GPT Image 2.5: Flare ou Sunburst, o que muda de verdade e quando chega à Imaginode

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 os primeiros usuários medem, traduz a tabela de tokens em centavos por imagem, decide entre Flare e Sunburst e diz onde usá-lo ainda hoje. E responde à pergunta que já nos fizeram três vezes hoje: não, o GPT Image 2.5 ainda não está na Imaginode, e aqui está o motivo, sem rodeios.

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 vem de um parceiro citado pela própria OpenAI. Ainda não conseguimos rodar nossas próprias pranchas de teste, as mesmas de cada modelo do catálogo, já que o modelo ainda não está onde conectamos nossos modelos. As frases acima são, portanto, promessas de fabricante, plausíveis dada a linhagem, não medições. Tenha em mente que a diferença entre as duas coisas costuma aparecer no terceiro dia, não no primeiro.

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; a novidade são as qualidades xhigh e max acima de high.

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: 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. Em outras palavras, xhigh e max vão custar mais caro que high, e a própria OpenAI avisa que sua calculadora de custo do GPT Image 2 não estima o consumo de tokens do 2.5. Ninguém, esta noite, consegue dizer o preço exato de uma imagem em max. Vamos medir em requisição real, como fazemos com cada modelo.

Para situar, eis o que custa hoje o GPT Image 2 na Imaginode, com um crédito valendo um centavo: 1 crédito por imagem em qualidade baixa, 8 créditos em média, 30 créditos em alta. Esses três níveis não vão mudar um centavo com a chegada do 2.5, já que os tokens custam o mesmo. O que vai precisar de atenção são os dois novos andares. Um nível max numa imagem de rede social vista por três segundos num celular é matar mosquito com canhão, e um bom jeito de jogar seus créditos pela janela. Reserve-o para o que vai ser impresso ou ampliado.

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.

Saldo1 250

Flux Schnell1 cr

Flux 2 Pro7 cr

Kling 2.5 · 5 s · 720p26 cr

Seedance 2.0 · 5 s · 4K330 cr

Gerar · 26 cr

Sketch, 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 ainda hoje, e por que ainda não na Imaginode

Três portas abertas no mesmo dia: o ChatGPT para todas as contas, a API da OpenAI para quem gerencia uma chave, e o Adobe Firefly; o catálogo do Vercel AI Gateway, pelo qual a Imaginode conecta seus modelos, ainda não lista o GPT Image 2.5 na noite de 8 de setembro.

A porta mais curta 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. Para formar uma opinião em dez minutos e testar o Sketch, é lá que se deve ir. 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 integra ao seu estúdio a partir de hoje.

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, com o preço exibido antes de cada geração. Esse catálogo, consultado esta noite, contém quatro modelos de imagem da OpenAI: GPT Image 1, GPT Image 1 Mini, GPT Image 1.5 e GPT Image 2. Nenhuma linha 2.5, nem Flare nem Sunburst. Enquanto a linha não estiver lá, o modelo não está conosco, e prefiro dizer isso a deixar você procurando um botão que não existe.

O que isso muda para você: nada a fazer do seu lado. No dia em que o Gateway listar gpt-image-2.5-flare e gpt-image-2.5-sunburst, medimos os custos reais por nível em requisição real, fixamos o preço em créditos, e o modelo aparece na lista, na mesma tela, ao lado do GPT Image 2, que continua no lugar. Nenhuma assinatura da OpenAI para contratar, nenhuma chave para gerenciar. Este artigo será atualizado nesse dia com os preços verificados, e a página de modelos é a fonte que vale enquanto isso.

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Adicionar este workflow ao canvas

enquanto isso, qual modelo para qual trabalho

O GPT Image 2 a 8 créditos continua sendo o mais confiável do catálogo para texto dentro da imagem, o Nano Banana 2 a 10 créditos para edição que respeita os rostos, o Seedream 5 Lite a 5 créditos para fotorrealismo econômico, e o GPT Image Mini a 2 créditos para explorar.

O reflexo de setembro seria esperar. É um erro, porque os quatro modelos que cobrem hoje o terreno do GPT Image 2.5 já estão no catálogo, e nenhum deles vai desaparecer. O GPT Image 2, a 8 créditos em qualidade média, é o que se usa quando há texto para escrever na imagem: um título exato, uma frase curta, acentos. É o mais obediente do catálogo nesse ponto, e ele edita as suas imagens de entrada. O que o 2.5 promete a mais é sustentar esses retoques ao longo do tempo e ir mais rápido; o que o 2 já faz é o trabalho.

O Nano Banana 2 a 10 créditos é o concorrente direto, e num retoque de foto existente, tirar um objeto, trocar uma roupa, manter o rosto intacto, ele continua na frente. 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 de uma imagem para outra. E para explorar, testar, errar dez vezes, o GPT Image Mini a 2 créditos faz exatamente o que o Flare vai fazer nos rascunhos: velocidade, por pouco dinheiro.

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 esta noite, olhe o Sketch, forme sua opinião sobre o Flare. E se você vir a linha aparecer no catálogo do Gateway antes de nós, escreva para a gente, gostamos de perder esse tipo de corrida. Mas o melhor uso desses poucos dias ou semanas de espera é montar os reflexos que vão tornar esse modelo útil no dia em que ele chegar: uma referência travada, um prompt completo, uma cadeia de nós que se repete. Quem os tiver vai ganhar uma geração de vantagem. Os outros vão fazer imagens um pouco mais bonitas, um pouco mais rápido, com prompts de três palavras.