GPT Image 2.5 : Flare ou Sunburst, ce qui change vraiment, et ce que ça donne sur Imaginode

cette fois, le modèle est vraiment sorti

ChatGPT Images 2.5 est en ligne depuis le 8 septembre 2026, et l'API OpenAI liste deux modèles datés du même jour : gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst.

Fin août, on vous expliquait que Nano Banana 3 n'existait pas, et que les deux modèles anonymes testés en août sur LMArena, mona-lisa-1 et luna-lisa-alpha, sentaient plutôt OpenAI que Google. Eh bien voilà, la réponse est tombée ce mardi 8 septembre. OpenAI a publié ChatGPT Images 2.5, disponible dans ChatGPT pour tous les comptes, gratuits compris, dans ChatGPT Work et dans Codex, sur ordinateur, mobile et web. Rien ne prouve officiellement que les deux pseudonymes d'arène étaient bien ce modèle, mais le calendrier colle à la journée près, et personne chez OpenAI ne s'est donné la peine de démentir.

Côté développeurs, la fiche technique est claire, et c'est elle qui compte pour nous. Le journal des changements de l'API dit, à la date du 8 septembre 2026 : sortie de GPT Image 2.5 Sunburst et de GPT Image 2.5 Flare pour la génération et l'édition d'images, via l'API Images et l'outil de génération d'images de l'API Responses. Les deux identifiants pointent vers des versions datées, gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 et gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08. Deux noms, deux modèles, une même grille de prix, on y revient plus bas.

Cet article fait ce qu'on fait à chaque sortie : il sépare ce qu'OpenAI annonce de ce que nous mesurons, il traduit la grille de jetons en crédits par image, il tranche entre Flare et Sunburst, et il vous montre des rendus réels plutôt que des visuels de communication. Écrit le soir de la sortie, il a été mis à jour le 9 septembre : le Gateway a listé les deux modèles dans la nuit, nous les avons sondés en vraie requête au réveil, et GPT Image 2.5 Flare comme GPT Image 2.5 Sunburst sont dans le node Image depuis ce matin.

ce qui change, d'après OpenAI et d'après les premiers retours

OpenAI annonce une latence réduite jusqu'à 50 % par rapport à Images 2.0, une lumière plus naturelle, des textures plus riches, une meilleure fidélité aux photos de référence et des retouches successives qui ne dérivent plus.

Le premier chiffre est celui de la vitesse. OpenAI dit avoir réduit la latence de génération jusqu'à 50 % par rapport à Images 2.0, et présente Flare comme livrant des images de meilleure qualité que GPT Image 2 avec deux fois moins d'attente. L'équipe d'évaluation de Manus, citée dans l'annonce, va plus loin : dans ses tests, Flare sort ses images deux à quatre fois plus vite que GPT Image 2, avec en prime des fonds transparents enfin propres, ce qui intéresse tous ceux qui fabriquent des logos et des éléments d'interface.

Le deuxième axe, c'est l'édition. Le modèle est censé changer uniquement ce qu'on lui demande, en préservant le sujet, la composition et l'arrière-plan, et surtout tenir ses retouches sur plusieurs tours de conversation. C'est exactement le point que nous relevions comme prochain front dans l'article sur Nano Banana : la huitième retouche qui déforme le visage validé à la deuxième. Si OpenAI a réellement réglé ça, c'est plus utile qu'un gain de beauté brute sur une image isolée. Les fonds transparents et les mises en page chargées, affiches et visuels avec plusieurs blocs de texte, sont annoncés comme mieux tenus aussi.

Maintenant, la réserve honnête. OpenAI n'a publié aucun tableau de référence chiffré, aucun classement d'arène, et le seul retour indépendant du jour de la sortie venait d'un partenaire cité par OpenAI. Nous avons donc passé nos propres planches, les mêmes que pour chaque modèle du catalogue : trois générations en Flare, un plan de cinéma, une image d'animation, une affiche avec du texte, puis trois retouches précises de ces mêmes images en Sunburst. Les six rendus sont plus bas, avec leurs consignes exactes. Sur la promesse principale, la retouche qui ne touche qu'à ce qu'on lui demande, le verdict est net : elle tient, sur les trois essais.

