ما مدى سرعة GPT Image 1.5 مقارنةً بـ GPT Image 1؟

يوفّر GPT Image 1.5 تحسينات في السرعة تصل إلى 4× مقارنةً بـ GPT Image 1، مما يقلّل بشكل ملحوظ زمن الاستجابة لسير العمل الإبداعي التكراري.

هل يدعم GPT Image 1.5 الخلفيات الشفافة؟

نعم، عيّن معامل background إلى 'transparent' مع تنسيقات الإخراج PNG أو WebP. تعمل الشفافية على نحوٍ أفضل عند إعدادات الجودة المتوسطة أو العالية.

ما الحد الأقصى لطول المطالبة النصية في GPT Image 1.5؟

يقبل GPT Image 1.5 مطالبات يصل طولها إلى 32,000 حرفًا، مما يتيح تعليمات مفصلة للغاية ومقيدة بدقة لمهام توليد الصور المعقدة.

كيف يقارن GPT Image 1.5 مع Nano Banana Pro من Google؟

يركّز GPT Image 1.5 على أمانة التحرير وسرعة التكرار، بينما يُشاد بـ Nano Banana Pro لواقعيته على مستوى الاستوديو. كلاهما متقاربان في المنافسة—اختر بناءً على احتياجات سير عملك.

هل يدعم GPT Image 1.5 التحرير الحواري متعدد الجولات؟

نعم، من خلال Responses API، يدعم GPT Image 1.5 سير عمل تحرير متعدد الجولات حيث يمكنك تحسين الصور بشكل تكراري عبر تقديم تعليمات لاحقة مع الحفاظ على السياق.

هل يمكن لـ GPT Image 1.5 استخدام صور مرجعية متعددة لأغراض التركيب؟

نعم، يقبل GPT Image 1.5 عدة صور إدخال لأغراض التركيب ومرجع الأسلوب. تُحفظ أول 5 صور بأمانة أعلى عند استخدام وضع input_fidelity عالي الجودة.

ما الدقات وإعدادات الجودة التي يدعمها GPT Image 1.5؟

يدعم GPT Image 1.5 ‏1024×1024 (مربّع)، و1536×1024 (أفقي)، و1024×1536 (عمودي). تتضمن خيارات الجودة low و medium و high و auto.

OpenAI

متاح شائع

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 هو نموذج الصور الخاص بـ OpenAI ضمن عائلة GPT Image. إنه نموذج GPT متعدد الوسائط أصلاً، مصمم لتوليد الصور من الموجهات النصية وإجراء تعديلات عالية الدقة على الصور المُدخلة مع اتباع تعليمات المستخدم عن كثب.

السعر الابتدائي

$6.40 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

متاح

نقطة نهاية الإنتاج

زمن الاستجابة

جاهز للعمل غير المتزامن

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

جرّب GPT Image 1.5 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GPT Image 1.5، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

ما هي واجهة برمجة تطبيقات GPT-Image-1.5؟

GPT-Image-1.5 هو أحدث عضو في عائلة صور GPT والنموذج وراء تجربة Images المُعاد تصميمها في ChatGPT. صُمم لنقل توليد الصور من تجارب جديدة إلى أدوات إبداعية بمستوى الإنتاج: واقعية فوتوغرافية أعلى، تحكم أدق للتعديلات التكرارية، واستدلال أسرع لدعم التدفقات التفاعلية ومهام المؤسسات.

إن gpt-image-1.5 API نقطة نهاية نموذج صور متعددة الوسائط تقبل إدخال صورة واحدة أو أكثر (معرفات ملفات أو بايتات) بالإضافة إلى مطالبة نصية وتُرجِع صورًا مُولّدة أو مُعدّلة. وهي تدعم:

توليد الصور من النص (إنشاء من المطالبة)،
تحرير الصور / الطلاء الداخلي / التركيب (تطبيق التعليمات على الصور الموجودة، مع السماح بإدخالات صور متعددة)، و
تدفقات تحرير تكرارية ومتعددة الدور عبر Responses API (تمكّن واجهات “tweak & iterate”).

