ChatGPT ใช้เวลาสร้างภาพนานเท่าใด

การสร้างภาพเทียมเป็นหนึ่งในฟีเจอร์ที่พัฒนาเร็วที่สุดใน Generative AI ในปัจจุบัน นักพัฒนาและผู้สร้างมักถามคำถามเดิมๆ ว่า "ChatGPT จะใช้เวลานานเท่าใดจึงจะได้ภาพของฉัน" คำตอบง่ายๆ คือ มันขึ้นอยู่กับ — ขึ้นอยู่กับโมเดลที่คุณใช้ เส้นทาง API หรือ UI ขนาด/คุณภาพของรูปภาพ การโหลดพร้อมกันที่ผู้ให้บริการ การตรวจสอบการกลั่นกรองและความปลอดภัย และตัวเลือกเครือข่าย/การใช้งาน ด้านล่างนี้ ผมจะอธิบายตัวแปรเหล่านั้น สรุปสิ่งที่โมเดลรูปภาพ chatgpt หลักๆ มักจะให้ในช่วงความหน่วง (ในโลกแห่งความเป็นจริง) อธิบายสาเหตุของความล่าช้า และแสดงรูปแบบโค้ดที่ใช้ได้จริงเพื่อจัดการความหน่วง

สรุปสั้นๆ: การสร้างภาพอาจใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีสำหรับคำขอขนาดเล็กและคุณภาพต่ำ แต่สำหรับภาพคุณภาพสูงหรือซับซ้อน (และขึ้นอยู่กับการโหลดและการควบคุม) ให้คาดหวังไว้ที่ 10–90+ วินาที ผู้ใช้บางรายและรายงานพบว่าต้องรอนานถึง ~2 นาทีและหมดเวลาเป็นครั้งคราวภายใต้การโหลดหนัก

ความเร็วในการสร้างภาพ AI ของ ChatGPT ตามแบบจำลอง (gpt-image-1, dall-e-3, gpt-4o)

หมายเหตุ เวลาที่วัดได้จะแตกต่างกันไปตามการแจ้งเตือน ภูมิภาค ตัวเลือก API ประเภทบัญชี และปริมาณการให้บริการชั่วคราว ตารางด้านล่างนี้รวบรวมคำแนะนำอย่างเป็นทางการ รายงานจากชุมชน และการทดสอบอิสระ ใช้เป็นแนวทางการวางแผน ไม่ใช่ข้อตกลงระดับการให้บริการ (SLA)

Takeaway ที่สำคัญ: คาดหวัง วินาที สำหรับงานง่ายๆ/คุณภาพต่ำและ สิบวินาที (สูงสุด ~1 นาที) สำหรับภาพคุณภาพสูงหรือภาพที่มีรายละเอียดสูงที่สร้างโดย GPT-4o เกณฑ์มาตรฐานจากผู้สังเกตการณ์อิสระแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่สอดคล้องกันตามแบบจำลองและพรอมต์

ทำไมตัวเลขจึงแตกต่างกันมาก

• สถาปัตยกรรมแบบจำลองและกลยุทธ์: GPT-4o ใช้กระบวนการสร้างที่แตกต่างกันและใช้ทรัพยากรมากขึ้น (การถดถอยอัตโนมัติ + ตัวถอดรหัสภาพ) เมื่อเทียบกับไปป์ไลน์แบบแพร่กระจายรุ่นเก่าบางรุ่น การประมวลผลมากขึ้น = เวลาที่นานขึ้นสำหรับความเที่ยงตรงที่สูงขึ้น
• ขนาด/คุณภาพที่ต้องการ: 1024×1024 ขึ้นไป + ฉาก "สมจริง" + รายละเอียด = การประมวลผลและเวลาเพิ่มขึ้น DALL·E 3 ได้รับการฝึกสำหรับขนาด 1024 ตามค่าเริ่มต้น ขนาดที่เล็กกว่าอาจเร็วกว่าหรือต้องใช้โมเดลอื่น
• ความซับซ้อนของการแจ้งเตือน / จำนวนวัตถุ / การเรนเดอร์ข้อความ: โมเดลใช้เวลาในการอนุมานมากขึ้นเมื่อพรอมต์มีวัตถุที่แตกต่างกันหลายรายการ ป้ายข้อความ หรือข้อจำกัดเค้าโครงที่เข้มงวด
• การจำกัดโหลดและอัตราเซิร์ฟเวอร์: เวลาในการสร้างจะขยายออกไปในระหว่างที่มีการใช้งานสูงสุด เธรดชุมชนและบันทึกสถานะของ OpenAI แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้บางรายเห็นเวลานานถึงหลายสิบวินาทีถึงหลายนาทีระหว่างช่วงเวลาที่ใช้งานหนัก

อะไรที่ส่งผลต่อเวลาการสร้างภาพ ChatGPT?

