GPT Image 2.5 Flare & Sunburst sind jetzt auf EvoLink verfügbarGPT Image 2.5 testen
Zum Artikel springen
Cover zum Vergleich von GPT Image 2.6 und 2.5 mit blauen Vasen, Bildkarten und einem Einstellregler
Vergleich

GPT Image 2.6 vs. 2.5: Qualitätsstufen, Kosten und Umstellung

Lohnt sich der Wechsel von GPT Image 2.5 auf 2.6? Vergleichen Sie low- und medium-Kosten, feste Testeinstellungen sowie die Umstellung von Bild- und GIF-Aufträgen.

EvoLink TeamProduktteam
11 Min. Lesezeit

Wenn Ihr Stapel heute mit GPT Image 2.5 medium läuft, vergleichen Sie zunächst das bestehende Setup mit GPT Image 2.6 low und medium. Derselbe Qualitätsname kann bei 2.6 mehr Ausgabetokens verbrauchen. Bewerten Sie daher brauchbare Bilder und Gesamtkosten gemeinsam.

Der Wechsel ist besonders interessant, wenn einstellbare Planung, Markup auf EvoLink oder fertige GIF-Ausgabe eine konkrete Aufgabe verbessern. Dieser Leitfaden vergleicht Qualitätsstufen und Ausgabekosten, nennt die konstant zu haltenden Einstellungen und beschreibt die API-Umstellung. Den Überblick zur Veröffentlichung finden Sie unter Neuerungen in GPT Image 2.6.

GPT Image 2.6 und 2.5 im Vergleich

Für eine EvoLink-Integration unterscheiden sich die Versionen vor allem hier:

Funktion oder EinstellungGPT Image 2.5 auf EvoLinkGPT Image 2.6 auf EvoLink
Planung vor der AusgabeKein freigegebenes complexity-Feldlow, medium oder high
Qualitätsstufenlow, medium, high, xhigh, maxGleiche Namen, andere Schätzwerte für Ausgabetokens bei low und medium
Lokale BearbeitungReferenzbilder mit MaskeReferenzbilder mit Maske oder separater Markierungsebene
GIF-AusgabeStatische Ausgabe als PNG, JPEG oder WebPFertiges GIF mit Bildanzahl und Anzeigedauer
SVG-AusgabeNicht verfügbarBei EvoLink noch nicht verfügbar; von OpenAI unterstützt
Die Markierungsbearbeitung ergänzt die 2.6-Schnittstelle von EvoLink. OpenAI unterstützt sie auch bei kompatiblen 2.5-Modellen; sie ist daher keine exklusive Fähigkeit der Modellfamilie 2.6. OpenAI-Anleitung

Kostet medium bei GPT Image 2.6 mehr?

Bei gleichem Preis je Bild-Ausgabetoken liegen die geschätzten Ausgabekosten eines 1024×1024-Bildes mit medium bei 2.6 etwa 3,3-mal so hoch wie bei 2.5.

Der Unterschied entsteht durch den Tokenverbrauch je Bild. Bei 1024×1024 steigt die geschätzte Ausgabe für medium von etwa 439 Tokens bei 2.5 auf 1.449 bei 2.6. Bei low sind es etwa 196 gegenüber 824 Tokens. Für die drei höheren Stufen bleiben die geschätzten Ausgabetokenzahlen gleich.

Vergleich zum offiziellen OpenAI-Tarif von 30 USD je Million Bild-Ausgabetokens für beide Generationen; die reinen Ausgabekosten betragen ungefähr:
QualitätGPT Image 2.5GPT Image 2.6Verhältnis der Ausgabekosten
low0,0059 USD0,0247 USDEtwa 4,2-fach
medium0,0132 USD0,0435 USDEtwa 3,3-fach
high0,0527 USD0,0527 USD1,0-fach zum offiziellen Tarif
xhigh0,0937 USD0,0937 USD1,0-fach zum offiziellen Tarif
max0,2107 USD0,2107 USD1,0-fach zum offiziellen Tarif
Die Werte gelten für ein statisches 1024×1024-Bild zum offiziellen OpenAI-Tokenpreis; Prompt- und Referenzbildeingaben kommen hinzu. EvoLink listet unterschiedliche Ausgabetarife: 1,836 Credits je 1.000 Tokens für 2.5 und 2,04 für 2.6. Damit kostet 2.6 bei low etwa das 4,7-Fache, bei medium das 3,7-Fache und bei high, xhigh und max rund 11 % mehr. Bei high sind es etwa 3,22 gegenüber 3,58 Credits. Nutzen Sie den Rechner auf der Modellseite für aktuelle EvoLink-Schätzungen; die Endabrechnung folgt der tatsächlichen Nutzung. OpenAI-Tokenpreis

Bei 2.6 liegen medium und high mit etwa 0,0435 und 0,0527 USD näher beieinander. Entscheiden kleine Schrift oder Produkttexturen über die Nutzbarkeit, lohnt sich ein Vergleich dieser Stufen.

