Was ist ChatGPT Images 2.5

OpenAI hat ChatGPT Images 2.5 am 8. September 2026 für eine Benutzerbasis veröffentlicht, die nach eigenen Angaben „mehr als 3 Milliarden Bilder“ pro Woche erstellt. Es ersetzt Images 2.0 (die April-Veröffentlichung, die unserem gpt-image-2 API-Leitfaden zugrunde liegt) innerhalb von ChatGPT und landet in der API als zwei Modelle: gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst. Der Launch-Post verspricht „bis zu 50 %“ geringere Latenz, bessere Subjekterhaltung und Bearbeitungen, die nur das betreffen, worum Sie gebeten haben. Eine Systemkarte wurde am selben Tag veröffentlicht, und der HN-Thread lieferte die meisten der unten stehenden frühen realen Zahlen.

Die Berichterstattung am ersten Tag hatte eine Zahl falsch: Mehrere Medien berichteten, dass die API-Preise sich verdoppelt hätten. Das stimmt nicht. Die Pro-Token-Tarife entsprechen genau gpt-image-2; was sich geändert hat, ist die Qualitätsabstufung, die entscheidet, was jedes Bild kostet. Wenn Sie hier sind, um Code zu schreiben, enthält der gpt-image-2.5 API-Leitfaden curl-, Python- und Node-Beispiele. Wenn Sie ein Modell auswählen, ist der Vergleich von Flare vs Sunburst vs gpt-image-2 die Entscheidungshilfe.

ChatGPT Images 2.5 auf einen Blick

Wer bekommt es

Jeder auf ChatGPT, einschließlich des kostenlosen Tarifs: OpenAIs Formulierung ist „über alle Stufen hinweg.“ Die Generierungsobergrenzen pro Plan gelten weiterhin, und OpenAI veröffentlicht sie nicht als feste Zahlen; das In-App-Banner zeigt Ihre aktuelle Obergrenze, die sich je nach Nachfrage anpasst. Community-Berichte (keine OpenAI-Zahlen) beziffern den kostenlosen Tarif auf 2-3 Bilder pro 24 Stunden oder 3-10 pro rollendem 3-Stunden-Fenster, Plus auf etwa 40-50 pro 3-Stunden-Fenster, Go auf „10x“ des kostenlosen Tarifs und Pro auf praktisch unbegrenzt mit Missbrauchsschutz. Die Obergrenzen, die wir für Images 2.0 im kostenlosen Tarif verfolgten, änderten sich monatlich, und unser Leitfaden für den kostenlosen Tarif von 2.5 erklärt, wie man eine kleine Obergrenze ausreizt.

Die vier neuen ChatGPT-Funktionen

Skizze. Zeichnen Sie direkt in ChatGPT und verwenden Sie die Zeichnung als visuelle Anleitung. Geben Sie @Sketch in den Composer ein oder öffnen Sie chatgpt.com/sketch.

Vorlagen. Voreinstellungen für „einige der beliebtesten kreativen Formate“, wie „Poster“ und „Merch“, Flyer und Produktfotos. Ein Bericht besagt, dass Vorlagen im Work-Modus nicht verfügbar sind.

Kommentare zu Bildern. Klicken Sie auf eine Stelle in einem generierten Bild, hinterlassen Sie einen Kommentar, und die nächste Bearbeitung zielt auf diesen Bereich ab.

Prompt teilen. Wenn Sie ein Bild teilen, reist der Prompt mit, sodass jemand anderes es mit eigenen Fotos remixen kann.

Keine der vier Funktionen wird in der API ausgeliefert; dort erhalten Sie die beiden Modelle und die neuen Qualitätsstufen an denselben Endpunkten wie zuvor.

Flare vs Sunburst: die beiden API-Modelle

OpenAI hat die Veröffentlichung in zwei Modelle mit einem Preis und zwei Geschwindigkeitsprofilen aufgeteilt.

Flare ist das Migrationsziel für alles, was Sie heute auf gpt-image-2 ausführen. Sunburst ist für den Edits-Endpunkt, wo Referenzbilder und Masken beachtet werden müssen. Beide verwenden dasselbe Token-Budget pro Bild bei einer bestimmten Qualität und Größe, sodass die Latenz und nicht die Kosten der Sunburst-Aufpreis ist.

Beide Modelle sitzen hinter denselben Schnittstellen: POST /v1/images/generations (JSON rein, base64 raus), POST /v1/images/edits (Multipart, Referenzbilder plus eine optionale Maske) und dem Responses API image_generation Tool, wo Sie model auf eine der 2.5-IDs setzen und die Tokens des Hauptmodells zusätzlich abgerechnet werden. Der Leitfaden zur Bildgenerierung behandelt Ausgabeformate, benutzerdefinierte Größen bis zu 4K und partial_images (0-3) Streaming mit 100 zusätzlichen Ausgabe-Tokens pro Teilbild.

