GPT Image 1-пен салыстырғанда GPT Image 1.5 қаншалықты жылдам?

GPT Image 1.5 GPT Image 1-ге қарағанда жылдамдықты 4×-ға дейін арттырады, итеративті шығармашылық жұмыс процестеріндегі кешігу уақытын едәуір азайтады.

GPT Image 1.5 мөлдір фондарды қолдай ма?

Иә, PNG немесе WebP шығыс пішімдерімен background параметрін 'transparent' мәніне орнатыңыз. Мөлдірлік medium немесе high сапа баптауларында ең жақсы жұмыс істейді.

GPT Image 1.5 үшін мәтіндік промпттың ең жоғары ұзындығы қандай?

GPT Image 1.5 промпттарды 32,000 таңбаға дейін қабылдайды, бұл күрделі кескін генерациялау тапсырмалары үшін өте егжей-тегжейлі әрі шектеулі нұсқаулар беруге мүмкіндік береді.

GPT Image 1.5 Google's Nano Banana Pro-пен қалай салыстырылады?

GPT Image 1.5 өңдеу дәлдігі мен итерация жылдамдығына басымдық береді, ал Nano Banana Pro студиялық шынайылығы үшін жоғары бағаланады. Екеуі де бір-біріне өте жақын бәсекелес — жұмыс процесіңізге қарай таңдаңыз.

GPT Image 1.5 көп айналымды диалогтық өңдеуді қолдай ма?

Иә, Responses API арқылы GPT Image 1.5 контексті сақтай отырып, қосымша нұсқаулар беріп, кескіндерді итеративті түрде нақтылайтын көп айналымды өңдеу жұмыс процестерін қолдайды.

GPT Image 1.5 композитинг үшін бірнеше анықтамалық суретті пайдалана ала ма?

Иә, GPT Image 1.5 композитингке және стильдік анықтама ретінде бірнеше кіріс суреттерін қабылдайды. high input_fidelity режимін пайдаланғанда алғашқы 5 сурет жоғары дәлдікпен сақталады.

GPT Image 1.5 қандай ажыратымдылықтар мен сапа баптауларын қолдайды?

GPT Image 1.5 1024×1024 (шаршы), 1536×1024 (көлденең), және 1024×1536 (тік) ажыратымдылықтарын қолдайды. Сапа опциялары: low, medium, high және auto.

OpenAI

Қолжетімді Танымал

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 — GPT Image family-дегі OpenAI-дің кескін моделі. Ол мәтіндік промпттерден кескіндерді генерациялауға және енгізілген кескіндерге жоғары дәлдікпен өңдеулерді орындауға арналған, пайдаланушы нұсқауларын мұқият әрі дәл ұстанатын нативті көпмодальды GPT моделі.

Бастапқы баға

$6.40 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

GPT Image 1.5 моделін нақты сұраныспен байқап көріңіз, параметрлерін қарап шығыңыз және API-ді біріктірмес бұрын нәтижені тексеріңіз.

Шолу

GPT Image 1.5 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

GPT-Image-1.5 API деген не?

GPT-Image-1.5 — OpenAI-дің GPT Image отбасындағы ең жаңа мүшесі және ChatGPT-тің жаңартылған Images тәжірибесінің артындағы модель. Ол кескін генерациясын қызық эксперименттерден өндірістік деңгейдегі креативті құралдарға көшіруге арналған: жоғары фотореализм, итерациялық өңдеулерге нәзік бақылау және интерактивті әрі кәсіптік жұмыс ағындарын қолдау үшін жылдам инференс.

gpt-image-1.5 API — бір немесе бірнеше кескін енгізулерін (файл идентификаторлары немесе байттар) және мәтіндік промптты қабылдап, жасалған кескіндерді немесе өңделген кескіндерді қайтаратын көпмодальды кескін моделі эндпойнты. Ол мыналарды қолдайды:

Мәтіннен кескін генерациялау (промпттан жасау),
Кескінді өңдеу / in-painting / композитинг (бар кескіндерге нұсқаулар қолдану, бірнеше кескін енгізуге рұқсат), және
Итерациялық, көп-қадамды өңдеу жұмыс ағындары Responses API арқылы (“түзету және итерациялау” UI-ларын іске қосады).

