GPT Image 2.5: Flare ou Sunburst, o que muda de verdade e o que rende na Imaginode
A OpenAI lançou o ChatGPT Images 2.5 em 8 de setembro de 2026, com dois modelos de API, GPT Image 2.5 Flare e GPT Image 2.5 Sunburst. Os dois estão na Imaginode desde 9 de setembro. Aqui está o que foi anunciado, o que medimos, quanto custa de verdade cada nível de qualidade em créditos, e seis renders reais para decidir entre Flare e Sunburst.
Frank HoubreFundador do Imaginode
15 min de leitura
desta vez, o modelo saiu mesmo
O ChatGPT Images 2.5 está no ar desde 8 de setembro de 2026, e a API da OpenAI lista dois modelos datados do mesmo dia: gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst.
No fim de agosto, explicávamos que o Nano Banana 3 não existia, e que os dois modelos anônimos testados em agosto na LMArena, mona-lisa-1 e luna-lisa-alpha, cheiravam mais a OpenAI do que a Google. Pois bem, a resposta chegou nesta terça-feira, 8 de setembro. A OpenAI publicou o ChatGPT Images 2.5, disponível no ChatGPT para todas as contas, inclusive as gratuitas, no ChatGPT Work e no Codex, em computador, celular e web. Nada prova oficialmente que os dois pseudônimos de arena eram mesmo esse modelo, mas o calendário bate no dia exato, e ninguém na OpenAI se deu ao trabalho de desmentir.
Do lado dos desenvolvedores, a ficha técnica é clara, e é ela que conta para nós. O registro de alterações da API diz, na data de 8 de setembro de 2026: lançamento do GPT Image 2.5 Sunburst e do GPT Image 2.5 Flare para geração e edição de imagens, pela API Images e pela ferramenta de geração de imagens da API Responses. Os dois identificadores apontam para versões datadas, gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 e gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08. Dois nomes, dois modelos, uma mesma tabela de preços, voltamos a isso mais abaixo.
Este artigo faz o que fazemos a cada lançamento: separa o que a OpenAI anuncia do que nós medimos, traduz a tabela de tokens em créditos por imagem, decide entre Flare e Sunburst e mostra a você renders reais em vez de visuais de comunicação. Escrito na noite do lançamento, ele foi atualizado em 9 de setembro: o Gateway listou os dois modelos durante a noite, nós os sondamos em requisição real logo ao acordar, e tanto o GPT Image 2.5 Flare quanto o GPT Image 2.5 Sunburst estão no nó Imagem desde esta manhã.
o que muda, segundo a OpenAI e segundo os primeiros relatos
A OpenAI anuncia uma latência reduzida em até 50 % em relação ao Images 2.0, uma luz mais natural, texturas mais ricas, mais fidelidade às fotos de referência e retoques sucessivos que não desviam mais.
O primeiro número é o da velocidade. A OpenAI diz ter reduzido a latência de geração em até 50 % em relação ao Images 2.0, e apresenta o Flare como entregando imagens de melhor qualidade que o GPT Image 2 com metade da espera. A equipe de avaliação da Manus, citada no anúncio, vai além: nos testes dela, o Flare produz suas imagens de duas a quatro vezes mais rápido que o GPT Image 2, com o bônus de fundos transparentes enfim limpos, o que interessa a todos que fabricam logotipos e elementos de interface.
O segundo eixo é a edição. O modelo deve alterar apenas o que se pede, preservando o assunto, a composição e o fundo, e sobretudo sustentar seus retoques ao longo de vários turnos de conversa. É exatamente o ponto que apontávamos como próxima frente no artigo sobre o Nano Banana: o oitavo retoque que deforma o rosto validado no segundo. Se a OpenAI realmente resolveu isso, é mais útil do que um ganho de beleza bruta numa imagem isolada. Os fundos transparentes e as diagramações carregadas, cartazes e peças com vários blocos de texto, também são anunciados como mais bem controlados.
