curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2.5-flare/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"n": null,
"quality": "auto",
"size": "auto",
"enable_sync_mode": false,
"response_format": "url"
}'Partez du coût d'un échantillon unique et choisissez un budget de test. Les tarifs GPTProto sont 5% sous le prix catalogue.
| Scénario | Liste OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Économies / mois |
|---|---|---|---|---|
| Tests rapides & prototypes100 images / mois | $1.35 | $1.43 | $1.29 | −$0.07≈ $0.81 / an |
| Photos produit & e-commerce1,000 images / mois | $13.54 | $14.29 | $12.87 | −$0.68≈ $8.13 / an |
| Créations pub / marketing2,500 images / mois | $33.86 | $35.72 | $32.17 | −$1.69≈ $20.32 / an |
| Contenu réseaux sociaux10,000 images / mois | $135.44 | $142.89 | $128.67 | −$6.77≈ $81.26 / an |
OpenAI · $7.6/M input · $28.5/M output
Accédez à l'API OpenAI GPT-Image-2.5 Flare via GPTProto pour une génération rapide d'images à partir de texte et une édition d'images contrôlée. Flare est le choix par défaut de GPT Image 2.5 pour la plupart des applications, associant une qualité de classe GPT Image 2 à 50 % de latence en moins selon OpenAI. Utilisez une seule clé API GPTProto et un solde à 5 % en dessous des tarifs officiels des tokens.
50 % de latence en moins que GPT Image 2
OpenAI signale 50 % de latence en moins que GPT Image 2, ce qui fait de Flare le choix par défaut pratique pour les aperçus rapides, les éléments visuels pour les réseaux sociaux, les variantes de produits et les tâches d'imagerie à grand volume.
Modifications précises sans changements indésirables
Appliquez des modifications localisées tout en conservant le sujet, la composition, l'éclairage et l'identité visuelle de la source. Conçu pour comprendre à la fois ce qui doit changer et ce qui doit rester inchangé.
Tailles d'image personnalisées jusqu'à 4K
Demandez des dimensions carrées, portrait, paysage ou personnalisées jusqu'à 4K. La largeur et la hauteur doivent être divisibles par 16, avec des rapports d'aspect pris en charge de 1:3 à 3:1.
GPT-Image-2.5 Flare est le modèle plus petit et optimisé pour la vitesse d'OpenAI de la famille GPT Image 2.5. Il accepte des entrées texte et image et renvoie des sorties image pour la nouvelle génération, la transformation d'image complète et les retouches ciblées. OpenAI le positionne comme le point de départ pour les outils de création, le contenu social, la recherche visuelle, les expériences produit, le prototypage rapide et les charges de travail à plus haut volume.
Flare est plus qu'une simple réexécution plus rapide de GPT Image 2. Il améliore la préservation du sujet et la localité des retouches, de sorte qu'une demande telle que « changez la veste en rouge » est moins susceptible de modifier le visage, la pose, le cadrage ou l'arrière-plan de la personne. Il ajoute également xhigh et max au-dessus des réglages de qualité low, medium et high du modèle précédent.
L'API accepte des tailles standard ou des valeurs personnalisées WIDTHxHEIGHT. Les deux dimensions doivent être divisibles par 16, et le rapport d'aspect doit rester entre 1:3 et 3:1. Les résolutions supérieures à 2560×1440 sont expérimentales, avec 3840×2160 en paysage et 2160×3840 en portrait comme formats 4K maximaux. Les sorties transparentes nécessitent PNG ou WebP.
| Spécifications | GPT-Image-2.5 Flare |
|---|---|
| Fournisseur | OpenAI |
| ID du modèle | gpt-image-2.5-flare |
| Instantané épinglé | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 |
| Entrées et sortie | Entrées texte + image ; sortie image |
| Tâches prises en charge | Génération texte-image et édition d'image |
| Qualité | auto, low, medium, high, xhigh, max |
| Taille | auto ou des dimensions personnalisées jusqu'à 4K dans les limites prises en charge |
| Arrière-plan | auto, opaque, transparent |
| Formats de sortie | PNG, JPEG, WebP |
Le bon modèle dépend de ce qui limite votre flux : temps de réponse, précision de la retouche finale ou rendu propre au design. Les modèles ci-dessous sont disponibles dans GPTProto, ce qui vous permet de tester le même brief sans gérer un solde fournisseur séparé.
