GPT Image 2 API لتوليد الصور وتحريرها

راجع أمثلة توليد الصور وتحرير الصور المرجعية في GPT Image 2 وإعدادات الإخراج والأسعار الحالية. قارن التنسيقات وحدود إدخال الصور.

أسعار GPT Image 2 API وفوترته

مقارنة واجهات API

سعر API Hop

الصورة: $0.0085 /صورة

سعر API Hop

الصورة: $0.0140 /صورة

سعر API Hop

الصورة: $0.0210 /صورة

هذه أسعار شرائح الإخراج المضبوطة في API Hop وليست تعريفة OpenAI ثابتة لكل صورة تم التحقق منها. حُجبت أسعار المقارنة التاريخية 1K / 2K / 4K وخصوماتها لأن الجودة والأبعاد ومدخلات الصور واستخدام الرموز تؤثر في تكلفة المزوّد. تحقق من سعر حسابك قبل تقديم طلب مدفوع. مراجعة أسعار OpenAI وشروط الفوترة

أداة صور GPT Image 2 عبر الإنترنت

إعدادات الصور

تستخدم الطلبات رصيد حسابك.

نتائج الصور

معاينة المثال

{
  "data": [
    {
      "url": "/examples/gpt-image-2-titan-ocean-storm.jpg"
    }
  ]
}

أمثلة تعليمات GPT Image 2

تستخدم الطلبات رصيد حسابك.

معاينة المثال

{
  "data": [
    {
      "url": "/examples/gpt-image-2-edit-background.webp"
    }
  ]
}

ما هو GPT Image 2

نموذج من OpenAI لتوليد الصور وتحريرها

نصنّف GPT Image 2 بوصفه نموذج توليد وتحرير لإنشاء الصور. يمكنه إنشاء صور جديدة من أوصاف نصية، أو قبول صور مرجعية وتعديل المشهد حسب الطلب.

في الاستخدام العملي، نركز على قدرته على تحويل موجز إلى صورة يمكن مواصلة تحسينها، مثل ملصق يحمل نص فعالية أو مشهد منتج أو تصور بصري لشاشة التطبيق الرئيسية.

فهم المتطلبات البصرية من النصوص والصور المرجعية عالية الدقة

من ميزات GPT Image 2 المهمة معالجة الصور المرجعية مع التعليمات المكتوبة. تنص إرشادات OpenAI الرسمية على معالجة صور الإدخال تلقائيًا بدرجة مطابقة عالية، وعلى حذف معامل input_fidelity عند استخدام API الأصلية. يساعد ذلك النموذج على استخدام معلومات الأشخاص والمنتجات والأساليب من الصورة الأصلية.

ننصح بتوضيح دور كل صورة مرجعية. مثلًا، تقدم الأولى مظهر المنتج، والثانية أسلوب الخلفية، ويحدد النص ما يمكن تغييره. يسهل ذلك فحص النتيجة وتحسينها مقارنةً بمجرد طلب «اجعلها أجمل».

أبعاد مرنة ومستويات جودة متعددة

يدعم GPT Image 2 أبعاد إخراج متعددة لصور المنتجات المربعة والأغلفة العمودية والملصقات الأفقية. تدعم API الرسمية إخراجًا أفقيًا حتى 3840×2160 والأبعاد العمودية المقابلة، مع مستويات جودة low وmedium وhigh وauto.

اختر الأبعاد وفق موضع العرض النهائي، والجودة وفق متطلبات التفاصيل والتكلفة. للمسودات التي لا يزال تكوينها يتغير، ننصح بدقة أقل لتأكيد الاتجاه، ثم توليد نسخة نهائية عالية الدقة بعد ضبط العنصر الرئيسي والنص والتخطيط.

