GPT Image 2.5来了，Flare光影还是Sunburst色彩？

最近不少录友问我：GPT Image 2.5 的 Flare 和 Sunburst 到底选哪个？国内怎么调用？

我之前写过 GPT Image 2 的调用教程，当时模型只有一个 gpt-image-2。

现在 OpenAI 升级到了 GPT Image 2.5，直接给了两个版本：

• gpt-image-2.5-flare：光影更强，对比更戏剧化
• gpt-image-2.5-sunburst：色彩更鲜艳，画面更温暖明亮

不是一个模型的两种清晰度设置，而是两套不同的视觉风格。

我实际跑了一遍，同样的提示词，Flare 生成的图光影对比明显，Sunburst 生成的图色彩饱和度更高。

上面这张是用 gpt-image-2.5-flare 生成的，可以看到光影层次和高光细节。

下面我把两个模型的区别、选择逻辑和完整调用代码都写清楚，代码可以直接复制跑。

为什么GPT Image 2.5要分Flare和Sunburst？

先说结论：不是技术缺陷，是主动设计的风格分支。

OpenAI 发现不同使用场景对视觉风格的需求差异很大：

场景	核心需求	适合的模型
产品海报、封面设计、品牌视觉	视觉冲击力、光影层次、高级感	Flare
社交媒体配图、儿童插画、节日主题	色彩鲜艳、明亮愉悦、亲和力	Sunburst
技术文档插图、流程图配图	清晰表达、信息传递	两者都可以，看整体设计风格

Flare 的视觉特征：

• 光影对比强，有明显的高光和阴影
• 适合表现质感、空间感和戏剧化效果
• 整体色调偏冷静、专业
• 更接近商业摄影和电影级渲染

Sunburst 的视觉特征：

• 色彩饱和度高，整体明亮温暖
• 适合表现活力、欢快和亲和力
• 整体色调偏暖、友好
• 更接近插画、动画和社交媒体风格

你不需要两个都用。根据你的实际内容风格，选一个主力模型就行。

如果你做的是：

• 产品官网、品牌设计、专业内容 → 优先 Flare
• 社交账号、知识科普、轻松内容 → 优先 Sunburst

不确定的话，可以同一提示词分别生成一张，对比后再决定。

GPT Image 2.5和GPT Image 2有什么关系？

GPT Image 2.5 是 GPT Image 2 的升级版，主要改进：

1. 视觉风格更可控：拆分成 Flare 和 Sunburst 两条线
2. 中文文字生成更准确：尤其是标题、标签、短句
3. 细节表现更稳定：人物表情、物体质感、光影过渡
4. 尺寸支持更灵活：自定义尺寸的实验范围扩大

模型名从：

gpt-image-2

变成：

gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-sunburst

接口地址、参数结构、返回格式和 GPT Image 2 完全一样，只需要把模型名换掉就能用。

如果你之前已经接入了 GPT Image 2，升级到 2.5 只需要改一行配置。

为什么我用API中转站调用GPT Image 2.5？

如果你已经有 OpenAI 官方 API Key、付款和网络都正常，当然可以直接调用官方接口。

但很多国内录友真正卡住的不是代码，而是这些事：

• 没有合适的海外付款方式
• 官方 API 网络不稳定
• 不想继续折腾 OpenAI 账号
• 只是偶尔给文章和项目生成几张图
• 希望后台能直接看到调用记录和余额变化

我现在用的是 API 中转站 (opens new window)。注册后创建一个独立 Token，把官方地址换成中转站的地址，模型名仍然填写 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst。

整个调用只需要三项配置：

API Base URL：https://你的中转站地址/v1
API Token：在中转站后台创建
模型名：gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst

这里不需要 ChatGPT Plus，也不需要把 ChatGPT 密码、邮箱验证码或 Cookie 交给平台。

Token 就是余额钥匙。不要截图发群，不要写进公开仓库。

第一步：注册账号并创建Token

先打开 API 中转站 (opens new window) 注册账号。

注册后进入后台，找到"创建 Token"或"API Key 管理"入口。

建议单独建一个生图 Token，不要和 Claude Code、Codex 或其他项目共用。这样有三个好处：

• 调用记录更容易核对
• 可以单独控制额度
• 不小心泄露时，只需要删除这一枚 Token

拿到 Token 后，在终端设置两个环境变量：

export OPENAI_API_KEY="替换成你的Token"
export OPENAI_BASE_URL="https://apidock.ai/v1"

不要把真实 Token 直接写进准备提交 Git 的代码文件。

第二步：确认账号能看到这两个模型

可以先请求模型列表：

curl -sS "${OPENAI_BASE_URL}/models" \
  -H "Authorization: Bearer ${OPENAI_API_KEY}" \
  | jq -r '.data[] | select(.id | test("gpt-image-2.5")) | .id'

正常会输出：

gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-sunburst

如果没有任何输出，先别急着生成。检查 Token、Base URL，以及平台后台是否给你的账号开放了这两个模型。

第三步：用curl生成第一张Flare图

最小请求如下：

curl -sS "${OPENAI_BASE_URL}/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer ${OPENAI_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "画一张手绘卡通插画：年轻程序员站在电脑前，屏幕上显示代码和图片缩略图，光线从屏幕照亮程序员的脸，背景是柔和的暖色调办公室。画面上方写中文标题：Flare光影已跑通",
    "size": "1536x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' \
  | base64 --decode > gpt-image-2-5-flare-demo.png

macOS 自带的 base64 如果不支持 --decode，把最后一行改成：

  | base64 -D > gpt-image-2-5-flare-demo.png

执行后，当前目录会生成 gpt-image-2-5-flare-demo.png。

这里最关键的是四个参数：

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "size": "1536x1024",
  "quality": "low",
  "output_format": "png"
}

尤其是 quality。当前平台只支持 low，不要照搬官方示例改成 medium 或 high。

第四步：同样的提示词，换成Sunburst对比

把上面的命令里，模型名改成：

"model": "gpt-image-2.5-sunburst"

提示词保持不变，输出文件名改成：

> gpt-image-2-5-sunburst-demo.png

这样你手里就有两张图，可以直接对比 Flare 和 Sunburst 的实际效果。

Node.js完整代码：同时生成两张图对比

curl 适合快速验证。如果要接进项目或批量生成，用下面这段 Node.js：

import fs from "node:fs";

const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
const baseUrl = process.env.OPENAI_BASE_URL;

if (!apiKey || !baseUrl) {
  throw new Error("缺少 OPENAI_API_KEY 或 OPENAI_BASE_URL");
}

const prompt = `
画一张手绘卡通风格插画：柔和暖色调、扁平手绘、线条圆润可爱。
场景：年轻程序员站在工作台前，左手拿着调色板，右手指向两幅挂在墙上的画。左边的画光影对比强烈，右边的画色彩鲜艳明亮。
构图：横版，上方留出标题区，人物和画作位于中央安全区域。
必须出现的文字：标题"Flare光影 vs Sunburst色彩"，右下角水印"卡码大模型"。
要求：中文逐字呈现，不增字、不漏字、不生成乱码。
禁止：不要3D，不要写实，不要其他品牌或水印。
`.trim();

async function generateImage(model, outputFile) {
  console.log(`正在生成 ${model} 图片...`);

  const response = await fetch(`${baseUrl}/images/generations`, {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model,
      prompt,
      size: "1536x1024",
      quality: "low",
      output_format: "png",
    }),
    signal: AbortSignal.timeout(300_000),
  });

  const result = await response.json();

  if (!response.ok) {
    throw new Error(`生图失败（${response.status}）：${JSON.stringify(result.error)}`);
  }

  const imageBase64 = result.data?.[0]?.b64_json;
  if (!imageBase64) {
    throw new Error("响应中没有 data[0].b64_json");
  }

  fs.writeFileSync(outputFile, Buffer.from(imageBase64, "base64"));
  console.log(`图片已保存：${outputFile}`);
}

// 生成 Flare 版本
await generateImage("gpt-image-2.5-flare", "demo-flare.png");

// 生成 Sunburst 版本
await generateImage("gpt-image-2.5-sunburst", "demo-sunburst.png");

console.log("两张图都已生成，可以对比效果");

保存为 generate-image-2-5.mjs，然后执行：

node generate-image-2-5.mjs

这段代码会依次生成两张图，提示词完全一样，只有模型名不同。

生成后直接打开对比，就能看出 Flare 和 Sunburst 的实际差异。

关键参数说明

model：必须精确到版本号

"model": "gpt-image-2.5-flare"

或者：

"model": "gpt-image-2.5-sunburst"

不要写成：

• gpt-image-2.5（缺少风格后缀）
• gpt-image-25-flare（版本号格式错误）
• gpt-image-2-flare（版本号是2，不是2.5）

size：支持自定义尺寸

和 GPT Image 2 一样，GPT Image 2.5 支持自定义 WIDTHxHEIGHT：

1. 宽和高都必须是 16 的倍数
2. 宽高比必须在 1:3 到 3:1 之间
3. 高于 2560×1440 属于实验范围
4. 当前最高支持 3840×2160

常用尺寸：

用途	建议尺寸	比例
头像、图标、方形配图	1024x1024	1:1
文章横图、博客配图	1536x1024	3:2
竖版海报、人物全身图	1024x1536	2:3
视频封面、宽屏头图	1536x864	16:9
2K宽屏图	2560x1440	16:9
4K宽屏图	3840x2160	16:9

第一次调用建议先用 1536x1024 跑通，再测试自定义尺寸。

quality：当前只支持low

通过 API 中转站调用时，quality 参数固定：

"quality": "low"

