Cómo escribir prompts para GPT Image 2.5: el nivel de calidad pesa más que el tamaño

GPT Image 2.5 viene en dos modelos, y OpenAI dice sin rodeos cuál es cuál: elige Sunburst para flujos donde la precisión de edición es lo que más importa, y Flare para generación rápida y de buena calidad en el día a día. En LUVI los dos están como texto a imagen y edición, junto a los más viejos GPT Image 2 y 1.5. El 22 de septiembre de 2026, una imagen de 1024×1024 en el nivel medio cotizó 30 créditos. Algo que conviene saber antes de empezar: GPT Image 2.5 tiene su propio manual de prompts en LUVI, y OpenAI publica una guía de prompts aparte para 2.5. Ninguno de los dos hereda las reglas de GPT Image 2 en tres puntos: cualquier formato de prompt funciona, las negaciones simples son seguras y las ediciones se hacen con un cambio a la vez.

¿En qué orden va el prompt?

Lo primero es el entregable y su uso, en las palabras iniciales: "a vertical retail poster for a coffee roastery", "a product photograph for a web shop". La guía de OpenAI para 2.5 arranca igual: empieza por la imagen que necesitas y después describe el sujeto, la composición, el estilo y las restricciones. Para un brief largo, el manual de LUVI para 2.5 sigue el orden escena, sujeto, detalles y restricciones, y las secciones con etiqueta como "Scene:", "Subject:", "Style:", "Text:" y "Constraints:" funcionan bien.

Después describe lo que se ve: materiales, luz, color, técnica, encuadre. "Warm tungsten key from the left, shallow depth of field" le gana a "cinematic lighting", y un lente es una pista de apariencia, no física. OpenAI lo dice así: las especificaciones de cámara son pistas de apariencia, no la garantía de una simulación física exacta. Tampoco agregues lo que el brief no pide: el modelo ya llena las escenas vacías con extras por su cuenta.

El formato es libre. Según la guía de OpenAI para 2.5, los prompts cortos, los párrafos descriptivos, las estructuras tipo JSON, las instrucciones y las etiquetas pueden expresar la misma intención. La vieja regla de GPT Image 2, prosa en vez de etiquetas, no aplica acá.

¿Qué palabras puedo dejar afuera?

Los potenciadores de calidad como "8k", "masterpiece", "best quality" o "ultra-detailed". El manual de LUVI para 2.5 pide reemplazarlos, junto con palabras de ambiente como "cinematic" o "stunning", por escala, luz, color y material, porque orientan menos que el detalle concreto. En las pruebas que LUVI hizo para ese manual no causaron daño ni aportaron nada. Deja la forma fuera de la frase también: "16:9" o "4K" en el prompt no ajustan nada, porque de eso se encarga el control de tamaño.

Quizás leíste sobre un defecto de "mosaico" moteado en follaje y pelaje, con una lista de palabras para combatirlo. Esa protección es de GPT Image 2. En las pruebas que LUVI hizo para el manual de 2.5, el pasto denso, las hojas de olivo y las nubes salieron sin ese defecto, así que el vocabulario extra no hace falta.

¿Funcionan las instrucciones negativas?

Sí. En GPT Image 2.5 las negaciones simples son seguras y el modelo las respeta, justo lo contrario del consejo para GPT Image 2. El manual de LUVI indica cerrar el prompt con las exclusiones que el resultado necesita, escritas como negaciones cortas y simples: "No other text.", "No watermark, no logos." Los propios prompts de ejemplo de OpenAI para 2.5 terminan igual: "No extra text, no watermarks, no unrelated logos."

Hay una exclusión que conviene sumar por defecto. Cuando la escena se presta a letreros que no pediste (un pueblo con nombre, un puerto, una calle, una vidriera, un vehículo), termina con "No text, signs or lettering anywhere."

¿Cómo consigo un fondo transparente?

Con el parámetro, nunca con el prompt. Pedir un fondo transparente en prosa pinta un damero literal como píxeles sólidos: el modelo dibuja aquello que representa la transparencia en vez de quitar el fondo. El propio contrato de parámetros de LUVI lleva esa advertencia al lado del control.

La instrucción de OpenAI es la versión corta: para fondos transparentes con cualquiera de los dos modelos, define background: "transparent" y usa output_format: "png". En LUVI son dos menús, background y output_format, y ajustarlos es todo el trabajo.

¿Qué mueve realmente el precio?

El nivel de calidad, y por mucho; bastante más que la cantidad de píxeles.

• 1024×1024, medio: 30 créditos
• 1024×1024, alto: 93 créditos
• 1024×1024, max: 346 créditos
• 3840×2160, medio: 50 créditos

Leídos juntos, la forma queda clara: irse hasta 4K en el nivel medio sale más barato que quedarse en 1024 píxeles y subir un nivel. xhigh y max son nuevos en 2.5 —OpenAI señala que los modelos GPT Image anteriores llegan hasta high— y ahí es donde se van los créditos.

