Flare vs Sunburst：该选快还是选精

GPT Image 2.6 有两款：Flare 与 Sunburst。官方定位是 Flare「快速迭代」、Sunburst「精细视觉工作」。先说最重要的结论：两款 token 价完全相同，同一设置下 token 用量实测相同——三家来源测出相同账单。选哪个是拿时间换细节，不是拿钱换。

速度：Flare 约快 2–3 倍

QuantSlant 11 月 5 日实测（3:2 面包房提示，经 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 个相同提示中位（medium）：2.6 Flare 8.0 秒，2.6 Sunburst 26.3 秒。OverChat 的结论一致：Flare 旅行广告 low 9.7 秒、客厅编辑 16.6 秒，Sunburst 2.6 每张 43–61 秒。Treza 测到 Flare low 约 6 秒、max 约 40 秒，Sunburst low 约 17 秒、max 约 166 秒。官方称 Flare low 质量最快约 6 秒——注意是最佳情况，不是平均值。

质量：Sunburst 在 medium/high 更精

官方定位：Sunburst 在 medium/high 质量下更高质量生成与更强的多轮编辑一致性。独立评分支持这个定位：AA 双榜 Sunburst (max) 文生图 1261（第 1 名）、编辑 1210（第 1 名），Flare (max) 文生图 1226（第 3 名）、编辑 1206（第 2 名）——差距不大，但 Sunburst 在两榜都领先。Rapidata 总榜：Sunburst 1308（第 1）、Flare 1284（第 2）；分项上 Flare 的文字连贯 1348（第 1），反而高于 Sunburst 的 1254（第 2）。

Flare 的排版优势

官方公告称 Flare 的排版质量提升，适合海报、产品图等需要快速出图的场景。Treza 的实测补充了一个细节：Flare 在 low 质量下表现最佳的场景是提示词短、结构简单时；复杂提示下 low 质量的 Flare 容易丢细节。Sunburst 的优势场景是多轮编辑——官方称其多轮编辑一致性更强，编辑流程中主体、构图保持得更好。

怎么选

需要快速出图、批量试方向、排版类工作：选 Flare，low/medium 质量下几秒出图，账单与 Sunburst 相同。需要最终成图、多轮编辑、细节密度高的场景：选 Sunburst，medium/high 质量，接受每张几十秒到两分钟的等待。注意 ChatGPT 内没有 Flare/Sunburst 选择器，官方也未披露 ChatGPT 调用的是哪一款；API 用户必须在请求里指定模型 ID（gpt-image-2.6-flare / gpt-image-2.6-sunburst）。

一个提醒：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 个提示上都慢于 2.5 Sunburst。OverChat 的结论相同：Sunburst 2.6 每张 43–61 秒，2.5 Sunburst 32–42 秒。作者称上线首日服务器拥堵可能影响了数据，但两家独立来源的结论一致。如果你从 2.5 Sunburst 升级，预期应该是质量与功能提升，而不是速度提升。详细升级分析见本站2.6 vs 2.5 升级指南。