Für einen Stapel mit 2.5 medium vergleichen Sie vor einer Umstellung drei Konfigurationen: das vorhandene 2.5-Setup, 2.6 low und 2.6 medium. Bewerten Sie brauchbare Ergebnisse und Kosten gemeinsam. Der niedrigere Qualitätsname des neuen Modells belegt keine Gleichwertigkeit mit medium des alten.

Ist GPT Image 2.6 schneller als 2.5?

Bei Flare und Sunburst fällt die Antwort unterschiedlich aus. CellCog verglich am 5. November 2026 über die OpenAI-API identische Prompts, Abmessungen und Qualitätsstufen. Gemessen wurde die Zeit von der Anfrage bis zum Empfang der Datei:

Aufgabe, Abmessungen und quality2.5 Flare2.6 Flare2.5 Sunburst2.6 Sunburst
Datengrafik, 1536×1024, high13.8 s6.8 s20.4 s23.8 s
Veranstaltungsplakat, 1024×1536, high15.1 s8.0 s25.3 s25.4 s
Maskottchen, 1024×1024, medium10.2 s6.2 s13.3 s16.9 s
Piktogramm, 1024×1024, low7.5 s5.6 s9.5 s14.5 s

Bei diesen vier Aufgaben war 2.6 Flare schneller als 2.5 Flare; 2.6 Sunburst benötigte ähnlich viel oder mehr Zeit als 2.5 Sunburst. Die Werte stammen von CellCog, gemessen an einem Rechner an einem Abend. Vergleichen Sie bei der Umstellung auf EvoLink dieselbe Variante und rechnen Sie Warteschlange und Download der gewählten Route in die tatsächliche Wartezeit ein.

Liefert 2.6 mit demselben Prompt bessere Bilder?

Eine allgemeine Antwort gibt es nicht. Ein Versionswechsel verbessert nicht automatisch jeden Prompt oder jedes Layout. Vergleichen Sie die beiden Varianten bei repräsentativen Aufgaben mit identischem Prompt, Referenzen, Abmessungen und Qualität. Bleiben Sie bei 2.5, wenn abgenommene Assets bereits dem Briefing entsprechen; wechseln Sie eine Aufgabe zu 2.6, wenn Planung, Bearbeitungsverhalten oder GIF-Ausgabe genau diese Aufgabe verbessert.

Welche Einstellungen beim Vergleich von 2.5 und 2.6 gleich bleiben sollten

Halten Sie für den ersten Versionsvergleich die bisherige Größe, Referenzen und eine explizite Qualitätsstufe fest. Diese vier Einstellungen helfen, Versionsunterschiede von Änderungen an Größe, Renderdetails oder Planung zu trennen:

ParameterBedeutungBeispiel
sizeSeitenverhältnis oder PixelmaßeQuadrat, breites Banner oder 1536x1024
resolutionGrößenprofil bei einem Seitenverhältnis auf EvoLink16:9 mit 2K
qualityRenderdetails und Verbrauch an AusgabetokensEntwurf gegenüber kleinen Schriftzeichen und Texturen
complexityPlanungsaufwand vor dem RendernGezielter Hintergrundwechsel gegenüber mehreren beschrifteten Objekten
Soll ein vorhandenes Produktfoto nur einen anderen Hintergrund erhalten, vergleichen Sie zunächst complexity: low. Bei einer Infografik mit mehreren Produkten, Preisen und Beschriftungen ist high ein sinnvoller Ausgangspunkt. Der Standard ist high; eine separate Complexity-Gebühr fällt nicht an. Mehr Planung kann länger dauern und unerwünschte Änderungen verursachen, besonders bei einem bereits präzise festgelegten Entwurf. Complexity einstellen

Halten Sie quality beim Vergleich von complexity konstant. Wenn Layout und Objektbeziehungen stimmen, vergleichen Sie die Qualitätsstufen, um feinere Details zu beurteilen.

Auf EvoLink greift resolution nur, wenn size ein Seitenverhältnis enthält. Bei festen Pixelmaßen und auto wird es nicht angewendet. Für GIFs gelten eigene Bildgrößenregeln. quality: max erzeugt nicht automatisch 4K: Ein Quadrat im 4K-Profil der Route hat wegen des Pixelbudgets 2880×2880 Pixel.
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity low, quality medium
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity low, quality medium
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity medium, quality medium
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity medium, quality medium
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity high, quality medium
OpenAI-Sunburst-Beispiel mit Papierfußballmotiv: complexity high, quality medium
Offizielle Beispiele von OpenAI mit GPT Image 2.6 Sunburst: complexity low, medium und high, identischer Prompt, quality medium und Generierungsgröße 1024×1536. Vergleichen Sie Pokal, Trikots und Schriftplatzierung. Quelle

Maskenbearbeitung beibehalten oder Markup auf 2.6 testen?

