GPT Image 2.5 Flare टोकन मूल्य और इमेज जनरेशन या संपादन के उदाहरण देखें, जिनमें गुणवत्ता, आउटपुट प्रारूप और संदर्भ इमेज सेटिंग शामिल हैं।
टेक्स्ट इनपुट
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इमेज इनपुट
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कैश किया गया इमेज इनपुट
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इमेज आउटपुट
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उदाहरण पूर्वावलोकन
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"data": [
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}
]
} नीचे की इमेज लिंक की गई OpenAI प्रॉम्प्टिंग गाइड में इस मॉडल से संबद्ध हैं, दर्ज API Hop परिणाम नहीं। दिखाए प्रॉम्प्ट और सेटिंग दोबारा इस्तेमाल योग्य अनुरोध उदाहरण हैं, सत्यापित पुनरुत्पादन पैरामीटर नहीं; अनुकूलित प्रॉम्प्ट पर लेबल है। संपादित इमेज इस्तेमाल करने से पहले इनपुट से ज्यामिति, अक्षरों और अनचाहे बदलावों की तुलना करें।
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.
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उदाहरण पूर्वावलोकन
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} API Hop से 22 अक्टूबर, 2026 को दर्ज किया गया। हर परिणाम नामित मॉडल और मोड का एक अनुरोध है, सफलता दर, गति या प्रोडक्शन गुणवत्ता की गारंटी नहीं। नीचे मॉडल के जवाब अपनी मूल भाषा में हैं।
दृश्य तुलना में सफ़ेद पृष्ठभूमि और मोटे तौर पर सुरक्षित विषय तथा लेआउट दिखते हैं, सतहों और प्रतिबिंबों में छोटे बदलाव हैं। यह पिक्सेल समान अग्रभूमि संपादन नहीं है। गिलास का किनारा, बर्फ़, द्रव का स्तर, नींबू, पत्ती और आधार मूल इमेज से मिलाएँ।
इस प्रतिक्रिया ने मॉडल का नाम दोहराया नहीं। रिकॉर्ड में अनुरोधित सटीक मॉडल और अनुरोध ID सुरक्षित हैं; यह अपस्ट्रीम रूटिंग का स्वतंत्र सत्यापन नहीं करता।
POST /openai/v1/images/generations
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"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.",
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}नीचे की इमेज लिंक की गई OpenAI प्रॉम्प्टिंग गाइड में इस मॉडल से संबद्ध हैं, दर्ज API Hop परिणाम नहीं। दिखाए प्रॉम्प्ट और सेटिंग दोबारा इस्तेमाल योग्य अनुरोध उदाहरण हैं, सत्यापित पुनरुत्पादन पैरामीटर नहीं; अनुकूलित प्रॉम्प्ट पर लेबल है। संपादित इमेज इस्तेमाल करने से पहले इनपुट से ज्यामिति, अक्षरों और अनचाहे बदलावों की तुलना करें।
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.
हम GPT Image 2.5 Flare को रोजमर्रा के चित्र, व्यावसायिक सामग्री और तेज दृश्य संशोधन का AI मॉडल मानते हैं। OpenAI ने 8 सितंबर 2026 को GPT Image 2.5 श्रृंखला के Flare और Sunburst जारी किए। Flare का जोर गति और लागत दक्षता पर है, जबकि Sunburst अधिक विवरण और संपादन सटीकता वाले काम के लिए है।
GPT Image 2 के मुकाबले Flare का मुख्य मूल्य सिर्फ सुंदर चित्र नहीं, बल्कि कम प्रतीक्षा में कई दौर आजमाना है। OpenAI इसे अधिकांश ऐप का डिफ़ॉल्ट विकल्प बताता है और GPT Image 2 से लगभग 50% कम जनरेशन विलंब के साथ बेहतर विवरण, संदर्भ संरक्षण और संपादन का दावा करता है। OpenAI आधिकारिक घोषणा