Flare ou Sunburst : lequel demander

Flare est le choix par défaut, rapide et fait pour le volume ; Sunburst est présenté comme le plus capable des deux, taillé pour la précision d'édition, avec des temps de génération plus longs.

OpenAI décrit Flare comme le modèle de tous les jours : génération rapide et de bonne qualité, pensée pour le contenu de créateur et de réseaux sociaux, les expériences produit, la recherche visuelle, le prototypage et la génération en grand nombre. La fiche de Sunburst dit, elle, « notre modèle le plus capable pour la génération et l'édition d'images », avec un accent mis sur la précision des retouches, et annonce des temps de génération plus longs. Le guide officiel le recommande pour les chaînes de travail où la précision d'édition compte le plus : visuels de campagne prêts à livrer, photos produit soignées.

Alors certes, sur le papier, tout le monde a envie du plus capable. Mais regardez la grille de prix avant de choisir : les deux modèles sont facturés exactement aux mêmes tarifs de jetons. La différence entre Flare et Sunburst n'est donc pas une différence d'argent, au moins pour l'instant, c'est une différence de temps d'attente et, si les promesses tiennent, de fidélité sur les retouches fines. Ce qui donne une règle simple.

Personnellement, je prendrais Flare pour tout ce qui se cherche : les trente variantes d'une miniature YouTube, les essais de cadrage, les premières versions d'un visuel. Et je réserverais Sunburst au moment où l'image est validée et où il reste trois retouches précises à faire sur une photo produit qui part chez un client. Générer vite pour décider, générer lentement pour livrer : c'est la même logique que Nano Banana contre Nano Banana Pro, et elle n'a jamais déçu.

le prix : les mêmes jetons que GPT Image 2, mais deux paliers de qualité en plus

Les deux modèles coûtent 5 $ le million de jetons de texte en entrée, 8 $ le million de jetons d'image en entrée et 30 $ le million de jetons d'image en sortie, la grille exacte de GPT Image 2 ; mesurés en vraie requête, ils sortent pourtant trois à quatre fois moins cher que GPT Image 2 aux paliers Standard et Max, parce qu'ils consomment moins de jetons par image.

La grille officielle est identique pour Flare et Sunburst, et identique à celle de GPT Image 2 : 5 $ le million de jetons de texte en entrée (1,25 $ en cache), 8 $ le million de jetons d'image en entrée (2 $ en cache), 30 $ le million de jetons d'image en sortie. La fiche de Flare le dit noir sur blanc, les tarifs de jetons correspondent à ceux de GPT Image 2. Si vous lisez ailleurs que le prix a doublé, la personne compare avec une ancienne grille ; la page de tarifs d'OpenAI, au 8 septembre au soir, affiche les mêmes nombres sur les deux lignes.

La vraie nouveauté tarifaire est ailleurs, et elle est facile à rater. GPT Image 2 proposait trois qualités, low, medium et high. Les deux modèles 2.5 en acceptent six côté API : low, medium, high, xhigh, max et auto. Une image se paie au nombre de jetons qu'elle contient, et un palier de qualité supérieur, c'est plus de jetons pour la même taille. Sur Imaginode, nous n'affichons que les trois paliers que nous avons mesurés, Éco, Standard et Max, qui correspondent à low, medium et high : un réglage qu'on n'a pas sondé n'a rien à faire sur un bouton dont le prix s'affiche avant de cliquer. Les deux étages xhigh et max viendront quand on aura leur coût réel.

