Por Canuto  

OpenAI presentó ChatGPT Images 2.5 con dos modelos enfocados en velocidad y precisión, nuevas herramientas de edición y precios que pueden llegar a USD $0,21 por imagen.
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  • OpenAI lanzó Flare y Sunburst, dos modelos de imagen con distintos niveles de velocidad, control y razonamiento.
  • La compañía incorporó Sketch, plantillas y prompts compartibles, mientras mantiene dudas sobre qué modelo recibe cada usuario.
  • Los nuevos modelos lideran provisionalmente Arena y utilizan C2PA junto con SynthID para reforzar la procedencia de las imágenes.

OpenAI presentó ChatGPT Images 2.5 como una actualización orientada a mejorar la nitidez, la iluminación, la edición y la velocidad de generación de imágenes. La compañía sostiene que los usuarios producen más de 3.000 millones de imágenes por semana mediante ChatGPT Images y los modelos GPT-Image disponibles en su API, una escala que vuelve especialmente relevante cualquier cambio en consistencia, costos y control creativo.

De acuerdo con la información publicada por The Decoder, la nueva generación promete texturas más finas, iluminación más natural y una mejor conservación de los sujetos incluidos en fotografías de referencia. OpenAI también afirma que Images 2.5 sigue con mayor fidelidad las instrucciones de edición a lo largo de varias rondas, mientras la variante más rápida puede reducir hasta 50% la latencia frente a Images 2.0.

Dos modelos para priorizar velocidad o control

La actualización llega con dos modelos destinados a la API y a distintos perfiles de trabajo. GPT-Image-2.5 Flare funciona como opción predeterminada para la mayoría de los usos y busca ofrecer mayor calidad que GPT-Image-2 con una latencia 50% menor, mientras GPT-Image-2.5 Sunburst apunta a tareas visuales más exigentes y acepta tiempos de generación más largos.

Sunburst está diseñado para entregar un control más estricto sobre las ediciones, una característica importante para quienes necesitan modificar un elemento sin alterar el resto de la composición. Flare, en cambio, prioriza una respuesta más veloz para flujos donde el usuario genera muchas variantes, aunque la diferencia práctica dependerá del tipo de instrucción y de la complejidad de la imagen.

Ambos modelos mantienen las mismas tarifas de tokens: USD $8 por cada millón de tokens de entrada de imagen y USD $30 por cada millón de tokens de salida. Sin embargo, esa coincidencia no implica que una imagen cueste lo mismo en ambos sistemas, porque el consumo de tokens cambia según el modelo y el nivel de calidad elegido.

Images 2.5 añade los niveles de calidad xhigh y max por encima del anterior techo high. Para una imagen de 1.024 por 1.024 píxeles, el nivel low cuesta aproximadamente USD $0,006, high ronda USD $0,053 y max llega cerca de USD $0,21, con unos 7.024 tokens de salida; este último precio coincide con el nivel high de GPT-Image-2.

El usuario de ChatGPT no siempre controla la elección

En la API, los desarrolladores pueden seleccionar explícitamente entre Flare y Sunburst, lo que permite organizar presupuestos y tiempos de respuesta con mayor previsibilidad. En la interfaz de ChatGPT, sin embargo, todavía no existe un control equivalente que permita escoger directamente qué modelo procesará cada solicitud.

La documentación y el anuncio no detallan cuándo ChatGPT deriva una tarea al modelo rápido o al modelo más potente. Esa falta de transparencia puede complicar la comparación de resultados, especialmente para usuarios que atribuyan una mejora o un retroceso a Images 2.5 sin saber cuál de las dos variantes generó realmente la imagen.

Las pruebas descritas por The Decoder sugieren que la diferencia se observa principalmente entre los modos Chat y Work. En Work, las instrucciones parecían modificar sobre todo el elemento solicitado sin alterar tanto el resto de la composición, incluso cuando cambiaba la configuración de razonamiento.

En el modo Chat, otras características continuaban cambiando en imágenes posteriores, aun con el razonamiento configurado en alto. Según esas pruebas, la configuración 6 Pro activó ocasionalmente el modelo más potente, aunque el comportamiento podía variar durante el despliegue y no constituye una forma garantizada de seleccionar Sunburst.

La edición precisa se convierte en el principal argumento

OpenAI centra buena parte de la actualización en una promesa concreta: cambiar solamente aquello que el usuario solicita y conservar intactos los elementos restantes. Esa capacidad resulta especialmente valiosa en conversaciones largas, donde una sucesión de pequeños ajustes puede degradar gradualmente los sujetos, el fondo o la composición original.

La compañía utiliza como ejemplo el rediseño de una habitación, una tarea en la que los modelos anteriores podían modificar detalles no mencionados después de cada instrucción. Images 2.5 busca mantener la escena estable durante varias iteraciones, lo que reduciría la necesidad de regenerar la imagen completa cuando solo se necesita corregir un aspecto.