تتعامل واجهة برمجة التطبيقات مع مطالبات الصور بشكل مختلف عن حدود DALL·E القديمة: تقبل نماذج GPT للصور مطالبات نصية أطول بكثير (إرشاد 32k-character)، مما يجعل التعليمات المعقدة والمقيدة ممكنة.

الميزات الرئيسية (عملية)

تحسين قابلية التحرير / اتساق متعدد الأدوار: يحافظ على مظهر الشخصية والإضاءة والسمات البصرية الرئيسية عبر التعديلات التكرارية. هذا يجعل "نفس النموذج، تعديلات متكررة" أكثر موثوقية لتدفقات العمل مثل كتالوجات المنتجات أو أصول العلامة التجارية.
معدل مرور أسرع — تحسينات سرعة 4× مقارنةً بـ GPT Image 1، بهدف خفض زمن الاستجابة للتدفقات الإبداعية التكرارية.
تحسينات التكلفة — خفض تكاليف إدخال/إخراج الصور بنحو 20% مقارنةً بـ GPT Image 1، مما يقلل تكلفة كل تكرار صورة للمستخدمين ذوي الحجم العالي.
تركيب متعدد الصور والرجوع إلى الأسلوب — قبول عدة صور مرجعية لتركيب المشاهد أو نقل الأسلوب/الإضاءة.
مفاتيح جودة/إخلاص — معاملات في واجهة برمجة التطبيقات تُوازن بين السرعة والإخلاص (استخدم جودة أقل للتوليد بالجملة؛ جودة أعلى للأصول الإنتاجية).
تحرير متعدد الأدوار / تكامل Responses API — يمكّن تدفقات عمل خطوة بخطوة (طلب تغييرات، ثم "إجراء تعديلات" مع الحفاظ على الحالة).

القدرات التقنية

حد مطالبة النص (نماذج الصور): حتى 32,000 حرف (ملاحظة: توثق OpenAI هذا كسماح طول النص لنماذج صور GPT). استخدم هذا للمطالبات الطويلة ذات القيود الكثيفة.
مدخلات الصور: يقبل File IDs (مفضلة للتدفقات متعددة الأدوار) أو البايتات الخام؛ يمكن توفير صور متعددة للتركيب والمرجع.
المخرجات: PNG/JPEG أو عناصر صور المنصة الافتراضية التي تُعاد بواسطة واجهة برمجة التطبيقات (أو كمرفقات داخل ChatGPT). يمكن أن تتضمن المخرجات صورًا مرشحة متعددة وتدعم الطلبات التكرارية لتنقيح الناتج.
أوضاع التوليد: من نص إلى صورة، تحرير الصور (طلاء داخلي/تمديد بالتعليمات)، ومتغيرات. يدعم التحرير متعدد الأدوار تعليمات من نمط "إضافة/طرح/دمج".
تحرير واعٍ بالتعليمات: النماذج مُحسَّنة لالتزام التعليمات (مع الحفاظ على الثوابت المحددة مثل "لا تغيّر الشعار"، "حافظ على الوضعية والإضاءة"). أنماط هندسة المطالبات (تكرار الثوابت صراحةً في كل تكرار) تقلل الانحراف الدلالي.

أداء القياس المقارن

الموضع في لوحة المتصدرين: ذكر تقرير تجميعي أن GPT Image 1.5 يتصدر ترتيب النص إلى صورة بـ ∼1264 نقطة على لوحة Artificial Analysis، متقدمًا على النموذج التالي بهامش ملحوظ.
مقاييس على مستوى المهمة (التحرير والحفظ): يوضح ملخص مقاييس التقييم من Microsoft Foundry تحقيق GPT-Image-1.5 نجاح تعديل ثنائي شبه كامل (100% على BinaryEval أحادي الدور) ودرجات قوية لحفظ الوجوه (حوالي 90% على مقاييس AuraFace) في جدول المقارنة مقابل المنافسين والنماذج السابقة من OpenAI. تضع تلك المقاييس المقارنة GPT-Image-1.5 أمام بعض المنافسين في الحفظ وإخلاص التحرير.