Voilà ce que ça donne, mesuré le 9 septembre, avec un crédit qui vaut un centime. GPT Image 2 coûte 1 crédit l'image en Éco, 8 en Standard, 30 en Max. GPT Image 2.5, Flare comme Sunburst, coûte 2 crédits en Éco, 3 en Standard, 9 en Max. Oui, vous avez bien lu : le Standard du 2.5 est moins cher que celui du 2, et son Max coûte à peine plus que le Standard du 2. La raison est simple, une image 2.5 en qualité medium consomme environ quatre fois moins de jetons qu'une image 2 au même réglage. Un détail qui compte pour la retouche : l'édition d'une image existante coûte un peu plus que la génération du même palier, parce que l'image d'entrée est facturée en jetons elle aussi. Notre grille retient le prix de l'édition, le plus élevé mesuré, pour ne jamais vendre à perte.

Un mot sur les tailles, parce que la question revient à chaque fois. L'API accepte trois formats recommandés, 1024 x 1024, 1536 x 1024 et 1024 x 1536, et des dimensions libres en largeur x hauteur à condition que chaque côté soit un multiple de 16, que le ratio reste entre 1:3 et 3:1 et qu'aucun bord ne dépasse 3840 pixels. Sortie en PNG par défaut, JPEG ou WebP avec un réglage de compression, fond transparent sur demande. Si vous préparez des visuels pour plusieurs plateformes, le guide sur les formats et résolutions par réseau donne les tailles exactes à demander.

Solde1 250

Flux Schnell1 cr

Flux 2 Pro7 cr

Kling 2.5 · 5 s · 720p26 cr

Seedance 2.0 · 5 s · 4K330 cr

Générer · 26 cr

Sketch, commentaires, templates : ce que ChatGPT ajoute, et ce que ça vaut

Dans ChatGPT, Images 2.5 arrive avec un outil de croquis appelé par @Sketch, des commentaires posés directement sur une zone de l'image, des templates de formats et une barre de retouche avec historique de versions.

Côté interface, OpenAI a livré quatre choses en même temps que le modèle. Sketch, d'abord : vous tapez @Sketch dans la conversation, vous dessinez un croquis à main levée, vous ajoutez une description de style, et le modèle s'en sert comme guide de composition pour l'image finale. Les commentaires, ensuite : au lieu de réécrire tout le prompt, vous pointez une zone et vous écrivez « rends le ciel plus dramatique », et seule cette zone bouge. Les templates, enfin, pour affiche, flyer, produit dérivé et photo produit, qui posent des questions structurées avant de générer. Et une barre d'outils de retouche : annotation, commentaire, suppression du fond, gomme, redimensionnement, avec l'historique des versions conservé.

Je vais être direct : c'est plutôt très bien, et ce n'est pas nouveau. Un croquis qui guide la composition, c'est une image de référence branchée en entrée du modèle. Un commentaire sur une zone, c'est une édition localisée avec un masque. Un template, c'est un prompt structuré préparé à l'avance. Ce sont, une par une, les briques d'un canvas de workflow, ce qu'on appelle des nodes, et ce que les créateurs outillés font depuis un an avec Flux Kontext, Nano Banana ou GPT Image 2. OpenAI vient de mettre ces gestes dans une fenêtre de discussion, ce qui est une excellente nouvelle pour les cent millions de gens qui n'ouvriront jamais un canvas.

Ce qui manque encore à la fenêtre de discussion, et c'est structurel, c'est la répétabilité. Un commentaire sur une image, ça se fait une fois. Une chaîne de nodes, référence, génération, retouche localisée, mise à l'échelle, se rejoue sur les cinquante produits d'un catalogue en changeant une seule entrée. Si vous produisez trois visuels par mois, ChatGPT avec Sketch vous suffira largement. Si vous en produisez trois par jour, l'outil qui compte n'est pas celui qui dessine le plus joliment, c'est celui qui refait la même chose sans vous demander de recommencer. L'article sur refaire la même image explique la différence en pratique.

où l'utiliser, et comment sur Imaginode

Quatre portes : ChatGPT pour tous les comptes, l'API OpenAI pour qui gère une clé, Adobe Firefly, et le node Image d'Imaginode, où Flare et Sunburst sont listés depuis le 9 septembre 2026 avec leur prix affiché avant chaque génération.

