# ChatGPT Images 2.6: GIF's, referentiebeelden en twee nieuwe API-modellen

Door Ivo Donker · 5 november 2026 — samengesteld met AI-ondersteuning (DeepSeek V4.1 Flash)
OpenAI publiceerde op 4 november 2026 het blogbericht “Introducing Images 2.6”, met de subtitel “Generate images faster and with more control over editing rounds”. Images 2.6 komt naar ChatGPT, Codex en de API. Je kunt beelden in beweging brengen met GIF's, bijvoorbeeld door een brand mascot of personage te animeren of een productfoto om te zetten in een loop. Ook kun je visuals nauwkeuriger verfijnen en personages, producten en merkdetails consistent houden terwijl je bewerkingen uitvoert.

Voor makers verandert er vooral iets in de dagelijkse workflow in ChatGPT: GIF's komen erbij en referentiebeelden kun je opslaan en hergebruiken. Voor developers zijn er twee API-modellen: GPT-Image-2.6 Flare en GPT-Image-2.6 Sunburst. Volgens OpenAI maken mensen 4 miljard beelden per week in ChatGPT, Codex en de API, en gemiddeld meer dan een half miljard beelden per dag. In dit artikel lees je wat Images 2.6 concreet toevoegt, waar Flare en Sunburst verschillen en hoe je een keuze maakt zonder een prijsverschil te veronderstellen. Andere AI-tools voor beeldgeneratie vind je in de [directory met AI-tools voor beeldgeneratie](https://directory.llmnet.nl/ai-tools-beeldgeneratie), handig als je Images 2.6 naast bestaande opties wilt leggen.

## Wat ChatGPT Images 2.6 is

ChatGPT Images 2.6 is de nieuwe versie van OpenAI's beeldgeneratie in ChatGPT, Codex en de API. De nadruk ligt op twee praktische punten: sneller genereren en meer controle over opeenvolgende bewerkingen. OpenAI formuleert het snelheidsverschil concreet: “Images 2.6 generates images 50% faster than before.” In het Nederlands: Images 2.6 genereert beelden 50% sneller dan voorheen. Dat is een snelheidsclaim van OpenAI; er worden in de bronnen geen aanvullende benchmarkgegevens genoemd.

De tweede lijn is consistentie. Wie in meerdere rondes aan hetzelfde beeld werkt, wil niet dat een personage, product of merkdetail bij elke bewerking verandert. Images 2.6 is er volgens OpenAI op gericht om die details beter vast te houden terwijl je verder bewerkt. Dat maakt de functie relevant voor werk waarbij een reeks beelden bij elkaar moet passen, zoals campagnemateriaal, productvisuals of personages die in verschillende uitingen terugkomen. De belofte is niet dat elk beeld automatisch identiek blijft, maar dat je meer controle hebt over de bewerkingsrondes.

Images 2.6 is geen losstaand product buiten ChatGPT. OpenAI noemt expliciet ChatGPT, Codex en de API als plekken waar de nieuwe versie beschikbaar komt. Daarmee raakt de release zowel makers die in de chatomgeving werken als teams die beeldgeneratie in een eigen applicatie of workflow opnemen. De API krijgt aparte modelnamen en instellingen, terwijl ChatGPT de gebruikerskant krijgt met onder meer GIF's en referentiebeelden.

## Nieuw in ChatGPT: GIF's en referentiebeelden

GIF's zijn de meest zichtbare toevoeging in ChatGPT. OpenArt noemt ze in de OpenAI-aankondiging “the native language of social media”, maar los van die positionering zijn de voorbeelden concreet: marketeers en creators kunnen een brand mascot animeren voor een campagne, reacties en memes voor sociale media maken, of geanimeerde storyboards gebruiken om personagebeweging te verkennen. Zelfs een eenvoudige schets kan volgens OpenAI worden omgezet in een geanimeerd personage. Dat opent een andere workflow dan alleen stilstaande beelden genereren: je kunt eerst een idee of schets neerzetten en daarna kijken hoe beweging uitpakt.

“GIFs are the native language of social media, and GPT-Image-2.6 lets every OpenArt creator speak it fluently from a single prompt.”

