كيفية استخدام GPT Image 2.6 API: إنشاء SVG وتحرير الصور
تعلّم عمليات سير عمل واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.6 باستخدام CometAPI: توليد SVG، صور PNG شفافة، تحرير صور متعددة، الترميز، المعلمات، التسعير، والترحيل.
GPT Image 2.6 API في CometAPI يوفّر للمطورين مساراً عملياً لتوليد الصور وتحريرها بنسختين: Sunburst وFlare.
أنشئ أصولاً بصرية باستخدام Python ومفتاح CometAPI: ابدأ بطلب raster، ثم أضِف مخرجات SVG أو صوراً مرجعية أو طبقة تعليق توضيحي PNG شفافة عندما يدعم مسارك ذلك. الأمثلة تستخدم Python 3.10 أو أحدث وتحتفظ بالمفتاح على خادمك.
التمييز الأهم: ملف PNG شفاف كـ output هو أصل نهائي؛ وملف PNG شفاف كـ markup هو مُدخل يحدد للـ model موضع التحرير.
Key Takeaways
استخدم GPT Image 2.6 Flare للمسودات السريعة وSunburst للمراجعات التفصيلية.
أرسل طلبات التوليد وطلبات التحرير إلى نقاط النهاية المخصّصة لكلٍ من Image API.
استخدم SVG للأصول المتجهية وPNG الشفاف للقصّات النقطية.
تمت المراجعة للوضوح ودقة المصدر ومصطلحات API الحالية.
افصل طبقة الـ markup عن الصورة المصدر وطابِق أبعادها الموجهة.
أكّد دعم المسار قبل تفعيل الحقول المتقدمة في تطبيقك.
What Is the GPT Image 2.6 API?
قدّمت OpenAI نموذج GPT Image 2.6 في 4 نوفمبر 2026. تستقبل عائلة النموذج نصوصاً وصوراً لإنشاء وتعديل مرئي.
يتشارك الإصداران دوراً موجهاً لسير العمل، لكن تختلف أولوياتهما.
Specification
Sunburst
Flare
API identifier
gpt-image-2.6-sunburst
gpt-image-2.6-flare
Primary focus
عمل بصري مفصّل
تكرار سريع
Input modalities
نصوص وصور
نصوص وصور
Output modality
صور
صور
Practical starting point
أصول نهائية ومراجعات دقيقة
مسودات وتحرير تفاعلي
Audio support
لا
لا
What Parameters Does the GPT Image 2.6 API Support?
ابدأ بإعداد صغير وصريح.
Parameter
Generation request
Practical use
model
مُعرّف النسخة بشكل صريح
حافظ على اختيار النموذج قابلاً للتكرار
prompt
تعليمات نصية
صف الأصل والقيود
quality
ابدأ بـ low أو medium أو high
اضبط جودة التصيير
complexity
low أو medium أو high
اضبط جهد التخطيط
size
مثلاً 1024x1024
ثبّت الأبعاد للمقارنة
n
استخدم 1 مبدئياً
بسّط الاختبار ومراجعة التكلفة
output_format
PNG أو JPEG أو WebP أو SVG أو GIF وفق دعم نقطة النهاية
طابِق الأصل اللاحق
background
auto أو opaque أو transparent
تحكّم بسلوك خلفية raster
في التحريرات، يضمّن الطلب أيضاً الصور المصدر. يدعم image-edit schema ما يصل إلى 16 صورة مرجعية.
اترك complexity على الإعداد الافتراضي لأول توليد. ولتحرير موجّه مثل إعادة تلوين كائن واحد، ابدأ بـ low وتحقق من بقاء التفاصيل المحيطة سليمة.
How Do You Use GPT Image 2.6 API with CometAPI?
اتبع دليل إعداد CometAPI لإنشاء مفتاح، ثم خزّنه في متغير البيئة أدناه. ستحتاج أيضاً إلى ملفات PNG محلية للأمثلة الخاصة بالتحرير.
تستخدم الأمثلة مكتبة requests في Python لإظهار هيئات JSON وmultipart مباشرة.
تستخدم هذه الأمثلة تنسيق طلب Image API الخاص بـ OpenAI عبر CometAPI. قبل التشغيل، أكّد أن المسار الذي اخترته في CometAPI يدعم النموذج والحقول المستخدمة في المثال.