बार-बार विज्ञापन, सोशल सामग्री, उत्पाद चित्र और प्रोटोटाइप बनाने वालों को पहले Flare जांचना चाहिए। लेकिन हम हर गुणवत्ता माप में इसे GPT Image 2 से बेहतर नहीं मानते। आउटपुट की जरूरत कम सख्त और गति अधिक महत्वपूर्ण हो तो Flare अच्छा विकल्प हो सकता है।
GPT Image 2.5 Flare टेक्स्ट और चित्र इनपुट लेकर नए चित्र बनाता है। लिखित विवरण से दृश्य बना सकता है या मौजूदा फोटो, डिज़ाइन मसौदे और संदर्भ बदल सकता है।
दोनों क्षमताएं अलग वर्कफ़्लो के लिए हैं। नया उत्पाद प्रचार चित्र चाहिए तो विषय, रचना, रोशनी और शैली बताएं। पहले से काफी संतोषजनक चित्र में सिर्फ पृष्ठभूमि, कपड़े या टेक्स्ट बदलना हो तो शुरू से बनाने के बजाय उसी API Hop Images generations एंडपॉइंट में संदर्भ URL दें।
API में Flare की गुणवत्ता सेटिंग low, medium, high, xhigh, max और auto हैं। आकार बदला जा सकता है और आधिकारिक पिक्सेल सीमाओं में लगभग 4K तक चित्र बनते हैं। पारदर्शी पृष्ठभूमि के PNG या WebP भी बना सकता है।
हर काम सीधे max पर रखने के बजाय अंतिम उपयोग के अनुसार गुणवत्ता और आकार चुनें। सामान्य वेबसाइट थंबनेल और सोशल प्रीव्यू medium से शुरू करें; अधिक विवरण वाले मुख्य उत्पाद चित्र में गुणवत्ता धीरे बढ़ाएं।
हमारे अनुसार GPT Image 2.5 Flare का महत्वपूर्ण बदलाव चित्र के न बदलने वाले हिस्सों पर अधिक ध्यान है।
पहले AI संपादन में अक्सर सिर्फ कपड़े का रंग बदलना होता था, लेकिन चेहरा, पृष्ठभूमि या पूरी रचना भी बदल जाती थी। व्यावसायिक डिज़ाइन में इससे पहले स्वीकृत सामग्री फिर जांचनी पड़ती है।
GPT Image 2.5 में OpenAI ने स्थानीय संपादन, संदर्भ के विषय को बचाने और क्रमिक संशोधन सुधारे। आधिकारिक रिलीज़ में Higgsfield AI के उत्पाद प्रमुख Axultan Alimkulov ने बदलाव के दौरान व्यक्ति, रचना और दृश्य पहचान बचाने की Flare क्षमता की खास प्रशंसा की। OpenAI शुरुआती ग्राहक प्रतिक्रिया
यह उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी, वर्चुअल मॉडल और ब्रांड सामग्री में खास उपयोगी है। ई-कॉमर्स टीम उत्पाद का आकार, लोगो और लेबल रखते हुए अलग पृष्ठभूमि के लगातार विज्ञापन बना सकती है।
इसका मतलब हर पिक्सेल बिल्कुल अपरिवर्तित रहना नहीं है। स्पष्ट बताएं कि क्या बदल सकता है और क्या सुरक्षित रहना चाहिए। अंतिम चित्र में खासकर चेहरे, लोगो, पैकिंग और उत्पाद टेक्स्ट जांचें।
API Hop से हम वास्तविक व्यावसायिक काम में GPT Image 2.5 Flare का प्रदर्शन जल्दी समझने में मदद करना चाहते हैं।
साइन इन करें, API कुंजी बनाएं और थोड़ा क्रेडिट जोड़कर ऑनलाइन टूल में चित्र जनरेशन आजमाएं। मूल्यांकन में पहले इंटीग्रेशन कोड या छोटे परीक्षण का निश्चित प्लान जरूरी नहीं। अलग मॉडल प्लेटफॉर्म खाते खुद संभालने की परेशानी भी कम होती है।
GPT Image 2.5 Flare का मुख्य लाभ रचनात्मक प्रयोगों में समय घटाना है।
विज्ञापन और सोशल काम में चित्र तैयार है या नहीं, यह उत्पाद कोण, पृष्ठभूमि रंग, व्यक्ति की मुद्रा और समग्र शैली जैसे विवरणों पर निर्भर है। दिशा स्पष्ट हो तब भी चुनने के लिए कई संस्करण बनाने पड़ते हैं।