API кескін промпттарын бұрынғы DALL·E шектеулерінен өзгеше өңдейді: GPT кескін модельдері әлдеқайда ұзын мәтіндік промпттарды қабылдайды (32k-таңба нұсқаулығы), бұл күрделі, шектеулері көп нұсқауларды мүмкін етеді.

Негізгі мүмкіндіктер (практикалық)

Өңдеуге икемділіктің артуы / көп-қадамды бірізділік: итерациялық өңдеулер бойы кейіпкердің келбетін, жарықтандыруды және негізгі визуалды атрибуттарды сақтайды. Бұл “бір модель, қайталанатын өңдеулер” үлгісін өнім каталогтары немесе бренд активтері секілді жұмыс ағындары үшін сенімдірек етеді.
Жылдам өткізу қабілеті — GPT Image 1-мен салыстырғанда 4× жылдамдық жақсартуы, итерациялық креативті жұмыс ағындарындағы кідірісті азайтуға бағытталған.
Құнды оңтайландырулар — кескін енгізу/шығару құны GPT Image 1-мен салыстырғанда шамамен 20% азайды, жоғары көлемді пайдаланушылар үшін бір кескін итерациясының құнын төмендетеді.
Көп кескінді композитинг және стильге сілтеме — көріністерді композитингілеу немесе стиль/жарықты беру үшін бірнеше анықтамалық кескін қабылдайды.
Сапа/адалдық реттегіштері — жылдамдық пен адалдық арасындағы теңгерімді басқаруға арналған API параметрлері (көлемді генерация үшін төмен сапа; өндірістік активтер үшін жоғары сапа).
Көп-қадамды өңдеу / Responses API интеграциясы — қадам-қадамымен жұмыс ағындарын іске қосады (өзгерістерді сұрау, кейін күйді сақтай отырып “ұсақ түзетулер енгізу”).

Техникалық мүмкіндіктер

Мәтіндік промпт шегі (кескін модельдері): ең көбі 32,000 таңба (ескерту: OpenAI мұны GPT кескін модельдеріне арналған мәтін ұзындығы рұқсаты ретінде құжаттайды). Ұзын, шектеулері көп промпттар үшін пайдаланыңыз.
Кескін енгізулері: Файл ID-ларын (көп-қадамды ағындарға ыңғайлы) немесе шикі байттарды қабылдайды; композитинг және анықтама үшін бірнеше кескін беруге болады.
Шығулар: API арқылы қайтарылатын PNG/JPEG немесе платформадағы әдепкі кескін артефактілері (немесе ChatGPT ішінде тіркемелер ретінде). Шығыстар бірнеше кандидат кескіндерді қамтуы мүмкін және нәтижені нақтылау үшін итерациялық сұрауларды қолдайды.
Генерация режимдері: мәтіннен кескінге, кескінді өңдеу (инпейнт/нұсқаулармен кеңейту) және варианттар. Көп-қадамды өңдеу “қосу/алу/біріктіру” стиліндегі нұсқауларды қолдайды.
Нұсқауларға сезімтал өңдеу: модельдер нұсқауларға адалдық үшін оңтайландырылған (мысалы, “логотипті өзгертпе”, “поза мен жарықты сақта” сияқты тұрақтыларды сақтау). Промпт-инжиниринг үлгілері (әр итерацияда айқын тұрақтыларды қайталау) семантикалық ауытқуды азайтады.

