Flare vs Sunburst：該選快還是選精

GPT Image 2.6 有兩款：Flare 與 Sunburst。官方定位是 Flare「快速迭代」、Sunburst「精細視覺工作」。先說最重要的結論：兩款 token 價完全相同，同一設置下 token 用量實測相同——三家來源測出相同賬單。選哪個是拿時間換細節，不是拿錢換。

速度：Flare 約快 2–3 倍

QuantSlant 11 月 5 日實測（3:2 麪包房提示，經 OpenRouter）：low 7.4/19.0 秒、medium 7.4/23.7 秒、high 10.1/39.2 秒、max 24.7/118.3 秒（Flare/Sunburst）。12 個相同提示中位（medium）：2.6 Flare 8.0 秒，2.6 Sunburst 26.3 秒。OverChat 的結論一致：Flare 旅行廣告 low 9.7 秒、客廳編輯 16.6 秒，Sunburst 2.6 每張 43–61 秒。Treza 測到 Flare low 約 6 秒、max 約 40 秒，Sunburst low 約 17 秒、max 約 166 秒。官方稱 Flare low 質量最快約 6 秒——注意是最佳情況，不是平均值。

質量：Sunburst 在 medium/high 更精

官方定位：Sunburst 在 medium/high 質量下更高質量生成與更強的多輪編輯一致性。獨立評分支持這個定位：AA 雙榜 Sunburst (max) 文生圖 1261（第 1 名）、編輯 1210（第 1 名），Flare (max) 文生圖 1226（第 3 名）、編輯 1206（第 2 名）——差距不大，但 Sunburst 在兩榜都領先。Rapidata 總榜：Sunburst 1308（第 1）、Flare 1284（第 2）；分項上 Flare 的文字連貫 1348（第 1），反而高於 Sunburst 的 1254（第 2）。

Flare 的排版優勢

官方公告稱 Flare 的排版質量提升，適合海報、產品圖等需要快速出圖的場景。Treza 的實測補充了一個細節：Flare 在 low 質量下表現最佳的場景是提示詞短、結構簡單時；複雜提示下 low 質量的 Flare 容易丟細節。Sunburst 的優勢場景是多輪編輯——官方稱其多輪編輯一致性更強，編輯流程中主體、構圖保持得更好。

怎麼選

需要快速出圖、批量試方向、排版類工作：選 Flare，low/medium 質量下幾秒出圖，賬單與 Sunburst 相同。需要最終成圖、多輪編輯、細節密度高的場景：選 Sunburst，medium/high 質量，接受每張幾十秒到兩分鐘的等待。注意 ChatGPT 內沒有 Flare/Sunburst 選擇器，官方也未披露 ChatGPT 調用的是哪一款；API 用戶必須在請求裏指定模型 ID（gpt-image-2.6-flare / gpt-image-2.6-sunburst）。

一個提醒：Sunburst 2.6 比 2.5 Sunburst 慢

QuantSlant 12 提示中位：2.5 Sunburst 17.9 秒，2.6 Sunburst 26.3 秒——2.6 Sunburst 在全部 12 個提示上都慢於 2.5 Sunburst。OverChat 的結論相同：Sunburst 2.6 每張 43–61 秒，2.5 Sunburst 32–42 秒。作者稱上線首日服務器擁堵可能影響了數據，但兩家獨立來源的結論一致。如果你從 2.5 Sunburst 升級，預期應該是質量與功能提升，而不是速度提升。詳細升級分析見本站2.6 vs 2.5 升級指南。