OneWave के 8 सितंबर 2026 के वास्तविक API परीक्षण में 1024×1024 और high पर Flare का माध्यिका जनरेशन समय 16.7 सेकंड था, GPT Image 2 का 117.8 सेकंड। इतना अंतर सामग्री बनाने का तरीका बदल सकता है क्योंकि नया विचार आजमाने में बहुत कम इंतजार है। OneWave वास्तविक परीक्षण
बहुत विज्ञापन विकल्प चाहिए हों तो खोज चरण में Flare से कई पृष्ठभूमि, कैमरा और शैली दिशाएं तैयार करें, फिर आगे सुधारने वाले चुनें।
गति गुणवत्ता समीक्षा की जगह नहीं ले सकती। उत्पाद विवरण, ब्रांड तत्व और इंसानी विवरण जांचें। तेज जनरेशन के कारण अंतिम मानवीय समीक्षा न छोड़ें।
GPT Image 2.5 Flare उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी, जीवनशैली और वास्तविक लगने वाली सामग्री के लिए उपयुक्त है। OpenAI नई श्रृंखला में प्राकृतिक रोशनी, सतह बनावट और संदर्भ सटीकता सुधार पर जोर देता है। सामान्य उपयोगकर्ता के लिए ये स्पष्ट सुधार हैं।
एक ग्राहक Flare से पहले प्रयास के पोर्ट्रेट से बिना और संपादन संतुष्ट था। उसे रोशनी और सामग्री का चित्रण सबसे आश्चर्यजनक लगा।
हर उपयोगकर्ता को आदर्श परिणाम नहीं मिलता। जरूरी विवरण स्पष्ट बताएं। कॉफी ब्रांड का उत्पाद चित्र बनवाते समय सिर्फ "उच्च गुणवत्ता का कॉफी विज्ञापन" न कहें; पैकिंग संदर्भ देकर अनुपात, लोगो, लेबल और ब्रांड रंग बनाए रखने की शर्त दें।
ग्राहक प्रतिक्रिया में रोजमर्रा के काम में शुरू से बनाने से अधिक संपादन है; वर्तमान अनुपात करीब 3:1 है।
विज्ञापन की रचना और पात्र पहले से तैयार हों, लेकिन ग्राहक कपड़े का दूसरा रंग या नई उत्पाद पृष्ठभूमि चाहता हो। आदर्श परिणाम में सिर्फ निर्दिष्ट हिस्सा बदले और बाकी स्वीकृत विवरण समान रहें।
Genflick ने 8 सितंबर 2026 को पात्र के सरसों-पीले स्कार्फ को कोबाल्ट नीला करने और चेहरा, चश्मा, मुद्रा व पृष्ठभूमि बचाने का स्वतंत्र परीक्षण किया। समान कैनवास अनुपात पर Flare के medium और high दोनों नमूनों ने बदलाव करके बाकी मुख्य दृश्य तत्व रखे। Genflick संपादन परीक्षण
लेकिन यह दृश्य समानता है, संपादन क्षेत्र के बाहर बिल्कुल वही पिक्सेल नहीं।
सामान्य उत्पाद चित्र, पोस्टर संशोधन और कपड़े बदलने में पहले Flare आजमाएं। ब्रांड लोगो, जटिल उत्पाद संरचना या मूल चित्र सख्ती से बचाने वाली सामग्री में Sunburst और जांचें या पारंपरिक संपादन टूल से सूक्ष्म सुधार करें।
कई संदर्भों की क्षमता छोटे नाटक के स्टोरीबोर्ड, कॉमिक पात्र, उत्पाद संयोजन और ब्रांड दृश्य निर्माण में उपयोगी है।
मान लें दो पात्रों की संदर्भ शीट और निश्चित दृश्य की पृष्ठभूमि तैयार है। अब उन्हीं कपड़ों और विशेषताओं के साथ दोनों को उसी दृश्य में कोई क्रिया करनी है।
एक एनिमेटेड-कॉमिक ग्राहक ने कुल तीन संदर्भ दिए: दो पात्र और एक दृश्य। उसने एक पात्र को दूसरे को कप देते दिखाने को कहा। दिखाए medium और high परिणामों में Flare ने मुख्य पात्र विशेषताएं, कपड़े और परिवेश रखते हुए स्थान व क्रिया सही रखी। इससे हमें लगता है कि कुछ क्रमिक दृश्य सामग्री के पूर्व-निर्माण में Flare उपयोगी है।
पुराने AI मॉडल सुंदर पोस्टर बनाते थे, लेकिन सटीक टेक्स्ट, तारीख या कीमत में वर्तनी और संख्या की त्रुटियां आम थीं।
ई-कॉमर्स ग्राहकों के जूते-कपड़ों के वास्तविक पोस्टर परीक्षण में Flare ने बताए शीर्षक, उपशीर्षक और कीमतें सही बनाईं। इससे इस क्षेत्र के व्यावहारिक डिज़ाइन में GPT Image 2.5 Flare की उपयोगिता दिखती है।