Бенчмарк өнімділігі

Лидербордтағы орын: Бір жиынтық есепте GPT Image 1.5 Artificial Analysis лидербордында мәтіннен кескінге рейтингтерде ~1264 ұпаймен алда екені келтірілген, келесі модельден өлшенетін айырмашылықпен.
Тапсырма деңгейіндегі метрикалар (өңдеу және сақтау): Microsoft Foundry бағалау метрикаларының қысқаша шолуында GPT-Image-1.5 екілік өзгерту табыстылығында (single-turn BinaryEval бойынша 100%) дерлік мінсіз нәтижеге және бет-нысанды сақтау көрсеткіштерінде (AuraFace өлшемдерінде шамамен 90%) жоғары ұпайларға қол жеткізгені көрсетілген, бұл оны бәсекелестер және алдыңғы OpenAI модельдерімен салыстыру кестесінде ерекшелендіреді. Бұл салыстырмалы метрикалар сақтау және өңдеуге адалдықта GPT-Image-1.5-ті кейбір қарсыластардан алға қояды.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5 басқа модельдермен салыстыру

GPT Image 1-мен салыстырғанда (OpenAI-дің алдыңғы генерациясы): жылдам (4× дейін), арзан (~20% төмен кескін IO құны) және өңдеуге адалдығы жоғары — “прототип/демо”-дан “өндірістікке ыңғайлы” кескін жұмыс ағындарына көшуді нысанаға алады.
Google’s Nano Banana Pro / Gemini кескін модельдерімен салыстырғанда: GPT-Image-1.5 және Google’s Nano Banana Pro / Gemini 3 отбасы жақын қарсыластар — әрқайсысының әртүрлі промпт кластары бойынша күшті жақтары бар. OpenAI хабарламасы өңдеуге адалдық пен итерация жылдамдығын ерекшелейді; Google ұсынысы кейбір мысалдарда студиялық деңгейдегі реализм үшін мақталған.
Qwen Image және басқа ашық/жабық модельдермен салыстырғанда: GPT-Image-1.5 бір реттік бағалауларда Qwen Image-ден өңдеу және сақтау метрикаларында озады, бірақ айырмашылықтар көп-қадамды немесе басқа домендік тесттерде тарылуы мүмкін.

GPT-Image-1.5-тің күші қайда

E-commerce өнім бейнелеуі: көп көлемді варианттар, фон алмастыру, бір фотодан бірізді өнім каталогтары (бренд/логотипті сақтау).
Креатив және маркетинг активтерін өндіру: тұжырымдамаларды жылдам итерациялау, фотореалистік мокаптар, бақыланатын стиль трансферлері.
Фото ретушь және редакциялық жұмыс ағындары: киім/шаш үлгісін шынайы “киіп көру”, тұлға мен жарықты сақтайтын селективті ретушь.
Дизайн құралдарын интеграциялау: дизайн платформаларына немесе CMS-ке қосып, сұраныс бойынша кескін варианттарын алу (адалдық реттегіштері құнды бақылауға көмектеседі).
Көп қадамды композитинг пайплайндары: көп кескін енгізулері күрделі көріністер үшін композитинг пен анықтамаға негізделген генерацияны мүмкін етеді.

GPT Image 1.5 API-ге қалай қол жеткізуге болады

1-қадам: API кілтіне тіркелу

cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. Өз CometAPI console бөліміне кіріңіз. Интерфейстің кіру тіркелгісі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

2-қадам: GPT Image 1.5 API-ге сұраулар жіберу

API сұрауын жіберу үшін “gpt-image-1.5” эндпойнтын таңдаңыз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің сайттағы API құжатынан алынады. Ыңғайлылық үшін сайтымыз Apifox сынамасын да ұсынады. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. base url is Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) және [Кескінді өңдеу]

Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз.

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады.

Сондай-ақ қараңыз Gemini 3 Pro Preview API

ЖҚС

Баға белгілеу

Жоғарыдағы жылдам бағалауды бір іске қосу үшін пайдаланыңыз, содан кейін CometAPI мен ресми баға арасындағы толық салыстыруды қараңыз.

