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।
प्रॉम्प्ट देखें
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.
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।
पूरा अनुरोध और इनपुट
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
"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
}
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।
प्रॉम्प्ट देखें
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.
उच्च सटीकता के चित्र जनरेशन और संपादन के लिए OpenAI का प्रमुख मॉडल
GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI का 8 सितंबर 2026 को जारी चित्र जनरेशन और संपादन मॉडल है। GPT Image 2.5 परिवार में इसका जोर गुणवत्ता और संपादन सटीकता पर अधिक है।
Sunburst का सबसे बड़ा बदलाव सिर्फ अधिक परिष्कृत चित्र नहीं, बल्कि उपयोगकर्ता क्या बदलना और क्या बचाना चाहता है, इसे बेहतर समझना है।
उत्पाद विज्ञापन में शायद सिर्फ कोण, पृष्ठभूमि रोशनी या एक टेक्स्ट बदलना हो, उत्पाद का रूप या पूरी रचना नहीं। Sunburst ऐसे सटीक नियंत्रण वाले काम के लिए अनुकूलित है।
OpenAI इसे उन्नत रचनात्मक काम और बारीक संपादन के लिए रखता है। उसी परिवार के Flare से तुलना में यह आउटपुट सटीकता के लिए अधिक समय देता है।
व्यावसायिक फ़ोटोग्राफ़ी, विज्ञापन और ब्रांड सामग्री जैसे उच्च गुणवत्ता के अंतिम चित्र मुख्य हों तो Sunburst पहले जांचें। सिर्फ बहुत चित्र जल्दी बनाने हों तो Flare बेहतर हो सकता है।
टेक्स्ट-से-चित्र, संदर्भ संपादन और कई चित्र जोड़ने वाला दृश्य मॉडल
GPT Image 2.5 Sunburst सिर्फ टेक्स्ट-से-चित्र नहीं है। मौजूदा चित्र और टेक्स्ट से संपादन, शैली बदलना और कई संदर्भ जोड़ना भी कर सकता है।
यह अकेले टेक्स्ट-से-चित्र से वास्तविक डिज़ाइन के अधिक करीब है, क्योंकि उपयोगकर्ता पहले चित्र से पूरी तरह संतुष्ट नहीं होते और विवरण सुधारते रहते हैं।
पात्र, कमरे की पृष्ठभूमि और कपड़ों का संदर्भ अपलोड करके निर्दिष्ट स्थान व संबंध के साथ नया दृश्य बनाने को कह सकते हैं।
Genflick के सितंबर 2026 परीक्षण में GPT Image 2.5 परिवार ने तीन संदर्भ वाला पात्र-दृश्य संयोजन सफल किया और कपड़े, पृष्ठभूमि विशेषताएं तथा बाएं-दाएं स्थान बनाए रखे।
इसका मतलब जटिल संयोजन कभी गलत नहीं होगा, ऐसा नहीं। उत्पाद रूप, पात्र पहचान या ब्रांड लोगो में साफ मूल चित्र दें और बचाने वाली विशेषताएं स्पष्ट बताएं।
GPT Image 2.5 Sunburst की छह गुणवत्ता सेटिंग हैं: low, medium, high, xhigh, max और auto; डिफ़ॉल्ट auto है।
आधिकारिक सुझाए रिज़ॉल्यूशन 1024x1024, 1536x1024 और 1024x1536 हैं। आकार की शर्तें पूरी करने वाले कस्टम रिज़ॉल्यूशन भी हैं। लगभग 4K पैमाने के पिक्सेल तक आउटपुट है, हालांकि ऊंचे रिज़ॉल्यूशन में प्रयोगात्मक सीमाएं हैं।
गुणवत्ता सेटिंग का मुख्य लाभ हर काम में max रखने के बजाय जरूरत के अनुसार खर्च नियंत्रण है। दूसरे मॉडलों की चर्चा में भी हमने कहा है कि सबसे ऊंची तर्क सेटिंग जरूरी नहीं सबसे अच्छा परिणाम दे।
सामान्य वेबसाइट लेख चित्र में medium या high पर्याप्त हो सकता है। उत्पाद विवरण दिखाने वाले व्यावसायिक चित्र में xhigh और max और जांचें।