Agora, a ressalva honesta. A OpenAI não publicou nenhuma tabela de referência com números, nenhum ranking de arena, e o único relato independente do dia do lançamento vinha de um parceiro citado pela própria OpenAI. Então rodamos nossas próprias pranchas de teste, as mesmas de cada modelo do catálogo: três gerações no Flare, um plano de cinema, uma imagem de animação, um cartaz com texto, e depois três retoques precisos dessas mesmas imagens no Sunburst. Os seis renders estão mais abaixo, com suas instruções exatas. Na promessa principal, o retoque que só toca no que se pede, o veredicto é claro: ela se sustenta, nas três tentativas.
Flare ou Sunburst: qual pedir
O Flare é a escolha padrão, rápido e feito para volume; o Sunburst é apresentado como o mais capaz dos dois, talhado para a precisão de edição, com tempos de geração mais longos.
A OpenAI descreve o Flare como o modelo do dia a dia: geração rápida e de boa qualidade, pensada para conteúdo de criador e de redes sociais, experiências de produto, busca visual, prototipagem e geração em grande quantidade. Já a ficha do Sunburst diz "nosso modelo mais capaz para geração e edição de imagens", com ênfase na precisão dos retoques, e anuncia tempos de geração mais longos. O guia oficial o recomenda para as cadeias de trabalho em que a precisão de edição importa mais: peças de campanha prontas para entrega, fotos de produto caprichadas.
Claro que, no papel, todo mundo quer o mais capaz. Mas olhe a tabela de preços antes de escolher: os dois modelos são cobrados exatamente nas mesmas tarifas de tokens. A diferença entre Flare e Sunburst não é, portanto, uma diferença de dinheiro, ao menos por enquanto, é uma diferença de tempo de espera e, se as promessas se confirmarem, de fidelidade nos retoques finos. O que dá uma regra simples.
Pessoalmente, eu pegaria o Flare para tudo o que ainda está em busca: as trinta variantes de uma miniatura do YouTube, os testes de enquadramento, as primeiras versões de uma peça. E reservaria o Sunburst para o momento em que a imagem está validada e faltam três retoques precisos numa foto de produto que vai para um cliente. Gerar rápido para decidir, gerar devagar para entregar: é a mesma lógica do Nano Banana contra o Nano Banana Pro, e ela nunca decepcionou.
o preço: os mesmos tokens do GPT Image 2, mas dois níveis de qualidade a mais
Os dois modelos custam 5 $ por milhão de tokens de texto na entrada, 8 $ por milhão de tokens de imagem na entrada e 30 $ por milhão de tokens de imagem na saída, a tabela exata do GPT Image 2; medidos em requisição real, eles saem, no entanto, de três a quatro vezes mais baratos que o GPT Image 2 nos níveis Padrão e Máx, porque consomem menos tokens por imagem.
A tabela oficial é idêntica para Flare e Sunburst, e idêntica à do GPT Image 2: 5 $ por milhão de tokens de texto na entrada (1,25 $ em cache), 8 $ por milhão de tokens de imagem na entrada (2 $ em cache), 30 $ por milhão de tokens de imagem na saída. A ficha do Flare diz com todas as letras que as tarifas de tokens correspondem às do GPT Image 2. Se você ler em outro lugar que o preço dobrou, a pessoa está comparando com uma tabela antiga; a página de preços da OpenAI, na noite de 8 de setembro, mostra os mesmos números nas duas linhas.
A verdadeira novidade de preço está em outro lugar, e é fácil de deixar passar. O GPT Image 2 oferecia três qualidades, low, medium e high. Os dois modelos 2.5 aceitam seis do lado da API: low, medium, high, xhigh, max e auto. Uma imagem se paga pelo número de tokens que ela contém, e um nível de qualidade superior significa mais tokens para o mesmo tamanho. Na Imaginode, só exibimos os três níveis que medimos, Eco, Padrão e Máx, que correspondem a low, medium e high: um ajuste que não foi sondado não tem lugar num botão cujo preço aparece antes do clique. Os dois andares xhigh e max virão quando tivermos o custo real deles.
