استكشف أسعار رموز GPT Image 2.5 Flare وأمثلة توليد الصور أو تحريرها، بما يشمل الجودة وتنسيقات الإخراج وإعدادات الصور المرجعية.
إدخال النصوص
السعر الرسمي
سعر API Hop التوفير 20%
إدخال النصوص المخزنة مؤقتا
السعر الرسمي
سعر API Hop التوفير 20%
إدخال الصور
السعر الرسمي
سعر API Hop التوفير 20%
إدخال الصور المخزنة مؤقتا
السعر الرسمي
سعر API Hop التوفير 20%
إخراج الصور
السعر الرسمي
سعر API Hop التوفير 20%
لم يتم التحقق من السعر المرجعي بشكل مستقل. راجع أسعار الناشر الحالية ووحدات الفوترة والشروط المطبقة قبل مقارنة التكاليف.
سجّل الدخول للتنفيذ باستخدام رصيد حسابك.
معاينة المثال
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-studio-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} تُنسب الصور أدناه إلى هذا النموذج في دليل تعليمات OpenAI المرتبط، وليست نتائج API Hop مسجلة. التعليمات والإعدادات المعروضة أمثلة طلبات قابلة لإعادة الاستخدام وليست معلمات إعادة إنتاج متحقق منها؛ وتُميّز التعليمات المعدلة. قارن الهندسة والحروف والتغييرات غير المقصودة بالمدخلات قبل استخدام التعديل.
Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging. Give the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details. Use realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing. Include only the packaging label "Christmas Memories Edition". Make the design original, with no trademarks or watermarks.
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat. He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms. He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens. Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance. The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread. It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create." Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful. Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues. Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout. No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery. The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space. Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential. Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
سجّل الدخول للتنفيذ باستخدام رصيد حسابك.
معاينة المثال
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-extract-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} سُجلت في 22 أكتوبر 2026 عبر API Hop. كل نتيجة طلب واحد للنموذج والنمط المذكورين، وليست ضمانا لمعدل النجاح أو السرعة أو الجودة الإنتاجية. تبقى ردود النماذج أدناه بلغتها الأصلية.
تُظهر المقارنة البصرية خلفية بيضاء مع الحفاظ عموما على الموضوع والتكوين وتغييرات طفيفة في الأسطح والانعكاسات. هذا ليس تحريرا يحافظ على المقدمة بكسلا ببكسل. قارن حافة الكأس والجليد ومستوى السائل والليمون والورقة والقاعدة بالصورة الأصلية.
لم تكرر هذه الاستجابة اسم النموذج. يحفظ السجل النموذج المطلوب ومعرّف الطلب بدقة؛ ولا يتحقق بشكل مستقل من التوجيه لدى المزوّد.
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Edit the supplied product photograph. Replace only the turquoise background with a plain white studio background. Keep the same clear glass, orange drink level, ice, pedestal, lemon wedge and green leaf, with their shapes, colors and relative positions unchanged. Preserve the full composition. No new objects, text, logos or watermarks.",
"image_urls": [
"https://api.apihop.ai/generated/364459846248173568/0.png"
],
"n": 1,
"size": "16:9",
"resolution": "1k",
"quality": "low",
"output_format": "png",
"stream": false
}{
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"jobId": null,
"responseModel": null,
"responseAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z",
"finishedAt": "2026-10-22T12:29:32.056Z",
"usage": {
"input_tokens": 1588,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"image_tokens": 1508,
"text_tokens": 80
},
"output_tokens": 120,
"output_tokens_details": {
"image_tokens": 120,
"text_tokens": 0
},
"total_tokens": 1708
},
"outputSha256": null,
"responseEvidence": {
"sha256": "3d96458744456831cc560c668156c733e44354b29d28c2ffb24efed5ff91eec2",
"bytes": 317,
"phase": "submission",
"http": 200,
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"observedAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z"
},
"assets": [
{
"url": "/examples/apihop-2026-10-22/edit-flare-0.png",
"bytes": 1351789,
"sha256": "d7b191650099ac7780b15cf776bee65f1c316d1117626c81ce588abe3b3993d0",
"metadata": {
"programs": [],
"stream_groups": [],
"streams": [
{
"codec_name": "png",
"codec_type": "video",
"width": 1536,
"height": 864,
"r_frame_rate": "25/1"
}
],
"format": {
"size": "1351789"
}
},
"poster": null
}
]
}تُنسب الصور أدناه إلى هذا النموذج في دليل تعليمات OpenAI المرتبط، وليست نتائج API Hop مسجلة. التعليمات والإعدادات المعروضة أمثلة طلبات قابلة لإعادة الاستخدام وليست معلمات إعادة إنتاج متحقق منها؛ وتُميّز التعليمات المعدلة. قارن الهندسة والحروف والتغييرات غير المقصودة بالمدخلات قبل استخدام التعديل.
Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background. Output: centered product, crisp silhouette, no halos/fringing. Preserve product geometry and label legibility exactly. Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow. Do not restyle the product; remove the background and preserve clean alpha transparency.
Turn this drawing into a photorealistic image. Preserve the exact layout, proportions, and perspective. Choose realistic materials and lighting consistent with the sketch intent. Do not add new elements or text.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood. Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects. Keep all other aspects of the image unchanged. Photorealistic contact shadows and fabric texture.
نصنّف GPT Image 2.5 Flare كنموذج صور AI للتوليد اليومي وإنتاج المواد التجارية والتكرار البصري السريع. أصدرت OpenAI سلسلة GPT Image 2.5 في 8 سبتمبر 2026 بإصدارَي Flare وSunburst. يركز Flare أكثر على السرعة وكفاءة التكلفة، بينما يناسب Sunburst العمل الذي يحتاج إلى تفاصيل ودقة تحرير أعلى.
مقارنةً بـ GPT Image 2، ليست قيمة Flare الرئيسية توليد صور جميلة فقط، بل إتاحة جولات تجربة متعددة بانتظار أقل. تصنّفه OpenAI الخيار الافتراضي لمعظم التطبيقات، وتقول إن زمن توليده أقل بنحو 50% من GPT Image 2، مع تحسين التفاصيل وحفظ الصور المرجعية والتحرير أيضًا. إعلان إصدار OpenAI الرسمي
نرى أن Flare يستحق الاختبار أولًا لمن يحتاجون كثيرًا إلى صور إعلانات ومواد اجتماعية وصور منتجات ونماذج أولية. لكننا لا نرى أنه يتفوق على GPT Image 2 في كل مقياس جودة. إذا كانت متطلبات الإخراج أخف والسرعة أهم، فقد يكون خيارًا جيدًا.
يقبل GPT Image 2.5 Flare مدخلات نصية وصورًا ويولد صورًا جديدة. يمكنه إنشاء محتوى بصري مباشرةً من وصف، أو تعديل صور ومسودات تصميم ومراجع حالية.
نرى أن القدرتين تناسبان مسارين مختلفين. لتوليد صورة ترويجية جديدة، صف العنصر الرئيسي والتكوين والإضاءة والأسلوب مباشرةً. وإذا امتلكت صورة مرضية غالبًا وتريد استبدال الخلفية أو تعديل الملابس أو تغيير النص، فقدم رابط مرجع عبر نقطة API Hop Images generations نفسها بدلًا من البدء من الصفر.
على مستوى API، يدعم Flare إعدادات جودة منها low وmedium وhigh وxhigh وmax وauto. يمكن تخصيص الأبعاد، مع دعم صور تقارب 4K ضمن حدود البكسلات الرسمية. ويمكنه أيضًا توليد PNG أوWebP بخلفية شفافة.
ننصح باختيار الجودة والأبعاد وفق الاستخدام النهائي، لا ضبط كل مهمة على max. مثلًا، ابدأ بـ medium للصور المصغرة ومعاينات الشبكات الاجتماعية؛ ولصور المنتجات الرئيسية ذات التفاصيل الكثيرة، ارفع الجودة تدريجيًا.
نرى أن زيادة الاهتمام بالأجزاء التي يجب ألا تتغير تطور مهم في GPT Image 2.5 Flare.
سابقًا، كان تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي يواجه مشكلة شائعة: تريد تغيير لون الملابس فقط، فيتغير الوجه أو الخلفية أو التكوين أيضًا. في التصميم التجاري، يعني ذلك إعادة مراجعة مواد معتمدة سابقًا.
ركزت OpenAI في GPT Image 2.5 على تحسين التعديلات الموضعية وحفظ العنصر من الصور المرجعية والمراجعات المتتابعة. في مواد الإصدار الرسمية، أشاد رئيس منتجات Higgsfield AI، Axultan Alimkulov، تحديدًا بقدرة Flare على حفظ الأشخاص والتكوين والهوية البصرية عند التعديل. ملاحظات عملاء OpenAI الأوائل
نرى القدرة مهمة خصوصًا لتصوير المنتجات والعارضين الافتراضيين ومواد العلامات. يمكن لفرق التجارة الإلكترونية مثلًا تجربة مواد إعلانية متتابعة بخلفيات مختلفة مع حفظ شكل المنتج وشعاره وملصقه.
