GPT Image 2.6 API: ID de modelo, código y Flare vs Sunburst

Los IDs de modelo de GPT Image 2.6 en la API son gpt-image-2.6-flare y gpt-image-2.6-sunburst. OpenAI los lanzó el 4 de noviembre de 2026 y, a 5 de noviembre, no hay un gpt-image-2.6 a secas ni una instantánea con fecha: cada alias es su única versión, así que esa cadena exacta es la que va en model. Los dos funcionan solo en la Image API (/v1/images/generations y /v1/images/edits); la Responses API y Batch no los admiten todavía.

Elige Flare si quieres esperar menos y Sunburst si vas a encadenar ediciones sobre la misma imagen en calidad medium o high: con el mismo tamaño y la misma quality gastan los mismos tokens, así que cuestan lo mismo, y una imagen de 1024×1024 en medium sale por unos 0,043 $ con cualquiera de los dos. Al reutilizar código antiguo hay dos trampas. En una edición, si omites model, OpenAI usa gpt-image-2.5-sunburst, no 2.6. Y el SDK de Python solo acepta complexity, frame_count y svg como argumentos desde openai 3.46.0, publicado el 5 de noviembre; con versiones anteriores tienes que enviarlos dentro de extra_body.

Si llamas a través de una pasarela compatible con OpenAI, el ID que funciona depende del grupo de tu clave. En LaoZhang API, gpt-image-2.6-flare y gpt-image-2.6-sunburst solo responden con claves del grupo OpenAI Official; con una clave del grupo default, los IDs son gpt-image-2.6-flare-vip y gpt-image-2.6-sunburst-vip, que no generan GIF ni SVG.

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Flare o Sunburst: mismo precio por imagen, distinta espera

La elección entre Flare y Sunburst no cambia la factura, cambia cuánto esperas. Según la página de precios de la API de OpenAI, los dos cobran 30 $ por millón de tokens de salida de imagen, 8 por millón de imagen de entrada y 5 por millón de texto, igual que GPT Image 2.5, y con los mismos ajustes consumen los mismos tokens. OpenAI presenta Flare como el modelo para iterar rápido y Sunburst como el de trabajo detallado, con más consistencia entre ediciones en medium o high. Usa Flare para generar y para cualquier interfaz donde alguien espera el resultado; pasa a Sunburst cuando editas varias veces la misma imagen y puedes esperar unas cuatro veces más.

El coste por tamaño, edición, GIF y SVG, y cuándo compensa pagar por tokens frente a 0,03 $ por llamada, está desglosado en Precio de GPT Image 2.6 Sunburst y Flare: 0,025–0,21 $ por imagen.

Cada fila es una imagen de 1024×1024 generada el 5 de noviembre de 2026 contra OpenAI directo, publicada en la guía de GPT Image 2.5 y 2.6 de LaoZhang API. El coste es tokens de salida × 30 / 1.000.000 en dólares; el texto del prompt añade menos de una décima de céntimo. Son ejecuciones únicas, así que los segundos cambian con la cola de OpenAI. OpenAI, por su parte, afirma que Images 2.6 genera un 50 % más rápido que antes y que Flare en low puede tardar «tan solo seis segundos».

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Para la mayoría de imágenes, medium basta; sube a high cuando hay texto pequeño legible, como carteles o envases, y deja xhigh y max para piezas finales en las que hayas comparado el resultado. El formato horizontal 1536×1024 gasta menos que el cuadrado (664 tokens en low y 1.353 en high), y un 3840×2160 en high ronda los 3.337 tokens, unos 0,10 $. Envía siempre quality: si lo omites, Flare elige el nivel a partir del prompt, y un prompt detallado llegó a unos 5.800 tokens (unos 0,17 $) por una sola imagen de 1024; Sunburst, sin quality, usa high.

complexity es otro control y no conviene confundirlo con la calidad. Según la guía de generación de imágenes de OpenAI, decide cuánto planifica el modelo la escena antes de renderizarla (low, medium o high, y high si lo omites), mientras que quality decide el nivel de render. No tiene coste aparte. OpenAI recomienda low para la mayoría de ediciones, porque una complejidad alta añade espera y puede introducir cambios que no pediste, y medium o high para escenas con muchos elementos o texto denso.