أداة GPT Image 2 عبر الإنترنت وAPI في API Hop

نهدف عبر API Hop إلى مساعدتك على معرفة أداء GPT Image 2 في مهامك مبكرًا. بعد تسجيل الدخول وإضافة رصيد صغير، يمكنك توليد الصور أو تحريرها بالأداة دون كتابة تكامل API أولًا أو شراء اشتراك ثابت لتقييم قصير. بعد ملاءمة النتائج لاحتياجاتك، يمكنك إنشاء مفتاح API ودمجه في تطبيقك، مع تقليل عبء إدارة الحسابات على منصات نماذج متعددة.

ميزات GPT Image 2 الأساسية ونقاط قوته

النصوص الصينية ومتعددة اللغات: توليد نص الملصق وصورته معًا

نقدّر قدرة GPT Image 2 على وضع النص مباشرةً داخل الصور. في حالات فعلية شاركها عملاؤنا، تحسن رسم المحارف الصينية في GPT Image 2 كثيرًا مقارنةً بإصدار gpt-image السابق. وأشاروا أيضًا إلى بقاء أخطاء في المحرف «笼» ضمن «小笼包» (xiaolongbao)، وفي بعض النصوص الصغيرة.

لملصقات الفعاليات وصور مزايا المنتجات والأغلفة متعددة اللغات، ننصح بتقديم النص النهائي وتحديد موضع كل مقطع وحجمه النسبي ولغته. يمكن تجربة العناوين القصيرة ضمن الصورة المولدة. أما الأسعار والتواريخ والفقرات الطويلة والنصوص التي يجب أن تكون دقيقة تمامًا، فننصح بفحص كل حرف وتصحيحها أو تنضيدها يدويًا لاحقًا عند الحاجة.

التكوين المعقد: معالجة العنصر الرئيسي والتخطيط والقيود التفصيلية معًا

نرى أن GPT Image 2 يعالج جيدًا المهام التي تتضمن عدة متطلبات صريحة في صورة واحدة. شارك عميل مشهد سطح مكتب يضم نوافذ ونصوصًا ورسومات ASCII متعددة، ثم واصل تعديل محتوى نافذة المتصفح ورسم الكلب داخلها.

لصور الترويج للمنتجات، ننصح بتحديد المنتج والخلفية وموضع النص والمساحة الفارغة معًا، مثل «ضع المنتج على اليمين، واترك مساحة عنوان على اليسار، ورتب ثلاث مزايا في الأسفل». وفق تجربتنا مع GPT Image 2، يمكنك وصف المتطلبات بأكبر قدر ممكن من التفاصيل، وهو قادر على تنفيذ المهمة جيدًا.

تحرير الصور المرجعية: مواصلة تحسين المواد الحالية

ننصح بـ GPT Image 2 لتعديل المواد الحالية، مثل استبدال الخلفيات وتجربة مجموعات الألوان أو استكشاف أسلوب بصري آخر. في نقاشات عامة، أنشأ مستخدم تصورات بصرية من صور مرجعية ورأى أن واقعيتها تكفي للعمل المهني. وطلب آخر تغيير لون وشكل حراشف محددة على ثعبان، لكن النتائج كانت مخيبة. ملاحظات الصور المرجعية · إخفاق تحرير موضعي دقيق

بناءً على ذلك، نوصي أولًا بمهام واضحة الأهداف يسهل فحص تغييراتها. عند استبدال خلفية منتج مثلًا، حدد أن نسب الزجاجة ونص الملصق والموضع يجب ألا تتغير. قارن الأصل والنتيجة جنبًا إلى جنب بعد التوليد، خصوصًا الشعارات والحواف والانعكاسات. وإذا وجب الحفاظ على منطقة بدقة تامة، فيمكن تركيب التغييرات المطلوبة فقط على الأصل لاحقًا.

مسودات الواجهات والمقترحات البصرية: مناقشة أفكار المنتجات مبكرًا

يستخدم كثير من عملائنا Images 2.0 لإعداد مسودات واجهات لأفكار المنتجات، وكانت ملاحظاتهم إيجابية.

