OpenAI Images 2.6: теперь быстрее и с поддержкой GIF

До прошлой недели, чтобы получить движущееся изображение из ChatGPT, приходилось просить спрайт-лист, скачивать его и собирать кадры в другом инструменте. Я делал(а) это чаще, чем хотелось бы признаться. 

4 ноября OpenAI выпустила Images 2.6, и теперь вы пишете «сделай gif с танцующим котом» — и получаете зацикленный GIF.

GIF — главный пункт, но не единственный. OpenAI заявляет, что изображения генерируются на 50% быстрее, правки лучше сохраняют персонажей и продукты, а API разделён на две модели с разными задачами. 

В этой статье разберём, что такое Images 2.6, что изменилось и как сделать GIF в ChatGPT и через API. 

Что нового в OpenAI Images 2.6?

OpenAI Images 2.6 — это обновление генерации изображений от 4 ноября 2026 года для ChatGPT, Codex и API. Главные изменения:

• Анимированные GIF: Превращайте промпт, фото или эскиз в короткий зацикленный GIF, затем меняйте скорость или редактируйте отдельные кадры.

• Более быстрая генерация: OpenAI утверждает, что изображения генерируются на 50% быстрее, чем в Images 2.5.

• Стабильнее правки: Персонажи, продукты и элементы бренда меньше «плывут» от раунда к раунду.

• Две модели API: Используйте gpt-image-2.6-flare для скорости и gpt-image-2.6-sunburst для деталей.

• Мелкие улучшения: Экспорт в SVG, правки по разметке в API, ссылки на сохранённые изображения и параметр complexity.

Доступно во всех тарифах ChatGPT, включая Free, хотя создание GIF раскатывается на аккаунты постепенно.

Что такое OpenAI Images 2.6?

OpenAI Images 2.6 — это релиз для генерации и редактирования изображений, выпущенный OpenAI 4 ноября 2026 года. Доступен как инструмент изображений внутри ChatGPT и Codex, а также в виде двух отдельных моделей в OpenAI API.

В ChatGPT вы не можете выбрать модель или переключаться между Flare и Sunburst; вы просто вводите запрос, и получается GIF. В API же вы можете выбрать одну из двух моделей по имени и самостоятельно управлять настройками, такими как качество и сложность.

Обе модели API стоят одинаково за токен, и эти ставки совпадают с моделями Images 2.5. Так что выбор между Flare и Sunburst — это скорость против деталей, а не цена. Затраты на одно изображение всё ещё зависят от качества, потому что более высокие настройки используют больше выходных токенов.

Предположим, кофейному бренду нужен короткий зацикленный GIF с его талисманом — мультяшной чашкой, машущей рукой.

• В ChatGPT (маркетолог): Она пишет «Сделай зацикленный GIF с нашей чашкой-талисманом, которая машет привет.» ChatGPT сам выбирает модель и делает GIF. Если он слишком медленный, она пишет в чате «сделай быстрее». Она не трогает настройки и не платит сверх своего тарифа ChatGPT.

• Через API (разработчик): Он добавляет кнопку «Сделать GIF» в приложение бренда, поэтому пишет код сам. Он выбирает gpt-image-2.6-flare как более быструю модель, задаёт output_format: "gif" и выбирает число кадров и качество. Каждый GIF тарифицируется по токенам, поэтому более высокое качество стоит дороже за изображение.

Что нового в OpenAI Images 2.6?

Images 2.6 добавляет анимированные GIF, более быструю генерацию, стабильные многораундовые правки и лучшие макеты для профессиональных визуалов. 

Действительно ли OpenAI Images 2.6 быстрее?

OpenAI говорит, что Images 2.6 генерирует изображения на 50% быстрее, чем Images 2.5, а gpt-image-2.6-flare может вернуть изображение низкого качества всего за шесть секунд. Это смелое утверждение, и в анонсе не объясняется, как его измеряли. Поэтому я проверил(а) сам(а).

Я дал(а) Flare и Sunburst один и тот же промпт: «Керамическая кружка кофе на деревянном столе, утренний свет, предметное фото», 1024x1024 с низкой сложностью. Flare запускалась на низком и среднем качестве (низкое — то самое из «шести секунд»), Sunburst — на среднем. 

Каждую конфигурацию я запускал(а) по пять раз и брал(а) медиану, потому что один медленный ответ может исказить среднее. Затем повторил(а) весь тест, так как скорость сети меняется от запуска к запуску, и не хотелось, чтобы один удачный (или неудачный) день решил исход.

