GPT Image 1.5 nhanh đến mức nào so với GPT Image 1?

GPT Image 1.5 mang lại cải thiện tốc độ lên đến 4× so với GPT Image 1, giảm đáng kể độ trễ cho các quy trình sáng tạo mang tính lặp.

GPT Image 1.5 có hỗ trợ nền trong suốt không?

Có, hãy đặt tham số background thành 'transparent' với định dạng xuất PNG hoặc WebP. Tính trong suốt hoạt động tốt nhất ở thiết lập chất lượng mức medium hoặc high.

Độ dài tối đa của lời nhắc văn bản đối với GPT Image 1.5 là bao nhiêu?

GPT Image 1.5 chấp nhận lời nhắc dài tối đa 32,000 ký tự, cho phép hướng dẫn cực kỳ chi tiết và ràng buộc cho các tác vụ tạo ảnh phức tạp.

GPT Image 1.5 so với Nano Banana Pro của Google như thế nào?

GPT Image 1.5 nhấn mạnh độ trung thực khi chỉnh sửa và tốc độ lặp, trong khi Nano Banana Pro được đánh giá cao về tính chân thực kiểu studio. Cả hai đều cạnh tranh sát sao—hãy chọn dựa trên nhu cầu quy trình làm việc của bạn.

GPT Image 1.5 có hỗ trợ chỉnh sửa đối thoại nhiều lượt không?

Có, thông qua Responses API, GPT Image 1.5 hỗ trợ các quy trình chỉnh sửa nhiều lượt, nơi bạn có thể tinh chỉnh hình ảnh theo từng bước bằng cách cung cấp hướng dẫn tiếp theo trong khi vẫn giữ ngữ cảnh.

GPT Image 1.5 có thể sử dụng nhiều ảnh tham chiếu để ghép không?

Có, GPT Image 1.5 chấp nhận nhiều ảnh đầu vào để ghép và tham chiếu phong cách. 5 ảnh đầu tiên được giữ với độ trung thực cao hơn khi sử dụng chế độ input_fidelity cao.

GPT Image 1.5 hỗ trợ những độ phân giải và thiết lập chất lượng nào?

GPT Image 1.5 hỗ trợ 1024×1024 (vuông), 1536×1024 (ngang) và 1024×1536 (dọc). Các tùy chọn chất lượng bao gồm low, medium, high và auto.

OpenAI

Khả dụng

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5 là mô hình hình ảnh của OpenAI trong GPT Image family . Đây là một mô hình GPT đa phương thức gốc, được thiết kế để tạo hình ảnh từ lời nhắc bằng văn bản và thực hiện các chỉnh sửa hình ảnh đầu vào với độ trung thực cao, đồng thời tuân thủ chặt chẽ hướng dẫn của người dùng.

Giá khởi điểm

$6.40 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Dùng thử GPT Image 1.5 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GPT Image 1.5, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

GPT-Image-1.5 API là gì?

GPT-Image-1.5 là thành viên mới nhất của gia đình GPT Image của OpenAI và là mô hình đứng sau trải nghiệm Images được làm mới của ChatGPT. Mô hình này được thiết kế để đưa tạo ảnh từ những thử nghiệm mang tính mới lạ thành công cụ sáng tạo đạt chuẩn sản xuất: tính chân thực cao hơn, kiểm soát tinh vi cho các chỉnh sửa lặp, và suy luận nhanh hơn để hỗ trợ quy trình tương tác và doanh nghiệp.

gpt-image-1.5 API là điểm cuối mô hình hình ảnh đa phương thức, nhận một hoặc nhiều đầu vào hình ảnh (định danh tệp hoặc bytes) cùng prompt văn bản và trả về ảnh được tạo hoặc ảnh đã chỉnh sửa. API hỗ trợ:

Tạo ảnh từ văn bản (tạo từ prompt),
Chỉnh sửa ảnh / in‑painting / dựng ghép (áp dụng hướng dẫn lên ảnh hiện có, cho phép nhiều ảnh đầu vào), và
Quy trình chỉnh sửa nhiều lượt thông qua Responses API (cho phép UI “chỉnh sửa & lặp lại”).

API xử lý prompt hình ảnh khác với giới hạn DALL·E cũ: các mô hình GPT image chấp nhận prompt văn bản dài đáng kể (nguyên tắc 32k ký tự), giúp khả thi các hướng dẫn phức tạp, giàu ràng buộc.

