OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日發布 ChatGPT Images 2.5，官方表示相較 Images 2.0，生成延遲最多降低 50%，同時改善畫質、局部修改與多輪編輯的一致性，並向 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 使用者推出。API 同時新增 GPT-Image-2.5 Flare 與 Sunburst，分別對應日常快速生成與更精細的編輯需求。 官方發布公告
生成圖片除了畫質，也要考慮等待時間，以及修改時能否保留原本的主體和構圖。本文整理新版的改善重點與使用方式，並展示將連續靜態圖片組成 GIF 的動畫成品。
GPT Image 2.5 是什麼
GPT Image 是 OpenAI 的圖片生成與編輯模型系列，可以根據文字描述產生插畫、商品圖與視覺素材，也能讀取參考圖片，依指示修改物件、背景或風格。ChatGPT 與 Codex 是使用這些能力的產品入口；GPT Image 則負責產出圖片，和對話中選擇的文字模型不是同一個名稱。
GPT Image 2.5 延續既有的生圖與修圖用途，這次特別改善參考主體的保留、局部編輯精度與連續修改時的一致性。它要減少的是反覆修圖時不必要的變動，例如換衣服後人物長相改變，或修正物件時背景跟著重畫。這些都是官方描述的改善方向，不能解讀成每次編輯都能完全保留其他像素。
產品端稱為 ChatGPT Images 2.5，API 則提供兩個完整模型 ID。本站曾整理 GPT Image 2 的介紹，這篇整理 2.5 的速度、畫質與編輯改進，以及各入口的操作差異。
| 名稱 | 使用位置 | 定位 |
|---|---|---|
| ChatGPT Images 2.5 | ChatGPT、ChatGPT Work、Codex | 產品內的圖片生成與編輯 |
| GPT-Image-2.5 Flare | OpenAI API | 快速生成與日常編輯 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | OpenAI API | 需要更精準控制的圖片編輯 |
生成速度、畫質與編輯的改進
OpenAI 將這次更新分為生成速度、畫面品質、指令理解與編輯控制。對製作商品圖、插畫或簡報素材的使用者而言，分別對應等待時間、成品質感，以及反覆修改時能否保留既有內容。 官方更新說明
生成延遲最多降低 50%
官方表示，Images 2.5 相較 Images 2.0 的生成延遲最多降低 50%，可縮短等待圖片和反覆調整的時間。這是官方公布的改善幅度，不代表每張圖都會固定快一倍，也不是本文量測的結果。API 的 Sunburst 偏重精細編輯、生成時間較長，不能把這個數字直接當成兩款 API 模型在所有設定下的速度保證。
光影、材質與參考主體更自然
畫質方面，官方列出更自然的光線、更豐富的材質紋理，以及更清楚的細節。使用參考照片轉換場景、畫風或構圖時，新版也更能保留人物與物件的辨識特徵，減少換了背景後主體樣貌跟著改變的情況。這項改善適用於以同一人物、商品或角色延伸製作多張素材。
下圖是透過 Codex 內建 ImageGen 生成的測試成品，以天空花園呈現夕陽、浮空宮殿、花朵與水面倒影。可以觀察同一畫面中的光線方向、建築細節與材質表現；這是單張成品展示，沒有進行前代模型的同條件比較。
複雜構圖與視覺風格更貼近指示
Images 2.5 也改善複雜視覺指令的理解，能處理更複雜的版面與透明背景，並更貼近指定畫風。官方舉出的用途包括系列品牌素材、保留資訊層級的 UI 概念圖，以及有固定結構的簡報視覺。公告另提到，包含現實世界資訊的圖片內容更準確，但沒有列出這項能力的具體準確率。
局部編輯更重視保留原圖
官方示範包含人物全身編輯與多城市票券修改，目標是改動指定元素時，維持其餘主體、構圖與細節。實際用途包括更換商品背景、調整服裝，以及修正圖片中的局部內容。若原圖大致符合需求，接續上傳原圖並描述修改範圍，比重新描述整張圖更能表達需要保留的內容。
不過，要求只改局部，不等於保證其他區域逐像素不變。官方 API 文件仍列出精確排版、文字清晰度，以及跨次生成的角色一致性限制。交付商品素材、連續動畫或固定版型時，除了檢查修改處，也要比對背景邊緣、尺寸和位置。 圖片生成限制