Install the dependencies
pip install requests pillow
عيّن المفتاح في الصدفة (shell):
export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"
يمكن لمستخدمي PowerShell استخدام:
$env:COMETAPI_KEY = "YOUR_COMETAPI_KEY"
Create shared request helpers
احفظ الأدوات المشتركة باسم image_workflows.py. ضع كل مثال لسير عمل في سكربت منفصل واستورد الأدوات التي يستخدمها. شغّل سير العمل الذي تريد اختباره فقط.
تُلقي هذه الأداة خطأً عند فشل استجابة HTTP أو عند وجود بيانات base64 غير صالحة. تتوقع data[0].b64_json؛ إذا أعاد مسارك هيكلاً مختلفاً، افحص تلك الاستجابة قبل تعديل دالة الحفظ.
احتفظ بسجل الاستخدام المرفق مع المخرج. إذا انتهت مهلة الطلب، افحص حالته أو سجل الفوترة قبل إعادة الإرسال: انتهاء المهلة لا يثبت فشل التوليد.
Generate a first image
شغّل هذا الاستدعاء بعد الأدوات المشتركة لتوليد صورة منتج واحدة وحفظها باسم cup.png.
للأمثلة اللاحقة للتحرير، أنشئ نسخة من cup.png باسم product.png في نفس دليل العمل. أبقِ cup.png دون تغيير كأصلك. ويمكنك بدلاً من ذلك استخدام صورة منتجك الخاصة المحفوظة باسم product.png.
حضّر setting.png بشكل منفصل: استخدم صورة PNG لخلفية أو بيئة تريد أن يظهر فيها الكوب، مع مساحة كافية للمنتج. استخدم صورة لديك الإذن لرفعها. احفظها بجانب product.png؛ يستخدمها طلب المراجع المتعددة كإعداد المشهد، وليس كمرجع منتج ثانٍ.
generate(
prompt=(
"Create a studio product photograph of an unbranded teal "
"ceramic travel cup on a warm cream background. "
"Show one cup, a clean silhouette, and a soft contact shadow. "
"No text or decorative objects."
),
destination="cup.png",
output_format="png",
)
تحقق من النتيجة وفق قائمة قبول قصيرة: كوب واحد، لون صحيح، حدود نظيفة، ولا عناصر إضافية.
How Do You Generate SVG with GPT Image 2.6?
استخدم مخرجات SVG للأصول المتجهية القابلة للتحرير. اطلبها عبر نقطة توليد الصور مع n=1، ثم فك ترميز الاستجابة إلى ملف .svg. لا يدعم SVG البث المباشر.
generate(
prompt=(
"Design an original minimalist icon of a teal travel cup "
"with a small leaf motif. Use simple closed vector shapes, "
"two flat colors, and generous negative space. "
"No text, gradients, photographs, or background scenery."
),
destination="cup-icon.svg",
output_format="svg",
)
اختبار قبول SVG المفيد يتجاوز مجرد فتح الملف:
افحص الأيقونة بأحجام صغيرة وكبيرة.
تحقق مما إذا كانت الأشكال والألوان سهلة التحرير.
أكّد أنّ النتيجة تلائم النظام البصري المستهدف.
افحص XML قبل تضمين SVG موفر من جهة خارجية في تطبيقك.
لا تُعد SVG كمدخل لتحرير نقطي. افصل سير عمل تعديل المتجهات عن تحرير الصور النقطية.
How Do You Create Transparent PNG Assets with GPT Image 2.6?
للحصول على قصّة (cutout)، اطلب مخرج PNG وخلفية شفافة. يؤكد المثال الرسمي transparent-logo أيضاً على حواف ألفا نظيفة وغياب نمط رقعة الشطرنج المرسوم.
generate(
prompt=(
"Create a single teal ceramic travel cup as an isolated "
"e-commerce asset. Center the entire cup with generous padding. "
"Keep clean edges and a fully transparent background. "
"No floor, backdrop, checkerboard pattern, or text."