Tính năng chính (thực tiễn)

Khả năng chỉnh sửa tốt hơn / nhất quán qua nhiều lượt: giữ nguyên diện mạo nhân vật, ánh sáng và các thuộc tính thị giác chính trong các chỉnh sửa lặp. Điều này giúp “cùng một mô hình, chỉnh sửa lặp lại” đáng tin cậy hơn cho các quy trình như danh mục sản phẩm hoặc tài sản thương hiệu.
Thông lượng nhanh hơn — cải thiện tốc độ gấp 4× so với GPT Image 1, nhằm giảm độ trễ cho các quy trình sáng tạo lặp.
Tối ưu chi phí — chi phí vào/ra hình ảnh giảm khoảng 20% so với GPT Image 1, hạ chi phí mỗi lần lặp ảnh cho người dùng khối lượng lớn.
Dựng ghép đa ảnh & tham chiếu phong cách — chấp nhận nhiều ảnh tham chiếu để dựng ghép cảnh hoặc chuyển phong cách/ánh sáng.
Nút chỉnh chất lượng/độ trung thực — tham số API đánh đổi tốc độ và độ trung thực (dùng chất lượng thấp cho tạo hàng loạt; chất lượng cao cho tài sản sản xuất).
Chỉnh sửa nhiều lượt / tích hợp Responses API — cho phép quy trình theo bước (yêu cầu thay đổi, rồi “tinh chỉnh” trong khi giữ trạng thái).

Khả năng kỹ thuật

Giới hạn prompt văn bản (mô hình hình ảnh): lên tới 32,000 ký tự (lưu ý: OpenAI ghi nhận đây là mức cho phép độ dài văn bản cho các mô hình GPT image). Dùng cho prompt dài, nhiều ràng buộc.
Đầu vào hình ảnh: chấp nhận File IDs (ưa dùng cho luồng nhiều lượt) hoặc bytes thô; có thể cung cấp nhiều ảnh để dựng ghép và tham chiếu.
Đầu ra: PNG/JPEG hoặc hiện vật ảnh mặc định của nền tảng do API trả về (hoặc đính kèm trong ChatGPT). Đầu ra có thể gồm nhiều ảnh ứng viên và hỗ trợ các yêu cầu lặp để tinh chỉnh kết quả.
Chế độ tạo: tạo ảnh từ văn bản, chỉnh sửa ảnh (inpaint/mở rộng theo hướng dẫn), và biến thể. Chỉnh sửa nhiều lượt hỗ trợ hướng dẫn kiểu “thêm/bớt/kết hợp”.
Chỉnh sửa theo hướng dẫn: mô hình được tối ưu cho độ tuân thủ hướng dẫn (giữ các bất biến được chỉ định như “không đổi logo”, “giữ tư thế và ánh sáng”). Mẫu prompt‑engineering (lặp lại các bất biến rõ ràng ở mỗi lượt) giúp giảm lệch nghĩa.

Hiệu năng đánh giá (benchmark)

Xếp hạng bảng tổng hợp: Một báo cáo tổng hợp ghi nhận GPT Image 1.5 dẫn đầu bảng xếp hạng text‑to‑image với ~1264 điểm trên bảng xếp hạng Artificial Analysis, vượt đối thủ kế tiếp với khoảng cách đo được.
Chỉ số theo nhiệm vụ (chỉnh sửa & bảo toàn): bản tóm tắt của Microsoft Foundry về các chỉ số đánh giá cho thấy GPT-Image-1.5 đạt tỉ lệ thành công chỉnh sửa nhị phân gần như hoàn hảo (100% trong BinaryEval một lượt) và điểm giữ nguyên khuôn mặt mạnh (khoảng 90% theo thang AuraFace) trong bảng so sánh với đối thủ và các mô hình OpenAI trước đó. Các chỉ số so sánh này đặt GPT-Image-1.5 vượt trước một số đối thủ về khả năng bảo toàn và độ trung thực chỉnh sửa.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5 so sánh với các mô hình cùng nhóm

Vs. GPT Image 1 (thế hệ OpenAI trước): nhanh hơn (tới 4×), rẻ hơn (chi phí IO hình ảnh giảm ~20%), và độ trung thực chỉnh sửa mạnh hơn — nhắm tới việc chuyển từ “nguyên mẫu/demo” sang quy trình ảnh thân thiện sản xuất.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / Gemini image models: GPT-Image-1.5 và nhóm Nano Banana Pro / Gemini 3 của Google là các đối thủ sát sao — mỗi bên mạnh ở các lớp prompt khác nhau. Thông điệp của OpenAI nhấn mạnh độ trung thực chỉnh sửa và tốc độ lặp; phía Google được khen ngợi về tính chân thực cấp studio ở một số ví dụ.
Vs. Qwen Image và các mô hình mở/đóng khác: GPT-Image-1.5 vượt Qwen Image ở vài chỉ số chỉnh sửa và bảo toàn trong đánh giá một lượt, nhưng khác biệt thu hẹp trong kịch bản nhiều lượt hoặc các bài thử theo miền cụ thể.