| Modèle | À commencer par lui lorsque | Principal avantage | Principal compromis |
|---|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 Flare | Vous avez besoin de brouillons rapides, de variantes fréquentes ou de fonctionnalités d'image réactives | Latence 50 % inférieure à GPT Image 2 selon OpenAI ; six modes de qualité | Sunburst est le premier test plus solide pour les retouches finales les plus exigeantes |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | La précision des retouches et les détails fins primant sur le temps de génération | Le niveau GPT Image 2.5 orienté qualité d'OpenAI | Temps de génération plus long que Flare |
| GPT Image 2 | Une intégration existante atteint déjà ses objectifs de qualité et de latence | Workflow établi avec prise en charge de la génération et de l'édition | Pas de xhigh ni de max ; plus lent que Flare selon OpenAI |
| Seedream 5.0 Pro | Vous avez besoin de mises en page multilingues denses ou de ressources de design modifiables | Raisonnement de design, gestion de texte à haute densité et séparation des calques | Conventions de prompt et d'API différentes des modèles GPT Image |
Pour un workflow GPT Image 2 actuel, gardez le prompt, les images de référence, la taille, le format et la qualité fixes, puis testez Flare en premier. Ne transférez la même requête vers Sunburst que lorsque Flare ne répond pas à une exigence de qualité. Choisissez Seedream 5.0 Pro lorsque la séparation des calques ou le travail de mise en page multilingue est central pour le livrable.
Flare fonctionne mieux lorsqu'un prompt sépare la modification demandée des éléments qui doivent rester stables. Pour la génération, indiquez le livrable, la composition, le sujet, le texte et les contraintes de sortie dans cet ordre. Pour l'édition, utilisez une instruction en trois parties : modifier, préserver, et sortie.
Variation produit rapide :
Créez une image e-commerce carrée de la chaussure de running fournie sur du béton gris pâle. Générez une ombre douce de matin et un arrière-plan propre blanc cassé. Préservez la forme du produit, le placement du logo, les matériaux et la couleur exacte. Aucun objet ni texte supplémentaire.
Retouche localisée :
Changez uniquement la veste de bleu marine à rouge rouille. Préservez le visage, les cheveux, la pose, les mains, l'angle de la caméra, l'éclairage, l'arrière-plan et le cadrage de la personne. Renvoyez un JPEG 1536×1024.
Lorsque vous produisez un lot, faites varier un seul facteur à la fois—comme la couleur d'arrière-plan, l'angle de la caméra ou le titre—afin que les sorties rejetées révèlent si le problème vient du prompt, de la référence ou du modèle. Utilisez medium pour une itération précoce et passez à high, xhigh ou max seulement après l'approbation de la composition.
GPTProto fournit un accès API à GPT-Image-2.5 Flare via un seul compte, une seule clé et un solde prépayé partagé avec les autres modèles d'image, vidéo et langage pris en charge. Sélectionnez gpt-image-2.5-flare pour l'alias de modèle évolutif ou épinglez gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 lorsque la reproductibilité compte. GPTProto applique une remise de 5 % sur les tarifs officiels des tokens ; le coût réel par image varie toujours selon la longueur du prompt, les entrées d'image, la taille de sortie et la qualité.
Le workflow de génération d'images à partir de texte de l'API gpt-image-2.5-flare est conçu pour les utilisateurs qui exigent à la fois flexibilité créative et fiabilité structurelle. Il s'agit d'une solution idéale pour :
Guides, comparaisons et mises à jour liés à ce modèle.
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Apprenez à générer des images de produits en masse avec l'API GPT Image 2 en utilisant Python, des fichiers CSV, une concurrence sûre, des tentatives de réessai, le décodage Base64 et des contrôles de coûts.
Comparez GPT Image 2.5 Flare, Sunburst et GPT Image 2 dans des tests à prompt identique couvrant la précision du texte, l'édition d'images, la dérive visuelle et le coût réel de l'API.
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