Если хотите сверить мои цифры со своими, вот скрипт, который я запускал(а) в Google Colab:

import statistics
import time

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()
prompt = "A ceramic coffee mug on a wooden desk, morning light, product photo."

# Each setup: (model, quality)
setups = [
    ("gpt-image-2.6-flare", "low"),
    ("gpt-image-2.6-flare", "medium"),
    ("gpt-image-2.6-sunburst", "medium"),
]

for model, quality in setups:
    times = []
    for _ in range(5):
        start = time.perf_counter()
        client.images.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
            quality=quality,
            extra_body={"complexity": "low"},  # skip extra planning for a simple scene
        )
        times.append(time.perf_counter() - start)
    # The median ignores one unusually slow or fast request
    print(model, quality, round(statistics.median(times), 1), "s")
Работает на

Вот что получилось:

Flare ни разу не опустилась ниже заявленных шести секунд; лучшая медиана — 6,9. Это не совсем нарушение обещания, ведь «как минимум» описывает редкий лучший случай, а не типичный. Во втором прогоне низкое и среднее качество даже поменялись местами: Flare на среднем завершилась быстрее, чем на низком. 

В этом размере настройка качества почти не влияет на скорость Flare, а сетевой шум больше самой разницы.

Sunburst — медленнее, и это подтвердилось оба раза: 14,5 и 15,8 секунды, примерно вдвое дольше Flare.

Помните параметр сложности (complexity)? 

Он управляет тем, сколько модель планирует до рендеринга, и по умолчанию равен high. Цифра в шесть секунд почти наверняка предполагает low, поэтому я так и тестировал(а). Если не задавать его, вы платите за время планирования для фото кружки, которому оно не нужно.

«Быстрее» не значит «дешевле». Изображение 1024x1024 низкого качества использует 823 выходных токена в 2.6 против 196 в 2.5. Цена за токен не изменилась, поэтому при $30 за 1M выходных токенов это примерно $0,025 за изображение вместо $0,006. Небольшая сумма за одно изображение, но не за 10 000.

Насколько последовательнее стало редактирование изображений?

По словам OpenAI, Images 2.6 сохраняет больше частей изображения без изменений, когда вы редактируете только одну, особенно при нескольких раундах правок. Для этого рекомендована модель Sunburst, потому что на среднем или высоком качестве она устойчивее держит детали от правки к правке.

Вот что включает «последовательность» на практике:

Чтобы проверить это, я сгенерировал(а) бутылку с духами с помощью gpt-image-2.6-sunburst на среднем качестве, затем трижды менял(а) только фон: пляж, ночное небо и кухонная полка. 

Каждая правка шла от предыдущего результата, а не от оригинала, так что любой дрейф накапливался. Каждый запрос на правку заканчивался одинаково: «Сохрани бутылку, этикетку, крышку и освещение на бутылке строго такими же.»

Вот оригинал рядом с третьей правкой:

Оригинал: зелёная бутылка с золотой крышкой на мраморной столешнице. Изображение автора.

После трёх раундов бутылка осталась почти нетронутой. На этикетке по‑прежнему «MOSS No. 3» тем же рубленым шрифтом и с золотой рамкой, крышка, квадратная форма и даже тонкая трубка внутри стекла совпадают с оригиналом.

А вот вокруг всё изменилось:

• Фон переносился между раундами: во втором раунде я просил(а) ночное небо, а получил(а) ночной пляж из первого — с пальмой. Поскольку каждая правка строилась на прошлом изображении, Sunburst восприняла пляж как то, что надо сохранить, и только кухня в третьем раунде его убрала. Мраморная столешница пережила все три правки — я этого не просил(а), но логично: на ней стоит бутылка.
• Освещение сохранилось в точности по моей просьбе — и это стало проблемой: Sunburst буквально выполнила запрос, и бутылка освещена «солнечным днём» под полной луной, с одинаковой жёсткой тенью в каждой сцене, из‑за чего выглядит вставленной.

Для предметной съёмки это именно та последовательность, о которой просили. Просто не просите «сохранить освещение», если свет в сцене должен меняться.

Стали ли лучше «профессиональные» визуалы вроде постеров?

Для макетов — постеров и продуктовых изображений — OpenAI рекомендует Flare, а не Sunburst. Считается, что Flare аккуратнее размещает текст, изображения и отступы, а Sunburst — для тонких деталей и последовательности. 

