GPT Image 2.5: Flare o Sunburst, qué cambia de verdad y cuándo llega a Imaginode

esta vez, el modelo ha salido de verdad

ChatGPT Images 2.5 está en línea desde el 8 de septiembre de 2026, y la API de OpenAI lista dos modelos fechados el mismo día: gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst.

A finales de agosto te explicábamos que Nano Banana 3 no existía, y que los dos modelos anónimos probados en agosto en LMArena, mona-lisa-1 y luna-lisa-alpha, olían más a OpenAI que a Google. Pues bien, la respuesta ha llegado este martes 8 de septiembre. OpenAI ha publicado ChatGPT Images 2.5, disponible en ChatGPT para todas las cuentas, gratuitas incluidas, en ChatGPT Work y en Codex, en ordenador, móvil y web. Nada demuestra oficialmente que los dos alias de arena fueran este modelo, pero el calendario encaja al día, y nadie en OpenAI se ha molestado en desmentirlo.

Del lado de los desarrolladores, la ficha técnica es clara, y es la que cuenta para nosotros. El registro de cambios de la API dice, con fecha del 8 de septiembre de 2026: lanzamiento de GPT Image 2.5 Sunburst y de GPT Image 2.5 Flare para la generación y la edición de imágenes, a través de la API Images y de la herramienta de generación de imágenes de la API Responses. Los dos identificadores apuntan a versiones fechadas, gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 y gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08. Dos nombres, dos modelos, una misma tabla de precios; volvemos sobre ello más abajo.

Este artículo hace lo que hacemos en cada lanzamiento: separa lo que OpenAI anuncia de lo que los primeros usuarios miden, traduce la tabla de tokens a céntimos por imagen, decide entre Flare y Sunburst, y te dice dónde usarlo esta noche. Y responde a la pregunta que ya nos han hecho tres veces hoy: no, GPT Image 2.5 todavía no está en Imaginode, y aquí tienes el porqué, sin rodeos.

qué cambia, según OpenAI y según las primeras impresiones

OpenAI anuncia una latencia reducida hasta un 50 % respecto a Images 2.0, una luz más natural, texturas más ricas, mejor fidelidad a las fotos de referencia y retoques sucesivos que ya no se desvían.

La primera cifra es la de la velocidad. OpenAI dice haber reducido la latencia de generación hasta un 50 % respecto a Images 2.0, y presenta Flare como un modelo que entrega imágenes de mejor calidad que GPT Image 2 con la mitad de espera. El equipo de evaluación de Manus, citado en el anuncio, va más lejos: en sus pruebas, Flare saca sus imágenes entre dos y cuatro veces más rápido que GPT Image 2, con el añadido de fondos transparentes por fin limpios, algo que interesa a todos los que fabrican logotipos y elementos de interfaz.

El segundo eje es la edición. Se supone que el modelo cambia únicamente lo que se le pide, preservando el sujeto, la composición y el fondo, y sobre todo mantiene sus retoques a lo largo de varios turnos de conversación. Es exactamente el punto que señalábamos como próximo frente en el artículo sobre Nano Banana: el octavo retoque que deforma la cara validada en el segundo. Si OpenAI lo ha arreglado de verdad, es más útil que una ganancia de belleza bruta en una imagen aislada. Los fondos transparentes y las composiciones cargadas, carteles y visuales con varios bloques de texto, también se anuncian como mejor resueltos.

Ahora, la reserva honesta. OpenAI no ha publicado ninguna tabla de referencia con cifras, ninguna clasificación de arena, y la única opinión independiente del día viene de un socio citado por OpenAI. Nosotros todavía no hemos podido pasar nuestras propias planchas de prueba, las mismas que para cada modelo del catálogo, porque el modelo aún no está donde conectamos nuestros modelos. Las frases de arriba son, por tanto, promesas de fabricante, creíbles vistos sus antecedentes, no medidas. Ten claro que la diferencia entre ambas cosas suele verse al tercer día, no al primero.

Flare o Sunburst: cuál pedir

Flare es la elección por defecto, rápido y hecho para el volumen; Sunburst se presenta como el más capaz de los dos, pensado para la precisión de edición, con tiempos de generación más largos.