連續修改更容易延續前一版細節
多輪編輯的用途是逐步調整同一份素材，例如先改背景，再修改服裝，最後補上小物。OpenAI 表示，Images 2.5 更能保留早先的修改，減少連續編輯帶來的品質退化；公告也以立方體旋轉、旅遊資訊圖與生日蠟燭展示連續變化。官方註明，這些示範影片由多張圖片組成，並非 GPT Image 直接輸出影片。
連續靜態圖組成的 GIF 動畫
以下成品透過 Codex 內建 ImageGen 生成連續靜態圖，再以程式合成 GIF，呈現小貓跳上木凳、蜷起身體睡覺的動作。全段共 16 格，每輪約 4.63 秒，已調整播放節奏並修正最後一格的貓耳與前腳。
製作時先要求生成一張包含 16 格連續動作的圖組，依序呈現準備起跳、跳上凳面、轉身、蜷起身體與入睡。最初使用有椅背的椅子，椅面大小和高度在不同格之間變動，因此改成沒有椅背的木凳，簡化需要維持一致的場景元素。
接著以程式把圖組拆成單格，按動作順序合成 GIF，並調整各格停留時間：跳躍階段縮短，轉身和蜷睡階段放慢，最後一格停留 2.2 秒。增加到 36 格的另一版出現貓腳懸空，光流補幀也產生雙影，因此成品保留 16 格，以播放節奏改善動作的流暢度。
除了製作連續動作與嘗試增加過渡畫面，過程中也順便修正了貓耳和前腳的繪圖錯誤。最後一格原本只有一隻耳朵清楚可見，前掌與尾巴的輪廓也混在一起，因此將該格單獨交給 ImageGen，要求兩耳與兩隻前掌清楚可辨，同時保留蜷睡姿勢、角色位置和木凳構圖。完成後只替換 GIF 的最後一格，前 15 格與播放節奏維持不變，展示在保留既有動畫內容的同時，以局部修圖處理肢體細節。
製作時，Codex 啟動畫面已提示體驗最新生圖模型；內建工具未提供可核對的模型 ID，因此不區分為 Sunburst 或 Flare。這段 GIF 展示圖片序列的應用，並非模型直接輸出影片；相鄰畫面仍可見角色與木凳的位置變動。
增加過渡畫面與用量的取捨
補間動畫是在關鍵姿勢之間補上過渡畫面，讓動作變化更連續。生成式圖片工具可以嘗試依前後姿勢產生中間格，再經挑選、修正與合成，進一步改善流暢度。本次完成版採用調整播放時間與單格修圖，沒有採用補幀；生成更多過渡畫面是後續可嘗試的方向。
若願意投入更多生成用量，可以針對起跳、落地或轉身等跳格明顯的位置，另行生成更多過渡畫面並反覆修正，而不是單純把整段播放加快。透過 API 額外生成或編輯圖片會累積 token 用量與費用；使用 Codex 內建 ImageGen 則消耗 Codex 使用額度。圖組裡的格數並不直接等於固定 token 數，成本還取決於圖片尺寸、品質與生成次數。 官方用量說明
增加過渡畫面是可再嘗試的改善方向，更多 token 不保證動作一定更順。新增畫面仍需檢查角色位置、肢體接觸與背景一致性；本次 36 格版本與光流補幀都有瑕疵，因此沒有納入成品，也沒有取得可供比較的逐次 token 數據。
ChatGPT 與 Codex 的使用方式
使用現成產品時，可以直接在對話中描述圖片，或附上圖片要求修改。OpenAI 公告指出，Images 2.5 向 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 各方案使用者推出；可使用不代表沒有額度限制，也不代表產品介面能直接選擇 API 的 Sunburst 或 Flare。 可用範圍
ChatGPT 的圖片評論與草圖
ChatGPT 新增在圖片上放置評論的方式，讓修改意見能對準畫面位置。公告也介紹 Sketch：在 ChatGPT 輸入 @Sketch，以手繪草圖提供構圖參考；另外還有海報、商品照等模板，以及分享圖片時一併分享提示詞的功能。這些是產品介面的操作能力，和 API 模型名稱分開看待。
Codex 的內建生圖
Codex 可以直接接收生圖需求，也可以在提示詞加入 $imagegen 明確呼叫生圖技能。附上原圖後，說明要改的部分與需要保留的內容。內建生圖計入 Codex 使用額度，不需要另外提供 OpenAI API key；要求改走 API 時，則使用 API 憑證與計費。 官方操作指南
OpenAI 的發布公告已將 Images 2.5 列為 Codex 的更新。一般使用者可直接從內建生圖入口操作；若需要比較 Sunburst 與 Flare，則使用能明確指定模型 ID 並保留請求紀錄的 API 流程。
API 的 Flare 與 Sunburst 差異
以下內容適用於直接串接 API 的開發者。Flare 偏向快速生成與日常編輯，Sunburst 偏向需要更精準控制的創意製作。OpenAI 將 Flare 定位為多數應用的預設選擇，Sunburst 則以較長生成時間換取更精細的編輯能力；實際成果仍取決於圖片與提示詞。
| 項目 | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| 完整模型 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| 主要用途 | 日常素材、快速迭代 | 精細商品圖、局部編輯 |
| 品質設定 | low、medium、high、xhigh、max、auto | low、medium、high、xhigh、max、auto |
Image API 可直接指定這兩個模型，生成新圖使用 /v1/images/generations，修改既有圖片使用 /v1/images/edits。如果需要對話式多輪編輯，也可以使用 Responses API 的圖片生成工具，在工具設定中指定圖片模型。 API 使用方式
兩款模型的 token 單價相同，但同樣的品質設定不代表每張圖片花費相同：模型、圖片尺寸與品質設定都可能改變 token 用量。開發者應查看回應的 usage 與官方價格頁；使用 Responses API 時，還要計入主模型的用量。本文沒有取得可計價的成功 API 生圖回應，因此不列單張實測費用。 成本計算說明
API 可能要求組織驗證。這次以 gpt-image-2.5-sunburst 發送的請求回傳 403，訊息要求完成組織驗證，沒有生成圖片。遇到相同訊息時，可到 OpenAI 組織設定 確認金鑰所屬組織的驗證狀態；API 訊息提示，剛完成驗證可能需等候最多 15 分鐘生效。這項限制與 Codex 內建生圖是不同入口。
局部修圖提示詞的寫法
一般對話與 API 編輯都適合把修改需求拆成兩部分：要改什麼，以及哪些內容需要保留。官方指南建議每次進行小範圍、具體的調整，避免同一輪同時更換背景、姿勢、服裝與畫風。 官方提示詞建議
例如商品照只需換背景時，應明列保留商品外形、標籤文字、相機角度與光線。角色圖要修手腳時，則描述數量、方向與接觸位置。對於已經接受的大部分畫面，保留原檔並另存編輯版，才能回頭比較修改是否波及其他區域。
動畫素材還要增加時間順序的描述，例如起跳、接觸凳面、後腳落地、轉身、伏下，再回查相鄰格之間的動作是否接得上。若整段背景都漂移，應處理圖層與場景固定方式，而不是反覆修同一個局部。
常見問答
使用前可以先依目標區分單張修圖、動畫合成與 API 串接，三者需要確認的條件不同。
GPT Image 2.5 可以直接生成影片嗎？
GPT Image 2.5 輸出圖片。公告中的部分影片是將多張圖片組成的示範，白貓 GIF 也是先生成靜態圖，再以程式合成。它們不能視為模型已具備原生影片與音訊輸出能力。
局部修改可以保證背景完全不變嗎？
不能把提示詞中的保留要求當成像素不變保證。新版改善編輯控制，但重要素材仍要比對修改前後；需要固定背景的動畫，可以另以圖層合成方式保留同一背景。
Codex 生圖一定要有 API key 嗎？
內建生圖不需要另外提供 API key，使用 Codex 額度。直接指定 Sunburst 或 Flare 呼叫 OpenAI API，才需要對應的 API 憑證、權限與計費設定。
參考來源
- OpenAI: Introducing ChatGPT Images 2.5 (新版發布與編輯能力)
- OpenAI Developers: Image generation (圖片生成與編輯 API)
- OpenAI Developers: GPT-Image-2.5 Flare (Flare 模型介紹)
- OpenAI Developers: GPT-Image-2.5 Sunburst (Sunburst 模型介紹)
- ChatGPT Learn: Image generation (內建生圖操作指南)