OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5: новая линейка быстрее создаёт изображения, точнее сохраняет детали при повторных правках и уже доступна пользователям ChatGPT, Work, Codex и API — программного интерфейса, через который приложения обращаются к моделям. Но есть важная оговорка: в обычном чате и рабочем режиме результат пока может заметно различаться.
Суть события
В линейке две модели для разных задач. GPT-Image-2.5 Flare стала вариантом по умолчанию для большинства API-сценариев: OpenAI заявляет более высокое качество по сравнению с GPT-Image-2 и снижение задержки до 50%. GPT-Image-2.5 Sunburst рассчитана на сложную визуальную работу и более точное управление редактированием, но требует больше времени.
Главное улучшение — адресные правки. Модель должна менять только указанный объект, сохраняя композицию, фон и предыдущие изменения в длинной серии итераций. Для фрилансера это может означать меньше повторной сборки макета после простой просьбы вроде «замени цвет товара» или «переведи текст».
Детали
В API обе модели имеют одинаковые тарифы за токены: 8 долларов за миллион входных и 30 долларов за миллион выходных токенов. Однако итоговая цена изображения различается из-за расхода токенов и уровня качества. Квадратное изображение 1024 × 1024 стоит около 0,006 доллара на уровне low, 0,053 доллара на high и примерно 0,21 доллара на новом max. Более дешёвого пакетного тарифа, который был у предшественника, пока нет.
Одновременно появились уровни xhigh и max, инструмент Sketch для превращения наброска в готовое изображение, шаблоны для типовых форматов, комментарии прямо на картинках и возможность делиться промптами. В API разработчик выбирает Flare или Sunburst явно. В интерфейсе ChatGPT такого переключателя пока нет.
Именно здесь возникает практическая неопределённость. В тестах источника режим Work надёжнее сохранял нетронутые части изображения, тогда как обычный Chat при небольшой правке продолжал менять посторонние детали. Даже усиленный режим давал не полностью стабильный результат.
Контекст
OpenAI сообщает, что через ChatGPT Images и модели GPT-Image в API пользователи создают более трёх миллиардов изображений в неделю. В предварительном рейтинге Arena Sunburst и Flare заняли первые два места, но выводы рано считать окончательными: оценки основаны примерно на 3 100 и 2 900 голосах, тогда как у предыдущей модели их около 78 700.
Для маркировки происхождения OpenAI сочетает метаданные C2PA с невидимым водяным знаком SynthID от Google DeepMind. А сравнить подход к скорости и стоимости моделей полезно с нашим материалом о том, как <a href=»https://ai-digest.ru/google-vypustila-gemini-3-8-flash-model-rabotaet-userdnee-no-mozhet-oboytis-doro/»>Gemini 3.8 Flash меняет баланс производительности и цены</a>.
Что дальше
Командам и самостоятельным специалистам стоит разделить быстрые черновики и финальные правки. Flare выглядит логичным выбором для потока вариантов, а Sunburst — для макетов, где случайное изменение фона или лица отправляет работу на новый круг согласования. Перед расчётом бюджета лучше провести собственный тест на серии одинаковых задач: одинаковая цена токена ещё не гарантирует одинаковую цену результата.
Пользователям обычного ChatGPT пока полезно проверять каждую итерацию целиком, а не только изменённую область. Развёртывание продолжается, поэтому различия между Chat и Work могут сократиться. Сейчас обещание модели убедительное, но контроль качества всё ещё нельзя отдавать ей полностью.
