AIREITERGPT Image 2.6 è più rapido e gestisce meglio la tipografia complessa. Seedream 5 Pro offre invece una spesa più prevedibile e, secondo i tester, tende a restituire texture migliori nei ritratti. Se però servono file multilivello, la scelta è obbligata: Seedream è l’unico dei due a offrire questa possibilità. Ho usato lo stesso prompt per il poster MORA con entrambe le famiglie di API, confrontando il calcolo dei token con test indipendenti collegati.
Cosa cambia davvero con la versione 2.6
Images 2.6 è stato lanciato il 4 novembre 2026 in ChatGPT e Codex, su tutti i piani. L’API si divide in due modelli: GPT-Image-2.6 Flare, pensato per la velocità, e Sunburst, orientato a dettaglio e coerenza nelle modifiche. OpenAI dichiara una generazione più rapida del 50% rispetto a prima e tempi di appena 6 secondi per Flare alla qualità bassa. L’annuncio non include però punteggi di benchmark.
Le novità più interessanti, nell’uso quotidiano, sono altre:
- Due modelli, due ruoli. Flare per le bozze, Sunburst per i risultati finali. Il listino dei token è lo stesso, ma cambiano latenza e coerenza.
- Modifiche con markup nell’API. Si può disegnare sull’immagine per indicare esattamente l’area da modificare, una funzione che prima era disponibile solo in ChatGPT (guida alla generazione di immagini). Basta usare come input l’ultima immagine approvata, descrivere l’unica modifica richiesta e specificare cosa deve restare invariato. Il markup non può essere usato insieme a una maschera o al prompt rewriter.
- Output SVG e GIF. SVG è adatto a loghi e icone destinati al web o alla stampa; GIF può servire per mascotte, loop di prodotto e storyboard preliminari (note sui token di output). La generazione SVG può coinvolgere un secondo modello di authoring, quindi conviene controllare i campi di utilizzo.
- Complessità e qualità sono controlli diversi. La qualità regola il livello di dettaglio, mentre la complessità riguarda la pianificazione. OpenAI consiglia una complessità bassa per la maggior parte delle modifiche e media o alta per scene affollate con molti vincoli.
Il quadro dei leaderboard è ancora provvisorio: un confronto tra sette modelli, aggiornato il 5 novembre, segnala che le prove con la versione 2.6 usavano la qualità Media, avevano raccolto appena circa 3.000 voti, risultando dietro a Sunburst 2.5. Artificial Analysis, inoltre, non aveva ancora inserito la versione 2.6. Le classifiche prive di data vanno quindi considerate obsolete.
Quanto costa davvero ogni immagine
OpenAI non applica un prezzo fisso per immagine. Flare e Sunburst usano le stesse tariffe a token: 5 $ per milione di token di input testuale (1,25 $ con la cache), 8 $ per milione di token di input immagine (2,00 $ con la cache) e 30 $ per milione di token di output immagine. Il costo finale dipende da dimensioni, qualità, immagini di riferimento e streaming.
Seedream applica invece prezzi fissi in base alla risoluzione, a cui si aggiungono i costi per riferimenti e livelli:
| Voce | Tariffa Seedream 5.0 Pro |
|---|---|
| Per immagine fino a 2,61 MP / oltre | 0,045 $ / 0,09 $ |
| Riferimenti | Primo input gratuito, +0,003 $ per ogni riferimento aggiuntivo |
| Decomposizione in livelli | A partire da 0,0225 $ per livello |
Le tariffe sono quelle indicate da BytePlus ModelArk e dalla documentazione ModelArk; gli output falliti o sottoposti a moderazione non vengono addebitati. Le funzioni, tra cui il supporto per un massimo di 10 riferimenti e l’output a livelli, sono documentate nell’elenco dei modelli ModelArk.
I costi misurati sullo stesso prompt raccontano meglio la situazione rispetto ai listini:
In un test su 12 prompt e cinque modelli attraverso una sola API, senza rigenerazioni, Flare Medium e Sunburst Medium hanno registrato entrambi una media di 0,035 $ per immagine, mentre Seedream 5 Pro si è fermato a 0,079 $: più del doppio. Con GPT, il totale dei token a 1K/Medium è rimasto contenuto, ribaltando l’impressione suggerita dai prezzi di listino.