สถาปัตยกรรมแบบจำลองและต้นทุนการคำนวณ

โมเดลที่แตกต่างกันใช้กรรมวิธีสร้างและคำนวณรอยเท้าที่แตกต่างกัน:

• จีพีที-อิมเมจ-1 — โมเดลภาพแบบมัลติโมดัลรุ่นใหม่ของ OpenAI ออกแบบมาเพื่อเวิร์กโฟลว์การสร้างและแก้ไขที่เร็วขึ้นและมีความแม่นยำสูง โมเดลนี้เป็นโมเดลเบื้องหลังฟีเจอร์ภาพ ChatGPT รุ่นใหม่กว่า และได้รับการผสานรวมเข้ากับเครื่องมือของบุคคลที่สาม (Adobe, Figma) เนื่องจากเป็นโมเดลที่ใหม่กว่าและได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสำหรับการใช้งานจริง ผู้ใช้หลายรายจึงรายงานว่าโมเดลนี้ค่อนข้างเร็วในสภาวะปกติ
• DALL E3 — รุ่นก่อนหน้าที่ใช้การกระจายแสงแบบความละเอียดสูง รองรับ quality ตัวเลือกที่แลกเวลา/ต้นทุนเพื่อความเที่ยงตรง (เช่น standard vs hd) ดังนั้นเมื่อคุณขอให้เอาต์พุตมีคุณภาพสูงขึ้น มันจะใช้เวลานานขึ้นโดยตั้งใจ เอกสารประกอบ DALL·E 3 ระบุไว้อย่างชัดเจน quality ส่งผลต่อเวลาการสร้าง
• GPT-4o (ความสามารถในการสร้างภาพ) — โฆษณาว่าเร็วกว่า GPT-4 รุ่นก่อนหน้าสำหรับเวิร์กโหลดแบบมัลติโมดัล OpenAI ระบุว่า GPT-4o ทั้งเร็วกว่าและคุ้มค่ากว่า GPT-4 Turbo สำหรับงานหลายอย่าง และถูกนำไปใช้สำหรับตัวสร้างอิมเมจแบบรวมของ ChatGPT ในทางปฏิบัติ GPT-4o อาจทำงานได้เร็วกว่าในบางประเภทพรอมต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการใช้การติดตามคำสั่งและการแคชแบบมัลติโมดัลของโมเดล

ความซับซ้อนทันที

พรอมต์ที่ยาวและหนาแน่นของวัตถุพร้อมข้อจำกัด (เช่น "วัตถุที่มีป้ายกำกับแตกต่างกัน 16 รายการ แสงที่สมจริง ฟอนต์ที่เหมือนกัน") จำเป็นต้องให้โมเดลแก้ไขความสัมพันธ์เพิ่มเติมระหว่างการถอดรหัส ซึ่งจะเพิ่มการประมวลผลและเวลา การปรับแต่งแบบหลายรอบ (รอบการแก้ไข) จะเพิ่มเวลาสะสม

ขนาดภาพ คุณภาพ และตัวเลือก

ความละเอียดที่สูงขึ้นและ quality: "hd" เพิ่มเวลาในการสร้าง เอกสารของ DALL·E 3 อธิบายสิ่งนี้: quality ให้คุณเลือกแบบมาตรฐาน (เร็วกว่า) หรือแบบ HD (ช้ากว่า) ()

ความต้องการและโหลดบริการพร้อมกัน

• ในช่วงที่มีความต้องการใช้งานสูงสุด (เช่น การเปิดตัวฟีเจอร์หลัก การแจ้งเตือนแบบไวรัล) บริการภาพของ OpenAI จะถูกจำกัดอัตราหรือชะลอความเร็วเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือ รายงานสาธารณะและโพสต์ของ OpenAI แสดงให้เห็นว่าบริการนี้มีความต้องการใช้งานสูงมากในช่วงเปิดตัวเครื่องกำเนิดไฟฟ้ารุ่นใหม่ (OpenAI ระบุว่ามีโหลดสูงมาก)