Những điểm mạnh của GPT-Image-1.5

Hình ảnh sản phẩm thương mại điện tử: biến thể hàng loạt, thay nền, chuẩn hóa danh mục từ một ảnh duy nhất (giữ nguyên thương hiệu/logo).
Sản xuất tài sản sáng tạo & marketing: lặp ý tưởng nhanh, mockup chân thực, chuyển phong cách có kiểm soát.
Retouch ảnh & quy trình biên tập: thử đồ tóc/quần áo chân thực, retouch chọn lọc vẫn giữ bản sắc và ánh sáng.
Tích hợp công cụ thiết kế: cắm vào nền tảng thiết kế hoặc CMS để tạo biến thể theo yêu cầu (tham số độ trung thực giúp kiểm soát chi phí).
Pipeline dựng ghép nhiều bước: đầu vào đa ảnh cho phép dựng ghép và tạo theo tham chiếu cho các cảnh phức tạp.

Cách truy cập GPT Image 1.5 API

Bước 1: Đăng ký khóa API

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy khóa truy cập API. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy token key: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu đến GPT Image 1.5 API

Chọn endpoint “gpt-image-1.5” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn. base url là Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) và [Chỉnh sửa Hình ảnh]

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đó là phần mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã tạo.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã tạo. Sau khi xử lý, API sẽ trả về trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

Xem thêm Gemini 3 Pro Preview API

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

$0.032

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.32

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.48

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GPT Image 1.5

Khám phá mức giá cạnh tranh cho GPT Image 1.5, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách GPT Image 1.5 có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

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

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/images/generations

Mã mẫu và API cho GPT Image 1.5

API gpt-image-1.5 là một điểm cuối mô hình hình ảnh đa phương thức, chấp nhận một hoặc nhiều đầu vào hình ảnh (định danh tệp hoặc byte) cùng với một lời nhắc văn bản và trả về hình ảnh được tạo hoặc hình ảnh đã chỉnh sửa. Hỗ trợ:

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");

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-image

image-editing

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

image

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: OpenAI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng GPT Image 1.5 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng image của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Hình ảnh sản phẩm và nội dung sáng tạo cho chiến dịch

Concept art và khám phá hình ảnh nhanh

Chỉnh sửa ảnh, tạo biến thể và sản xuất tài nguyên

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 là mô hình tạo sinh hình ảnh tối tân của openai, cho phép tạo sinh và chỉnh sửa hình ảnh nhanh, chất lượng cao. Nó hỗ trợ các kích thước hình ảnh linh hoạt và đầu vào hình ảnh có độ trung thực cao.

Xem mô hình

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model là một chuyên gia về hiệu suất trong dòng mô hình tạo ảnh, được thiết kế cho độ trễ siêu thấp và khả năng tạo cũng như chỉnh sửa hình ảnh hiệu quả về chi phí.

Xem mô hình

Google

Nano Banana 2

Tổng quan về khả năng cốt lõi: Độ phân giải: Lên đến 4K (4096×4096), tương đương với Pro. Tính nhất quán hình ảnh tham chiếu: Tối đa 14 hình ảnh tham chiếu (10 đối tượng + 4 nhân vật), duy trì tính nhất quán về phong cách/nhân vật. Tỷ lệ khung hình cực đoan: Bổ sung các tỷ lệ mới 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, phù hợp cho hình ảnh dài, poster và banner. Kết xuất văn bản: Tạo văn bản nâng cao, phù hợp cho infographics và bố cục poster marketing. Tăng cường tìm kiếm: Tích hợp Google Search + Image Search. Lý giải nền tảng: Quy trình tư duy tích hợp; các prompt phức tạp được suy luận trước khi tạo.

Xem mô hình

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] là mô hình trí tuệ thị giác hàng đầu từ Black Forest Labs (BFL) được thiết kế cho các luồng công việc sản xuất: marketing, nhiếp ảnh sản phẩm, thương mại điện tử, chuỗi quy trình sáng tạo, và mọi ứng dụng cần nhận diện nhân vật/sản phẩm nhất quán, kết xuất văn bản chính xác, và chi tiết ảnh chân thực ở độ phân giải nhiều megapixel. Kiến trúc được thiết kế cho khả năng bám sát lời nhắc mạnh mẽ, hợp nhất đa tham chiếu (tối đa mười ảnh đầu vào), và tạo sinh có căn cứ (khả năng kết hợp bối cảnh web cập nhật khi tạo ảnh).