La pianificazione di una campagna richiede però un’altra unità di misura. In un test su un flusso di lavoro con quattro asset (packshot, lifestyle, poster, revisione da 18 a 16 $, tre ripetizioni al primo tentativo), ogni set accettato è costato 236 crediti del sito con Sunburst e 156 con Seedream. Un test su una catena di tre modifiche ha invece riportato 495 contro 150 crediti. I crediti del sito sono le unità di regolazione interne ai singoli fornitori, non dollari: i totali non sono quindi convertibili tra loro. Il dato confrontabile è la direzione del risultato: per una singola generazione GPT era più economico; considerando tutti i passaggi necessari per ottenere un set approvato, Seedream era più conveniente.
«L’immagine più economica di un modello raramente è il numero che ti serve davvero.» — Test di Orylia sulle foto di prodotto
Misurate i token alla vostra risoluzione e qualità, conteggiate un intero set approvato includendo una rigenerazione e poi fate il confronto.
La velocità che conta davvero in produzione
Flare è nettamente il modello più rapido. Le cifre seguenti rappresentano i tempi d’attesa di flussi di lavoro reali misurati da terze parti, inclusi invio, coda e polling: non sono tempi di rendering puro:
| Configurazione | Mediana per immagine | Totale catena (3-4 passaggi) |
|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Flare Medium | 8 s | 49,8 s di mediana (45,9–101,7 s) |
| GPT Image 2.6 Sunburst Medium | 26 s | 91,8 s di mediana (82,8–141,1 s) |
| Seedream 5 Pro | 63 s | 204,1 s di mediana (203,8–225,1 s) |
Le mediane per immagine e i totali delle catene provengono dal test su 12 prompt e dal test sulla catena di tre modifiche. Un secondo test, con un sistema di polling diverso, ha misurato Sunburst a 20,5 s mediani per chiamata contro i 75 s di Seedream; le sequenze hanno richiesto 80–82 s contro 298–367 s. L’ordine è rimasto invariato: prima Flare, poi Sunburst e infine Seedream, con un distacco di 2–4 volte.
La catena più lenta di Flare ha richiesto 101,7 s, più del doppio rispetto alla più rapida, a causa di un singolo passaggio da 56,5 s. Quando bisogna garantire una finestra di consegna, l’intervallo ristretto di Seedream, tra 203,8 e 225,1 s, compensa in parte la maggiore lentezza.
Dove la qualità prende direzioni diverse
Il risultato è indicativo, non un benchmark di Sunburst: il test collegato è la fonte controllata, mentre le immagini di Flare non sono state misurate nello stesso confronto. Ho usato una sola chiave dell’aggregatore, lo stesso prompt MORA e un’immagine per modello.
Entrambi hanno mantenuto leggibili titolo e prezzo. La differenza rispecchia i test più ampi: a 1K GPT ha conservato meglio i testi molto piccoli, mentre Seedream ha prodotto un layout più sobrio, con gradienti più morbidi, ma un’etichetta sulla bottiglia più piccola che richiede un controllo alla risoluzione completa. Prima di approvare il risultato, aprite sempre il file originale.
Risultati controllati su cinque attività:
| Test | GPT-2.6 Sunburst | Seedream 5 Pro |
|---|---|---|
| Menu di un milk bar polacco con segni diacritici | Ogni parola e ogni diacritico corretti | Ortografia corretta, testo troppo piccolo per essere utilizzato |
| Fumetto a quattro pannelli con dialoghi esatti | Dialoghi esatti, aggiunto un logo indesiderato su un laptop | Aggiunta una nuvoletta di pensiero indesiderata |
| Mappa costiera con 10 località in ordine | Vincitore: ordine corretto ed etichette locali | Titolo in inglese, risultato meno locale |
| Ritratto di un pescatore | Illuminazione cinematografica, mani pulite | Anatomia corretta, aggiunto un emblema indesiderato sul cappello |
| Brand sheet di un birrificio | Foglio completo con tre varianti, accenti corretti | Foglio completo, accenti corretti |
Ogni modello inventa qualche dettaglio: loghi, nuvolette, emblemi e località duplicate. Per layout ricchi di testo, infografiche e mappe, conviene partire da GPT 2.6. Per lavori beauty e lifestyle, dove i tester hanno preferito una resa della pelle più morbida, meglio considerare prima Seedream e controllare i volti generati da GPT al 100%.
Sunburst risolve davvero la deriva nelle modifiche?
Solo in parte. Le revisioni brevi funzionano: nel test con la sola modifica del prezzo, entrambi i modelli hanno cambiato $18 in $16 mantenendo il layout tre volte su tre. Inoltre, nella catena di tre passaggi, tutti e nove i risultati finali hanno mantenuto leggibile NOMA / DAILY SERUM / 30 ml. Sunburst conserva visibilmente la struttura, ma questo non significa che garantisca una corrispondenza pixel per pixel.