إذا كنت تخطط لواجهة إدارة أو شاشة تطبيق رئيسية أو قائمة لعبة، فننصح بطلب عدة تخطيطات من GPT Image 2 أولًا، ثم استخدام الصور لمناقشة تراتبية المعلومات والألوان ومواضع التركيز البصري. قد يسهل ذلك إيصال الفكرة للمطوّرين المستقلين. بعد تحديد الاتجاه، نفّذه بمكونات وتفاعلات وتخطيطات متجاوبة فعلية؛ فالصورة المولدة نفسها لا تتضمن ذلك التطوير.

الشخصيات ولوحات القصة: إنشاء تسلسل حول الشخصية نفسها

نرى أن GPT Image 2 يستحق التجربة لتصميم الشخصيات واستكشاف لوحات قصصية صغيرة. ولّد أحد عملائنا أولًا صورة شخصية مجسّمة، ثم مناظر جانبية وصور حركة، وكان راضيًا عن الحفاظ على مظهر الشخصية.

ننصح بتثبيت صورة مرجعية واحدة للشخصية، ثم تجربة منظر أمامي وجانبي وحركة رئيسية، مع فحص الوجه والملابس والألوان وملمس الخلفية في كل صورة. وسّع المجموعة بعد قبول هذه اللقطات الأساسية فقط. وللقصص متعددة الصور، احتفظ بالمرجع الأصلي بدلًا من مواصلة التحرير انطلاقًا من نتائج انحرفت بالفعل.

معايير GPT Image 2 وأداؤه

نحتفظ بإصدارات الترتيبات ومستويات الجودة، ونميّز بين التقييمات العمياء الرسمية والاختبارات الشخصية الصغيرة وتجارب الاستخدام.

تقييم أعمى للنص إلى صورة: وصول AA High إلى 1172 Elo

في ترتيب AA-Image-T2I v2.0 لدى Artificial Analysis، يحقق GPT Image 2 عند high درجة 1172±8 Elo، في المركز الثالث حاليًا. وفي الترتيب نفسه، يحقق GPT Image 1.5 عند high درجة 1107±8، وNano Banana 2 درجة 1126±7. يشير ذلك إلى بقاء GPT Image 2 منافسًا وفق تعليمات هذا التقييم ومعايير التفضيل البشري. ترتيب AA للنص إلى صورة

لملصقات المنتجات وأغلفة المحتوى والصور التي تتطلب تكوينًا واضحًا، ننصح بإدراجه ضمن أول النماذج التي تجربها. ويمكن للفرق التي تستخدم Image 1.5 البدء بالموجزات التي احتاجت إلى أكثر إعادة عمل، وفحص تحسن النص والتخطيط وتفاصيل العنصر الرئيسي. هذه النتيجة تخص high؛ ولا نطبقها مباشرةً على مستويات جودة أقل.

تقييم بشري للتفضيل دون كشف الهوية AA-Image-T2I v2.0 Elo · يظهر عدم اليقين المبلغ عنه · GPT Image 2 high: المرتبة 3

محور Elo المعروض: 1090–1190، ولا يبدأ من الصفر. فروق الدرجات ليست نسب جودة. لا يحدد النص المصدري مستوى جودة لـNano Banana 2.

GPT Image 2high1172 ± 8 Elo
GPT Image 1.5high1107 ± 8 Elo
Nano Banana 21126 ± 7 Elo

المصدر: Artificial Analysis

تحرير صورة واحدة: وصول Arena Medium إلى 1462 نقطة

يسجل ترتيب Arena لتحرير صورة واحدة بتاريخ 2026-10-06 درجة 1462±3 لـ GPT Image 2 عند medium، في المركز الثالث. وفي المقابل، يمنح AA-Image-Editing v2.0 مستوى high درجة 1125±8 Elo، في المركز السادس ضمن نطاق ترتيب من الخامس إلى السابع. يستخدم التقييمان مهام ومستويات جودة ومقاييس درجات مختلفة. يذكرنا اختلاف ترتيبهما بضرورة التحقق من احتياجات التحرير المحددة منفصلًا. ترتيب Arena لتحرير صورة واحدة · ترتيب AA لتحرير الصور

ننصح بفحص أمرين معًا: تنفيذ التغييرات المطلوبة بصورة صحيحة، وعدم تغيير المحتوى الذي كان ينبغي الحفاظ عليه. عند استبدال خلفية منتج، افحص طبيعية الخلفية الجديدة ونص العبوة وشكل المنتج وألوانه أيضًا. وللعمل الذي يتطلب حفظ التفاصيل الأصلية بصرامة، ابدأ باختبار صغير قبل جدولة المعالجة على دفعات.