Xem mô hình

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] là biến thể đầu bảng, chất lượng cao nhất thuộc họ FLUX.2 của Black Forest Labs (BFL). Nó được định vị là một mô hình tạo sinh văn bản→hình ảnh và chỉnh sửa hình ảnh cấp độ chuyên nghiệp, tập trung vào độ trung thực tối đa, mức độ bám sát prompt và tính nhất quán khi chỉnh sửa trên nhân vật, đối tượng, ánh sáng và màu sắc. BFL và các registry đối tác mô tả FLUX.2 [max] là biến thể FLUX.2 cao cấp nhất với các tính năng hỗ trợ chỉnh sửa đa tham chiếu và tạo sinh có căn cứ.

Xem mô hình

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV là phiên bản thân thiện với nhà phát triển, được tối ưu cho nghiên cứu, thử nghiệm và các ứng dụng phi thương mại. FLUX 2 DEV cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tạo sinh hình ảnh mạnh mẽ, đồng thời duy trì sự cân bằng giữa chất lượng và hiệu năng tính toán. Hoàn hảo cho tạo mẫu, nghiên cứu học thuật và các dự án sáng tạo cá nhân.

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Phiên bản

Xem các mã định danh mô hình khả dụng trước khi cố định một tích hợp môi trường thực tế.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

OpenAI

Khả dụng

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Giá khởi điểm

$6.40 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

Dùng thử GPT Image 1.5 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GPT Image 1.5, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

GPT-Image-1.5 API là gì?

Tạo ảnh từ văn bản (tạo từ prompt),
Chỉnh sửa ảnh / in‑painting / dựng ghép (áp dụng hướng dẫn lên ảnh hiện có, cho phép nhiều ảnh đầu vào), và
Quy trình chỉnh sửa nhiều lượt thông qua Responses API (cho phép UI “chỉnh sửa & lặp lại”).

Tính năng chính (thực tiễn)

Khả năng chỉnh sửa tốt hơn / nhất quán qua nhiều lượt: giữ nguyên diện mạo nhân vật, ánh sáng và các thuộc tính thị giác chính trong các chỉnh sửa lặp. Điều này giúp “cùng một mô hình, chỉnh sửa lặp lại” đáng tin cậy hơn cho các quy trình như danh mục sản phẩm hoặc tài sản thương hiệu.
Thông lượng nhanh hơn — cải thiện tốc độ gấp 4× so với GPT Image 1, nhằm giảm độ trễ cho các quy trình sáng tạo lặp.
Tối ưu chi phí — chi phí vào/ra hình ảnh giảm khoảng 20% so với GPT Image 1, hạ chi phí mỗi lần lặp ảnh cho người dùng khối lượng lớn.
Dựng ghép đa ảnh & tham chiếu phong cách — chấp nhận nhiều ảnh tham chiếu để dựng ghép cảnh hoặc chuyển phong cách/ánh sáng.
Nút chỉnh chất lượng/độ trung thực — tham số API đánh đổi tốc độ và độ trung thực (dùng chất lượng thấp cho tạo hàng loạt; chất lượng cao cho tài sản sản xuất).
Chỉnh sửa nhiều lượt / tích hợp Responses API — cho phép quy trình theo bước (yêu cầu thay đổi, rồi “tinh chỉnh” trong khi giữ trạng thái).

Khả năng kỹ thuật

Giới hạn prompt văn bản (mô hình hình ảnh): lên tới 32,000 ký tự (lưu ý: OpenAI ghi nhận đây là mức cho phép độ dài văn bản cho các mô hình GPT image). Dùng cho prompt dài, nhiều ràng buộc.
Đầu vào hình ảnh: chấp nhận File IDs (ưa dùng cho luồng nhiều lượt) hoặc bytes thô; có thể cung cấp nhiều ảnh để dựng ghép và tham chiếu.
Đầu ra: PNG/JPEG hoặc hiện vật ảnh mặc định của nền tảng do API trả về (hoặc đính kèm trong ChatGPT). Đầu ra có thể gồm nhiều ảnh ứng viên và hỗ trợ các yêu cầu lặp để tinh chỉnh kết quả.
Chế độ tạo: tạo ảnh từ văn bản, chỉnh sửa ảnh (inpaint/mở rộng theo hướng dẫn), và biến thể. Chỉnh sửa nhiều lượt hỗ trợ hướng dẫn kiểu “thêm/bớt/kết hợp”.
Chỉnh sửa theo hướng dẫn: mô hình được tối ưu cho độ tuân thủ hướng dẫn (giữ các bất biến được chỉ định như “không đổi logo”, “giữ tư thế và ánh sáng”). Mẫu prompt‑engineering (lặp lại các bất biến rõ ràng ở mỗi lượt) giúp giảm lệch nghĩa.

