OpenAI presentó Images 2.6 el 4 de noviembre de 2026 en ChatGPT, Codex y su API. La compañía destaca que ahora es más rápido generar propuestas y que el modelo conserva mejor los detalles al retocar una imagen. En la API hay dos variantes, Flare y Sunburst, y dos formatos de interés para quienes diseñan sitios web. Se pueden generar gráficos vectoriales SVG y animaciones GIF. Anuncio de Images 2.6 de OpenAI.
Imagina que una tienda de lámparas te encarga una cabecera a partir de su foto de catálogo. Hay que cambiar el fondo, dejar sitio al titular y conservar la pantalla de lino, el cable y el interruptor del modelo que se vende. Si en la nueva imagen aparece una lámpara parecida, la cabecera ha perdido su utilidad. Ese encargo permite explorar dónde merece la pena usar GPT Image 2.6 y cómo comprobar si ha respetado el producto.
Qué puedes hacer desde ChatGPT
OpenAI anunció la disponibilidad mundial de Images 2.6 en ChatGPT y Codex para todos los niveles de suscripción, en web, escritorio y móvil. Para preparar una imagen puntual puedes empezar en una conversación de ChatGPT. Adjunta una fotografía propia, describe dónde irá la imagen y nombra los detalles que permiten reconocer el objeto. En el caso de la lámpara, «mantén el interruptor negro a mitad del cable» aporta una referencia mucho más concreta que «respeta el diseño».
Las referencias guardadas permiten recuperar una foto en otras conversaciones mediante un nombre precedido de arroba. Si guardas la lámpara como «LámparaLino», puedes pedir una nueva composición con @LámparaLino cuando prepares el correo de la tienda. Conserva también una copia de la fotografía de catálogo para cotejar la forma y el color después de cada edición. Para dar movimiento a una ilustración, ChatGPT admite instrucciones sobre el bucle y permite ajustar la velocidad de reproducción. OpenAI describe la creación de GIF en ChatGPT como una función de despliegue gradual. Notas de ChatGPT del 4 de noviembre.
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Flare o Sunburst según la decisión pendiente
Flare encaja cuando aún estás decidiendo la composición. Podrías pedir un encuadre con la lámpara junto al cabecero, otro sobre una mesa de lectura y otro con la base en primer plano. Examina cuál deja libre la zona del titular y cuál funciona también en una miniatura. En su anuncio, OpenAI indica que Flare puede generar una imagen en tan solo seis segundos con la calidad baja. Para calcular el tiempo de una campaña cuentan también los intentos descartados y las correcciones. Cifras de OpenAI y ficha de Flare.
Sunburst se orienta al trabajo de detalle. Tiene sentido dedicarle una prueba cuando ya has elegido encuadre y necesitas que la trama de la pantalla siga siendo reconocible al cambiar la luz de la habitación. En una integración, los identificadores son gpt-image-2.6-flare y gpt-image-2.6-sunburst. Una comparación práctica utilizaría la misma foto, el mismo tamaño de salida y la misma instrucción para ambos. Anota qué variante conserva el interruptor y cuántas revisiones hacen falta para conseguir una imagen utilizable. Ficha de GPT Image 2.6 Sunburst.
Cómo señalar el cambio sin perder el resto de la imagen
Supongamos que el cliente quiere quitar del fondo una segunda lámpara desenfocada. «Quita la lámpara del dormitorio» deja dos objetos posibles. En la API de imágenes puedes adjuntar una capa de anotación que rodee el objeto del fondo y describir cómo rellenar el hueco. Esta modalidad de edición también está disponible en los modelos compatibles de la familia 2.5. La marca indica el lugar y la instrucción explica qué debe aparecer allí. Registro de cambios de la API de OpenAI.
Una petición concreta sería «retira la lámpara rodeada y continúa la pared azul con la misma textura y dirección de luz». Tras recibir el archivo, compara el borde de la pantalla principal con la foto de partida. Observa también dónde termina el cable y si la sombra sigue tocando la base. Una corrección puede verse convincente en conjunto y cambiar justo el detalle que distingue una referencia del catálogo de la siguiente.
La API incorpora el ajuste complexity para regular cuánto planifica el modelo antes de dibujar. Admite low, medium y high, con el último como valor predeterminado. Para retirar un objeto probaría el nivel bajo conservando la calidad de salida deseada. Si la escena exige relacionar tres lámparas con tres superficies a distintas alturas, hay un motivo para subir la complejidad. El ajuste quality controla el detalle del renderizado. Cambiar uno de los dos parámetros por intento permite identificar cuál ha mejorado el resultado. Guía de generación y edición de imágenes.
Cuándo pedir un SVG y cuándo tiene sentido un GIF
Para una guía de montaje puede interesar una silueta de la lámpara con tres piezas numeradas. Un SVG guarda formas y trazados editables, de modo que un diseñador puede engrosar una línea que desaparece al reducir el dibujo. Para obtenerlo se solicita output_format con el valor svg al generar la imagen. El servicio crea una referencia visual y a partir de ella produce el vector. La ruta de edición de imágenes no exporta SVG. Referencia de generación de la API.
Antes de incorporar esa ilustración al manual, coteja el orden de las piezas con las instrucciones de montaje. Abre el vector al tamaño de lectura del teléfono. Si las líneas que señalan el casquillo y la pantalla parecen juntarse, separa sus extremos en el archivo editable. Para una fotografía en la que importan las fibras del lino, conserva una versión rasterizada. Toma la decisión de formato mirando el detalle que necesita distinguir el lector.
Un GIF puede explicar el recorrido de un brazo articulado si la referencia muestra cómo se mueve la lámpara real. Describe la posición inicial, la posición final y el regreso al punto de partida. En la API, la función exige acceso a la vista previa de GIF del modelo elegido. Se admiten entre dos y dieciséis fotogramas. Ocho fotogramas a doscientos milisegundos cada uno dan un bucle de 1,6 segundos. Revisa la unión del último con el primero y que la articulación respete el recorrido físico de la pieza. Parámetros de animación y condiciones de acceso.
Qué revisar en WordPress y cuánto cuesta cada intento
Prueba la cabecera dentro de la plantilla que utilizará la tienda. En escritorio puede verse la lámpara entera y, al estrechar la ventana, quedar fuera la pantalla o caer el titular sobre el interruptor. Coloca el título como texto del sitio para que puedas ajustar su tamaño y traducirlo. Si solo se estropea el encuadre en móvil, prueba primero a mover el punto de recorte. Una segunda composición se justifica cuando el recorte necesario elimina parte del producto.
Revisa también el texto alternativo en el contexto en el que aparecerá la foto. En una ficha que compara modelos, «Pantalla de lino cónica y base de madera con interruptor en el cable» comunica detalles que influyen en la compra. En una página donde esa misma imagen solo adorna un encabezado, puedes marcarla como decorativa. Si la foto está en un bloque Imagen, editar su texto alternativo en el bloque aplica el cambio a esa página. La biblioteca de medios guarda el valor predeterminado para futuras inserciones. Documentación del bloque Imagen de WordPress.
Para presupuestar una producción por API, ambas fichas de modelo indican 30 dólares por millón de tokens de imagen de salida. La petición también puede consumir tokens de entrada. Para un SVG interviene además el modelo que escribe el vector. Calcula el gasto con una muestra que incluya los intentos descartados y divide el total entre las imágenes aceptadas. Así podrás comparar el coste de obtener una cabecera aprobada con Flare y con Sunburst, además del tiempo que el equipo dedica a revisar cada una. Documentación de OpenAI sobre costes de generación.
