GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: teste com fotos de produtos

Em 18 edições consecutivas de fotos de produtos, Flare e Sunburst mantiveram rótulos legíveis, mas não mostraram uma vantagem geral clara sobre o GPT Image 2. Os três alteraram alguns detalhes dos materiais. Veja as sequências reais, os tempos observados e os créditos do site para escolher um ponto de partida.

O que testamos

Um fundo novo pode parecer convincente e, ao mesmo tempo, alterar discretamente o produto. Em uma página de venda, rótulo, zíper e material precisam corresponder ao artigo que o cliente recebe.

Em 15 de setembro de 2026, comparamos GPT Image 2.5 Flare e Sunburst, usando GPT Image 2 como referência de menor custo em créditos. Cada modelo fez três edições consecutivas de dois produtos: 18 imagens editadas, além de duas referências geradas separadamente.

Os produtos são fictícios: um frasco de sabonete de vidro âmbar com “ALDER / HAND SOAP / 300 ml” e uma bolsa para câmera de lona verde-oliva com “NORTH FIELD”. Geramos cada referência uma vez com GPT Image 2 e a inspecionamos. Todos receberam a mesma referência no primeiro passo. Isso pode favorecer as convenções visuais de GPT Image 2, uma limitação do teste.

Usamos a API real da KIE, os identificadores correspondentes, resolução solicitada de 1K, proporção 1:1 e uma referência por solicitação. Avaliamos os resultados do provedor, não a jornada completa no createimg.ai, débitos de uma conta ou a API direta da OpenAI. Algumas configurações internas não são expostas; a mesma resolução não garante o mesmo processamento nem o mesmo nível interno de qualidade.

As três solicitações foram:

1. Trocar fundo e mesa cinza por uma parede creme quente e uma superfície de travertino claro, mantendo a direção da luz e sem adicionar objetos.
2. Acrescentar uma pequena esfera fosca de terracota no espaço livre atrás do produto, à direita.
3. Alterar somente a cor da esfera para azul-cobalto suave, preservando tamanho e posição.

Cada prompt também listava o que preservar: direção da válvula, vidro, borda do rótulo e suas três linhas; ou lona, costuras, inscrição, dois puxadores superiores, abas laterais e posição da alça.

Cada modelo reutilizou seu próprio resultado como entrada do passo seguinte. As entradas, portanto, diferem após o primeiro passo. Observamos o acúmulo de alterações involuntárias, não três edições independentes do original. Reutilizamos os arquivos originais sem recompressão; os WebP abaixo são cópias de exibição. Mantivemos a primeira imagem retornada, sem gerar novamente para melhorar um resultado visualmente decepcionante.

Frasco: preservação do rótulo e do vidro

Os três modelos completaram a sequência visível: parede creme e pedra, esfera terracota e depois esfera azul. Nas nove imagens do frasco, ainda conseguimos ler “ALDER”, “HAND SOAP” e “300 ml”. A válvula continua voltada para a esquerda, a borda permanece intacta e a silhueta é reconhecível. Este caso não estabelece um vencedor claro entre Flare e Sunburst.

A superfície merece atenção. Nas edições posteriores, o papel creme ganha um padrão mais fibroso que o original; os reflexos e a aparência âmbar do vidro também mudam. São variações pequenas diante da nova cena, mas ultrapassam a instrução de alterar apenas a esfera. Texto legível e geometria reconhecível não significam preservação exata do material.

As colunas 0 → 1 → 2 → 3 mostram referência, novo fundo, esfera terracota e esfera azul. Cada linha corresponde a um modelo. Compare a borda, o espaço ao redor de “300 ml”, a silhueta da válvula e os reflexos.

Bolsa: costuras, ferragens e material

Nas nove imagens da bolsa, “NORTH FIELD” continuou legível. Os dois puxadores superiores, as abas laterais, o bolso frontal e a fivela da alça permaneceram reconhecíveis. O ponto fraco foi a lona: a trama fina tornou-se mais ondulada nas edições seguintes, com alterações também nos acabamentos e nas costuras. Isso aparece nas últimas imagens do Flare e nos resultados finais do Sunburst e do GPT Image 2. Não houve vencedor confiável na preservação do material.

A esfera adicionada ficou apertada contra a borda direita. A referência oferece pouco espaço ao lado da bolsa; para uma composição real, reserve espaço suficiente para o acessório desde o início.

A ordem das colunas é a mesma. Observe os dois puxadores superiores, o contorno do bolso, a etiqueta “NORTH FIELD” e a fivela em primeiro plano. Uma bolsa nova plausível não é necessariamente uma edição fiel desta bolsa.

