GPT-Image-2.5 Flare và Sunburst: OpenAI tách API tạo ảnh thành tốc độ và độ chính xác

API hình ảnh của OpenAI giờ đây có hai mô hình chủ lực thay vì một. Ngày 8 tháng 9 năm 2026, công ty giới thiệu GPT-Image-2.5 Flare và GPT-Image-2.5 Sunburst — hai mô hình chị em trong cùng bản nâng cấp 2.5, được phân chia theo khối lượng công việc thay vì theo thế hệ. Flare được định vị là lựa chọn mặc định, nhanh chóng cho việc tạo hình ảnh hàng ngày và quy mô lớn; Sunburst là mô hình chậm hơn, ưu tiên độ chính xác, dành cho các tác vụ mà việc kiểm soát chỉnh sửa quan trọng hơn thời gian xử lý. Cả hai đều xuất hiện trên Images API cùng ngày với đợt ra mắt ChatGPT Images 2.5 cho người dùng phổ thông, và đều mở rộng dòng GPT-Image-2 mà OpenAI phát hành vào tháng 4 — dòng sản phẩm đã được cộng đồng theo dõi kể từ khi một vụ rò rỉ Codex lộ diện vào ngày 3 tháng 9.

Đối với nhà phát triển, sự thay đổi mang tính thực tế là ngay lập tức: quyết định không còn là "gọi model hình ảnh nào?" mà là "trong hai model anh em, cái nào phù hợp với khối lượng công việc này?" Câu trả lời quan trọng đối với chi phí và độ trễ, vì hai model không thể hoán đổi cho nhau về mặt tốc độ. Mọi thứ dưới đó chỉ là tuyên bố của OpenAI — các số liệu về tốc độ, chất lượng và an toàn đều đến từ nhà cung cấp và các đối tác đã được công bố, và tính đến ngày 9 tháng 9 năm 2026, chưa model nào trong số các model 2.5 có điểm benchmark độc lập.

Hai mẫu, một nâng cấp

Thông báo dành cho nhà phát triển của OpenAI phân loại cặp mô hình theo trường hợp sử dụng. GPT-Image-2.5 Flare — định danh là gpt-image-2.5-flare — là lựa chọn mặc định cho hầu hết các ứng dụng. OpenAI định vị nó cho nội dung của nhà sáng tạo và mạng xã hội, trải nghiệm sản phẩm, tìm kiếm trực quan, tạo mẫu hình ảnh nhanh, tài sản thương hiệu và mọi quy trình tạo sinh khối lượng lớn. Công ty cho biết Flare tạo ra hình ảnh chất lượng cao hơn GPT-Image-2 với độ trễ thấp hơn tới 50% và, theo đánh giá của chính họ, tạo sinh nhanh hơn GPT-Image-2 khoảng hai đến bốn lần; khách hàng sớm đã được công bố là Manus cũng báo cáo độc lập rằng họ thấy tốc độ tăng gấp 2–4× cùng đầu ra nền trong suốt tốt hơn trong quá trình sử dụng. Tài liệu tham chiếu API gắn nhãn Flare là mô hình "nhỏ" trong cặp.

GPT-Image-2.5 Sunburst — định danh gpt-image-2.5-sunburst — là phiên bản cao cấp. OpenAI xây dựng nó cho các quy trình làm việc được hưởng lợi từ khả năng kiểm soát chặt chẽ hơn qua từng lần chỉnh sửa: sáng tạo chiến dịch sẵn sàng sản xuất, hình ảnh sản phẩm trau chuốt, tài liệu tiếp thị và các công cụ thiết kế nơi độ chính xác thương hiệu là điều cốt yếu. Nó mất nhiều thời gian hơn cho mỗi lần tạo so với Flare, và sức mạnh tính toán tăng thêm đó mang lại thứ mà OpenAI mô tả là một cấp độ chính xác và trung thực chi tiết bổ sung trong các lần chỉnh sửa. Tài liệu tham chiếu API gắn nhãn Sunburst là mô hình "cơ sở" — mô hình lớn hơn và thận trọng hơn trong hai phiên bản. Higgsfield AI, một khách hàng đầu tiên khác đã được công bố, cho biết mô hình "hiểu được những gì không nên thay đổi," một cách diễn đạt ngắn gọn hữu ích cho toàn bộ thông điệp của bản 2.5: giữ nguyên những phần của hình ảnh mà chỉ dẫn không yêu cầu thay đổi, ngay cả trong những cảnh phức tạp.

