ChatGPT Images 2.5 im Test: Ich habe das neue Bildmodell von OpenAI ausprobiert

Aus welcher Perspektive ich das teste

Ich baue bei eesel die Teile, die Bildmodelle aufrufen. Dieser Test entsteht also nicht vor dem Launch-Livestream. Jedes Hero-Banner und jede Infografik im Text dieses Blogs wird über die Bild-API von OpenAI erzeugt, auch die beiden Illustrationen weiter unten auf dieser Seite. Ich erlebe diese Modelle damit so, wie es Vielnutzer tun: Hunderte Generierungen pro Woche, jedes Mal derselbe Hausstil und eine sehr geringe Toleranz für ein Modell, das fünf Versuche braucht, um ein brauchbares Asset zu liefern.

Diese Perspektive zählt bei einem Test, denn ein Demo-Video zeigt, was ein Modell mit seinem besten Prompt kann. Der Produktiveinsatz zeigt, was es mit deinem durchschnittlichen Prompt leistet, in großer Menge, wenn du die besten Ergebnisse nicht von Hand auswählen kannst. Das Folgende besteht deshalb größtenteils aus Beobachtungen der zweiten Art.

Wenn du zuerst die neutrale Funktionsübersicht möchtest: Der vollständige Überblick zu Images 2.5 erklärt, was neu erschienen ist. Dieser Beitrag ist die Meinungsebene darüber.

Was sich tatsächlich geändert hat

OpenAI hat Images 2.5 am 8. September 2026 als Nachfolger von Images 2.0 veröffentlicht. Das sind die vier Änderungen, die für mich Gewicht hatten:

• Geschwindigkeit. Bis zu 50 % geringere Latenz. Für sich genommen klingt das nach einer Zahl aus dem Datenblatt, aber bei großen Mengen summiert es sich. Ein Batch, bei dem ich früher den Tab wechseln musste, ist jetzt fertig, während ich den Prompt noch einmal durchlese.
• Erhalt des Motivs. Gib ihm ein Referenzfoto, und das Motiv behält seine Identität über eine ganze Serie. Das war die nervigste Lücke älterer Modelle, bei denen dieselbe Figur jedes Mal als leicht andere Person zurückkam.
• Gezielte Bearbeitung. Bitte darum, eine Sache zu ändern, und es ändert genau diese Sache. Früher konnte „mach die Tasse rot“ stillschweigend den ganzen Schreibtisch neu zeichnen.
• Textdarstellung. Text und Informationen aus der realen Welt werden genauer wiedergegeben. Unten mehr dazu, wo es noch hakt.

OpenAI sagt außerdem, dass inzwischen mehr als 3 Milliarden Bilder über ChatGPT Images und die GPT-Image-API erzeugt wurden. Bei dieser Größenordnung werden die rauen Kanten eines Modells in der Regel glatt geschliffen.

Geschwindigkeit: die Änderung, die du zuerst spürst

Die Behauptung von 50 % weniger Latenz hat sich in meinen eigenen Läufen bestätigt. Ich habe nicht nach der Methodik von OpenAI mit der Stoppuhr gemessen, aber der gefühlte Unterschied ist offensichtlich: Ein Banner und zwei Infografiken für einen Beitrag zu erzeugen, ist jetzt eine Aufgabe für einen Kaffee-Nachschub und nicht mehr eine, bei der man weggeht.

Für die gelegentliche Nutzung in der ChatGPT-App ist Geschwindigkeit ein Bonus. Für alle, die Bilder in einer automatisierten Pipeline erzeugen, ist sie der Unterschied zwischen einem Workflow, der mit dem Schreiben Schritt hält, und einem, der zum Engpass wird. Wenn ich Bilder für einen Stapel von Beiträgen produziere, ist die Latenz die Kennzahl, die mich wirklich interessiert. Dies ist das erste OpenAI-Bildmodell, bei dem sie aufgehört hat, das Ding zu sein, über das ich mich beschwere.

Bearbeitung ist die eigentliche Geschichte

Die Geschwindigkeit liefert die Schlagzeile, aber die gezielte Bearbeitung hat meinen Arbeitsalltag verändert. Bei älteren Modellen bedeutete „passe dieses eine Element an“ eine komplette Neugenerierung und ein Münzwurf, ob der Rest erhalten blieb. Images 2.5 bearbeitet die Region, die du beschreibst, und lässt den Rest in Ruhe.

Das ist der Unterschied zwischen einem generierten Bild als Wegwerf-Los und einem generierten Bild als Arbeitsentwurf, den du überarbeiten kannst. Besonders bei Infografiken, wo ein einzelnes falsch beschriftetes Feld mich früher zurück auf Anfang geschickt hat, ist es eine spürbare Veränderung im Ablauf, „korrigiere dieses eine Label“ sagen und die Komposition behalten zu können. Es ist dasselbe Denkmodell wie beim Bearbeiten von Text, und genau so sollte es sich anfühlen.

In der ChatGPT-App hat OpenAI darüber neue Werkzeuge gelegt: Sketch (eine grobe Vorlage zeichnen, der das Modell folgt), Templates (Ausgangspunkte für Flyer und Produktfotos), Kommentare an Bildern und teilbare Prompts. Ich arbeite die meiste Zeit in der API statt in der App und verlasse mich daher mehr auf die reine Bearbeitung als auf die Templates. Der Weg von Sketch zum Bild ist aber ein guter Einstieg für Menschen, die visuell denken.

Textdarstellung: besser, aber nicht gelöst

Hier werde ich konkret statt großzügig. Kurzer Text, Überschriften, einzelne Labels und Button-Texte kommen inzwischen in der großen Mehrheit der Fälle sauber heraus. Das ist ein echter Sprung, und deshalb ist die Trefferquote bei meinen Infografiken gestiegen: Die handgeschriebenen Labels, die ich anfordere, gelingen häufiger gleich beim ersten Versuch.

Längere Zeichenfolgen bleiben die Schwachstelle. Ein dichter Absatz in einem Bild kann weiterhin in erfundene oder verstümmelte Wörter abdriften. Deshalb lasse ich jeden Text, der länger als ein paar Wörter ist, im Seitenlayout und nicht im Bild. Das ist nicht typisch für 2.5, es ist dieselbe Disziplin, die ich schon bei GPT Image 1 Mini angewendet habe, nur ist sie jetzt seltener nötig. Wenn du gehofft hast, eine komplette Preistabelle als Bild zu rendern: Dafür ist es weiterhin das falsche Werkzeug. Für ein sauberes Label aus drei Wörtern ist es bereit.

Flare vs. Sunburst: welches Modell du aufrufen solltest

In der API wählst du jetzt zwischen zwei Modellen. Das ist die Entscheidung, die die meisten Entwickler tatsächlich treffen werden, deshalb lohnt es sich, sie richtig zu treffen.

• gpt-image-2.5-flare ist der Standard. Es ist das schnelle Modell, abgestimmt auf alltägliche Generierung in großer Menge, und es schlägt ältere Modelle bei der Qualität schon mit dieser niedrigeren Latenz. Danach greife ich standardmäßig.
• gpt-image-2.5-sunburst ist das sorgfältige Modell, gebaut für Bearbeitungspräzision und Kampagnen-Kreativmaterial. Es ist langsamer, bietet feinere Qualitätseinstellungen und hat einen Endpunkt zum Bearbeiten von Bildern für Inpainting. Es gibt einen datierten Snapshot (gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08), falls du Reproduzierbarkeit brauchst.

Das Schönste an der Aufteilung ist die Preisgestaltung: Beide Modelle werden zu identischen Token-Preisen abgerechnet, es gibt also keinen Aufpreis für Premium-Qualität. Du kannst nach Aufgabe routen. Der Preisleitfaden enthält die genaue Rechnung pro Token und einen Kostenrechner.

Hier ist die schnelle Entscheidung, die ich je nach Einsatz treffen würde:

Wie es im Vergleich zu den Alternativen abschneidet

Ein Test braucht einen Bezugsrahmen, deshalb hier die ehrliche Einordnung gegenüber den Tools, nach denen ich am häufigsten gefragt werde.

Gegenüber Midjourney ist die Aufteilung dieselbe wie immer: Midjourney erzeugt weiterhin schönere, stilisierte, malerische Ergebnisse, und Images 2.5 gewinnt dabei, das zu tun, worum du wirklich gebeten hast, sauber zu bearbeiten und Text darzustellen. Wenn du Moodboard-Kunst machst, bekommst du mit Midjourneys Preisen einen Look, den OpenAI nicht erreicht. Wenn du funktionale Bilder machst, die etwas Bestimmtes aussagen müssen, ist 2.5 die sicherere Wahl. Mein Dreier-Modellvergleich enthält die vollständige Aufschlüsselung.

Gegenüber Design-Suiten wie Canvas AI ist es eine andere Kategorie. Canva verpackt ein Modell mit Vorlagen, Brand-Kits und einem vollständigen Editor, weshalb Teams für Canva AI zahlen, obwohl darunter eine ähnliche Bild-Engine läuft. Images 2.5 ist das reine Modell. Den Workflow bringst du selbst mit. Für alle, die Canva-Alternativen prüfen und bereits eine Pipeline haben, ist das ein Feature und keine Lücke. Dasselbe gilt gegenüber Suiten für Stockbilder und Generierung wie Freepik AI: mehr Workflow, eine andere Aufgabe.

Und gegenüber dem kleineren Modell von OpenAI, GPT Image 1 Mini, ist 2.5 die Wahl für Qualität, während Mini die Budget-Option für extreme Mengen bleibt. Da 2.5 die Preise gegenüber der Vorgängergeneration nicht erhöht hat, sind die Gründe, bei Mini zu bleiben, weniger geworden.

Wem ich es empfehlen würde

Wenn du heute Bilder über die OpenAI API erzeugst, ist das Upgrade eine klare Sache: gleicher Preis, schneller, bessere Bearbeitung, besserer Text. Es gibt keine Version von „abwarten und sehen“, die hier Sinn ergibt.

Wenn du in der ChatGPT-App lebst und gelegentlich ein Bild machst, hast du es schon, und mit Sketch und Templates ist es zugänglicher als zuvor. Du musst nur noch loslegen.

Die einzige Gruppe, die ihre Erwartungen dämpfen sollte, sind alle, die hoffen, dass es einen Designer oder ein Layout-Tool ersetzt. Es ist ein sehr gutes Bildmodell, und textlastige Composites sind weiterhin nicht seine Aufgabe. Kombiniere es mit einem echten Layout, und du wirst zufrieden sein. Verlange von ihm, die gesamte Designabteilung zu sein, und du wirst enttäuscht. Das gilt für jedes Modell dieser Klasse und ist keine Kritik speziell an 2.5.

Wo eesel ins Spiel kommt

Es lohnt sich, die Kategorie klar zu benennen. Ein Modell wie Images 2.5 ist Infrastruktur. Es ist ein brillanter Motor, der dir aber Rohausgabe liefert, ein Bild nach dem anderen, und du musst weiterhin entscheiden, was in welchem Stil generiert wird und in welchen Beitrag es passen soll.

Auf der anderen Seite dieser Linie steht eesel. eesel ist eine Plattform für KI-Teammitglieder, und eines der einsatzbereiten Teammitglieder ist ein KI-Blog-Writer. Er ruft nicht nur ein Bildmodell auf, sondern recherchiert ein Thema, schreibt den Beitrag und erzeugt dann das Hero-Banner und jede Infografik im Text mit Bildmodellen wie diesem, in einem einheitlichen Hausstil, als Teil der Fertigstellung des Beitrags. Das Bildmodell ist ein Werkzeug, das er nutzt, nicht das Produkt, das du bedienst.

Konkret stammen das Banner und die beiden Illustrationen in diesem Beitrag aus genau dieser Pipeline. Wenn dein Problem lautet „Ich brauche fertige Beiträge im eigenen Stil mit Bildern und keinen Ordner voller roher Generierungen“, dann ist das das Teammitglied dafür. Aus demselben Grund vergleichen Leute, die einen Content Writer mit Bildern oder einen SEO-Content-Writer evaluieren, am Ende das fertige Ergebnis und nicht das zugrunde liegende Modell.

Du willst ein neues Teammitglied, das aus einem Keyword einen fertigen, illustrierten Beitrag macht statt eines rohen Bilderstroms? Der KI-Blog-Writer von eesel übernimmt den ganzen Ablauf von der Recherche bis zum Banner, und du kannst ihn kostenlos testen. Teste eesel und gib ihm ein Thema, um den fertigen Beitrag samt Bildern zu sehen.

Das Fazit

ChatGPT Images 2.5 ist das erste OpenAI-Bildmodell, bei dem ich aufgehört habe, das Modell zu bemerken, und einfach das Bild bekam, um das ich gebeten hatte. Schneller, besser bearbeitbar, konsistenter und besser bei Text, und das alles zum selben Preis wie die letzte Generation. Die Aufteilung der API in zwei Modelle ist ein kluges Design: Flare für Tempo, Sunburst für Präzision und keine Strafe für die Wahl. Wenn du langen Text aus den Pixeln heraushältst, ist es schwer, einen Grund gegen das Upgrade zu finden.

Die Zahlen dahinter findest du im Preisleitfaden zu Images 2.5. Wenn du es mit den Bildfunktionen von Gemini vergleichst, Gemini 3 Flash einschätzt oder direkt auf der OpenAI API aufbaust, knüpfen diese Beiträge dort an, wo dieser aufhört.