OpenAI lanceert GPT-Image 2.5 met twee API-varianten

TL;DR

• Wat: OpenAI brengt GPT-Image 2.5 uit met twee API-modellen — Flare (snel, breed inzetbaar) en Sunburst (precisie-editing voor visueel veeleisend werk).
• Waarom relevant: Beeldgeneratie via een API wordt sneller en nauwkeuriger, tegen dezelfde prijs als de vorige versie — dat maakt het voor meer bedrijven haalbaar om het in te bouwen.
• Wat je ermee kunt: Bekijk of je productfoto's, social media-visuals of marketingmateriaal via de API kunt laten genereren of bewerken, en welk van de twee modellen past bij jouw gebruik.

OpenAI heeft op 8 september 2026 GPT-Image 2.5 gelanceerd, inclusief twee nieuwe modellen voor de API: Flare en Sunburst. Ik vind het interessant dat OpenAI hier bewust twee varianten aanbiedt voor verschillende soorten werk — en dat de prijs gelijk blijft aan de voorganger. Reden genoeg om even stil te staan bij wat dit concreet betekent.

Twee modellen, twee rollen

Waar de vorige generatie (GPT-Image 2) één model bood voor de API, kiest OpenAI nu voor een splitsing.

GPT-Image-2.5 Flare is het snelle, brede model. OpenAI positioneert het als de standaardkeuze voor de meeste toepassingen. Denk aan social media-content, productvisualisaties, snelle prototypes en beeldgeneratie op volume. Volgens OpenAI is de latentie — de tijd die het kost om een beeld te maken — tot 50% lager dan bij GPT-Image 2. In de praktijk melden vroege gebruikers een doorvoerverbetering van twee tot vier keer.

GPT-Image-2.5 Sunburst is het precisiemodel. Het is bedoeld voor werk waar bewerkingscontrole belangrijker is dan snelheid: campagnebeelden, gepolijste productfotografie, marketingmateriaal dat merkconsistent moet zijn. Wat mij opvalt is een opmerking van Higgsfield AI, een van de eerste klanten: zij beschrijven dat Sunburst begrijpt "wat het niet moet veranderen." Bij meerdere bewerkingsrondes blijven de delen van het beeld die je ongemoeid wilt laten dus stabiel.

Beide modellen ondersteunen resoluties tot 3840×2160 pixels — dat is 4K-territorium — en kunnen transparante PNG's genereren. Er zit ook C2PA-metadata en onzichtbare watermerking in, wat helpt bij herkomstverificatie van gegenereerde beelden.

Wat kost het?

De tokenprijs blijft gelijk aan GPT-Image 2: $8 per miljoen input-tokens en $30 per miljoen output-tokens. Dat geldt voor zowel Flare als Sunburst.

Nu klinkt "tokens" misschien abstract als je gewend bent om in euro's per afbeelding te denken. De werkelijke kosten per beeld hangen af van de resolutie en kwaliteitsinstelling die je kiest — beide modellen bieden instellingen van "low" tot "max." OpenAI heeft bij de lancering geen exacte kosten-per-beeld gepubliceerd, dus dat is iets om zelf te testen als je overweegt het in te zetten.

Wat ik hier wel relevant vind: dezelfde prijs met betere kwaliteit en lagere wachttijd is in feite een prijsverlaging per bruikbaar resultaat. Als je nu minder vaak opnieuw hoeft te genereren omdat het resultaat in één keer goed is, bespaar je tokens.

Sketch-modus en templates in ChatGPT

Naast de API-modellen introduceert OpenAI ook nieuwe functies in ChatGPT zelf. De Sketch-tool laat je een tekening maken — een plattegrond, een ruwe schets van een product, een doodle — en die als startpunt gebruiken voor beeldgeneratie. Je typt "@Sketch" in ChatGPT, tekent iets, voegt een beschrijving toe, en het model bouwt daar een afgewerkt beeld van.

Daarnaast zijn er templates voor veelgebruikte formats zoals posters en merchandise. En je kunt nu opmerkingen direct op specifieke plekken in een gegenereerd beeld plaatsen om gerichte aanpassingen te vragen.

Voor ondernemers die ChatGPT al gebruiken voor visuele content is dit een stap vooruit in bruikbaarheid. Je hoeft minder te worstelen met promptformuleringen als je gewoon kunt wijzen naar waar je iets anders wilt.

Wat betekent dit voor een ondernemer?

Stel dat je een webshop hebt en productfoto's maakt. Met Sunburst zou je in theorie een bestaande productfoto als referentie kunnen uploaden, en het model vragen om variaties te maken — ander decor, andere belichting, seizoensgebonden styling — zonder dat het product zelf vervormt. Dat is een concreet scenario waar de "begrijpt wat het niet moet veranderen"-eigenschap relevant wordt.

Of stel dat je een marketingteam hebt dat wekelijks social media-visuals nodig heeft. Flare, met zijn lagere latentie en focus op volume, zou daar beter passen. Je bouwt het in via de API, koppelt het aan je contentplanning, en genereert beelden op schaal.

Nu een kanttekening: er zijn op dit moment nog geen onafhankelijke benchmarks gepubliceerd voor deze modellen. Alle kwaliteits- en snelheidsclaims komen van OpenAI zelf of van vroege klanten. Ik zou dus aanraden om het zelf te testen voordat je er een workflow op bouwt, zeker als beeldkwaliteit bedrijfskritisch is.

De beschikbaarheid is breed: Images 2.5 rolt uit naar alle ChatGPT-gebruikers, inclusief ChatGPT Work en Codex, op desktop, mobiel en web. De API-modellen zijn direct beschikbaar onder de identifiers gpt-image-2.5-flare en gpt-image-2.5-sunburst.

Transparantie en watermerking

Een detail dat ik niet wil overslaan: beide modellen voegen automatisch C2PA-metadata en onzichtbare watermerken toe aan gegenereerde beelden. C2PA is een open standaard waarmee je kunt verifiëren hoe een beeld is ontstaan — of het door AI is gemaakt, bewerkt, of een originele foto is.

Voor bedrijven die AI-beelden gebruiken in hun communicatie wordt dit steeds relevanter. De Europese AI Act stelt eisen aan transparantie over AI-gegenereerde content. Dat deze metadata er standaard in zit, is wat mij betreft een verstandige keuze van OpenAI — en het scheelt je als ondernemer een stap in je complianceproces.

Tot slot

Wat mij bij deze lancering vooral opvalt, is niet zozeer de technologie zelf — betere beelden, snellere generatie, dat is een voorspelbare richting. Het is de keuze om twee modellen naast elkaar te zetten met duidelijk verschillende rollen. OpenAI dwingt je als gebruiker om na te denken over je gebruiksscenario voordat je kiest. Dat is een volwassener benadering dan "hier is één model dat alles doet."

Voor mij is dit vooral een signaal dat beeldgeneratie via AI de fase van "leuk om mee te spelen" voorbij is en richting een serieus onderdeel van bedrijfsprocessen beweegt. De vraag is niet meer óf je het gaat gebruiken, maar wanneer en hoe.