GPT-Image 2.5 Flare API
Imagen IAGPT Image 2.5 Flare — Generación desde texto y edición con referencia, con precio por imagen en resoluciones 1K, 2K y 4K. La calidad no cambia el precio.
- Por llamada correcta$0,025–$0,055
- OperacionesTexto a imagen
- Edición de imagen
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01
Para qué sirve
GPT Image 2.5 Flare — Generación desde texto y edición con referencia, con precio por imagen en resoluciones 1K, 2K y 4K. La calidad no cambia el precio.
Usa Flare como ruta 2.5 predeterminada: con el mismo tamaño y calidad midió igual que Sunburst, así que elígelo siempre que quieras la generación 2.5.
02
Qué hace
Texto a imagen
gpt-image-2.5-flare
Convierte un texto en una imagen nueva.
Edición de imagen
gpt-image-2.5-flare
Modifica una imagen existente a partir de un texto y una referencia.
03
En detalle
GPT-Image 2.5 Flare es el modelo de generación y edición de imágenes de OpenAI en OmniaKey, uno de los dos ids que forman la generación 2.5 junto a GPT-Image 2.5 Sunburst. Ambos aceptan un prompt de texto o un prompt con una imagen de referencia, y el catálogo lista los mismos niveles por llamada y las mismas dos capacidades para cada uno: texto a imagen y edición de imagen. OpenAI sitúa a Flare como la opción de generación del día a día y a Sunburst como la indicada cuando una edición tiene que ser precisa.
Flare se gana su lugar en fotografías de un solo objeto: en nuestra prueba de cuatro prompts produjo el resultado más cercano a un brief de producto de los tres modelos que comparamos, y conservó cada elemento listado en una edición de una habitación. No es el id para menús impresos, donde dibujó un faro y un boceto de pájaros sobre el encabezado que nadie pidió. El catálogo lista los ids 2.5 un nivel por encima de GPT-Image 2 en todos los tamaños, así que conviene mantener los borradores masivos en el modelo anterior y usar Flare para los fotogramas que se publican.
Nuestras pruebas dejaron un panorama mixto que vale la pena conocer antes de la primera tarea. Flare hizo la mejor foto de producto de esa comparación y gastó los mismos tokens de imagen que Sunburst, pero añadió una taza de café, un vaso de agua y el dibujo de un faro a un prompt de menú y contó mal los objetos en ambos frascos. Frente a Seedream 5.0 Pro igualó a GPT Image 2 en las seis pruebas. Trata el primer fotograma como un borrador y revisa las esquinas antes de darlo por bueno.
Fotografía de producto aislado
Usa Flare para un objeto sobre un set construido, el brief en el que rindió mejor en nuestras pruebas: asfalto mojado, reflejos de neón desenfocados, gotas en la punta del zapato. Escribe el encuadre como una lista de exclusiones además de una lista de deseos, nombrando el tipo de plano y prohibiendo personas y atrezzo, y luego revisa las esquinas del primer fotograma.
Ediciones de habitaciones
Cambia un elemento de un interior y conserva el resto. En nuestro caso de la sala de estar, Flare sustituyó un sofá por uno de terciopelo verde, añadió la planta que pedimos y dejó intactos los cuadros, los libros, la alfombra y el texto de los lomos. Envía la fuente en línea, enumera cada elemento que debe permanecer y compara el resultado con la fuente en paralelo.
Variantes para clientes
Como Flare y Sunburst están en el mismo nivel listado y se comportaron de forma parecida en nuestros prompts emparejados, Flare puede servir como id 2.5 predeterminado para trabajo nuevo mientras un brief todavía está en movimiento. Registra el id y los parámetros junto a cada archivo validado, para que una solicitud posterior pueda repetirse en el mismo modelo.
04
Notas de pruebas
En nuestra comparación de cuatro prompts, GPT Image 2.5 Flare hizo la mejor foto de producto de los tres modelos y facturó los mismos tokens que Sunburst.
Leer la pruebaEn nuestro prompt de menú de cafetería, GPT Image 2.5 Flare dibujó un faro y pájaros no solicitados sobre el encabezado y añadió una taza de café y un vaso de agua.
Leer la pruebaEn nuestra prueba de conteo, GPT Image 2.5 Flare puso seis canicas en el frasco izquierdo y cuatro limones en el derecho en lugar de las cinco y tres que pedimos.
Leer la pruebaEn nuestra prueba de seis tests contra Seedream 5.0 Pro, GPT Image 2.5 Flare igualó a GPT Image 2 en todas las pruebas con la misma mediana de 31 segundos.
Leer la pruebaCuando probamos GPT-Image 2.5 Flare el 25 de octubre de 2026, el ajuste de calidad máximo produjo el mismo número de tokens de imagen que medium.
05
Límites a tener en cuenta
- Un fondo transparente no sobrevivió a nuestra prueba del 25 de octubre de 2026: la solicitud volvió como un PNG RGB opaco, y pedir jpeg o webp también devolvió PNG, así que un paso de recorte pertenece al flujo de trabajo.
- OpenAI lista Batch para GPT-Image 2 pero no para ninguno de los dos ids 2.5, así que un trabajo nocturno que dependa del procesamiento por lotes tiene que quedarse en el modelo anterior.
- Flare añadió objetos de atrezzo que nadie pidió en nuestra prueba de menú, incluidos el dibujo de un faro, una taza de café y un vaso de agua; limita los prompts a una lista blanca corta e inspecciona todo el encuadre.
- Las ediciones llevan la imagen de origen en línea dentro de una solicitud limitada a 1 MiB, así que un original de cámara necesita cambio de tamaño o compresión antes de poder enviarse.