لكن ذلك لا يعني حفظ كل شيء دون تغيير على مستوى البكسل. ننصح بتحديد المسموح بتعديله وما يجب الحفاظ عليه صراحةً، وفحص الصورة النهائية، خصوصًا الوجوه والشعارات والتغليف ونصوص المنتجات.
نريد عبر API Hop مساعدتك على فهم أداء GPT Image 2.5 Flare في حالات الأعمال الفعلية بسرعة أكبر.
سجّل الدخول إلى API Hop وأنشئ مفتاح API وأضف رصيدًا صغيرًا لبدء تجربة قدرات الصور بالأداة. لا تحتاج أثناء التقييم إلى كتابة تكامل API أولًا أو شراء خطة ثابتة لاختبار قصير، ويقل عبء إدارة حسابات منصات النماذج المختلفة بنفسك.
نرى أن تقليل الوقت المصروف على التجربة والخطأ الإبداعيين من أهم مزايا GPT Image 2.5 Flare.
للمختصين بالإعلانات والشبكات الاجتماعية، تعتمد جاهزية الصورة للاستخدام على تفاصيل كثيرة: زاوية المنتج ولون الخلفية ووضعية الشخص والأسلوب العام. حتى مع وضوح الاتجاه الإبداعي، تحتاج عادةً إلى نسخ متعددة للاختيار.
في اختبارات API الفعلية التي نشرتها OneWave في 8 سبتمبر 2026، بلغ وسيط زمن توليد Flare عند 1024×1024 وجودة high مقدار 16.7 ثانية، مقابل 117.8 ثانية لـ GPT Image 2. نرى أن فرقًا كهذا يغير طريقة إنتاج المواد مباشرةً، لأن تجربة فكرة جديدة تحتاج إلى انتظار أقل بكثير. اختبار OneWave العملي
لمن يحتاجون إلى بدائل إعلانية كثيرة، ننصح بـ Flare في الاستكشاف الإبداعي، مثل إعداد اتجاهات خلفية وكاميرا وأسلوب مختلفة معًا، ثم اختيار النسخ الجديرة بمزيد من التحسين.
بالطبع، لا تحل السرعة محل مراجعة الجودة. نوصي بفحص أوصاف المنتج وعناصر العلامة وتفاصيل الأشخاص، وعدم تجاوز المراجعة البشرية النهائية لمجرد سرعة التوليد.
يناسب GPT Image 2.5 Flare تصوير المنتجات وصور الحياة اليومية والمواد الواقعية. تؤكد OpenAI تحسينات السلسلة في الإضاءة الطبيعية وملمس السطح ودقة المرجع، ونعدّها أيضًا من التطورات الأكثر وضوحًا للمستخدم العادي.
شارك عميل أن صورة شخصية وُلدت بمحاولة واحدة عبر Flare أرضته دون تحرير إضافي. وقال إن الإضاءة وتمثيل المواد كانا أكثر ما فاجأه.
لكن ليس كل مستخدم يصل إلى نتيجته المثالية بـ Flare. وفق خبرتنا، صف كل التفاصيل المطلوبة بأوضح صورة ممكنة. مثلًا، عند طلب صور لعلامة قهوة، قدم مرجع التغليف واشترط حفظ النسب والشعار والملصق وألوان العلامة، بدلًا من مجرد «ولّد صورة إعلان قهوة عالية الجودة».
وجدنا من ملاحظات العملاء أن التحرير يشكل حصة أكبر من التوليد من الصفر في العمل اليومي، وتظهر بياناتنا الحالية نسبة تقارب 3:1.
مثلًا، قد يكون تكوين الإعلان وتصميم الشخصية مكتملين، لكن العميل يريد لون ملابس مختلفًا أو خلفية جديدة للمنتج. النتيجة المثالية تعدل المطلوب فقط وتحفظ التفاصيل المعتمدة الأخرى.
في اختبار مستقل بتاريخ 8 سبتمبر 2026، جرّبت Genflick تغيير وشاح شخصية من أصفر خردلي إلى أزرق كوبالتي، مع اشتراط ثبات الوجه والنظارة والوضعية والخلفية. عند نسبة اللوحة نفسها، أنجزت عينات Flare عند medium وhigh التعديل وحفظت العناصر البصرية الرئيسية الأخرى. اختبار Genflick لتحرير الصور
لكننا نلاحظ أن هذا الحفظ تشابه بصري، وليس تطابق بكسلات خارج منطقة التحرير.
لذلك ننصح بتجربة Flare أولًا لصور المنتجات العادية وتعديلات الملصقات وتغيير الملابس. وللشعارات والبنى المعقدة والمواد التي تتطلب حفظًا صارمًا للأصل، اختبر Sunburst أيضًا أو استخدم أدوات تحرير تقليدية بجانب النموذج للضبط الدقيق.