تقييمان مستقلان دون كشف الهوية: مهام ومستويات جودة ومقاييس درجات مختلفة. لا تقارن مقادير الدرجات بين لوحات الترتيب.

تقييم دون كشف الهوية · GPT Image 2Arenaتحرير صورة واحدة · 2026-10-06

درجة Arena: 1462 ± 3
الجودة: medium

المرتبة 3

المصدر: Arena

تقييم دون كشف الهوية · GPT Image 2AA-Image-Editing v2.0تحرير الصور

Elo: 1125 ± 8
الجودة: high

المرتبة 6 · نطاق المرتبة 5–7

المصدر: AA-Image-Editing v2.0

سرعة التوليد: تخطيط الانتظار وفق الجودة ونسبة الأبعاد

انتظر بعض عملائنا نحو دقيقتين لصورة معقدة مولدة عبر API عند high. وتشير إرشادات OpenAI لـ GPT Image 2 أيضًا إلى أن الصور المربعة تُولّد عادةً أسرع؛ ويعتمد الوقت الفعلي على الأبعاد وشروط الطلب. تجربة استخدام API High · إعدادات النموذج الرسمية

ننصح بتثبيت الأبعاد والجودة أولًا، ثم تسجيل الوقت من الإرسال حتى استلام الصورة كاملةً لمهامك المعتادة. للميزات التي يعدّل فيها المستخدم الصور مرارًا، قيّم medium أولًا. وللمخرجات النهائية المعقدة، قارن جدوى انتظار high. إذا أثر الانتظار بوضوح في التجربة، فننصح أيضًا بتجربة GPT Image 2.5 Flare المذكور أدناه.

تكلفة التوليد: أسعار مستويات الجودة داخل النموذج نفسه تختلف كثيرًا

تدرج OpenAI أمثلة تكلفة الإخراج لكل صورة التالية لـ GPT Image 2. لا تشمل تكاليف إدخال النص والصور المرجعية، وليست أسعار API Hop الفعلية. أمثلة التكلفة الرسمية من OpenAI

مستوى الجودة	1024×1024	1536×1024
منخفض	USD 0.006	USD 0.005
متوسط	USD 0.053	USD 0.041
عالٍ	USD 0.211	USD 0.165

نهتم خصوصًا بالانتقال من medium إلى high عند 1024×1024: تكلفة الإخراج في المثال أعلى بنحو أربعة أضعاف، لكن ذلك لا يعني تحسن الجودة البصرية بالنسبة نفسها. ننصح بإنشاء خط أساس عند medium، ثم مقارنة high في مشكلات محددة كالنصوص الصغيرة أو المواد المعقدة. ضمّن التعديلات والإعادات في التكلفة الإجمالية لكل صورة نهائية قابلة للاستخدام.

أمثلة رسمية لتكلفة الإخراج، وليست معيار أداءGPT Image 2 · دولار أمريكي لكل صورةالمقياس نفسه يبدأ من الصفر لجميع مستويات الجودة والحجمين

Low
- 1024×1024$0.006
- 1536×1024$0.005
Medium
- 1024×1024$0.053
- 1536×1024$0.041
High
- 1024×1024$0.211
- 1536×1024$0.165

الإخراج فقط؛ تستبعد مدخلات النص والصورة المرجعية. هذه ليست أسعار API Hop.