Это меня слегка удивило. Ожидаешь, что более быстрая модель будет «небрежнее», поэтому я проверил(а) обе на постере.

Дал(а) обеим моделям один и тот же промпт на среднем качестве и формате 1024x1536 (портрет): «Постер для фермерского рынка по субботам. Заголовок: ‘Riverside Market’. Подзаголовок: ‘Каждую субботу, с 8:00 до 13:00’. Иллюстрированные овощи внизу, чистый гротеск.»

Результаты ниже: слева Flare, справа Sunburst:

Сравнение постеров Flare и Sunburst. Изображение автора.

Каждое слово на обоих постерах верное — чего я не ожидал(а). Оба буквально поняли «Riverside» и нарисовали реку с мостом за овощами, хотя я этого не просил(а).

Разница в том, сколько каждая модель «добавляет»: 

• Flare сохранила простоту: огромный заголовок, подзаголовок в зелёной плашке и овощи. Такой постер читается через улицу. 

Sunburst построила целую сцену: рыночные ряды, подсолнухи, дерево и жёлтую ленту-баннер — выглядит как законченная иллюстрация.

Sunburst потратила в три раза больше времени. Для постера, где нужно прочитать заголовок и идти дальше, я бы выбрал(а) версию Flare.

Что даёт генерация анимированных GIF?

Images 2.6 превращает текстовый промпт, загруженную фотографию или грубый эскиз в короткий зацикленный GIF. В ChatGPT затем можно менять скорость воспроизведения и редактировать отдельные кадры, не покидая чат. До этого релиза ChatGPT не мог делать GIF за один шаг.

Для чего это хорошо подходит:

• Анимированные персонажи: талисман или зарисовка, которые машут, моргают или подпрыгивают.
• Реакции и соцсети: короткие петли для постов и ответов.
• Анимация продукта: статичный кадр товара превращается в петлю, которая привлекает внимание в ленте.
• Сториборды: проверка движения персонажа до оплаты видеопроизводства. OpenAI прямо отмечает что это не генератор видео: GIF — это несколько кадров по кругу, а не клип.

Готовый дизайн не нужен. Нарисуйте грубый персонаж, загрузите и попросите его помахать. В следующем разделе пройдём весь процесс.

Что ещё изменилось?

Несколько небольших обновлений, разделённых между API и ChatGPT:

• Экспорт SVG (только API): Установите output_format: "svg", чтобы получить векторные файлы для сайтов, приложений или печати.
• Параметр complexity (API): Как упоминалось в тесте скорости, принимает значения "low", "medium" или "high". Используйте low для простых правок вроде замены фона и сохраняйте high для перегруженных сцен с множеством ограничений. Повышение качества не исправит перегруженную сцену; повышение сложности — может.
• Сохранённые референсы (ChatGPT): Загрузите фото себя, питомца или маскота один раз — ChatGPT его запомнит. В следующем чате просто попросите «мою кошку в скафандре» без повторной загрузки — и та же кошка появится снова.

• Правки по разметке (ChatGPT и API): Обведите часть, которую хотите изменить, и опишите правку — например, обвести вазу и написать «сделай синей». В ChatGPT это уже было; Images 2.6 приносит это в API.

Как создавать GIF в OpenAI Images 2.6

Чтобы сделать GIF, попросите его в ChatGPT или вызовите Images API с output_format: "gif". ChatGPT быстрее для разового случая, но API даёт контроль над числом кадров и таймингом — это важно, если вы делаете больше пары GIF.

Как сделать GIF в ChatGPT

Откройте новый чат и опишите GIF: объект, движение и то, что он должен зацикливаться. Я просил(а): «Сделай GIF с маленьким оранжевым роботом, который машет, а затем возвращается в исходную позу. Фон — однотонный, камера — неподвижна.»

ChatGPT с Images 2.6 генерирует оранжевого робота. GIF автора.

Можно начать и с того, что уже есть. Загрузите фото или грубый скетч, затем укажите, что должно двигаться, а что — оставаться неподвижным.

Я попробовал(а) это на детском рисунке птицы:

Грубый рисунок птицы. Изображение автора.

Мой запрос: «Преврати этот детский рисунок в зацикленный GIF. Сохрани ручной стиль. Пусть птица подпрыгнет и взмахнёт крылом, затем вернётся в исходную позу. Фон — чистый белый, камера — неподвижна.»