Su conversazioni più lunghe, invece, diversi report segnalano una deriva che si accumula dopo molte correzioni:
«Volti deformati, texture sbavate, dettagli confusi e identità che si allontanano continuamente dalle immagini di riferimento.» — u/jcchimaera, discussione sul lancio in r/ChatGPT
«Avvisatemi quando le modifiche alle immagini non cambieranno più i colori. È la mia più grande frustrazione con GPT Images.» — u/Lazy_Rate_381, discussione sul lancio in r/ChatGPT
Un test condotto da un utente ad alto volume ha riportato «220 prompt + 160 modifiche. Qualità: uguale. Prezzo a Medium: 3,3 volte» (@MikoSavin), oltre a problemi di posa e simmetria nei ritratti (@PeterWang83707). Anche Seedream presenta problemi di continuità: alcuni utenti considerano la versione 5 Pro peggiore della 4.5.
Un protocollo di modifica che funziona con entrambi i modelli:
- Definite cosa significa “utilizzabile” prima di generare, includendo la leggibilità dell’etichetta alla dimensione completa.
- Collegate il riferimento del prodotto approvato a ogni asset.
- Per una correzione locale, fornite l’ultima immagine approvata, indicate l’unica modifica richiesta e specificate cosa non deve cambiare.
- Usate una complessità bassa per le modifiche semplici e scegliete quella media o alta solo per le scene affollate.
- Ricontrollate bottiglia, etichetta e colori dopo ogni revisione, anche quando il testo richiesto è corretto.
- Quando la precisione è essenziale, impaginate i testi legali o promozionali con uno strumento di layout.
Quale modello scegliere in base al lavoro
| Attività | Da provare per primo | Perché |
|---|---|---|
| Bozze e iterazioni rapide | Flare Medium, complessità bassa | Mediana di 8 s, il più economico per singola immagine nei test |
| Risultati finali con molto testo, mappe o fumetti | Sunburst Medium/High | Maggiore affidabilità con diacritici e dialoghi |
| Foto di prodotto con budget contenuto | Seedream 5 Pro 1K | Costo più basso per set approvato nei test sui flussi di lavoro |
| Design a livelli e molti riferimenti | Seedream 5 Pro con decomposizione | Fino a 10 riferimenti e fino a 16 livelli alpha |
| Pipeline OpenAI, modifiche con markup, SVG/GIF | GPT-Image-2.6 | Livello markup, output vettoriale e animato |
Se lavorate soprattutto nell’ecosistema OpenAI, la versione 2.6 è l’aggiornamento naturale. Se invece la pipeline utilizza livelli alpha, Seedream resta la scelta giusta indipendentemente dalla posizione nelle classifiche.
Approfondimenti correlati: prezzi dell’API GPT Image 2.6, Seedream 5 Pro vs GPT Image 2, guida ai prompt per Seedream 5 Pro.
Domande frequenti
Flare o Sunburst?
Flare per le bozze, Sunburst per i risultati finali: il listino è lo stesso, quindi la scelta è tra velocità e rischio di dover ripetere le revisioni.
Quanto costa davvero una singola immagine?
Per GPT non esiste una cifra fissa: decidono dimensioni, qualità e riferimenti. A 1K/Medium la media misurata è stata di 0,035 $, contro 0,079 $ per Seedream, mentre i set approvati hanno favorito Seedream. Conviene quindi stabilire il budget per set approvato, includendo una rigenerazione.
Qual è il più veloce?
Flare impiega circa 8 s per immagine e circa 50 s per catena, Sunburst circa 26 s e 92 s, mentre Seedream circa 63 s e 204 s nei test citati. I tempi assoluti cambiano in base alle code, ma raramente cambia l’ordine.
Quando conviene Seedream?
Quando servono prezzi fissi per immagine in base alla risoluzione, una resa più morbida dei ritratti secondo i tester e output a livelli: fino a 10 riferimenti e 16 livelli alpha, con una base di 0,045 $ più semplice da prevedere rispetto al calcolo a token.
Il compromesso che nessun prompt può aggirare
Scegliete prima il modello di fatturazione che meglio si adatta al vostro modo di gestire le rigenerazioni, poi scegliete il modello d’immagine. Sono le rigenerazioni a decidere quale vantaggio resta davvero in piedi.