Si vienes de 2.5, ten en cuenta que en low y medium la 2.6 gasta de 3 a 4 veces más tokens y desde high cuesta lo mismo; el detalle está en GPT Image 2.6 vs 2.5: diferencias y cuándo cuesta 4 veces más. Para elegir entre los dos modelos anteriores, consulta GPT Image 2.5 Sunburst vs Flare: cuál elegir y cuánto difieren.

Primera llamada a GPT Image 2.6: curl y Python para copiar

Con OpenAI directo, el único cambio respecto a una llamada de GPT Image 2.5 es el valor de model. Antes de la primera petición puede que tengas que completar la verificación de organización de la API de OpenAI en la consola de desarrollador, porque OpenAI la pide para usar los modelos GPT Image. La respuesta trae la imagen en base64 en data[0].b64_json; los ejemplos la decodifican y la guardan como PNG.

Generar una imagen con curl

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "Taza de cerámica sobre un escritorio de madera con una nota adhesiva que dice SHIP IT, luz suave de mañana, foto de producto",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "medium"
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > taza.png

En la generación, model es obligatorio. Si el comando deja un archivo vacío, quita la tubería final y mira el JSON: el error viene ahí, no en la imagen.

Generar una imagen con Python

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # lee OPENAI_API_KEY del entorno

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt=(
        "Taza de cerámica sobre un escritorio de madera con una nota adhesiva "
        "que dice SHIP IT, luz suave de mañana, foto de producto"
    ),
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)

with open("taza.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

El ID viaja como texto, así que cualquier versión del SDK de Python lo envía sin quejarse. Los problemas de versión aparecen solo con los parámetros nuevos, y se resuelven más abajo.

Editar una imagen: pon siempre model y size

En /v1/images/edits, model es opcional y, según la referencia del endpoint de edición de imágenes de OpenAI, su valor por defecto es gpt-image-2.5-sunburst. Una edición sin model funciona, pero no usa 2.6. Pasa también size: el 5 de noviembre de 2026, en la ruta VIP de LaoZhang API, una edición de una imagen de 1024×1024 sin size volvió en 2048×2048 y un PNG de 5 MB, mientras que la misma edición con size="1024x1024" conservó el tamaño. No se probó si OpenAI directo hace lo mismo, pero fijar el tamaño evita la sorpresa en cualquier ruta.

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result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2.6-sunburst",  # sin model, OpenAI usa gpt-image-2.5-sunburst
    image=open("taza.png", "rb"),
    prompt=(
        "Cambia el texto de la nota a DONE y pon la taza en verde oscuro. "
        "Deja todo lo demás igual."
    ),
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)

with open("taza-editada.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

Para señalar la zona que quieres cambiar sin dibujar una máscara, la edición admite markup: un PNG transparente superpuesto a la primera imagen, con un círculo o una flecha sobre el objeto, más un prompt que describe el cambio. La guía de OpenAI lo muestra con gpt-image-2.6-flare, no se combina con mask y no tiene coste adicional; el SDK de Python acepta markup en images.edit desde la versión 3.42.0.

Python rechaza complexity: openai 3.46.0 o extra_body

Si tu código lanza TypeError: Images.generate() got an unexpected keyword argument 'complexity', el SDK es anterior a los parámetros de 2.6. El 5 de noviembre de 2026 se instalaron varias versiones de openai en un entorno limpio: la 2.24.0 da ese TypeError, de la 3.42.0 a la 3.45.0 solo añaden markup a la edición, y la 3.46.0, publicada en PyPI el 5 de noviembre, es la primera con complexity, frame_count, frame_duration_ms y svg en images.generate y con los dos IDs de 2.6 en sus tipos.

La solución limpia es actualizar. Si no puedes tocar la versión, extra_body añade los campos al JSON sin que el SDK los valide; con la 2.24.0 y extra_body={"complexity": "low"}, una llamada a la ruta VIP de LaoZhang API devolvió 200 ese mismo día. Eso demuestra que el campo llega al servidor, no que cambie la imagen en esa ruta.

