ChatGPT Images 2.5 怎么用：界面入口、Sunburst 与 Flare 的 API 型号

想直接做图，在 ChatGPT 对话里描述图片，或从“更多 / More → 图片 / Images”进入；想在程序里明确指定 Sunburst 或 Flare，则使用对应的 API 模型 ID。 截至 2026 年 9 月 12 日，本文查阅的官方资料既未说明如何在 ChatGPT 中手动选择这两款型号，也未提供确认某次生图实际用了哪款型号的方法。ChatGPT 图片帮助、官方图像生成指南

ChatGPT Images 2.5 是用户在产品里接触到的生图功能名称；gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst 则是开发者能够在官方 API 中指定的图像模型 ID。把这两件事分清，就不会因为开了 Thinking、写了“请用 Sunburst”，或者看到第三方页面的“2.5”标签，而误以为已经确认后台型号。

先按你要完成的事选择入口

官方把 Flare 定位为日常高质量生图的快速选择，把 Sunburst 定位为更重视编辑精度的选择，并说明后者生成时间更长。这是 API 选型依据，不能反过来推导 ChatGPT 的自动分配规则。如果你已经解决接入问题，只需要判断哪款适合自己的图片任务，可继续读 Sunburst 与 Flare 的选型和编辑检查方法。OpenAI 发布说明

在 ChatGPT 中开始生图和编辑

新建图片时，可以直接发送具体要求，例如：“生成一张横版咖啡店开业海报，米白背景，预留中间标题区。”也可以先选择“更多 → 图片”再输入。修改已有图片时，上传参考图或选中对话里的图片，然后描述变化；需要局部修改，可先用选择工具标出区域。选择范围不保证完全精确，完成后仍应检查周边是否被一起改动。保存时使用图片的 Save／保存操作下载。官方创建与编辑步骤

模板和草图有各自入口：模板从 Images → Templates 选择并填写细节，目前 Work 模式尚不支持 Templates；移动端草图则在输入框键入 @、选择 Sketch，画好并确认后，再附上生成要求发送。模板与草图帮助

如果界面没有你预期的选项，先区分缺的是 Images、Templates 还是带思考的生图功能。当前帮助文档说 Images 覆盖所有套餐，但带思考功能另有套餐条件。因此，能生图的账户也未必会显示全部新功能。功能可用性说明

官方 API 的型号到底填在哪里

官方模型目录列出了以下 ID。不带日期的名称按官方当前指定的版本调用；带日期的快照 ID 则用于指定某个版本，但不保证多次生成完全相同的图片。Flare 模型页、Sunburst 模型页

两者都支持文字与图片输入、图片输出和局部编辑。quality 可选 low、medium、high、xhigh、max、auto，它与模型选择是两个参数：把 Flare 的质量设成 max，仍是在调用 Flare。

下面的 Python 示例根据官方文档编写，未进行付费 API 调用验证。运行前需准备 OpenAI API 密钥，并确认账户可以调用所选模型；使用 GPT Image 还可能需要完成组织验证。接入条件与请求格式

配图用于解释字段和操作关系，其中的图片缩略图不是 Flare 或 Sunburst 的调用实测结果；可复制的请求格式以下方代码为准。

Images API：直接指定图像模型

生成端点是 POST /v1/images/generations，编辑端点是 POST /v1/images/edits；二者都在请求的 model 中直接选择图像模型。下面生成一张图，再把 data[0].b64_json 解码为本地文件：

python
import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 从环境变量读取 OPENAI_API_KEY

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="一张咖啡店开业海报，米白背景，留出中间标题区",
)

if not result.data or not result.data[0].b64_json:
    raise RuntimeError("响应中没有可保存的图片数据")

Path("cafe.png").write_bytes(
    base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
)

需要指定 Sunburst，就把上面的 model 改为 gpt-image-2.5-sunburst。做参考图编辑时改用 edits 端点并按其要求传入图片，不能仅在生成提示词中写“编辑附件”而省略图片输入。Images API 示例

Responses API：顶层模型负责对话，工具模型负责生图

在 POST /v1/responses 中，顶层 model 要填写支持图像生成工具的主模型，图像模型放进 tools 中 image_generation 项的 model。官方当前 Python 示例使用 gpt-6-astra 作为顶层模型：

python
import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="生成一张米白背景的咖啡店开业海报，留出中间标题区",
    tools=[{
        "type": "image_generation",
        "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    }],
)

images = [
    item.result
    for item in response.output
    if item.type == "image_generation_call" and item.result
]
if not images:
    raise RuntimeError("响应中没有图像生成结果")

Path("cafe.png").write_bytes(base64.b64decode(images[0]))

不要把 gpt-image-2.5-sunburst 填到顶层 model。需要连续修图时，可以通过 previous_response_id 或传入前一轮的图像输出，让 Responses 继续修改图片。Responses 图像工具说明

能生成图片，不等于已经确认实际型号

核对一次调用时，分别记录请求发给了哪个地址、指定了哪个型号，以及最终拿到了什么。在官方接口中，模型 ID 用于指定型号；第三方服务可能会把请求中的名称转成内部使用的型号，也可能在首选型号不可用时切换到其他型号。

在 ChatGPT 界面中，升级套餐、提高推理档位、在提示词中要求使用 Sunburst，都不足以单独证明实际使用了 Sunburst。文字回复中的自称、等待时间和画面精细程度也无法确认型号，因为本文查阅的官方资料未说明这些现象与后台型号有何对应关系。发布说明、当前图片帮助

在第三方接口中，即使 model 的拼写与官方一致，也应一起核对 base_url 和服务文档。自定义的“2.5 高级版”“Codex 生图”等名称，首先是该服务的产品标签，不能自动替换成官方型号。接入前可向服务方确认：

1. 这个别名对应哪个图像模型？对应关系是否会变动？
2. 支持的是 Images、Responses，还是服务自己的协议？哪些参数真正生效？
3. 首选模型不可用时，是返回错误，还是切换到其他模型？
4. 返回什么图片数据、任务状态或下载地址？账单按哪个产品和单位计算？

以上是接入前的核对建议，本文未验证任何第三方服务的后台。服务方文档可以说明它承诺提供什么；要核实某次请求实际用了哪个型号，还需要服务方提供该次调用的记录，不能只看页面标签或模型列表。

最后检查实际返回的图片。Images API 应拿到可解码的 b64_json；Responses 应存在带 result 的 image_generation_call。只收到文字说明或 HTTP 成功状态，还不能算完成了生图。上面两个示例都先确认响应中有图片数据，再解码保存；保存后还应打开文件，检查图片是否符合要求。官方返回结果示例

账户与计费：先确认使用的是哪套服务

ChatGPT 订阅和 OpenAI API 分开计费。拥有 Plus 或 Pro 不会自动支付程序里的 API 调用，也不能用 ChatGPT 能生图来证明 API 凭据、余额和模型权限已经就绪。ChatGPT 与 API 计费说明

比较 Flare 与 Sunburst 的成本时，也不要把相同的 token 单价当作每张图片价格相同；实际用量和请求设置会影响费用，Responses 还涉及主模型用量。具体预算口径可参考 GPT Image 2.5 API 价格与成本计算，接入时仍以所用服务当期价格及实际账单为准。官方成本说明

如果目前只需要做图，从 ChatGPT 的图片入口开始即可。业务要求指定 Sunburst 或 Flare 时，按上面的 API 示例填写型号；使用第三方服务时，先问清型号对应关系和回退规则，再检查返回的图片与账单。