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OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
openai/gpt-image-2.6-sunburst
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Segundo o catálogo da OpenRouter, openai/gpt-image-2.6-sunburst é um modelo da OpenAI que aceita texto e imagens como entrada e gera imagens. O catálogo o descreve como focado em detalhes para composições densas, layouts com muito texto e edições sucessivas que procuram preservar elementos visuais. Também lista uma janela de contexto ampla e controles como seed, response_format, structured_outputs e max_tokens. Este pacote não inclui um cartão independente nem resultados medidos; portanto, essas capacidades são relatos da fonte, não verificações.[1]
Pontos fortes
Limitações
Onde usar
- Vale pilotar em visuais editoriais ou de marketing com layouts densos e texto incorporado.[1]
- Pode ser avaliado em edições iterativas quando preservar detalhes visuais entre revisões for importante.[1]
- É pertinente avaliá-lo quando forem necessárias imagens com controles de seed ou resposta estruturada.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT Image 2.6 SunburstFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GPT Image 2.6 Sunburst is OpenAI's image generation and editing model optimized for detail: dense compositions, text-heavy layouts, and edits that keep details consistent from one edit to the next...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-image-2.6-sunburst
- ID canônico
- openai/gpt-image-2.6-sunburst-20261104
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 04.11.2026
- Comprimento de contexto
- 400,000
- Modalidade
- text+image->image
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de saída
- image
- Preço por token
- Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs |
| Escrita | Sem medição | — |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | saída: image |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
Não há avaliações fornecidas para este modelo.
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | — | — | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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