GPT Image 2 vs. GPT Image 1.5: ¿es más fiable para piezas de marketing?

Veredicto: no está demostrado, aunque podría ser posible

OpenAI tiene una página de modelo de API para GPT Image 2. También tiene una página de modelo de API para GPT Image 1.5, donde lo describe como un modelo de generación de imágenes de última generación, con mejor seguimiento de instrucciones y mayor adherencia a los prompts. Además, la guía de generación de imágenes de OpenAI cubre tanto la creación desde prompts de texto como la edición de imágenes existentes.

Eso basta para considerar ambos modelos dentro de una misma conversación de flujo de trabajo. Pero no basta para concluir que GPT Image 2 sea más fiable en variaciones de campaña, anuncios para redes sociales, visuales de producto, gráficos para landing pages u otras piezas que deban pasar una revisión de marca.

Lo que falta es una prueba pública de GPT Image 2 frente a GPT Image 1.5 con las mismas entradas, una rúbrica clara de aprobado/suspenso, tasa de aceptación al primer intento y medición de reintentos. El cookbook de OpenAI sobre evaluaciones de imagen es relevante porque trata casos de generación y edición, pero la fuente disponible no aporta un resultado comparativo específico para marketing entre estos dos modelos.

Qué sí demuestran los materiales de OpenAI

La distinción clave es sencilla: el lenguaje de lanzamiento y la documentación de modelos justifican probarlos, pero no sustituyen una medición por tarea.

Por qué “más nuevo” no significa “listo para campaña”

Una creatividad lista para marketing tiene que cumplir restricciones que muchas afirmaciones genéricas sobre calidad de imagen no capturan. Una revisión útil debería preguntar si el resultado:

• Sigue el briefing creativo sin añadir elementos no solicitados.
• Mantiene el texto requerido legible, bien escrito y colocado donde corresponde.
• Conserva la forma, el color, el packaging y otros detalles clave del producto.
• Es coherente con el estilo de marca en distintas variaciones.
• Modifica solo las partes solicitadas cuando se edita una pieza existente.
• Produce variaciones realmente distintas sin salirse de la identidad visual.
• Pasa revisión humana en el primer intento.
• Requiere menos reintentos antes de obtener una pieza utilizable.

La guía de prompting de GPT Image 1.5 de OpenAI muestra lo exigentes que pueden ser estos flujos: sus ejemplos incluyen restricciones como diseño original, sin marcas registradas, sin marcas de agua, sin logotipos y con texto de packaging incluido literalmente. Esas restricciones son relevantes para el control de calidad en marketing, pero son orientación para diseñar prompts, no una prueba de que un modelo pase la revisión de marca con más frecuencia que otro.

Qué haría falta para demostrar que GPT Image 2 es más fiable

Una comparación creíble necesita algo más que nombres de modelos o ejemplos atractivos. Debería incluir:

1. Entradas idénticas: los mismos prompts, imágenes fuente, bloques de texto, formatos, restricciones de marca y tareas de edición para ambos modelos.
2. Una rúbrica clara de aprobado/suspenso: criterios medibles para exactitud del texto, fidelidad del producto, coherencia visual, precisión de edición y preparación para revisión.
3. Evaluación a ciegas: diseñadores, responsables de marketing o revisores de marca deberían puntuar los resultados sin saber qué modelo los generó.
4. Seguimiento de reintentos: la prueba debería medir si cada modelo llega a un resultado aceptable en el primer intento, en el segundo o tras varios reintentos.
5. Resultados por tipo de tarea: conviene separar piezas con mucho texto, mockups de producto, variantes para redes y ediciones de imagen, porque cada caso puede fallar de forma distinta.

Las fuentes revisadas documentan los modelos y apuntan a conceptos de evaluación, pero no publican esta comparación específica para marketing.

Cómo probar GPT Image 2 sin dejarse llevar por el ruido

La forma prudente de incorporarlo es tratar GPT Image 2 como candidato a evaluación, no como sustituto automático. Un piloto práctico debería partir de trabajo que el equipo ya conoce:

• Crear un conjunto de prueba representativo: redes sociales, display, email, producto y piezas para landing pages.
• Incluir tanto generación desde prompt como edición de imágenes existentes, porque la documentación de OpenAI contempla ambos flujos.
• Usar las mismas referencias de producto, bloques de texto, restricciones visuales y reglas de marca en ambos modelos.
• Puntuar los resultados a ciegas con las personas que normalmente aprueban las piezas.
• Registrar aceptación al primer intento, número total de reintentos y motivo de rechazo de cada salida fallida.
• Decidir por tipo de tarea, no por entusiasmo general. Si un modelo funciona mejor en variantes con mucho texto pero no en ediciones de producto, tiene sentido dirigir solo ese trabajo al modelo más fuerte.

En resumen

GPT Image 2 podría acabar siendo mejor para algunos flujos de marketing, pero la evidencia pública actual no demuestra esa afirmación. La posición respaldada por las fuentes es más limitada: GPT Image 2 y GPT Image 1.5 están documentados, la documentación de OpenAI cubre generación y edición de imágenes, y OpenAI ofrece orientación sobre evaluación de imágenes. Hasta que exista un benchmark con los mismos prompts y criterios específicos de marketing, la respuesta responsable es probar antes de cambiar.