Tempo e créditos respondem a perguntas diferentes

Os tempos vão da criação da tarefa no provedor à conclusão, incluindo a fila. Há seis observações por modelo, com pedidos executados em sequência. O Flare não teve a mediana mais rápida. A amostra pequena e as filas variáveis não permitem uma classificação geral de velocidade.

Prompts completos, imagens originais e registros das tarefas.

Estes são os créditos regulares exibidos pelo createimg.ai, conferidos em 15 de setembro de 2026. Não são cobranças da KIE medidas no teste nem preços da API da OpenAI.

A oferta atual para contas pagas mostra 48–54 créditos em 1K nos dois modelos novos, conforme a compra ou assinatura; contas gratuitas usam o preço regular. Confira a cotação da sua conta antes de enviar. As 18 edições representariam 900 créditos regulares do site, excluindo as duas referências. Este teste não debitou uma conta do site.

A pergunta mais útil é quantas tentativas são necessárias para obter uma imagem suficientemente fiel. Uma tentativa por condição não permite estimar sua taxa de aprovação nem o custo médio por imagem utilizável.

Como escolher para o seu produto

Para mudanças de fundo e acessórios como estas, comece pelo GPT Image 2, que exige menos créditos, e compare o detalhe mais difícil do produto antes de gastar mais. Esta amostra não comprova uma vantagem constante de qualidade dos modelos 2.5. Se for essencial preservar exatamente tecido ou embalagem, mantenha os pixels originais do produto e componha um novo fundo em um editor; nenhum resultado deve ser aprovado automaticamente.

A OpenAI apresenta Flare como voltado a tarefas visuais rápidas do dia a dia e Sunburst a trabalhos mais precisos. Isso não prova qual preservará melhor sua embalagem. A amostra tem dois produtos e uma sequência por modelo, sem repetições, painel humano às cegas ou comparação de pixels com máscaras. São exemplos documentados, não uma classificação universal.

Antes de editar um catálogo inteiro, teste o detalhe mais difícil: logotipo em relevo, linha pequena de ingredientes, malha ou tampa transparente. Rejeite uma imagem bonita se esse detalhe mudar. Nossos rótulos fictícios são curtos e legíveis; preservá-los não comprovaria confiabilidade em embalagens com muito texto.

Um fluxo de edição reproduzível

Comece com uma fotografia nítida que mostre o produto inteiro e sua cor real. Uma referência gerada serve para esta comparação; para um anúncio real, use uma fotografia do artigo. Bordas cortadas, inscrições ilegíveis e alças escondidas obrigam o editor a inventar informações.

No editor de imagem para imagem com Flare selecionado, envie a referência, escolha uma proporção compatível e peça uma alteração específica. Sunburst usa o mesmo editor. Aqui utilizamos o quadrado em 1K. A interface atual não oferece todos os controles de máscara, transparência ou qualidade de outras APIs; este fluxo não depende deles.

Este é o prompt original em inglês do primeiro passo do frasco, mantido sem alterações para reprodução:

Edit this exact image. Replace only the plain gray background and tabletop with a pale warm cream studio wall and a pale travertine stone tabletop. Keep the soft light coming from upper left and a believable contact shadow. Do not add props. Preserve the bottle geometry, pump shape and left-facing direction, amber glass, cream label, thin black border, and exact text "ALDER", "HAND SOAP", "300 ml". Preserve the bottle position, camera viewpoint, crop and relative size. Keep every other detail and all earlier requested changes. No new text, watermarks, extra props, recropping, or redesign.

Substitua os detalhes de identidade pelos que realmente aparecem no seu produto. Nomear três ou quatro características cuja alteração invalidaria a imagem cria uma lista de revisão mais concreta do que apenas “não mude o produto”.

Inspecione cada resultado em tamanho completo antes de continuar: primeiro geometria e texto, depois material e cena. Se o produto já mudou, volte à referência original e reformule o pedido. Continuamos as sequências de propósito para mostrar os desvios; não recomendamos acumular erros conhecidos em produção.

Salve uma versão aprovada em cada etapa. Compare o anúncio final diretamente com a fotografia original, não apenas com a edição anterior. Pequenas mudanças consecutivas podem ficar difíceis de perceber.

Para aprofundar iluminação e realismo, veja como tornar fotos de produtos com IA mais realistas. A decisão prática é se a cena melhorada ainda representa exatamente o seu artigo.