Introductie van Images 2.6: OpenAI zet beweging achter de API

OpenAI bracht Images 2.6 op 4 november 2026 uit, en de demo die het koos was een zwaaiende mascotte. Dat is de versie van deze lancering die de meeste berichtgeving zal bevatten: ChatGPT kan nu een loopende GIF maken van een prompt of een foto, de afspeelsnelheid aanpassen, door de frames stappen en er een corrigeren. De versie waar ontwikkelaars om zouden moeten geven, is stiller. Dezelfde release bracht twee nieuwe API-modellen online — GPT-Image-2.6 Flare, afgestemd op latentie, en GPT-Image-2.6 Sunburst, afgestemd op detail en op het stabiel houden van een onderwerp door een reeks bewerkingen heen — en voegde vier bedieningselementen toe die veranderen hoe je een afbeeldingsaanroep schrijft, niet alleen hoe snel die terugkeert. Images 2.6 is live in ChatGPT, in Codex en via de API op elk ChatGPT-abonnementsniveau, op web, desktop en mobiel.

Dit stuk gaat over wat er daadwerkelijk is veranderd, wat het kost, en welke van de claims bij de lancering al enig bewijs hebben. Het korte antwoord op de laatste vraag: vrijwel geen, omdat het model één dag oud is.

Wat is er op 4 november uitgebracht?

Vijf dingen, ruwweg geordend naar hoeveel ze een productieworkflow veranderen.

• Geanimeerde GIF-uitvoer. Een stilstaand beeld wordt een korte loop. In ChatGPT kun je de afspeelsnelheid instellen, afzonderlijke frames bekijken en ze bewerken voordat je ze deelt. In de API is het een uitvoerformaat naast PNG, JPEG en WebP, beschikbaar op beide nieuwe modellen.

• Een complexiteitsparameter.Laag, gemiddeld of hoog, en het is geen kwaliteitsregelaar. Het bepaalt hoeveel planning het model doet voordat het tekent. De richtlijn van OpenAI voor ontwikkelaars is om laag te beginnen voor gewone bewerkingen en het alleen te verhogen wanneer een scène meerdere elementen of beperkingen bevat die samen moeten blijven bestaan.

• Markup-gestuurde bewerking. Je stuurt de bronafbeelding plus een gemarkeerde overlay die precies aangeeft waar de wijziging hoort. De overlay is een transparante PNG die overeenkomt met de afmetingen van de eerste afbeelding, en kan niet in hetzelfde verzoek worden gecombineerd met een masker. Dit is het ChatGPT-gebaar "teken op de afbeelding", verheven tot een parameter.

• SVG-export. Vectoruitvoer rechtstreeks vanuit de afbeeldingsaanroep, wat van belang is voor logo's, iconensets en alles wat naar een print- of ontwerppipeline gaat die anders een raster opnieuw zou moeten traceren.

• Snelheid.OpenAI beweert dat de generatie in totaal ongeveer 50% sneller is. Voor Flare op lage kwaliteit wordt ongeveer zes seconden per afbeelding genoemd — het getal dat een GIF-preview interactief laat aanvoelen in plaats van batchmatig.

ChatGPT kreeg ook herbruikbare referentieafbeeldingen, zodat een terugkerend personage, huisdier of product niet bij elke beurt opnieuw hoeft te worden geüpload. Niets hiervan is een nieuw basismodel in architectonische zin. Het is een capaciteitsrelease op de Images-lijn die begon met Images 2.0 in april 2026 en in september met Images 2.5 in twee niveaus werd opgesplitst.

De twee API-modellen zijn een routeringsbeslissing, geen marketingopsplitsing.

GPT-Image-2.6 Flare en GPT-Image-2.6 Sunburst hebben dezelfde prijs. Het zijn niet hetzelfde model met een andere standaardinstelling. Flare is gebouwd om snel resultaat te leveren en verbetert volgens OpenAI ook de lay-outkwaliteit voor posters en productafbeeldingen — de compositiegevallen waarin tekst en objecten op een specifieke plek moeten staan. Sunburst is gebouwd voor gedetailleerde composities en voor wat stilletjes het lastige onderdeel van beeldgeneratie is geworden: een onderwerp herkenbaar zichzelf laten blijven door tien opeenvolgende bewerkingen.

Die splitsing is het nuttigste gegeven in de release, omdat ze aansluit bij twee verschillende taken die vroeger één model deelden. Een thumbnailgenerator, een storyboardschetser of een voorbeeld in de chat wil Flare. Een merkassetenpijplijn die dezelfde hero-afbeelding voor vijftig SKU's bewerkt, wil Sunburst en betaalt daar graag de extra seconden voor.

Beide nemen tekst en afbeeldingen als invoer en geven afbeeldingen als uitvoer, via /v1/images/generations en /v1/images/edits. Geen van beide is een algemeen chatmodel en geen van beide accepteert video.

Wat het kost, in de enige eenheden die ertoe doen

OpenAI factureert deze modellen per token, niet per afbeelding, en de tariefkaart is ongewijzigd ten opzichte van Images 2.5:

• Tekstinvoer — $5,00 per miljoen tokens, $1,25 gecachet.

• Afbeeldingsinvoer — $ 8,00 per miljoen tokens, $ 2,00 gecachet.

• Afbeeldingsuitvoer — $30,00 per miljoen tokens.

Omdat uitvoertokens schalen met het aantal pixels dat het model daadwerkelijk schildert, zijn de kosten per afbeelding een bereik, geen vast getal. Bij 1K komt een render van lage kwaliteit uit op ongeveer een halve cent en een van hoge kwaliteit op ongeveer vijf cent; ga je naar 2K, dan bereikt hoge kwaliteit ruwweg tien cent. Hetzelfde tokentarief dat duur lijkt naast een concurrent met een vaste prijs per afbeelding, lijkt gewoon zodra je beseft dat je betaalt voor de resolutie die je hebt gevraagd, in plaats van voor een gemiddelde over een niveau.