06
Comparar modelos cercanos
| Modelo | Ideal para | Operaciones | Precio publicado |
|---|---|---|---|
| GPT-Image 2.5 FlareEsta página gpt-image-2.5-flare | Fotografía de producto y trabajo nuevo en 2.5, donde nuestro brief de producto se igualó con mayor cercanía. | Texto a imagen · Edición de imagen | $0,025–$0,055 por llamada |
| GPT-Image 2.5 Sunburst gpt-image-2.5-sunburst | Menús, listas de precios y otros diseños con mucho texto, donde su ortografía y alineación se mantuvieron en ambas pruebas。 | Texto a imagen · Edición de imagen | $0,025–$0,055 por llamada |
| GPT-Image 2 gpt-image-2 | Borradores de alto volumen y trabajos por lotes, en el id anterior con el nivel listado más bajo y tamaños de píxel explícitos。 | Texto a imagen · Edición de imagen | $0,02–$0,05 por llamada |
07
Fuentes y verificación
Guía actualizada el 2026-10-27.
08
Cómo llamarlo
Los modelos de medios funcionan de forma asíncrona: crea una tarea, consúltala hasta que termine y descarga la URL firmada del recurso.
# 1. Create the job. 202 Accepted; the body carries the task id,
# the pre-charged price, and a poll_url. Reuse one Idempotency-Key
# across retries so a timeout never starts a second paid job.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
-H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: gpt-image-2.5-flare-001" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"type": "image",
"operation": "generate",
"input": {"prompt": "a paper boat on a quiet lake at sunset"},
"parameters": {"size": "1024x1024", "quality": "medium"}
}'
# 2. Poll GET /v1/media/tasks/{id} until status is
# succeeded | failed | canceled. Progress carries percent and stage.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/TASK_ID \
-H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY"
# 3. Download assets[0].url before expires_at, or poll again for a
# fresh signed URL. Failed and canceled jobs are refunded.
curl -sS -o out.png "$(jq -r '.assets[0].url' result.json)"09
Precio
Los trabajos de imagen se cobran por llamada correcta, no por token. Los trabajos fallidos o cancelados se reembolsan automáticamente.
$0,025–$0,055por llamadaAhorra 53%
- 1K
- $0,025por llamada
- 2K
- $0,035por llamada
- 4K
- $0,055por llamada
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En OmniaKey ambas generaciones cobran por imagen según el nivel de tamaño, y la calidad no cambia el precio. Los IDs 2.5 no añaden ningún nivel de calidad funcional, y las peticiones necesitan un WIDTHxHEIGHT explícito.
Leer artículoPreguntas frecuentes
¿Cómo llamo a GPT-Image 2.5 Flare en OmniaKey?
Envía un POST a /v1/media/tasks con el id del modelo, type "image" y operation "generate" o "edit". Reutiliza la misma Idempotency-Key en los reintentos para que un timeout nunca inicie un segundo trabajo de pago.
¿Cuánto cuesta GPT-Image 2.5 Flare?
GPT-Image 2.5 Flare se cobra a $0,025–$0,055 por llamada. La creación pre-cobra ese importe de tu saldo prepago y los trabajos fallidos o cancelados se reembolsan automáticamente.
¿Por qué la API devuelve un id de tarea en lugar de la imagen?
La latencia del proveedor va de segundos a cerca de un minuto, así que OmniaKey normaliza todas las rutas de imagen en un mismo ciclo asíncrono. Consulta GET /v1/media/tasks/{id} hasta que el estado sea succeeded y luego lee la URL firmada del recurso.
¿Es GPT-Image 2.5 Flare mejor que GPT-Image 2?
En nuestros prompts la diferencia fue estrecha: Flare igualó a GPT-Image 2 en las seis pruebas emparejadas y dio la mejor foto de producto en otra prueba, mientras está un nivel listado por encima en todos los tamaños. Elige Flare para un proyecto nuevo y un único fotograma principal, y mantén GPT-Image 2 para volumen.
¿Cómo envío una solicitud a GPT-Image 2.5 Flare?
Crea una tarea con POST /v1/media/tasks, el modelo gpt-image-2.5-flare y un encabezado Idempotency-Key, luego consulta GET /v1/media/tasks/{id} hasta que el estado indique succeeded y descarga assets[].url. Pon size y quality en parameters; para una edición, establece operation en edit y pasa la imagen de origen en línea.
¿Admite GPT-Image 2.5 Flare fondos transparentes?
No en nuestra prueba. Una solicitud con background establecido en transparent devolvió un PNG RGB opaco el 25 de octubre de 2026, y las solicitudes de salida jpeg o webp también volvieron como PNG, lo que deja output_compression sin efecto. Elimina el fondo en tu propio flujo de trabajo y limita la solicitud a size y quality.
¿Qué tamaño debo solicitar?
Envía un ancho y un alto explícitos. OpenAI permite valores personalizados cuando ambos lados son múltiplos de 16, la proporción se mantiene entre 1:3 y 3:1, ningún lado supera los 3840 píxeles y el total queda entre 655,360 y 8,294,400 píxeles; cualquier valor por encima de 2560x1440 se marca como experimental. Confirma las dimensiones en el archivo descargado.
¿Puedo procesar por lotes trabajos de GPT-Image 2.5 Flare?
No hay opción Batch en los ids 2.5: las páginas de OpenAI listan soporte de Batch solo para GPT-Image 2. Programa muchas tareas pequeñas en su lugar, mantén una Idempotency-Key por imagen lógica y retoma una tarea por su id en vez de reenviarla tras un tiempo de espera local.