本文依据当前官方模型文档整理，并把产品信息转成中文用户可以直接执行的选择与创作方法。
两个正式模型 ID
日常高质量生成使用 gpt-image-2.5-flare，精确编辑使用 gpt-image-2.5-sunburst。需要固定生产行为时，可选择带 2026-09-08 日期的 snapshot。
可以从哪些接口调用
两款模型都可直接用于 Image API，也能作为 Responses API 的图像生成工具。生成与编辑任务应分别设计输入校验、超时、重试和结果存储。
输入、输出与质量档位
模型接受文字和图片输入并输出图片，支持 low、medium、high、xhigh、max 与 auto。质量越高不代表每个任务都更划算。
最终用途 + 必须保留的主体 + 场景与构图 + 材质和光线 + 文字要求 + 禁止改变的内容。
Flare 与 Sunburst 的工程选型
预览、社交内容和高并发流程优先 Flare；局部编辑、品牌资产与成品精修优先 Sunburst。产品可以按任务阶段自动路由。
成本与限额如何评估
实际消耗会受输入图片、输出尺寸和质量设置影响。上线前用真实样本记录单张成本、P95 延迟、失败率和重试次数，并查看组织对应的速率限制。
- 主体、Logo 和文字是否准确
- 边缘、材质和光线是否自然
- 比例和清晰度是否适合发布渠道
- 素材与结果是否具备使用权限
生产环境必须补齐的环节
加入内容安全、上传文件校验、超时与幂等、版本记录、结果权限和人工复核。API Key 只能放在服务端，不能写入浏览器代码。
关于GPT Image 2.5 API 中文指南的常见问题
GPT Image 2.5 API 中文指南应该从哪里开始？
日常高质量生成使用 gpt-image-2.5-flare，精确编辑使用 gpt-image-2.5-sunburst。需要固定生产行为时，可选择带 2026-09-08 日期的 snapshot。
使用GPT Image 2.5 API 中文指南时，怎样减少返工？
先把任务拆成可以单独验收的步骤，并在每轮只改变少量变量。模型接受文字和图片输入并输出图片，支持 low、medium、high、xhigh、max 与 auto。质量越高不代表每个任务都更划算。
GPT Image 2.5 API 中文指南的结果可以直接发布吗？
不建议跳过人工验收。加入内容安全、上传文件校验、超时与幂等、版本记录、结果权限和人工复核。API Key 只能放在服务端，不能写入浏览器代码。