Бірінші сұраныс

$0.032

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

$0.32

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

$0.48

Болжамды CometAPI пайдалану құны

GPT Image 1.5 үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

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

API

Жұмыс істейтін соңғы нүкте мен код мысалын көшіріңіз, барлық параметрлер қажет болғанда толық API анықтамалығын ашыңыз.

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

Бір рет аутентификациядан өтіп, модель соңғы нүктесін шақырыңыз және провайдерлер арасында бірдей төлем мен бақылау процесін сақтаңыз.

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5 үшін үлгі код және API

gpt-image-1.5 API — бір немесе бірнеше кескін кірісін (файл идентификаторлары немесе байттар) және мәтіндік сұрауды қабылдап, жасалған немесе өңделген кескіндерді қайтаратын көпмодальды кескін моделі үшін эндпойнт. Ол қолдайды:

POST

/v1/images/generations

# Set your API key if not set globally

# 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

# Set your API key if not set globally

# 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");

Мүмкіндіктер

Архитектураны таңдамас немесе өндірістік жүктемені бағаламас бұрын модельдің маңызды деректерін қарап шығыңыз.

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-image

image-editing

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

image

Өндірістік профиль

Провайдер: OpenAI
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

GPT Image 1.5 моделін оның image мүмкіндіктеріне сәйкес өндірістік жұмыс ағындарында пайдаланыңыз, содан кейін ұзақ мерзімді интеграцияға кірісер алдында баламаларды салыстырыңыз.

Өнім бейнелері мен науқан креативтері

Концепт-арт және жылдам визуалды зерттеу

Суретті өңдеу, нұсқалар және активтер өндіру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

GPT Image 2.5(sunburst) API-ін шолыңыз.

Модельді көру

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Flare API-ін шолыңыз.

Модельді көру

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 — openai ұсынған, жылдам әрі жоғары сапалы кескіндерді жасау және өңдеуге арналған, ең озық деңгейдегі кескін генерациялау моделі. Ол икемді кескін өлшемдерін және жоғары дәлдіктегі кескіндерді енгізуді қолдайды.

Модельді көру

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model — кескін жасауға арналған модельдер отбасындағы тиімділік бойынша сарапшы, ультратөмен кідіріс пен шығын тұрғысынан тиімді кескін жасау және өзгерту үшін әзірленген.

Модельді көру

OpenAI

GPT Image 1 mini

GPT Image 1-дің құны оңтайландырылған нұсқасы. Бұл мәтін мен кескінді кіріс ретінде қабылдайтын және кескінді шығыс ретінде жасайтын нативті көпмодальды тілдік модель.

Модельді көру

Google

Nano Banana 2

Негізгі мүмкіндіктерге шолу: Ажыратылымдылығы: 4K-ға дейін (4096×4096), Pro-мен деңгейлес. Үлгі суреттердің бірізділігі: 14-ке дейін үлгі сурет (10 объект + 4 кейіпкер), стиль/кейіпкер бірізділігін сақтайды. Экстремалды жақтар арақатынастары: Жаңа 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 қатынастары қосылды, ұзын суреттерге, постерлер мен баннерлерге жарамды. Мәтінді кескіндеу: Жетілдірілген мәтін генерациясы, инфографика мен маркетингтік постер макеттеріне жарайды. Іздеуді жетілдіру: Google Search + Image Search біріктірілген. Негіздеу: Кірістірілген ойлау үдерісі; күрделі сұраныстар генерацияға дейін пайымдалады.

Модельді көру

Uptime

Өндіріске көшпес бұрын нақты уақыттағы heartbeat деректерін, соңғы нүкте қолжетімділігін және байқалған жауап беру уақытын қараңыз.

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Шолуды жалғастыру

Модельдерді салыстырып, зерттеуіңізді жалғастырыңыз

OpenAI

Қолжетімді Танымал

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Бастапқы баға

$6.40 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Шолу

GPT Image 1.5 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

GPT-Image-1.5 API деген не?

