模型選擇

GPT Image 2.6 Flare 與 Sunburst，應該先試哪個？

Ciyo 編輯部2026 年 11 月 5 日

原創抽象編輯插畫，不是圖片模型測試結果。

選擇圖片模型是一項製作決策：多快能得到透過驗收的圖片？草稿概念與精細產品修改，可能適合從不同模型開始。

本文依據 2026 年 11 月 5 日查核的 OpenAI 文件，不為未測試輸出排名，也不宣稱畫質實測贏家。目標是選定第一個試驗模型，再用自己的參考圖和交付要求驗證。

快速建議：由任務決定第一次嘗試

週轉速度最關鍵時先試 Flare；細節、佈局或編輯準確度決定驗收時先試 Sunburst。這是 OpenAI 文件中的定位，不是所有請求的保證。

對於虛構咖啡店，探索場景方向可先試 Flare；修改已批准杯子圖片、需要保留細節時可先試 Sunburst。已有流程能透過驗收時，先比較，再決定是否替換。

兩者都是圖片生成與編輯模型。共享 API 功能不代表輸出畫質相同，也不代表單張成本相同。其他應用中的可用性由其接入情況決定；Ciyo 圖像生成器同時列出了兩者。

需要選擇場景或視覺方向時，Flare 的價值在於較短的迭代週期。個人創作者可先淘汰不合適構圖，再投入細緻修改。

侷限仍是驗收問題：圖片很快出來，也可能漏掉杯把、標題留白或品牌線索。對照原始要求，保留合格參考，每次只改一個變數。不要僅憑模型名稱推斷準確延遲。

Sunburst 定位於更高要求的細節與編輯準確度。杯口、材質或佈局關係決定能否使用時，適合作為第一輪測試。代理團隊也可以據此明確稽核標準。

定位不保證完美保留。檢查細邊、雜字及目標區域之外的變化。更多規劃或更高品質可能改變等待時間與Token用量，應記錄實際結果，而非假定投入回報更高。

OpenAI 兩種模型的標準 API 圖片輸出費率都是每百萬Token 30 美元。總費用還取決於適用輸入、輸出Token用量及請求中的其他工作，不能換算為固定單張價格。

ChatGPT 訂閱入口與指定 API 模型 ID 是不同路徑。Ciyo 生成報價屬於另一種計費體系，設計助理推理還有單獨的 LLM 使用費用。在 Ciyo 中，相同設定下兩個版本的報價相同，例如 1K 正方形、Medium 品質的 Still 圖片為 6 點。Effort 不改變報價。

準備同一張虛構杯子原圖與同一要求，例如只把背景變暖。盡量保持入口、提示詞、參考圖順序、尺寸、品質與複雜度一致；在 Ciyo 中固定長寬比、解析度、品質和 Effort，只更換模型。記錄無法對齊的設定。

逐次記錄耗時、實際用量或結算費用、修改次數及是否透過同一清單：杯形、杯把開口、杯口、文案留白和目標背景。以相同尺度比較匯出檔案。覆蓋自己常用的多種例子，避免憑一次幸運結果選模型。

可複製的評估記錄

任務與驗收標準：
原始參考圖與完整提示詞：
使用入口與模型 ID：
請求尺寸 / 品質 / 複雜度：
返回尺寸：
完整任務時間與修改次數：
實際用量或結算費用：
目標修改是否完成：
非預期變化：
接受 / 拒絕及原因：

個人創作者可按主要瓶頸選擇起始模型，輸出透過稽核即可停止。小團隊應先約定產品哪些細節不能改變；代理團隊應保留提示詞、參考圖、設定及拒絕原因，方便其他稽核者復現。

發布指南用於核對入口和新輸出控制，提示詞指南用於準備首個需求。這些選擇本身不能證明活動效果；應先測量創作任務，再歸因業務結果。

選擇模型與輸出格式，寫下需求，再帶入 Ciyo 畫布繼續。

本文沒有確立通用贏家。OpenAI 為它們設定了不同優先目標。請按自己的任務比較合格交付物、修改次數、時間及實際費用。

不可以。相同費率不代表相同Token用量或重試次數。應把得到合格輸出的全過程費用算進去。

沒有。連結中的歷史 2.5 示範只是流程參考，保留其真實模型標籤，不能作為 2.6 比較測試證據。

在 Ciyo 圖像生成器中試用 GPT Image 2.6 Flare 或 Sunburst，設定 Effort，或從文字生成 Animated GIF。開始前請檢視生成報價。