GPT Image 2.5 est disponible sur Runable : Flare et Sunburst

Points clés

• OpenAI a lancé GPT Image 2.5 le 8 septembre 2026, via deux modèles d'API : gpt-image-2.5-flare pour la vitesse et gpt-image-2.5-sunburst pour une qualité maximale et une précision d'édition optimale.
• Les deux modèles sont disponibles sur Runable dès maintenant. Demander une image dans n'importe quelle tâche permet à l'agent de générer, modifier et intégrer le résultat directement dans le deck, le site ou le document en cours de création.
• Les principales améliorations comprennent une réduction de la latence allant jusqu'à 50 %, deux nouveaux niveaux de qualité (xhigh et max), une sortie 4K native jusqu'à 3840x2160, et une édition multi-étapes ainsi qu'une préservation du sujet nettement améliorées.
• Les tarifs des jetons sont inchangés par rapport à GPT Image 2 : 5 $par million de jetons en entrée texte, 8$ par million de jetons en entrée image, et 30 $ par million de jetons en sortie image sur les deux variantes.

OpenAI a été très actif ce mois-ci. GPT-6 Astra a été lancé le 3 septembre. Cinq jours plus tard, le 8 septembre 2026, l'entreprise a publié GPT Image 2.5 sur ChatGPT et via l'API, divisant pour la première fois sa pile d'images en deux modèles : Flare pour la vitesse au quotidien, et Sunburst pour les travaux où la qualité est déterminante.

Les deux sont disponibles dans Runable. Cet article détaille ce qui a réellement changé, lequel des deux choisir, son coût, et comment l'utiliser dans un projet réel plutôt que dans une fenêtre de chat.

Ce qu'OpenAI a lancé le 8 septembre

GPT Image 2.5 remplace un modèle d'image unique à usage général par une gamme de deux modèles, tous deux basés sur l'instantané 2026-09-08.

GPT Image 2.5 Flare est le modèle léger, optimisé pour la vitesse. OpenAI décrit sa qualité d'image comme comparable à celle de GPT Image 2, délivrée plus rapidement. Flare est le choix par défaut pour les travaux à gros volume : variantes pour réseaux sociaux, vignettes, photos de produits à grande échelle, ou ébauches avant un rendu final.

GPT Image 2.5 Sunburst est le modèle de base, optimisé pour la qualité. Il produit des détails plus nets, un éclairage plus naturel et offre un meilleur contrôle que GPT Image 2. OpenAI le positionne spécifiquement pour les flux de travail où la précision de l'édition est primordiale. Si GPT Image 2 ne répondait pas à un cahier des charges complexe, Sunburst est le modèle capable de le faire.

Les deux modèles acceptent des entrées texte et image, produisent uniquement des images, et prennent en charge toute l'échelle de qualité : low, medium, high, xhigh, max et auto. Les niveaux xhigh et max sont nouveaux. Tous deux prennent également en charge nativement les arrière-plans transparents, ce qui est plus important qu'il n'y paraît : un logo ou un détourage de produit issu du modèle avec un canal alpha propre permet d'économiser une étape de composition.

La résolution a également évolué. GPT Image 2.5 accepte auto ou une dimension personnalisée LARGEURxHAUTEUR, avec des préréglages courants en 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152 et 3840x2160 pour du paysage 4K. Les dimensions personnalisées doivent maintenir chaque bord sous 3 840 pixels, utiliser des multiples de 16, respecter un rapport d'aspect de 3:1 et se situer entre 655 360 et 8 294 400 pixels au total. OpenAI indique que tout ce qui dépasse 3 686 400 pixels est expérimental ; la 4K est donc bien réelle, mais encore peu commune.

Flare ou Sunburst : lequel choisir ?

Partez de ce que votre flux de travail actuel réalise, et non des noms des modèles.

Les recommandations d'OpenAI suggèrent une boucle en deux étapes. Établissez d'abord la qualité avec Sunburst, puis testez Flare avec les mêmes invites et entrées. Si Flare répond à vos besoins avec une meilleure latence, passez-y. Sinon, gardez Sunburst. L'entreprise souligne qu'une amélioration de vitesse sur une tâche donnée ne se transfère pas forcément à une autre ; mesurez donc sur vos propres requêtes plutôt que de vous fier aux captures d'écran de référence.

Un avertissement pratique des documents s'appliquant aux deux modèles : les éditions répétées peuvent altérer des détails que vous souhaitiez figer. Reformulez vos contraintes à chaque passage et, lorsqu'une zone doit rester identique au pixel près, intégrez l'édition approuvée dans l'original plutôt que de demander au modèle de la préserver.

Ce qui s'est réellement amélioré

Trois points ont changé de manière visible en dix minutes d'utilisation.

La latence a diminué, jusqu'à 50 % selon la charge de travail. Ce chiffre provient des documents de sortie d'OpenAI et dépend de la tâche, mais la tendance est constante. Pour quiconque génère une douzaine de variantes d'un même actif, l'effet cumulé est plus important que l'annonce principale.

L'édition est devenue plus fidèle. Les deux modèles ont progressé en précision et en préservation du sujet, un point qui rendait les modèles précédents frustrants : on demandait une modification et le modèle redessinait discrètement le visage, déformait la géométrie du produit ou réinitialisait l'éclairage. GPT Image 2.5 maintient mieux le cadre tout en modifiant uniquement la partie spécifiée.

Les artefacts de bruit ont diminué. Le grain et les bavures visibles sur les anciennes sorties, particulièrement dans les zones plates et les dégradés, sont réduits. C'est la différence entre un actif prêt à être utilisé et un actif nécessitant un nettoyage manuel.

Coût de GPT Image 2.5

La tarification est identique pour les deux variantes, et correspond aux taux de jetons de GPT Image 2.

La sortie texte n'est pas facturée car ces modèles émettent des images. À noter : OpenAI précise que le calculateur de jetons de GPT Image 2 ne permet pas d'estimer la consommation de GPT Image 2.5 ; si vous prévoyez un budget basé sur l'ancien modèle, recalculez-le à partir d'un échantillon réel de vos propres requêtes.

La question importante n'est pas le prix par million de jetons, mais le coût par image acceptée. Un modèle plus rapide et moins cher qui nécessite quatre tentatives pour être validé coûte plus cher qu'un modèle plus lent validé dès la seconde tentative. Suivez le taux de retouche en parallèle de la facture.

Comment utiliser GPT Image 2.5 sur Runable

Sur Runable, vous ne choisissez pas de point de terminaison et ne configurez pas de requête. Vous décrivez l'image souhaitée dans le cadre de la tâche en cours, et l'agent gère la sélection du modèle, la génération et le placement.

Lancez une tâche et dites ce dont vous avez besoin. "Crée-moi une page de destination pour une marque de café infusé à froid et génère la photo principale" est une instruction complète. L'agent rédige la page, génère l'image avec GPT Image 2.5 et l'insère à l'emplacement approprié avec les bonnes dimensions. Il en va de même pour un deck, un rapport, un carrousel ou une fiche produit.

Itérez dans la même conversation. Comme GPT Image 2.5 est conçu pour l'édition multi-étapes, les instructions de suivi fonctionnent comme prévu : "même prise de vue, lumière plus chaude, déplace la canette sur le tiers gauche" modifie ces éléments sans toucher au reste. Précisez ce qui doit rester fixe et le modèle le conservera.

Demandez le format dont vous avez besoin. PNG transparent pour un logo, paysage 4K pour une bannière destinée à l'impression, carré pour les réseaux sociaux. Exprimez-le simplement et l'agent adapte la taille et le réglage d'arrière-plan.

L'avantage d'utiliser un agent plutôt qu'une fenêtre de chat est que les images ne sont presque jamais le produit final. Le produit final est le deck, ou le site. Générer une image dans un outil, la télécharger et la glisser-déposer dans un autre est l'étape lente du travail, et c'est cette étape que Runable supprime. Runable propose une version gratuite, avec l'offre Pro à 20 $/mois comme plan le plus populaire et Max à 100$/mois pour un usage intensif.

Prompting GPT Image 2.5 : cinq règles à retenir

OpenAI a publié un guide de prompting lors de la sortie. Les points les plus importants en pratique :

Nommez le résultat et son utilisation. "Photographie de produit pour une fiche e-commerce" est plus efficace qu'une simple description de l'objet, car cela indique au modèle les conventions à suivre.

Décrivez les détails visibles, pas l'ambiance. Les matériaux, la direction de la lumière, la couleur et le support sont plus efficaces que les adjectifs. Demandez explicitement "photoréaliste" ou "vraie photographie" si c'est l'objectif, car le modèle ne le supposera pas.

