GPT Image 2.5 Sunburst 與 Flare：你該使用哪個模型？

當速度為主要限制條件且結果仍能符合你的品質要求時，請選擇 GPT Image 2.5 Flare。當編輯精準度、主體保留或對最終影像品質的要求比延遲更重要時，請選擇 GPT Image 2.5 Sunburst。這是簡短的答案。專業的答案則需要在相同的工作負載上測試兩者。

OpenAI 稱 Flare 為小型、速度最佳化的模型，並描述其影像品質可媲美 GPT Image 2。Sunburst 則是基礎、品質最佳化的模型，在影像品質上定位高於 GPT Image 2。兩者皆可生成與編輯影像、接受參考圖、支援透明背景、自訂尺寸，以及從低到最高的品質設定。

這個比較說明了區別在哪裡重要，並提供了一個可重複的模型選擇測試。

Sunburst 與 Flare：快速比較

官方代幣費率目前對兩種模型相同。請勿推論 Flare 會自動降低每次請求的成本。若較低的延遲或更快的迭代能更快產出可接受的資產，則可能降低營運成本，但這必須經過實際測量。

選擇 Flare 以快速探索

當工作涉及許多低風險決策時——嘗試構圖、測試色板、生成縮圖方向或創建第一批社群概念——Flare 是明智的預設選擇。速度具有創意價值，因為團隊可以在投入注意力處理最終細節之前，先排除不理想的方向。

範例包括：

十種封面排版概念，搭配佔位字體排版。
已核准角色方向的其他姿勢。
分鏡會議前的背景情緒研究。
在標籤準確性尚未被評估的產品場景探索中。
已通過驗證標準的大量內容。

「速度優化」不應成為跳過品質保證的理由。如果圖片包含人臉、品牌素材、產品標籤或確切文字，請使用套用於 Sunburst 的相同檢查清單進行檢視。

選擇 Sunburst 以應對品質關鍵工作

當任務已知困難時，Sunburst 是更佳的首選。這包括狹窄的局部編輯、在保留主體的同時合併參考資料、複雜的構圖、最終的主視覺資產、雖小但重要的文字，或幾何與標籤至關重要的產品圖像。

適合的 Sunburst 候選對象包括：

在不改變身份、姿勢或光線的情況下更換衣物。
將被引用的物件移至另一個場景，同時保留其比例。
在構圖批准後製作最終的活動主視覺。
製作邊緣乾淨的透明產品去背圖。
渲染一份角色參考表，供後續重複使用。

Sunburst 仍無法保證像素級別的完全保留或完美文字。OpenAI 明確建議檢查重複編輯，並在需要保持像素層級不變的區域使用傳統合成技術。

請勿使用不同提示詞比較模型

常見的測試會生成一張隨意的Flare圖片，在發現問題後改寫提示詞，再將改進後的提示詞交給Sunburst。這樣的結果衡量的是提示詞迭代能力，而非模型品質。

對於第一次比較，鎖定：

提示文字。
參考圖片及其順序。
輸出大小。
品質值。
背景與格式。
樣本數量。
審查標準。

由於單次請求無法顯示一致性，請執行多個樣本。記錄中位數與較慢的回應時間，而非僅記錄最快結果。

五個揭示差異的工作流程

1. 文字轉圖像主視覺

使用包含一個角色、一個特色道具、多個深度層次及刻意留白的構圖。評分時判斷主體是否維持主導地位，以及所需物件是否以正確的相對關係出現。

2. 保留個人風格的衣櫥整理

提供一個人物參考和一個或多個服裝參考。僅要求更換衣物，明確保護臉部、身體比例、姿勢、構圖、光線和背景。比較微妙的身份偏移，而非僅詢問服裝是否好看。

3. 產品清理

使用具有可辨識幾何形狀和可讀標籤的產品。要求移除背景或變更場景，同時保留形狀和標籤。檢查瓶蓋比例、標誌拼寫、反光及邊緣品質。

4. 精確文字排版

製作一張包含簡短引述短語並指定位置的海報。保持文字簡短以便檢查。檢查多餘字元、重複、字形、間距和對比度。官方文件指出文字渲染已有改善，但仍可能出現問題。

5. 序列角色插圖

建立一個可重複使用的角色，然後生成三個環境與姿勢。重複身分錨點，並將通過審核的參考傳遞至後續步驟。比較臉部、髮型、比例、服裝及標誌性道具。

公平並排測試的提示

用途：原創動畫懸疑作品的最終場景關鍵幀。

場景：深夜大雨中的空蕩鐵路咖啡館。

主旨：Mina，24歲快遞員，留著及下巴的黑色鮑伯頭，左眼琥珀色、右眼灰色，右耳下方有一道狹窄的月牙形疤痕。她身穿一件帶有單一黃銅扣環的炭灰色防水外套，手中握著一只裂開的藍色指南針。