Adobe cho biết họ đang tích hợp cả hai mô hình vào Firefly, điều này khiến cặp mô hình này trở thành các mô hình hình ảnh OpenAI đầu tiên đến được dòng sản phẩm đó. Manus và Higgsfield AI là những khách hàng sớm được nêu tên khác, và tài liệu ra mắt của OpenAI cũng liệt kê Runway trong số các đối tác đã đánh giá bản phát hành. Runway đã đi xa hơn việc đánh giá: vào ngày 9 tháng 9, công ty đã công bố rằng GPT-Image-2.5 Flare và Sunburst hiện đã có trên nền tảng của họ — Flare được giới thiệu cho việc lặp và khám phá nhanh hàng ngày, Sunburst cho chỉnh sửa chính xác với độ trung thực cao nhất — cùng cách phân chia khối lượng công việc mà OpenAI mô tả (theo tuyên bố của Runway, chưa được xác minh độc lập). Runway trước đó đã cung cấp GPT-Image-2 như một mô hình bên thứ ba trong các công cụ sáng tạo của mình, vì vậy cặp mô hình này là một nâng cấp của tích hợp hiện có, và việc đưa cả hai mô hình lên một nền tảng sáng tạo hướng tới người tiêu dùng trong vòng một ngày sau khi API ra mắt là một khởi đầu nhanh chóng cho việc phân phối bên thứ ba.

Điều gì thực sự đã cải thiện?

Các ghi chú phát hành gom nhóm các công việc về chất lượng dưới cùng một tiêu đề chính: chi tiết sắc nét hơn, tuân thủ phong cách tốt hơn và kiểm soát chỉnh sửa nhiều hơn. Bên dưới đó, OpenAI liệt kê các thay đổi cụ thể đáng để đọc kỹ, vì chúng chính là thứ tạo nên khác biệt giữa một bản cập nhật nhỏ và một bước tiến thực sự:

• Ánh sáng tự nhiên hơn và kết cấu phong phú hơn — những yếu tố chất lượng đầu ra mà các nhà đánh giá luôn mô tả là bước nhảy vọt rõ rệt so với Images 2.0.

• Giữ nguyên chủ thể tốt hơn từ ảnh tham chiếu — các đặc điểm khuôn mặt và chi tiết nhận dạng được duy trì xuyên suốt lần tạo sinh thay vì bị tái tạo mới mỗi lần.

• Chỉnh sửa đa lượt đáng tin cậy hơn — các thay đổi trước đó vẫn giữ nguyên ổn định và mỗi lần chỉnh sửa tiếp theo kế thừa kết quả trước đó mà không làm suy giảm các vùng không liên quan của hình ảnh.

• Độ trễ tạo sinh thấp hơn tới 50% so với Images 2.0 ở phía người tiêu dùng, đây cũng là câu chuyện tốc độ mà Flare kể ở phía API.

• Khả năng xử lý văn bản sắc nét hơn và nền trong suốt {{1}}—{{/1}} hai tính năng mà người mua API hình ảnh thường đánh giá nhất; {{2}} ghi chú về nền trong suốt của Manus {{/2}} {{3}} là sự xác nhận độc lập duy nhất cho đến nay. {{4}} {{/4}} {{5}} {{/5}} {{6}} {{/6}}

OpenAI cũng cho biết mọi đầu ra đều mang siêu dữ liệu C2PA và một hình mờ vô hình — điều này không thay đổi so với cách tiếp cận về nguồn gốc của GPT-Image-2 và đáng được nhắc lại vì đây là yêu cầu bắt buộc trong một số quy trình làm việc chịu sự quản lý.