不要改成 medium 或 high，当前平台只支持 low。

low 不是"只能生成糊图"。图片尺寸和渲染质量是两个不同参数：

• size 决定输出图片有多少像素
• quality 更影响细节密度、纹理、文字和复杂场景的表现

对公众号配图、博客插图、社交媒体和产品原型，1536x1024 + low 已经够用。

output_format：建议用PNG

"output_format": "png"

PNG 兼容性最好，文字边缘也更稳，排查 base64 解码时最省事。

也支持 jpeg 和 webp，但第一次跑通前建议先用 PNG。

怎么让GPT Image 2.5把中文写对？

GPT Image 2.5 的中文文字生成比 2.0 更准，但提示词仍然不能只写一句"帮我加个标题"。

我的做法是把文字单独列出来：

【必须出现的文字】
标题："Flare光影 vs Sunburst色彩"
水印："卡码大模型"
要求：以上中文逐字呈现，不增字、不漏字、不改字，不生成其他乱码文字。

再补三条约束：

1. 明确每段文字放在哪里
2. 一张图不要塞十几段文字
3. 标题、对白和水印都用引号标出原文

OpenAI 的 GPT Image 提示词指南 (opens new window) 也建议把需要逐字出现的文字明确引用。

不要把一页 PPT 硬塞进生图模型。 图里放一句标题、两三个短标签就够了，详细解释放回文章正文。

Flare和Sunburst怎么选？实测对比

我用同一段提示词分别生成了 Flare 和 Sunburst 两张图，直观对比一下：

维度	Flare	Sunburst
光影对比	高光和阴影明显，层次感强	整体偏亮，阴影较浅
色彩饱和度	中等，偏冷静专业	高，色彩鲜艳温暖
视觉冲击力	强，适合吸引注意力	中等，适合亲和友好
适合场景	产品海报、品牌视觉、封面设计	社交媒体、儿童内容、节日主题
整体氛围	专业、高级、戏剧化	活泼、愉悦、温暖

我的选择建议：

1. 做产品官网、品牌设计、技术文档：优先 Flare，视觉更专业
2. 做公众号、知识科普、社交账号：优先 Sunburst，更容易亲近
3. 做儿童内容、节日活动、游戏素材：优先 Sunburst，色彩更讨喜
4. 做电商海报、产品展示、高端品牌：优先 Flare，质感更强

不确定怎么选？ 就用同一提示词分别生成一张，对比后再决定。

两个模型的调用成本一样，不存在"先试试便宜的"这种考虑。

常见报错怎么处理？

401：Token不对

检查：

• OPENAI_API_KEY 是否真的加载
• Token 前后有没有空格
• 平台后台的 Token 是否已被删除或过期

404：接口地址或模型名写错

正确地址：

/v1/images/generations

正确模型名：

gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-sunburst

不要写成 gpt-image-2.5、gpt-image-25-flare 或 gpt-image-2-flare。

400：quality参数不支持

如果报错信息提到 quality，改回：

"quality": "low"

当前平台只支持 low，不要写 medium 或 high。

成功了，却找不到图片URL

去读：

result.data[0].b64_json

然后 base64 解码落盘。不要读取 data[0].url。

GPT Image 模型返回的就是 base64 图片数据，不是永久图片 URL。

图片文字偶尔写错

别把完整提示词推翻重写，只针对文字重试：

保持人物、画风、构图和配色不变。
只修正标题为："Flare光影 vs Sunburst色彩"。
要求逐字正确，不添加其他文字。

如果连续两次仍然写错，就让模型预留干净标题区，后期用可靠中文字体贴字。

生图模型进步很快，但生产流程不能全靠运气。

建议先小额跑通

任何 API 中转站都不要一上来放大量余额。

我的建议很简单：

1. 注册账号，创建一枚只用于生图的 Token
2. 先请求 /models，确认能看到 gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst
3. 用 1536x1024、quality: "low" 生成一张 Flare 和一张 Sunburst
4. 回后台核对调用记录和实际扣费
5. 确认没问题，再接进自己的脚本或内容工作流

具体价格、赠送额度和实验尺寸支持都可能调整，以平台后台当前显示为准。

别只看"模型列表里有"就开始批量跑。能生成、能落盘、账能对上，这才叫真正跑通。

最后

GPT Image 2.5 的 Flare 和 Sunburst 不是一个模型的两种清晰度，而是两套视觉风格。

记住四个东西就行：

接口：/v1/images/generations
模型：gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst
清晰度：low
结果：data[0].b64_json

选 Flare 还是 Sunburst，取决于你的内容风格和视觉需求：

• Flare：光影对比强、戏剧化、专业感
• Sunburst：色彩鲜艳、明亮温暖、亲和力

不确定就同一提示词各生成一张，对比后再决定。

一句提示词，光影和色彩都能跑通。

相关阅读

• 国内怎么调用GPT Image 2生图？API接入、中文提示词完整教程
• 没有ChatGPT账号，国内怎么用GPT-5.6？
• GPT-5.6 Luna、Terra、Sol API国内怎么接入？
• 中转站怎么样？靠谱中转站避坑测评推荐