GPT Image 1.5

كيف يقارن GPT-Image-1.5 بالنظراء

مقارنةً بـ GPT Image 1 (الجيل السابق من OpenAI): أسرع (حتى 4×)، أرخص (~20% تكلفة إدخال/إخراج صور أقل)، وإخلاص تحرير أقوى — يستهدف الانتقال من "نموذج أولي/عرض" إلى تدفقات صور مناسبة للإنتاج.
مقارنةً بنماذج الصور Nano Banana Pro / Gemini من Google: تُعد عائلة GPT-Image-1.5 ونماذج Nano Banana Pro / Gemini 3 من Google منافسين متقاربين — لكل منهما نقاط قوة في فئات مطالبات مختلفة. تؤكد رسائل OpenAI على إخلاص التحرير وسرعة التكرار؛ وقد حظي عرض Google بالثناء على الواقعية بمستوى الاستوديو في بعض الأمثلة.
مقارنةً بـ Qwen Image ونماذج أخرى مفتوحة/مغلقة: أداء GPT-Image-1.5 يتفوق على Qwen Image في عدة مقاييس للتحرير والحفظ في تقييمات أحادية الدور، لكن الفروقات تضيق في التحرير متعدد الأدوار أو الاختبارات الخاصة بمجالات أخرى.

أين يتفوق GPT-Image-1.5

تصوير منتجات التجارة الإلكترونية: إنشاء متغيرات بالجملة، تبديل الخلفيات، كتالوجات منتجات متسقة من صورة واحدة (الحفاظ على العلامة/الشعار).
إنتاج الأصول الإبداعية والتسويقية: دورات مفاهيم سريعة، نماذج أولية فوتوغرافية، تحويلات أسلوبية مضبوطة.
تنقيح الصور وتدفقات العمل التحريرية: تجارب واقعية للملابس/قصات الشعر، تنقيح انتقائي يحافظ على الهوية والإضاءة.
تكامل أدوات التصميم: ربط بمنصات التصميم أو أنظمة إدارة المحتوى لإصدار متغيرات عند الطلب (مفاتيح الإخلاص تساعد في التحكم بالتكلفة).
خطوط أنابيب تركيب متعددة الخطوات: تسمح المدخلات متعددة الصور بالتركيب والتوليد المستند إلى المرجع للمشاهد المعقدة.

كيفية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 1.5

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API

سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، يرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على بيانات اعتماد الوصول لمفتاح واجهة برمجة التطبيقات. انقر "Add Token" عند رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسِل.

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى GPT Image 1.5 API

اختر نقطة النهاية “gpt-image-1.5” لإرسال طلب واجهة برمجة التطبيقات واضبط جسم الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب وجسم الطلب من وثائق واجهة برمجة التطبيقات على موقعنا. يوفّر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. عنوان الأساس هو Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) و [تحرير الصور]

أدرِج سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى — هذا ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة واجهة برمجة التطبيقات للحصول على الإجابة المُولّدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

عالج استجابة واجهة برمجة التطبيقات للحصول على الإجابة المُولّدة. بعد المعالجة، تستجيب واجهة برمجة التطبيقات بحالة المهمة وبيانات الإخراج.

اطلع أيضًا على Gemini 3 Pro Preview API

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.032

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.32

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.48

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GPT Image 1.5

استكشف الأسعار التنافسية لـ GPT Image 1.5، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ GPT Image 1.5 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	مدخل:$6.4/M الإخراج:$25.6/M	مدخل:$8/M الإخراج:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	مدخل:$6.4/M الإخراج:$25.6/M	مدخل:$8/M الإخراج:$32/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

قم بالمصادقة مرة واحدة، واستدعِ نقطة نهاية النموذج، وحافظ على نفس سير عمل الفوترة والمراقبة عبر جميع المزودين.