),
destination="cup-transparent.png",
output_format="png",
background="transparent",
)
تحقق من الشفافية الفعلية:
from PIL import Image
with Image.open("cup-transparent.png") as image:
alpha = image.convert("RGBA").getchannel("A")
minimum, maximum = alpha.getextrema()
if minimum == 255:
raise RuntimeError("The output contains no transparent pixels.")
if maximum == 0:
raise RuntimeError("The output is entirely transparent.")
print("The output contains visible content and transparency.")
هذا يلتقط صورة معتمة تتظاهر بأنها قصّة. لا يقيّم جودة الحواف؛ افحص الأصل على خلفيتين فاتحة وداكنة.
How Do You Edit Images with Multiple GPT Image 2.6 References?
امنح كل مرجع دوراً محدداً. في هذا المثال، توفر الصورة الأولى هوية المنتج والثانية توفر الإعداد المرغوب.
with (
open("product.png", "rb") as product,
open("setting.png", "rb") as setting,
):
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/images/edits",
headers=HEADERS,
data={
"model": "gpt-image-2.6-sunburst",
"prompt": (
"Use the cup in the first image as the exact product "
"reference. Use the second image only for the setting. "
"Place the cup naturally in that setting. Preserve its "
"silhouette, lid, color, and printed details. "
"Do not copy other products from the second image."
),
"quality": "high",
"complexity": "medium",
"output_format": "png",
},
files=[
("image[]", ("product.png", product, "image/png")),
("image[]", ("setting.png", setting, "image/png")),
],
timeout=(15, 300),
)
save_result(response, "product-in-setting.png")
يستخدم مثال multipart المفتاح image[]. تستخدم طلبات تحرير JSON مصفوفة images؛ لا تخلط بين الترميزين.
للاختبار القابل للتكرار، أبقِ ترتيب المراجع ثابتاً. قارن المنتج الأصلي مع المخرج بأعلى دقة، خاصة المقابض والملصقات والحواف والانعكاسات.
How Does Transparent PNG Markup Work in GPT Image 2.6?
الـ markup هو طبقة تعليق توضيحي. ارسم دائرة أو توجيهاً بصرياً آخر على ملف PNG شفاف منفصل، ثم أرسل هذا الملف مع الصورة الأصلية.
يطبّق مسار الـ markup التعليقات على أول صورة مُدخلة. يجب أن تطابق طبقة التراكب أبعاد الصورة الموجهة، وتحتوي على بكسلات شفافة، وأن تبقى منفصلة عن الأصل. لا تجمع بين markup وmask أو prompt_rewriter.
تعرض OpenAI مزهرية مُعلَّمة:
التحرير الناتج يغيّر المزهرية:
هذه صور توضيحية رسمية، وليست مخرجات من الشيفرة أدناه.
Prepare an annotation layer
يعرّف مربع الإحاطة أدناه إهليج التعليق. عدّل إحداثياته لإحاطة الكائن الذي تريد تحريره، ثم افحص طبقة التراكب قبل الإرسال.
with (
open("product-oriented.png", "rb") as source,
open("markup.png", "rb") as markup,
):
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/images/edits",
headers=HEADERS,
data={
"model": MODEL,
"prompt": (
"Change the body of the cup inside the red circle "
"to matte cobalt blue. Preserve the lid, shape, "
"lighting, and surrounding scene. "
"Remove the annotation from the finished image."
),
"quality": "medium",
"complexity": "low",
"output_format": "png",
},
files={
"image": ("product.png", source, "image/png"),
"markup": ("markup.png", markup, "image/png"),
},
timeout=(15, 300),
)
save_result(response, "cup-edited.png")
الاختيار التصميمي المهم هو تحديد التغيير المطلوب والتفاصيل المطلوب الحفاظ عليها. يُحدِّد التعليق الهدف؛ ويعرّف النص العملية.
GPT Image 2.6 API Pricing: Token Rates and SVG Costs
كلا الإصدارين لهما معدلات التوكن المنشورة التالية من OpenAI.
Token category
Sunburst rate per 1M tokens
Flare rate per 1M tokens
Text input
$5.00
$5.00
Cached text input
$1.25
$1.25
Image input
$8.00
$8.00
Cached image input
$2.00
$2.00
Image output
$30.00
$30.00
هذه معدلات OpenAI، وليست عرض أسعار مُتحققاً منه من CometAPI.