La porte la plus courte pour se faire un avis en dix minutes, c'est ChatGPT. Le modèle est déployé pour tous les comptes, y compris gratuits, sur ordinateur, mobile et web, et les quotas de génération restent ceux de chaque formule, qu'OpenAI ne publie toujours pas. Notre comparatif avec ChatGPT détaille ce que ces limites non écrites signifient quand on produit pour de vrai. Deuxième porte, l'API, avec les deux identifiants ci-dessus, une clé, une facturation à l'usage, et la possibilité de choisir la qualité et la taille au pixel près. Troisième porte, Adobe Firefly, qui l'a intégré dans son studio le jour même.

Et Imaginode. Nous branchons nos modèles d'image et de vidéo à travers le catalogue Vercel AI Gateway, ce qui nous permet d'avoir Flux, Seedream, les trois Nano Banana, Kling ou Veo derrière un seul compteur de crédits. Le soir du 8 septembre, ce catalogue ne listait pas encore le 2.5, et cet article vous le disait plutôt que de vous laisser chercher un bouton absent. Les deux lignes sont apparues dans la nuit ; le 9 au matin, nous avons mesuré les coûts réels par palier en vraie requête, fixé le prix en crédits, et publié GPT Image 2.5 Flare et GPT Image 2.5 Sunburst dans la liste du node Image, à côté de GPT Image 2 qui reste en place.

Concrètement : ajoutez un node Image, choisissez Flare ou Sunburst dans le sélecteur, réglez la qualité et le format, écrivez le prompt, et le prix exact s'affiche sur le bouton Générer. Pour une retouche, branchez un node Image ou Média en entrée, décrivez la modification en une phrase, et le modèle retravaille votre image au lieu de repartir de zéro. Aucun abonnement OpenAI à prendre, aucune clé à gérer, et l'image validée reste sur le canvas, prête à partir vers un node Vidéo ou Améliorer.

Assistant Imaginode à partir de 1 crédit / message

Je veux une pub de 10 s pour ma marque de café ☕

Voici le workflow que je vous propose 👇

Ajouter ce workflow au canvas

ce que ça donne : trois générations Flare, trois retouches Sunburst

Six rendus produits sur Imaginode le 9 septembre 2026 en qualité Max : Flare a généré un plan de cinéma, une image d'animation et une affiche avec du texte ; Sunburst a ensuite modifié un seul élément de chacune, et rien d'autre n'a bougé.

Le protocole est simple, et c'est celui qu'on vous conseille de rejouer. Un premier node Image avec Flare génère l'image de départ à partir d'un prompt complet, cadrage, lumière, style. Un second node Image avec Sunburst reçoit ce rendu en entrée et une consigne d'une phrase qui commence par « change uniquement ». Sur le plan de cinéma, le manteau rouge devient moutarde, et la femme, la pluie, les enseignes, les reflets dans les flaques et le grain restent au pixel près. Sur l'image d'animation, le vélo devient un scooter rouge, et le renard garde sa posture, ses mains sur le guidon, son ciré ; les ardoises du marché, écrites en français, n'ont pas changé d'une lettre.

L'affiche est le test le plus dur, parce qu'il cumule du texte avec accents et une consigne double. Flare a écrit « LA DERNIÈRE MARÉE » et la signature sans une faute du premier coup, dans une typographie d'affiche des années cinquante. Sunburst a ensuite remplacé le titre par « LA PREMIÈRE MARÉE » dans la même police, à la même place, et transformé la nuit d'orage en coucher de soleil, en gardant le phare, la falaise et la signature. C'est exactement ce que promettait OpenAI, et c'est ce qui manquait à GPT Image 2 : une retouche qui ne recompose pas l'image autour du changement.

