GPT Image 2.6 的 Flare 和 Sunburst 怎麼選，complexity 又該設多少

兩個模型的名字很好記：Flare 是快的那個，Sunburst 是細的那個。它們的影象輸出價都是每百萬 token 30 美元，所以選擇時主要看速度和結果，不用先算單價。

先按任務選

要快、要出很多稿：Flare。 官方說法是低質量設定下最快約 6 秒。報道里提到它擅長海報、產品圖這類講究版式的內容，適合先鋪一輪方向。

要定稿、要反覆修改：Sunburst。 官方強調的是更高的畫質和編輯時的一致性。按報道，這個優勢在中、高質量下才明顯，所以不必在低質量下比較它。

我的做法是先用 Flare 把版式和文案跑對，再把確定的方向交給 Sunburst。這只是工作習慣，不是官方流程。

想先感受兩個模型的差別，不寫程式碼也能試：PixPix 的 GPT Image 2.6 入口 提供 Flare 和 Sunburst 兩個版本，同一條提示詞各跑一次就能比較。頁面沒有提到 `complexity`，要調這個引數還得用 API。

complexity 是什麼

這是 2.6 新增的引數，取值 low、medium、high，預設 high，不額外收費。它控制模型動筆前做多少規劃，渲染質量另外由 `quality` 控制，兩者不是一回事。

官方指南說得很明確：改背景、改招牌這類聚焦的編輯用低複雜度；密集文字、複雜版式、物體關係多的畫面用高複雜度。還提醒複雜度高可能增加延遲，並帶來你不想要的改動。

對照站內案例更直觀：

| 場景 | 例子 | complexity 建議 |
| --- | --- | --- |
| 只改一行字 | 海報只改日期 | low |
| 換一個物體的顏色 | 紅圈裡的花瓶 | low |
| 多層文字的版式 | 中英雙語選單卡 | high |
| 很多物體和空間關係 | 圖書館等距剖面 | high |
| 單一主體的產品圖 | 苔綠保溫瓶 | medium，再比較 |

注意：這張表是根據指南的方向整理的，站內這批圖由 Codex 工具生成，無法手動設定這個引數。

quality 也要顯式寫

2.6 的 `quality` 支援 low、medium、high、xhigh、max 和 auto。預設值省事，但不利於控制成本和復現，建議每次請求都明確寫出 `quality` 和 `complexity`。

官方也沒公佈完整的基準資料。社群有開發者用同一條提示詞測試，medium 下 2.6 的輸出 token 是 1136，2.5 是 344，換算成本明顯更高，高質量檔差別不大。樣本很小，但足以說明一件事：價格表一樣，單張成本不一定一樣。

遷移前跑一次對比

1. 留 20 條左右自己常用的提示詞，2.5 和 2.6 各跑一遍。
2. 記錄每張的輸出 token、耗時和你要不要返工。
3. 批處理先別動。2.6 的模型頁沒有列 Batch，2.5 Flare 還能享受批次價。
4. 2.6 暫時只有預設快照，如果業務依賴固定版本，要留意後續變化。

想看其他寫法可以回到 GPT Image 2.6 專題，上一代的材質與光線經驗在 GPT Image 2.5 的材質和光線寫法 裡，大多還能繼續用。