للطلب غير المؤقّت (uncached)، تكون العملية الحسابية المقابلة:
على سبيل المثال، طلب raster يستخدم 1,000 توكن إدخال نصي، دون توكنات إدخال صور، و2,000 توكن مخرج صور سيكلف $0.065.
بالنسبة لـ GPT Image 2.6 API في CometAPI، استخدم السعر المعروض لمسارك المختار وراجِع الرسم المُسجّل لطلبك. المعدلات أعلاه من OpenAI هي مرجع حسابي، وليست عرض أسعار من CometAPI.
مقياس عمل مفيد هو:
Cost per accepted asset =
total workflow spending ÷ number of approved assets
ضمّن عمليات التوليد المرفوضة وجولات المراجعة في البسط.
How Do You Migrate an Existing Image Workflow to GPT Image 2.6?
إذا كنت تستخدم بالفعل GPT Image 2.5، حدّث مُعرّف النموذج أولاً وأبقِ نقطة النهاية والتعامل مع الاستجابة صريحين. أضِف صيغ المخرجات الاختيارية فقط بعد نجاح طلب أساسي.
عيّن model="gpt-image-2.6-flare" أو model="gpt-image-2.6-sunburst" بدلاً من الاعتماد على نموذج افتراضي. احتفظ بملفات الإدخال الحالية وprompt أثناء التحقق من الاستجابة الأولى.
بالنسبة إلى SVG، استخدم نقطة توليد الصور، واحفظ البايتات المفكوك ترميزها بامتداد .svg، وتجنب البث. لتحرير raster، احتفظ بالصور المصدر ضمن طلب التحرير. أضِف markup فقط بعد تحضير تراكب شفاف منفصل.
حدّث طبقة تقديم الملفات لديك أيضاً: أصل SVG وPNG يحتاجان نوعي وسائط مختلفين. احتفظ بالمصدر الأصلي والمراجعات المعتمدة. ابدأ كل تحرير جديد من النسخة التي تحتوي التغييرات التي تريد الحفاظ عليها.
Conclusion
ابدأ بمثال صورة المنتج، ثم اختر سير العمل المطابق لمخرجك: SVG لفن متجهي قابل للتحرير، وPNG شفاف للقصّات، ومراجع صور لدمج المدخلات البصرية، أو markup للتغييرات الموجهة. قارن بين Flare وSunburst باستخدام نفس الـ prompts والإعدادات، وتابع تكلفة الأصل المقبول.
FAQ
How should I handle a GPT Image 2.6 request timeout?
قد تحدث مهلة بينما الخادم لا يزال يعالج الطلب. احفظ معرّف الطلب وتحقق من سجل الطلب لدى المزوّد قبل إعادة المحاولة لتجنب العمل والرسوم المكررة.
Why does my application fail to save the returned image?
الأداة تتوقع استجابة JSON تحتوي على data[0].b64_json. تحقق أولاً من حالة HTTP وبنية الاستجابة. إذا أعاد مسارك رابط صورة بدلاً من ذلك، نفّذ تدفق تنزيل الرابط الموثق بدلاً من تمرير ذلك الرابط إلى مفكك base64. أبقِ الامتداد المحفوظ متوافقاً مع الصيغة المطلوبة.
How can I keep edit files from being overwritten?
احفظ المصدر، والتراكب، وكل مخرج بأسماء منفصلة. على سبيل المثال، استخدم product-source.png وproduct-markup.png وproduct-edit-01.png. خزّن الـ prompt بجوار المخرج. يتيح لك هذا الرجوع إلى مراجعة معينة دون فقدان الأصل أو رفع معاينة مُعلَّمة كمصدر عن طريق الخطأ.
What should I check before embedding a generated SVG?
افتح الأصل في عارضك المستهدف وافحص XML بأدوات التحقق المعتادة لديك لـ SVG. تحقق من الأبعاد والقصّ والمسارات وأي نص قبل النشر. طبّق سياسة تعقيم SVG لتطبيقك، وقدّمه بنوع الوسائط الصحيح، وتحقق من بقائه مقروءاً عند أصغر حجم يُستخدم في واجهتك.