GIF, который ChatGPT сделал из грубого рисунка. GIF автора.

ChatGPT вернул 9-кадровую петлю по 180 мс на кадр — около 1,6 секунды, файл 183 КБ. Он сохранил небрежный стиль, который я наполовину ожидал, что модель «исправит». Птица приседает, прыгает с поджатыми ногами и приземляется.

Больше всего мне понравилась деталь, о которой я не просил(а). Линия-крыло превращается в настоящее крыло во время взмаха, а затем снова сворачивается в дугу при посадке. ChatGPT даже добавил «линии движения» — как сделал бы ребёнок.

Последние три кадра почти идентичны, поэтому птица делает паузу перед следующим прыжком. Эта пауза хорошо скрывает точку зацикливания, хотя при внимательном взгляде птица слегка смещается при рестарте.

Когда GIF готов, его можно замедлить, ускорить или поправить отдельные кадры. Для этого не нужны специальные контролы — достаточно простых фраз, например: «Сделай переход от последнего кадра к первому плавнее.»

Как сделать GIF через OpenAI API

Отправьте запрос на эндпоинт генерации изображений с output_format, установленным в "gif". Для GIF есть две специфичные настройки:

С настройками по умолчанию вы получите 9 кадров по 200 мс — 1,8‑секундную петлю.

Я запускал(а) код ниже в Google Colab с версией 3.46 пакета openai — всё сработало как написано. API точно соблюдал все настройки, вплоть до размера 512x512.

import base64

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",  # Flare: faster; switch to sunburst for detail
    prompt=(
        "A small orange robot waves, blinks, and returns to its starting pose. "
        "Plain white background, fixed camera, seamless loop."
    ),
    output_format="gif",
    frame_count=9,  # 9 frames x 200 ms = a 1.8-second loop
    frame_duration_ms=200,
    size="512x512",  # smaller frames keep the file size down
    quality="low",
    complexity="low",  # a simple motion doesn't need extra planning
)

# The GIF comes back as base64; decode it and save it to disk
gif_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("robot.gif", "wb") as f:
    f.write(gif_bytes)
Работает на

API image-2.6-flare генерирует оранжевого робота, машущего в петле. GIF автора.

Сравните с роботом из ChatGPT. Оба — оранжевые роботы, машущие рукой, но этот выглядит грубее, потому что в коде стоит quality="low" для экономии времени и денег. Поверхности выглядят поцарапанными, мелкие детали вроде антенн «прыгают» между кадрами, а в одном кадре махание превращается в «палец вверх». Низкое качество подходит для быстрой «реакции» в чате. Для всего, где есть ваш бренд, используйте "medium" или "high".

Размер файла составил 429 КБ — близко к лимиту 500 КБ, который часто применяют сайты для GIF.

Перед внедрением учтите два ограничения:

• Без стриминга: Частичные изображения и output_compression также не поддерживаются для вывода GIF.

• Ограничение по пикселям: Число кадров, размер кадра и n должны уместиться в общий бюджет. Если запрос не проходит, уменьшите что‑то одно.

Как добиться плавной петли?

В промпте попросите движение, которое заканчивается там же, где началось, и укажите, что должно оставаться неподвижным. Если последний кадр не совпадает с первым, при каждом старте GIF будет «скачок». Замедление через frame_duration_ms это не скроет. Вместо этого просите «вернуться в исходную позу», как в примерах с роботом и птицей.

На практике:

• Выберите одно небольшое обратимое действие — например, махание рукой или моргание.
• Зафиксируйте камеру, фон и масштаб.
• Исключите текст из кадра.
• Посмотрите несколько полных циклов и проверьте средние кадры, а не только первый и последний. Именно там мой «API‑робот» вставил «палец вверх».

Перед публикацией на сайте проверьте размер файла. Мой робот 512x512 и 9 кадров уже занял 429 КБ, так что 1024x1024 и 16 кадров никак не уложатся в лимит 500 КБ.

Итоги

Если вы делаете GIF для соцсетей, талисманов или сторибордов, Images 2.6 — большое изменение: больше не нужен отдельный инструмент, чтобы анимировать изображения.

Однако если GIF — не ваше, и вы ищете инструмент для статичных изображений, наш гид по лучшим бесплатным AI‑генераторам изображений сравнивает достойные варианты. А чтобы увидеть, как Google решает те же задачи редактирования, прочитайте наш гид по Nano Banana 2.