POST/v1/images/generations

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GPT Image 1.5

واجهة برمجة تطبيقات gpt-image-1.5 هي نقطة نهاية لنموذج صور متعدد الوسائط تقبل مدخلاً واحداً أو أكثر للصور (معرفات الملفات أو البايتات) بالإضافة إلى موجه نصي، وتعيد صوراً مولدة أو صوراً معدلة. وهي تدعم:

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-image

image-editing

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

image

ملف تعريف الإنتاج

المزود: OpenAI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GPT Image 1.5 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في image، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

مرئيات المنتجات والمحتوى الإبداعي للحملات

الفن المفاهيمي والاستكشاف البصري السريع

تحرير الصور وإنشاء الاختلافات وإنتاج الأصول

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 هو نموذج توليد صور متقدّم من OpenAI لتوليد الصور وتحريرها بسرعة وجودة عاليتين. وهو يدعم أحجام صور مرنة ومدخلات صور عالية الدقة.

عرض النموذج

Google

Nano Banana 2 lite

نموذج Gemini 3.1 Flash Lite Image هو خبير في الكفاءة ضمن عائلة توليد الصور، صُمّم لزمن كمون فائق الانخفاض ولتوليد وتعديل الصور بفعالية من حيث التكلفة.

عرض النموذج

Google

Nano Banana 2

نظرة عامة على القدرات الأساسية: الدقة: حتى 4K (4096×4096)، على قدم المساواة مع Pro. اتساق الصور المرجعية: حتى 14 صورة مرجعية (10 عناصر + 4 شخصيات)، مع الحفاظ على اتساق الأسلوب/الشخصيات. نسب أبعاد قصوى: تمت إضافة نسب جديدة 1:4، 4:1، 1:8، 8:1، مناسبة للصور الطويلة والملصقات واللافتات. عرض النصوص: توليد نص متقدم، مناسب للرسوم المعلوماتية وتخطيطات الملصقات التسويقية. تعزيز البحث: تكامل Google Search + Image Search. الاستدلال: عملية تفكير مدمجة؛ تُعالَج المطالبات المعقدة بالاستدلال قبل التوليد.

عرض النموذج

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] هو نموذج ذكاء بصري من الطراز الرفيع من Black Forest Labs (BFL)، مصمم لسير عمل الإنتاج: التسويق، تصوير المنتجات، التجارة الإلكترونية، مسارات العمل الإبداعية، وأي تطبيق يتطلب اتساق هوية الشخصية/المنتج، وتصييـر النص بدقة، وتفاصيل فوتوغرافية واقعية بدقة متعددة الميغابكسل. البنية مُهندسة لامتثال قوي للتوجيهات، ودمج متعدد المراجع (حتى عشر صور إدخال)، وتوليد مستند إلى السياق (القدرة على دمج سياق ويب محدّث عند إنتاج الصور).

عرض النموذج

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] هو النسخة الرائدة والأعلى جودةً من عائلة FLUX.2 الصادرة عن Black Forest Labs (BFL). يُقدَّم بوصفه نموذجًا احترافيًا لتوليد النص→الصورة وتحرير الصور، ويركز على أقصى درجات الدقة، والالتزام بالموجه النصي، واتساق التحرير على مستوى الشخصيات والكائنات والإضاءة والألوان. تصف BFL وسجلات الشركاء FLUX.2 [max] بأنه النسخة الأعلى ضمن عائلة FLUX.2، مع ميزات للتحرير متعدد المراجع والتوليد المُؤسَّس.

عرض النموذج

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV هو الإصدار الملائم للمطورين والمحسن لأغراض البحث والتجريب والتطبيقات غير التجارية. يوفّر للمطورين قدرات قوية على توليد الصور مع الحفاظ على توازن بين الجودة والكفاءة الحاسوبية. مثالي لإنشاء النماذج الأولية والبحث الأكاديمي والمشاريع الإبداعية الشخصية.