OpenAI describe Flare como el modelo de todos los días: generación rápida y de buena calidad, pensada para el contenido de creadores y de redes sociales, las experiencias de producto, la búsqueda visual, el prototipado y la generación en gran número. La ficha de Sunburst, en cambio, dice "nuestro modelo más capaz para la generación y la edición de imágenes", con el acento puesto en la precisión de los retoques, y anuncia tiempos de generación más largos. La guía oficial lo recomienda para las cadenas de trabajo donde la precisión de edición cuenta más: visuales de campaña listos para entregar, fotos de producto cuidadas.

Cierto, sobre el papel, todo el mundo quiere el más capaz. Pero mira la tabla de precios antes de elegir: los dos modelos se facturan exactamente a las mismas tarifas de tokens. La diferencia entre Flare y Sunburst no es, por tanto, una diferencia de dinero, al menos por ahora; es una diferencia de tiempo de espera y, si las promesas se cumplen, de fidelidad en los retoques finos. Lo que da una regla sencilla.

Personalmente, yo tomaría Flare para todo lo que se está buscando: las treinta variantes de una miniatura de YouTube, las pruebas de encuadre, las primeras versiones de un visual. Y reservaría Sunburst para el momento en que la imagen está validada y quedan tres retoques precisos por hacer en una foto de producto que va a un cliente. Generar rápido para decidir, generar despacio para entregar: es la misma lógica que Nano Banana frente a Nano Banana Pro, y nunca ha decepcionado.

el precio: los mismos tokens que GPT Image 2, pero con dos niveles de calidad más

Los dos modelos cuestan 5 $ por millón de tokens de texto de entrada, 8 $ por millón de tokens de imagen de entrada y 30 $ por millón de tokens de imagen de salida, la tabla exacta de GPT Image 2; la novedad son las calidades xhigh y max por encima de high.

La tabla oficial es idéntica para Flare y Sunburst, e idéntica a la de GPT Image 2: 5 $ por millón de tokens de texto de entrada (1,25 $ en caché), 8 $ por millón de tokens de imagen de entrada (2 $ en caché), 30 $ por millón de tokens de imagen de salida. La ficha de Flare lo dice negro sobre blanco: las tarifas de tokens coinciden con las de GPT Image 2. Si lees en otro sitio que el precio se ha duplicado, esa persona está comparando con una tabla antigua; la página de precios de OpenAI, a 8 de septiembre por la noche, muestra los mismos números en las dos líneas.

La verdadera novedad tarifaria está en otra parte, y es fácil pasarla por alto. GPT Image 2 ofrecía tres calidades, low, medium y high. Los dos modelos 2.5 aceptan seis: low, medium, high, xhigh, max y auto. Una imagen se paga por el número de tokens que contiene, y un nivel de calidad superior son más tokens para el mismo tamaño. Dicho de otro modo, xhigh y max costarán más que high, y la propia OpenAI avisa de que su calculadora de costes de GPT Image 2 no estima el consumo de tokens de 2.5. Nadie, esta noche, puede darte el precio exacto de una imagen en max. Lo mediremos en una petición real, como con cada modelo.

Para situarte, esto es lo que cuesta hoy GPT Image 2 en Imaginode, con un crédito que vale un céntimo: 1 crédito la imagen en calidad baja, 8 créditos en media, 30 créditos en alta. Estos tres niveles no se moverán ni un céntimo con la llegada de 2.5, puesto que los tokens cuestan lo mismo. Lo que habrá que vigilar son los dos pisos nuevos. Un nivel max en una imagen para redes sociales que se ve tres segundos en un teléfono es matar moscas a cañonazos, y una buena forma de tirar tus créditos por la ventana. Resérvalo para lo que vaya a imprimirse o ampliarse.

Una palabra sobre los tamaños, porque la pregunta vuelve cada vez. La API acepta tres formatos recomendados, 1024 x 1024, 1536 x 1024 y 1024 x 1536, y dimensiones libres en ancho x alto siempre que cada lado sea múltiplo de 16, que la proporción se mantenga entre 1:3 y 3:1 y que ningún borde supere los 3840 píxeles. Salida en PNG por defecto, JPEG o WebP con un ajuste de compresión, fondo transparente bajo petición. Si preparas visuales para varias plataformas, la guía sobre formatos y resoluciones por red social da los tamaños exactos que pedir.

Saldo1 250

Flux Schnell1 cr

Flux 2 Pro7 cr

Kling 2.5 · 5 s · 720p26 cr

Seedance 2.0 · 5 s · 4K330 cr

Generar · 26 cr

Sketch, comentarios, plantillas: lo que añade ChatGPT, y lo que vale

En ChatGPT, Images 2.5 llega con una herramienta de boceto que se invoca con @Sketch, comentarios colocados directamente sobre una zona de la imagen, plantillas de formatos y una barra de retoque con historial de versiones.

En cuanto a la interfaz, OpenAI ha entregado cuatro cosas junto con el modelo. Sketch, primero: escribes @Sketch en la conversación, dibujas un boceto a mano alzada, añades una descripción de estilo, y el modelo lo usa como guía de composición para la imagen final. Los comentarios, después: en vez de reescribir todo el prompt, señalas una zona y escribes "haz el cielo más dramático", y solo esa zona se mueve. Las plantillas, por último, para cartel, flyer, merchandising y foto de producto, que hacen preguntas estructuradas antes de generar. Y una barra de herramientas de retoque: anotación, comentario, eliminación del fondo, goma, redimensionado, con el historial de versiones conservado.

Voy a ser directo: está bastante bien, y no es nuevo. Un boceto que guía la composición es una imagen de referencia conectada a la entrada del modelo. Un comentario sobre una zona es una edición localizada con una máscara. Una plantilla es un prompt estructurado preparado de antemano. Son, uno por uno, los ladrillos de un lienzo de flujo de trabajo, lo que llamamos nodos, y lo que los creadores bien equipados hacen desde hace un año con Flux Kontext, Nano Banana o GPT Image 2. OpenAI acaba de meter esos gestos en una ventana de chat, lo cual es una excelente noticia para los cien millones de personas que nunca abrirán un lienzo.

Lo que todavía le falta a la ventana de chat, y es estructural, es la repetibilidad. Un comentario sobre una imagen se hace una vez. Una cadena de nodos, referencia, generación, retoque localizado, escalado, se vuelve a ejecutar sobre los cincuenta productos de un catálogo cambiando una sola entrada. Si produces tres visuales al mes, ChatGPT con Sketch te bastará de sobra. Si produces tres al día, la herramienta que cuenta no es la que dibuja más bonito, es la que rehace lo mismo sin pedirte que empieces de cero. El artículo sobre rehacer la misma imagen explica la diferencia en la práctica.

dónde usarlo esta noche, y por qué todavía no en Imaginode

Tres puertas abiertas el mismo día: ChatGPT para todas las cuentas, la API de OpenAI para quien gestiona una clave, y Adobe Firefly; el catálogo Vercel AI Gateway, a través del cual Imaginode conecta sus modelos, todavía no lista GPT Image 2.5 a 8 de septiembre por la noche.

La puerta más corta es ChatGPT. El modelo está desplegado para todas las cuentas, gratuitas incluidas, en ordenador, móvil y web, y las cuotas de generación siguen siendo las de cada plan, que OpenAI sigue sin publicar. Para hacerte una opinión en diez minutos y probar Sketch, es ahí donde hay que ir. Nuestra comparativa con ChatGPT detalla lo que esos límites no escritos significan cuando se produce de verdad. Segunda puerta, la API, con los dos identificadores de arriba, una clave, una facturación por uso y la posibilidad de elegir la calidad y el tamaño al píxel. Tercera puerta, Adobe Firefly, que lo integra en su estudio desde hoy.

¿Y qué pasa con Imaginode? Nosotros conectamos nuestros modelos de imagen y de vídeo a través del catálogo Vercel AI Gateway, lo que nos permite tener Flux, Seedream, los tres Nano Banana, Kling o Veo detrás de un único contador de créditos, con un precio mostrado antes de cada generación. Ese catálogo, consultado esta noche, contiene cuatro modelos de imagen de OpenAI: GPT Image 1, GPT Image 1 Mini, GPT Image 1.5 y GPT Image 2. Ninguna línea 2.5, ni Flare ni Sunburst. Mientras la línea no esté ahí, el modelo no está con nosotros, y prefiero decírtelo antes que dejarte buscar un botón que no existe.

Lo que cambia para ti: nada que hacer por tu parte. El día en que el Gateway liste gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst, medimos los costes reales por nivel en una petición real, fijamos el precio en créditos, y el modelo aparece en la lista, en el mismo lienzo, junto a GPT Image 2, que sigue en su sitio. Ninguna suscripción de OpenAI que contratar, ninguna clave que gestionar. Este artículo se actualizará ese día con los precios constatados, y la página de modelos es la fuente que da fe mientras tanto.

Asistente Imaginode desde 1 crédito / mensaje

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Aquí tienes el workflow que te propongo 👇

Añadir este workflow al canvas

mientras tanto, qué modelo para qué trabajo

GPT Image 2 a 8 créditos sigue siendo el más fiable del catálogo en texto dentro de la imagen, Nano Banana 2 a 10 créditos en edición que respeta las caras, Seedream 5 Lite a 5 créditos en fotorrealismo económico, y GPT Image Mini a 2 créditos para buscar.

El reflejo de septiembre sería esperar. Es un error, porque los cuatro modelos que cubren hoy el terreno de GPT Image 2.5 ya están en el catálogo, y ninguno de ellos va a desaparecer. GPT Image 2, a 8 créditos en calidad media, es el que sacas cuando hay texto que escribir dentro de la imagen: un título exacto, una frase corta, acentos. Es el más obediente del catálogo en ese punto, y edita tus imágenes de entrada. Lo que 2.5 promete de más es mantener esos retoques en el tiempo e ir más rápido; lo que 2 ya hace es el trabajo.

Nano Banana 2 a 10 créditos es el competidor directo, y en un retoque de foto existente, quitar un objeto, cambiar una prenda, mantener la cara intacta, sigue por delante. Para fotorrealismo a bajo precio, Seedream 5 Lite a 5 créditos por imagen hace cosas que GPT Image no hace a ese precio, con personajes que se mantienen coherentes de una imagen a otra. Y para buscar, probar, equivocarse diez veces, GPT Image Mini a 2 créditos hace exactamente lo que hará Flare en los borradores: velocidad, por poco dinero.

El método no cambia, sea cual sea el modelo que salga el mes que viene: se encuadra la idea con el modelo económico, se valida la composición, y solo se pasa a la gama alta para la versión final. En diez visuales, la diferencia se cuenta en euros. La calculadora te da el coste de una serie antes de lanzarla, y el detalle de tarifas por modelo es público, nivel por nivel.

la versión del modelo sigue sin ser tu factor limitante

Lo que GPT Image 2.5 promete mejorar, retoques que ya no se desvían y una referencia respetada, es exactamente lo que un flujo de trabajo con nodos garantiza por construcción, sea cual sea el modelo conectado dentro.

Relee la lista de avances anunciados: el sujeto de la foto de referencia mejor preservado, el retoque que solo toca la zona pedida, las modificaciones anteriores que se mantienen en el turno siguiente. Son tres defectos de la ventana de chat, donde cada mensaje vuelve a ponerlo todo en juego. En un lienzo, la referencia es un nodo que no se mueve, el retoque es un nodo que recibe la imagen validada y nada más, y la versión anterior sigue sobre la mesa, junto a la nueva. Un modelo que se desvía menos es, por supuesto, una buena noticia. Un método en el que no puede desviarse es mejor, y ya funciona con el modelo de este verano.

La segunda palanca, la repetimos porque rinde más que un cambio de versión: el prompt. Un prompt de tres palabras da una imagen cualquiera en 2.5 igual que en cualquier modelo de 2027. Un prompt que describe el encuadre, la luz y el estilo, con una imagen de referencia para fijar el sujeto, saca una imagen entregable en GPT Image 2 hoy. La guía para escribir un prompt que funciona se lee en diez minutos, y la de las manos deformadas y el texto ilegible resuelve las dos quejas que más se repiten, sin esperar a nadie.

Así que sí, prueba GPT Image 2.5 en ChatGPT esta noche, mira Sketch, hazte tu propia opinión sobre Flare. Y si ves aparecer la línea en el catálogo del Gateway antes que nosotros, escríbenos, nos gusta perder ese tipo de carreras. Pero el mejor uso de estos días o semanas de espera es poner en marcha los reflejos que harán útil este modelo el día en que llegue: una referencia fijada, un prompt completo, una cadena de nodos que se vuelve a ejecutar. Quienes los tengan ganarán una generación de ventaja. Los demás harán imágenes algo más bonitas, algo más rápido, con prompts de tres palabras.