ऊंची गुणवत्ता से हर जरूरत बेहतर पूरी नहीं होती। कुछ वास्तविक परीक्षण में ऊंची सेटिंग ने बिना मांगी सजावट जोड़ दी।
पहले कम खर्च की सेटिंग में रचना और सामग्री तय करें, फिर अंतिम सामग्री की गुणवत्ता बढ़ाएं। यह अधिक उचित तरीका है।
API Hop का GPT Image 2.5 Sunburst ऑनलाइन टूल और API
API Hop से API जोड़ने में पहले बहुत समय लगाने के बजाय वास्तविक व्यावसायिक काम में GPT Image 2.5 Sunburst जल्दी आजमा सकते हैं।
साइन इन करें, API कुंजी बनाएं और थोड़ा क्रेडिट जोड़कर ऑनलाइन मूल्यांकन शुरू करें। पहले API कोड या छोटे परीक्षण का निश्चित प्लान जरूरी नहीं और अलग मॉडल खाते संभालने की परेशानी भी कम है।
GPT Image 2.5 Sunburst की मुख्य सुविधाएं और मजबूत क्षेत्र
सटीक संपादन: निर्दिष्ट सामग्री बदलना और बाकी यथासंभव बचाना
सटीक संपादन GPT Image 2.5 Sunburst की सबसे ध्यान देने योग्य क्षमता है।
पुराने चित्र मॉडलों में छोटा विवरण बदलने पर चेहरा, उत्पाद का आकार या पूरी पृष्ठभूमि बदल जाना आम समस्या थी।
Sunburst इसी के लिए अनुकूलित है। OpenAI जटिल विषय और पृष्ठभूमि में स्थानीय संपादन करते हुए मूल विषय, रचना और ब्रांड तत्व बचाने पर जोर देता है।
एक ई-कॉमर्स ग्राहक ने Sunburst और Flare को समान उत्पाद प्रॉम्प्ट तथा कई गुणवत्ता स्तरों पर तुलना किया। Sunburst ने उत्पाद दृष्टिकोण, परावर्तन और रचना अधिक स्थिर रखी, जबकि Flare अलग सेटिंग में चित्र दोबारा बदलता था।
यह ई-कॉमर्स उत्पाद चित्र, विज्ञापन सामग्री और मौजूदा डिज़ाइन के स्थानीय बदलाव में उपयोगी है।
पात्र और संदर्भ संगति: निरंतर रचनात्मक काम और पात्र सामग्री
AI से कॉमिक, कहानी चित्र और मार्केटिंग बनाने वालों के लिए पात्र संगति हमेशा महत्वपूर्ण है।
हम देखते हैं कि Sunburst मुद्रा, कपड़े या पृष्ठभूमि बदलते हुए चेहरे की संरचना, बाल, सामान और दृश्य शैली जैसी मुख्य विशेषताएं बचाता है या नहीं।
रिलीज़ में OpenAI ने संदर्भ पात्र को अलग दृश्यों में रखने, रूप बदलने और लगातार संपादन की क्षमता दिखाई।
एक छोटे नाटक के ग्राहक ने बताया कि पहले असंतोषजनक प्रॉम्प्ट Sunburst API में स्पष्ट बेहतर हुए, खासकर पात्र संगति और चित्र गुणवत्ता।
Sunburst एक पात्र के कई प्रचार चित्र, क्रमिक कहानी चित्र और समान दृश्य पहचान वाली ब्रांड पात्र सामग्री के लिए उपयुक्त है।
पहले स्वीकृत पात्र संदर्भ बनाएं, फिर उससे अलग दृश्य। अंतिम चित्र बनाने से पहले आधार पात्र की संगति तय करने से परिणाम बेहतर होंगे।
व्यावसायिक फ़ोटोग्राफ़ी: स्वाभाविक रोशनी, सामग्री और उत्पाद विवरण
व्यावसायिक उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी Sunburst का दूसरा महत्वपूर्ण उपयोग है।
GPT Image 2.5 में OpenAI ने प्राकृतिक रोशनी, सामग्री बनावट और संदर्भ विवरण सुरक्षित रखना सुधारा। Sunburst उच्च गुणवत्ता के अंतिम दृश्य पर और जोर देता है।
एक ई-कॉमर्स ग्राहक त्वचा देखभाल उत्पाद का प्रचार बना रहा था। उसने Sunburst में संदर्भ देकर अलग पृष्ठभूमियां मांगीं और बोतल के अनुपात, पैकिंग रंग तथा लोगो अपरिवर्तित रखने को कहा। वह परिणामों से बहुत संतुष्ट था।
लेकिन व्यावसायिक फोटो सिर्फ आकर्षण से नहीं आंकी जाती। Everypixel ने सितंबर 2026 में 48 व्यावसायिक दृश्य का गुमनाम परीक्षण किया। Qwen Image 2 के मुकाबले Sunburst की फोटो-जैसी वास्तविकता की पसंद 69.0% थी। GPT Image 2 के मुकाबले सिर्फ 52.7% और विश्वास अंतराल में 50% शामिल था, इसलिए स्पष्ट वास्तविकता बढ़त नहीं मानी जा सकती।