Preise: gleiche Pro-Token-Tarife, eine neu etikettierte Qualitätsskala

Gemäß der Preisseite werden Flare, Sunburst und gpt-image-2 (Standard) alle identisch abgerechnet: 8,00 $ pro 1 Mio. Bild-Input-Tokens, 30,00 $ pro 1 Mio. Bild-Output-Tokens, 5,00 $ pro 1 Mio. Text-Input-Tokens. Die 2.5-Modellseiten sagen es direkt: „Token-Tarife stimmen mit GPT Image 2 überein.“

Die Berichte über „2x API-Preise“ verglichen die Standard 2.5-Zeile mit der Batch gpt-image-2-Zeile, die 50 % Rabatt bietet. Von Standard zu Standard hat sich nichts geändert.

Was sich geändert hat, ist die Bedeutung jeder Qualitätsbezeichnung. OpenAIs eigener Vorbehalt: „Gleiche Token-Tarife bedeuten nicht gleiche Kosten pro Bild: der Token-Verbrauch kann je nach Modell und Qualitätseinstellung variieren.“ Die Pro-Bild-Zahlen des OpenAI-Rechners für die 2.5-Modelle (nur Bild-Output-Tokens, 30 $/1 Mio., Stand 9. September):

Auf derselben Seite kostet gpt-image-2 bei 1024x1024 etwa 0,006 $ bei low, 0,053 $ bei medium und 0,211 $ bei high. Somit entspricht 2.5 high (1.756 Tokens) dem alten gpt-image-2 medium Budget, 2.5 max (7.024 Tokens) dem alten high Budget, und low bleibt bei 196 Tokens unverändert.

Zwei Konsequenzen für alle, die migrieren, abgeleitet aus der Tabelle:

• Behalten Sie quality: "high" bei, tauschen Sie die Modell-ID aus, und jedes Bild wird etwa 4-mal günstiger, zum alten mittleren Token-Budget. 10.000 Bilder pro Monat bei 1024x1024 kosten 526,80 $ auf 2.5 im Vergleich zu 2.110 $ auf gpt-image-2 high.
• Möchten Sie das alte high Output-Budget? Wechseln Sie zu max. Die gleichen 10.000 Bilder kosten 2.107,20 $, was effektiv der alten Rechnung entspricht.

Referenzbilder am Edits-Endpunkt werden als Bild-Input zu 8 $/1 Mio. abgerechnet, ohne veröffentlichte Pro-Bild-Anzahl, sodass usage.input_tokens die einzige Möglichkeit ist, dies zu erfahren; ebenso ist die Tabelle die Schätzung des Rechners und usage.output_tokens das, was Ihnen berechnet wird. Der Preisvergleich führt diese Berechnung über alle fünf Qualitäten und beide Größen durch und fügt eine Migrationscheckliste hinzu.

Was OpenAI behauptet vs. was die Community gemessen hat

OpenAIs Zahl ist „bis zu 50 %“ geringere Latenz. HN-Benutzer jjcm, dessen AI-UI-Design-Tool etwa 50.000 Bilder auf gpt-image-2 generiert hat, berichtet, dass die durchschnittliche Latenz dort „um 104s“ und auf 2.5 „um 35-40s“ lag. Eine Arbeitslast, aber ein größerer Rückgang als die Schlagzeile.

Bei der Qualität gehen die Meinungen auseinander. Die wiederkehrende HN-Meinung war „viel schneller als gpt-image-2, aber die Qualität unterscheidet sich nicht wesentlich“, und mehrere Benutzer sagten, dass OpenAI-Bearbeitungen immer noch feine Details verlieren im Vergleich zu Nano Banana 2 oder Flux. Meinungen, keine Messungen.

Die von der Crowd gewählte Arena Text-to-Image-Rangliste (aktualisiert am 7. September 2026) führt Sunburst mit 1421, Flare mit 1399 und gpt-image-2 (medium) mit 1381, vor Microsofts mai-image-2.6 mit 1331 und Nano Banana 2 mit 1261. Auf dem Image-Edit-Board bleibt die Reihenfolge mit einem größeren Sunburst-Vorsprung erhalten: 1520, 1491, 1461. Präferenzwerte, keine OpenAI-Benchmarks, und sie ändern sich.

Sicherheitszahlen aus der Systemkarte

Die Systemkarte veröffentlicht drei Raten pro Modell.

Beide 2.5-Modelle präsentieren weniger unsicheren Inhalt als die Basislinie, während sie weniger Prompts blockieren. Die Herkunft ist unverändert: jedes Bild trägt C2PA-Metadaten plus ein unsichtbares Wasserzeichen, das in der Systemkarte als Google DeepMinds SynthID benannt wird.

Was in den Docs noch fehlt

Stand 9. September fehlen vier erwartete Punkte.

