OpenAI 在 2026 年 11 月 4 日推出 Images 2.6，同步上线两款模型：Flare（gpt-image-2.6-flare）、Sunburst（gpt-image-2.6-sunburst）。很多开发者容易混淆宣传速度和业务可用质量，合理选型的核心，是在相同提示词、分辨率条件下对照测试，搭建适配业务的路由策略。本文结合官方文档，梳理两款模型定位、参数规则、适用边界、接入要点，同时配套 PS 插件实操教程。
一、两款模型官方定位对照
| 维度 | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Model ID | gpt-image-2.6-flare | gpt-image-2.6-sunburst |
| 官方定位 | 面向快速迭代生成与编辑 | 面向精细视觉、高细节编辑工作流 |
| 核心优势 | low 档位生成更快，海报、产品版式表现优化 | medium / high 档位细节更强，多轮编辑一致性更好 |
| 共有能力 | complexity、markup 编辑、SVG、GIF 输出 | 同左 |
说明：Flare low 档位约六秒出图为官方参考数据，受图片尺寸、提示词复杂度、服务负载影响，不能直接作为业务 SLA。
二、模型迁移评测思路
如果已经在用旧版 GPT Image，可遵循这套测试顺序，降低上线风险：
- 原有 GPT Image 2 / 2.5 Flare 工作流质量达标：优先测试 gpt-image-2.6-flare。
- 复杂场景下旧版效果不足、原本使用 2.5 Sunburst：优先测试 gpt-image-2.6-sunburst。
- Sunburst 测试达标后，使用完全一致的提示词、参考图、尺寸、画质参数，对照 Flare 的出图效果与耗时。
- 全程留存基线样张，重点覆盖困难编辑、小字排版类案例，分批次灰度放量。
三、适用场景边界
优先选用 Flare：草图、概念方案快速试稿；电商主图、海报版式快速迭代；对延迟敏感、low / medium 画质即可交付的流水线；多轮提示词调试，在可控质量范围内提升产出效率。
优先选用 Sunburst：复杂构图、画面内文字与物体关系繁杂；多轮迭代需要固定产品、IP 角色外观；终稿素材对纹理、小字、版式精度要求高，无法接受细节漂移。
四、关键参数配置规则
两款模型都支持 quality：auto / low / medium / high / xhigh / max；以及 complexity：low / medium / high（默认 high）。
- 对比测试时，优先固定 quality，单独调整 complexity。
- 版式正常但文字模糊，保持 complexity 不变，调高 quality。
- 修改 complexity 不会额外计费，但更高复杂度会拉长耗时，更容易产生多余改动。
- 绝大多数局部编辑场景，官方推荐 low 档位 complexity，再按需搭配画质。
五、定价与接入注意事项
两款模型标价保持一致：文本输入 5 美元/百万 tokens（缓存输入 1.25 美元），图像输入 8 美元/百万 tokens（缓存 2 美元），图像输出 30 美元/百万 tokens。选型依据是画质、稳定性和延迟，不要默认速度档更省钱。
- 接口统一支持 v1/images/generations、v1/images/edits。
- 不支持 Responses 调用，迁移时不要直接沿用 2.5 的 Responses 工具字段。
- 企业调用前需要完成组织认证。
- 同一个 quality 参数，在两个模型上对应的画质、速度并不等同，务必在自身业务环境实测。
- 如果要求局部区域像素级不变，建议把编辑后的区域合成回原图，不要只依靠提示词约束。
六、PS插件StartAI GPT生图（gpt2.6模型）实操教程
无需对接 API 的设计师，可以直接在 Photoshop 内借助 StartAI 插件调用 gpt2.6，复现这套速度与精度的分流工作流。
打开 PS 和要修的照片，从顶部【窗口-增效工具】（新版 PS 为【增效工具】）调出 StartAI 面板。
先整体判断这张图要解决哪些问题、哪些必须保留，再决定处理顺序。
用 GPT Image 2.6 入口，先处理噪点、杂物、瑕疵这类不改变内容的基础问题。
每条指令都写明保持哪些部分不变，一次只改一处，配合标记编辑圈定范围。
精细修改适当调高 complexity，让模型更耐心，试方案则用 Flare 控制成本。
每一步结果都在 PS 里成为新图层，可对比、可回退，改坏了回到上一版再改。
创意和氛围调整放在基础修复之后，最后用 PS 原生工具精修并导出。
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七、落地总结
Flare 和 Sunburst 是同版本下的速度、精度分档，不存在绝对的高低优劣。推荐搭建标准化评测集，每次只变更一个参数对比效果；上线后持续监控失败率、重试次数和素材验收成本，根据业务场景动态分配模型路由。