Ein vorhandener 2.5-Ablauf mit Maske kann auf 2.6 weiterhin mask_url verwenden. Ist das Zeigen auf ein Objekt leichter als eine genaue Bereichsmaske, testen Sie stattdessen markup_url. Beispielsweise lässt sich eine von mehreren Vasen einkreisen und umfärben.
Auf EvoLink steht das Original an erster Stelle in image_urls. Erstellen Sie ein separates transparentes PNG derselben Größe, das ausschließlich Kreis, Pfeil oder andere Hinweise enthält, und übergeben Sie seine URL als markup_url. Die Ebene bleibt vom Foto getrennt. Ein Beispielprompt:

Färbe die Vase im roten Kreis kobaltblau. Erhalte ihre Form, die Blumen, den Tisch und den Hintergrund. Entferne den roten Kreis aus dem fertigen Bild.

Verwenden Sie eine Maske für einen genau festgelegten Bereich oder Markup, wenn sich das Ziel leichter durch einen Hinweis kennzeichnen lässt. mask_url und markup_url lassen sich nicht im selben Request kombinieren. Prüfen Sie die gewünschte Änderung und die Umgebung; beide Methoden garantieren keine pixelgenaue Erhaltung aller übrigen Bereiche. EvoLink-Bearbeitungsparameter
OpenAI-Beispiel: die rot eingekreiste Vase vor der Bearbeitung
OpenAI-Beispiel: die rot eingekreiste Vase vor der Bearbeitung
OpenAI-Beispiel mit GPT Image 2.6 Flare: die blau gefärbte Vase
OpenAI-Beispiel mit GPT Image 2.6 Flare: die blau gefärbte Vase
Offizielles OpenAI-Beispiel: markierte Vase vor der Bearbeitung und das Ergebnis mit blauer Vase aus GPT Image 2.6 Flare. Quelle

Einen statischen Bildablauf um GIF-Ausgabe erweitern

Der statische 2.5-Ablauf liefert PNG, JPEG oder WebP. Mit 2.6 können Sie das fertige GIF direkt anfordern und per Prompt oder Standbildreferenz eine Maskottchengeste, Reaktion oder Produktschleife erstellen. Prüfen Sie dies als zusätzliche Ausgabe neben dem statischen Versionsvergleich.

Auf EvoLink wählen Sie output_format: gif und setzen frame_count sowie frame_duration_ms in model_params. Ein einfacher Start ist size: auto, 9 Bilder und 200 Millisekunden pro Bild: 512×512 Pixel je Bild und 1,8 Sekunden pro Schleife. Verwenden Sie n: 1 und einen Hintergrund mit opaque.
Die Route akzeptiert 2–16 Bilder. size bezeichnet die Größe jedes Einzelbilds. Mehr Bilder können kleinere Abmessungen erfordern, damit das zusammengesetzte Bildraster die Grenzen einhält. Nach dessen Abmessungen wird abgerechnet. Die Anzeigedauer verändert die Wiedergabegeschwindigkeit, erzeugt aber keine zusätzlichen Bewegungsphasen. EvoLink-GIF-Einstellungen
Offizielles OpenAI-GIF mit GPT Image 2.6 Sunburst: 9 Bilder mit jeweils 200 ms, 1,8 Sekunden pro Schleife.
Offizielles OpenAI-GIF mit GPT Image 2.6 Sunburst: 9 Bilder mit jeweils 200 ms, 1,8 Sekunden pro Schleife.

SVG-Anforderungen vor der Umstellung prüfen

SVG eignet sich für editierbare Pfade und Farben, etwa bei Symbolen oder einfachen Illustrationen. OpenAI erzeugt zunächst ein Referenzbild; anschließend erstellt ein Autorenmodell die Vektordatei. Beide Schritte verursachen Kosten. OpenAI-SVG-Ausgabe
EvoLink unterstützt derzeit PNG, JPEG, WebP und GIF; SVG-Ausgabe ist noch nicht freigeschaltet. Für SVG wählen Sie eine Schnittstelle mit aktivierter Funktion und prüfen die Datei in einem Grafikeditor auf brauchbare Pfade und Formen. EvoLink-Ausgabeformate

Wie entscheiden Sie, ob eine Aufgabe auf 2.6 wechseln sollte?

Ein vorhandener 2.5-Ablauf bleibt sinnvoll, wenn er die Anforderungen erfüllt und die günstigeren unteren Stufen bei großen Stapeln zählen. Testen Sie 2.6 dort, wo einstellbare Planung, Markup auf EvoLink oder direkte GIF-Ausgabe eine konkrete Aufgabe erleichtern.