Мәтіннен кескін генерациялау (промпттан жасау),
Кескінді өңдеу / in-painting / композитинг (бар кескіндерге нұсқаулар қолдану, бірнеше кескін енгізуге рұқсат), және
Итерациялық, көп-қадамды өңдеу жұмыс ағындары Responses API арқылы (“түзету және итерациялау” UI-ларын іске қосады).

Негізгі мүмкіндіктер (практикалық)

Өңдеуге икемділіктің артуы / көп-қадамды бірізділік: итерациялық өңдеулер бойы кейіпкердің келбетін, жарықтандыруды және негізгі визуалды атрибуттарды сақтайды. Бұл “бір модель, қайталанатын өңдеулер” үлгісін өнім каталогтары немесе бренд активтері секілді жұмыс ағындары үшін сенімдірек етеді.
Жылдам өткізу қабілеті — GPT Image 1-мен салыстырғанда 4× жылдамдық жақсартуы, итерациялық креативті жұмыс ағындарындағы кідірісті азайтуға бағытталған.
Құнды оңтайландырулар — кескін енгізу/шығару құны GPT Image 1-мен салыстырғанда шамамен 20% азайды, жоғары көлемді пайдаланушылар үшін бір кескін итерациясының құнын төмендетеді.
Көп кескінді композитинг және стильге сілтеме — көріністерді композитингілеу немесе стиль/жарықты беру үшін бірнеше анықтамалық кескін қабылдайды.
Сапа/адалдық реттегіштері — жылдамдық пен адалдық арасындағы теңгерімді басқаруға арналған API параметрлері (көлемді генерация үшін төмен сапа; өндірістік активтер үшін жоғары сапа).
Көп-қадамды өңдеу / Responses API интеграциясы — қадам-қадамымен жұмыс ағындарын іске қосады (өзгерістерді сұрау, кейін күйді сақтай отырып “ұсақ түзетулер енгізу”).

Техникалық мүмкіндіктер

Мәтіндік промпт шегі (кескін модельдері): ең көбі 32,000 таңба (ескерту: OpenAI мұны GPT кескін модельдеріне арналған мәтін ұзындығы рұқсаты ретінде құжаттайды). Ұзын, шектеулері көп промпттар үшін пайдаланыңыз.
Кескін енгізулері: Файл ID-ларын (көп-қадамды ағындарға ыңғайлы) немесе шикі байттарды қабылдайды; композитинг және анықтама үшін бірнеше кескін беруге болады.
Шығулар: API арқылы қайтарылатын PNG/JPEG немесе платформадағы әдепкі кескін артефактілері (немесе ChatGPT ішінде тіркемелер ретінде). Шығыстар бірнеше кандидат кескіндерді қамтуы мүмкін және нәтижені нақтылау үшін итерациялық сұрауларды қолдайды.
Генерация режимдері: мәтіннен кескінге, кескінді өңдеу (инпейнт/нұсқаулармен кеңейту) және варианттар. Көп-қадамды өңдеу “қосу/алу/біріктіру” стиліндегі нұсқауларды қолдайды.
Нұсқауларға сезімтал өңдеу: модельдер нұсқауларға адалдық үшін оңтайландырылған (мысалы, “логотипті өзгертпе”, “поза мен жарықты сақта” сияқты тұрақтыларды сақтау). Промпт-инжиниринг үлгілері (әр итерацияда айқын тұрақтыларды қайталау) семантикалық ауытқуды азайтады.