المصدر: أمثلة تكلفة OpenAI الرسمية

مقارنة GPT Image 2 مع GPT Image 1.5 وNano Banana 2 وGPT Image 2.5 Flare وGPT Image 2.5 Sunburst

مقارنة GPT Image 1.5: ترقية المهام الأكثر احتياجًا لإعادة العمل أولًا

في مقارنة high بترتيب AA نفسه، يتفوق GPT Image 2 على Image 1.5 في توليد النص إلى صورة، لكن فرق التكلفة يعتمد على الأبعاد. في أمثلة OpenAI الرسمية، تبلغ تكلفة الإخراج عند 1024×1024 وhigh مقدار USD 0.211 وUSD 0.133 على الترتيب؛ وعند 1536×1024 وhigh تبلغ USD 0.165 وUSD 0.200. مقارنة AA للنص إلى صورة · جدول التكلفة الرسمي بالأبعاد نفسها

إذا كنت تعيد التوليد كثيرًا بسبب نص العبوات أو تخطيط الملصقات أو التكوين المعقد، فننصح بتجربة Image 2 أولًا. وللمهام البسيطة التي تنتج صورًا مقبولة باستقرار، يمكنك الاحتفاظ بسير العمل الحالي مؤقتًا.

مقارنة Nano Banana 2: مقارنة الجودة مع ميزانيات الدفعات

يقابل Nano Banana 2 نموذج Google gemini-3.1-flash-image، الذي يركز رسميًا على السرعة والكفاءة ومعدل المعالجة العالي. وفق الفوترة القياسية، يكلف إخراج صورة 1K نحو USD 0.067. مقارنةً بأمثلة Image 2 الرسمية أعلاه، يقل ذلك عن high بسعر USD 0.211، ويزيد على medium بسعر USD 0.053؛ لذا يجب أن تحدد أي مقارنة تكلفة مستوى الجودة. نموذج Google وأسعاره الرسمية

لأعداد كبيرة من صور الشبكات الاجتماعية ومرشحات الصور المصغرة والأفكار التي تحتاج إلى تجربة سريعة، ننصح بإدراج Nano Banana 2 في المقارنة. وللصور الرئيسية للفعاليات والتخطيطات المعقدة والصور كثيفة النصوص، ننصح باختبار GPT Image 2 أولًا.

مقارنة GPT Image 2.5 Flare: يستحق إعادة التقييم للمنتجات ذات تحرير الصور المتكرر

عندما أصدرت OpenAI نموذج Image 2.5 في 2026-09-08، قالت إن Flare يقدم جودة صور أعلى من GPT Image 2 مع تقليل زمن توليد API بنسبة 50%. هذه مقارنة منشورة من المزوّد، ولا يسرد الإعلان كل شروط الاختبار. لمهامك، أعد القياس بأبعادك وإعدادات الجودة لديك. إعلان إصدار OpenAI Image 2.5

إذا كنت تبني أداة صور عبر الإنترنت يكرر فيها المستخدمون استبدال الخلفيات وتغيير الألوان وتجربة البدائل، فننصح بتشغيل مجموعة المهام نفسها على GPT Image 2.5 Flare وGPT Image 2. ركز على الانتظار وما إذا كان العنصر الرئيسي يتغير بعد كل تحرير. وللفرق المتكاملة مع Image 2 بالفعل، نرى أن Image 2.5 Flare يستحق اختبار مقارنة مبكرًا ومحدودًا.

مقارنة GPT Image 2.5 Sunburst: التحرير الدقيق يعطي وزنًا أكبر لحفظ التفاصيل

تصنّف OpenAI نموذج Sunburst للمهام التي تحتاج إلى تحكم أدق في التحرير، مثل المواد التسويقية النهائية وصور المنتجات المنقحة، مع الإشارة إلى أن توليده أبطأ من Flare. في ترتيب AA الحالي للتحرير، يحقق Sunburst عند max درجة 1183±8 Elo، بينما يحقق Image 2 عند high درجة 1125±8 Elo. توجه النموذج لدى OpenAI · تقييم AA للتحرير

وفق ملاحظات العملاء، تميل حالات استخدام GPT Image 2.5 Sunburst إلى تعقيد أكبر من حالات Image 2. ويقدم Image 2.5 Sunburst أداءً أفضل لمواد العلامات التجارية التي تحتاج إلى جولات تحرير دقيقة متعددة. إذا كانت مهمتك تتضمن تفاصيل أعقد، فننصح بالترقية إلى GPT Image 2.5 Sunburst للاختبار.

