AIREITERSecondo OpenAI, ogni settimana vengono create circa 4 miliardi di immagini tra ChatGPT, Codex e API. Il 4 novembre 2026 è arrivato Images 2.6, con generazione più rapida e modifiche più affidabili nel preservare personaggi e dettagli del brand. I primi tester, però, segnalano artefatti e non è chiaro quale variante venga usata in ChatGPT. In pratica, conviene partire da Flare per le bozze e usare Sunburst per i risultati finali. Al momento della pubblicazione, i prezzi ufficiali di 2.6 via API non erano ancora disponibili.
Il verdetto: Flare per la velocità, Sunburst per i risultati finali, GIF ancora da verificare
La scelta è semplice: usa GPT-Image-2.6 Flare quando conta soprattutto chiudere in fretta e GPT-Image-2.6 Sunburst quando la coerenza viene prima di tutto. OpenAI presenta Flare come l'opzione rapida, capace di arrivare a circa 6 secondi con qualità bassa, mentre Sunburst è pensato per la precisione e per le modifiche successive. Entrambi sono disponibili via API, mentre ChatGPT e Codex offrono Images 2.6 su tutti i piani, via web, desktop e mobile.
OpenAI non ha pubblicato limiti su durata, frame rate o dimensioni delle GIF, e i primi riscontri sulla qualità sono contrastanti. Per ora, meglio costruire prima immagini statiche e markup, lasciando le GIF a un test separato.
"Aggiornamento dopo 20 minuti passati a provare gpt-image-2.6-flare. Tornerò a 2.5-flare. Ho trovato troppi artefatti in 2.6-flare (griglie di trasparenza incorporate, linee spezzate) e anche design eccessivamente semplici." — @pwnies su X
È il parere di un solo tester dopo 20 minuti, non un benchmark, ma mette a fuoco il tipo di problema che OpenAI non quantifica.
Cosa è arrivato il 4 novembre
Images 2.6 è stato reso disponibile globalmente il 4 novembre 2026 in ChatGPT, Codex e API, secondo l'annuncio di OpenAI. In ChatGPT l'accesso riguarda tutti i piani, incluso quello gratuito. Le API aggiungono due varianti del modello:
GPT-Image-2.6 FlareGPT-Image-2.6 Sunburst
OpenAI dichiara una generazione più veloce del 50% rispetto a prima. L'unico dato assoluto sulla latenza riportato nella pagina dell'annuncio riguarda Flare con qualità bassa: appena sei secondi. Per Sunburst non viene indicato alcun tempo.
Il rilascio introduce anche la creazione di GIF a partire da un prompt o da uno schizzo, il markup delle immagini via API, l'esportazione in SVG e un nuovo parametro di complessità, che separa la fase di pianificazione dalla qualità visiva. Tra i primi partner citati da OpenAI ci sono OpenArt, per gli esempi di GIF realizzate con sprite sheet, Town, per i personaggi animati degli assistenti, Picsart, per la coerenza dei personaggi, e Figma Weave, per workflow creativi riutilizzabili.
Flare o Sunburst? Ecco quale scegliere
Nell'annuncio OpenAI non descrive un selettore di varianti in ChatGPT. Chi usa le API dovrebbe quindi impostare esplicitamente il modello.
Flare è il motore per iterare rapidamente. Usalo per grafiche social, concept di poster, varianti di prodotto e modifiche veloci, soprattutto quando prevedi di scartare metà dei risultati. OpenAI sottolinea che Flare migliora anche i layout di poster e immagini di prodotto, non soltanto la velocità.
Sunburst punta invece sulla coerenza. È la scelta più adatta per asset di brand, foto prodotto che devono rimanere identiche in una campagna, character sheet e scene con molti vincoli. OpenAI lo presenta come la variante con qualità e continuità superiori tra un passaggio di editing e l'altro.
| Attività | Scelta | Motivo |
|---|---|---|
| Bozze social quotidiane, oltre 10 varianti | Flare | Latenza più bassa, layout migliorati, iterazioni rapide |
| Logo, prodotto o personaggio da mantenere identico | Sunburst | Pensato per precisione e continuità tra le modifiche |
| Un semplice cambio di colore o di testo | Entrambi | Nel test 2.5 con 10 modifiche, entrambi hanno completato 6 cambi singoli su 6 |
| Rimuovere o aggiungere un oggetto usando note sulla foto | Sunburst + prompt scritto | Nello stesso test, solo Sunburst ha completato interamente rimozione e aggiunta in 1 prova su 2 |
| Immagini veloci per l'uso quotidiano | Flare | OpenAI definisce Flare il suo modello di immagini più veloce |
Finché OpenAI non chiarirà il sistema di instradamento, chi usa le API dovrebbe impostare esplicitamente il modello. In ChatGPT, invece, bisogna dare per scontato di non poter controllare quale variante venga utilizzata: se l'identità del soggetto deraglia, riprova con un prompt più vincolante e un'immagine di riferimento.
GIF da un solo prompt: il pattern a 6 frame che funziona
Images 2.6 può animare una mascotte, trasformare una foto prodotto in un loop o convertire uno schizzo in un personaggio, secondo OpenAI. La procedura più chiara mostrata negli esempi citati è uno sprite sheet a sei frame, basato sugli esempi di OpenArt:
- Esattamente 6 frame consecutivi
- Griglia con 3 colonne e 2 righe, da sinistra a destra e dall'alto in basso
- Stesse dimensioni per ogni riquadro e camera fissa
- Stesso personaggio, abbigliamento e sfondo in tutti i frame
- Movimento progressivo; il frame 6 torna gradualmente verso il frame 1 per chiudere il loop senza stacchi
- Niente didascalie, parole, numeri, loghi, fumetti, etichette, bordi o spaziature
Quando ti serve un asset in loop per un gioco o uno storyboard pre-video, inserisci questa struttura direttamente nel prompt. Ecco uno scheletro di esempio: "6-frame animation sprite sheet, 3x2 grid, same chibi office worker, same desk and monitor, front three-quarter camera, frame 1 neutral, frames 2-5 reaction progressing, frame 6 eases back to neutral, no text, no borders."