यह उपयोगी संदर्भ है। Sunburst की ताकत हर चित्र को स्पष्ट अधिक वास्तविक बनाने के बजाय निर्देश पालन और संपादन नियंत्रण हो सकती है।
ई-कॉमर्स में उत्पाद आकार, पैकिंग टेक्स्ट, विश्वसनीय रोशनी-छाया और पृष्ठभूमि अलग जांचें। वास्तविक उत्पाद का प्रदर्शन से मेल जरूरी है; अंतर ब्रांड पर भरोसा घटा सकता है।
टेक्स्ट और जटिल लेआउट: पोस्टर, इन्फोग्राफ़िक और उत्पाद दृश्य
विज्ञापन और मार्केटिंग में मॉडल को चित्र के साथ टेक्स्ट, संख्या और लेआउट भी सही संभालना होता है।
Sunburst इस क्षेत्र में काफी व्यावहारिक उपयोगिता रखता है।
कई ग्राहकों ने पोस्टर और नौ-पैनल स्टोरीबोर्ड जैसे विशिष्ट कामों में संतोषजनक परिणाम, कम संशोधन और कभी पहले प्रयास में सफलता बताई।
इन विशिष्ट अनुभवों से थोड़े, स्पष्ट टेक्स्ट वाले प्रचार चित्र में Sunburst वास्तविक काम के लिए उपयोगी है। लेकिन बहुत टेक्स्ट, जटिल लेआउट या सख्त ब्रांड शर्तों में मानवीय समीक्षा चाहिए।
टेक्स्ट, जगह, सापेक्ष आकार और न जोड़ने वाले तत्व स्पष्ट बताएं। संरचित प्रॉम्प्ट बेहतर चित्र बनाने में मदद करता है।
लगातार संपादन और ब्रांड सामग्री: दोहराया जनरेशन घटाना
हम सिर्फ एक सुंदर चित्र के बजाय Sunburst के वास्तविक डिज़ाइन वर्कफ़्लो में फिट होने को देखते हैं।
व्यावसायिक काम में पहला मसौदा बनाकर प्रतिक्रिया से उत्पाद स्थान, पृष्ठभूमि रंग, टेक्स्ट और अलग चैनल के संस्करण बार-बार बदलने होते हैं।
GPT Image 2.5 परिवार लगातार संपादन में विवरण बचाना सुधारता है; Sunburst का जोर सटीकता पर अधिक है।
लंबे समय से GPT Image API इस्तेमाल करने वाले एक डेवलपर ग्राहक ने पहले लगभग 80,000 से अधिक चित्र बनाए थे। नए संस्करण को जांचते हुए उसने GPT Image 2.5 की तुलना में संदर्भ इस्तेमाल और इंटरफ़ेस तत्वों में सुधार देखा।
मार्केटिंग टीम के लिए असली सवाल है कि पहले मसौदे से अंतिम सामग्री तक कम संशोधन लगते हैं या नहीं।
GPT Image 2.5 Sunburst बेंचमार्क और प्रदर्शन
इस भाग में Artificial Analysis, Arena, Everypixel और Quantslant के प्रकाशित आंकड़े तथा कुछ ग्राहक अनुभव हैं।
टेक्स्ट-से-चित्र गुणवत्ता: AA-Image-T2I v2.0 में 1198 Elo
Artificial Analysis AA-Image-T2I v2.0 में GPT Image 2.5 Sunburst की max सेटिंग के 1198 Elo थे और उस समय पहला स्थान था।
उसी सूची में GPT Image 2.5 Flare Max के 1191 Elo और GPT Image 2 High के 1172 Elo थे।
यह गुमनाम जोड़ी चित्र तुलना और मानवीय पसंद से Elo निकालता है, इसलिए समग्र गुणवत्ता पर उपयोगकर्ता निर्णय के करीब है।
लेकिन Sunburst और Flare के 95% विश्वास अंतराल आपस में मिलते हैं; समग्र टेक्स्ट-से-चित्र गुणवत्ता अपेक्षाकृत करीब है।
सामान्य टेक्स्ट-से-चित्र मुख्य हो तो पहले Flare जांचें, फिर अधिक अंतिम दृश्य गुणवत्ता वाली सामग्री में Sunburst जोड़ें।
संपादन गुणवत्ता: AA-Image-Editing v2.0 में 1183 Elo
Artificial Analysis AA-Image-Editing v2.0 में Sunburst Max 1183 Elo, Flare Max 1163 Elo और GPT Image 2 High 1125 Elo थे।
यह परिणाम टेक्स्ट-से-चित्र स्कोर से अधिक स्पष्ट रूप से Sunburst की भूमिका दिखाता है।