الأسئلة الشائعة عن GPT Image 2 API

كيف أستدعي GPT Image 2 API عبر API Hop؟

ننصح بتسجيل الدخول إلى API Hop وإنشاء مفتاح API أولًا، ثم قراءة وثائقنا أو طلب مساعدة AI لإعداد الاتصال.

ننصح بإتمام اختبار توليد بسيط عبر الأداة أولًا، ثم التكامل وفق وثائق GPT Image 2 API الحالية في API Hop. يتيح ذلك التحقق من ملاءمة النموذج للعمل قبل التكامل، ويجنب نقل مسارات ومعاملات مزوّدين آخرين إلى API Hop بالخطأ.

لماذا تسبب إعدادات عدد الصور أو القناع أو الحجم خطأ 400؟

ننصح أولًا بفحص ما إذا كانت الشيفرة القديمة تمرر معاملات API أخرى. يدعم GPT Image 2 في API Hop حاليًا n: 1 فقط، ولا يملك مسار /images/edits منفصلًا، ولا يقبل multipart/form-data. يؤدي تمرير mask أوmask_url أوmaskUrl إلى 400. لتحرير صورة، استخدم image_urls وتعليمات مكتوبة كما وُضح أعلاه. حدود معاملات API Hop

للأبعاد، يمكنك الجمع بين size: "16:9" وresolution: "2k". وإذا حددت أبعاد البكسل مباشرةً، فلها الأولوية على مستوى الدقة. اختر للجودة auto أوlow أوmedium أوhigh، وليس xhigh أوmax الخاصين بـ Image 2.5. ننصح بالبدء بتركيبة موثقة وتعديل معامل واحد في كل مرة، بدلًا من عدة معاملات تجعل عزل المشكلة أصعب. إعدادات الحجم والجودة في API Hop

لماذا يغيب b64_json من النتيجة، وكيف أقرأ الصور في طلب متدفق؟

مع stream: false، تنتظر نقطة النهاية هذه في API Hop اكتمال التوليد ثم تعيد رابط صورة؛ اقرأ data[0].url. ننصح بالتحقق من وجود الرابط قبل تنزيل الصورة وحفظها. تعيد OpenAI Images API الأصلية بنية صور Base64 مختلفة، فلا يمكن نسخ شيفرة تحليلها مباشرةً. بنية استجابة API Hop · بنية استجابة OpenAI الأصلية

مع stream: true، واصل معالجة SSE وانتظر حدث image_generation.completed واقرأ رابط الصورة منه، واستمر حتى [DONE]. لا تعيد نقطة النهاية jobId أولًا، لذلك لا تستعلم دوريًا من /v1/jobs/{id} عن نتائج الصور. ننصح بالفصل بين حالتي «تم الاتصال» و«تم توليد الصورة». معالجة النتائج في API Hop

لماذا لا ينبغي إعادة المحاولة فور انتهاء المهلة، وكيف أشخّص المشكلة؟

يعني انتهاء المهلة أو إيقاف الانتظار فقط أن العميل لم يواصل انتظار النتيجة؛ ولا يثبت إلغاء الخادم للتوليد. ننصح بفحص السجل المتاح واستخدام الحساب قبل تقرير إعادة الإرسال، لتجنب تكرار الطلبات المدفوعة عندما تكون النتيجة غير واضحة. بعد النجاح، نزّل الصورة إلى تخزينك بدلًا من اعتبار الرابط المعاد موقع تخزين دائمًا. المهل وحفظ الصور في API Hop

للأخطاء الصريحة، ابدأ برمز الحالة: افحص مفتاح API عند 401، والرصيد عند 402، ووجود النموذج أو تفعيله عند 404، وتكرار الطلبات عند 429؛ ولـ 5xx، استخدم الخطأ المحدد لتقييم مشكلات الخدمة أو التوليد. ننصح بالاحتفاظ بوقت الطلب والنموذج والمعاملات وتفاصيل الخطأ. لا تكتفِ بزيادة المهلة أو تطبيق أسلوب إعادة محاولة واحد على كل الأخطاء. رموز أخطاء API Hop

واجهات صور ذات صلة

# GPT Image 2 API

Current page model: `gpt-image-2`

model is required. The requests below use the current page model and its supported protocols.