Quello che OpenAI non ha pubblicato è altrettanto importante: durata della GIF, dimensioni, frame rate, peso del file, eventuale restituzione diretta di un .gif oppure di uno sprite sheet da assemblare manualmente, e qualsiasi punteggio sulla coerenza temporale. A meno che la risposta dell'API non confermi l'output diretto in GIF, conviene prevedere di assemblare lo sprite sheet autonomamente. Considera questi limiti non confermati finché non verranno aggiunti alla guida alla generazione di immagini.
Markup, SVG e complessità: tre controlli API da sfruttare
Una delle novità API documentate nella specifica pre-release, secondo l'analisi della specifica, è il markup. Per chi sviluppa, è probabilmente la parte più concreta di 2.6.
Markup porta nelle API le annotazioni in stile ChatGPT, attraverso POST /v1/images/edits. Si invia un PNG trasparente sovrapposto alla prima immagine di input per indicare dove e che cosa modificare: puoi cerchiare un badge e scrivere "change to star", oppure tracciare una freccia nel punto in cui aggiungere una mela. La specifica impone queste regole:
- PNG trasparente, con le stesse dimensioni della prima immagine dopo l'orientamento, e con pixel trasparenti
- Riferimento tramite ID file, URL HTTPS, data URL in base64 o upload multipart
- Non può essere combinato con
masknella stessa richiesta - Si applica alla prima immagine quando vengono passate fino a 16 immagini di riferimento
La mask indica dove il modello può intervenire. Il markup può indicare sia il punto sia la modifica da eseguire, usando frecce, riquadri e note nello stesso file. Il test pre-release di OmniaKey invita però alla prudenza: le istruzioni scritte sono state seguite in 6 modifiche su 6, mentre le sole note disegnate hanno funzionato appena in 1 caso su 4. Ripeti sempre l'annotazione anche nel prompt testuale.
Esportazione SVG è utile per loghi, icone e asset destinati alla stampa, ma è meglio verificare la resa dei tracciati di testo e delle linee sottili, perché l'annuncio non specifica né la fedeltà dell'output né eventuali limiti sugli elementi.
Complessità separa la pianificazione dai pixel. Usa un livello basso per modifiche rapide e medio o alto per scene con molti elementi o vincoli, secondo OpenAI. La qualità continua invece a controllare il dettaglio visivo.
Se stai sviluppando un editor, aggiungi subito un livello per le annotazioni disegnabili e passalo come markup. Mantieni configurabili gli ID dei modelli: il passaggio da 2.5 a 2.6 dovrà ridursi a una modifica di configurazione, più una verifica di regressione con lo stesso prompt su testi piccoli, mani, texture dense e modifiche in più passaggi.
I problemi segnalati dai primi tester
Il quadro dei primi giorni è ancora limitato. Nei resoconti aneddotici ricorrono soprattutto tre tipi di problema.
| Problema | Riscontri | Come comportarsi |
|---|---|---|
| Artefatti in Flare: griglie di trasparenza, linee spezzate, dettagli semplificati | Test di 20 minuti di @pwnies, con ritorno a 2.5-Flare | Usa Flare solo per le bozze e passa a Sunburst per i risultati finali |
| Deriva del prompt: istruzioni ignorate, oggetti non richiesti e volti dall'aspetto ceroso | u/EducationalPotato127: "segue prompt e contesto molto peggio di prima" su r/ChatGPT; nello stesso thread vengono segnalati cambiamenti nella grana e nella somiglianza | Rendi i prompt più vincolanti, aggiungi immagini di riferimento e ripeti i controlli con lo stesso prompt |
| Limiti nello stile: il rumore è migliorato, ma la pixel art resta debole | @Angaisb_: "i problemi di rumore sembrano molto migliori, ma non riesce ancora a fare pixel art" | Conserva un set di valutazione 2.5 e riprova su entrambe le varianti 2.6 prima della migrazione |
Quanto costa e come si usa
L'annuncio di OpenAI rimanda alla pagina dei prezzi senza riportare cifre. La pagina dei prezzi di OpenAI, al 5 novembre, non mostrava una voce separata per 2.6. Considera quindi le tariffe token di 2.5 riportate qui sotto solo come riferimento provvisorio per il budget, non come prezzi ufficiali di 2.6: 8 $ per 1 milione di token di input immagine, 30 $ per 1 milione di token di output immagine, 5 $ per 1 milione di token di input testuale, con il batch che dimezza le tariffe delle immagini, secondo il controllo dei prezzi di OmniaKey.
Le richieste passano da /v1/images/edits per i workflow con markup e dall'endpoint di generazione delle immagini per il text-to-image. Sono supportate fino a 16 immagini di input (PNG, WebP o JPG da meno di 50 MB ciascuna) e prompt fino a 32.000 caratteri, secondo l'analisi della specifica.
Domande frequenti
Posso scegliere Flare o Sunburst dentro ChatGPT?
Non esiste un selettore documentato. L'impostazione esplicita del modello è disponibile solo via API. In ChatGPT, rendi il prompt più vincolante e aggiungi immagini di riferimento quando l'identità del soggetto cambia.
Il markup sostituisce il prompt testuale?
No. Il markup guida visivamente la modifica, ma i test mostrano che le sole note disegnate raramente bastano. Descrivi nuovamente il cambiamento nel prompt e ricorda che markup e mask non possono essere usati insieme.