Eis o que isso dá, medido em 9 de setembro, com um crédito valendo um centavo. O GPT Image 2 custa 1 crédito por imagem em Eco, 8 em Padrão, 30 em Máx. O GPT Image 2.5, tanto Flare quanto Sunburst, custa 2 créditos em Eco, 3 em Padrão, 9 em Máx. Sim, você leu certo: o Padrão do 2.5 é mais barato que o do 2, e o Máx dele custa pouco mais que o Padrão do 2. A razão é simples, uma imagem 2.5 em qualidade medium consome cerca de quatro vezes menos tokens que uma imagem 2 no mesmo ajuste. Um detalhe que conta para o retoque: editar uma imagem existente custa um pouco mais que gerar no mesmo nível, porque a imagem de entrada também é cobrada em tokens. Nossa tabela fica com o preço da edição, o mais alto medido, para nunca vender com prejuízo.
Uma palavra sobre os tamanhos, porque a pergunta volta toda vez. A API aceita três formatos recomendados, 1024 x 1024, 1536 x 1024 e 1024 x 1536, e dimensões livres em largura x altura, desde que cada lado seja múltiplo de 16, que a proporção fique entre 1:3 e 3:1 e que nenhuma borda passe de 3840 pixels. Saída em PNG por padrão, JPEG ou WebP com um ajuste de compressão, fundo transparente sob pedido. Se você prepara peças para várias plataformas, o guia sobre formatos e resoluções por rede dá os tamanhos exatos a pedir.
SaldoSketch, comentários, templates: o que o ChatGPT acrescenta, e quanto isso vale
No ChatGPT, o Images 2.5 chega com uma ferramenta de esboço chamada por @Sketch, comentários colocados diretamente numa área da imagem, templates de formatos e uma barra de retoque com histórico de versões.
Do lado da interface, a OpenAI entregou quatro coisas junto com o modelo. Primeiro o Sketch: você digita @Sketch na conversa, desenha um esboço à mão livre, acrescenta uma descrição de estilo, e o modelo usa isso como guia de composição para a imagem final. Depois os comentários: em vez de reescrever o prompt inteiro, você aponta uma área e escreve "deixe o céu mais dramático", e só essa área muda. Os templates, enfim, para cartaz, flyer, produto derivado e foto de produto, que fazem perguntas estruturadas antes de gerar. E uma barra de ferramentas de retoque: anotação, comentário, remoção de fundo, borracha, redimensionamento, com o histórico de versões preservado.
Vou ser direto: é bem bom, e não é novo. Um esboço que guia a composição é uma imagem de referência ligada na entrada do modelo. Um comentário numa área é uma edição localizada com máscara. Um template é um prompt estruturado preparado com antecedência. São, um a um, os blocos de uma tela de fluxo de trabalho, o que chamamos de nós, e o que os criadores bem equipados fazem há um ano com Flux Kontext, Nano Banana ou GPT Image 2. A OpenAI acaba de colocar esses gestos numa janela de conversa, o que é uma excelente notícia para os cem milhões de pessoas que nunca vão abrir uma tela de trabalho.
O que ainda falta na janela de conversa, e isso é estrutural, é a repetibilidade. Um comentário numa imagem se faz uma vez. Uma cadeia de nós, referência, geração, retoque localizado, ampliação, se repete nos cinquenta produtos de um catálogo trocando uma única entrada. Se você produz três peças por mês, o ChatGPT com Sketch vai bastar de sobra. Se produz três por dia, a ferramenta que conta não é a que desenha mais bonito, é a que refaz a mesma coisa sem pedir para você recomeçar. O artigo sobre refazer a mesma imagem explica a diferença na prática.
onde usá-lo, e como na Imaginode
Quatro portas: o ChatGPT para todas as contas, a API da OpenAI para quem gerencia uma chave, o Adobe Firefly, e o nó Imagem da Imaginode, onde Flare e Sunburst estão listados desde 9 de setembro de 2026 com o preço exibido antes de cada geração.