Бенчмарк өнімділігі

Лидербордтағы орын: Бір жиынтық есепте GPT Image 1.5 Artificial Analysis лидербордында мәтіннен кескінге рейтингтерде ~1264 ұпаймен алда екені келтірілген, келесі модельден өлшенетін айырмашылықпен.
Тапсырма деңгейіндегі метрикалар (өңдеу және сақтау): Microsoft Foundry бағалау метрикаларының қысқаша шолуында GPT-Image-1.5 екілік өзгерту табыстылығында (single-turn BinaryEval бойынша 100%) дерлік мінсіз нәтижеге және бет-нысанды сақтау көрсеткіштерінде (AuraFace өлшемдерінде шамамен 90%) жоғары ұпайларға қол жеткізгені көрсетілген, бұл оны бәсекелестер және алдыңғы OpenAI модельдерімен салыстыру кестесінде ерекшелендіреді. Бұл салыстырмалы метрикалар сақтау және өңдеуге адалдықта GPT-Image-1.5-ті кейбір қарсыластардан алға қояды.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5 басқа модельдермен салыстыру

GPT Image 1-мен салыстырғанда (OpenAI-дің алдыңғы генерациясы): жылдам (4× дейін), арзан (~20% төмен кескін IO құны) және өңдеуге адалдығы жоғары — “прототип/демо”-дан “өндірістікке ыңғайлы” кескін жұмыс ағындарына көшуді нысанаға алады.
Google’s Nano Banana Pro / Gemini кескін модельдерімен салыстырғанда: GPT-Image-1.5 және Google’s Nano Banana Pro / Gemini 3 отбасы жақын қарсыластар — әрқайсысының әртүрлі промпт кластары бойынша күшті жақтары бар. OpenAI хабарламасы өңдеуге адалдық пен итерация жылдамдығын ерекшелейді; Google ұсынысы кейбір мысалдарда студиялық деңгейдегі реализм үшін мақталған.
Qwen Image және басқа ашық/жабық модельдермен салыстырғанда: GPT-Image-1.5 бір реттік бағалауларда Qwen Image-ден өңдеу және сақтау метрикаларында озады, бірақ айырмашылықтар көп-қадамды немесе басқа домендік тесттерде тарылуы мүмкін.

GPT-Image-1.5-тің күші қайда

E-commerce өнім бейнелеуі: көп көлемді варианттар, фон алмастыру, бір фотодан бірізді өнім каталогтары (бренд/логотипті сақтау).
Креатив және маркетинг активтерін өндіру: тұжырымдамаларды жылдам итерациялау, фотореалистік мокаптар, бақыланатын стиль трансферлері.
Фото ретушь және редакциялық жұмыс ағындары: киім/шаш үлгісін шынайы “киіп көру”, тұлға мен жарықты сақтайтын селективті ретушь.
Дизайн құралдарын интеграциялау: дизайн платформаларына немесе CMS-ке қосып, сұраныс бойынша кескін варианттарын алу (адалдық реттегіштері құнды бақылауға көмектеседі).
Көп қадамды композитинг пайплайндары: көп кескін енгізулері күрделі көріністер үшін композитинг пен анықтамаға негізделген генерацияны мүмкін етеді.

GPT Image 1.5 API-ге қалай қол жеткізуге болады

1-қадам: API кілтіне тіркелу

2-қадам: GPT Image 1.5 API-ге сұраулар жіберу

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

Сондай-ақ қараңыз Gemini 3 Pro Preview API

ЖҚС

Баға белгілеу

Бірінші сұраныс

$0.032

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он сұраныс

$0.32

Болжамды CometAPI пайдалану құны

Он бес сұраныс

$0.48

Болжамды CometAPI пайдалану құны

GPT Image 1.5 үшін баға белгілеу

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

API

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5 үшін үлгі код және API

POST

/v1/images/generations

# Set your API key if not set globally

# 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

# Set your API key if not set globally

# 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");

Мүмкіндіктер

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-image

image-editing

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

image

Өндірістік профиль

Провайдер: OpenAI
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

Өнім бейнелері мен науқан креативтері

Концепт-арт және жылдам визуалды зерттеу

Суретті өңдеу, нұсқалар және активтер өндіру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

GPT Image 2.5(sunburst) API-ін шолыңыз.

Модельді көру

OpenAI

GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Flare API-ін шолыңыз.

Uptime

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Шолуды жалғастыру