GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：使い分けの目安

image25.xin の GPT Image 2.5 には、相補的な2モデルがあります：Flare（速度優先の日常生成）と Sunburst（品質優先の編集精度）。選びを誤ってもプロジェクトは壊れにくいですが、クレジットと時間を無駄にしがちです。タスク別の選び方と、作成でのループの回し方をまとめます。

一行ルール

1. 構図・ムード・比率の探索は Flare。
2. 必要なら 参照 で同一性を固定。
3. エッジ・文字・素材を保つヒーローフレームは Sunburst で仕上げ。

Flare が輝く場面

Flare はフィードバック密度で勝ちます。

• 4クロップ、2ライト、3背景のテスト
• 4層プロンプトがきれいに読めるか確認（プロンプト構造）
• ムードボード、コンセプトスケッチ、SNS下書き

まだ「このフレームで合っているか？」と聞いている段階なら Flare のまま。主体が明確でないプロンプトを Sunburst が救うことはほぼありません。

Sunburst が輝く場面

Sunburst はディテールの生存と編集で勝ちます。

• クリーンな商品エッジ、スペキュラー、生地テクスチャ
• 短いパッケージラベルの保持（商用テキストは手動確認を忘れずに）
• 同一性を保ちながら衣装やシーンを変えるローカル精修

KV、PDP ヒーロー、キャラ固定ショットは、最初から Sunburst より Flare → Sunburst が一般的です。

タスク早見表

タスク	推奨	理由
盲目的レイアウト／ムードテスト	Flare	反復密度が高い
プロンプトレイヤーのデバッグ	Flare	変更あたりの信号が速い
最終商品ヒーロー	Sunburst	素材とエッジがクリーン
ポートレート固定／シリーズ継続	Sunburst + 参照	同一性ドリフトが少ない
ローカル光／衣装編集	Sunburst	編集精度
クレジット節約の探索	Flare 中心	仕上げは最終に集中

推奨サイト内フロー

1. 作成を開き、明確な主体を書き、比率と品質を設定。
2. Flare を2〜4ターン、毎回1変数だけ変更。
3. 方向が決まったら参照を添付（一貫性が重要な場合）。
4. 最終と精修は Sunburst に切り替え。
5. シリーズ作業ではプロンプト骨格と参照を凍結し、このショットの差分だけ変更。

プロジェクト途中の公平なモデル切替

1変数だけ比較：

• 同じプロンプト
• 同じ参照セット
• 同じサイズと品質ティア
• Flare ↔ Sunburst の切替のみ

モデル切替と同時にプロンプトを書き換えると、構造問題とモデル差が混ざります。エッジ、読める文字、素材の真実性で判断——どちらが派手かではありません。

カテゴリ別ショートカット

• EC / パッケージ： Flare で配置 → Sunburst でヒーロー；エッジと素材で判断。
• ポートレート / キャラ固定： Flare で光と表情 → 参照 + Sunburst で顔を保持。
• ポスター / SNS 草案： 大部分は Flare；公開候補だけ Sunburst。
• 室内 / 建築ムード： Flare でカメラと時間帯光 → Sunburst でラインを整える。

覚えておく：混乱したプロンプトはモデルでは救えない。主体が不明なまま Sunburst に切ると、高コストな誤答を買うだけ。

よくあるミス

• 試行すべて Sunburst — 探索中は遅く高コスト。
• 最初の Flare ヒットをそのまま納品 — 美容・家電・パッケージは通常 Sunburst パスが必要。
• プロンプトとモデルを同時変更 — A/B が台無し。
• 参照を無視 — 顔やロゴがドリフトするなら、モデル名を責める前に一貫性を直す。
• クレジット不安がプロセスを置き換える — 「Flare 探索 N 回 + Sunburst 最終 1–2 回」を事前に決める。
• GPT-6.1 Sol を画像モデルとみなす — チャット／ワークフロー向け推論です。GPT-6.1 Sol と GPT Image を参照。

関連ガイド

• 構造が不安定 → 4層プロンプト
• 顔やロゴのドリフト → 参照の一貫性
• 最初のループ → はじめに
• 生成を始める → 作成
• 画角と 1K / 2K / 4K → GPT Image 2.5 の画角

次のステップ

実案件を1つ選び、Flare で3構図を試し、1つを固定して Sunburst 最終を1枚仕上げてください。カテゴリごとの使い分けは、雰囲気で好きなモデルを選ぶより早く身につきます。