A porta mais curta para formar uma opinião em dez minutos é o ChatGPT. O modelo está disponível para todas as contas, inclusive gratuitas, em computador, celular e web, e as cotas de geração continuam sendo as de cada plano, que a OpenAI segue sem publicar. Nosso comparativo com o ChatGPT detalha o que esses limites não escritos significam quando se produz de verdade. Segunda porta, a API, com os dois identificadores acima, uma chave, uma cobrança por uso e a possibilidade de escolher a qualidade e o tamanho no pixel. Terceira porta, o Adobe Firefly, que o integrou ao seu estúdio no mesmo dia.
E a Imaginode. Conectamos nossos modelos de imagem e de vídeo pelo catálogo do Vercel AI Gateway, o que nos permite ter Flux, Seedream, os três Nano Banana, Kling ou Veo atrás de um único contador de créditos. Na noite de 8 de setembro, esse catálogo ainda não listava o 2.5, e este artigo dizia isso a você em vez de deixá-lo procurando um botão ausente. As duas linhas apareceram durante a noite; na manhã do dia 9, medimos os custos reais por nível em requisição real, fixamos o preço em créditos e publicamos o GPT Image 2.5 Flare e o GPT Image 2.5 Sunburst na lista do nó Imagem, ao lado do GPT Image 2, que continua no lugar.
Na prática: adicione um nó Imagem, escolha Flare ou Sunburst no seletor, ajuste a qualidade e o formato, escreva o prompt, e o preço exato aparece no botão Gerar. Para um retoque, conecte um nó Imagem ou Media na entrada, descreva a modificação numa frase, e o modelo retrabalha a sua imagem em vez de recomeçar do zero. Nenhuma assinatura da OpenAI para contratar, nenhuma chave para gerenciar, e a imagem validada continua na tela, pronta para seguir para um nó Vídeo ou Melhorar.
o que isso dá: três gerações Flare, três retoques Sunburst
Seis renders produzidos na Imaginode em 9 de setembro de 2026 em qualidade Máx: o Flare gerou um plano de cinema, uma imagem de animação e um cartaz com texto; o Sunburst depois modificou um único elemento de cada uma, e nada mais se moveu.
O protocolo é simples, e é o que aconselhamos você a repetir. Um primeiro nó Imagem com Flare gera a imagem de partida a partir de um prompt completo, enquadramento, luz, estilo. Um segundo nó Imagem com Sunburst recebe esse render na entrada e uma instrução de uma frase que começa por “mude apenas”. No plano de cinema, o casaco vermelho vira mostarda, e a mulher, a chuva, os letreiros, os reflexos nas poças e o grão ficam no lugar, pixel por pixel. Na imagem de animação, a bicicleta vira uma scooter vermelha, e a raposa mantém a postura, as mãos no guidão, a capa de chuva; as lousas do mercado, escritas em francês, não mudaram uma letra.
O cartaz é o teste mais duro, porque acumula texto com acentos e uma instrução dupla. O Flare escreveu “LA DERNIÈRE MARÉE” e a assinatura sem um único erro de primeira, numa tipografia de cartaz dos anos cinquenta. O Sunburst depois substituiu o título por “LA PREMIÈRE MARÉE” na mesma fonte, no mesmo lugar, e transformou a noite de tempestade em pôr do sol, mantendo o farol, o penhasco e a assinatura. É exatamente o que a OpenAI prometia, e o que faltava ao GPT Image 2: um retoque que não recompõe a imagem em torno da mudança.