عرض النموذج

Uptime

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

الإصدارات

راجع معرّفات النماذج المتاحة قبل تثبيت تكامل الإنتاج.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

واصل الاستكشاف

قارن النماذج وتابع بحثك

OpenAI

متاح شائع

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

السعر الابتدائي

$6.40 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

متاح

نقطة نهاية الإنتاج

زمن الاستجابة

جاهز للعمل غير المتزامن

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

جرّب GPT Image 1.5 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GPT Image 1.5، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

ما هي واجهة برمجة تطبيقات GPT-Image-1.5؟

توليد الصور من النص (إنشاء من المطالبة)،
تحرير الصور / الطلاء الداخلي / التركيب (تطبيق التعليمات على الصور الموجودة، مع السماح بإدخالات صور متعددة)، و
تدفقات تحرير تكرارية ومتعددة الدور عبر Responses API (تمكّن واجهات “tweak & iterate”).

الميزات الرئيسية (عملية)

تحسين قابلية التحرير / اتساق متعدد الأدوار: يحافظ على مظهر الشخصية والإضاءة والسمات البصرية الرئيسية عبر التعديلات التكرارية. هذا يجعل "نفس النموذج، تعديلات متكررة" أكثر موثوقية لتدفقات العمل مثل كتالوجات المنتجات أو أصول العلامة التجارية.
معدل مرور أسرع — تحسينات سرعة 4× مقارنةً بـ GPT Image 1، بهدف خفض زمن الاستجابة للتدفقات الإبداعية التكرارية.
تحسينات التكلفة — خفض تكاليف إدخال/إخراج الصور بنحو 20% مقارنةً بـ GPT Image 1، مما يقلل تكلفة كل تكرار صورة للمستخدمين ذوي الحجم العالي.
تركيب متعدد الصور والرجوع إلى الأسلوب — قبول عدة صور مرجعية لتركيب المشاهد أو نقل الأسلوب/الإضاءة.
مفاتيح جودة/إخلاص — معاملات في واجهة برمجة التطبيقات تُوازن بين السرعة والإخلاص (استخدم جودة أقل للتوليد بالجملة؛ جودة أعلى للأصول الإنتاجية).
تحرير متعدد الأدوار / تكامل Responses API — يمكّن تدفقات عمل خطوة بخطوة (طلب تغييرات، ثم "إجراء تعديلات" مع الحفاظ على الحالة).

القدرات التقنية

حد مطالبة النص (نماذج الصور): حتى 32,000 حرف (ملاحظة: توثق OpenAI هذا كسماح طول النص لنماذج صور GPT). استخدم هذا للمطالبات الطويلة ذات القيود الكثيفة.
مدخلات الصور: يقبل File IDs (مفضلة للتدفقات متعددة الأدوار) أو البايتات الخام؛ يمكن توفير صور متعددة للتركيب والمرجع.
المخرجات: PNG/JPEG أو عناصر صور المنصة الافتراضية التي تُعاد بواسطة واجهة برمجة التطبيقات (أو كمرفقات داخل ChatGPT). يمكن أن تتضمن المخرجات صورًا مرشحة متعددة وتدعم الطلبات التكرارية لتنقيح الناتج.
أوضاع التوليد: من نص إلى صورة، تحرير الصور (طلاء داخلي/تمديد بالتعليمات)، ومتغيرات. يدعم التحرير متعدد الأدوار تعليمات من نمط "إضافة/طرح/دمج".
تحرير واعٍ بالتعليمات: النماذج مُحسَّنة لالتزام التعليمات (مع الحفاظ على الثوابت المحددة مثل "لا تغيّر الشعار"، "حافظ على الوضعية والإضاءة"). أنماط هندسة المطالبات (تكرار الثوابت صراحةً في كل تكرار) تقلل الانحراف الدلالي.