— Coco Mao, CEO & co-founder OpenArt

In gewone taal zegt Mao dat GIF's al bij sociale media horen en dat Images 2.6 volgens haar OpenArt-creators in staat stelt om die beweging vanuit één prompt te maken. Dat is een citaat van een partner en geen onafhankelijke benchmark; het zegt vooral iets over hoe OpenAI de functie positioneert. Town, een startup die een AI-werkassistent bouwt, gebruikte Images 2.6 in de API om geanimeerde personages te verkennen. Daarmee laat OpenAI zien dat GIF-achtige output niet alleen in ChatGPT speelt, maar ook in API-workflows kan worden onderzocht.

Referentiebeelden krijgen in ChatGPT een aparte plek. Volgens OpenAI's X-thread van 4 november 2026 kun je in ChatGPT referentiebeelden opslaan en opnieuw gebruiken, zodat je ze niet elke keer opnieuw hoeft te uploaden. Dat lijkt misschien een kleine wijziging, maar het verandert wel de manier waarop je een serie beelden opzet. Als je met een vaste mascotte, een productfoto of een merkstijl werkt, kun je die referentie bewaren en in volgende gesprekken opnieuw inzetten. Je hoeft dan niet bij elke iteratie opnieuw hetzelfde bestand te zoeken en te uploaden.

Images 2.6 zit ook in Codex. Voor achtergrond bij die omgeving kun je het [nieuws over Codex](https://apps.llmnet.nl/codex-nieuws) volgen, waar Images 2.6 eveneens beschikbaar is. De combinatie van ChatGPT en Codex betekent dat dezelfde beeldgeneratie in verschillende werkvormen terugkomt: in een chatgesprek, in een codeer- of ontwikkelcontext en via de API. De precieze interfaceverschillen tussen die omgevingen worden in de bronnen niet uitgewerkt; de beschikbaarheid is wel expliciet genoemd.

## Nieuw in de API: GPT-Image-2.6 Flare en Sunburst

In de API kies je tussen twee modellen: GPT-Image-2.6 Flare en GPT-Image-2.6 Sunburst. De bijbehorende model-ids zijn gpt-image-2.6-flare en gpt-image-2.6-sunburst. OpenAI positioneert ze niet als twee totaal verschillende producten, maar als twee modellen binnen dezelfde Images 2.6-familie. Beide zijn beschikbaar in de API. Het verschil zit in waar ze op zijn gericht: Flare op snelheid en layoutkwaliteit, Sunburst op hogere beeldkwaliteit en consistentie over bewerkingen.

Flare kan, wanneer quality op low staat, beelden genereren in slechts zes seconden. Dat is een snelle modus voor situaties waarin je veel iteraties wilt doen of eerst de richting wilt bepalen. Flare verbetert daarnaast de layoutkwaliteit voor posters, productbeeld en andere professionele visuals. Dat maakt het model interessant voor werk waarbij de compositie en plaatsing van elementen belangrijk zijn, zoals een poster of een productvisual waarin tekst, beeld en verhoudingen moeten kloppen. De snelheidsclaim van zes seconden geldt specifiek bij quality low; het is geen algemene belofte voor elke instelling.

Sunburst richt zich op hogere beeldkwaliteit en nog grotere beeldconsistentie over bewerkingen wanneer quality op medium of high staat. Wie meerdere rondes aan hetzelfde personage, product of merkbeeld werkt, kan daar baat bij hebben. Het model is dus niet alleen een kwaliteitsstand, maar ook een keuze voor het soort werk waarbij opeenvolgende edits bij elkaar moeten blijven passen. OpenAI noemt voor Sunburst expliciet quality medium of high in combinatie met consistentie over bewerkingen.

Wil je Flare en Sunburst naast andere beeldgeneratiemodellen leggen, dan kun je het [overzicht van beeldgeneratiemodellen](https://hub.llmnet.nl/beeldgeneratie-modellen) gebruiken om de modellen en hun positionering te vergelijken. Let daarbij op de kwaliteitsinstelling: de verschillen tussen Flare en Sunburst worden door OpenAI gekoppeld aan quality low respectievelijk quality medium of high. Zonder die context zou een vergelijking te grof zijn.