O que fica depois dessas seis imagens: o Flare basta para gerar, inclusive em qualidade Máx, e ele é rápido, uns vinte segundos por imagem. O Sunburst leva dez segundos a mais e se justifica assim que uma imagem está validada e resta uma correção a fazer nela. Gerar com um, corrigir com o outro, em dois nós em sequência: é a cadeia que a gente guarda.
qual modelo para qual trabalho, agora que o 2.5 chegou
O GPT Image 2.5 Flare a 3 créditos vira a escolha padrão para gerar com texto dentro da imagem, o Sunburst pelo mesmo preço para retocar sem desviar, o Nano Banana 2 a 10 créditos continua na frente nos rostos de uma foto existente, e o Seedream 5 Lite a 5 créditos no fotorrealismo econômico.
O reflexo de setembro seria passar tudo para o novo. Não está tão longe da verdade, mas não para tudo. O GPT Image 2.5 Flare, a 3 créditos em Padrão, ocupa o lugar que o GPT Image 2 tinha a 8: o texto exato dentro da imagem, um título, uma frase curta, acentos, e as composições cheias de restrições. O GPT Image 2 continua no catálogo, e ainda tem um argumento, seu nível Eco a 1 crédito, o mais barato da família para esboçar uma ideia. O GPT Image 2.5 Sunburst vira o modelo do retoque preciso: imagem validada na entrada, uma frase de instrução, e nada mais se move.
O Nano Banana 2 a 10 créditos mantém seu terreno: o retoque de uma foto de pessoa real, tirar um objeto, trocar uma roupa, manter o rosto intacto de uma imagem para outra. Para fotorrealismo a preço baixo, o Seedream 5 Lite a 5 créditos por imagem faz coisas que o GPT Image não faz por esse valor, com personagens que se mantêm coerentes. E para explorar, testar, errar dez vezes, o Flare em Eco a 2 créditos substitui o GPT Image Mini nos rascunhos, com uma qualidade de base nitidamente superior.
O método não muda, seja qual for o modelo que sair no mês que vem: enquadra-se a ideia no modelo econômico, valida-se a composição, e só se passa para o topo de linha na versão final. Em dez peças, a diferença se conta em dólares. A calculadora dá o custo de uma série antes de lançá-la, e o detalhe de preços por modelo é público, nível por nível.
a versão do modelo continua não sendo o seu fator limitante
O que o GPT Image 2.5 promete de melhor, retoques que não desviam mais e uma referência respeitada, é exatamente o que um fluxo de trabalho com nós garante por construção, seja qual for o modelo conectado nele.
Releia a lista de avanços anunciados: o assunto da foto de referência mais bem preservado, o retoque que só toca na área pedida, as modificações anteriores que se mantêm no turno seguinte. São três defeitos da janela de conversa, em que cada mensagem coloca tudo em jogo de novo. Numa tela de trabalho, a referência é um nó que não se move, o retoque é um nó que recebe a imagem validada e nada mais, e a versão anterior continua na mesa, ao lado da nova. Um modelo que desvia menos é, claro, uma boa notícia. Um método em que ele não pode desviar é melhor, e ele já funciona com o modelo deste verão.
A segunda alavanca, repetimos porque rende mais que uma troca de versão: o prompt. Um prompt de três palavras dá uma imagem qualquer no 2.5 como em qualquer modelo de 2027. Um prompt que descreve o enquadramento, a luz e o estilo, com uma imagem de referência para travar o assunto, produz uma imagem entregável no GPT Image 2 hoje. O guia para escrever um prompt que funciona se lê em dez minutos, e o guia sobre mãos deformadas e texto ilegível resolve as duas queixas mais frequentes, sem esperar por ninguém.
Então sim, teste o GPT Image 2.5, no ChatGPT pelo Sketch, na Imaginode pelo preço exibido e pela cadeia de nós. Mas o melhor uso deste lançamento é montar os reflexos que tornam esse modelo útil: uma referência travada, um prompt completo, um nó Flare que gera e um nó Sunburst que corrige, uma cadeia que se repete. Quem os tiver ganha uma geração de vantagem. Os outros vão fazer imagens um pouco mais bonitas, um pouco mais rápido, com prompts de três palavras.