OpenAI: GPT Image 2.5 Flare

O GPT Image 2.5 Flare é voltado para a criação rápida e cotidiana de imagens. É uma escolha útil para produzir rascunhos visuais e iterar em edições quando um fluxo de trabalho criativo valoriza ciclos de feedback curtos.

Comparar modelos

gpt-image-2.5-flare

DisponívelOpenAIImagemSíncrono / AssíncronoEntrada em cache 75% mais barata

Entrada / Saída-30%: $5.00 / $30.00$3.50 / $21.00
Modalidades: Imagem

Sobre o GPT Image 2.5 Flare

O GPT Image 2.5 Flare é o modelo de imagem rápido e padrão do par GPT Image 2.5 da OpenAI. Ele gera imagens a partir de texto e as edita a partir de imagens de referência, entregando uma qualidade superior à do gpt-image-2 com 50 por cento menos latência, segundo a OpenAI. Escolha-o para rascunhos, visuais do dia a dia e ciclos de edição rápidos, e depois passe para o Sunburst para as renderizações finais.

Pontos fortes

A OpenAI relata uma qualidade de imagem superior à do gpt-image-2 com 50 por cento menos latência.
Lida com conversão de texto em imagem e edição de imagens, com iluminação mais natural e texturas mais ricas, segundo a OpenAI.
Preserva melhor os objetos de fotos de referência do que as versões anteriores, de acordo com o fabricante.
Segue instruções de edição ao longo de várias rodadas, o que é adequado para trabalhos criativos iterativos.

Quando usar outro modelo

O Sunburst é o modelo para trabalhos premium que exigem um controle mais rigoroso nas edições.
Ele gera apenas imagens e não consegue responder a perguntas ou escrever textos.

Primeiros passos

Criar chave de API
Crie uma chave no Console e use com qualquer modelo da plataforma.

Envie sua primeira requisição

Copie o exemplo para sua linguagem e execute-o no endpoint.

Edição de imagemTexto para imagemEndpoint do TokenLab

POST/v1/images/generations

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "operation": "text-to-image",
  "quality": "auto",
  "size": "auto",
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "prompt": "A minimalist product photo of matte black headphones on a soft blue background."
}'

Parâmetros

Edição de imagem

Parâmetro	Valores e limites	Padrão	Notas
`async`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`background`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`compression`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`file_id`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`image`	Entradas: ≥ 1, ≤ 16	Não fornecido	Use at least one and at most 16 source images in total across URL, upload and file references. A mask applies to the first image.
`image_url`	Entradas: ≥ 1, ≤ 1	Não fornecido	Não fornecido
`image_urls`	Entradas: ≥ 1, ≤ 16	Não fornecido	Não fornecido
`images`	Entradas: ≥ 1, ≤ 16	Não fornecido	Não fornecido
`mask`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`moderation`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`n`	Não fornecido	`1`	Defaults to one output image. The model-specific maximum is not yet verified for this public operation.
`operation`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`output_compression`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`output_format`	png, jpeg, webp	Não fornecido	Não fornecido
`prompt`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`quality`	Não fornecido	Não fornecido	standard maps to medium and hd maps to high. The complete model-specific quality list and the platform default are not yet verified for this operation.
`response_format`	Não fornecido	Não fornecido	The public image response selector accepts url or b64_json. A URL-only supply rejects b64_json before upstream execution. Omit this field to keep the selected supply response representation; no uniform omitted-field default is declared here.
`size`	Não fornecido	Não fornecido	Size accepts `auto` or WIDTHxHEIGHT. Custom dimensions must both be multiples of 16, max edge <= 3840px, long/short ratio <= 3:1, and total pixels between 655,360 and 8,294,400.
`user`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido

GPT Image 2 accepts `background=auto` or `background=opaque`; transparent backgrounds are not supported by the model.

Image edits accept multipart image uploads, JSON image_url, JSON image_urls, or a JSON images array with image_url/file_id references. Create file IDs through TokenLab /v1/files. Up to 16 source images are supported; a supplied mask applies to the first image.