Ce qu'on retient après ces six images : Flare suffit pour générer, y compris en qualité Max, et il va vite, une vingtaine de secondes par image. Sunburst prend dix secondes de plus et se justifie dès qu'une image est validée et qu'il reste une correction à faire dessus. Générer avec l'un, corriger avec l'autre, dans deux nodes qui se suivent : c'est la chaîne qu'on garde.

quel modèle pour quel travail, maintenant que 2.5 est là

GPT Image 2.5 Flare à 3 crédits devient le défaut pour générer avec du texte dans l'image, Sunburst au même prix pour retoucher sans dériver, Nano Banana 2 à 10 crédits reste devant sur les visages d'une photo existante, et Seedream 5 Lite à 5 crédits sur le photoréalisme économique.

Le réflexe de septembre serait de tout basculer sur le nouveau. Ce n'est pas si loin de la vérité, mais pas pour tout. GPT Image 2.5 Flare, à 3 crédits en Standard, prend la place que tenait GPT Image 2 à 8 : le texte exact dans l'image, un titre, une phrase courte, des accents, et les compositions à contraintes. GPT Image 2 reste au catalogue, et il a encore un argument, son palier Éco à 1 crédit, le moins cher de la famille pour dégrossir une idée. GPT Image 2.5 Sunburst devient le modèle de la retouche précise : image validée en entrée, une phrase de consigne, et rien d'autre ne bouge.

Nano Banana 2 à 10 crédits garde son terrain : la retouche d'une photo de personne réelle, enlever un objet, changer une tenue, tenir le visage intact d'une image à l'autre. Pour du photoréalisme à petit prix, Seedream 5 Lite à 5 crédits l'image fait des choses que GPT Image ne fait pas à ce tarif, avec des personnages qui restent cohérents. Et pour chercher, essayer, se tromper dix fois, Flare en Éco à 2 crédits remplace GPT Image Mini sur les brouillons, avec une qualité de base nettement au-dessus.

La méthode ne change pas, quel que soit le modèle qui sortira le mois prochain : on cadre l'idée sur le modèle économique, on valide la composition, et on ne passe sur le haut de gamme que pour la version finale. Sur dix visuels, la différence se compte en euros. Le calculateur vous donne le coût d'une série avant de la lancer, et le détail des tarifs par modèle est public, palier par palier.

la version du modèle n'est toujours pas votre facteur limitant

Ce que GPT Image 2.5 promet de mieux, des retouches qui ne dérivent plus et une référence respectée, est exactement ce qu'un workflow à nodes garantit par construction, quel que soit le modèle branché dedans.

Relisez la liste des progrès annoncés : le sujet de la photo de référence mieux préservé, la retouche qui ne touche que la zone demandée, les modifications précédentes qui tiennent au tour suivant. Ce sont trois défauts de la fenêtre de discussion, où chaque message remet tout en jeu. Dans un canvas, la référence est un node qui ne bouge pas, la retouche est un node qui reçoit l'image validée et rien d'autre, et la version précédente reste sur la table, à côté de la nouvelle. Un modèle qui dérive moins, c'est bien entendu une bonne nouvelle. Une méthode où il ne peut pas dériver, c'est mieux, et elle marche déjà avec le modèle de cet été.

Le second levier, on le répète parce qu'il rapporte plus qu'un changement de version : le prompt. Un prompt de trois mots donne une image quelconque sur 2.5 comme sur n'importe quel modèle de 2027. Un prompt qui décrit le cadrage, la lumière et le style, avec une image de référence pour verrouiller le sujet, sort une image livrable sur GPT Image 2 aujourd'hui. Le guide pour écrire un prompt qui marche se lit en dix minutes, et celui sur les mains déformées et le texte illisible règle les deux plaintes qui reviennent le plus, sans attendre personne.

Alors oui, testez GPT Image 2.5, dans ChatGPT pour Sketch, sur Imaginode pour le prix affiché et la chaîne de nodes. Mais le meilleur usage de cette sortie, c'est de mettre en place les réflexes qui rendent ce modèle utile : une référence verrouillée, un prompt complet, un node Flare qui génère et un node Sunburst qui corrige, une chaîne qu'on rejoue. Ceux qui les ont gagnent une génération d'avance. Les autres feront des images un peu plus jolies, un peu plus vite, avec des prompts de trois mots.