Hiệu năng đánh giá (benchmark)

Xếp hạng bảng tổng hợp: Một báo cáo tổng hợp ghi nhận GPT Image 1.5 dẫn đầu bảng xếp hạng text‑to‑image với ~1264 điểm trên bảng xếp hạng Artificial Analysis, vượt đối thủ kế tiếp với khoảng cách đo được.
Chỉ số theo nhiệm vụ (chỉnh sửa & bảo toàn): bản tóm tắt của Microsoft Foundry về các chỉ số đánh giá cho thấy GPT-Image-1.5 đạt tỉ lệ thành công chỉnh sửa nhị phân gần như hoàn hảo (100% trong BinaryEval một lượt) và điểm giữ nguyên khuôn mặt mạnh (khoảng 90% theo thang AuraFace) trong bảng so sánh với đối thủ và các mô hình OpenAI trước đó. Các chỉ số so sánh này đặt GPT-Image-1.5 vượt trước một số đối thủ về khả năng bảo toàn và độ trung thực chỉnh sửa.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5 so sánh với các mô hình cùng nhóm

Vs. GPT Image 1 (thế hệ OpenAI trước): nhanh hơn (tới 4×), rẻ hơn (chi phí IO hình ảnh giảm ~20%), và độ trung thực chỉnh sửa mạnh hơn — nhắm tới việc chuyển từ “nguyên mẫu/demo” sang quy trình ảnh thân thiện sản xuất.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / Gemini image models: GPT-Image-1.5 và nhóm Nano Banana Pro / Gemini 3 của Google là các đối thủ sát sao — mỗi bên mạnh ở các lớp prompt khác nhau. Thông điệp của OpenAI nhấn mạnh độ trung thực chỉnh sửa và tốc độ lặp; phía Google được khen ngợi về tính chân thực cấp studio ở một số ví dụ.
Vs. Qwen Image và các mô hình mở/đóng khác: GPT-Image-1.5 vượt Qwen Image ở vài chỉ số chỉnh sửa và bảo toàn trong đánh giá một lượt, nhưng khác biệt thu hẹp trong kịch bản nhiều lượt hoặc các bài thử theo miền cụ thể.

Những điểm mạnh của GPT-Image-1.5

Hình ảnh sản phẩm thương mại điện tử: biến thể hàng loạt, thay nền, chuẩn hóa danh mục từ một ảnh duy nhất (giữ nguyên thương hiệu/logo).
Sản xuất tài sản sáng tạo & marketing: lặp ý tưởng nhanh, mockup chân thực, chuyển phong cách có kiểm soát.
Retouch ảnh & quy trình biên tập: thử đồ tóc/quần áo chân thực, retouch chọn lọc vẫn giữ bản sắc và ánh sáng.
Tích hợp công cụ thiết kế: cắm vào nền tảng thiết kế hoặc CMS để tạo biến thể theo yêu cầu (tham số độ trung thực giúp kiểm soát chi phí).
Pipeline dựng ghép nhiều bước: đầu vào đa ảnh cho phép dựng ghép và tạo theo tham chiếu cho các cảnh phức tạp.

Cách truy cập GPT Image 1.5 API

Bước 1: Đăng ký khóa API

Bước 2: Gửi yêu cầu đến GPT Image 1.5 API

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đó là phần mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã tạo.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã tạo. Sau khi xử lý, API sẽ trả về trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

Xem thêm Gemini 3 Pro Preview API

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

$0.032

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.32

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.48

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GPT Image 1.5

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

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/images/generations

Mã mẫu và API cho 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");

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-image

image-editing

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

image

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: OpenAI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Hình ảnh sản phẩm và nội dung sáng tạo cho chiến dịch

Concept art và khám phá hình ảnh nhanh

Chỉnh sửa ảnh, tạo biến thể và sản xuất tài nguyên

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Xem mô hình

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Phiên bản

Xem các mã định danh mô hình khả dụng trước khi cố định một tích hợp môi trường thực tế.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Tiếp tục khám phá