نرى أن تعدد المراجع مهم جدًا للوحات الدراما القصيرة وشخصيات القصص المصورة وتركيبات المنتجات وإنتاج مرئيات العلامة.
لنفترض أنك جهّزت مرجعَي شخصيتين وصورة خلفية لمشهد ثابت. قد يكون المطلوب التالي أن يؤدي الشخصان حركة محددة في المشهد مع الاحتفاظ بالملابس والسمات الأصلية.
وصف عميل قصص مصورة متحركة اختبارًا بثلاثة مراجع: شخصيتان + مشهد واحد. طلب صورة لشخصية تسلّم كوبًا للأخرى. في نتائج medium وhigh المعروضة، حفظ Flare السمات والملابس والعناصر البيئية الرئيسية، ورتب مواضع الشخصيات وحركاتها كما طُلب. تجعلنا النتيجة نراه قابلًا للاستخدام في التحضير لبعض المحتوى البصري المتتابع.
استطاعت نماذج صور سابقة كثيرة إنتاج ملصقات جميلة، لكن أخطاء التهجئة والأرقام كانت شائعة عند الحاجة إلى نصوص وتواريخ وأسعار دقيقة.
في اختبارات ملصقات الأحذية والملابس الفعلية لدى عملائنا، رسم Flare العناوين والعناوين الفرعية والأسعار المحددة بصورة صحيحة أيضًا. نرى من الاختبار أن GPT Image 2.5 Flare قابل بالفعل للعمل التصميمي العملي في هذا المجال.
إلى جانب النص، الخلفية الشفافة قدرة مفيدة أخرى. أشاد فريق تقييم Manus بتحسينات Flare في التوليد بخلفية شفافة ضمن مواد إصدار OpenAI الرسمية.
ننصح بـ Flare لمسودات ملصقات الفعاليات وملصقات المنتجات ورسوم المواقع والبطاقات الاجتماعية والأيقونات البسيطة. وللشفافية، يمكنك استخدام AI لتطوير أداة تفحص قناة Alpha في ملف الإخراج لتجنب الأخطاء المحتملة.
نستند هنا أساسًا إلى مواد OpenAI الرسمية ونتائج اختبارات OneWave وGenflick وHummingBytes وIMG.LY وFuser.
الدقة والجودة والتعليمات وبيئات التشغيل ليست متطابقة بين الاختبارات. لذلك نحتفظ بالشروط المهمة بدلًا من دمج المصادر مباشرةً في ترتيب نماذج واحد.
في اختبارات OneWave المستقلة بتاريخ 8 سبتمبر 2026، استخدمت ثلاثة نماذج التعليمة نفسها ودقة 1024×1024 وجودة high. خضع كل نموذج إلى 9 اختبارات توليد.
كانت النتائج كما يلي:
| النموذج | وسيط زمن التوليد | تكلفة الصورة |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3 ثانية | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8 ثانية | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7 ثانية | $0.0532 |
في هذه المجموعة، بلغت سرعة Flare نحو 7 أضعاف GPT Image 2، وهي أفضلية واضحة جدًا. لاحظت اختبارات HummingBytes اتجاهًا مشابهًا: عبر 19 توليدًا بجودة high، بلغ متوسط Flare نحو 25.1 ثانية مقابل 128.4 ثانية لـ GPT Image 2. اختلفت الأزمنة المطلقة بين الاختبارين المستقلين، لكن كليهما أظهر أفضلية Flare الواضحة في سرعة التوليد. اختبار OneWave · اختبار HummingBytes
إذا تطلب عملك تجربة تعليمات مختلفة كثيرًا، كموقع توليد صور أو أداة مواد تسويقية أو مولد صور منتجات، فننصح باختبار Flare أولًا.
لكن للخدمات التي تعد بزمن ثابت، ننصح بقياس P95 وP99 بجانب المتوسط، وتنفيذ مهل وإعادات مناسبة. لا تعتبر 16.7 ثانية في هذه الاختبارات زمن خدمة ثابتًا.
ثوان · الأقل أفضل
نتائج اختبار مستقل، وليست زمن استجابة مضمونا. لا تجمعها مع اختبار HummingBytes المستقل.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
ثوان · الأقل أفضل
متوسطات تقريبية، وليست قيما وسيطة. هذا اختبار مستقل بشروط مختلفة.
المصدر: HummingBytes · مقياس يبدأ من الصفر
ميزة أخرى لـ Flare هي تكلفة التوليد.