Las pruebas también incluyeron una escena hiperrealista con un mono que sostiene un plátano rosa mientras está sentado sobre un tigre. En el fondo aparecía un caballo montando a un astronauta, una instrucción deliberadamente compleja que exigía dejar inequívocamente al caballo como jinete y al astronauta como figura montada.

Al cambiar primero el color del plátano y después el gran felino, la variante utilizada en Work conservó mejor el resto de la imagen. En el modo Chat, el cambio del plátano alteró repetidamente otros componentes, mientras 6 Pro mantuvo la consistencia en una ejecución, pero no en otra, una diferencia que muestra la importancia del modelo asignado.

Más herramientas para iniciar y compartir proyectos

Junto con Images 2.5, OpenAI incorporó Sketch, una herramienta que permite dibujar directamente dentro de ChatGPT y utilizar el boceto como plantilla visual para la imagen final. La función se activa mediante el comando @Sketch y está pensada para diagramas, diseños de habitaciones, pósteres y otras composiciones donde una referencia dibujada puede orientar la estructura.

La plataforma también añadió plantillas basadas en prompts prediseñados para pósteres, logotipos, infografías, miniaturas, ilustraciones y anuncios. En lugar de comenzar desde un lienzo vacío, el usuario recibe una estructura que define requisitos mediante preguntas de seguimiento dirigidas, una aproximación que puede facilitar el trabajo a personas con poca experiencia redactando instrucciones visuales.

Otra novedad permite colocar comentarios directamente sobre las imágenes y compartir los prompts utilizados para producirlas. De esa manera, otras personas pueden probar la misma idea con sus propias fotografías y detalles, una dinámica que puede acelerar la circulación de estilos y formatos dentro de la comunidad de usuarios.

OpenAI menciona como ejemplo un prompt viral para generar retratos con estética de los años 80. La combinación de plantillas, anotaciones y prompts compartibles apunta a convertir la generación visual en un proceso más colaborativo, aunque también podría aumentar la homogeneidad de las imágenes si muchos usuarios parten de las mismas fórmulas.

Resultados iniciales y procedencia del contenido

En el ranking de texto a imagen de Arena, GPT-Image-2.5 Sunburst ocupa provisionalmente el primer lugar con 1.421 puntos y Flare aparece segundo con 1.399. Ambas calificaciones llevan la etiqueta Preliminary y se basan en volúmenes todavía reducidos, de aproximadamente 3.100 y 2.900 votos, respectivamente.

GPT-Image-2 se mantiene en el tercer puesto con 1.381 puntos a partir de unos 78.700 votos. Detrás aparecen mai-image-2.6 de Microsoft, con 1.331, y grok-imagine-image-2.0 de SpaceXAI, con 1.315, además de modelos de Reve, Meta, Google y Bytedance.

La diferencia entre el volumen de votos del modelo anterior y el de las dos variantes nuevas aconseja interpretar el liderazgo con cautela. A medida que Arena acumule más evaluaciones, las posiciones de Sunburst y Flare podrían cambiar, por lo que el ranking actual funciona como una señal temprana y no como una medición definitiva de calidad.

Para reforzar el etiquetado de procedencia, OpenAI continúa utilizando C2PA, un estándar que incorpora metadatos destinados a seguir el origen del contenido. Además, añade una marca de agua invisible basada en SynthID de Google DeepMind en ChatGPT, Codex y la API, bajo la premisa de que la identificación confiable requiere varias capas y no una sola solución.

Disponibilidad, costos y límites de la actualización

ChatGPT Images 2.5 está disponible globalmente para los usuarios de ChatGPT, ChatGPT Work y Codex en escritorio, dispositivos móviles y la web, incluida la versión gratuita. OpenAI también indica que habrá tiempos de espera más cortos y límites de uso más altos, aunque la experiencia concreta puede depender del modelo que la plataforma asigne en cada interacción.

El costo máximo de aproximadamente USD $0,21 por una imagen de 1.024 por 1.024 píxeles representa una referencia importante para usuarios que priorizan el nivel max. Ese precio no debe interpretarse como una tarifa universal, porque las cifras dependen de la calidad seleccionada y del consumo de tokens, mientras el nuevo sistema todavía no ofrece una tarifa por lotes más barata.

Las primeras pruebas indican además que Sunburst suele costar más por imagen que Flare, pese a compartir las mismas tarifas nominales por tokens. La explicación probable está en que el modelo más potente utiliza razonamientos más largos, aunque OpenAI no publicó esta vez una cifra promedio de costo por imagen que permita comparar de forma directa los escenarios habituales.

La actualización mejora el control de edición, amplía las herramientas creativas y ofrece una ruta más clara para desarrolladores que necesitan elegir entre rapidez y precisión. Su principal incógnita permanece en la experiencia de ChatGPT, donde el usuario puede recibir resultados distintos sin conocer con certeza qué modelo operó detrás de cada imagen.


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