GPT Image 2.5 Flare API
GPT Image 2.5 Flare 是 OpenAI 官方為 API 推出的速度優先款：畫質與 GPT Image 2 相當、延遲降低約 50%，是官方推薦的大多數應用的預設選擇。Roko API 目前開放文生圖、參考圖編輯，以及 1K $0.02、2K $0.03、4K $0.04 三檔價格。
- 公開模型 ID
gpt-image-2.5-flare- 輸出檔位
1K / 2K / 4K（預設 1K）- 計費方式
按輸出張數與解析度- 生成接口
POST /v1/images/tasks- 目錄快照
GPT Image 2.5 Flare 是什麼？
GPT Image 2.5 Flare 是 OpenAI 在 ChatGPT Images 2.5 發布中推出的兩款 API 圖像模型之一，官方定位是「small model、速度優先」：畫質與 GPT Image 2 相當，延遲降低約 50%，被官方稱為大多數應用的預設選擇。早期客戶評價它「清楚哪些部分不該改」——在保持角色、構圖與視覺識別特徵的同時完成有效編輯。
OpenAI 上游為 Flare 提供圖像生成、編輯和透明背景能力；Roko 目前公開表單提供生成與參考圖編輯，但尚未開放 background 或 output_format 控制項，因此本頁不承諾透明通道輸出。
Roko API 目前公開 1K、2K、4K 三檔輸出和 14 個畫幅選項（含 auto），1K 每張 $0.02、2K $0.03、4K $0.04。呼叫走非同步任務，提交後輪詢任務結果。
核心能力
官方速度檔
畫質與 GPT Image 2 相當、延遲降低約 50%，官方定位為大多數應用的預設圖像模型。
精準編輯與主體保持
官方與早期客戶強調「知道什麼不該改」：改對地方，同時保住角色、構圖與視覺識別。
上游透明背景能力
OpenAI 官方支援透明背景；Roko 目前表單未開放對應控制項，實際可用參數以請求驗證為準。
大批量友善
低延遲加 $0.02 起的單價，適合社群內容、視覺搜尋與高併發生成場景。
GPT Image 2.5 Flare API 價格
價格由目前 Roko 模型目錄生成。結算按輸出張數乘以所選解析度單價；提交任務前請再次確認控制台估價。
| 解析度 | 價格 | 計費單位 |
|---|---|---|
| 1k | $0.02 | 每張輸出 |
| 2k | $0.03 | 每張輸出 |
| 4k | $0.04 | 每張輸出 |
費用怎麼算？
日常內容與快速迭代的標準成本。
社群與行銷素材批次的典型開銷；失敗圖片不計入生成數量。
參數與支援範圍
以下欄位來自目前公開 generation_config。quality 目前僅公開 auto；表單之外的能力以實際請求驗證為準。
| 參數 | 可用值 | 說明 |
|---|---|---|
prompt | textarea | 描述要產生的畫面，或說明要對參考圖做哪些修改。 · 必填 |
image_urls | url / base64 | 參考圖可使用 URL 或 Base64；編輯時說明要保持和改變的部分。 · 可選 |
size | auto / 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 3:2 / 2:3 / 5:4 / 4:5 / 21:9 / 9:21 / 2:1 / 1:2 / 1:3 / 3:1 | 依模型設定選擇寬高比、解析度檔位或明確的像素尺寸。 · 預設: auto · 可選 |
resolution | 1K / 2K / 4K | 選擇目前模型設定的輸出解析度檔位；此值可能直接影響價格。 · 預設: 1K · 可選 |
quality | auto | 畫質檔位由模型設定決定（如 auto / low / medium / standard / hd），並可能直接影響價格。 · 預設: auto · 可選 |
用 Roko API 呼叫 GPT Image 2.5 Flare
走非同步任務流程：提交任務拿到 task_id，再輪詢查詢結果。不要在前端程式碼中暴露 API Key。
發起圖片生成
curl https://api.rokoapi.com/v1/images/tasks \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: YOUR_UNIQUE_REQUEST_ID" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Fast social campaign visual, bold readable headline, consistent brand colors, clean composition",
"size": "16:9",
"resolution": "2K",
"quality": "auto"
}'查詢恢復任務
curl https://api.rokoapi.com/v1/tasks/$TASK_ID \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY"POST /v1/images/tasks 回傳 202 與 task_id，生成完成後透過 GET /v1/tasks/{task_id} 查詢結果或失敗原因。Idempotency-Key 需唯一；相同 Key 的重放會回傳原任務而不重複計費。
適合哪些場景？
社群與創作者內容
低延遲讓逐條生成互動素材成為可行的工作流。
Vertical story graphic announcing a weekend sale, bold typography, warm gradient background.
參考圖快速改版
上傳參考圖並說明保留項，以速度優先檔完成社群與行銷素材變體。
Keep the coffee cup unchanged and replace only the background with a warm cafe counter.
產品體驗與視覺搜尋
官方定位場景：把圖像生成嵌進產品體驗，回應速度直接影響留存。
Generate a hero image matching this search query: minimalist desk setup with warm lighting.
大批量行銷素材
$0.02 起的 1K 單價適合 A/B 文案配圖與多版本投放素材。
Six ad creative variations for a plant delivery app, same layout, different hero plants.
使用前要知道的限制
- 畫質與 GPT Image 2 相當而非超越；品牌級成稿與多次精修建議用 2.5 Sunburst。
- quality 欄位目前僅公開 auto；表單之外的能力以請求驗證為準。
- 非同步任務提交成功不等於生成成功，以任務查詢結果為準。
- OpenAI 對其圖像產品使用 C2PA 元資料與隱形浮水印等溯源手段；輸出權利取決於輸入素材與適用條款。
Flare、Sunburst 與 GPT Image 2 怎麼選？
日常與大批量選 Flare（更快更省）；品牌成稿與反覆精修選 Sunburst（畫質高於 GPT Image 2）；已驗證達標的存量工作流可留在 GPT Image 2（1K $0.016 更便宜）。
全部模型 →GPT Image 2.5 Flare 常見問題
GPT Image 2.5 Flare API 的模型 ID 是什麼？
Roko API 目前公開模型 ID 是 gpt-image-2.5-flare。請原樣傳入 model 欄位。
GPT Image 2.5 Flare API 多少錢？
目前目錄價格為 1K 每張 $0.02、2K 每張 $0.03、4K 每張 $0.04。價格可能調整，請以任務提交時的控制台估價和最終結算記錄為準。
Flare 和 Sunburst 有什麼區別？
官方定位：Flare 是 small model、速度優先，畫質與 GPT Image 2 相當；Sunburst 是 base model、品質優先，畫質高於 GPT Image 2。兩者都支援生成、編輯與透明背景，能力面一致，差別在速度與精度的取捨。
Flare 比 GPT Image 2 快多少？
官方口徑是延遲降低約 50%，早期客戶評價其速度為 GPT Image 2 的 2 到 4 倍。實際表現取決於提示詞、參考圖與輸出尺寸，建議用自己的負載實測。
支援透明背景嗎？
OpenAI 上游支援，但 Roko 目前公開表單沒有 background 或 output_format 欄位，因此本頁不承諾透明通道輸出；請以實際請求驗證和回應為準。
支援哪些寬高比？
目前表單有 14 個可選值：auto、1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、5:4、4:5、21:9、9:21、2:1、1:2；預設 auto，以請求驗證為準。
透過哪個接口呼叫？
透過 POST /v1/images/tasks 提交非同步任務並拿到 task_id，再用 GET /v1/tasks/{task_id} 輪詢結果或失敗原因。
從 GPT Image 2 遷移到 Flare 要改什麼？
把 model 欄位換成 gpt-image-2.5-flare 即可，表單結構幾乎一致。官方建議遷移路徑是：先用 Flare 跑同提示詞對比品質，達標後再全面切換並評估延遲收益。