OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日發布 ChatGPT Images 2.5。這次更新的重點包括「先畫草圖、再用文字描述欲生成影像」的 Sketch 操作，以及可聚焦於指定內容、保留其餘細節的圖片編輯方向。
使用前要先注意，官方目前的說法是正向 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 的所有層級，於桌面版（desktop）、行動版（mobile）與網頁版（web）逐步推出。這不表示所有帳戶會在同一時間看到全部功能，仍應以帳戶內實際可見的功能為準。
開發者端則可使用 gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst。前者定位為快速、高品質的日常圖片生成選擇；後者則適合把編輯精度列為首要考量的工作流程。
ChatGPT Images 2.5 更新重點：官方宣稱生成延遲最多降低 50%，並改善精準編輯
依OpenAI 的發布公告，Images 2.5 相較 Images 2.0 的圖片生成延遲最多降低 50%。這是 OpenAI 提出的改善幅度。
另一項與修圖流程相關的方向，是官方所述的精準編輯：可將要求聚焦於指定內容，並保留不需要變更的其餘細節。
若要嘗試局部編輯，提示詞可從「重新做一張」改成更具體的修訂要求，例如指定只調整背景、商品顏色、畫面文字區或單一物件。實際生成結果仍可能不同，但明確交代變更範圍與保留項目，有助於把需求說得更清楚。
ChatGPT Sketch 怎麼用？官方明確說明的是行動版操作
Sketch 的官方操作方式，是先繪製草圖，再加入欲生成影像的文字描述。
根據 2026 年 9 月 8 日的ChatGPT 版本說明，官方明確記載的操作步驟在行動版：
- 在訊息輸入框輸入
@。 - 選擇 Sketch。
- 先在畫布上繪製草圖。
- 再加入希望生成影像的文字描述並送出。
桌面版與網頁版的介面和步驟應以帳戶當下實際顯示的版本為準，不宜直接套用行動版操作。
Sketch 後的文字描述可怎麼寫？
完成草圖後，可在文字描述中補充希望生成的影像內容與視覺條件。以下是可依需求調整的描述方式：
- 「做成明亮的產品情境圖，畫面風格簡潔。」
- 「將中央主體做成活動主視覺，背景使用柔和漸層，不要在圖片中加入文字。」
- 「畫面風格為簡潔棚拍，使用明亮、乾淨的光線。」
這些句子不是固定指令格式，可依希望生成的影像內容、風格與細節調整描述。
圖片精準編輯：把「只改這裡」說清楚
Images 2.5 強調只編輯指定內容、保留其餘細節的能力。若需求是更換背景、調整商品局部細節或改動某個版面元素，指令可盡量包含兩個部分：要變更的目標與希望保留的元素。
局部編輯的文字指令範例
- 換背景：「只將背景改為淺灰色攝影棚背景；保留商品本體、角度、比例與陰影。」
- 改商品細節：「只把杯蓋改成霧黑色；杯身圖樣、構圖、手部與背景都維持原樣。」
- 改版面元素：「只調整右上角的裝飾元素為圓形，不要改動中央主體與其他畫面配置。」
上述寫法的重點是縮小變更範圍，並清楚列出不希望變動的內容。官方此次改善方向即包括針對指定內容進行編輯，同時保留其餘細節。
Templates 的 Work mode 限制
截至 2026 年 9 月 9 日，官方版本說明指出，Templates 尚未在 Work mode 提供。若團隊以 ChatGPT Work 為主要工作環境，規劃流程前應先查看帳戶內實際可見的功能。
哪些人可用 ChatGPT Images 2.5？ChatGPT 圖片限制有增加嗎？
OpenAI 表示，Images 2.5 正向 ChatGPT、ChatGPT Work 與 Codex 的所有層級，並在桌面版、行動版與網頁版逐步推出。
不過，逐步推出不等於每位使用者已獲得相同功能或相同使用量。若尚未看到 Sketch 或其他相關功能，應以帳戶內實際可見項目為準。
限制方面，官方版本說明表示既有圖片生成限制維持不變。因此，不應將 Images 2.5 視為圖片生成次數無限制的更新。
GPT-Image-2.5 Flare vs. Sunburst：API 開發者怎麼選？
對產品團隊與開發者而言，ChatGPT 內的圖片功能與 API 是不同的使用情境。依目前OpenAI 圖片生成 API 文件，gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst都可透過 Image API 與 Responses API 使用；在 Responses API 中，需在 image generation tool 指定模型。
| 模型 | 官方定位 | 較適合優先評估的情境 | 選擇重點 |
|---|---|---|---|
gpt-image-2.5-flare |
快速、高品質的日常圖片生成選擇 | 日常圖片生成需求 | 優先考量快速、高品質的日常產出 |
gpt-image-2.5-sunburst |
編輯精度最重要時的建議選擇 | 編輯精度是關鍵的工作流程 | 優先考量編輯精度 |
這不是「Sunburst 在任何任務都更好」的排名。兩者的差異在於工作流程的優先順序：日常圖片生成可先評估 Flare；若任務以編輯精度為首要條件，則可評估 Sunburst。
Image API 與 Responses API 怎麼看？
官方文件列出兩個模型皆可透過 Image API 與 Responses API 使用；若採 Responses API，則需在 image generation tool 指定模型。實際串接方式可依既有產品架構與需求評估，並以官方文件為準。
API 成本怎麼估？相同 token 單價，不代表單張圖片同價
目前OpenAI API 定價頁對 Flare 與 Sunburst 列出的每百萬 tokens 單價相同：
| 計價項目 | 目前列示單價（每百萬 tokens） |
|---|---|
| Image input | US$8 |
| Cached image input | US$2 |
| Image output | US$30 |
| Text input | US$5 |
| Cached text input | US$1.25 |
但不能只看每百萬 tokens 的單價，就推論兩個模型每張圖片成本完全一樣。官方文件指出，token 用量會因模型與品質設定而不同，因此單張成本也會隨實際工作負載改變。
估算時，可將成本拆成文字提示詞輸入、是否使用圖片輸入或快取輸入，以及生成圖片所產生的 output tokens。先以實際要用的模型與品質設定進行小量測試，再依觀察到的 token 用量推估批次預算，可避免只比較單一單價。
也要將 API 的 token 按量計價，與 ChatGPT 端既有的圖片生成限制分開看待；兩者不能直接換算成同一種額度。
結論：日常生成可先評估 Flare，精度優先則評估 Sunburst
ChatGPT Images 2.5 已開始逐步推出。一般使用者可留意行動版是否出現 Sketch，並在提出圖片編輯需求時清楚指定「只改什麼、保留什麼」；使用 ChatGPT Work 的團隊則需注意 Templates 目前尚未在 Work mode 提供。
開發者若重視快速、高品質的日常圖片生成，可先評估 Flare；若產品情境的關鍵在編輯精度，則可評估 Sunburst。無論使用 ChatGPT 或 API，都應依帳戶當下的逐步推出狀態、實際 token 用量與工作流程需求做決定。