Những gì API hiện đang cung cấp

Các mô hình mới được đưa vào chính các endpoint Images API mà nhà phát triển đã sử dụng — gọi tạo và chỉnh sửa — nhưng bề mặt tham số đã mở rộng. Tài liệu tham chiếu API cho các mô hình 2.5 cho thấy tham số quality có nhiều khoảng trống hơn so với những gì GPT-Image-2 từng cung cấp: auto (mặc định), low, medium, high, và hai bậc mới trên high, là xhigh và max. Tài liệu cũng ghi nhận các tùy chọn kích thước vượt qua giới hạn 2048×2048 mà GPT-Image-2 xuất xưởng cùng, lên tới 3840×2160 ở định dạng ngang và 2160×3840 ở định dạng dọc. Các ràng buộc được nêu rõ là chiều dài cạnh không lớn hơn 3840 pixel, kích thước là bội số của 16, tỷ lệ khung hình không rộng hơn 3:1 và tổng pixel nằm trong khoảng từ 655.360 đến 8.294.400 — vì vậy đầu ra lớn nhất nằm ngay trên 8 megapixel, ở vùng tầm 4K. Tham số background chấp nhận auto, opaque hoặc transparent, đây chính là cách để yêu cầu xuất PNG nền trong suốt.

Có hai lưu ý giúp đoạn văn đó không bị sai lệch. Thứ nhất, đây là các cài đặt được ghi chép cho các mã định danh 2.5 trong tài liệu tham khảo của OpenAI; việc liệu mọi cấp độ và kích thước có khả dụng trên cả hai mô hình hay không, cùng với chi phí token của từng mức chất lượng, vẫn chưa được ghi chép đầy đủ tại thời điểm ra mắt. Thứ hai, gpt-image-2 vẫn được liệt kê trong API — bản phát hành 2.5 mang tính bổ sung và các tích hợp hiện có không bị phá vỡ. Giá trên mỗi ảnh của các mô hình mới sẽ phụ thuộc vào số token mà mỗi lần tạo thực sự tiêu thụ, nghĩa là thói quen cũ lập ngân sách theo "đô la trên mỗi ảnh 1024×1024" chính là con số cần theo dõi cho đến khi dữ liệu sử dụng thực tế tích lũy đủ.

Giá cả chưa có biến động.

OpenAI giữ nguyên biểu giá token giống hệt GPT-Image-2: 8,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào hình ảnh và 30,00 USD cho mỗi triệu token đầu ra hình ảnh, ngoài các token văn bản thông thường cho lời nhắc. Để hình dung các mức giá đó có ý nghĩa gì trên mô hình trước, Artificial Analysis báo giá GPT-Image-2 (high) vào khoảng 211 USD cho 1.000 hình ảnh — tức khoảng 0,21 USD cho một đầu ra 1024×1024 chất lượng cao — và trang openai/gpt-image-2 trên OrcaRouter cũng cho thấy cùng cách phân chia token 8,00/30,00 USD. Vì các mô hình 2.5 có cùng mức giá, vấn đề chi phí hoàn toàn chỉ phụ thuộc vào lượng token tiêu thụ cho mỗi hình ảnh — đúng thứ không hề được công bố khi ra mắt.

Đó là cách tính giá quan trọng đối với bất kỳ ai đã gọi gpt-image-2 thông qua OrcaRouter. Các mô hình hình ảnh của OpenAI nằm trong số hơn 200 mô hình có sẵn thông qua API OrcaRouter, và OrcaRouter chuyển thẳng giá niêm yết của nhà cung cấp với mức cộng thêm 0% — mức giá $8.00/$30.00 trên trang mô hình openai/gpt-image-2 là số liệu của chính OpenAI, không phải của bên bán lại. Khi một nhà cung cấp thượng nguồn thêm các định danh gpt-image-2.5-flare hoặc gpt-image-2.5-sunburst, cùng một khóa API sẽ gọi được chúng, và một sự thay đổi giá từ nhà cung cấp cho một trong hai mô hình sẽ có hiệu lực phía bạn ngay trong ngày nó xuất hiện.

Flare hay Sunburst: loại nào phù hợp với bạn?