Citez le texte exact et précisez sa fréquence d'apparition. Mettez le libellé requis entre guillemets, décrivez sa position et sa typographie, puis demandez de ne pas ajouter de texte superflu. Vérifiez toujours l'orthographe dans le résultat.

Séparez le changement des contraintes. Pour les modifications, dites "change seulement X" et listez ce qui doit être conservé : identité, géométrie, mise en page, étiquettes, éclairage. Nommer les exclusions est ce qui empêche les dérives.

Assignez des rôles aux références. Lorsque vous passez plusieurs entrées, identifiez chacune par un numéro et un but (sujet, style ou arrière-plan) et expliquez comment elles se combinent.

GPT Image 2.5 versus Nano Banana Pro

Le modèle Nano Banana Pro de Google est l'alternative évidente, également disponible sur Runable ; vous pouvez donc faire ce choix par tâche plutôt que par abonnement.

GPT Image 2.5 Sunburst est le meilleur choix pour le photoréalisme, le rendu précis de texte, les actifs avec arrière-plan transparent et les éditions où l'identité et la géométrie du produit doivent rester intactes. Il récompense les invites structurées avec des sections étiquetées.

Nano Banana Pro conserve mieux l'identité des personnages et des produits lors de nombreuses générations indépendantes, fusionne mieux plusieurs images de référence en un seul appel, et privilégie les phrases descriptives naturelles aux champs rigides. Si vous produisez une longue série d'images devant mettre en scène le même personnage, cette constance est le facteur décisif.

En résumé : choisissez Sunburst quand une image doit être parfaite, et Nano Banana Pro quand quarante images doivent être cohérentes. Flare couvre le volume entre les deux.

Si vous souhaitez voir comment GPT Image 2.5 s'intègre dans un flux de travail créatif plus large, le comparatif des meilleurs générateurs d'images IA est une référence utile pour comparer cette génération de modèles. Pour les équipes utilisant déjà Runable, le guide complet 2026 de Runable explique comment configurer des tâches combinant génération d'images et documents, decks et sites. Et si la sortie de GPT-6 Astra plus tôt ce mois-ci a changé votre vision de la sélection de modèles, l'article de lancement de GPT-6 Astra couvre ce que ce modèle apporte et quand le privilégier par rapport à la pile image. Pour les petites entreprises cherchant la place de la génération d'images par IA dans leurs outils, les outils IA pour petites entreprises classe les options par type de poste.

FAQ

Qu'est-ce que GPT Image 2.5 ?

GPT Image 2.5 est la famille de modèles de génération et d'édition d'images d'OpenAI, publiée le 8 septembre 2026. Elle est disponible sous forme de deux modèles d'API : gpt-image-2.5-flare pour la vitesse et gpt-image-2.5-sunburst pour la qualité, également accessibles via ChatGPT et sur Runable.

Quelle est la différence entre Flare et Sunburst ?

Flare est le modèle léger optimisé pour la vitesse, avec une qualité comparable à GPT Image 2. Sunburst est le modèle de base optimisé pour la qualité, offrant plus de détails, un éclairage plus naturel et un meilleur contrôle. Les deux prennent en charge les mêmes réglages de qualité, tailles et arrière-plans transparents.

GPT Image 2.5 peut-il générer des images 4K ?

Oui. Il prend en charge des résolutions personnalisées jusqu'à 3840x2160, avec chaque bord limité à 3 840 pixels et des multiples de 16. OpenAI considère les sorties dépassant 3 686 400 pixels totaux comme expérimentales ; vérifiez donc vos résultats à cette taille avant toute mise en production.

Quel est le coût de GPT Image 2.5 ?

Les deux modèles sont facturés 5 $par million de jetons en entrée texte, 8$ par million de jetons en entrée image et 30 $par million de jetons en sortie image, avec des entrées en cache à 1,25$ et 2,00 $ respectivement. La sortie texte n'est pas facturée. Sur Runable, la génération d'images est couverte par vos crédits de plan.

Dois-je migrer depuis GPT Image 2 ?

Si GPT Image 2 répond déjà à vos exigences, testez Flare en priorité pour mesurer le gain de latence. Sinon, testez Sunburst pour confirmer la qualité avant d'optimiser le reste. Gardez vos invites, références et dimensions identiques lors de la première comparaison afin de mesurer le modèle plutôt que vos propres modifications.

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