O GPT Image 2.5 está disponível no Runable: Flare e Sunburst

Principais conclusões

• A OpenAI lançou o GPT Image 2.5 em 8 de setembro de 2026, em dois modelos de API: gpt-image-2.5-flare para velocidade e gpt-image-2.5-sunburst para máxima qualidade e precisão de edição.
• Ambos os modelos estão disponíveis no Runable agora mesmo. Peça uma imagem em qualquer tarefa e o Agente gera, edita e coloca o resultado diretamente no deck, site ou documento que está criando.
• Os ganhos principais incluem latência até 50% menor, dois novos níveis de qualidade (xhigh e max), saída nativa em 4K até 3840x2160 e uma edição multi-etapa e preservação de assunto visivelmente melhores.
• As taxas de tokens permanecem inalteradas em relação ao GPT Image 2: US$ 5 por milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 por milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 30 por milhão de tokens de saída de imagem em ambas as variantes.

A OpenAI tem lançado novidades rapidamente este mês. O GPT-6 Astra chegou em 3 de setembro. Cinco dias depois, em 8 de setembro de 2026, a empresa lançou o GPT Image 2.5 no ChatGPT e na API, dividindo sua pilha de imagens em dois modelos pela primeira vez: Flare para velocidade cotidiana, Sunburst para trabalhos onde a qualidade decide tudo.

Ambos estão ativos no Runable. Este post aborda o que realmente mudou, qual dos dois você deve escolher, quanto custa e como colocá-lo para trabalhar dentro de um projeto real em vez de uma janela de chat.

O que a OpenAI lançou em 8 de setembro

O GPT Image 2.5 substitui um único modelo de imagem de uso geral por uma linha de dois modelos, ambos com o snapshot de 2026-09-08.

O GPT Image 2.5 Flare é o modelo pequeno, otimizado para velocidade. A OpenAI descreve a qualidade de imagem como comparável ao GPT Image 2, entregue mais rapidamente. O Flare é a escolha padrão para trabalho de alto volume: variantes sociais, miniaturas, fotos de produtos em escala, rascunhos antes de uma renderização final.

O GPT Image 2.5 Sunburst é o modelo base, otimizado para qualidade. Ele produz detalhes mais nítidos, iluminação mais natural e maior controle do que o GPT Image 2, e a OpenAI o posiciona especificamente para fluxos de trabalho onde a precisão da edição é o que mais importa. Se o GPT Image 2 não estava atendendo a um briefing complexo, o Sunburst é o modelo que corrige isso.

Ambos os modelos aceitam entradas de texto e imagem, ambos geram apenas imagens e ambos suportam a escada completa de qualidade: low, medium, high, xhigh, max e auto. Os níveis xhigh e max são novos nesta geração. Ambos também suportam fundos transparentes nativamente, o que importa mais do que parece: um logotipo ou recorte de produto que sai do modelo com um canal alfa limpo economiza todo um passo de composição.

A resolução também mudou. O GPT Image 2.5 aceita auto ou um WIDTHxHEIGHT personalizado, com predefinições comuns em 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152 e 3840x2160 para paisagem em 4K. Tamanhos personalizados devem manter cada borda abaixo de 3.840 pixels, manter ambas as bordas como múltiplos de 16, permanecer dentro de uma proporção de 3:1 e ficar entre 655.360 e 8.294.400 pixels totais. A OpenAI sinaliza qualquer coisa acima de 3.686.400 pixels como experimental, então 4K é real, mas ainda não é trivial.

Flare ou Sunburst: qual você deve escolher?

Comece pelo que seu fluxo de trabalho atual já faz, não pelos nomes dos modelos.

A orientação da própria OpenAI é um loop de duas passagens. Estabeleça a qualidade primeiro com o Sunburst e, em seguida, teste o Flare com os mesmos prompts e entradas. Se o Flare atender ao seu padrão e melhorar a latência, mude. Se não, mantenha o Sunburst. A empresa é explícita ao dizer que uma melhoria de velocidade em uma carga de trabalho não se transfere para outra, portanto, meça em seus prompts reais em vez de confiar em uma captura de tela de benchmark.

Um aviso prático dos documentos que se aplica a ambos os modelos: edições repetidas ainda podem desviar detalhes que você pretendia congelar. Reafirme suas restrições a cada passagem e, quando uma região precisar permanecer idêntica em nível de pixel, componha a edição aprovada de volta ao original em vez de pedir ao modelo para preservá-la.

