ChatGPT Images 2.5 en la API: dos modelos, calidad «max» y qué cuesta cada imagen de verdad

Hoy se ha contado en todas partes que OpenAI lanzó ChatGPT Images 2.5 y que dibuja mejor las caras y las mascotas. Eso es la mitad de consumo.

La otra mitad, la que importa si produces creatividades a escala, es que son dos modelos distintos en la API, con nombres, ajustes y tarifas propios. Están en la documentación oficial y aquí van comprobados uno a uno.

Son dos modelos, y eligen distinto

• gpt-image-2.5-sunburst — la documentación lo recomienda para «flujos donde la precisión de edición importa más».
• gpt-image-2.5-flare — para «generación de imágenes rápida y de alta calidad del día a día».

Traducido a trabajo real: Sunburst para retocar —cambiar un elemento sin destrozar el resto de la imagen— y Flare para producir volumen. Si estás generando cincuenta variantes de un banner, Flare; si estás corrigiendo el packaging de una foto de producto, Sunburst.

Se pueden usar por dos vías: la Image API, poniendo el modelo directamente, o la Responses API, eligiendo un modelo principal —gpt-5 o posterior— y especificando el de imagen dentro de la herramienta.

Dos niveles de calidad nuevos

Los dos modelos añaden xhigh y max. Los GPT Image anteriores llegaban como mucho a high. El valor por defecto es auto.

• Calidad: low, medium, high, xhigh, max, auto.
• Tamaños recomendados: 1024x1024, 1536x1024 y 1024x1536.
• Tamaños a medida: ancho y alto múltiplos de 16, proporción entre 1:3 y 3:1, ningún lado por encima de 3840 px y entre 655.360 y 8.294.400 píxeles en total. Por encima de 2560x1440, la propia documentación lo marca como experimental.
• Fondo transparente: background: "transparent" con output_format en png o webp. Es la continuación de lo que llegó con GPT Image 2.
• Formatos: png por defecto, más jpeg y webp, con output_compression de 0 a 100. La documentación avisa de que jpeg es más rápido que png: si te preocupa la latencia, ahí tienes el ajuste.

Los precios, y la trampa que la propia OpenAI señala

Los dos modelos cuestan lo mismo por token:

• 30 USD por millón de tokens de imagen de salida.
• 8 USD por millón de tokens de imagen de entrada; 2 USD si están cacheados.
• 5 USD por millón de tokens de texto de entrada; 1,25 USD cacheados.

Y aquí está el aviso que conviene leer dos veces, porque es de la documentación y no una interpretación nuestra:

«Que las tarifas por token sean iguales no significa que el coste por imagen lo sea: el consumo de tokens puede variar según el modelo y el ajuste de calidad.»

Es decir: el precio de tu campaña no lo fija la tarifa, lo fija tu ajuste de calidad. Pasar de high a max en mil imágenes no es un matiz estético, es una partida presupuestaria. La forma de saberlo es mirar el campo usage de la respuesta con tus prompts, tus tamaños y tu calidad reales — no estimarlo.

Un detalle más para quien use vista previa: si activas el streaming con partial_images, cada imagen parcial suma 100 tokens de salida.

Lo que OpenAI dice que todavía NO hace bien

Esta es la parte que ninguna nota de lanzamiento destaca, y son literalmente las tres cosas que rompen una producción publicitaria. Las declara la propia documentación:

• Texto. «Aunque ha mejorado mucho, el modelo todavía puede tener dificultades con la colocación y la claridad precisas del texto.» Si tu pieza lleva claim, precio o logotipo con tipografía, cuenta con revisarlo a mano.
• Consistencia de marca. «Puede tener dificultades para mantener la consistencia visual de personajes recurrentes o elementos de marca entre generaciones.» Traducido: tu mascota corporativa no va a salir idéntica veinte veces.
• Composición. Dificultad para colocar elementos con precisión en composiciones estructuradas o sensibles al layout.
• Latencia. Un prompt complejo puede tardar hasta dos minutos.

Ninguna de las cuatro descalifica la herramienta. Lo que hacen es decirte dónde poner el control humano: en el texto sobre la imagen, en la consistencia entre piezas de una misma campaña y en los layouts cerrados.

Dos cosas operativas antes de empezar

• Verificación de organización. La documentación avisa de que puede hacer falta completar la API Organization Verification desde la consola de desarrollador antes de usar los modelos GPT Image. Descúbrelo antes de prometerle una fecha a nadie, no el día del lanzamiento.
• Moderación ajustable. Hay un parámetro moderation con dos valores: auto, el estándar, y low, menos restrictivo. Todos los prompts e imágenes pasan por el filtro de la política de uso.

Como pasa con las herramientas de agente aplicadas a tareas de marketing, lo que separa un experimento de un flujo de producción no es el modelo: es saber qué parámetros tocas, qué te cuesta cada uno y dónde sigue haciendo falta una persona.

Todos los datos proceden de la guía oficial de generación de imágenes de la API de OpenAI, consultada el 8 de septiembre de 2026. Las tarifas están en dólares tal y como las publica OpenAI: no las convertimos a euros, porque el precio en otra moneda lo fija el proveedor y no el tipo de cambio. Foto de portada: hoja de contactos fotográfica, de Nancy Wong, bajo licencia CC BY-SA 4.0.