• Ratenbegrenzungen pro Stufe. Die 2.5-Modellseiten verweisen auf die Seite mit den Organisationsgrenzen anstatt die Stufen aufzulisten. gpt-image-2 läuft von 5 Bildern pro Minute in Stufe 1 bis zu 250 in Stufe 5, und Bild-Endpunkte erfordern eine bezahlte Stufe.
• Batch. Der Batch-Tab der Preisseite listet nur gpt-image-2 auf; ob /v1/batch eine 2.5-ID akzeptiert, ist unbestätigt. Wenn Sie vom Batch API-Rabatt abhängen, ist gpt-image-2 immer noch der dokumentierte Pfad.
• Der thinking Parameter. Unser gpt-image-2-Leitfaden dokumentiert ihn, aber weder die aktuellen gpt-image-2-Docs noch die 2.5-Docs erwähnen ihn. Gehen Sie nicht davon aus, dass er akzeptiert oder berücksichtigt wird.
• Ein gpt-image-2-Deprekationsdatum. Keines veröffentlicht; der Snapshot gpt-image-2-2026-04-21 ist immer noch live.

Flare und Sunburst Seite an Seite in Apidog testen

Der schnellste Weg, um herauszufinden, wie 2.5 Ihre Rechnung beeinflusst, ist, dieselbe Anfrage an beide Modelle zu senden und usage zu lesen. Apidog ist ein API-Client und eine Testplattform: Es generiert nicht die Bilder, sondern erstellt und sendet die Aufrufe und überprüft die Rückmeldungen.

1. Erstellen Sie eine Anfrage für POST https://api.openai.com/v1/images/generations mit Ihrem Prompt, quality und size im JSON-Body und speichern Sie den API-Schlüssel als Umgebungsvariable.
2. Erstellen Sie flare- und sunburst-Umgebungen, wobei jede die Variable {{model}} definiert, auf die sich der Body bezieht, sodass ein Wechsel der Umgebung auch die Modelle wechselt.
3. Fügen Sie eine Multipart-Anfrage für /v1/images/edits mit einem Referenzbild und einer optionalen Maske hinzu – der Aufruf, bei dem Sunburst seine längere Wartezeit verdienen soll.
4. Stellen Sie sicher, dass usage.output_tokens unter Ihrem Pro-Bild-Budget liegt und data[0].b64_json vorhanden ist. Dekodieren Sie base64 in einem Post-Prozessor-Skript und planen Sie die Anfrage dann als Regressionstest, damit eine stille Änderung der Qualitätsskala einen Fehler in der Assertion auslöst und nicht auf Ihrer Rechnung erscheint.

Laden Sie Apidog herunter, um dem API-Leitfaden zu folgen.

FAQ

Ist ChatGPT Images 2.5 kostenlos? Ja. OpenAI sagt, es ist „über alle Stufen hinweg“ verfügbar, einschließlich Free; die Obergrenzen pro Plan gelten weiterhin, und das In-App-Banner ist die einzige offizielle Zahl. Der Leitfaden für den kostenlosen Tarif behandelt jeden Plan und den Entwicklerpfad.

Hat OpenAI die API-Preise für gpt-image-2.5 erhöht? Nein. Die Pro-Token-Tarife entsprechen gpt-image-2 mit 8 $/1 Mio. Bild-Input und 30 $/1 Mio. Bild-Output; Berichte über eine 2-fache Erhöhung verglichen 2.5 mit dem halben Batch-Tarif von gpt-image-2. Die Pro-Bild-Kosten haben sich geändert, weil die Qualitätsbezeichnungen unterschiedlichen Token-Anzahlen zugeordnet sind.

Was ist der Unterschied zwischen Flare und Sunburst? Gleicher Preis, gleiche Token-Anzahl, unterschiedliche Geschwindigkeit und Präzision. Flare ist OpenAIs „Standardwahl für die meisten Anwendungen“ mit 50 % geringerer Latenz als gpt-image-2; Sunburst tauscht längere Generierungszeiten gegen eine präzisere Kontrolle bei Bearbeitungen.

Muss ich meinen Code ändern, um von gpt-image-2 zu migrieren? Tauschen Sie die Modell-ID aus und überprüfen Sie dann Ihre Qualitätseinstellung. high auf 2.5 rendert mit dem alten medium Token-Budget; verwenden Sie max für das alte high Budget. Verlassen Sie sich nicht auf den thinking Parameter, da die 2.5-Docs ihn nicht dokumentieren.

Wo geht es als Nächstes hin

Images 2.5 ist ein Speed- und Bearbeitungs-Release, dessen Preistabelle unverändert aussieht und es doch nicht ist. Wählen Sie Flare, es sei denn, Ihre Arbeitslast ist bearbeitungsintensiv, und messen Sie usage.output_tokens nach der Migration neu, anstatt der alten Qualitätsbezeichnung zu vertrauen. Der API-Leitfaden führt Sie zu einem funktionierenden Aufruf; erstellen Sie beide Anfragen in Apidog und lassen Sie sich von der Antwort sagen, was jedes Bild kostet.