Đối với hầu hết các đội ngũ, câu trả lời trung thực là “bắt đầu với Flare và nâng cấp lên Sunburst chỉ khi một chỉnh sửa phải vượt qua sự soi xét.” Các mô hình được phân chia rõ ràng theo khối lượng công việc thay vì theo chất lượng thô, và chính định vị của OpenAI nói rằng Flare là lựa chọn mặc định. Đánh giá theo từng khía cạnh:

• Tốc độ — Flare là bản nhanh: OpenAI tuyên bố độ trễ thấp hơn tới 50 phần trăm so với GPT-Image-2, và thông lượng gấp 2–4× trong các đánh giá của họ cũng như trong quá trình sử dụng của Manus. Sunburst chủ động đánh đổi tốc độ để lấy độ chính xác và mất nhiều thời gian hơn cho mỗi lần tạo.

• Khối lượng công việc tốt nhất — Flare dành cho nội dung của nhà sáng tạo/mạng xã hội, trải nghiệm sản phẩm, tìm kiếm trực quan, tạo nguyên mẫu nhanh và tài sản thương hiệu khối lượng lớn. Sunburst phù hợp với sáng tạo chiến dịch sản xuất, ảnh sản phẩm trau chuốt và các công việc thiết kế đòi hỏi bản chỉnh sửa phải giữ vững chất lượng.

Hành vi chỉnh sửa — Sunburst là trình chỉnh sửa chặt chẽ hơn; phản hồi "hiểu điều gì không nên thay đổi" từ Higgsfield áp dụng cho toàn bộ thế hệ 2.5, nhưng Sunburst là mô hình được xây dựng để mang lại khả năng kiểm soát tối đa qua các lần chỉnh sửa liên tiếp.

• Thẻ mô hình API — Flare là mô hình "nhỏ" trong tài liệu tham chiếu của OpenAI; Sunburst là mô hình "cơ sở", nghĩa là mô hình lớn hơn và chậm hơn trong hai mô hình.

• Giá — tỷ lệ token giống hệt nhau (8,00 USD đầu vào / 30,00 USD đầu ra trên mỗi triệu token), do đó chênh lệch chi phí chỉ là số token bổ sung mà các kết quả sinh dài hơn của Sunburst tiêu thụ.

• Điểm đánh giá độc lập — chưa có cho cả hai mô hình tính đến ngày 9 tháng 9 năm 2026; hãy coi mọi tuyên bố về chất lượng và tốc độ chỉ là số liệu do nhà cung cấp công bố cho đến khi có mục trên bảng xếp hạng hoặc bài thử nghiệm độc lập của bên thứ ba có thể tái lập được công bố.

Một mô hình triển khai hợp lý cho một nhóm đã đưa sản phẩm vào vận hành là định tuyến phần lớn lưu lượng đến Flare — vì đây là lựa chọn mặc định có độ trễ thấp hơn và là phương án rẻ hơn ở cùng mức giá token — và chỉ chuyển phần lưu lượng thiên về chỉnh sửa, nhạy cảm về chất lượng sang Sunburst. Vì cả hai mô hình đều dùng chung định dạng Images API và cùng mức giá token, việc phân chia này chỉ là một thay đổi cấu hình, không phải một cuộc di trú. Cơ chế chuyển đổi dự phòng tự động giúp bạn an toàn khi thử trước khi chính thức cam kết: gửi một phần lưu lượng thực đến mô hình mới và tự động quay lại gpt-image-2 nếu gặp lỗi hoặc quá thời gian chờ, và chính các prompt của bạn — chứ không phải một trang ra mắt — sẽ quyết định mô hình chị em nào xứng đáng nhận lưu lượng.

