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Fiche modèle · OpenAI

GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 réunit deux modèles de génération et de retouche lancés le 4 novembre 2026. OpenAI positionne Sunburst pour les compositions détaillées et Flare pour l’itération interactive. Les deux proposent un réglage de complexité et des sorties SVG ou GIF animés dans l’Image API.

Vérifié le 7 novembre 20264 sources officiellesPublication : Source IA
Consulter la page officielledevelopers.openai.com
En bref
À examiner pour une création visuelle qui nécessite plusieurs corrections ou un format de sortie précis. Comparer les deux variantes sur le même brief ; leur positionnement éditorial ne démontre pas une vitesse ou une qualité mesurée par Source IA.

01 Générer une image puis corriger une zone

Les modèles acceptent du texte et des images pour produire une image. Une retouche peut repartir d’un visuel existant ; l’édition guidée par annotations permet de désigner les modifications attendues. Cette dernière fonction est aussi documentée pour certains modèles GPT Image 2.5, elle n’est pas une exclusivité de la génération 2.6.

Un brief utile sépare ce qui doit rester identique de ce qui peut changer : texte, sujet, cadrage, arrière-plan et palette. Après chaque retouche, contrôler également les zones qui n’étaient pas visées. Aucune série d’images comparatives produites par Source IA n’est revendiquée ici.

02 Sunburst et Flare : deux positionnements, pas un classement

Sunburst et Flare : deux positionnements, pas un classement
Point de lectureSunburstFlare
Usage mis en avant par OpenAITravail visuel détailléItération et édition interactives
Identifiant APIgpt-image-2.6-sunburstgpt-image-2.6-flare
Complexitélow, medium, highlow, medium, high
Valeur par défaut de complexitéhighhigh

Le qualificatif rapide décrit le positionnement de Flare chez l’éditeur, pas une latence garantie. Le réglage complexity organise la planification avant rendu ; quality est un réglage distinct. Une complexité plus haute peut augmenter la latence et introduire des changements non souhaités.

03 SVG et GIF : vérifier le format réellement livré

Le guide Image API documente des sorties SVG et GIF animés pour les deux variantes. Ces sorties complètent les workflows de génération d’images ; elles ne doivent pas être présentées comme un modèle vidéo avec bande-son. Le catalogue décrit une sortie image, sans sortie audio native.

Pour un SVG, contrôler le rendu dans le logiciel de destination et la structure éditable réellement obtenue. Pour un GIF, contrôler le mouvement, le poids du fichier et la boucle dans le lecteur final. Ces contrôles sont un protocole proposé, pas des résultats de tests déjà effectués.

04 Image API, compte et disponibilité dans ChatGPT

Les endpoints de génération et d’édition de l’Image API sont documentés pour cette génération. Le guide précise qu’une vérification de l’organisation peut être nécessaire pour utiliser les modèles GPT Image. L’accès dépend du compte et de ses limites.

Une fiche API ne prouve pas que le même identifiant est sélectionnable dans tous les chats ou tous les forfaits ChatGPT. Ne pas transposer un quota d’images d’un abonnement vers une capacité API facturée à l’usage.

05 Tarifs API : texte, image et cache séparés

Barèmes consultés le 7 novembre 2026, en USD par million de tokens. Les deux fiches modèles affichent les mêmes taux ci-dessous. Taxes non précisées ; ce ne sont pas des prix d’abonnement français.

Texte entrant
5 USD ; cache : 1,25 USD.
Image entrante
8 USD ; cache : 2 USD.
Image sortante
30 USD.

Un taux par token ne fixe pas le prix de toute image. Le guide indique qu’ajuster la complexité n’entraîne pas de frais séparés ; cela ne garantit pas une durée identique ni un coût total identique entre deux workflows. Consulter la consommation effectivement rapportée, les reprises et le format demandé.

06 Un protocole pour choisir sans inventer de benchmark

  1. Préparer un même brief avec une contrainte visuelle et un texte exact à reproduire.
  2. Fixer format, qualité et complexité, puis comparer les deux variantes sur ces réglages.
  3. Demander une retouche locale et vérifier la conservation des autres éléments.
  4. Noter les erreurs, les reprises, le temps et la consommation réellement observés.

Pour la création photographique, Midjourney reste une autre approche ; pour un autre pipeline d’édition, examiner Nano Banana 2.1. Le choix dépend du livrable, pas d’un titre de meilleur modèle.

Comparatifs pour choisir

Sources officielles

Consultées le 7 novembre 2026. Fiche documentaire sur sources éditeur, sans benchmark indépendant ni appel payant de modèle revendiqué.

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