ChatGPT Images 2.5: Entscheidend ist die Korrekturrunde
OpenAI verspricht mehr Kontrolle bei der Bildbearbeitung. Für Kommunikationsteams zählt, wie viel Nacharbeit tatsächlich wegfällt.
Ein überzeugendes KI-Bild ist ein Anfang. Für den Arbeitsalltag zählt, ob nach der dritten Korrektur noch stimmt, was wir an der ersten Version gut fanden.
OpenAI hat ChatGPT Images 2.5 vorgestellt. Laut Ankündigung soll das Modell Referenzmotive besser erhalten, gezielter bearbeiten und über mehrere Korrekturrunden konsistenter bleiben. Die Generierungszeit sinkt demnach gegenüber Images 2.0 um bis zu 50 Prozent.
Meine Einordnung: Für Marketing, Beratung und Kommunikation liegt genau hier der interessante Fortschritt. Ein Entwurf muss Feedback überleben. Erst dann lässt sich beurteilen, ob ein Werkzeug im Produktionsprozess Zeit spart.
Gezielter ändern
OpenAI nennt Änderungen an Produkt, Hintergrund oder Text, bei denen die übrige Gestaltung besser erhalten bleiben soll. Das betrifft eine zentrale Anforderung an jede Korrekturrunde.
Visuell briefen
Mit Sketch lassen sich direkt in ChatGPT Skizzen als Bildvorlage zeichnen. Hinzu kommen Kommentare auf Bildern und Vorlagen für Formate wie Poster.
Ideen weitergeben
Prompts lassen sich zusammen mit Bildern teilen. Andere können die Idee mit eigenen Bildern und Angaben weiterverwenden.
Ich würde daraus eine einfache Arbeitsregel ableiten: Ein gutes Briefing beschreibt auch, was erhalten bleiben muss. Wer nur die gewünschte Änderung formuliert, lässt den Rest offen. Für die Beurteilung braucht es deshalb einen klaren Ausgangspunkt und sichtbare Kriterien.
Der Rollout startet laut OpenAI am 8. September für alle Tarifstufen in ChatGPT, ChatGPT Work und Codex. Für die API gibt es Flare als Standardmodell und Sunburst für präzisere Arbeit mit längeren Generierungszeiten.
Bei den Kosten lohnt sich ein genauer Blick auf die API-Preisliste. Für beide neuen Modelle stehen dort 30 US-Dollar pro Million Bild-Ausgabetokens, gegenüber 15 US-Dollar bei GPT-Image-2. Die aufgeführten Preise für Bild- und Texteingaben verdoppeln sich ebenfalls.
Das bedeutet nicht automatisch doppelte Kosten pro fertigem Bild. Dafür zählen der tatsächliche Verbrauch und die nötigen Versuche. Meine betriebliche Messgrösse wäre deshalb: Was kostet ein freigegebenes Ergebnis inklusive Korrekturzeit?
Die Qualitätsversprechen stammen vom Hersteller. Dieser Beitrag ordnet die veröffentlichten Angaben ein; ein eigener Praxistest liegt ihm nicht zugrunde. Für eine Entscheidung im Team würde ich einen überschaubaren Vergleich aufsetzen.
1. Eine echte Aufgabe wählen
Nehmt ein vorhandenes Briefing mit klaren Anforderungen. Legt vorab fest, woran ihr ein brauchbares Ergebnis erkennt.
2. Korrekturen durchspielen
Gebt mehrere Änderungen nacheinander ein. Prüft nach jedem Schritt sowohl die Änderung als auch die Details, die erhalten bleiben sollten.
3. Den ganzen Aufwand messen
Erfasst Wartezeit, Fehlversuche, Prüfung und manuelle Nacharbeit. Entscheidet anhand des fertigen Ergebnisses.
Zur Einordnung gehört auch die Herkunft der Bilder. OpenAI beschreibt in der System Card C2PA-Metadaten und unsichtbare SynthID-Wasserzeichen. Zugleich nennt das Unternehmen überzeugendere Deepfakes als Risiko des höheren Realismus.
Für die Kommunikationsarbeit leite ich daraus ab: Auch ein überzeugendes Bild braucht eine bewusste redaktionelle Entscheidung. Was zeigt es, welchen Eindruck erzeugt es und ist seine künstliche Herkunft für das Publikum verständlich?
Den Fortschritt am fertigen Ergebnis messen
Images 2.5 setzt an einer relevanten Stelle an: der kontrollierten Weiterbearbeitung. Ob daraus ein produktiveres Werkzeug wird, zeigt sich im eigenen Ablauf. Mein Massstab bleibt einfach: Wie schnell kommen wir zu einem Ergebnis, das wir mit gutem Gewissen freigeben können?