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。
Sunburst 的定位不是更快
gpt-image-2.5-sunburst 面向对编辑控制要求更高的优质视觉工作流。官方建议将它用于成品广告创意、精修产品图片等任务；代价是通常需要更长的生成时间。
什么情况下值得使用
如果一次错误会破坏产品结构、人物身份、品牌版式或已经确认的局部细节，精准编辑带来的返工减少可能高于等待成本。普通灵感探索则通常没有必要从 Sunburst 起步。
先定义不可改变项
高精度模型也需要清楚输入。把人物身份、产品几何、Logo、镜头、构图和品牌色列成保留清单，再单独写本轮允许修改的区域和目标，能显著降低歧义。
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。
多轮精修的正确顺序
先处理大结构和主体关系，再处理材质与光线，最后做文字、边缘和小瑕疵。每轮只改变一类变量，并保留最近一次满意的原图、提示词和输出。
怎样判断比 Flare 更值
用同一组复杂编辑任务对照测试，记录首次命中率、平均生成时长、总修改轮数和人工修图分钟数。不要只挑最好看的样例，应统计稳定达到交付线的比例。
- 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
生产接入建议
把 Sunburst 作为可路由的精修层，而不是唯一入口。由用户主动选择高精度，或在检测到连续局部编辑、成品导出等条件时升级，并提前向用户说明等待时间。
关于GPT Image 2.5 Sunburst API 指南的常见问题
GPT Image 2.5 Sunburst API 指南应该从哪里开始？
gpt-image-2.5-sunburst 面向对编辑控制要求更高的优质视觉工作流。官方建议将它用于成品广告创意、精修产品图片等任务；代价是通常需要更长的生成时间。
使用GPT Image 2.5 Sunburst API 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。高精度模型也需要清楚输入。把人物身份、产品几何、Logo、镜头、构图和品牌色列成保留清单，再单独写本轮允许修改的区域和目标，能显著降低歧义。
GPT Image 2.5 Sunburst API 指南的结果可以直接发布吗？
不建议跳过人工验收。把 Sunburst 作为可路由的精修层，而不是唯一入口。由用户主动选择高精度，或在检测到连续局部编辑、成品导出等条件时升级，并提前向用户说明等待时间。