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# Opción 1: pip install -U "openai>=3.46.0"
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="Cartel de un mercado nocturno con letreros pequeños legibles",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    complexity="medium",
)

# Opción 2: SDK antiguo, mismos campos dentro de extra_body
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="Cartel de un mercado nocturno con letreros pequeños legibles",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    extra_body={"complexity": "medium"},
)

Los SDK de Node y Go no se comprobaron; si tu versión no conoce estos campos, la idea es la misma: actualizar o pasar los campos sin tipar.

Qué admite GPT Image 2.6: Image API sí, Responses y Batch no

A 5 de noviembre de 2026, las fichas de gpt-image-2.6-flare y gpt-image-2.6-sunburst en la documentación de modelos de OpenAI marcan como admitidos solo la generación y la edición de la Image API. Chat Completions, Responses, Realtime, Assistants, Batch y fine-tuning aparecen como no admitidos. «ChatGPT Images 2.6» es la función dentro de ChatGPT y Codex; en tu código solo existen los dos IDs.

Los tamaños recomendados son 1024x1024, 1536x1024 y 1024x1536. La guía de OpenAI admite además medidas a medida en formato ANCHOxALTO, con lados múltiplos de 16, proporción entre 1:3 y 3:1, ningún lado por encima de 3840 píxeles y entre 655.360 y 8.294.400 píxeles en total; por encima de 2560x1440 lo considera experimental. Esa sección está escrita para 2.5 y la guía indica que los ejemplos de 2.6 la reutilizan.

Si necesitas imágenes dentro de una conversación con la Responses API, hoy tienes que hacerlo con 2.5, como se explica en la Guía de GPT-Image-2 API: Image API, Responses, precios y la 2.5. Los límites de uso tampoco tienen tabla: la ficha de cada modelo dice que varían según el nivel de uso y la cuenta, y remite a la página de límites de tu organización.

GIF y SVG con GPT Image 2.6: peticiones y límites

Los GIF y los SVG se piden en POST /v1/images/generations cambiando output_format a "gif" o "svg"; la edición no produce ninguno de los dos. En ambos casos la respuesta trae el archivo en base64 en data[0].b64_json, que guardas con su extensión, y ninguno admite streaming, imágenes parciales, output_compression ni prompt_rewriter.

GIF animado con output_format: "gif"

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "Un gato naranja se estira en el alféizar y bosteza mientras llueve fuera, ilustración plana, animación en bucle",
    "output_format": "gif",
    "size": "512x512",
    "frame_count": 9,
    "frame_duration_ms": 200,
    "quality": "medium"
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > gato.gif

Con estos valores, en una prueba contra OpenAI directo del 5 de noviembre de 2026 publicada en la documentación de LaoZhang API, Flare devolvió el GIF en unos 11 segundos con unos 2.073 tokens de salida, es decir, unos 0,06 $. frame_duration_ms admite de 20 a 2000 milisegundos por fotograma (200 por defecto) y se redondea a 10 ms.

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Antes de subir el número de fotogramas, ten en cuenta que size describe cada fotograma y que todos se generan en una sola hoja. Por eso un tamaño pequeño con muchos fotogramas falla con No supported sheet fits, mientras que 512x512 con 4 a 9 fotogramas funciona. El máximo tampoco está claro: la guía de OpenAI da frame_count de 2 a 64, pero la referencia de la API dice de 2 a 16 y exige acceso a la vista previa de GIF del modelo, así que con OpenAI directo quédate en 16 o menos hasta que OpenAI aclare la diferencia.

Si lo que quieres es hacer el GIF en la app, sin código, sigue Cómo hacer un GIF en ChatGPT con Images 2.6: pasos y fotogramas.

SVG con output_format: "svg"

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "Icono plano de una taza de café humeante con una hoja verde en el lateral, tonos marrón cálido y crema",
    "output_format": "svg",
    "quality": "medium",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > icono.svg

La API hace el SVG en dos pasos: el modelo de imagen genera primero una imagen de referencia, cuya calidad fija quality, y después un modelo de texto escribe el SVG a partir de ella. Pagas los dos: la imagen de referencia a la tarifa de imagen y los tokens del modelo que escribe el SVG a su propia tarifa, que la respuesta detalla en svg_usage. El objeto opcional svg ({"model": ..., "reasoning": ...}) elige ese modelo de texto, pero solo si tu cuenta tiene activada la selección de modelo para SVG; si no la tiene, omítelo. El resultado es vectorial y estático, sin scripts ni imágenes incrustadas, y en la documentación de LaoZhang API las ilustraciones con muchos detalles fallaron en su mayoría, así que reserva el SVG para iconos, logotipos y gráficos sencillos.