## Flare of Sunburst: een keuzehulp

De keuze tussen Flare en Sunburst begint bij je workflow, niet bij de prijs. Flare en Sunburst hebben namelijk dezelfde standaardtarieven. Je hoeft dus geen prijsverschil te veronderstellen wanneer je een model kiest. Kijk eerst naar het soort beeld en het aantal bewerkingsrondes. Werk je met veel snelle iteraties waarin quality low acceptabel is en layoutkwaliteit voor posters, productbeeld of andere professionele visuals centraal staat, dan ligt Flare voor de hand. Werk je met quality medium of high en wil je dat personages, producten of merkdetails over meerdere bewerkingen consistent blijven, dan is Sunburst de logische kandidaat.

Model | 
Model-id | 
Nadruk volgens OpenAI | 
Kwaliteitsinstelling | 
Tarieven | 

GPT-Image-2.6 Flare | 
gpt-image-2.6-flare | 
Layoutkwaliteit voor posters, productbeeld en andere professionele visuals; bij quality low in slechts zes seconden | 
quality low: in slechts zes seconden | 
Zelfde standaardtarieven als Sunburst | 

GPT-Image-2.6 Sunburst | 
gpt-image-2.6-sunburst | 
Hogere beeldkwaliteit en nog grotere beeldconsistentie over bewerkingen | 
quality medium of high: grotere consistentie over bewerkingen | 
Zelfde standaardtarieven als Flare | 

Een praktische vuistregel is daarom: gebruik Flare wanneer snelheid en layout bij lagere quality voor jou de belangrijkste beperking zijn, en gebruik Sunburst wanneer je bij medium of high quality juist consistentie over edits nodig hebt. Dat is geen absolute regel voor elk denkbaar beeld, maar het volgt wel de manier waarop OpenAI de twee modellen in de aankondiging positioneert. Test met je eigen beelden en je eigen prompts, zeker als je merk- of productdetails belangrijk zijn.

De keuzehulp is ook afhankelijk van wat je in de API wilt automatiseren. Als je een pipeline bouwt waarin een gebruiker eerst een ruwe compositie maakt en daarna alleen detailwijzigingen doorvoert, kan een snelle eerste stap met Flare nuttig zijn en een latere, consistentere stap met Sunburst. Als je daarentegen direct een zorgvuldig opgebouwd eindbeeld nodig hebt, kun je vanaf het begin voor Sunburst kiezen. In beide gevallen blijven quality en complexity aparte instellingen; de modelkeuze vervangt die instellingen niet.

## Markup, SVG en de complexity-parameter

Naast de modelkeuze krijgt de API meer controle over gerichte bewerkingen. Image markup, al beschikbaar in ChatGPT, komt naar de API. Daarmee kunnen teams precies aangeven waar een specifieke wijziging moet worden doorgevoerd. Dat is nuttig wanneer je niet het hele beeld opnieuw wilt genereren, maar één onderdeel wilt aanpassen: een detail in een productfoto, een element in een poster of een onderdeel van een personage. Markup helpt om de bewerking gericht te houden in plaats van elke keer een volledig nieuwe variant te maken.

SVG-exporten maken ontwerpen klaar voor websites, apps en print. Dat is een andere vorm van bruikbaarheid dan alleen een beeldbestand opleveren. Als je een ontwerp in een webpagina, app of drukwerk wilt gebruiken, kan een SVG-export een stap in de workflow zijn. De bronnen zeggen niet dat elke output automatisch als SVG beschikbaar is; ze noemen SVG-exporten als mogelijkheid binnen de API-controls. Je zult dus in je eigen implementatie moeten bepalen wanneer je die export gebruikt en hoe je die opvolgt.

De nieuwe complexity-parameter kent low, medium en high en bepaalt hoeveel planning het model doet. Lagere standen passen bij snelle aanpassingen. Image quality bepaalt het visuele detail en de fidelity; complexity bepaalt hoeveel er in de scène wordt meegenomen. Dat zijn twee verschillende knoppen. Je kunt dus een beeld met veel detail willen, maar met weinig planning willen bewerken, of juist een eenvoudige scène hebben die meer planning vraagt omdat er veel elementen of beperkingen zijn.