संपादन शुरू से चित्र बनाना नहीं, मौजूदा चित्र और मांगे बदलाव से अपेक्षित परिणाम देना है। ग्राहक डेटा में संपादन बनाम शुरू से जनरेशन लगभग 3:1 है। इसलिए ये परिणाम संपादन में Sunburst का अपेक्षाकृत स्पष्ट लाभ दिखाते हैं।
AI संपादक, उत्पाद पृष्ठभूमि बदलने या इनपेंटिंग टूल में सिर्फ टेक्स्ट-से-चित्र रैंकिंग के बजाय Sunburst प्राथमिकता से जांचें।
Arena Multi Image Edit में GPT Image 2.5 Sunburst 1535±9, Flare 1501±8 और GPT Image 2 Medium 1454±4 थे। उस समय परिणाम प्रारंभिक चिह्नित थे।
कई संदर्भ जोड़ने वाले ऐप के लिए यह स्कोर खास महत्वपूर्ण है।
अलग चित्रों के व्यक्ति, कपड़े और दृश्य एक चित्र में जोड़ने पर हर चित्र समझने के साथ वस्तुओं के स्थान, अनुपात और दृश्य संबंध संभालने होते हैं।
लेकिन Arena उपयोगकर्ता पसंद मापता है, हर वस्तु का सटीक पुनरुत्पादन नहीं। उत्पाद संयोजन, समूह पोर्ट्रेट और जटिल दृश्य में विवरण की मानवीय समीक्षा अनिवार्य रखें।
व्यावसायिक फोटो गुमनाम परीक्षण: GPT Image 2 के मुकाबले सिर्फ 52.7% वास्तविकता पसंद
Everypixel ने 48 व्यावसायिक फोटो दृश्य पर उत्पादन टीम के 13 सदस्यों से गुमनाम समीक्षा कराई।
Sunburst और GPT Image 2 में तीन मुख्य माप थे: फोटो वास्तविकता पसंद 52.7%, प्रॉम्प्ट पालन 55.2% और सौंदर्य पसंद 56.7%।
52.7% से सांख्यिकीय रूप से स्पष्ट वास्तविकता बढ़त साबित नहीं होती। प्रॉम्प्ट और सौंदर्य में थोड़ी बढ़त भी सीमित है।
पहले से GPT Image 2 से व्यावसायिक फोटो बनाने वाली टीम सब तुरंत माइग्रेट न करे। सटीक संपादन, जटिल संयोजन और टेक्स्ट वाले काम में Sunburst जांचकर निर्णय लें।
Everypixel · स्वतंत्र मूल्यांकनGPT Image 2 के मुकाबले Sunburst की पसंद48 व्यावसायिक फ़ोटोग्राफ़ी दृश्य · प्रोडक्शन टीम के 13 समीक्षक · बिना पहचान टेस्ट
पसंद का हिस्सा (%) · अधिक बेहतर है · 50% = समान पसंद
0255075100
फ़ोटो जैसा यथार्थवाद52.7%
प्रॉम्प्ट पालन55.2%
सौंदर्य56.7%
यथार्थवाद के विश्वास अंतराल में 50% शामिल है: सांख्यिकीय रूप से स्पष्ट यथार्थवाद लाभ नहीं। अन्य रिपोर्ट किए पसंद लाभ मामूली हैं।
जनरेशन गति और खर्च: High पर लगभग 28, Max पर 78 सेकंड
Quantslant ने समान प्रॉम्प्ट से Sunburst और Flare का समय व खर्च जांचा।
1536×864 रिज़ॉल्यूशन पर परिणाम थे:
गुणवत्ता
Sunburst समय
Flare समय
प्रति चित्र खर्च
Medium
14.0 सेकंड
12.8 सेकंड
$0.0086
High
27.8 सेकंड
17.9 सेकंड
$0.033
Max
77.8 सेकंड
37.6 सेकंड
$0.130
ये विशिष्ट वातावरण के आंकड़े हैं और Medium में नमूने बहुत कम हैं। इन्हें स्थिर प्लेटफॉर्म समय या निश्चित कीमत न मानें।
मुख्य बात यह है कि आधिकारिक टोकन दरें समान हैं, लेकिन ऊंची गुणवत्ता पर Sunburst काफी अधिक समय लेता है। High से Max पर खर्च भी काफी बढ़ता है और गुणवत्ता उसी अनुपात में सुधरे, यह जरूरी नहीं। हमने बार-बार कहा है कि ऊंची तर्क सेटिंग अधिक समय लेती है, लेकिन जरूरी नहीं सर्वोत्तम परिणाम दे। ग्राहकों को यह सहज अनुमान के विपरीत बात याद दिलाते रहते हैं।
सामान्य चित्र मूल्यांकन High से शुरू करें। अधिक मूल्य वाले विज्ञापन या जटिल विवरण बचाने वाले अंतिम चित्र में Max आजमाएं। तेज जनरेशन और बार-बार प्रीव्यू के लिए Flare अधिक सुझाते हैं।