وفق أسعار OpenAI API الرسمية، أسعار المعالجة القياسية لـ GPT Image 2.5 Flare هي:
| نوع الرموز | السعر لكل مليون رمز |
|---|---|
| إدخال النص | $5.00 |
| إدخال النص المخزن مؤقتًا | $1.25 |
| إدخال الصورة | $8.00 |
| إدخال الصورة المخزن مؤقتًا | $2.00 |
| إخراج الصورة | $30.00 |
يتساوى Flare وGPT Image 2 في أسعار الرمز. يأتي فرق تكلفة التوليد الفعلية أساسًا من استهلاك الرموز أثناء التوليد، لا خفض سعر الوحدة. أسعار نموذج Flare لدى OpenAI
في اختبار OneWave بالتعليمة والدقة وجودة high نفسها، كلف Flare مقدار $0.0532 للصورة، مقابل $0.2112 لـ GPT Image 2. كانت تكلفته الفعلية نحو ربع الإصدار الأقدم.
نرى ذلك مهمًا جدًا لمنتجات SaaS التي تولد الصور على نطاق واسع. إذا أتاحت أداة تسويق AI تعديل التعليمات وتوليد مرشحات متكررة واختيار نسخة نهائية من نتائج متعددة، تؤثر التكلفة الأقل للصورة مباشرةً في هامش ربح المنتج كله.
قبل التكامل الرسمي، ننصح باختبار الجودة واستهلاك الرموز عند medium وhigh وxhigh منفصلًا لإيجاد أقل مستوى يقبله المستخدم.
دولار أمريكي لكل صورة · الأقل أفضل
تكاليف لكل صورة من هذا الاختبار، وليست أسعار كل مليون رمز أو أسعار API Hop.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
نعتبر دقة النص داخل الصور مؤشرًا مهمًا لإمكان دخول نموذج الصور إلى التصميم التجاري.
استخدمت OneWave ثلاثة نماذج لتوليد جدول مقارنة أسعار يضم 24 عنصرًا نصيًا محددًا، منها أرقام وكسور عشرية وأسعار وسلاسل معينة.
في الاختبار، ولّد GPT Image 2 وGPT Image 2.5 Flare جميع العناصر الـ 24 بصورة صحيحة، بينما نجح GPT Image 1 في 19 فقط.
وقارن بعض مستخدمي التجارة الإلكترونية مؤخرًا ثلاث مهام: لافتة متجر وصورة تفاصيل منتج وكتيب منتج. ولّد Flare كل المحارف الـ 583 المطلوبة بصورة صحيحة عبر صور الاختبار الثلاث.
نرى لذلك أن Flare يستطيع بالفعل معالجة أنواع كثيرة من المحتوى البصري ذي النصوص، مثل ملصقات الفعاليات والقوائم وتصورات التغليف والمواد الاجتماعية ذات الشرح.
للملصقات الترويجية العامة، ننصح بـ Flare للمسودة الأولى. وعندما تكون متطلبات النص صارمة، فننصح بتوليد الخلفية والعناصر البصرية به، ثم إضافة النص النهائي بأداة تخطيط برمجية، وهو أكثر موثوقية عادةً.
العناصر النصية الصحيحة · الأعلى أفضل
مهمة واحدة، وليست معدل دقة عاما. لا يشمل اختبار العميل المستقل المكون من 583 محرفا.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
في التصميم التجاري الفعلي، غالبًا تتجاوز التعليمة وصف عنصر؛ إذ تضم متطلبات متعددة يجب تحقيقها معًا.
صممت OneWave تعليمة معقدة تقارب 1253 محرفًا، تضم 8 شروط للتحقق كأعداد العناصر وترتيبها ومواضع النص واتجاه الضوء والعناصر الممنوعة.
في هذا الاختبار:
| النموذج | القيود المحققة |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
تظهر النتائج أن Flare في هذه المهمة فهم العناصر المطلوبة وعالج العلاقات المكانية وشروط الاستبعاد أيضًا. اختبار OneWave للتعليمة المعقدة
لكننا نرى ضرورة التمييز بين هذا النجاح والتحكم الكامل في الأسلوب الفني.
في ملاحظات عميل يعمل على لوحات قصة من تسع إطارات، ولدت التعليمة نفسها بعد الانتقال من GPT Image 2 إلى Flare تسعة إطارات صحيحة بمحاولة واحدة، مع حفظ سمات الشخصيات واتباع ترتيب اللقطات غالبًا. لكن رغم طلب أسلوب رسومي توضيحي، ظلت النتيجة تميل بوضوح إلى صور سينمائية واقعية.