Beide Generationen bieten Flare und Sunburst. Behalten Sie beim ersten Umstellungstest die Variante bei: 2.5 Flare gegen 2.6 Flare oder 2.5 Sunburst gegen 2.6 Sunburst, jeweils mit identischem Prompt, Referenzen, Größe und Qualität. Für die Wahl zwischen den beiden 2.6-Varianten dient der aufgabenbezogene Vergleich von Flare und Sunburst.

Zählen Sie abgenommene Motive, Bearbeitungsaufwand, Wiederholungen und Ausgaben zusammen. Ein teurerer Versuch kann sich lohnen, wenn anschließend weniger Arbeit nötig ist. Diesen Nutzen sollten Ihre eigenen Ergebnisse zeigen.

Eine bestehende API-Integration schrittweise umstellen

Beginnen Sie mit einem statischen Bildrequest. Lassen Sie Prompt, Referenzen, Abmessungen und explizite Qualitätsstufe unverändert. Ersetzen Sie nur gpt-image-2.5-flare durch gpt-image-2.6-flare beziehungsweise gpt-image-2.5-sunburst durch gpt-image-2.6-sunburst.
Der asynchrone Ablauf bleibt: Request an POST /v1/images/generations senden, Aufgaben-ID speichern und GET /v1/tasks/{task_id} bis zum Abschluss abfragen. Prüfen Sie Bild und Nutzung; vergleichen Sie danach quality und complexity getrennt. Laden Sie benötigte Dateien innerhalb der 24-stündigen Gültigkeit der Ergebnis-URL herunter.
Berechnen Sie denselben Auftrag vor einem Stapellauf im vorhandenen GPT Image 2.6 Sunburst Playground und Kostenrechner. Über das einheitliche API-Gateway können Sie die Aufgabenlogik beibehalten und je Auftrag Modell und Einstellungen auswählen.

Häufige Fragen zu GPT Image 2.6 und 2.5

Sind die Ausgabekosten bei low und medium auf 2.6 höher?

Bei 1024×1024 und dem hier verwendeten gemeinsamen Tokenpreis ja: Die geschätzten Ausgabekosten betragen bei low etwa das 4,2-Fache und bei medium das 3,3-Fache von 2.5. Der geschätzte Verbrauch steigt bei low von 196 auf 824 Ausgabetokens je Bild und bei medium von 439 auf 1.449. Berücksichtigen Sie Eingaben im Gesamtbudget. Mit EvoLinks gelisteten Ausgabetarifen ergeben sich etwa das 4,7- und 3,7-Fache; aktuelle Beträge liefert der Rechner auf der Modellseite.

Wann sollte ich GPT Image 2.5 weiterverwenden?

Wenn Ihr Ablauf die Anforderungen erfüllt und low- oder medium-Kosten für den Stapel wichtig sind. Vergleichen Sie das bestehende Setup mit 2.6 low und medium anhand typischer Aufträge, abgenommener Motive, Änderungen und Gesamtkosten. Wechseln Sie dort, wo Planung, Markup oder GIF-Ausgabe den Ablauf verbessern.

Prüfen Sie die Feldnamen und Optionen der Route. EvoLink verwendet markup_url für die Markierung und model_params für GIF-Bildanzahl und Timing. Auch Streaming, Kompression und Ausgabeformate richten sich nach der tatsächlich verwendeten Schnittstelle.

Bleiben bei gleicher quality auch die Bildabmessungen gleich?

Geben Sie size ausdrücklich an oder behalten Sie dieselbe unterstützte Kombination aus Seitenverhältnis und resolution bei. quality steuert Renderdetails; eine feste Qualität allein legt die Bildabmessungen nicht fest.

Mit welcher complexity sollte ich beim Wechsel von 2.5 auf 2.6 beginnen?

Für einen gezielten Hintergrund- oder Objektwechsel vergleichen Sie zunächst low. Für offene Kompositionen mit mehreren Objekten oder Beschriftungen testen Sie high, den Standardwert. Halten Sie quality fest und prüfen Sie das Ergebnis auch auf unerwünschte Änderungen.

Was ändert sich bei Markup beim Wechsel von 2.5 auf 2.6?

OpenAI unterstützt sie auf kompatiblen 2.5- und 2.6-Modellen. EvoLink stellt markup_url auf seinen 2.6-Routen bereit. Verwenden Sie das Original und eine separate transparente Markierungsebene. markup_url und mask_url schließen sich im selben Request aus.

KI-Modelle über eine einheitliche API anbinden

Vergleichen Sie Modelle und aktuelle Preise. Integrieren Sie das passende Modell anschließend anhand der API-Dokumentation.