ระดับบัญชีและขีดจำกัดอัตรา

ผู้ใช้แบบฟรีเทียร์จะต้องเผชิญกับขีดจำกัดอัตราที่เข้มงวดกว่าและลำดับความสำคัญต่ำกว่าในระหว่างการแข่งขัน ในขณะที่ผู้ใช้แบบชำระเงินจะได้รับขีดจำกัดอัตราที่สูงขึ้นและลำดับความสำคัญที่ลดลง ซึ่งสามารถลดระยะเวลาการรอลงได้ ผมจะสรุปขีดจำกัดทั่วไปในทางปฏิบัติในภายหลัง

สถาปัตยกรรมแบบจำลองมีความสำคัญ

• แนวทางแบบแพร่กระจาย (โดยทั่วไปแล้วตระกูล DALL·E) มักจะมีขั้นตอนที่คาดเดาได้ ปุ่มควบคุมคุณภาพและขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างจะส่งผลต่อเวลา
• แนวทางการสร้างภาพแบบถดถอยอัตโนมัติ (ไปป์ไลน์ภาพ GPT-4o ของ OpenAI / อนุพันธ์ gpt-image-1) อาจให้ความสำคัญกับความเที่ยงตรงและความเข้าใจบริบท (รวมถึงข้อความในภาพ) แต่สามารถใช้เวลาในการประมวลผลมากขึ้นและนี่เป็นปัจจัยหนึ่งที่ OpenAI เน้นย้ำเมื่อประกาศเกี่ยวกับการสร้างภาพ GPT-4o

คุณสามารถทำให้การสร้างภาพ ChatGPT เร็วขึ้นได้อย่างไร

ต่อไปนี้เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในทางปฏิบัติ (พร้อมตัวอย่างโค้ดด้านล่าง)

1) เลือกรุ่นที่เหมาะสมกับงาน

• ใช้ จีพีที-อิมเมจ-1 สำหรับภาพที่มีปริมาณงานสูงหรือภาพที่เรียบง่าย
• ใช้ DALL E3 เมื่อคุณต้องการเค้าโครง/การแสดงผลข้อความที่ดีกว่าแต่สามารถยอมรับเวลาที่ช้าลงเล็กน้อยได้
• ใช้ GPT-4o เมื่อคุณต้องการความเที่ยงตรงสูงสุด ความสอดคล้องตามบริบท หรือการแก้ไขหลายขั้นตอน — ยอมรับว่ามักจะช้ากว่า

2) ลดความละเอียด / คุณภาพเมื่อยอมรับได้

ขอ 512×512 หรือใช้ quality ตั้งค่าสถานะหากได้รับการสนับสนุน ให้สร้างฉบับร่างที่เล็กกว่าก่อน จากนั้นปรับขนาดผลลัพธ์ที่เลือกเท่านั้น

3) ชุดหรือท่อส่ง

• แจ้งเตือนเป็นชุด โดยที่ API รองรับ (สร้างตัวแปรหลายตัวต่อคำขอ) แทนที่จะส่งคำขอเดียวหลายรายการ
• ใช้ ท่อส่งสองทาง: ร่างคุณภาพต่ำอย่างรวดเร็ว จากนั้นส่งร่างที่เลือกไปยังการอัปแซมปลิงคุณภาพสูง

หากคุณต้องการรูปภาพหลายภาพที่แตกต่างกัน ให้ส่งคำขอแบบคู่ขนาน (ตามขีดจำกัดอัตราของคุณ) ตัวอย่าง (Node.js):

// send 4 independent calls in parallel
await Promise.all(prompts.map(p => openai.images.generate({model:"gpt-image-1", prompt:p})));

การประมวลผลแบบขนานจะแปลงเวลาต่อเนื่องแบบยาวเป็นเวลาที่ตรงกันในแต่ละบัญชี โปรดคำนึงถึงขีดจำกัดอัตราต่อบัญชี

4) แคชและนำกลับมาใช้ใหม่

แคชรูปภาพสำหรับพรอมต์ที่ถามบ่อย (หรือเมล็ดพันธุ์ที่เหมือนกัน) และนำกลับมาใช้ใหม่ สำหรับการแก้ไขแบบหลายเทิร์น ควรใช้การแก้ไขแบบพารามิเตอร์มากกว่าการสร้างใหม่ทั้งหมดหากเป็นไปได้

5) วิศวกรรมที่รวดเร็ว

ลดความซับซ้อนของคำแนะนำหากเป็นไปได้ ขอให้แบบจำลอง "เวอร์ชันตัวแทนแบบง่าย" จากนั้นจึงปรับแต่งเฉพาะตัวเลือกที่เลือก

ตัวอย่างโค้ด — วิธีสร้างภาพและคำขอปรับแต่งความเร็ว

CometAPI คือเกตเวย์แบบหลายโมเดลที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งแสดงโมเดลหลายร้อยโมเดลผ่านพื้นผิว API เดียว หากคุณต้องการทดสอบหรือรันโมเดล Gemini โดยไม่ต้องจัดการการผสานรวมผู้ให้บริการหลายราย (และเปิดใช้งานการสลับโมเดลอย่างรวดเร็วในการผลิต) CometAPI ก็สามารถเป็นเลเยอร์การแยกส่วนที่ดีได้  โคเมทเอพีไอ ซึ่งพูดถึง เข้ากันได้กับ OpenAI ภาษาถิ่นและให้ API ของ DALL-E 3 ,API ของ GPT-image-1, GPT-4o-ภาพ API. นอกจากนี้ราคาโทรยังลด 20% จากราคาปกติอีกด้วย

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างที่กระชับและใช้งานได้จริง คุณเพียงแค่เข้าสู่ระบบ cometapi และรับคีย์ในแผงควบคุมส่วนตัวของคุณ ผู้ใช้ใหม่จะได้รับคีย์ฟรี นี่เป็นเพียงตัวอย่าง — ตรวจสอบ จีพีที 4โอ/gpt-image-1 เอกสาร สำหรับชื่อวิธีการและพารามิเตอร์ที่แน่นอน

หมายเหตุ แทนที่ process.env.OPENAI_API_KEY ด้วยคีย์ CometAPI ของคุณและตรวจสอบชื่อรุ่นในแพลตฟอร์มที่คุณใช้

ตัวอย่าง A — Node.js: gpt-image-1 (ทรูพุตเร็ว)

// Node.js (example, adjust for your OpenAI SDK)
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function createImageFast() {
  const resp = await openai.images.generate({
    model: "gpt-image-1",
    prompt: "Minimalistic icon-style illustration of a green rocket on white background",
    size: "512x512",        // smaller size = faster
    quality: "low",         // if supported, lower quality is faster
    n: 4                    // generate 4 variants in one request (batch)
  });
  // resp.data contains image bytes/urls depending on SDK
  console.log("Generated", resp.data.length, "images");
}

createImageFast().catch(console.error);

ตัวอย่าง B — Python: DALL·E 3 (คุณภาพสมดุล)

# Python (example)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY")

def generate_dalle3():
    resp = client.images.generate(
        model="dall-e-3",
        prompt="A cinematic, photoreal portrait of an elderly sailor, golden hour lighting, detailed wrinkles",
        size="1024x1024",        # higher res = slower

        quality="standard",      # choose lower quality for speed if available

        n=1
    )
    # Save or handle resp.data.b64_json or URL

    print("Done:", resp.data)

generate_dalle3()

ตัวอย่าง C — Node.js: การสร้างภาพ GPT-4o (ความเที่ยงตรงสูงโดยคาดว่าจะใช้เวลานานขึ้น)

// Node.js example for gpt-4o image generation
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function createHighFidelity() {
  const resp = await openai.images.generate({
    model: "gpt-4o",                 // multimodal model (may be slower)
    prompt: "Design a clean infographic explaining electric vehicle charging levels, legible labels",
    size: "1792x1024",               // larger aspect to get readable text
    quality: "high",
    n: 1
  });

  console.log("Image ready; note: this may take longer (tens of seconds).");
}

createHighFidelity().catch(console.error);

เคล็ดลับเชิงปฏิบัติในการเขียนโค้ด

• ลด n (จำนวนภาพ) เพื่อลดเวลาโดยรวม
• ขอต่ำกว่า size สำหรับฉบับร่างและอัปแซมเปิลในภายหลัง
• ใช้การลองใหม่อีกครั้งด้วยการถอยกลับ บน HTTP 429/5xx เพื่อจัดการกับการควบคุมความเร็วชั่วคราว
• วัดและบันทึก เวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์เพื่อติดตามเมื่อคุณพบปัญหา Windows ช้า

## ฉันจะวัดเวลาการสร้างภาพในแอปของฉันได้อย่างไร

ตัวจับเวลาฝั่งไคลเอนต์พื้นฐาน (JavaScript):