GPT Image 2 के मुकाबले: संपादन में नया बेहतर, हर व्यावसायिक चित्र माइग्रेट करना जरूरी नहीं
GPT Image 2 महत्वपूर्ण संदर्भ है क्योंकि OpenAI चित्र क्षमता वाले कई ऐप को अपग्रेड का मूल्य तय करना है।
Artificial Analysis में Sunburst का Elo, GPT Image 2 से टेक्स्ट-से-चित्र और संपादन दोनों में अधिक है।
लेकिन Everypixel व्यावसायिक फोटो का दूसरा दृष्टिकोण देता है: Sunburst की वास्तविकता बढ़त सांख्यिकीय रूप से स्पष्ट नहीं थी।
इससे लगता है नया संस्करण जटिल निर्देश और संपादन में अधिक महत्वपूर्ण है, हर व्यावसायिक दृश्य को स्पष्ट अधिक सुंदर बनाने में नहीं।
गुणवत्ता भी अलग है। GPT Image 2 अधिकतम High देता है, Sunburst में XHigh और Max से अंतिम आउटपुट के अधिक विकल्प हैं।
GPT Image 2 वाली टीम पहले संपादन और कई संदर्भ संयोजन माइग्रेट जांचे। स्थिर प्रदर्शन वाले उत्पाद प्रदर्शन चित्र और लेख चित्र में पुराने मॉडल को तुलना के लिए रख सकती है।
सिर्फ Sunburst नया होने से हर काम बदलने की सलाह नहीं। अपने व्यवसाय में जांचकर तय करना सही है।
Nano Banana 2.1 के मुकाबले: अधिक संपादन पसंद बनाम कम जनरेशन खर्च
Nano Banana 2.1, Google का चित्र जनरेशन और संपादन मॉडल है और Sunburst के मूल्यांकन में दूसरे प्लेटफॉर्म का उपयोगी विकल्प है।
Artificial Analysis AA-Image-T2I v2.0 में Sunburst Max 1198 Elo और Nano Banana 2.1, 1160 Elo है।
संपादन सूची में क्रमशः 1183 और 1137 Elo हैं।
दोनों स्वतंत्र पसंद परीक्षणों में Sunburst आगे है।
लेकिन खर्च भी जरूरी है। संबंधित मानकीकृत मूल्यांकन में AA, Sunburst का प्रति हजार चित्र लगभग $210.7 और Nano Banana 2.1 का लगभग $33.6 बताता है। ये सिर्फ उन कॉन्फ़िगरेशन के आंकड़े हैं, किसी भी आकार या गुणवत्ता की निश्चित कीमत नहीं।
ऊंची संपादन गुणवत्ता चाहिए तो Sunburst पहले जांचें। बहुत चित्र बनाने हों तो Nano Banana 2.1 का खर्च लाभ ध्यान से जांचें।
GPT Image 2.5 Sunburst API इंटीग्रेशन के सामान्य सवाल
इस मॉडल को API Hop से कैसे कॉल करें?
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।
API Hop से संदर्भ इमेज कैसे संपादित करें?
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।
बनाई गई इमेज के URL कहाँ हैं?
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।
स्ट्रीमिंग परिणाम कैसे पढ़ें?
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 Sunburst API उदाहरण और समर्थित पैरामीटर
GPT Image 2.5 Sunburst API त्वरित शुरुआत
gpt-image-2.5-sunburst
model आवश्यक है; ये उदाहरण वर्तमान पेज की मॉडल ID इस्तेमाल करते हैं। GET /v1/models से अपनी API कुंजी की मॉडल पहुँच जाँचें।
इमेज जनरेशनPOST /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-2.5-sunburst","prompt":"Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.\nHe has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.\nHe 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.\nSoft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.\nThe image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'
API Hop अनुरोध और प्रतिक्रिया सीमाएँ
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।