टेक्स्ट के अलावा पारदर्शी पृष्ठभूमि उपयोगी है। OpenAI रिलीज़ सामग्री में Manus मूल्यांकन टीम ने Flare की पारदर्शी पृष्ठभूमि सुधार की प्रशंसा की।
कार्यक्रम पोस्टर मसौदे, उत्पाद स्टिकर, वेबसाइट चित्र, सोशल कार्ड और सरल आइकन में Flare इस्तेमाल करें। पारदर्शी चित्र में त्रुटि से बचने के लिए AI से आउटपुट फ़ाइल का Alpha चैनल जांचने वाला टूल बना सकते हैं।
इस भाग में मुख्यतः OpenAI आधिकारिक सामग्री तथा OneWave, Genflick, HummingBytes, IMG.LY और Fuser के प्रकाशित परीक्षण लिए हैं।
अलग परीक्षणों के रिज़ॉल्यूशन, गुणवत्ता, प्रॉम्प्ट और वातावरण समान नहीं हैं। इसलिए मुख्य शर्तें रखते हैं और विभिन्न स्रोतों को एक रैंकिंग में सीधे नहीं मिलाते।
OneWave के 8 सितंबर 2026 के स्वतंत्र परीक्षण में तीन मॉडल को एक प्रॉम्प्ट, 1024×1024 रिज़ॉल्यूशन और high गुणवत्ता दी गई। हर मॉडल के 9 जनरेशन परीक्षण हुए।
परिणाम ये थे:
| मॉडल | माध्यिका जनरेशन समय | प्रति चित्र खर्च |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3 सेकंड | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8 सेकंड | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7 सेकंड | $0.0532 |
इस सेट में Flare, GPT Image 2 से लगभग 7 गुना तेज था। HummingBytes ने भी समान रुझान देखा: उसके 19 high जनरेशन में Flare औसतन लगभग 25.1 सेकंड और GPT Image 2, 128.4 सेकंड था। वास्तविक समय अलग था, लेकिन दोनों स्वतंत्र परीक्षण में Flare का स्पष्ट गति लाभ था। OneWave परीक्षण · HummingBytes परीक्षण
AI चित्र वेबसाइट, मार्केटिंग टूल या ई-कॉमर्स जनरेटर में बार-बार अलग प्रॉम्प्ट चाहिए हों, तो Flare पहले जांचें।
निश्चित प्रतिक्रिया समय का वादा करने वाली ऑनलाइन सेवा में औसत के साथ P95 और P99 विलंब मापें तथा उचित टाइमआउट व दोबारा प्रयास रखें। परीक्षण के 16.7 सेकंड को स्थिर सेवा समय न मानें।
सेकंड · कम बेहतर है
स्वतंत्र टेस्ट परिणाम, गारंटीकृत उत्तर समय नहीं। अलग HummingBytes टेस्ट से न मिलाएँ।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
सेकंड · कम बेहतर है
अनुमानित औसत, माध्यिका नहीं। अलग स्थितियों वाला अलग टेस्ट है।
स्रोत: HummingBytes · शून्य से शुरू पैमाना
Flare का दूसरा लाभ जनरेशन खर्च है।
OpenAI आधिकारिक API के अनुसार GPT Image 2.5 Flare की सामान्य प्रसंस्करण दरें हैं:
| टोकन प्रकार | प्रति दस लाख टोकन कीमत |
|---|---|
| टेक्स्ट इनपुट | $5.00 |
| कैश किया टेक्स्ट इनपुट | $1.25 |
| चित्र इनपुट | $8.00 |
| कैश किया चित्र इनपुट | $2.00 |
| चित्र आउटपुट | $30.00 |
Flare और GPT Image 2 की प्रति टोकन दरें समान हैं। वास्तविक चित्र खर्च का अंतर मुख्यतः जनरेशन में टोकन खपत से है, इकाई दर कम होने से नहीं। OpenAI Flare कीमतें
OneWave में समान प्रॉम्प्ट, रिज़ॉल्यूशन और high पर Flare प्रति चित्र $0.0532 और GPT Image 2, $0.2112 था। Flare का वास्तविक खर्च पुराने संस्करण का लगभग चौथाई था।
बड़े पैमाने पर चित्र बनाने वाले SaaS के लिए यह महत्वपूर्ण है। AI मार्केटिंग टूल में प्रॉम्प्ट बदलकर कई उम्मीदवार और अंतिम चित्र चुनने पर प्रति चित्र कम खर्च सीधे पूरे उत्पाद के सकल मार्जिन को प्रभावित करता है।