يبين ذلك أن فهم بنية المشهد لا يضمن الالتزام الصارم بكل أسلوب بصري. وفق خبرتنا، ننصح بتعليمات منظمة تصف العناصر والمواضع والأعداد والنص والمحتوى الثابت منفصلةً؛ فهي تميل إلى نتائج أكثر استقرارًا من الوصف غير المنظم.
إذا كان المشروع يشدد على اتساق بصري، كالقصص المصورة أو رسوم العلامة أو لوحات الرسوم المتحركة، فأضف مراجع لزيادة التحكم في الإخراج.
القيود المستوفاة · الأعلى أفضل
النتائج الخاصة بالمهمة لا تثبت التحكم الكامل في الأسلوب الفني.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
تعد OpenAI التحرير الدقيق من تحسينات GPT Image 2.5 الرئيسية، لكننا نرى ضرورة فحص النتيجة والسرعة منفصلتين.
استخدمت OneWave الصورة الأصلية نفسها في اختبارات التحرير، وحصلت على النتائج التالية:
| النموذج | وسيط زمن التحرير | تكلفة التعديل |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7 ثانية | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3 ثانية | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0 ثانية | $0.0143 |
لم يكن Flare أسرع من GPT Image 2 هنا؛ بل أبطأ قليلًا، مع تطابق تكاليف التحرير.
من جهة أخرى، أظهرت اختبارات Genflick لتغيير لون وشاح الشخصية أن Flare وSunburst ينفذان تغيير اللون الموضعي مع حفظ السمات الرئيسية ونسبة اللوحة الأصلية. وتحقق اختبار أيقونة إبريق الشاي الشفافة من إخراج Flare ملف PNG شفافًا يحتوي فعلًا على قناة Alpha. اختبار OneWave لأداء التحرير · اختبارات Genflick للتحرير والشفافية
نرى قيمة ترقية أكبر لـ Flare إذا كان العمل يولد الصور من الصفر أساسًا. أما إذا كان المستخدم يعدل صورًا حالية بصورة متتابعة، فلا يلزم التبديل فور صدور إصدار جديد.
نوصي بالاحتفاظ بـ GPT Image 2 إذا لبّى العمل، وتوسيع Flare فقط عندما يقلل بوضوح التغييرات الخاطئة وإعادة العمل اليدوية.
ثوان · الأقل أفضل
كان Flare أبطأ قليلا من GPT Image 2 في اختبار التحرير هذا.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
دولار أمريكي لكل تعديل · الأقل أفضل
كانت تكلفة Flare وGPT Image 2 متساوية في هذا الاختبار. هذه ليست أسعار API Hop.
المصدر: OneWave · مقياس يبدأ من الصفر
نرى أن أفضلية GPT Image 2.5 Flare الرئيسية على GPT Image 2 هي إتمام توليد صور بجودة مشابهة مع وقت واستهلاك رموز أقل.
في اختبارات OneWave بالشروط نفسها، بلغ وسيط زمن Flare مقدار 16.7 ثانية، مقابل 117.8 ثانية لـ GPT Image 2. وكانت تكلفتا الصورة $0.0532 و$0.2112.
بناءً على الأرقام، نميل إلى اختيار Flare أولًا للمشاريع الجديدة التي تحتاج إلى توليد متكرر.
لكن في تحرير الصور الحالية، كان وسيط زمن GPT Image 2 أقل قليلًا مع تساوي التكلفة. يوضح ذلك أن أفضلية سرعة Flare لا تشمل كل تحرير. اختبار مقارنة OneWave
توصيتنا: إذا بنيت منتج نص إلى صورة بـ GPT Image 2، فأعطِ اختبار الانتقال إلى Flare أولوية. وإذا كان المنتج أساسًا لتعديل الصور واستبدال الخلفية والتحرير الموضعي، فقارن نجاح التحرير وحفظ العنصر أولًا قبل الترقية.
للمشاريع الجديدة، ننصح بوضع Flare أول القائمة الافتراضية المختصرة لأن مزاياه العملية في السرعة والتكلفة أوضح.
ينتمي GPT Image 2.5 Flare وSunburst إلى العائلة نفسها، لكنهما لا يستهدفان العمل نفسه تمامًا.
تعريف OpenAI واضح: Flare نموذج أصغر يعطي الأولوية للسرعة، وSunburst نموذج أساسي يركز أكثر على الجودة ودقة التحرير.
عبر 19 اختبار توليد بجودة high لدى HummingBytes، بلغ متوسط Flare نحو 25.1 ثانية مقابل 36.3 ثانية لـ Sunburst. كان Flare أسرع بوضوح في هذه المجموعة. مقارنة HummingBytes العملية
في اختبار OneWave للتعليمة المعقدة، حقق Flare وSunburst كل القيود الـ 8. ولم تجد بعض اختبارات Genflick للملصقات البسيطة وتغيير الألوان الموضعي أفضلية واضحة في إتمام المهمة عند الانتقال إلى Sunburst.