De ahí sale un hábito práctico: haz bocetos en low o medium, decide la composición y recién entonces gasta un nivel. OpenAI sugiere lo mismo: usa quality: "low" para borradores rápidos.

Los tamaños salen de una lista fija. En LUVI, size ofrece 14 tamaños, de 1024×768 a 3840×2160 en las dos orientaciones, y es el único control de dimensiones y relación de aspecto: no hay ancho y alto libres. OpenAI marca como experimentales las resoluciones por encima de 2560×1440.

¿La estimación es lo que voy a pagar?

No: es el techo, y en esta familia la diferencia se ve. Generamos siete imágenes en 2048×1152, calidad media, salida JPEG. Una de ellas cotizó 26 créditos antes de correr; entre las siete, lo que se descontó de la cuenta fue de 19 a 21 créditos.

Así funciona el cobro en todo LUVI: lo que ves antes de correr es lo máximo que vas a pagar, y el cargo se asienta sobre la factura real del proveedor. Acá solo resulta más fácil de ver, porque la estimación de esta familia corre de forma constante por encima de su precio asentado.

¿Qué cambia en los modelos de edición?

El prompt se convierte en una instrucción sobre una imagen que ya existe, y el manual de LUVI para 2.5 fija el orden: primero el cambio, dicho con exactitud, y después lo que no se toca. "Change only the jacket to a red denim jacket. Keep everything else exactly the same: her face, her pose and the room lighting." Repite la lista completa de lo que se conserva cada vez, en lugar de suponer que el silencio protege algo.

Haz un solo cambio por edición. El manual lo dice con todas las letras: "OpenAI's advice for chains is one change per request, restating what to keep." La guía de OpenAI para 2.5 recomienda pedir un cambio y repetir los detalles que hay que conservar, así que vuelve a cargar el último resultado como Image 1 y haz el siguiente cambio a partir de ahí. Es lo contrario del consejo de GPT Image 2 de juntar todos los cambios en un solo prompt.

Con varias entradas, nómbralas Image 1, Image 2, etc., en el orden en que las subiste, y dale a cada una un rol y un sustantivo: "Image 1: base scene to preserve. Image 2: jacket reference. Dress the person from Image 1 in the jacket from Image 2." Los modelos de edición de LUVI aceptan hasta 16 imágenes y no tienen máscara. Cada edición vuelve a generar el cuadro completo, así que el trabajo real lo hace la frase de lo que se conserva; si una zona tiene que quedar idéntica píxel por píxel, compónla después sobre la imagen original.

Cómo lo probamos

• Modelos: GPT Image 2.5 Flare Texto a Imagen; Sunburst, GPT Image 2 y 1.5 se leyeron del catálogo.
• Configuración: 1024×1024 en medio, alto y max; 3840×2160 en medio; y siete generaciones reales en 2048×1152, medio, JPEG.
• Fecha y corridas: 22 de septiembre de 2026, siete generaciones, más las cotizaciones de créditos en vivo, los contratos de parámetros de los modelos dentro de LUVI y la guía de generación de imágenes de OpenAI.
• Resultados: cotizaciones de 30, 93 y 346 créditos en los tres niveles a 1024×1024, y 50 créditos en 3840×2160 medio. Las siete imágenes reales se cobraron entre 19 y 21 créditos cada una, frente a una cotización de 26 en una de ellas.
• Nueva revisión: 20 de octubre de 2026. Las cotizaciones de créditos dieron lo mismo, y volvimos a leer los contratos de parámetros de los cuatro modelos y el manual de GPT Image 2.5 de LUVI, en el que se basan los consejos de prompt de arriba.
• Limitaciones: las siete imágenes fueron en una sola configuración y con un solo tipo de tema, así que la diferencia entre estimación y cargo está medida solo para esa celda, no para toda la grilla de tamaño y calidad.

En LUVI

Abre Flare o Sunburst en el espacio de trabajo, abre el prompt con el entregable y ciérralo con las exclusiones, y define background y output_format en los controles y no en la frase. Mira la estimación de créditos sobre el botón Generar antes de subir el nivel de calidad: ahí vive el costo de esta familia. El centro de ayuda explica cómo cambian el precio la resolución y la duración en general.

Las cuentas nuevas arrancan con 200 créditos y pueden sumar hasta 1500 más verificando un teléfono y una tarjeta. Puedes crear una cuenta de LUVI y encontrar el nivel que tu trabajo realmente necesita.

Fuentes

• Guía de generación de imágenes (en inglés). OpenAI, documentación oficial de la plataforma. Consultado el 20 de octubre de 2026.
• Guía de prompts de GPT Image 2.5 (en inglés). OpenAI, documentación oficial de la plataforma. Consultado el 20 de octubre de 2026.