Texto para imagem

Parâmetro	Valores e limites	Padrão	Notas
`async`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`background`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`compression`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`moderation`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`n`	Não fornecido	`1`	Defaults to one output image. The model-specific maximum is not yet verified for this public operation.
`operation`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`output_compression`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`output_format`	png, jpeg, webp	Não fornecido	Não fornecido
`prompt`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido
`quality`	Não fornecido	Não fornecido	standard maps to medium and hd maps to high. The complete model-specific quality list and the platform default are not yet verified for this operation.
`response_format`	Não fornecido	Não fornecido	The public image response selector accepts url or b64_json. A URL-only supply rejects b64_json before upstream execution. Omit this field to keep the selected supply response representation; no uniform omitted-field default is declared here.
`size`	Não fornecido	Não fornecido	Size accepts `auto` or WIDTHxHEIGHT. Custom dimensions must both be multiples of 16, max edge <= 3840px, long/short ratio <= 3:1, and total pixels between 655,360 and 8,294,400.
`user`	Não fornecido	Não fornecido	Não fornecido

Use response_format to select URL or base64 image output from TokenLab.

GPT Image 2 accepts `background=auto` or `background=opaque`; transparent backgrounds are not supported by the model.

Size accepts `auto` or WIDTHxHEIGHT. Custom dimensions must both be multiples of 16, max edge <= 3840px, long/short ratio <= 3:1, and total pixels between 655,360 and 8,294,400.

Use response_format to select URL or base64 image output from TokenLab.

Image streaming and partial-image delivery are not supported. TokenLab rejects stream=true, partial_images, and input_fidelity.

Preço

O preço Verified vale para o Verified, que custa menos na maioria dos modelos. O preço Official é o preço publicado pelo fabricante do modelo e vale para a rota Official, mais confiável. O Auto cobra pela rota que conclui a solicitação.

Texto para imagem / Edição de imagem · Imagem

Por 1M Token

Preço Official: Entrada $5.00 / Saída $30.00 / Texto Entrada $5.00 / Texto Entrada · Leitura de cache $1.25 / Imagem Entrada $8.00 / Imagem Entrada · Leitura de cache $2.00 / Imagem Saída $30.00
Preço Verified: Entrada $3.50 / Saída $21.00 / Texto Entrada $3.50 / Texto Entrada · Leitura de cache $0.875 / Imagem Entrada $5.60 / Imagem Entrada · Leitura de cache $1.40 / Imagem Saída $21.00
Desconto: -30%

Especificação padrão

Por 1M Token

Preço Official: Leitura de cache $1.25
Preço Verified: Leitura de cache $0.875
Desconto: -30%

Preços de cache de prompt

Leitura de cache

Preço Official: $1.25
Preço Verified: $0.875
Desconto: -30%

	Preço OfficialPor 1M Token	Preço VerifiedPor 1M Token	Desconto
Texto para imagem / Edição de imagem · Imagem	Entrada $5.00 / Saída $30.00 / Texto Entrada $5.00 / Texto Entrada · Leitura de cache $1.25 / Imagem Entrada $8.00 / Imagem Entrada · Leitura de cache $2.00 / Imagem Saída $30.00	Entrada $3.50 / Saída $21.00 / Texto Entrada $3.50 / Texto Entrada · Leitura de cache $0.875 / Imagem Entrada $5.60 / Imagem Entrada · Leitura de cache $1.40 / Imagem Saída $21.00	-30%
Especificação padrão	Leitura de cache $1.25	Leitura de cache $0.875	-30%
Preços de cache de prompt
Leitura de cache	$1.25	$0.875	-30%

Uso e atividade

A taxa de sucesso é a proporção de requisições concluídas. A latência é quanto tempo uma resposta completa leva; P95 significa que 95% das requisições terminaram dentro desse tempo.