نرى أنه عند تحقق الجودة المطلوبة، قد يضيف Sunburst انتظارًا فقط دون فائدة واضحة كافية.
ننصح باستراتيجية من مرحلتين: استخدم Flare لتوليد بدائل إبداعية بسرعة، ثم جرّب Sunburst للتعديلات عالية الدقة بعد استقرار التكوين والأسلوب.
مثلًا، يمكن لأداة تصميم إعلاني استخدام Flare لعشر صور مفاهيمية، ثم Sunburst لتحسين تفاصيل الصورة المختارة، لتسهيل الموازنة بين الكفاءة والجودة.
نرى أن Nano Banana 2.1 من Google من النماذج الجديرة بالتقييم بجانب Flare.
في 6 أكتوبر 2026، أجرت Fuser اختبارات عملية من خمس مهام لمقارنة Nano Banana 2.1 وGPT Image 2.5 Flare.
تفوق Nano Banana 2.1 في تصوير المنتجات، وعالج الخلفيات والظلال المطلوبة بدقة أكبر. وكانت لـ Flare مزايا في اتساق الشخصيات وبعض المشاهد الواقعية وتحرير خلفيات المنتجات. وولّد الاثنان النص المطلوب صحيحًا في اختبار الملصق المحدد. اختبار Fuser العملي للنموذجين
نرى النتائج مفيدة لأنها تظهر الارتباط الوثيق بين قوة نموذج الصور والمهمة المحددة.
إذا احتاج المنتج إلى حفظ ملامح شخصية افتراضية وتفاصيل ملابسها عبر مشاهد جديدة متعددة، فننصح باختبار Flare أولًا.
وإذا كان العمل أساسًا تصوير المنتجات وعرضها والصور الرئيسية للمتجر، يستحق Nano Banana 2.1 الاختبار أيضًا، خصوصًا لدقة هندسة المنتج ومواده وإضاءته.
للتكامل التجاري، استخدم صور منتجاتك مراجع وولّد صورًا متعددة بكل نموذج عند الدقة المستهدفة نفسها. قارن نجاح المحاولة الأولى وصلاحية النتائج النهائية والتكلفة الفعلية لكل صورة مقبولة قبل الاختيار.
نرى FLUX.3 Image نموذجًا آخر يستحق المقارنة مع Flare، خصوصًا لتحرير الصور وإنتاج مواد العلامة.
في اختبارات منشورة بتاريخ 2 أكتوبر 2026، قارنت Fuser النموذجين بثلاث مهام نصية ومهمتي تحرير موضعي.
في اختبارات النص، ولّد FLUX.3 Image وGPT Image 2.5 Flare كل المحارف الـ 583 المحددة صحيحةً، دون فرق ملحوظ.
لكن أداء FLUX.3 Image في التحرير الموضعي يستحق اهتمامًا أكبر.
مثلًا، عند استبدال كوب ورقي بكوب خزفي في صورة مقهى، قاست Fuser تغير 7.7% من البكسلات خارج المنطقة المحددة بما يتجاوز هامش السماح مع Flare، مقابل 0.4% فقط مع FLUX.3 Image. وفي تعديل تاريخ ملصق آخر، كانت نسب التغير خارج الهدف 25.0% و12.9% على الترتيب. مقارنة Fuser العملية لـ FLUX.3 Image
نرى أن الأرقام تظهر احتمال أفضلية FLUX.3 Image في بعض الحالات التي تتطلب حفظًا صارمًا للأصل، رغم تحسين Flare للتحرير الموضعي.
توصيتنا: للتوليد العام والإبداع الإعلاني وأدوات التصميم السريع، انظر إلى Flare أولًا. وإذا احتاج التطبيق إلى تغييرات صغيرة جدًا في ملصقات نهائية أو صور منتجات أو علامات، مع حفظ بقية المناطق قدر الإمكان، فأعطِ FLUX.3 Image أولوية للمقارنة.
في الحالة الأخيرة، يهمنا أكثر من جمال التوليد تعديل المنطقة المحددة بدقة دون إفساد المحتوى المعتمد سابقًا.
أنشئ مفتاح API Hop API للخادم، ثم أرسل JSON إلى POST /openai/v1/images/generations مع معرّف النموذج المعروض في هذه الصفحة وprompt. احذف image_urls عند توليد صورة جديدة. تحقق من سعر النموذج الحالي قبل الإرسال؛ فالتوليد مدفوع وليس اختبار اتصال مجانيا.