औपचारिक इंटीग्रेशन से पहले medium, high और xhigh पर गुणवत्ता व टोकन खपत अलग जांचें और उपयोगकर्ता को स्वीकार्य सबसे कम स्तर खोजें।
USD प्रति चित्र · कम बेहतर है
इस टेस्ट की प्रति चित्र लागत, प्रति दस लाख टोकन कीमत या API Hop कीमत नहीं।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
चित्र के भीतर टेक्स्ट की शुद्धता व्यावसायिक डिज़ाइन में AI मॉडल की उपयोगिता का महत्वपूर्ण माप है।
OneWave ने तीन मॉडलों से 24 निर्दिष्ट टेक्स्ट मद वाली कीमत तुलना तालिका बनवाई, जिसमें संख्याएं, दशमलव, कीमतें और खास स्ट्रिंग थीं।
GPT Image 2 और GPT Image 2.5 Flare ने सभी 24 सही बनाए, जबकि GPT Image 1 ने सिर्फ 19।
कुछ ई-कॉमर्स उपयोगकर्ताओं ने हाल में ई-कॉमर्स बैनर, उत्पाद विवरण चित्र और उत्पाद पुस्तिका की तीन कार्य तुलना की। Flare ने तीनों चित्रों में मांगे सभी 583 अक्षर सही बनाए।
ये परिणाम बताते हैं कि Flare कार्यक्रम पोस्टर, मेनू, पैकिंग अवधारणा और व्याख्यात्मक टेक्स्ट वाली सोशल सामग्री जैसे कई काम संभाल सकता है।
सामान्य प्रचार पोस्टर का पहला मसौदा Flare से बनाएं। टेक्स्ट की शर्तें सख्त हों तो उससे सिर्फ पृष्ठभूमि और दृश्य बनाकर अंतिम टेक्स्ट प्रोग्राम आधारित लेआउट टूल से जोड़ना सामान्यतः अधिक भरोसेमंद है।
सही पाठ आइटम · अधिक बेहतर है
एक कार्य, समग्र सटीकता दर नहीं। 583 अक्षरों का अलग ग्राहक टेस्ट शामिल नहीं।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
व्यावसायिक डिज़ाइन का प्रॉम्प्ट सिर्फ विषय नहीं बताता; कई शर्तें एक साथ पूरी करनी होती हैं।
OneWave ने लगभग 1253 अक्षर का जटिल प्रॉम्प्ट बनाया, जिसमें वस्तु संख्या, क्रम, टेक्स्ट स्थान, रोशनी दिशा और निषिद्ध तत्व जैसी 8 जांच योग्य शर्तें थीं।
इस परीक्षण में:
| मॉडल | पूरी शर्तें |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
इस काम में Flare ने वस्तुएं समझने के साथ स्थान संबंध और निषेध शर्तें भी संभालीं। OneWave जटिल प्रॉम्प्ट परीक्षण
लेकिन यह सफलता कलात्मक शैली पर पूरे नियंत्रण से अलग है।
एक ग्राहक के नौ-पैनल स्टोरीबोर्ड में GPT Image 2 से Flare पर जाने के बाद उसी प्रॉम्प्ट ने एक प्रयास में नौ फ्रेम बनाए, मुख्य पात्र विशेषताएं रखीं और शॉट क्रम लगभग माना। लेकिन चित्रण शैली मांगने पर भी परिणाम स्पष्ट रूप से वास्तविक सिनेमाई फोटो की ओर था।
दृश्य संरचना समझने का मतलब हर शैली निर्देश सख्ती से मानना नहीं है। विषय, स्थान, संख्या, टेक्स्ट और अपरिवर्तित सामग्री अलग बताने वाले संरचित प्रॉम्प्ट सामान्य अनियोजित विवरण से अधिक स्थिर परिणाम देते हैं।
कॉमिक, ब्रांड चित्र या एनीमेशन स्टोरीबोर्ड में समान शैली खास जरूरी हो, तो संदर्भ चित्र जोड़कर नियंत्रण बढ़ाएं।
पूरी हुई शर्तें · अधिक बेहतर है
कार्य-विशिष्ट परिणाम कलात्मक शैली पर पूरा नियंत्रण स्थापित नहीं करते।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
OpenAI सटीक संपादन को GPT Image 2.5 का मुख्य सुधार बताता है, लेकिन परिणाम और गति अलग जांचनी चाहिए।
OneWave ने एक ही स्रोत चित्र से ये संपादन परिणाम पाए:
| मॉडल | माध्यिका संपादन समय | प्रति संपादन खर्च |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7 सेकंड | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3 सेकंड | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0 सेकंड | $0.0143 |