O que realmente melhorou

Três coisas mudaram de uma maneira que você notará em cerca de dez minutos de uso.

A latência caiu, em até 50%, dependendo da carga de trabalho. Esse número vem do material de lançamento da OpenAI e depende da carga de trabalho, mas a direção é consistente. Para quem gera uma dúzia de variantes do mesmo ativo, o efeito composto é maior do que a manchete.

A edição tornou-se mais fiel. Ambos os modelos melhoraram a edição precisa e a preservação do assunto, que é o modo de falha que tornava os modelos de imagem anteriores frustrantes para o trabalho de produção real: você pede uma mudança e o modelo redesenha silenciosamente o rosto, altera a geometria do produto ou redefine a iluminação. O GPT Image 2.5 mantém mais do quadro estável enquanto altera a parte que você nomeou.

Artefatos de ruído diminuíram. O grão visível e o borrão que apareciam nas saídas de imagem GPT anteriores, particularmente em regiões planas e gradientes, foram reduzidos. Essa é a diferença entre um ativo que você pode entregar e um ativo que você precisa limpar.

Quanto custa o GPT Image 2.5

O preço é idêntico em ambas as variantes e idêntico às taxas de token do GPT Image 2.

A saída de texto não é cobrada, porque esses modelos emitem imagens em vez de texto. Vale ressaltar: a OpenAI diz que a calculadora de tokens do GPT Image 2 não estima o consumo do GPT Image 2.5, portanto, se você estiver orçando a partir de uma planilha criada no modelo antigo, refaça-a a partir de uma amostra real de suas próprias solicitações.

A importante questão de custo não é o preço por milhão de tokens de qualquer maneira. É o custo por imagem aceita. Um modelo mais rápido e barato que precisa de quatro novas tentativas para passar na revisão é mais caro do que um mais lento que acerta na segunda tentativa. Acompanhe a taxa de novas tentativas junto com a fatura.

Como usar o GPT Image 2.5 no Runable

No Runable, você não escolhe um endpoint ou conecta uma solicitação. Você descreve a imagem que deseja como parte da tarefa que já está realizando, e o Agente lida com a seleção, geração e posicionamento do modelo.

Inicie uma tarefa e diga o que precisa. "Construa para mim uma página de destino para uma marca de café gelado e gere a foto principal" é uma instrução completa. O Agente escreve a página, gera a imagem com o GPT Image 2.5 e a coloca no slot principal nas dimensões certas. O mesmo se aplica dentro de um deck, relatório, carrossel ou listagem de produtos.

Itere na mesma conversa. Como o GPT Image 2.5 foi criado para edição de várias etapas, as instruções de acompanhamento funcionam como você esperaria: "mesma foto, luz mais quente, mova a lata para o terço esquerdo" altera essas coisas e deixa o resto como está. Diga o que deve permanecer fixo e o modelo o manterá.

Peça o formato que você precisa. PNG transparente para um logotipo, paisagem 4K para um pôster de impressão, um quadrado fechado para redes sociais. Diga em linguagem simples e o Agente mapeia para o tamanho e a configuração de fundo corretos.

O motivo pelo qual vale a pena fazer isso dentro de um Agente em vez de uma janela de chat é que as imagens quase nunca são o produto final. O deck é o produto final. O site é o produto final. Gerar uma imagem em uma ferramenta, baixá-la e arrastá-la para outra é a parte lenta do trabalho, e é a parte que o Runable remove. O Runable tem um plano gratuito para testá-lo, com o Pro a US$ 20/mês como o plano mais popular e o Max a US$ 100/mês para uso intenso.

Solicitando o GPT Image 2.5: cinco regras que funcionam

A OpenAI publicou um guia de prompting junto com o lançamento. As partes que mais importam na prática:

Nomeie o resultado e seu uso. "Fotografia de produto para uma listagem de e-commerce" leva você mais longe do que uma descrição do objeto sozinho, porque diz ao modelo as convenções a seguir.

Descreva detalhes visíveis, não o clima. Materiais, direção da iluminação, cor e meio superam adjetivos. Peça "fotorrealista" ou "fotografia real" explicitamente quando esse for o objetivo, porque o modelo não assumirá isso.