أرسل النموذج المختار وتعليمات التحرير وimage_urls إلى POST /openai/v1/images/generations. قدم ما لا يزيد على 16 رابط صورة HTTP(S) متاحا للعامة. تستخدم نقطة API Hop هذه JSON للتوليد وتحرير الصور المرجعية معا. لا يدعم العقد العام الحالي رفع multipart أو URI بيانات base64 أو mask أو مسارا منفصلا /images/edits. حدد ما تريد تغييره والتفاصيل التي يجب الحفاظ عليها، ثم راجع كل نتيجة. لمتابعة التحرير، أعد إرسال النتيجة السابقة كرابط مرجعي؛ لا تحتفظ نقطة النهاية هذه بسجل المحادثة.
مع stream: false، ينتظر API Hop الاكتمال ويعيد روابط الصور في data[].url مع معلومات الاستخدام المتاحة. تحقق من حالة HTTP وجسم الاستجابة قبل قراءة النتيجة. استخدم تنسيق الاستجابة الموثق لهذه النقطة بدلا من محلل استجابة Base64 للمزوّد. نزّل الصور المكتملة إلى تخزينك الخاص إذا احتاج تطبيقك إلى وصول طويل الأمد.
مع stream: true، اقرأ أحداث SSE حتى image_generation.completed و[DONE] وعالج أحداث الخطأ. لا يوجد ضمان لمعاينات صور جزئية. لا تعيد نقطة Images generations هذه معرّف مهمة للاستطلاع. إذا انتهى الاتصال قبل الاكتمال، فاحتفظ بمعرّفات الطلب المتاحة وراجع سجلات الطلب واستخدام الحساب قبل إرسال توليد آخر قد يكون مدفوعا. انقطاع اتصال العميل لا يثبت إلغاء التوليد.
gpt-image-2.5-flareيلزم model؛ تستخدم هذه الأمثلة معرّف نموذج الصفحة الحالية. تحقق من وصول مفتاح API إلى النموذج عبر GET /v1/models.
POST /openai/v1/images/generationscurl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2.5-flare","prompt":"Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging.\nGive the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details.\nUse realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing.\nInclude only the packaging label \"Christmas Memories Edition\". Make the design original, with no trademarks or watermarks.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'أنشئ مفتاح API Hop API للخادم، ثم أرسل JSON إلى POST /openai/v1/images/generations مع معرّف النموذج المعروض في هذه الصفحة وprompt. احذف image_urls عند توليد صورة جديدة. تحقق من سعر النموذج الحالي قبل الإرسال؛ فالتوليد مدفوع وليس اختبار اتصال مجانيا.
أرسل النموذج المختار وتعليمات التحرير وimage_urls إلى POST /openai/v1/images/generations. قدم ما لا يزيد على 16 رابط صورة HTTP(S) متاحا للعامة. تستخدم نقطة API Hop هذه JSON للتوليد وتحرير الصور المرجعية معا. لا يدعم العقد العام الحالي رفع multipart أو URI بيانات base64 أو mask أو مسارا منفصلا /images/edits. حدد ما تريد تغييره والتفاصيل التي يجب الحفاظ عليها، ثم راجع كل نتيجة. لمتابعة التحرير، أعد إرسال النتيجة السابقة كرابط مرجعي؛ لا تحتفظ نقطة النهاية هذه بسجل المحادثة.
مع stream: false، ينتظر API Hop الاكتمال ويعيد روابط الصور في data[].url مع معلومات الاستخدام المتاحة. تحقق من حالة HTTP وجسم الاستجابة قبل قراءة النتيجة. استخدم تنسيق الاستجابة الموثق لهذه النقطة بدلا من محلل استجابة Base64 للمزوّد. نزّل الصور المكتملة إلى تخزينك الخاص إذا احتاج تطبيقك إلى وصول طويل الأمد.
مع stream: true، اقرأ أحداث SSE حتى image_generation.completed و[DONE] وعالج أحداث الخطأ. لا يوجد ضمان لمعاينات صور جزئية. لا تعيد نقطة Images generations هذه معرّف مهمة للاستطلاع. إذا انتهى الاتصال قبل الاكتمال، فاحتفظ بمعرّفات الطلب المتاحة وراجع سجلات الطلب واستخدام الحساب قبل إرسال توليد آخر قد يكون مدفوعا. انقطاع اتصال العميل لا يثبت إلغاء التوليد.
مرجع العائلة والبروتوكول
نموذج GPT Image 2.5
وثائق API الكاملةولد الصور باستخدام Flare أو حرر الصور المرجعية باستخدام Sunburst.
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations