OpenAI brengt ChatGPT Images 2.5 uit, half zo lang wachten

OpenAI bracht gisteren ChatGPT Images 2.5 uit. Scherper detail, natuurlijker licht, rijkere texturen, en generatie die tot twee keer zo snel klaar is als bij versie 2.0.

Het model rolt uit naar alle ChatGPT-gebruikers, ook op het gratis plan, plus ChatGPT Work en Codex. Desktop, mobiel en web.

Vijf maanden tussen twee versies. Dat is het tempo waarin deze modellen nu vervangen worden.

Dat is een mok op een tafel, uit een prompt van acht woorden. Let op het licht op de rand en de spikkels in het glazuur. Daar zit de winst van deze versie: in hoe overtuigend het model oppervlakken neerzet.

Twee keer zo snel, precies even duur

De cijfers eerst. Beeld eruit kost 30 dollar per miljoen tokens, tekst erin 5 dollar, beeld erin 8 dollar (OpenAI-documentatie). Dat is exact wat gpt-image-2 kostte.

Dus je wacht de helft korter voor hetzelfde geld. Prima, maar het is een snelheidswinst, geen besparing.

Er is wel iets dat je factuur kan verrassen. Deze versie voegt twee nieuwe kwaliteitsstanden toe boven high: xhigh en max. OpenAI heeft niet gepubliceerd hoeveel tokens een plaatje op die standen verbruikt. De prijs per token ligt vast, het aantal tokens per plaatje niet.

Wil je dit grootschalig inzetten, meet dan eerst wat één beeld op max daadwerkelijk kost voordat je die stand in een productieproces zet.

Voor wie het via de API aanroept: er is geen batch-endpoint. De korting van 50 procent die je bij tekstmodellen krijgt voor werk dat mag wachten, bestaat hier dus niet. De snelheidslimiet begint op tier 1 bij vijf beelden per minuut.

Twee modellen, één keuze

gpt-image-2.5-flare is de standaard: dezelfde kwaliteit als de vorige generatie, in de helft van de tijd. gpt-image-2.5-sunburst doet er langer over en houdt meer controle over details bij bewerkingen.

"Our fastest model for high-quality, everyday image generation."

Omdat ze even duur zijn, gaat je keuze puur over wachten versus precisie. Op de blinde-stemmingsranglijst van Arena staat Sunburst op 1520 punten voor beeldbewerking en Flare op 1491 (Morphic). Een verschil, geen kloof.

Bewerken zonder de rest te slopen

Dit is de vooruitgang die er voor je werk het meest toe doet. Beeldmodellen waren tot nu toe slecht in doorpakken: vroeg je om één aanpassing, dan veranderde ook de achtergrond, het gezicht of de tekst op het bordje.

Deze twee platen komen uit dezelfde sessie. Eerst het resultaat van de openingsprompt, daaronder wat er terugkwam op de vervolgopdracht "maak het realistisch".

Kijk naar de details die overleefden. De boekruggen zeggen nog steeds "Good Animals" en "Kind People". Op de mok staat nog "A Brighter Kinder World". Het bordje bij de haard is woord voor woord hetzelfde.

Dat is wat OpenAI bedoelt met betrouwbaar bewerken over meerdere beurten. Tekst in beeld die intact blijft, was tot vorig jaar het pijnlijkste probleem van deze modellen.

Het werkt ook op een afgebakend stuk. Je geeft het model een masker, een zwart-witplaat die aangeeft welk deel opnieuw ingevuld mag worden, en beschrijft wat daar moet komen.

Maar het tekent alles opnieuw

Nu het deel dat in geen enkel persbericht staat.

Ontwikkelaar Simon Willison, die AI-modellen al jaren test en beschrijft, gooide er een bestaande grafiek in met de opdracht "voeg een wasbeer-wetenschapper toe die de grafiek aandachtig bestudeert" (bron).

De wasbeer zit er goed in, inclusief de OpenAI-mok. Maar vergelijk de twee grafieken nog eens.

De blauwe lijn is dunner geworden. De titel staat iets anders. Het logo rechtsboven is verschoven en kleiner. De aslabels zitten op een andere hoogte.

Het model heeft niet iets bovenop je plaatje geplakt. Het heeft de hele plaat opnieuw getekend, inclusief je data. Diezelfde beweging zie je bij het zwembad hierboven: ook daar zijn de stoelen en de kussens subtiel verschoven, terwijl alleen de flamingo gevraagd was.

Voor een sfeerbeeld maakt dat niets uit. Voor je werk wel. Zodra de inhoud van het beeld exact moet kloppen, is dit het verkeerde gereedschap:

• Een grafiek met echte cijfers wordt een tekening van die cijfers.
• Een prijslijst, een factuur of een gescand document komt er hertekend uit, en cijfers die hertekend worden kunnen veranderen.
• Een productfoto gaat afwijken van het product dat je verkoopt.

De simpele regel die ik klanten meegeef: laat het model beeld maken dat mooi moet zijn, en houd het weg bij beeld dat moet kloppen. Moet je toch een bestaande plaat aanpassen waar getallen in staan, doe het dan in een gewoon bewerkingsprogramma.

Tekenen en sjablonen in ChatGPT zelf

Naast het model zijn er twee dingen bijgekomen in de app. Met @Sketch teken je zelf een schets in ChatGPT, die het model daarna als vertrekpunt gebruikt. Handig als je iets voor je ziet dat je niet in woorden krijgt.

Daarnaast zijn er sjablonen voor formaten die veel gevraagd worden, zoals posters en bedrukte artikelen. En je kunt de prompt achter een beeld nu delen, zodat een collega hem kan hergebruiken.

Dat laatste klinkt klein, maar het is voor teams het nuttigst van alles. Een prompt die één keer goed werkt is bij de meeste organisaties nu nog persoonlijk bezit.

Het watermerk is inmiddels een wettelijke plicht

Elk beeld krijgt C2PA-metadata mee plus SynthID, het onzichtbare watermerk van Google DeepMind (systeemkaart). Het beeld is dus als AI-gemaakt te herkennen, ook nadat de metadata is weggehaald.

Dat is niet langer vrijblijvend. Artikel 50 van de AI-verordening verplicht makers van dit soort systemen sinds 2 augustus 2026 om uitvoer machineleesbaar te markeren (wettekst).

Die plicht ligt bij OpenAI. Aan jouw kant staat er een tweede. Zet je met dit model realistisch beeld van mensen of gebeurtenissen in de markt, dan moet je erbij vermelden dat het kunstmatig gemaakt is.

Leg dat vast in je huisregels voordat de marketingafdeling het ontdekt, niet erna.

De 1,4 procent die blijft staan

OpenAI publiceerde ook veiligheidscijfers, en die zijn eerlijker dan je zou verwachten. Op vijandige prompts genereert Sunburst 77 procent veilig, blokkeert 21,9 procent en laat 1,09 procent onveilig materiaal door. Flare komt uit op 79,4 procent veilig, 19,2 procent geblokkeerd en 1,41 procent onveilig.

Twee dingen vallen me op.

Flare, het model dat standaard aanstaat, scoort op dit punt slechter dan Sunburst. Wie niets instelt, krijgt de minst voorzichtige van de twee.

En 1,4 procent is klein tot je het vermenigvuldigt. Er zijn inmiddels ruim 3 miljard beelden gemaakt met deze modellen, in ChatGPT en via de API samen. Het risico benoemt OpenAI ook zelf.

"More convincing deepfakes, including political, sexual, or otherwise sensitive imagery of real people."

Dat is geen reden om het niet te gebruiken. Het is wel een reden om te weten wat er in je organisatie mee gebeurt.

Volgende Stap

Deze release verandert je werk op één punt echt: bewerken werkt nu goed genoeg om er dagelijks op te leunen. Dat is precies waar het misgaat als niemand de grens heeft getrokken.

Drie dingen die deze week kunnen:

1. Zet de grens op papier. Beeld dat mooi moet zijn mag, beeld met cijfers, prijzen of echte producten erin niet.
2. Meet wat één beeld kost voordat je xhigh of max in een lopend proces zet. De prijs per token is bekend, het aantal tokens per beeld niet.
3. Leg vast wie controleert of realistisch beeld van mensen een label meekrijgt voordat het naar buiten gaat.

Weet je niet waar je zou beginnen, of wil je dit voor je eigen organisatie op papier hebben? Neem contact op, dan kijken we er samen naar.

Beeldvoorbeelden en video's: OpenAI. De grafiek met de wasbeer komt van Simon Willison.