广告场景
GPT Image 2.6 Flare 对比 Sunburst：怎样公平评估商品广告
商品广告工作流: OpenAI 将 GPT Image 2.6 Flare 定位于快速迭代，将 Sunburst 定位于细致视觉工作。这可以帮助提出假设，不能证明哪个更适合你手里的商品原图、文案和预算。
OpenAI 将 GPT Image 2.6 Flare 定位于快速迭代，将 Sunburst 定位于细致视觉工作。这可以帮助提出假设，不能证明哪个更适合你手里的商品原图、文案和预算。
本文提供比较方案，不是跑分结果；没有模型调用、商品广告质量实验或费用对照。Panelly 尚未接入 2.6，不能把当前模型菜单当成本实验的执行入口。
先选比较需要支持的一个决定
假设虚构店铺要为奶油色 MESA 饭盒做完整静态四格，提供授权照片与准确文案“MESA lunch box”。要判断的是哪款模型在相同请求下更常交出可接受广告，而非哪一张精选图更漂亮。
新构图、改标签和 GIF 循环应分开，不混成一个分数。静态构图的验收条件是商品身份、准确文案、阅读顺序及有依据的行动。不能把销售转化当成只看图片就能得出的指标。
换模型前固定其它条件
使用官方 Flare 与 Sunburst 页面中的准确 ID。两页都说明支持生成和编辑，但没有给你店铺任务的赢家。
固定输入文件及顺序、请求、操作、输出尺寸、quality 和 complexity。执行前决定怎样统计拦截、失败、超时。如果给两款各自优化请求，就标成另一种比较，而非悄悄冒充控制实验。相同 token 单价也不代表相同最终成本；日后获授权实验时应比较实际 usage。
把这个思路用到你的商品上
四格商品广告
把商品的一个特点，讲成一张有连贯表达的四格广告。探索适合它的视觉风格，通过对话调整细节，下载完整成品。
在 Panelly 试试这个场景 进入后可编辑需求和替换参考图，生成前再登录。使用同一份原创商品请求
以下示意请求未发送：
使用授权商品参考，为虚构奶油色 MESA 饭盒制作一张完整静态 2×2 四格广告。先交代安静的桌面午餐情境，再引入同一饭盒，展示可见形状，最后写“Explore MESA”。准确使用已确认文案“MESA lunch box”。各格款式一致。不新增价格、保温或防漏功效、配件或背书，留出检查和纠正文案的空间。真实使用前替换虚构身份。四个位置属于一张图，不承诺四份独立编辑稿。保留请求和输入散列，不用后续更漂亮的修订图替换原始实验记录。
记录通过率与修复工作，不编造赢家
| 记录 | 回答的问题 |
|---|---|
| 准确文案与商品身份 | 是否符合给定 Brief？ |
| 全图检查 | 局部成功是否掩盖其它格变化或虚构功效？ |
| 所有尝试及失败 | 总提交中有多少结果通过？ |
| 实际耗时及 usage | 该样本消耗多少时间和计量用量？ |
| 评审决定和修复次数 | 需要多少人工检查与返工？ |
尽量使用相同评审和尺度，隐藏模型名称，保留全部输出。报告数量与分母，不把一次成功四舍五入成 100%。即使样本有赢家，小实验仍有不确定性。不能把模型卡定位当独立速度证明，也不能把质量分变成广告转化预测。
把现有 Studio 工作与未来实验分开
先在Brief 工具（英文）整理确认过的事实，再用Studio 四格任务完成当前静态广告流程。实际任务由界面展示的模型和费用约束，本文没有用它生成任何 MESA 样例。
已有结果可借反馈示例（英文）精确表达修复，再比较整版。花钱测试前，先固定请求和验收尺度。诚实的结论可以是证据还不足，不必为了文章显得果断而制造赢家。