### Image generation

POST /openai/v1/images/generations

```curl
curl -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","prompt":"{\"prompt\": \"Beautiful young woman with long dark wavy hair, striking eyes and full lips, posing on a wooden stool covered with a large white fluffy fur cushion, sitting with one leg extended high and resting against the wall while the other leg is bent, wearing a light blue oversized button-up shirt as a short dress with several buttons undone, nude strappy high-heeled sandals with ankle strap, one hand touching her raised leg and the other supporting her posture, confident expression looking at the camera, soft natural indoor lighting with gentle shadows, clean minimalist room with light walls and wooden floor, add a graffiti written '\''Keor'\'' in elegant black style on the wall in the backdrop, photorealistic, ultra-detailed skin texture, realistic fabric wrinkles on the shirt and fluffy fur texture, sharp focus, high-resolution glamour photography, 8k resolution\", \"negative_prompt\": \"blurry, low resolution, deformed body, extra limbs, bad anatomy, ugly face, cartoon, anime, overexposed, harsh shadows, text artifacts except '\''Keor'\'' on wall, watermark, other people, different hair color, fully buttoned shirt, plastic skin, distorted proportions\", \"parameters\": {\"style\": \"photorealistic glamour photography\", \"aspect_ratio\": \"9:16\", \"lighting\": \"soft natural indoor daylight\", \"detail_level\": \"ultra high\", \"resolution\": \"8k\", \"model_version\": \"latest photoreal checkpoint\"}, \"seed\": null, \"cfg_scale\": 7.5, \"steps\": 50, \"sampler\": \"DPM++ 2M Karras\"}","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[]}'
```

## API Hop request and response limits

Send JSON to POST /openai/v1/images/generations with model: gpt-image-2 and n: 1. Omit image_urls for text-only generation; reference editing accepts HTTP(S) image URLs or base64 data URIs in image_urls. Multipart uploads, masks and a separate /images/edits route are unsupported. With stream: false, read image URLs from data[].url. With stream: true, handle SSE errors and wait for image_generation.completed and [DONE]. There is no job ID for polling. Check account usage before retrying a disconnected request.

## Family and protocol reference

Full protocol documentation: https://apihop.ai/en/docs/api-reference/OpenAI/gpt-image-2

أمثلة API للنموذج GPT Image 2 والمعلمات المدعومة

البدء السريع بواجهة GPT Image 2 API

gpt-image-2

يلزم model؛ تستخدم هذه الأمثلة معرّف نموذج الصفحة الحالية. تحقق من وصول مفتاح API إلى النموذج عبر GET /v1/models.

توليد الصورPOST /openai/v1/images/generations

curl -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","prompt":"{\"prompt\": \"Beautiful young woman with long dark wavy hair, striking eyes and full lips, posing on a wooden stool covered with a large white fluffy fur cushion, sitting with one leg extended high and resting against the wall while the other leg is bent, wearing a light blue oversized button-up shirt as a short dress with several buttons undone, nude strappy high-heeled sandals with ankle strap, one hand touching her raised leg and the other supporting her posture, confident expression looking at the camera, soft natural indoor lighting with gentle shadows, clean minimalist room with light walls and wooden floor, add a graffiti written '\''Keor'\'' in elegant black style on the wall in the backdrop, photorealistic, ultra-detailed skin texture, realistic fabric wrinkles on the shirt and fluffy fur texture, sharp focus, high-resolution glamour photography, 8k resolution\", \"negative_prompt\": \"blurry, low resolution, deformed body, extra limbs, bad anatomy, ugly face, cartoon, anime, overexposed, harsh shadows, text artifacts except '\''Keor'\'' on wall, watermark, other people, different hair color, fully buttoned shirt, plastic skin, distorted proportions\", \"parameters\": {\"style\": \"photorealistic glamour photography\", \"aspect_ratio\": \"9:16\", \"lighting\": \"soft natural indoor daylight\", \"detail_level\": \"ultra high\", \"resolution\": \"8k\", \"model_version\": \"latest photoreal checkpoint\"}, \"seed\": null, \"cfg_scale\": 7.5, \"steps\": 50, \"sampler\": \"DPM++ 2M Karras\"}","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[]}'