यहां Flare, GPT Image 2 से तेज नहीं, थोड़ा धीमा था और खर्च समान था।
दूसरी ओर Genflick के Flare और Sunburst स्कार्फ रंग परीक्षण में दोनों ने मुख्य पात्र विशेषताएं और मूल अनुपात रखते हुए स्थानीय रंग बदला। पारदर्शी चायदानी आइकन परीक्षण ने Flare के PNG में वास्तविक Alpha चैनल भी पुष्ट किया। OneWave संपादन प्रदर्शन · Genflick संपादन और पारदर्शिता परीक्षण
मुख्य व्यवसाय शुरू से चित्र बनाता हो तो Flare अपग्रेड अधिक मूल्यवान है। मुख्यतः मौजूदा चित्र में लगातार संपादन हो तो सिर्फ नया संस्करण आने से तुरंत बदलना जरूरी नहीं।
GPT Image 2 जरूरतें पूरी करता हो तो रखें। Flare स्पष्ट रूप से गलत बदलाव और मानवीय सुधार घटाए तभी उसका उपयोग बढ़ाएं।
सेकंड · कम बेहतर है
इस संपादन टेस्ट में Flare, GPT Image 2 से थोड़ा धीमा था।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
USD प्रति संपादन · कम बेहतर है
इस टेस्ट में Flare और GPT Image 2 की लागत समान थी। ये API Hop कीमतें नहीं।
स्रोत: OneWave · शून्य से शुरू पैमाना
GPT Image 2 के मुकाबले GPT Image 2.5 Flare का मुख्य लाभ करीब गुणवत्ता के चित्र कम समय और टोकन खर्च में बनाना है।
OneWave के समान शर्तों में Flare माध्यिका 16.7 सेकंड, GPT Image 2, 117.8 सेकंड; प्रति चित्र खर्च क्रमशः $0.0532 और $0.2112 था।
इन आंकड़ों से बार-बार जनरेशन वाले नए प्रोजेक्ट में पहले Flare चुनने की ओर हमारा झुकाव है।
लेकिन मौजूदा चित्र संपादन में GPT Image 2 की माध्यिका थोड़ी कम और दोनों का खर्च समान था। Flare की गति बढ़त हर संपादन पर लागू नहीं है। OneWave तुलना
GPT Image 2 से टेक्स्ट-से-चित्र उत्पाद बनाते हैं तो Flare माइग्रेशन पहले जांचें। मुख्य काम फोटो बदलाव, पृष्ठभूमि या स्थानीय संपादन हो तो पहले सफलता दर और विषय संरक्षण तुलना करें।
नए प्रोजेक्ट की डिफ़ॉल्ट सूची में Flare पहले रखें, क्योंकि गति और खर्च में उसका व्यावहारिक लाभ अधिक स्पष्ट है।
GPT Image 2.5 Flare और Sunburst एक परिवार के हैं, लेकिन बिल्कुल समान काम के लिए नहीं।
OpenAI के अनुसार Flare गति-प्रधान छोटा मॉडल है, Sunburst गुणवत्ता और संपादन सटीकता पर अधिक ध्यान देने वाला आधार मॉडल।
HummingBytes के 19 high जनरेशन में Flare औसतन लगभग 25.1 सेकंड और Sunburst 36.3 सेकंड था। इस सेट में Flare स्पष्ट तेज था। HummingBytes वास्तविक तुलना
OneWave के जटिल प्रॉम्प्ट में दोनों ने सभी 8 शर्तें पूरी कीं। Genflick के कुछ सरल पोस्टर और स्थानीय रंग परीक्षणों में Sunburst पर जाने से पूर्णता दर का स्पष्ट लाभ नहीं था।
गुणवत्ता पहले से पर्याप्त हो तो Sunburst स्पष्ट अतिरिक्त लाभ के बिना सिर्फ प्रतीक्षा बढ़ा सकता है।
दो चरण रखें: पहले Flare से जल्दी अलग रचनात्मक संस्करण, फिर रचना और शैली तय होने पर Sunburst से उच्च सटीकता के संशोधन।
विज्ञापन टूल Flare से दस अवधारणा चित्र और Sunburst से चुने अंतिम चित्र के विवरण सुधार सकता है। इससे दक्षता और गुणवत्ता संतुलित होती हैं।
Google Nano Banana 2.1 को Flare के साथ जांचना उपयोगी है।
Fuser ने 6 अक्टूबर 2026 को पांच कार्यों में Nano Banana 2.1 और GPT Image 2.5 Flare का वास्तविक परीक्षण किया।