OpenAI adviseert low complexity voor de meeste bewerkingstaken, gecombineerd met de quality die je workflow vereist. Voor scènes met veel elementen of constraints kun je medium of high complexity proberen. Die aanbeveling is praktisch: begin niet standaard op de hoogste stand als je alleen een klein detail wilt wijzigen. Gebruik low complexity als snelle edit, en schakel naar medium of high wanneer de scène veel elementen bevat of wanneer je merkt dat de planning te wensen overlaat. Houd daarbij de quality-instelling apart: quality gaat over visueel detail en fidelity, complexity over de hoeveelheid planning.

In de praktijk betekent dit dat je een workflow in lagen kunt opbouwen. Eerst bepaal je of je een GIF of een stilstaand beeld nodig hebt. Daarna kies je het model: Flare voor snelheid en layout bij lage quality, Sunburst voor consistentie bij medium of high quality. Vervolgens stel je quality en complexity in op basis van de taak. Met image markup geef je gerichte wijzigingen door, en met SVG-export kun je een ontwerp klaarzetten voor web, app of print. Die volgorde voorkomt dat je elke instelling tegelijk verandert en daardoor niet meer weet welke aanpassing welk effect had.

## Wat het kost

De tarieven hieronder komen van de OpenAI API-pricingpagina. Flare en Sunburst hebben dezelfde standaardtarieven; er is dus geen apart prijsverschil tussen de twee modellen. Raadpleeg altijd de [OpenAI API-pricingpagina](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) voor de actuele tarieven, want de prijspagina is de bron voor de bedragen en de X-posts noemen ze niet.

- Tekstinvoer: $5 per 1 miljoen tokens.

- Beeldinvoer: $8 per 1 miljoen tokens.

- Beeldoutput: $30 per 1 miljoen tokens.

- Gecachte tekstinvoer: $1,25 per 1 miljoen tokens.

- Gecachte beeldinvoer: $2 per 1 miljoen tokens.

Omdat Flare en Sunburst dezelfde standaardtarieven hebben, is de modelkeuze in eerste instantie een keuze op basis van kwaliteit, consistentie en snelheid, niet op basis van een lager of hoger tokentarief. Dat neemt niet weg dat je kosten in een API-integratie kunnen oplopen door je eigen gebruik. Houd daarom je verbruik en je instellingen in de gaten met het oog op [rate limits en kosten in je API-integratie](https://api.llmnet.nl/rate-limits-en-kosten). Die pagina helpt om te begrijpen welke aspecten je moet bewaken wanneer je beeldgeneratie in een product of workflow opneemt.

Voor eerdere prijsontwikkelingen van model-API's kun je het overzicht van [eerdere prijswijzigingen van model-API's](https://radar.llmnet.nl/model-api-prijswijzigingen-wie-verlaagde-wat) bekijken. Dat is nuttig als achtergrond, maar maak van de tarieven uit de OpenAI-pricingpagina geen eigen rekenvoorbeeld met aantallen tokens per beeld. OpenAI geeft geen voorbeeld van het aantal tokens dat een beeld kost, dus zo'n berekening zou hier niet thuishoren. Beperk je tot de gepubliceerde tarieven per 1 miljoen tokens en tot het bewaken van je eigen verbruik.

Een praktische werkwijze is om kosten niet alleen achteraf te meten, maar ook vooraf afspraken te maken over welke kwaliteitsstand en complexity je standaard gebruikt. Als je met Flare op quality low werkt voor snelle iteraties, houd dan bij hoe vaak je opnieuw genereert. Als je met Sunburst op medium of high werkt voor consistente bewerkingen, houd dan bij hoeveel bewerkingsrondes je nodig hebt. De tarieven zijn gelijk, maar je verbruik is dat niet per definitie. De prijspagina en je eigen administratie zijn daarbij leidend.

## Beschikbaarheid en wat niet bekend is

“Images 2.6 is available globally today in ChatGPT and Codex across all subscription tiers on desktop, mobile, and web.”

In gewone taal: Images 2.6 is wereldwijd beschikbaar in ChatGPT en Codex, binnen alle abonnementen, op desktop, mobiel en web. GPT-Image-2.6 Sunburst en Flare zijn beschikbaar in de API. OpenAI publiceerde daarnaast een system card met veiligheidsevaluaties en waarborgen voor Images 2.6. Voor achtergrond over abonnementen en API-tegoed is er het eerdere [nieuws over ChatGPT-abonnementen en API-tegoed](https://nieuws.llmnet.nl/chatgpt-pro-business-api-tegoed).