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.CometAPI_API_KEY });

async function measure(model, prompt) {
  const t0 = Date.now();
  const res = await openai.images.generate({
    model, prompt, size: "1024x1024", quality: "standard" // model-dependent
  });
  const t1 = Date.now();
  console.log(`Model ${model} took ${(t1 - t0)/1000}s`);
  return res;
}

มาตรการนี้ ไป - กลับ ความหน่วง (เครือข่ายไคลเอนต์ + การประมวลผลเซิร์ฟเวอร์) สำหรับการวัดเฉพาะเซิร์ฟเวอร์ ให้รันโค้ดเดียวกันจากภูมิภาคการประมวลผลบนคลาวด์ของคุณที่ใกล้กับจุดสิ้นสุดของ OpenAI มากที่สุด

(นี่คือตัวอย่างการเรียกใช้ที่สร้างแบบจำลองตามรูปแบบ Images/GPT Image API ของ OpenAI — ปรับแต่ง model, sizeและ quality เพื่อให้ตรงกับรุ่นที่คุณต้องการ

คำถามที่พบบ่อย: เวลาสร้างภาพ ChatGPT

ถาม: ฉันควรลองใหม่อีกครั้งเมื่อหมดเวลาหรือรอเป็นเวลานานหรือไม่

A: ใช้การถอยกลับแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลพร้อมจิตเตอร์สำหรับการลองใหม่อีกครั้ง 429/5xx ข้อผิดพลาด สำหรับงานที่ต้องใช้เวลานานมาก ให้พิจารณาการออกแบบแบบอะซิงโครนัส: สร้างแบบร่าง จัดคิวงานเรนเดอร์คุณภาพสูง และแจ้งความคืบหน้าให้ผู้ใช้ทราบ

ถาม: มี SLA ที่แน่นอนสำหรับเวลาในการสร้างหรือไม่?

ตอบ: ไม่ได้เผยแพร่สู่สาธารณะสำหรับการสร้างภาพ ChatGPT สำหรับผู้บริโภค OpenAI บันทึกพฤติกรรมของโมเดล (เช่น GPT-4o อาจใช้เวลาประมาณ 1 นาที) แต่เวลาจริงอาจแตกต่างกันไปตามโหลดและขีดจำกัดของบัญชี

ถาม: ฉันสามารถเร่งการสร้างล่วงหน้าโดยการขอภาพ "ง่ายๆ" ได้หรือไม่

A: ใช่ — คำแนะนำที่ง่ายกว่า ความละเอียดน้อยกว่า และต่ำกว่า quality และจำนวนภาพที่น้อยลงต่อคำขอทำให้ลดเวลาลง

ฉันจะได้รับฟีดความคืบหน้าในขณะที่กำลังสร้างภาพได้หรือไม่

API บางตัวมีรหัสงานและจุดสิ้นสุดการโพล การผสานรวม UI บางตัวจะสตรีมภาพขนาดย่อหรือการอัปเดตสถานะระหว่างกระบวนการ หากคุณต้องการ UX ความคืบหน้า ให้ออกแบบสำหรับการโพล (พร้อมช่วงเวลาที่เหมาะสม) หรือจัดเตรียมตัวแทนระหว่างการประมวลผลภาพ

ความคิดสุดท้าย

การสร้างภาพกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลที่เผยแพร่ล่าสุด (การสร้างภาพแบบบูรณาการของ GPT-4o) เน้นย้ำถึงความเที่ยงตรง การปฏิบัติตามคำสั่ง และความสอดคล้องกันแบบหลายรอบ ซึ่งเป็นการปรับปรุงที่มักเพิ่มการประมวลผลต่อภาพ ส่งผลให้เกิดความล่าช้า (OpenAI ระบุว่าการสร้างภาพอาจใช้เวลานานถึงหนึ่งนาที) เกณฑ์มาตรฐานอิสระและรายงานจากชุมชนผู้ใช้ยืนยันถึงความแปรปรวน: มีโมเดลที่เร็วกว่าสำหรับทรูพุต แต่โมเดลมัลติโมดัลหลักกลับแลกความเร็วกับความแม่นยำ หากคุณต้องการความหน่วงต่ำที่คาดการณ์ได้สำหรับเวิร์กโหลดการผลิต ให้ออกแบบไปป์ไลน์ของคุณด้วยแบบร่าง การแคช ขนาดที่เล็กลง และการวางแผนโควต้า

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดล chatgpt ใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