Die structuur is ook de reden dat een ongewijzigde tariefkaart in de praktijk toch een prijsverlaging kan zijn. Als Images 2.6 dezelfde kwaliteit haalt in 50% minder kloktijd, en het aantal tokens per afbeelding vergelijkbaar is, blijven de kosten van een gegeven output gelijk terwijl de kosten van de pipeline eromheen dalen. Batchworkloads die afbeeldingen 's nachts in de wachtrij zetten, merken daar niets van. Alles wat interactief is, wel.

Op het moment van schrijven biedt OrcaRouter Images 2.6 niet aan, dus de eerlijke beschikbaarheidsregel is OpenAI's eigen API en verschillende platforms van derden. Wat onze catalogus vandaag wel bevat, is de vorige generatie, GPT-Image-2.5 Flare en GPT-Image-2.5 Sunburst, naast Google's Gemini- en Imagen-beeldmodellen en xAI's Grok Imagine Image — allemaal op één sleutel, tegen de lijstprijs van de provider met 0% opslag, met automatische failover tussen providers. Wanneer een model hier arriveert, is de prijs van de leverancier op dezelfde dag onze prijs; we voegen daar geen routeringsmarge aan toe.

Wat we je nog niet kunnen vertellen

Er is geen onafhankelijke score voor Images 2.6. We hebben op 5 november de text-to-image- en image-editingboards van Artificial Analysis gecontroleerd, en geen van beide vermeldt GPT-Image-2.6 Flare of Sunburst; de top van de text-to-imageboard is nog steeds de vorige generatie: GPT Image 2.5 Sunburst met 1.224 Elo en GPT Image 2.5 Flare met 1.208. Dat is geen kritiek op het nieuwe model. Het is simpelweg hoe 'één dag oud' eruitziet in een preferentiearena die duizenden paarsgewijze stemmen nodig heeft voordat er een getal wordt gepubliceerd.

De enige ranglijst waarnaar OpenAI kan verwijzen is Design Arena, waar volgens OpenAI Sunburst de eerste plaats heeft ingenomen en zijn eigen voorganger heeft verdrongen. Behandel dat als een door de leverancier aangehaald arenaresultaat en niet als een geaudite benchmark: de claim is specifiek en controleerbaar, maar Design Arena heeft geen Elo voor het nieuwe model gepubliceerd die wij konden verifiëren, en een positie in een arena is een preferentiemaatstaf, niet een getrouwheidsmaatstaf.

De best onderbouwde bewering is de minst glamoureuze. OpenAI zegt dat de dienst nu meer dan 4 miljard afbeeldingen per week genereert via ChatGPT en de API, tegen 3 miljard in september. Dat is een gebruikscijfer, geen kwaliteitscijfer, en het is zelfgerapporteerd — maar een sprong van 33% in zeven weken is precies het soort cijfer dat verklaart waarom het werk aan snelheid voorrang kreeg boven een nieuwe sprong in piekgetrouwheid.

Het naamconflict waar je van moet weten

Microsoft heeft MAI-Image-2.6 in augustus 2026 uitgebracht. Het is een ander model van een ander bedrijf, het heeft een eigen API-oppervlak via het platform van Microsoft en het heeft al onafhankelijke scores: 1.168 Elo op de tekst-naar-afbeelding-ranglijst van Artificial Analysis en 1.151 op bewerken. Als je deze week zoekt naar "Images 2.6 benchmarks", zal een aanzienlijk deel van de resultaten over dat model gaan, of zullen ze de twee door elkaar halen.

Het onderscheid dat ertoe doet wanneer je een specificatieblad leest: de lijn van OpenAI is Images als productnaam en GPT-Image-2.6 als API-identificatie. Die van Microsoft is MAI-Image-2.6. Ze delen geen gewichten, prijzen of een rij op een leaderboard. Iedereen die vandaag een Elo citeert voor "Images 2.6", citeert vrijwel zeker de ene voor de andere.

Wie moet zich verplaatsen, en wie moet wachten

Als je pipeline al op GPT-Image-2.5 draait en de bottleneck interactieve latentie is, is Flare een eenvoudige vervanging en is het risico van een pas één dag oude versie laag: dezelfde endpoints, dezelfde tokenrates, dezelfde uitvoervormen, een gedocumenteerde snelheidswinst. Als je bottleneck editdrift is — de vijfde bewerking die stilletjes een gezicht of een logo verandert — dan is Sunburst de interessante optie, en het is de moeite waard om die met een afgebakende test te proberen in plaats van een migratie, omdat de consistentieclaim precies de claim is waarvoor nog geen onafhankelijk bewijs is.

Als je eigenlijk de GIF-functie wilde, let dan op de kanttekening die vroege reviewers tegenkwamen: de uitrol verliep geleidelijk en sommige accounts hadden hem niet vanaf dag één. GIF's worden op de API ook niet geaccepteerd als invoerformaat — je kunt er wel een maken, maar er niet een terug invoeren.

Wat de komende twee weken in de gaten moet worden gehouden, is het verschijnen van de Artificial Analysis-rij. Wanneer GPT-Image-2.6 Sunburst een Elo krijgt, is de nuttige vergelijking niet met het open-weightveld, maar met de 1.224 van GPT Image 2.5 Sunburst — want dat is het getal dat OpenAI moet verslaan om te rechtvaardigen dat dit een nieuwe generatie is en niet een tuningronde.