Vị trí của bản ra mắt 2.5 trong cuộc đua mô hình hình ảnh

GPT-Image-2 vốn đã là mô hình đáng đánh bại trên các bảng xếp hạng độc lập trước khi bản phát hành này ra mắt. Trên bảng xếp hạng Artificial Analysis về chuyển văn bản thành hình ảnh, mô hình này giữ vị trí dẫn đầu với Elo 1178 — vượt qua MAI-Image-2.6 ở mức 1149, Nano Banana 2 ở mức 1121 và Muse Image ở mức 1116 — còn trên bảng xếp hạng chỉnh sửa hình ảnh, GPT-Image-2 (high) đứng thứ hai với Elo 1117, sau MAI-Image-2.6 của Microsoft ở mức 1122. Câu chuyện ra mắt của GPT-Image-2.5 là OpenAI đã lấy vị trí dẫn đầu đó và chia thành một phân khúc tốc độ cùng một phân khúc độ chính xác — đây vừa là chiến lược sản phẩm vừa là tuyên bố về chất lượng: thay vì bảo vệ một điểm số hàng đầu, hãng đang bảo vệ cùng lúc hai vị thế về giá trị trên giá.

Lời cảnh báo trung thực là chưa có số liệu đo lường nào cho các mô hình mới. Tính đến ngày 9 tháng 9, cả gpt-image-2.5-flare lẫn gpt-image-2.5-sunburst đều không xuất hiện trên bảng xếp hạng Artificial Analysis, và chưa có công bố nào tái tạo độc lập các tuyên bố về tốc độ của OpenAI. Các con số ở trên có sự hỗ trợ độc lập — điểm Elo của GPT-Image-2 và giá mỗi ảnh — mô tả phiên bản tiền nhiệm, không phải các mô hình mới. Về an toàn, OpenAI báo cáo tỷ lệ tạo nội dung không an toàn là 1,41 phần trăm cho Flare và 1,09 phần trăm cho Sunburst so với mức cơ sở 1,64 phần trăm trong các đánh giá nội bộ của họ; đây là số liệu từ nhà cung cấp, được công bố để cho thấy cặp mô hình này an toàn hơn mô hình mà chúng mở rộng, và chúng nên được xem là mang tính định hướng hơn là tuyệt đối. Bối cảnh quy mô cũng đến từ OpenAI: họ cho biết người dùng tạo hơn ba tỷ hình ảnh mỗi tuần trên nền tảng của mình.

Xem gì tiếp theo

Ba điều sẽ cho bạn biết liệu sự tách rời có hoạt động tốt hơn mẫu flagship đơn lẻ mà nó mở rộng hay không. Điều đầu tiên là các số liệu độ trễ và thông lượng độc lập cho Flare — tuyên bố 2–4× của OpenAI là kiểu con số mà một đối tác có thể xác minh trong một buổi chiều, và sự xác nhận của Manus mới chỉ là khởi đầu, chưa phải là bằng chứng. {{1}}Điều thứ hai là mức tiêu thụ token cho mỗi ảnh trên cả hai mô hình, yếu tố sẽ quy đổi mức giá token không đổi $8/$30 thành giá thực tế cho từng ảnh; dữ liệu đó đã không được công bố khi ra mắt.{{/1}} {{2}}Điều thứ ba là Sunburst sẽ đứng ở đâu trên các bảng xếp hạng chỉnh sửa ảnh, vì đó chính là toàn bộ lý do tồn tại của mô hình này: nếu lợi thế về độ chính xác của nó so với GPT-Image-2 là thật, nó sẽ thể hiện rõ khi đối đầu với MAI-Image-2.6 và phần còn lại của top 10 chỉnh sửa ảnh trong vòng vài tuần.{{/2}}

Hiện tại, bản phát hành này thực sự là một ngã rẽ đối với khách hàng mua API ảnh. GPT-Image-2.5 Flare là con đường nâng cấp mặc định hợp lý từ GPT-Image-2 — cùng API, cùng giá token, tốc độ tốt hơn trên lý thuyết. GPT-Image-2.5 Sunburst là phiên bản đáng chờ đợi nếu công việc của bạn là các bản chỉnh sửa phải chịu sự soi xét kỹ lưỡng. Và nếu bạn đang gọi gpt-image-2 qua OrcaRouter, việc chuyển sang một trong hai phiên bản anh em chỉ là thay đổi định tuyến trên cùng một khóa, với giá niêm yết của nhà cung cấp được truyền thẳng với mức phụ giá 0% và có sẵn khả năng chuyển đổi dự phòng trong lúc bạn quyết định mô hình nào thực sự xứng đáng với lưu lượng truy cập của mình.