定修改。這比重新描述整張畫面更接近設計審稿，適合「把這個產品換色」「移除右側物件」或「這一段文字改成新版本」。OpenAI 的說明也保留一個限制：選取範圍不一定精準，修改仍可能延伸到圈選區域之外。

Prompt 分享可以把成功的提示詞連同圖片分享，讓其他人以自己的照片與細節重做。它能加速範例傳播，也使 Prompt 更像可重用的創作配方。涉及客戶資料、未公開商品或授權素材時，分享前仍要檢查 Prompt 是否包含敏感內容。

Flare 與 Sunburst 的差別在工作流，不在費率表

OpenAI 為 API 推出兩個模型。gpt-image-2.5-flare 是大多數應用的預設選擇，官方定位是高品質、日常與高吞吐生成，並稱其相較 GPT-Image-2 可在更高品質下把延遲降低 50%。gpt-image-2.5-sunburst 針對需要更嚴格修改控制的高階工作流，生成時間較長。

兩者目前列出的 token 單價相同：文字輸入每 100 萬 token 5 美元，快取文字輸入 1.25 美元；圖片輸入 8 美元，快取圖片輸入 2 美元；圖片輸出 30 美元。實際單張成本仍取決於輸入圖片、尺寸、品質與輸出 token 數。官方也提醒，舊的 GPT Image 2 計算器不會估算 2.5 的 token 消耗。

決策條件	Flare	Sunburst
主要目標	速度、日常品質與大量生成	修改精度與高階成品
適合工作	社群素材、視覺搜尋、快速原型、商品體驗	品牌主視覺、廣告成品、精修商品圖
延遲	較低	較長
公開 token 單價	與 Sunburst 相同	與 Flare 相同
選型方法	先測吞吐與可接受失敗率	先測局部編輯保留率與返工成本

價格相同不代表總成本相同。若 Sunburst 一次就保留品牌字樣，而 Flare 需要三次重跑，較慢的模型可能反而更省；如果工作只是大量產生可拋棄的構想，Flare 的低延遲會更有價值。

Image API 與 Responses API 也要分開選

OpenAI 的文件把兩種 API 用法分得很清楚。單次生成或單次修改，可以直接使用 Image API 的 generations 或 edits endpoint。需要對話、多輪修改，或要把圖片放進多步驟流程時，Responses API 的圖片生成工具更合適。

這個差別會影響狀態管理。使用 Image API 時，應用程式需要自行保存輸入、輸出與每次編輯的關係。Responses API 可以在對話脈絡中保留圖片輸入與輸出，但正式系統仍應把原始檔、Prompt、模型 snapshot、品質、尺寸與核准狀態寫進自己的資產紀錄。

API 模型提供日期版本 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 與 gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08。需要重現成品時，固定 snapshot 比永遠使用未標日期的模型 ID 更可靠。

創意團隊應把「保留什麼」寫成驗收規格

精準編輯不能只用主觀好看來評分。每一類素材都可以先定義不得改動的欄位：

人物素材記錄臉部、姿勢、膚色、髮型與配件。
商品素材記錄外形、Logo、材質、包裝文字與比例。
品牌素材記錄色票、字體、版面層級與安全留白。
資訊圖表記錄數字、標籤、順序、座標軸與來源。
多輪編輯每一輪只改一個變因，並保存前後差異。

一個實用的測試可以準備 20 張代表性素材，為每張設計三次局部修改，再由不同審查者判定「要求的變更是否完成」與「未要求的元素是否維持」。速度改善要和保留率、錯字率、重跑次數一起看。

更逼真的保留能力，也提高來源管理的重要性

OpenAI 表示 Images 2.5 仍使用 Prompt 與圖片安全檢查，並以 C2PA metadata 和不可見浮水印協助識別生成內容。System Card 也說明模型訓練資料包含公開網路內容、合作夥伴授權內容，以及使用者或人工產生的資料。

技術標記無法替代內容治理。上傳參考照片前，團隊仍要確認人物同意、商品圖權利與客戶資料範圍；發布時要保留素材來源、修改紀錄與人工核准。當模型更能保留人物與品牌特徵，錯用參考素材造成的後果也會更接近正式作品。

這次更新真正改變的是返工成本

OpenAI 表示，每週已有超過 30 億張圖片透過 ChatGPT Images 與 API 的 GPT-Image 模型生成。這個規模使速度改善很有商業意義，但精準編輯的價值更大：它決定生成結果能不能離開靈感階段，進入品牌、商品與媒體的反覆審稿。

選型時可以先從 Flare 建立基準，再把容易漂移、文字密集或品牌要求高的任務交給 Sunburst。ChatGPT 使用者則可以把 Sketch 與圖片留言當成控制介面，少用一段 Prompt 同時描述構圖、修改與保留條件。

常見問題

ChatGPT Images 2.5 在哪些方案與裝置提供？

OpenAI 表示它正向所有 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 使用者推出，涵蓋桌面、行動裝置與網頁。不同功能仍可能依平台與推出進度而有差異。

圖片留言只能在行動裝置使用嗎？

官方 Help Center 目前把新增的留言操作列在行動版全螢幕圖片介面。桌面與網頁仍可使用選取工具或文字描述進行編輯。

Flare 與 Sunburst 哪一個比較便宜？

目前官方模型頁列出的 token 單價相同。總成本要看單次 token 消耗、延遲、失敗率與重跑次數。

Images 2.5 能保證只改圈選範圍嗎？

不能。OpenAI 明確提醒選取範圍不一定精準，修改可能延伸到所選區域之外。重要資產仍需前後比對與人工核准。

生成圖片會帶有來源標記嗎？

OpenAI 表示會繼續使用 C2PA metadata 與不可見浮水印。團隊仍應保存自己的來源、權利與編輯紀錄。

權威來源

Author Insight

影像模型進入正式工作流後，最有價值的能力，是面對第六個修改意見時仍能守住人物、品牌與版面；第一次產生的驚喜遠遠不夠。Images 2.5 把產品介面和 API 都往這個方向推進；團隊接下來要補的，是能量測保留率與返工成本的驗收方法。

術語表

局部編輯：只改動指定物件或區域，並盡量保留其他內容。
多輪一致性：連續修改後，早期決定的人物、構圖與風格仍能維持。
C2PA：用於記錄數位內容來源與編輯歷程的技術標準。
Snapshot：綁定特定日期的模型版本，有助於重現輸出行為。

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ChatGPT Images 2.5 把延遲砍半，圖片編輯改由「只改這裡」主導