مرجع العائلة والبروتوكول

توليد الصور باستخدام GPT-Image-2

وثائق API الكاملة

POSThttps://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations

GPT Image 2 API لتوليد الصور وتحريرها

أسعار GPT Image 2 API وفوترته

أداة صور GPT Image 2 عبر الإنترنت

إعدادات الصور

نتائج الصور

أمثلة تعليمات GPT Image 2

عملاق في مواجهة عاصفة المحيط

شخصية فانتازيا مظلمة سينمائية

إعلان تجاري لمستحضرات تجميل راقية

إعدادات الصور

نتائج الصور

أمثلة تعليمات GPT Image 2

استبدال الخلفية

تغيير الأسلوب

تغيير لون المنتج

ما هو GPT Image 2

نموذج من OpenAI لتوليد الصور وتحريرها

فهم المتطلبات البصرية من النصوص والصور المرجعية عالية الدقة

أبعاد مرنة ومستويات جودة متعددة

أداة GPT Image 2 عبر الإنترنت وAPI في API Hop

ميزات GPT Image 2 الأساسية ونقاط قوته

النصوص الصينية ومتعددة اللغات: توليد نص الملصق وصورته معًا

التكوين المعقد: معالجة العنصر الرئيسي والتخطيط والقيود التفصيلية معًا

تحرير الصور المرجعية: مواصلة تحسين المواد الحالية

مسودات الواجهات والمقترحات البصرية: مناقشة أفكار المنتجات مبكرًا

الشخصيات ولوحات القصة: إنشاء تسلسل حول الشخصية نفسها

معايير GPT Image 2 وأداؤه

تقييم أعمى للنص إلى صورة: وصول AA High إلى 1172 Elo

تحرير صورة واحدة: وصول Arena Medium إلى 1462 نقطة

سرعة التوليد: تخطيط الانتظار وفق الجودة ونسبة الأبعاد

تكلفة التوليد: أسعار مستويات الجودة داخل النموذج نفسه تختلف كثيرًا

مقارنة GPT Image 2 مع GPT Image 1.5 وNano Banana 2 وGPT Image 2.5 Flare وGPT Image 2.5 Sunburst

مقارنة GPT Image 1.5: ترقية المهام الأكثر احتياجًا لإعادة العمل أولًا

مقارنة Nano Banana 2: مقارنة الجودة مع ميزانيات الدفعات

مقارنة GPT Image 2.5 Flare: يستحق إعادة التقييم للمنتجات ذات تحرير الصور المتكرر

مقارنة GPT Image 2.5 Sunburst: التحرير الدقيق يعطي وزنًا أكبر لحفظ التفاصيل

الأسئلة الشائعة عن GPT Image 2 API

كيف أستدعي GPT Image 2 API عبر API Hop؟

لماذا تسبب إعدادات عدد الصور أو القناع أو الحجم خطأ 400؟

لماذا يغيب b64_json من النتيجة، وكيف أقرأ الصور في طلب متدفق؟

لماذا لا ينبغي إعادة المحاولة فور انتهاء المهلة، وكيف أشخّص المشكلة؟

واجهات صور ذات صلة

GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Sunburst

GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Sunburst

أمثلة API للنموذج GPT Image 2 والمعلمات المدعومة

البدء السريع بواجهة GPT Image 2 API