GPT Image 2.5: Flare o Sunburst, qué cambia de verdad y qué da en Imaginode
OpenAI lanzó ChatGPT Images 2.5 el 8 de septiembre de 2026, con dos modelos de API, GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2.5 Sunburst. Los dos están en Imaginode desde el 9 de septiembre. Esto es lo que se anuncia, lo que hemos medido, lo que cuesta de verdad cada nivel de calidad en créditos, y seis renders reales para decidir entre Flare y Sunburst.
Frank HoubreFundador de Imaginode
15 min de lectura
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 nosotros medimos, traduce la tabla de tokens a créditos por imagen, decide entre Flare y Sunburst, y te muestra renders reales en vez de visuales de comunicación. Escrito la noche del lanzamiento, se actualizó el 9 de septiembre: el Gateway listó los dos modelos durante la noche, los sondeamos en una petición real nada más despertarnos, y tanto GPT Image 2.5 Flare como GPT Image 2.5 Sunburst están en el nodo Imagen desde esta mañana.
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 del lanzamiento venía de un socio citado por OpenAI. Así que hemos pasado nuestras propias planchas de prueba, las mismas que para cada modelo del catálogo: tres generaciones en Flare, un plano de cine, una imagen de animación, un cartel con texto, y luego tres retoques precisos de esas mismas imágenes en Sunburst. Los seis renders están más abajo, con sus consignas exactas. Sobre la promesa principal, el retoque que solo toca lo que se le pide, el veredicto es claro: se cumple, en los tres intentos.
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; medidos en una petición real, salen sin embargo entre tres y cuatro veces más baratos que GPT Image 2 en los niveles Estándar y Máx, porque consumen menos tokens por imagen.
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 del lado de la API: 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. En Imaginode solo mostramos los tres niveles que hemos medido, Eco, Estándar y Máx, que corresponden a low, medium y high: un ajuste que no se ha sondeado no tiene nada que hacer en un botón cuyo precio se muestra antes de hacer clic. Los dos pisos xhigh y max llegarán cuando tengamos su coste real.
Esto es lo que da, medido el 9 de septiembre, con un crédito que vale un céntimo. GPT Image 2 cuesta 1 crédito la imagen en Eco, 8 en Estándar, 30 en Máx. GPT Image 2.5, tanto Flare como Sunburst, cuesta 2 créditos en Eco, 3 en Estándar, 9 en Máx. Sí, has leído bien: el Estándar del 2.5 es más barato que el del 2, y su Máx cuesta apenas más que el Estándar del 2. La razón es simple, una imagen 2.5 en calidad medium consume unas cuatro veces menos tokens que una imagen 2 con el mismo ajuste. Un detalle que cuenta para el retoque: editar una imagen existente cuesta un poco más que generar en el mismo nivel, porque la imagen de entrada también se factura en tokens. Nuestra tabla se queda con el precio de la edición, el más alto medido, para no vender nunca a pérdida.
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.
SaldoSketch, 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, y cómo en Imaginode
Cuatro puertas: ChatGPT para todas las cuentas, la API de OpenAI para quien gestiona una clave, Adobe Firefly, y el nodo Imagen de Imaginode, donde Flare y Sunburst están listados desde el 9 de septiembre de 2026 con su precio mostrado antes de cada generación.
La puerta más corta para hacerse una opinión en diez minutos 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. 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 integró en su estudio el mismo día.
E 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. La noche del 8 de septiembre, ese catálogo todavía no listaba el 2.5, y este artículo te lo decía en vez de dejarte buscar un botón ausente. Las dos líneas aparecieron durante la noche; el 9 por la mañana, medimos los costes reales por nivel en una petición real, fijamos el precio en créditos, y publicamos GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2.5 Sunburst en la lista del nodo Imagen, junto a GPT Image 2, que sigue en su sitio.
En concreto: añade un nodo Imagen, elige Flare o Sunburst en el selector, ajusta la calidad y el formato, escribe el prompt, y el precio exacto aparece en el botón Generar. Para un retoque, conecta un nodo Imagen o Medios en la entrada, describe la modificación en una frase, y el modelo retrabaja tu imagen en vez de empezar de cero. Ninguna suscripción de OpenAI que contratar, ninguna clave que gestionar, y la imagen validada se queda en el lienzo, lista para ir a un nodo Vídeo o Mejorar.
qué da: tres generaciones Flare, tres retoques Sunburst
Seis renders producidos en Imaginode el 9 de septiembre de 2026 en calidad Máx: Flare generó un plano de cine, una imagen de animación y un cartel con texto; Sunburst modificó después un solo elemento de cada una, y nada más se movió.
El protocolo es simple, y es el que te aconsejamos repetir. Un primer nodo Imagen con Flare genera la imagen de partida a partir de un prompt completo, encuadre, luz, estilo. Un segundo nodo Imagen con Sunburst recibe ese render en la entrada y una consigna de una frase que empieza por « cambia únicamente ». En el plano de cine, el abrigo rojo pasa a mostaza, y la mujer, la lluvia, los letreros, los reflejos en los charcos y el grano se quedan al píxel. En la imagen de animación, la bicicleta se convierte en un scooter rojo, y el zorro conserva su postura, sus manos en el manillar, su chubasquero; las pizarras del mercado, escritas en francés, no han cambiado ni una letra.
El cartel es la prueba más dura, porque acumula texto con acentos y una consigna doble. Flare escribió « LA DERNIÈRE MARÉE » y la firma sin una sola falta a la primera, en una tipografía de cartel de los años cincuenta. Sunburst reemplazó después el título por « LA PREMIÈRE MARÉE » con la misma fuente, en el mismo sitio, y transformó la noche de tormenta en puesta de sol, conservando el faro, el acantilado y la firma. Es exactamente lo que prometía OpenAI, y lo que le faltaba a GPT Image 2: un retoque que no recompone la imagen alrededor del cambio.
Lo que nos quedamos tras estas seis imágenes: Flare basta para generar, incluso en calidad Máx, y va rápido, unos veinte segundos por imagen. Sunburst tarda diez segundos más y se justifica en cuanto una imagen está validada y queda una corrección por hacer encima. Generar con uno, corregir con el otro, en dos nodos que se siguen: es la cadena que nos quedamos.
qué modelo para qué trabajo, ahora que 2.5 está aquí
GPT Image 2.5 Flare a 3 créditos se convierte en el modelo por defecto para generar con texto dentro de la imagen, Sunburst al mismo precio para retocar sin desviarse, Nano Banana 2 a 10 créditos sigue por delante en las caras de una foto existente, y Seedream 5 Lite a 5 créditos en fotorrealismo económico.
El reflejo de septiembre sería pasarlo todo al nuevo. No está tan lejos de la verdad, pero no para todo. GPT Image 2.5 Flare, a 3 créditos en Estándar, ocupa el sitio que tenía GPT Image 2 a 8: el texto exacto dentro de la imagen, un título, una frase corta, acentos, y las composiciones con restricciones. GPT Image 2 sigue en el catálogo, y todavía tiene un argumento, su nivel Eco a 1 crédito, el más barato de la familia para desbastar una idea. GPT Image 2.5 Sunburst se convierte en el modelo del retoque preciso: imagen validada en la entrada, una frase de consigna, y nada más se mueve.
Nano Banana 2 a 10 créditos conserva su terreno: el retoque de una foto de una persona real, quitar un objeto, cambiar una prenda, mantener la cara intacta de una imagen a otra. 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. Y para buscar, probar, equivocarse diez veces, Flare en Eco a 2 créditos reemplaza a GPT Image Mini en los borradores, con una calidad de base claramente superior.
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 por Sketch, en Imaginode por el precio mostrado y la cadena de nodos. Pero el mejor uso de este lanzamiento es poner en marcha los reflejos que hacen útil este modelo: una referencia fijada, un prompt completo, un nodo Flare que genera y un nodo Sunburst que corrige, una cadena 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.