構圖：1536x1024 橫向。平視中景。Mina 站在右側三分之一處；她身後可見咖啡館的門與雨景。左上角保留乾淨的負空間。

燈光：冷色調的日光燈室內，潮濕玻璃透進的暖琥珀色路燈，自然的反射。

限制：僅限一人。保留所有身分細節與羅盤幾何結構。不得有文字、標誌、浮水印、奇幻光暈或額外飾品。


在兩個模型上以相同的明確品質值執行。不要只判斷銳利度。評分身分準確性、空間指令遵循、道具條件、光線邏輯及不想要的添加物。

## 品質設定可能掩蓋真正的決策

兩種模型均支援 `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max` 及 `auto`。較高的標籤並不保證對每個提示都能獲得更好的結果，且相同的標籤也不保證在不同模型間具有相同的速度或品質。

先選擇模型，再調整品質。從相同的明確程度開始，以進行公平比較。如果 Sunburst 在中等程度下通過，而 Flare 在中等程度下未通過，則測試 Flare 在高等程度下是否能在延遲預算內通過。如果兩者都通過，則使用操作特性更符合任務需求的模型。

「低」適用於草稿階段。「高」與「最高」應僅用於解決明確的未滿足需求；習慣性地使用它們可能會增加延遲，卻無助於改善決策品質。

## 成本：以接受的圖片數量計費，而非請求次數

目前官方費率表中，Sunburst 和 Flare 的相同代幣價格為：每百萬文字輸入代幣 5 美元、快取文字輸入 1.25 美元、圖片輸入 8 美元、快取圖片輸入 2 美元，以及圖片輸出 30 美元。這些數字可能變動，且圖片成本取決於代幣消耗量，而非統一的固定費用。

有用的生產指標是：

```text

總生成與重試成本／已接受圖片數量


如果 Flare 需要五次重試，而 Sunburst 兩次就成功，那麼較快的模型不一定更便宜。如果 Flare 通常第一次請求就通過，即使在相同的 token 速率下，它也可能提升吞吐量。

## 兩層式生產策略

許多團隊不應永久選擇單一模型。應使用閘道：

1. 使用 Flare 起草。
2. 檢視構圖、主體及所需物件。
3. 若結果符合最終標準，則停止。
4. 若問題出在提示語意模糊，請修正提示並重試 Flare。
5. 如果提示詞清晰但保真度仍不足，請測試 Sunburst。
6. 將所選模型和設定保留在資產元數據中。

請勿自動使用 Sunburst 重新生成已核准的 Flare 圖片。不同的最終圖片可能會引入新的構圖或識別變更。

## 在 Elser AI 中使用結果

在動畫製作中，影像是上游資產。確認乾淨的角色或關鍵影格、記錄使用權限後，將其匯入相容的角色、分鏡或影像轉影片工作流程。[Elser AI](https://www.elser.ai/) 整合了影像、角色、分鏡、影片、音訊與剪輯工具，成為創作者建構動畫內容時相關的下游選項。

Elser 目前僅提供 GPT Image 2 的公開頁面。除非即時模型選擇器確認，否則請勿聲稱 Sunburst 或 Flare 在該處原生可用。安全的編輯流程為：透過授權介面使用 GPT Image 2.5 建立或編輯已核准的靜態影像，再將匯出的素材用於 Elser 中支援參考上傳的選定工作流程。

## 常見問題

### 太陽爆發是否總是優於閃焰？

不。Sunburst 定位於滿足高品質需求，而 Flare 則針對速度進行最佳化。如果 Flare 符合您的驗收標準，它可能是更好的生產選擇。

### Flare 比 Sunburst 便宜嗎？

目前官方代幣費率相同。實際接受的圖片成本取決於代幣使用量、延遲、重試次數及拒絕率。

### 這兩個模型都支援圖片編輯嗎？

是的。兩者都支援生成、編輯和透明背景。

### 哪個模型更適合保持角色一致性？

當保存需求特別高時，從 Sunburst 開始，但需對兩者進行基準測試。參考品質、重複的身份約束以及審查紀律仍然重要。

### 我該使用哪個模型來撰寫草稿？

Flare 通常是快速草稿的邏輯起點。可以先測試低或中等品質，再提高設定。

## 結論

Sunburst 與 Flare 的比較並非單純的品質與廉價之爭。這是在品質優先模式與速度優先模式之間的選擇，兩者目前具有相同的 Token 速率。對於已驗證的例行工作與快速探索，請從 Flare 開始。當困難任務已超越 GPT Image 2 的品質，或需要更強的編輯精確度時，請從 Sunburst 開始。

勝出的模型是能在你的品質、延遲和成本限制下，可靠地產出可接受資產的那一個。建立一個基準，固定輸入，讓證據來做選擇。