أداء القياس المقارن

الموضع في لوحة المتصدرين: ذكر تقرير تجميعي أن GPT Image 1.5 يتصدر ترتيب النص إلى صورة بـ ∼1264 نقطة على لوحة Artificial Analysis، متقدمًا على النموذج التالي بهامش ملحوظ.
مقاييس على مستوى المهمة (التحرير والحفظ): يوضح ملخص مقاييس التقييم من Microsoft Foundry تحقيق GPT-Image-1.5 نجاح تعديل ثنائي شبه كامل (100% على BinaryEval أحادي الدور) ودرجات قوية لحفظ الوجوه (حوالي 90% على مقاييس AuraFace) في جدول المقارنة مقابل المنافسين والنماذج السابقة من OpenAI. تضع تلك المقاييس المقارنة GPT-Image-1.5 أمام بعض المنافسين في الحفظ وإخلاص التحرير.

GPT Image 1.5

كيف يقارن GPT-Image-1.5 بالنظراء

مقارنةً بـ GPT Image 1 (الجيل السابق من OpenAI): أسرع (حتى 4×)، أرخص (~20% تكلفة إدخال/إخراج صور أقل)، وإخلاص تحرير أقوى — يستهدف الانتقال من "نموذج أولي/عرض" إلى تدفقات صور مناسبة للإنتاج.
مقارنةً بنماذج الصور Nano Banana Pro / Gemini من Google: تُعد عائلة GPT-Image-1.5 ونماذج Nano Banana Pro / Gemini 3 من Google منافسين متقاربين — لكل منهما نقاط قوة في فئات مطالبات مختلفة. تؤكد رسائل OpenAI على إخلاص التحرير وسرعة التكرار؛ وقد حظي عرض Google بالثناء على الواقعية بمستوى الاستوديو في بعض الأمثلة.
مقارنةً بـ Qwen Image ونماذج أخرى مفتوحة/مغلقة: أداء GPT-Image-1.5 يتفوق على Qwen Image في عدة مقاييس للتحرير والحفظ في تقييمات أحادية الدور، لكن الفروقات تضيق في التحرير متعدد الأدوار أو الاختبارات الخاصة بمجالات أخرى.

أين يتفوق GPT-Image-1.5

تصوير منتجات التجارة الإلكترونية: إنشاء متغيرات بالجملة، تبديل الخلفيات، كتالوجات منتجات متسقة من صورة واحدة (الحفاظ على العلامة/الشعار).
إنتاج الأصول الإبداعية والتسويقية: دورات مفاهيم سريعة، نماذج أولية فوتوغرافية، تحويلات أسلوبية مضبوطة.
تنقيح الصور وتدفقات العمل التحريرية: تجارب واقعية للملابس/قصات الشعر، تنقيح انتقائي يحافظ على الهوية والإضاءة.
تكامل أدوات التصميم: ربط بمنصات التصميم أو أنظمة إدارة المحتوى لإصدار متغيرات عند الطلب (مفاتيح الإخلاص تساعد في التحكم بالتكلفة).
خطوط أنابيب تركيب متعددة الخطوات: تسمح المدخلات متعددة الصور بالتركيب والتوليد المستند إلى المرجع للمشاهد المعقدة.

كيفية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 1.5

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى GPT Image 1.5 API

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

اطلع أيضًا على Gemini 3 Pro Preview API

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.032

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.32

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.48

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GPT Image 1.5

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	مدخل:$6.4/M الإخراج:$25.6/M	مدخل:$8/M الإخراج:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	مدخل:$6.4/M الإخراج:$25.6/M	مدخل:$8/M الإخراج:$32/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

POST/v1/images/generations

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GPT Image 1.5

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-image

image-editing

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

image

ملف تعريف الإنتاج

المزود: OpenAI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GPT Image 1.5 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في image، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

مرئيات المنتجات والمحتوى الإبداعي للحملات

الفن المفاهيمي والاستكشاف البصري السريع

تحرير الصور وإنشاء الاختلافات وإنتاج الأصول

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

عرض النموذج

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

عرض النموذج

Uptime

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

الإصدارات

راجع معرّفات النماذج المتاحة قبل تثبيت تكامل الإنتاج.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

واصل الاستكشاف