Comment écrire un prompt pour GPT Image 2.5 : le palier de qualité pèse plus que la taille

GPT Image 2.5 existe en deux modèles, et OpenAI dit sans détour lequel sert à quoi : choisissez Sunburst pour les flux où la précision de retouche compte le plus, et Flare pour une génération d’images rapide et de bonne qualité au quotidien. Sur LUVI, les deux existent en texte vers image et en retouche, à côté des plus anciens GPT Image 2 et 1.5. Le 22 septembre 2026, une image de 1024×1024 au palier moyen était devisée à 30 crédits. Une chose à savoir avant de commencer : GPT Image 2.5 a son propre manuel de prompts dans LUVI, et OpenAI publie un guide de prompts distinct pour la 2.5. Ni l’un ni l’autre ne reprend les règles de GPT Image 2 sur trois points : tous les formats de prompt fonctionnent, les négations simples sont sans risque, et les retouches se font une modification à la fois.

Dans quel ordre écrire le prompt ?

Le livrable et son usage viennent en premier, dès les premiers mots : « a vertical retail poster for a coffee roastery », « a product photograph for a web shop ». Le guide d’OpenAI pour la 2.5 commence de la même façon : partez de l’image dont vous avez besoin, puis décrivez le sujet, la composition, le style et les contraintes. Pour un brief long, le manuel LUVI de la 2.5 suit l’ordre scène, sujet, détails, contraintes, et des sections étiquetées comme « Scene : », « Subject : », « Style : », « Text : » et « Constraints : » conviennent très bien.

Décrivez ensuite ce qui se voit : matières, lumière, couleur, technique, cadrage. « Warm tungsten key from the left, shallow depth of field » vaut mieux que « cinematic lighting », et un objectif est une indication d’apparence, pas de physique. OpenAI le formule ainsi : les caractéristiques de caméra sont des indices d’apparence, pas la garantie d’une simulation physique exacte. N’ajoutez pas non plus ce que le brief ne demande pas : le modèle remplit déjà de lui-même les scènes vides.

Le format est libre. Selon le guide d’OpenAI pour la 2.5, prompts courts, paragraphes descriptifs, structures de type JSON, instructions et étiquettes peuvent exprimer la même intention. L’ancienne règle de GPT Image 2, de la prose plutôt que des étiquettes, ne s’applique donc pas ici.

Quels mots peut-on laisser de côté ?

Les amplificateurs de qualité comme « 8k », « masterpiece », « best quality » ou « ultra-detailed ». Le manuel LUVI de la 2.5 demande de les remplacer, avec les mots d’ambiance comme « cinematic » ou « stunning », par l’échelle, la lumière, la couleur et la matière, car ils orientent moins le résultat qu’un détail concret. Dans les rendus de test réalisés par LUVI pour ce manuel, ils n’ont fait ni mal ni bien. Laissez aussi le format hors de la phrase : « 16:9 » ou « 4K » dans le prompt ne règlent rien, c’est le réglage de taille qui s’en charge.

Vous avez peut-être lu qu’un artefact de « tuilage » moucheté apparaît sur le feuillage et la fourrure, avec une liste de mots pour le combattre. Cette parade concerne GPT Image 2. Dans les rendus de test réalisés par LUVI pour le manuel de la 2.5, l’herbe dense, le feuillage d’olivier et les nuages sont sortis sans cet artefact : ce vocabulaire supplémentaire est inutile.

Les instructions négatives fonctionnent-elles ?

Oui. Sur GPT Image 2.5, les négations simples sont sans risque et le modèle les respecte, à l’inverse du conseil donné pour GPT Image 2. Le manuel LUVI indique de terminer le prompt par les exclusions dont le résultat a besoin, sous forme de négations courtes et simples : « No other text. », « No watermark, no logos. » Les exemples de prompts d’OpenAI pour la 2.5 se terminent de la même manière : « No extra text, no watermarks, no unrelated logos. »

Une exclusion mérite d’être ajoutée par défaut. Quand la scène appelle des inscriptions que vous n’avez pas demandées (une ville nommée, un port, une rue, une devanture, un véhicule), terminez par « No text, signs or lettering anywhere. »

Comment obtenir un fond transparent ?

Avec le paramètre, jamais avec le prompt. Demander un fond transparent en prose peint un damier littéral en pixels pleins : le modèle dessine ce qui représente la transparence au lieu de retirer le fond. Le contrat de paramètres de LUVI porte cet avertissement juste à côté du réglage.

L’instruction d’OpenAI en est la version courte : pour un fond transparent avec l’un ou l’autre modèle, réglez background: "transparent" et utilisez output_format: "png". Sur LUVI ce sont deux menus, background et output_format, et les régler constitue tout le travail.

Qu’est-ce qui fait vraiment le prix ?

Le palier de qualité, et de loin ; bien plus que le nombre de pixels.

• 1024×1024, moyen : 30 crédits
• 1024×1024, haut : 93 crédits
• 1024×1024, max : 346 crédits
• 3840×2160, moyen : 50 crédits

Lues ensemble, ces valeurs dessinent une forme nette : monter jusqu’à la 4K au palier moyen coûte moins cher que rester à 1024 pixels en montant d’un palier. xhigh et max sont nouveaux sur la 2.5 – OpenAI note que les modèles GPT Image antérieurs s’arrêtent à high – et c’est là que partent les crédits.

Une habitude pratique en découle : ébauchez en low ou medium, décidez la composition, et ne dépensez un palier qu’ensuite. OpenAI recommande la même chose : utilisez quality: "low" pour les brouillons rapides.

Les tailles viennent d’une liste fixe. Sur LUVI, size propose 14 tailles, de 1024×768 à 3840×2160 dans les deux orientations, et c’est le seul réglage des dimensions et du rapport d’aspect : pas de largeur ni de hauteur libres. OpenAI marque comme expérimentales les résolutions supérieures à 2560×1440.

L’estimation correspond-elle à ce que je paie ?

Non : c’est le plafond, et l’écart se voit dans cette famille. Nous avons généré sept images en 2048×1152, qualité moyenne, sortie JPEG. L’une d’elles était devisée à 26 crédits avant le lancement ; sur les sept, les montants réellement débités se sont situés entre 19 et 21 crédits.

C’est ainsi que la facturation fonctionne partout dans LUVI : ce que vous voyez avant de lancer est le maximum que vous paierez, et le débit se règle sur la facture réelle du fournisseur. Ici, c’est simplement plus visible, parce que l’estimation de cette famille passe systématiquement au-dessus de son prix réglé.

Qu’est-ce qui change sur les modèles de retouche ?

Le prompt devient une instruction portant sur une image qui existe déjà, et le manuel LUVI de la 2.5 fixe l’ordre : d’abord la modification, formulée exactement, ensuite ce qui doit rester. « Change only the jacket to a red denim jacket. Keep everything else exactly the same : her face, her pose and the room lighting. » Répétez à chaque fois toute la liste de ce qui doit rester, plutôt que de supposer que le silence protège quoi que ce soit.

Une seule modification par retouche. Le manuel le dit noir sur blanc : « OpenAI's advice for chains is one change per request, restating what to keep. » Le guide d’OpenAI pour la 2.5 conseille de demander une modification et de répéter les détails à préserver. Renvoyez donc le dernier résultat comme Image 1 et faites la modification suivante à partir de là. C’est l’inverse du conseil donné pour GPT Image 2, qui regroupait toutes les modifications dans un seul prompt.

Avec plusieurs entrées, désignez-les par Image 1, Image 2, etc., dans l’ordre d’import, et donnez à chacune un rôle et un nom : « Image 1 : base scene to preserve. Image 2 : jacket reference. Dress the person from Image 1 in the jacket from Image 2. » Les modèles de retouche de LUVI acceptent jusqu’à 16 images et n’ont pas de masque. Chaque retouche régénère l’image entière : c’est donc la phrase de préservation qui fait le vrai travail. Si une zone doit rester identique au pixel près, recomposez-la ensuite sur l’image d’origine.

Comment nous avons testé

• Modèles : GPT Image 2.5 Flare Texte vers image ; Sunburst, GPT Image 2 et 1.5 ont été lus dans le catalogue.
• Réglages : 1024×1024 en moyen, haut et max ; 3840×2160 en moyen ; et sept générations réelles en 2048×1152, moyen, JPEG.
• Date et nombre de lancements : 22 septembre 2026, sept générations, avec les devis en crédits obtenus en direct, les contrats de paramètres des modèles dans LUVI et le guide de génération d’images d’OpenAI.
• Résultats : devis de 30, 93 et 346 crédits sur les trois paliers en 1024×1024, et 50 crédits en 3840×2160 moyen. Les sept images réelles ont été débitées entre 19 et 21 crédits chacune, contre un devis de 26 pour l’une d’elles.
• Nouvelle vérification : 20 octobre 2026. Les devis en crédits sont restés les mêmes, et nous avons relu les contrats de paramètres des quatre modèles ainsi que le manuel GPT Image 2.5 de LUVI, sur lequel s’appuient les conseils de prompt ci-dessus.
• Limites : les sept images relevaient d’un seul réglage et d’un seul type de sujet ; l’écart entre estimation et débit n’est donc mesuré que pour cette case, pas pour toute la grille taille-qualité.

Dans LUVI

Ouvrez Flare ou Sunburst dans l’espace de travail, ouvrez le prompt sur le livrable et fermez-le sur les exclusions, et réglez background et output_format dans les contrôles plutôt que dans la phrase. Regardez l’estimation en crédits au-dessus du bouton Générer avant de monter d’un palier de qualité : c’est là que se trouve le coût de cette famille. Le centre d’aide explique plus largement comment la résolution et la durée font varier le prix.

Les nouveaux comptes démarrent avec 200 crédits, et vérifier votre téléphone et une carte vous en rapporte jusqu’à 1 500 de plus. Vous pouvez créer un compte LUVI et trouver le palier dont votre travail a réellement besoin.

Sources

• Guide de génération d’images (en anglais) – OpenAI, documentation officielle de la plateforme. Consulté le 20 octobre 2026.
• Guide de prompts de GPT Image 2.5 (en anglais) – OpenAI, documentation officielle de la plateforme. Consulté le 20 octobre 2026.