Uso e disponibilidade

Últimas 24 horas

Requisições
Taxa de sucesso
Latência P95
Total de tokens

Desempenho do modelo

Última atualização 1 de nov. de 2026, 08:56 UTC

Taxa de sucesso em 30 dias: 100,0%
Latência mediana em 7 dias: 17,6 sn=998
Latência P95 em 7 dias: 39,8 sn=998
Requisições em 30 dias: 2K+
Última atividade: há 3 horas

Os dados baseiam-se em solicitações agregadas de usuários, excluindo verificações de status.

Abrir no Console

Abra GPT Image 2.5 Flare no Console com um prompt pronto para editar ou enviar.

Ajude-me a criar uma imagem com gpt-image-2.5-flare usando text-to-image em /v1/images/generations. Exiba o resultado, custo e limites.

Casos de uso

Indicado para

Texto para imagem

Exploração de rascunhos
Gere várias variações de um conceito e escolha a direção antes de investir esforço em uma renderização final.
Ciclos de edição rápidos
Ajuste uma foto através de uma série de pequenas alterações, vendo cada resultado após uma curta espera.
Conteúdo do dia a dia
Produza cabeçalhos de blog, gráficos para redes sociais e ilustrações em volume, onde a rapidez é mais importante do que o polimento final.
Personalização com foto de referência
Coloque uma pessoa ou objeto de uma foto fornecida em novas cenas.

Exemplos de prompt

Uma foto de um ciclista em uma estrada costeira durante a 'golden hour', luz quente, granulação de filme.

Use a foto anexada do meu cachorro e coloque-o em uma floresta nevada com um cachecol vermelho.

Torne a iluminação nesta foto de ambiente mais suave e adicione uma planta perto da janela.

Este modelo tem preço condicional. Totais mensais de tokens sozinhos não produzem uma estimativa confiável; use o preço detalhado para a especificação da requisição, cache e janela aplicável.

FAQ

O que é o GPT Image 2.5 Flare?

É um dos dois modelos GPT Image 2.5 da OpenAI, ajustado para velocidade e qualidade cotidiana. A OpenAI o define como a escolha padrão para a maioria das aplicações, reservando o Sunburst para trabalhos premium.

Como o Flare difere do Sunburst?

O Flare favorece a geração rápida e cotidiana; o Sunburst é construído para fluxos de trabalho premium com controle mais rigoroso nas edições. Um padrão comum é explorar com o Flare e finalizar com o Sunburst.

O Flare é mais rápido que o gpt-image-2?

A OpenAI afirma que o Flare entrega imagens de maior qualidade que o gpt-image-2 com 50 por cento menos latência. Suas próprias medições dependerão do tamanho da imagem e das configurações de qualidade que você escolher.

O Flare pode editar minhas próprias imagens?

Sim. Ele suporta conversão de texto em imagem e edição de imagens a partir de fotos de referência, e a OpenAI afirma que ele preserva melhor os objetos nessas referências do que as versões anteriores, inclusive ao longo de várias rodadas.

O que o Flare retorna?

Apenas imagens. Prompts de texto e imagens de referência entram, e imagens finalizadas saem através dos endpoints de geração e edição de imagem. Ele não retorna texto ou vídeo.

Quanto custa o GPT Image 2.5 Flare?

No TokenLab, GPT Image 2.5 Flare custa Entrada $3.50 / Saída $21.00 Por 1M Token. A tabela de preços acima mostra o detalhamento completo. As tarifas dependem da unidade de cobrança, da especificação e do uso. Compare condições iguais no preço detalhado do modelo; uma única tarifa não determina o custo total.

Qual endpoint o GPT Image 2.5 Flare deve usar?

Use https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations para GPT Image 2.5 Flare. O exemplo de requisição abaixo mostra o formato de código correspondente.

Quais operações o GPT Image 2.5 Flare suporta?

GPT Image 2.5 Flare suporta Edição de imagem, Texto para imagem. Selecione uma operação acima para ver seu endpoint e exemplo de requisição.