Nano Banana 2.1 ने उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी में मांगी पृष्ठभूमि और छाया बेहतर संभाली। Flare पात्र संगति, कुछ वास्तविक दृश्यों और उत्पाद पृष्ठभूमि संपादन में आगे था। पोस्टर टेक्स्ट में दोनों ने मांगी सामग्री सही बनाई। Fuser दोनों मॉडलों का परीक्षण
ये परिणाम बताते हैं कि चित्र मॉडल की ताकत विशिष्ट काम से कितनी जुड़ी है।
कई नए दृश्यों में वर्चुअल पात्र का चेहरा और कपड़े बनाए रखने हों तो Flare पहले जांचें।
मुख्य काम उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी, प्रदर्शन और ई-कॉमर्स मुख्य चित्र हो तो Nano Banana 2.1 भी जांचें, खासकर उत्पाद ज्यामिति, सामग्री और रोशनी की सटीकता।
व्यावसायिक इंटीग्रेशन में अपने उत्पाद संदर्भ से समान लक्ष्य रिज़ॉल्यूशन पर हर मॉडल के कई चित्र बनाएं। पहले प्रयास की सफलता, अंतिम उपयोगी दर और प्रति स्वीकार्य चित्र वास्तविक खर्च से चुनाव करें।
FLUX.3 Image भी Flare के साथ खासकर संपादन और ब्रांड सामग्री में तुलना योग्य है।
Fuser ने 2 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित परीक्षण में तीन टेक्स्ट और दो स्थानीय संपादन कार्यों से दोनों की तुलना की।
टेक्स्ट में FLUX.3 Image और GPT Image 2.5 Flare दोनों ने सभी 583 अक्षर सही बनाए; स्पष्ट अंतर नहीं दिखा।
लेकिन FLUX.3 Image का स्थानीय संपादन प्रदर्शन ध्यान देने योग्य है।
कैफे फोटो में कागजी कप को मग से बदलते समय निर्दिष्ट क्षेत्र के बाहर निर्धारित सहनशीलता से अधिक बदले पिक्सेल Flare में 7.7% और FLUX.3 Image में सिर्फ 0.4% थे। पोस्टर की तारीख बदलने पर गैर-लक्षित क्षेत्र बदलाव क्रमशः 25.0% और 12.9% थे। Fuser FLUX.3 Image वास्तविक तुलना
Flare के स्थानीय संपादन सुधार के बावजूद मूल चित्र सख्ती से बचाने वाली कुछ स्थितियों में FLUX.3 Image का लाभ हो सकता है।
सामान्य चित्र जनरेशन, विज्ञापन विचार और तेज डिज़ाइन टूल में Flare पहले देखें। तैयार पोस्टर, उत्पाद फोटो या ब्रांड चित्र में बहुत छोटा बदलाव और बाकी यथासंभव समान चाहिए तो FLUX.3 Image को प्राथमिक तुलना मॉडल रखें।
दूसरे मामले में सुंदर चित्र से ज्यादा जरूरी है कि सिर्फ निर्दिष्ट क्षेत्र सटीक बदले और पहले स्वीकृत सामग्री न बिगड़े।
सर्वर के लिए API Hop API कुंजी बनाएँ, फिर इस पेज पर दिखाई मॉडल ID और prompt के साथ POST /openai/v1/images/generations पर JSON भेजें। नई इमेज बनाते समय image_urls न दें। भेजने से पहले मॉडल का वर्तमान मूल्य जाँचें; जनरेशन सशुल्क है, मुफ़्त कनेक्शन परीक्षण नहीं।
चुना मॉडल, संपादन प्रॉम्प्ट और image_urls को POST /openai/v1/images/generations पर भेजें। अधिकतम 16 सार्वजनिक रूप से पहुँच योग्य HTTP(S) इमेज URL दें। यह API Hop एंडपॉइंट जनरेशन और संदर्भ इमेज संपादन दोनों के लिए JSON इस्तेमाल करता है। वर्तमान सार्वजनिक अनुबंध में multipart अपलोड, base64 डेटा URI, mask या अलग /images/edits रूट समर्थित नहीं है। बताएँ कि क्या बदलना है और कौन से विवरण सुरक्षित रखने हैं, फिर हर परिणाम की समीक्षा करें। आगे संपादन के लिए पिछला परिणाम संदर्भ URL के रूप में फिर भेजें; यह एंडपॉइंट बातचीत का इतिहास नहीं रखता।