Wat niet bekend is: OpenAI noemt in deze bronnen geen exacte limieten per abonnement; die zijn accountafhankelijk. Er zijn ook geen verschillende tokenprijzen voor Flare en Sunburst: de standaardtarieven zijn gelijk. De bewegingsfunctie in deze aankondiging is GIF; de bronnen noemen geen andere bewegings- of video-export dan GIF's. Meer specifieke details over limieten, quota of aparte voorwaarden per abonnement staan niet in de bronnen en moeten dus niet worden aangenomen.

De beschikbaarheid over alle abonnementen betekent niet dat elk gebruik onbeperkt is. OpenAI zegt dat Images 2.6 binnen alle abonnementen beschikbaar is, maar geeft in deze bronnen geen exacte limieten per abonnement. Wie een API-integratie bouwt, doet er goed aan om de eigen omgeving en de actuele prijs- en documentatiepagina's te controleren voordat er volume wordt ingepland. De systeemkaart en de prijspagina zijn daarbij de aangewezen plekken voor de informatie die OpenAI zelf publiceert.

## Wat dit betekent voor makers en developers

Voor makers is de grootste verandering dat de workflow in ChatGPT meer op een reeks lijkt dan op losse generaties. Je kunt een referentiebeeld opslaan en hergebruiken, zodat je niet bij elke prompt opnieuw begint. Je kunt een personage of mascotte animeren als GIF en daarna teruggaan naar stilstaande visuals voor andere uitingen. En je kunt met image markup en de kwaliteitsinstellingen gerichter werken aan details. Dat maakt het verstandig om je prompts en referenties te documenteren. Als een beeld werkt, leg dan vast welke referentie, welke quality en welke complexity je hebt gebruikt. Voor herbruikbare prompts kun je terecht bij [prompts voor beeldgeneratie die je kunt hergebruiken](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-beeldgeneratie).

Bij merkbeelden is consistentie vaak belangrijker dan één los beeld. Een mascotte die in een GIF anders wordt weergegeven dan op een poster, of een productfoto waarin een detail per bewerking verschuift, kost tijd om te herstellen. Images 2.6 richt zich op dat probleem door personages, producten en merkdetails consistenter te houden tijdens het bewerken. In de praktijk betekent dat nog niet dat je elke output klakkeloos kunt publiceren. Je zult nog steeds moeten controleren of kleuren, verhoudingen en details kloppen. Het verschil is dat je die controle in een strakkere workflow kunt inbouwen: eerst een referentie vastleggen, daarna in kleine stappen bewerken en pas als het beeld klopt exporteren.

Voor developers is de belangrijkste vraag niet alleen welk model mooier is, maar welk model past bij de stap in de pipeline. Flare is aantrekkelijk wanneer je bij quality low snel wilt itereren en layoutkwaliteit voor professionele visuals belangrijk is. Sunburst is aantrekkelijk wanneer je bij quality medium of high consistentie over bewerkingen nodig hebt. Omdat de standaardtarieven gelijk zijn, kun je de eerste keuze maken op basis van output en workflow. Daarna kun je meten hoe je eigen verbruik zich ontwikkelt en of de gekozen instellingen houdbaar zijn.

De complexity-parameter vraagt om een bewuste standaardinstelling. OpenAI adviseert low complexity voor de meeste bewerkingstaken, gecombineerd met de quality die je workflow vereist. Voor scènes met veel elementen of constraints kun je medium of high proberen. Dat betekent niet dat high altijd beter is: meer planning kan nuttig zijn bij een complexe scène, maar is niet nodig voor een eenvoudige detailwijziging. Bouw daarom een standaardpad met low complexity en een uitzonderingspad voor complexe scènes. Leg in je documentatie vast wanneer je van het standaardpad afwijkt, zodat een collega dezelfde keuze kan reproduceren.

Kosten bewaken is onderdeel van het ontwerp, niet alleen van de financiële administratie. Omdat Flare en Sunburst dezelfde standaardtarieven hebben, zit het verschil in je gebruik: hoe vaak je genereert, welke quality je kiest en hoeveel bewerkingsrondes je nodig hebt. Meet dat in je eigen integratie en vergelijk het met de tarieven op de OpenAI-pricingpagina. Als je een alternatief traject wilt verkennen, kun je ook kijken naar [beeldgeneratie lokaal draaien als alternatief](https://gids.llmnet.nl/lokale-beeldgeneratie). Dat is een andere afweging dan de API, maar het kan helpen om te bepalen welke beelden je in de API wilt doen en welke niet.

De komst van GIF's betekent ook dat je vooraf moet nadenken over het eindformaat. Een GIF is geschikt voor korte bewegingen en sociale contexten, maar vraagt een andere controle dan een stilstaand beeld. Controleer of de beweging klopt, of het personage herkenbaar blijft en of de loop niet visueel stoort. Gebruik een geanimeerde schets of storyboard als tussenstap wanneer je nog niet zeker weet hoe een personage moet bewegen. Zo voorkom je dat je een volledige animatie opnieuw moet doen zodra een detail niet klopt.

## Praktische checklist

- Bepaal eerst of je een stilstaand beeld of een GIF nodig hebt; de bewegingsfunctie in deze release is GIF.

- Leg in ChatGPT een referentiebeeld vast en hergebruik het, zodat je niet elke ronde opnieuw uploadt.

- Kies in de API voor gpt-image-2.6-flare wanneer snelheid bij quality low en layoutkwaliteit vooropstaan.

- Kies voor gpt-image-2.6-sunburst wanneer je bij quality medium of high consistentie over bewerkingen nodig hebt.

- Gebruik image markup voor gerichte wijzigingen en SVG-export wanneer een ontwerp naar web, app of print moet.

- Begin met low complexity voor de meeste bewerkingstaken en probeer medium of high bij scènes met veel elementen of constraints.

- Houd quality en complexity apart: quality gaat over visueel detail en fidelity, complexity over hoeveel planning het model doet.

- Controleer de tarieven op de OpenAI API-pricingpagina en houd je eigen verbruik bij; Flare en Sunburst hebben dezelfde standaardtarieven.

ChatGPT Images 2.6 voegt vooral praktische controle toe aan een workflow die makers al kennen. GIF's maken het mogelijk om beweging toe te voegen aan een mascotte, personage of productbeeld, terwijl referentiebeelden in ChatGPT het herhalen van dezelfde upload verminderen. De API krijgt met Flare en Sunburst twee modellen die op verschillende kwaliteitsstanden zijn gericht, met dezelfde standaardtarieven. Voor developers is de keuze daarmee vooral een workflowkeuze: snel itereren en layout, of consistentie bij medium of high quality.

De meest houdbare aanpak is om klein te beginnen. Test één campagnebeeld of één personage, leg je referenties en instellingen vast en kijk hoe de bewerkingen zich verhouden tot je verwachtingen. Schakel pas naar een zwaardere instelling wanneer de scène daarom vraagt. Houd de beschikbaarheid en de prijzen in de gaten via de bronnen die OpenAI zelf publiceert, en neem geen limieten of tarieven aan die daar niet staan. Zo blijft de overstap naar Images 2.6 overzichtelijk, zowel in ChatGPT als in de API.

Gecontroleerd op 2026-11-05.

Dit bericht is samengesteld met AI-ondersteuning en redactioneel gecontroleerd; bronnen staan hieronder.

Lees ook: [OpenAI-pijplijn vond 948 Linux-rootlekken in één run](https://nieuws.llmnet.nl/openai-cyber-pipeline-948-linux)

## Bronnen

- OpenAI-blog “Introducing Images 2.6”, met aankondiging, GIF's, API-modellen en prijscontext: https://openai.com/index/introducing-images-2-6/

- OpenAI op X, thread van 4 november 2026 over onder meer referentiebeelden in ChatGPT: https://x.com/OpenAI/status/2118124944928432327

- OpenAI op X, aanvullende thread over Images 2.6: https://x.com/OpenAI/status/2118124966055223755

- OpenAI Developers op X over de API-release: https://x.com/OpenAIDevs/status/2118124753340756055

- OpenAI API-pricingpagina met de standaardtarieven voor Flare en Sunburst: https://developers.openai.com/api/docs/pricing