Para PNG con transparencia real en vez de SVG, usa background: "transparent"; si te salen cuadros grises en lugar de transparencia, la causa y el arreglo están en Fondo transparente en GPT Image: cómo quitar los cuadros grises.

GPT Image 2.6 en LaoZhang API: qué ID usar según el grupo de tu clave

En LaoZhang API, una pasarela compatible con OpenAI en https://api.laozhang.ai/v1, el mismo código funciona cambiando base_url y la clave, pero el ID depende del grupo que eligieras al crear la clave. A 5 de noviembre de 2026 hay tres rutas para 2.6:

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="TU_CLAVE", base_url="https://api.laozhang.ai/v1")
print([m.id for m in client.models.list() if "image-2.6" in m.id])

Ese listado es la forma rápida de saber qué IDs acepta tu clave. El 5 de noviembre de 2026, con el SDK de Python 2.24.0 y una clave del grupo default, mostró gpt-image-2.6-flare-vip, gpt-image-2.6-sunburst-vip y gpt-image-2.6-web, pero no los IDs oficiales. Con esa misma clave, gpt-image-2.6-flare-vip en 1024×1024 y medium tardó 18,6 s, gpt-image-2.6-sunburst-vip en 1536×1024 y high tardó 49,3 s, y una edición con Sunburst VIP tardó 48,6 s. Antes ese mismo día, la primera llamada VIP devolvió un 400 de «solicitud no aceptada aguas arriba» y el reintento funcionó. Son mediciones únicas, y en la ruta VIP la cifra de usage de la respuesta no es lo que pagas: el cobro es fijo por imagen.

Con el reenvío oficial, el SVG usa por defecto gpt-6.1-terra para escribir el código, y esa parte no se cobra; según la documentación de LaoZhang API, un icono sencillo de 1024 en medium sale por unos 0,044 $ y unos 42 segundos. Las respuestas distintas de 200, los errores de parámetros y los bloqueos de moderación no se cobran, según la página de facturación y fallos de imagen de LaoZhang API.

Errores de GPT Image 2.6 API: mensaje, causa y solución

El error más engañoso es el 503 de LaoZhang API: el mismo texto aparece si el ID no existe y si el ID es correcto pero tu clave pertenece a otro grupo, así que el mensaje solo no basta para distinguirlos. Los cinco primeros textos salen de llamadas reales del 5 de noviembre de 2026 con el SDK de Python y LaoZhang API; el resto, de la documentación de OpenAI y de LaoZhang API.

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Otras preguntas sobre la API de GPT Image 2.6

¿Es gratis GPT Image 2.6 en la API?

No. A 5 de noviembre de 2026, OpenAI cobra gpt-image-2.6-flare y gpt-image-2.6-sunburst por tokens, y su página de precios no muestra ninguna cuota gratuita para estos modelos. Images 2.6 en ChatGPT y Codex es otra cosa: OpenAI lo anunció para todos los niveles de suscripción de la app, pero eso no da crédito para la API.

¿Qué límites de uso tiene GPT Image 2.6 en la API?

OpenAI no publica una tabla de límites para 2.6. A 5 de noviembre de 2026, las fichas de los dos modelos dicen solo que los límites varían según el nivel de uso y la cuenta, y remiten a la página de límites de tu organización en OpenAI, que es donde ves los que se aplican a tu clave.

¿Se puede usar la API de GPT Image 2.6 desde España?

Sí. España figura en la lista de países y territorios admitidos por la API de OpenAI a 5 de noviembre de 2026, que indica dónde ofrece OpenAI acceso a su API. Aparte del país, para usar los modelos GPT Image puede que OpenAI te pida verificar antes la organización desde la consola de desarrollador.