Cite o texto exato e diga quantas vezes ele aparece. Coloque o texto necessário entre aspas, descreva sua posição e tipografia e, em seguida, peça que não haja texto adicional. Verifique a ortografia na saída sempre.

Separe a mudança das restrições. Para edições, diga "mude apenas X" e liste o que deve sobreviver: identidade, geometria, layout, rótulos, iluminação. Nomear as exclusões é o que impede o desvio.

Atribua funções às referências. Quando você passar várias entradas, identifique cada uma por número e finalidade, assunto, estilo ou fundo, e explique como elas se combinam.

GPT Image 2.5 versus Nano Banana Pro

O Nano Banana Pro do Google é a alternativa óbvia, e também está disponível no Runable, então esta é uma escolha que você pode fazer por tarefa em vez de por assinatura.

O GPT Image 2.5 Sunburst é a melhor escolha para fotorrealismo, renderização precisa de texto, ativos de fundo transparente e edições onde a identidade e a geometria do produto precisam sobreviver intactas. Ele recompensa prompts estruturados com seções rotuladas.

O Nano Banana Pro mantém a identidade do personagem e do produto de forma mais consistente em muitas gerações separadas e independentes, funde mais imagens de referência em uma única chamada e recompensa frases descritivas naturais em vez de campos rígidos. Se você estiver produzindo uma longa série de imagens que precisam apresentar o mesmo personagem, essa consistência é o fator decisivo.

O resumo honesto: escolha o Sunburst quando uma imagem precisar estar certa, e o Nano Banana Pro quando quarenta imagens precisarem combinar. O Flare cobre o volume entre os dois.

Se você quiser ver como o GPT Image 2.5 se encaixa em um fluxo de trabalho criativo mais amplo, a comparação dos melhores geradores de imagem por IA é uma referência útil para saber como esta geração de modelos se compara. Para equipes que já usam o Runable, o guia completo de 2026 para o Runable percorre como configurar tarefas que combinam geração de imagem com documentos, decks e sites. E se o lançamento do GPT-6 Astra no início deste mês mudou a forma como você pensa sobre a seleção de modelos, o post de lançamento do GPT-6 Astra aborda o que esse modelo adiciona e quando escolhê-lo em vez da pilha de imagens. Para pequenas empresas decidindo onde a geração de imagens por IA se encaixa em um conjunto de ferramentas mais amplo, ferramentas de IA para pequenas empresas classifica as opções por tipo de trabalho.

FAQ

O que é o GPT Image 2.5?

O GPT Image 2.5 é a família de modelos de geração e edição de imagens da OpenAI, lançada em 8 de setembro de 2026. Ele vem como dois modelos de API, gpt-image-2.5-flare para velocidade e gpt-image-2.5-sunburst para qualidade, e também está disponível no ChatGPT e no Runable.

Qual é a diferença entre Flare e Sunburst?

O Flare é o modelo pequeno otimizado para velocidade, com qualidade de imagem comparável ao GPT Image 2. O Sunburst é o modelo base otimizado para qualidade, com detalhes mais nítidos, iluminação mais natural e maior controle. Ambos suportam as mesmas configurações de qualidade, tamanhos e fundos transparentes.

O GPT Image 2.5 pode gerar imagens em 4K?

Sim. Ele suporta resoluções personalizadas de até 3840x2160, com cada borda limitada a 3.840 pixels e ambas as bordas como múltiplos de 16. A OpenAI marca saídas acima de 3.686.400 pixels totais como experimentais, portanto, verifique os resultados nesse tamanho antes de confirmar na produção.

Quanto custa o GPT Image 2.5?

Ambos os modelos são cobrados a US$ 5 por milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 por milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 30 por milhão de tokens de saída de imagem, com entrada em cache a US$ 1,25 e US$ 2,00, respectivamente. A saída de texto não é cobrada. No Runable, a geração de imagens é coberta pelos créditos do seu plano.

Devo migrar do GPT Image 2?

Se o GPT Image 2 já atende ao seu padrão de qualidade, teste o Flare primeiro e procure pelo ganho de latência. Se não, teste o Sunburst e confirme a qualidade antes de otimizar qualquer outra coisa. Mantenha prompts, referências e dimensões inalterados para a primeira comparação, para que você esteja medindo o modelo e não suas próprias edições.

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Pare de gerar imagens em uma ferramenta e colá-las em outra

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