GPT Image 2.5 n'est pas un seul modèle, mais deux. OpenAI l'a lancé le 8 septembre 2026 comme successeur de GPT Image 2 et, plutôt que de publier une seule version mise à jour, l'a scindé en un petit modèle optimisé pour la vitesse, appelé Flare, et un modèle plus grand optimisé pour la qualité, appelé Sunburst. Les deux sont disponibles dans ChatGPT, ChatGPT Work, Codex et directement via l'API sous les noms de modèle gpt-image-2.5-flare et gpt-image-2.5-sunburst.

Cette scission existe parce que la vitesse et la finition tirent dans des directions opposées, et OpenAI a décidé de laisser le choix plutôt que de faire des compromis sur les deux. Flare génère assez vite pour rendre l'itération rapide praticable : tester cinq ou six pistes sur un brief dans le temps qu'il fallait pour produire une seule image avec GPT Image 2. Sunburst est plus lent mais pousse plus loin les détails fins, la texture et la cohérence sur des retouches répétées, le genre de rendu qui résiste à un examen rapproché ou à un recadrage important. Aucun des deux n'est une version allégée ou premium de l'autre au sens habituel. Ce sont deux réponses à deux questions différentes : combien de pistes explorer rapidement, et à quel point peut-on affiner une piste retenue.

Ce que ChatGPT et Codex exécutent réellement par défaut, OpenAI ne l'a pas dit clairement, même si les tests laissent penser que Flare tourne en coulisses dans les deux. C'est dans l'API que le choix devient explicite, puisqu'un développeur qui appelle l'un ou l'autre modèle par son nom sait exactement lequel génère le résultat, avec en plus un réglage de qualité distinct qui contrôle le temps et le niveau de détail consacrés à chaque génération.

Comparatif rapide : où exécuter GPT Image 2.5

Choisir le modèle dans cet ordre

La décision est plus simple que de tester les deux à chaque fois depuis zéro. Si un workflow GPT Image 2 existant donne déjà des résultats acceptables, commencez avec Flare en gardant le même prompt, la même taille et le même réglage de qualité, rendu explicite plutôt que laissé en auto. Si le test est concluant, le gain de latence est gratuit, sans rien changer d'autre. Si GPT Image 2 n'était pas assez bon pour le travail dès le départ, commencez plutôt par Sunburst, amenez le résultat à un niveau acceptable, puis lancez les mêmes entrées sur Flare et ne passez dessus que si le résultat tient toujours.

Deux points comptent pour une comparaison équitable. D'abord, ne comparez jamais en qualité auto, car « high » n'est pas calibré de la même façon sur les deux modèles : réglez-la à la main avant de juger quoi que ce soit. Ensuite, ajustez une seule variable à la fois : essayez le niveau de qualité supérieur avant de réécrire le prompt, et ne passez à high ou max que lorsqu'un niveau inférieur a réellement échoué sur une exigence importante pour le travail concerné, pas comme point de départ par défaut.

Temps de génération par modèle et niveau de qualité

Chiffres réels issus d'une série de tests, mêmes prompts, 1024 pixels de large :

Sunburst en qualité max sur un portrait a pris 115 secondes lors des mêmes tests, bon à savoir avant de prendre par défaut le niveau de qualité maximal pour chaque génération.

Tailles d'image valides

GPT Image 2.5 accepte des tailles de 1024 carrés jusqu'à 3840 sur le grand côté, les deux côtés devant être des multiples de 16 et le rapport d'aspect ne dépassant pas 3 pour 1. Le nombre total de pixels doit se situer entre 655 360 et 8 294 400, et tout ce qui dépasse 2560x1440 est signalé comme expérimental plutôt que pleinement pris en charge. Parmi les tailles courantes qui fonctionnent de façon fiable : 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 2048x2048, 2048x1152, 3840x2160 et 2160x3840.

Flare contre Sunburst avec le même prompt : exemple en deux tours

La méthode d'affinage est simple : générer une fois, examiner le résultat, le renvoyer avec une seule modification, et répéter à chaque tour les contraintes qui comptent plutôt que de supposer qu'elles se transmettent automatiquement. Cet exemple adapte la méthode de maquette de panneau publicitaire publiée par OpenAI dans le guide de prompts de GPT Image 2.5, exécutée côte à côte sur Flare et sur Sunburst, avec une canette de boisson à la place de leur photo de produit d'origine.

Prise de vue photoréaliste en contre-plongée d'un grand panneau d'affichage en bord de route sur un ciel bleu profond et dégagé, tournée depuis le sol vers le haut. Un gobelet de café à emporter blanc géant et uni — papier lisse sans impression, finition mate, couvercle blanc bombé et manchon en carton ondulé kraft marron uni, sans logo, sans impression, sans aucune marque — est monté comme une extension 3D surdimensionnée qui déborde du bord gauche du panneau, en porte-à-faux sur un support en acier noir de sorte qu'il avance au-delà du cadre. Le panneau est blanc, avec un texte gras sans empattement vert foncé sur la droite. Une passerelle d'entretien en acier avec garde-corps et échelle longe le bas, des projecteurs sont orientés vers la face, et une unique colonne en acier galvanisé soutient la structure. Un pont routier en béton et un lampadaire se trouvent en bas à l'arrière-plan. Soleil vif de midi, lumière directionnelle dure projetant l'ombre du gobelet sur la face du panneau, ombres nettes, grande clarté, photographie de maquette publicitaire extérieure à visée commerciale, grand angle 24 mm, prise de vue au reflex plein format, haut niveau de détail, 4K.

Flare :

Sunburst :

Lancer cette paire sur votre propre photo de produit est le moyen le plus rapide de constater directement l'écart entre Flare et Sunburst plutôt que de croire les chiffres de temps sur parole. Remplacez par la photo de produit dont vous disposez, gardez la structure en deux tours et comparez ce que fait chaque modèle avec exactement le même texte de panneau et le même changement de météo.

Filmer depuis l'intérieur du fruit : angles de caméra POV extrêmes

La plupart des prompts placent la caméra là où une personne se tiendrait naturellement. Les résultats intéressants commencent quand on la met là où une caméra n'a rien à faire : à l'intérieur d'une pastèque évidée, sous un verre, derrière ce qu'on mange. Le sujet change à peine ; ce qui change, c'est que le premier plan devient un cadre, que l'échelle s'inverse et qu'un portrait d'été ordinaire devient quelque chose qu'il faut regarder à deux fois. Voici deux passes sur la même idée, pour tester ce que la seule position de l'objectif apporte à l'image.

POV fisheye depuis l'intérieur d'une pastèque évidée, regardant vers le haut à travers une ouverture circulaire une jeune femme d'Asie de l'Est à la frange, penchée vers le bas, qui sirote avec une paille torsadée turquoise plantée dans le fruit. La chair rose et humide de la pastèque et des bulles de mousse blanche courbent les bords du cadre, floues au premier plan. Ciel bleu pâle visible derrière elle à travers l'ouverture. Elle porte un haut rose à volants et un fin collier doré, lumière naturelle douce du soleil, reflets brillants, mise au point nette sur son visage. Format vertical 9:16, photographie culinaire macro hyperréaliste, palette saturée rose corail et turquoise, faible profondeur de champ, détails 8k.

flare :

sunburst :

Garder un même personnage d'une scène à l'autre : Juniper, la renarde lanterne

La cohérence d'un personnage commence par une seule génération entièrement spécifiée, et non par une description approximative répétée dans des prompts séparés. Cette image unique est ensuite renvoyée à chaque scène suivante, avec ses détails distinctifs rappelés à chaque fois. Voici la même méthode « générer puis continuer » appliquée à un personnage original plutôt qu'à un exemple emprunté.

Établir le personnage. Mode génération, 1024x1536, qualité medium.

Créez une illustration de livre pour enfants présentant un personnage principal. Personnage : Juniper, une petite renarde lanterne au pelage orange cuivré et à la queue touffue à bout blanc, qui porte une minuscule lanterne en laiton suspendue à une lanière de cuir autour du cou et une écharpe bleue tricotée. Elle a de grands yeux ronds et curieux et un sourire doux et espiègle. Thème : Juniper parcourt la forêt la nuit et guide des lucioles égarées jusqu'à leur prairie lumineuse en toute sécurité. Style : illustration de livre pour enfants, rendu aquarelle peint à la main, contours doux, palette nocturne chaude de bleus profonds et d'or de lanterne, fantaisiste et chaleureuse, proportions adaptées aux livres d'images. Contraintes : personnage original, aucun personnage protégé par le droit d'auteur, pas de texte, pas de filigrane, simple fond de forêt sombre la nuit pour bien mettre le personnage en valeur.

Flare : 

Sunburst : 

Portrait cinématographique, sombre et intense

Type : portrait photoréaliste. Ambiance : photogramme de film dramatique. Humeur : tendue, menaçante.

Un portrait photoréaliste en gros plan d'un pêcheur buriné d'une soixantaine d'années, aux yeux enfoncés fixant un point au-delà de la caméra, veste en toile cirée trempée par la pluie, une unique lumière latérale dure qui creuse de profondes ombres sur son visage, étalonnage gris et bleu marine atténué, prise de vue qui ressemble à du 35 mm avec grain visible, faible profondeur de champ, cinématographique et sombre. 

Flare :

Sunburst : 

Concept art de dark fantasy, étrange et menaçant

Type : concept art fantasy. Ambiance : gothique, inquiétante. Humeur : sinistre, mystérieuse.

Concept art d'un immense arbre noir tordu qui pousse à travers les ruines d'une cathédrale abandonnée, une brume fine qui s'enroule autour de piliers de pierre brisés, un unique rai de lune bleu froid qui traverse la canopée au-dessus, des corbeaux perchés en silence sur des branches squelettiques, palette désaturée et atténuée hormis le clair de lune, peinture numérique très détaillée, atmosphère étrange et menaçante.

Flare : 

Sunburst :

Affiche de voyage rétro, chaleureuse et nostalgique

Type : affiche illustrée vintage. Ambiance : publicité de voyage du milieu du siècle. Humeur : mélancolique, chaleureuse.

Une illustration d'affiche de voyage vintage dans le style des années 1960, représentant une ville côtière perchée sur une falaise à l'heure dorée, des voiliers parsemant une baie calme en contrebas, des toits ocre et terre cuite chauds, un esprit de lettrage dessiné à la main dans la composition mais sans texte lisible, texture d'encre légèrement passée, aplats de couleurs francs typiques de la publicité de voyage du milieu du siècle, ambiance chaleureuse et nostalgique.

Flare : 

Sunburst : 

Aller plus loin : une fiche de référence à 16 panneaux

Une extension documentée de cette méthode abandonne complètement le portrait de référence unique. À la place, on génère d'abord une grille de 4 par 4 : seize panneaux du même personnage original couvrant les vues de face, de dos et de profil, quatre expressions, quatre poses et quatre gros plans de détails, le tout sur fond blanc uni. Cette fiche unique devient ensuite la seule image de référence jointe à chaque prompt de scène, avec une ligne qui répète les détails distinctifs en nommant la couleur exacte de la veste, des bottes, le visage et les cheveux à respecter. Dans cette série de tests, six scènes différentes générées avec GPT Image 2 et Sunburst ont toutes redonné le même visage, la même veste et les mêmes bottes, sans devoir relancer.

Un détail à reprendre à l'identique : gardez le fond de la fiche de référence en blanc uni. Un fond stylisé ou éclairé sur la fiche a tendance à transférer son propre éclairage dans chaque scène générée ensuite, ce qui sape la cohérence que la fiche devait verrouiller.

Essayez ces prompts sur Atlabs

Pourquoi GPT Image 2.5 traite les instructions autrement que Midjourney

Bon à comprendre avant de décider que c'est le bon modèle pour un travail : GPT Image 2.5 raisonne sur les instructions littérales d'un prompt plutôt que de s'appuyer uniquement sur une diffusion entraînée sur des jeux de données d'images. Demandez-lui de remplir un verre de vin à ras bord et il le remplit à ras bord. Demandez une horloge qui indique une heure précise et elle affiche cette heure exacte. Les outils de diffusion comme Midjourney ont tendance à retomber sur ce qui paraît esthétiquement typique. GPT Image 2.5 est donc le meilleur choix dès qu'un détail précis et littéral compte pour le brief, et un outil de diffusion le meilleur choix quand un rendu plus classiquement soigné compte plus que le respect exact des instructions.

Conseils de prompt engineering pour GPT Image 2.5

Réglez la qualité à la main chaque fois qu'une comparaison compte vraiment, car la laisser en auto rend toute comparaison de temps ou de résultat inutile entre les deux versions du modèle. Surveillez un aspect légèrement composite ou « collé » sur les sujets placés devant un arrière-plan, un défaut connu hérité de GPT Image 2, réduit mais pas éliminé dans la 2.5, généralement corrigé en demandant explicitement un éclairage et des ombres cohérents entre le sujet et l'arrière-plan dans le même prompt. Pour affiner sur plusieurs tours, changez une seule chose à la fois plutôt que d'empiler plusieurs demandes dans une même retouche : isoler chaque changement permet de repérer bien plus facilement le moment où un élément sans rapport se modifie.

Questions fréquentes

Quelle version ChatGPT utilise-t-il par défaut ?
OpenAI ne l'a pas confirmé officiellement, mais les tests indiquent que Flare est la version par défaut dans ChatGPT et Codex, Sunburst étant réservé aux appels directs à l'API.

Flare est-il vraiment plus rapide ?
Lors d'une série de tests en qualité high, Flare a renvoyé un résultat texte vers image en 22 secondes contre 177 secondes pour GPT Image 2, et terminé un tour de retouche en 19 à 27 secondes. Sunburst était plus lent que Flare mais restait plus rapide que GPT Image 2 dans la plupart des mêmes tests.

Quelles tailles d'image GPT Image 2.5 prend-il en charge ?
De 1024 carrés jusqu'à 3840 sur le grand côté, avec les deux côtés multiples de 16, un rapport d'aspect ne dépassant pas 3 pour 1 et un total de pixels compris entre 655 360 et 8 294 400. Les tailles supérieures à 2560x1440 sont signalées comme expérimentales.

La cohérence des personnages est-elle garantie à chaque génération ?
Aucun modèle d'image ne garantit une cohérence parfaite à chaque fois, mais une seule image de référence, des détails distinctifs répétés dans chaque prompt et un fond blanc uni sur toute fiche de référence ont donné des résultats cohérents sans relance lors des tests documentés.

Puis-je choisir Flare ou Sunburst dans Atlabs ?
La sélection du modèle dans Atlabs suit la version exécutée par l'intégration GPT Image Gen. Pour un contrôle explicite entre Flare et Sunburst et des niveaux de qualité manuels, l'API directe est actuellement la voie la plus précise.

L'utilisation est-elle gratuite sur Atlabs ?
Oui. Les nouveaux comptes démarrent avec des crédits gratuits qui couvrent un certain nombre de générations, et les offres payantes débloquent davantage de générations et des exports en plus haute résolution.

Verdict final

L'essentiel à retenir de toute cette série tient en une décision courte, appliquée avec constance : faire correspondre le modèle de départ à votre niveau d'exigence actuel, fixer le réglage de qualité à la main avant de comparer quoi que ce soit, et ne changer qu'une variable à la fois. Les cinq prompts d'ambiance ci-dessus le montrent clairement : Sunburst justifie son temps supplémentaire sur le travail photoréaliste riche en textures comme le portrait, le concept art et la photo de produit, tandis que Flare se défend bien sur les styles graphiques plus plats comme l'illustration vectorielle et l'affiche rétro, où le rendu supplémentaire a de toute façon moins de matière à exploiter. Pour le travail sur les personnages, une seule référence bien construite, idéalement la fiche complète à seize panneaux sur fond blanc uni, apporte plus de cohérence qu'un prompt plus long et plus élaboré. Ainsi se termine ce guide en trois parties. Rien de tout cela n'exige d'outils ou de comptes séparés pour être testé, et c'est la raison pratique pour laquelle l'exécuter via Atlabs place la plateforme en tête du comparatif en haut de cet article.