stream: false होने पर API Hop पूरा होने तक प्रतीक्षा करता है और उपलब्ध उपयोग जानकारी के साथ data[].url में इमेज URL लौटाता है। परिणाम पढ़ने से पहले HTTP स्थिति और प्रतिक्रिया बॉडी जाँचें। अपस्ट्रीम Base64 प्रतिक्रिया पार्सर के बजाय इस एंडपॉइंट के दस्तावेज़ में दिया प्रतिक्रिया प्रारूप इस्तेमाल करें। एप्लिकेशन को लंबे समय तक पहुँच चाहिए तो तैयार इमेज अपने स्टोरेज में डाउनलोड करें।
stream: true होने पर image_generation.completed और [DONE] तक SSE घटनाएँ पढ़ें तथा त्रुटि घटनाएँ सँभालें। आंशिक इमेज पूर्वावलोकन की गारंटी नहीं है। यह Images generations एंडपॉइंट पोलिंग के लिए कार्य ID नहीं लौटाता। पूरा होने से पहले कनेक्शन समाप्त हो जाए तो उपलब्ध अनुरोध ID रखें और दूसरा संभावित सशुल्क जनरेशन भेजने से पहले अनुरोध रिकॉर्ड तथा खाते का उपयोग जाँचें। क्लाइंट कनेक्शन टूटना जनरेशन रद्द होने का प्रमाण नहीं है।
gpt-image-2.5-flaremodel आवश्यक है; ये उदाहरण वर्तमान पेज की मॉडल ID इस्तेमाल करते हैं। GET /v1/models से अपनी API कुंजी की मॉडल पहुँच जाँचें।
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"}'सर्वर के लिए API Hop API कुंजी बनाएँ, फिर इस पेज पर दिखाई मॉडल ID और prompt के साथ POST /openai/v1/images/generations पर JSON भेजें। नई इमेज बनाते समय image_urls न दें। भेजने से पहले मॉडल का वर्तमान मूल्य जाँचें; जनरेशन सशुल्क है, मुफ़्त कनेक्शन परीक्षण नहीं।
चुना मॉडल, संपादन प्रॉम्प्ट और image_urls को POST /openai/v1/images/generations पर भेजें। अधिकतम 16 सार्वजनिक रूप से पहुँच योग्य HTTP(S) इमेज URL दें। यह API Hop एंडपॉइंट जनरेशन और संदर्भ इमेज संपादन दोनों के लिए JSON इस्तेमाल करता है। वर्तमान सार्वजनिक अनुबंध में multipart अपलोड, base64 डेटा URI, mask या अलग /images/edits रूट समर्थित नहीं है। बताएँ कि क्या बदलना है और कौन से विवरण सुरक्षित रखने हैं, फिर हर परिणाम की समीक्षा करें। आगे संपादन के लिए पिछला परिणाम संदर्भ URL के रूप में फिर भेजें; यह एंडपॉइंट बातचीत का इतिहास नहीं रखता।
stream: false होने पर API Hop पूरा होने तक प्रतीक्षा करता है और उपलब्ध उपयोग जानकारी के साथ data[].url में इमेज URL लौटाता है। परिणाम पढ़ने से पहले HTTP स्थिति और प्रतिक्रिया बॉडी जाँचें। अपस्ट्रीम Base64 प्रतिक्रिया पार्सर के बजाय इस एंडपॉइंट के दस्तावेज़ में दिया प्रतिक्रिया प्रारूप इस्तेमाल करें। एप्लिकेशन को लंबे समय तक पहुँच चाहिए तो तैयार इमेज अपने स्टोरेज में डाउनलोड करें।
stream: true होने पर image_generation.completed और [DONE] तक SSE घटनाएँ पढ़ें तथा त्रुटि घटनाएँ सँभालें। आंशिक इमेज पूर्वावलोकन की गारंटी नहीं है। यह Images generations एंडपॉइंट पोलिंग के लिए कार्य ID नहीं लौटाता। पूरा होने से पहले कनेक्शन समाप्त हो जाए तो उपलब्ध अनुरोध ID रखें और दूसरा संभावित सशुल्क जनरेशन भेजने से पहले अनुरोध रिकॉर्ड तथा खाते का उपयोग जाँचें। क्लाइंट कनेक्शन टूटना जनरेशन रद्द होने का प्रमाण नहीं है।
मॉडल समूह और प्रोटोकॉल संदर्भ
GPT Image 2.5 चित्र मॉडल
पूरे API दस्तावेज़Flare से चित्र बनाएँ या Sunburst से संदर्भ चित्र संपादित करें।
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations