OpenAI udostępniło 8 września 2026 roku ChatGPT Images 2.5, nowy model do tworzenia i edycji obrazów, który według firmy skraca czas generowania nawet o 50 proc. wobec modelu Images 2.0 i trafia od razu do wszystkich planów ChatGPT, ChatGPT Work oraz Codex na komputerach, urządzeniach mobilnych i w przeglądarce. Równolegle w API pojawiły się dwa osobne modele, GPT-Image-2.5 Flare i GPT-Image-2.5 Sunburst, rozliczane według tej samej stawki tokenowej co poprzednik GPT-Image-2.
- OpenAI udostępniło 8 września 2026 roku ChatGPT Images 2.5, który skraca czas generowania obrazów nawet o 50 proc. wobec modelu Images 2.0 i trafia od razu do wszystkich planów ChatGPT, ChatGPT Work oraz Codex.
- W API zadebiutowały dwa osobne modele – GPT-Image-2.5 Flare (zoptymalizowany pod kątem szybkości) i GPT-Image-2.5 Sunburst (zoptymalizowany pod kątem precyzji edycji) – przy czym stawki tokenowe pozostają takie same jak w poprzedniku GPT-Image-2, jednak OpenAI zastrzega, że kalkulator tokenów dla GPT-Image-2 nie szacuje zużycia tokenów przez nowe modele, więc realna cena jednego obrazu może być inna.
- Testy zespołu Manus wykazały dwu- do czterokrotnie szybsze działanie GPT-Image-2.5 Flare wobec GPT-Image-2, choć są to wyniki partnera wdrożeniowego OpenAI, a nie niezależne pomiary.
Skalę zjawiska najlepiej pokazuje liczba podana przez OpenAI w komunikacie: co tydzień użytkownicy tworzą ponad 3 miliardy obrazów w ChatGPT Images i modelach GPT-Image dostępnych przez API. To na tej bazie firma buduje kolejną generację narzędzia.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
OpenAI stawia na wierność referencji i edycję, która nie psuje reszty obrazu
Najważniejsza zmiana w ChatGPT Images 2.5 nie dotyczy samego generowania od zera, tylko pracy na materiale, który użytkownik już ma. OpenAI deklaruje, że model lepiej odwzorowuje osoby, miejsca i przedmioty ze zdjęć referencyjnych, przenosząc je w nowe scenerie i style bez utraty charakterystycznych cech. Oświetlenie i tekstury mają wyglądać bardziej naturalnie.
Druga deklarowana poprawa dotyczy precyzji edycji. Według OpenAI model zmienia wyłącznie ten element, o który poprosił użytkownik, i zachowuje resztę kompozycji nawet przy złożonym tle. W dłuższych rozmowach w ChatGPT kolejne poprawki mają nakładać się na siebie bez stopniowej degradacji jakości obrazu, co przy poprzednich generacjach modeli graficznych bywało realnym problemem.
OpenAI wymienia też lepsze radzenie sobie ze złożonymi układami graficznymi, w tym z przezroczystym tłem, oraz dokładniejsze odwzorowanie zadanego stylu wizualnego. Firma nie opublikowała przy tej okazji porównawczych wyników benchmarków, więc na razie są to zapowiedzi producenta, a nie zweryfikowane niezależnie pomiary.
Sketch, szablony i komentarze na obrazie zmieniają sposób pracy w ChatGPT
Poza samym modelem OpenAI dołożyło do ChatGPT cztery funkcje, które zmieniają sposób zadawania poleceń. Nie są one parametrami API i działają wyłącznie w interfejsie ChatGPT:
- Sketch, uruchamiany wpisaniem „@Sketch”, pozwala narysować odręczny szkic bezpośrednio w ChatGPT i użyć go jako wizualnej wskazówki dla modelu. Można w ten sposób naszkicować układ pomieszczenia albo zarys ubrania, a następnie opisać styl i szczegóły.
- Szablony dla popularnych formatów, na przykład plakatu czy materiałów typu merch, zastępują pusty prompt gotową strukturą, w której użytkownik uzupełnia treść, elementy graficzne i styl.
- Komentarze na obrazie pozwalają wskazać konkretne miejsce w kadrze i opisać poprawkę zamiast opisywać ją słownie w całym oknie rozmowy.
- Udostępnianie promptu razem z obrazem daje odbiorcy możliwość uruchomienia tego samego pomysłu na własnych zdjęciach i danych.
Ostatnia z tych funkcji jest najciekawsza z perspektywy dystrybucji treści. OpenAI wprost odwołuje się do promptów, które krążą w sieci i stają się viralem, i buduje pod to mechanizm wewnątrz produktu.
Flare i Sunburst dzielą API według szybkości i precyzji, a nie według jakości
W API OpenAI nie wprowadziło jednego następcy GPT-Image-2, tylko rozdzieliło ofertę na dwa modele o różnym przeznaczeniu. Flare jest domyślnym wyborem dla większości zastosowań, Sunburst obsługuje pracę, w której precyzja edycji ma pierwszeństwo przed czasem odpowiedzi.
| GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Pozycjonowanie OpenAI | domyślny model dla większości zastosowań | najbardziej zaawansowany model do generowania i edycji |
| Szybkość | bardzo wysoka, do 50 proc. niższe opóźnienie niż GPT-Image-2 | średnia, dłuższy czas generowania |
| Typowe zastosowania | treści dla twórców i social media, wyszukiwanie wizualne, szybkie prototypy, duże wolumeny | kreacje kampanijne gotowe do publikacji, dopracowane zdjęcia produktowe |
| Wejście / wyjście | tekst i obraz / obraz | tekst i obraz / obraz |
| Ustawienia jakości | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto |
Oba modele można wywołać bezpośrednio w Image API albo wskazać jako model narzędzia do generowania obrazów w Responses API. OpenAI udostępnia zarówno identyfikator bez daty, jak i przypięty snapshot, co pozwala utrzymać porównywalność wyników między kolejnymi uruchomieniami.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Stawki tokenowe zostały te same, ale realny koszt jednego obrazu nie jest jeszcze znany
Cennik obu nowych modeli jest identyczny z cennikiem GPT-Image-2. Według dokumentacji OpenAI obraz na wejściu kosztuje 8 dolarów za milion tokenów, 2 dolary za milion tokenów z pamięci podręcznej, obraz na wyjściu 30 dolarów za milion tokenów, a tekst na wejściu 5 dolarów za milion tokenów, przy 1,25 dolara dla wersji z pamięci podręcznej. Tekst na wyjściu nie jest rozliczany, ponieważ modele zwracają obrazy.
Tu pojawia się zastrzeżenie, które łatwo przeoczyć. OpenAI zaznacza w dokumentacji, że kalkulator tokenów przygotowany dla GPT-Image-2 nie szacuje zużycia tokenów przez GPT-Image-2.5. Ta sama stawka za milion tokenów nie oznacza więc automatycznie tej samej ceny za gotowy obraz. Zespół, który planuje przenieść duży wolumen na nowe modele, powinien najpierw zmierzyć rzeczywiste zużycie tokenów na własnych zadaniach.
Rozdzielenie API na Flare i Sunburst to moim zdaniem najciekawsza decyzja w całej tej premierze, choć w komunikacie OpenAI stoi ona w cieniu funkcji Sketch. Producenci modeli graficznych przez ostatnie dwa lata sprzedawali kolejne wersje jako liniowy postęp jakości. Tutaj mamy coś innego: przyznanie, że szybkość i precyzja edycji to dwa różne produkty dla dwóch różnych klientów, i że nie da się ich zmieścić w jednym punkcie cennika bez kompromisu.
Mam jednak dwa pytania, na które komunikat nie odpowiada. Pierwsze dotyczy kosztów. Utrzymanie stawki tokenowej wygląda dobrze w nagłówku, ale dopóki nie wiemy, ile tokenów zużywa Sunburst na jeden dopracowany kadr, deklaracja „ta sama cena” jest tylko deklaracją. Sam sprawdziłbym to na własnym zestawie zadań, zanim przepiąłbym produkcję.
Drugie pytanie dotyczy tego, o czym w komunikatach produktowych mówi się najmniej. Model, który coraz lepiej zachowuje rozpoznawalność osoby ze zdjęcia referencyjnego i przenosi ją w dowolną scenerię, jest jednocześnie coraz lepszym narzędziem do tworzenia materiałów podszywających się pod konkretnych ludzi. OpenAI odpowiada na to metadanymi C2PA i niewidocznym znakiem wodnym, i to jest właściwy kierunek. Ale w Europie od sierpnia obowiązek nie kończy się na warstwie technicznej po stronie dostawcy narzędzia. Firma, która taki obraz publikuje, ma własne zadanie do wykonania i nie zdejmie go z siebie, powołując się na znak wodny producenta.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Higgsfield AI, Adobe, Manus i Runway komentują nowe modele
OpenAI opublikowało w materiale premierowym wypowiedzi przedstawicieli czterech firm korzystających z nowych modeli: Higgsfield AI, Adobe, Manus i Runway.
Axultan Alimkulov, head of product w Higgsfield AI, zwrócił uwagę na zachowanie tożsamości wizualnej oryginału podczas edycji. Według niego największe wrażenie robi to, jak dobrze GPT-Image-2.5 Flare rozumie, „czego nie zmieniać” / „what not to change”. Alimkulov dodał, że taka kontrola w połączeniu z szybkością, jakością i kosztem wyróżnia model w pracy zespołów zajmujących się filmem, treściami tworzonymi przez użytkowników i reklamą.
Serwis Unite.AI, powołując się na te same wypowiedzi, podał również, że Matt Chotin, senior director of product w Adobe, potwierdził dostępność modeli GPT-Image-2.5 w Adobe Firefly, a Lucky Liao z zespołu ewaluacyjnego Manus wskazał w testach swojego zespołu dwu- do czterokrotnie szybsze działanie Flare wobec GPT-Image-2 przy lepszym generowaniu przezroczystych teł. Są to wypowiedzi partnerów wdrożeniowych OpenAI, nie niezależne pomiary.
Premiera wpisuje się w wyścig z Google, który trwa od listopada 2025 roku
ChatGPT Images 2.5 jest odpowiedzią na rodzinę modeli Nano Banana od Google, która przez ostatni rok wyznaczała tempo w generowaniu obrazów. Ars Technica opisała w lutym 2026 roku premierę Nano Banana 2, formalnie Gemini 3.1 Flash Image, który miał dostarczać wyniki zbliżone do wersji Pro przy szybkości modeli Flash i korzystać z wiedzy o świecie pobieranej przez Gemini 3.1.
Poprzednia generacja narzędzia OpenAI, ChatGPT Images 2.0 oparta na modelu GPT-Image-2, zadebiutowała w kwietniu 2026 roku. Rytm premier po obu stronach jest więc mniej więcej półroczny, a różnica między konkurentami coraz częściej sprowadza się nie do jakości pojedynczego kadru, lecz do przewidywalności wielokrotnej edycji, obsługi tekstu w obrazie i kosztu przy dużych wolumenach.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Nowy model trafia do Polski w środku pierwszej fali obowiązków z art. 50 AI Act
ChatGPT Images 2.5 jest dostępny we wszystkich planach, także dla polskich użytkowników, i wchodzi na rynek nieco ponad miesiąc po tym, jak zaczęły obowiązywać unijne przepisy o przejrzystości treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Art. 50 rozporządzenia (UE) 2024/1689, czyli AI Act, jest stosowany od 2 sierpnia 2026 roku.
Podział obowiązków ma tu praktyczne znaczenie dla każdej polskiej agencji, redakcji i firmy, która publikuje grafiki z ChatGPT. Jak wyjaśnia serwis samorzad.gov.pl, dostawcy systemów generujących treści muszą zapewnić, aby materiały wizualne, dźwiękowe, audiowizualne i tekstowe dało się rozpoznać jako wygenerowane lub zmodyfikowane przez AI, i oznaczać je w formacie nadającym się do odczytu maszynowego. Deklarowane przez OpenAI metadane C2PA i niewidoczny znak wodny wpisują się właśnie w ten obowiązek.
Osobną kwestią jest widoczne ujawnienie skierowane do odbiorcy. Dotyczy ono przede wszystkim deepfake’ów, czyli materiałów przypominających istniejącą osobę, miejsce lub wydarzenie w sposób, który może wprowadzić odbiorcę w błąd co do ich autentyczności. Znak wodny producenta narzędzia nie zastępuje tego ujawnienia, ponieważ oba obowiązki są od siebie niezależne. Funkcja przenoszenia osoby ze zdjęcia referencyjnego w nowe scenerie, którą OpenAI reklamuje jako główną zaletę Images 2.5, prowadzi dokładnie do materiałów, przy których to rozróżnienie trzeba mieć w głowie.
Egzekwowanie tych przepisów w Polsce nadal nie działa w pełni. Jak opisywał serwis android.com.pl, przepisy o oznaczaniu treści weszły w życie 2 sierpnia, ale krajowy organ nadzoru, Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji, wciąż nie funkcjonuje operacyjnie. Obowiązek istnieje niezależnie od tego, kto i kiedy zacznie go kontrolować.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu OpenAI z dnia 08.09.2026, dokumentacji modeli w OpenAI API oraz relacji Unite.AI. Kontekst konkurencyjny dotyczący Nano Banana 2 pochodzi z materiału Ars Technica z lutego 2026 roku.
Polski kontekst regulacyjny opracowano na podstawie informacji o obowiązkach wynikających z art. 50 AI Act opublikowanych przez serwis samorzad.gov.pl oraz doniesień serwisu android.com.pl o stanie prac nad krajowym organem nadzoru.
Cytat Axultana Alimkulova, head of product w Higgsfield AI, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym OpenAI. Wypowiedzi przedstawicieli Adobe i Manus przytoczono za relacją Unite.AI.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wydajności, kosztach i dostępności modeli GPT-Image-2.5 Flare oraz GPT-Image-2.5 Sunburst.
