Вышла ChatGPT Images 2.5: Sketch, точечное редактирование и две новые API-модели

8 сентября 2026 года OpenAI обновила систему генерации изображений в ChatGPT, представив ChatGPT Images 2.5. Новая версия стала доступна пользователям ChatGPT, ChatGPT Work и Codex на компьютерах, мобильных устройствах и в веб-версии — во всех тарифных планах. Для разработчиков модель появилась в API в двух вариантах: ориентированном на скорость gpt-image-2.5-flare и ориентированном на детализацию gpt-image-2.5-sunburst. OpenAI выделяет более чёткие детали, естественное освещение, надёжность при многоэтапном редактировании и сокращение задержки генерации до 50% по сравнению с предыдущей версией.

Что нового в ChatGPT Images 2.5?

Согласно обзору DataCamp, главное улучшение касается не столько генерации изображений с нуля, сколько редактирования. При последовательном внесении изменений модель лучше сохраняет объект и сцену, чем предыдущая версия. В интерфейсе ChatGPT появились следующие инструменты:

• Sketch: область для рисования, которую можно открыть, введя @Sketch в чате. Пользователь задаёт композицию, расположение и пропорции объектов грубым наброском, а модель преобразует эти пространственные указания в изображение.

• Точечное редактирование: можно оставить комментарий непосредственно на нужной области изображения и попросить изменить только её, сохранив окружающее содержимое.

• Шаблоны: готовые макеты, например для постеров и дизайна продуктов, уменьшают необходимость в длинных запросах (промптах).

• Запросы для совместного доступа: к изображению можно добавить запрос, использованный для его создания, чтобы коллеги могли подготовить на его основе другие варианты.

Чем отличаются Flare и Sunburst?

Обе модели в API используют один тариф, но рассчитаны на разные задачи. Flare ориентирована на скорость и объём, поэтому подходит для работ с большим количеством итераций, например создания контента для соцсетей и быстрого прототипирования. Sunburst формирует более детализированные и точные изображения, но требует больше времени; модель предназначена для финальных изображений презентационного качества.

Согласно документации OpenAI для разработчиков, стандартный снимок Flare — gpt-image-2.5-flare-2026-09-08. Модель работает только через конечные точки генерации изображений (v1/images/generations) и редактирования изображений (v1/images/edits); уровень качества можно выбрать от low до max, также поддерживается редактирование с маской (inpainting).

DataCamp отмечает, что тарифы такие же, как у GPT Image 2. Это значит, что рост качества и скорости не сопровождается дополнительными расходами: стоимость по-прежнему зависит от выбранного уровня качества и разрешения.

Где модель пригодится в архитектурной визуализации?

В архитектурных бюро и студиях интерьерного дизайна генеративные модели изображений чаще всего применяют в трёх случаях: для быстрых экспериментов с атмосферой на этапе концепции, создания вариантов материалов или мебели на основе готового рендера и ретуши перед презентацией заказчику. Две ключевые функции Images 2.5 напрямую вписываются в эти процессы.

Первая — Sketch. Дизайнеру, который мыслит эскизами, проще показать грубыми линиями расположение окна в комнате, место кухонного острова или излом объёма на фасаде и получить изображение, чем описывать всё длинным текстом. Такой подход не заменяет масштабную модель или BIM-данные, но помогает за считаные минуты ответить на вопрос «А если сделать вот так?» на встрече по ранней концепции.

Вторая — согласованность при многоэтапном редактировании. В archviz часто возникает проблема: при замене обивки кресла модель заодно меняет цвет стен, направление света или перспективу. Акцент OpenAI на надёжности редактирования и сохранении объекта в этой версии может стать ощутимым улучшением для команд, которые вносят локальные правки в рендеры. Поддержка редактирования с маской в API также важна для студий, которые хотят автоматизировать этот процесс.

Какие ограничения остаются?

Согласно обзорам, слабым местом по-прежнему остаются большие объёмы текста и типографика. Не стоит поручать модели надписи на архитектурных планшетах — отметки высот, размеры и легенды; такие элементы лучше добавлять позднее в графическом редакторе. Также отмечается, что при сложных изменениях композиции артефакты могут появиться за пределами редактируемой области. Поэтому после каждого этапа правок нужно проверять изображение и сохранять оригинал.

Модель доступна и в бесплатном тарифе ChatGPT, однако OpenAI не раскрыла лимиты использования. Для команд, планирующих интенсивную генерацию, более предсказуемым вариантом может стать API, где расходы можно рассчитать заранее.

Как бюро выстроить рабочий процесс?

На практике разумно разделить процесс на два этапа. Для концепций и вариантов можно использовать Sketch и инструменты точечного редактирования в интерфейсе ChatGPT. После выбора направления основное изображение следует создавать в рендер-движке с корректными размерами и данными о материалах; на этом этапе модель ИИ лучше использовать только для ретуши, настройки атмосферы или редактирования фона.

Студиям, работающим через API, лимит Flare по числу изображений в минуту и низкий уровень качества помогут снизить стоимость массовой генерации вариантов. Sunburst же разумно использовать только для финальных изображений, предназначенных заказчику, — так можно сбалансировать сроки и расходы.