ChatGPT Images 2.5: Nueva versión para generación visual

Al grano

OpenAI lanzó ChatGPT Images 2.5 con mejoras en el seguimiento de instrucciones y consistencia visual.

La API ahora incluye dos modelos específicos: Sunburst para edición precisa y Flare para generación rápida.

Los modelos han procesado más de 3 mil millones de imágenes a nivel global desde su lanzamiento.

Por qué importa

La actualización a ChatGPT Images 2.5 marca un punto de inflexión para los desarrolladores en Chile que integran IA generativa en sus flujos de trabajo. La distinción entre modelos orientados a 'precisión' (Sunburst) y 'velocidad' (Flare) permite optimizar costos operativos, un factor crítico cuando se escala en entornos de producción. Para el ecosistema maker local, la capacidad de procesar imágenes de referencia mediante herramientas CLI como la de Simon Willison facilita la creación de pipelines de automatización sin depender exclusivamente de interfaces gráficas. Es una evolución necesaria que pone el foco en la utilidad técnica sobre la mera espectacularidad visual.

8 de septiembre de 2026 - Blog de enlaces

Introducing ChatGPT Images 2.5. Según datos de OpenAI, sus modelos de generación de imágenes se utilizan en "más de 3 mil millones de imágenes a través de ChatGPT Images y los modelos GPT-Image en la API". Este lanzamiento reciente mejora la capacidad de seguir instrucciones en múltiples turnos, responde con mayor rapidez y "es mejor para preservar a los sujetos en tus fotos de referencia".

Existen dos nuevos IDs de modelo disponibles en la API: gpt-image-2.5-sunburst y gpt-image-2.5-flare. Basándome en esta documentación, considero que Sunburst es la opción más robusta:

Elige Sunburst para flujos de trabajo donde la precisión de edición es fundamental, y Flare para una generación de imágenes rápida y de alta calidad en el uso diario.

He actualizado mi herramienta de línea de comandos openai_image.py para soportar la carga de una o más imágenes de referencia. Ahora, la ejecución funciona de la siguiente manera:

Código

uv run https://tools.simonwillison.net/python/openai_image.py \
  
'
add a raccoon scientist studying the chart thoughtfully
'
 \
  -i https://static.simonwillison.net/static/2026/openai-agent-usage.webp \
  -m gpt-image-2.5-sunburst

Esta es la imagen original utilizada como referencia para el proceso. A continuación, presento el resultado obtenido tras aplicar el prompt para "añadir un mapache científico estudiando el gráfico de forma reflexiva":

El resultado demuestra cómo el modelo Sunburst logra integrar el elemento solicitado manteniendo la coherencia visual del gráfico original, un avance clave para aplicaciones de diseño asistido por IA. Vía CNX Software.