GPT Image 2.5: Flare या Sunburst, असल में क्या बदला है, और Imaginode पर यह क्या देता है
OpenAI ने 8 सितंबर 2026 को ChatGPT Images 2.5 जारी किया, दो API मॉडलों के साथ, GPT Image 2.5 Flare और GPT Image 2.5 Sunburst। दोनों 9 सितंबर से Imaginode पर हैं। यहाँ है क्या घोषित हुआ है, हमने क्या नापा, हर गुणवत्ता श्रेणी की क्रेडिट में असली कीमत क्या है, और Flare और Sunburst के बीच फैसला करने के लिए छह असली रेंडर।
Frank HoubreImaginode के संस्थापक
15 मिनट में पढ़ें
इस बार मॉडल सचमुच आ गया है
ChatGPT Images 2.5 8 सितंबर 2026 से ऑनलाइन है, और OpenAI का API उसी दिन की तारीख वाले दो मॉडल सूचीबद्ध करता है: gpt-image-2.5-flare और gpt-image-2.5-sunburst।
अगस्त के आखिर में हमने आपको बताया था कि नैनो बनाना 3 है ही नहीं, और अगस्त में LMArena पर परखे गए दो गुमनाम मॉडल, mona-lisa-1 और luna-lisa-alpha, गूगल से ज्यादा OpenAI की गंध दे रहे थे। तो लीजिए, जवाब इस मंगलवार 8 सितंबर को आ गया। OpenAI ने ChatGPT Images 2.5 जारी किया है, जो ChatGPT में सभी खातों के लिए उपलब्ध है, मुफ्त खाते भी शामिल, ChatGPT Work और Codex में, कंप्यूटर, मोबाइल और वेब पर। आधिकारिक रूप से कुछ भी साबित नहीं करता कि एरीना के वे दो उपनाम यही मॉडल थे, पर कैलेंडर दिन तक मेल खाता है, और OpenAI में किसी ने खंडन करने की जहमत नहीं उठाई।
डेवलपरों की तरफ तकनीकी विवरण साफ है, और हमारे लिए वही मायने रखता है। API का चेंजलॉग 8 सितंबर 2026 की तारीख पर कहता है: इमेज जनरेशन और एडिटिंग के लिए GPT Image 2.5 Sunburst और GPT Image 2.5 Flare की रिलीज, Images API और Responses API के इमेज जनरेशन टूल के जरिए। दोनों पहचानकर्ता तारीख वाले संस्करणों की ओर इशारा करते हैं, gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 और gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08। दो नाम, दो मॉडल, एक ही कीमत तालिका, इस पर नीचे लौटेंगे।
यह लेख वही करता है जो हम हर रिलीज पर करते हैं: OpenAI जो घोषित करता है उसे उससे अलग करता है जो हम नापते हैं, टोकन की तालिका को प्रति इमेज क्रेडिट में बदलता है, Flare और Sunburst के बीच फैसला करता है, और मार्केटिंग विजुअल के बजाय आपको असली रेंडर दिखाता है। रिलीज की शाम लिखा गया यह लेख 9 सितंबर को अपडेट हुआ: Gateway ने रात में दोनों मॉडल सूचीबद्ध कर दिए, हमने सुबह उठते ही उन्हें असली अनुरोध में परखा, और GPT Image 2.5 Flare और GPT Image 2.5 Sunburst दोनों आज सुबह से इमेज नोड में हैं।
OpenAI के मुताबिक और पहली प्रतिक्रियाओं के मुताबिक क्या बदला है
OpenAI Images 2.0 की तुलना में 50 प्रतिशत तक कम लेटेंसी, ज्यादा प्राकृतिक रोशनी, ज्यादा समृद्ध टेक्सचर, संदर्भ फोटो के प्रति बेहतर निष्ठा, और ऐसे लगातार संपादन बताता है जो अब खिसकते नहीं।
पहला आँकड़ा रफ्तार का है। OpenAI का कहना है कि उसने Images 2.0 की तुलना में जनरेशन की लेटेंसी 50 प्रतिशत तक घटाई है, और Flare को ऐसे मॉडल के रूप में पेश करता है जो GPT Image 2 से बेहतर गुणवत्ता की इमेज आधे इंतजार में देता है। घोषणा में उद्धृत Manus की मूल्यांकन टीम और आगे जाती है: उसके परीक्षणों में Flare अपनी इमेज GPT Image 2 से दो से चार गुना तेजी से निकालता है, और ऊपर से आखिरकार साफ पारदर्शी पृष्ठभूमि, जो लोगो और इंटरफेस तत्व बनाने वाले हर व्यक्ति के काम की है।
दूसरी धुरी संपादन है। मॉडल से अपेक्षा है कि वह सिर्फ वही बदले जो उससे कहा जाए, विषय, कंपोजिशन और पृष्ठभूमि को बनाए रखे, और सबसे बढ़कर बातचीत के कई चरणों तक अपने संपादन कायम रखे। यह ठीक वही बिंदु है जिसे हमने नैनो बनाना वाले लेख में अगला मोर्चा बताया था: आठवाँ संपादन जो दूसरे पर पक्के हुए चेहरे को बिगाड़ देता है। अगर OpenAI ने सच में इसे ठीक कर दिया है, तो यह किसी अकेली इमेज पर कच्ची सुंदरता की बढ़त से ज्यादा काम का है। पारदर्शी पृष्ठभूमि और भरे हुए लेआउट, पोस्टर और कई टेक्स्ट ब्लॉक वाले विजुअल, भी बेहतर सँभले हुए बताए गए हैं।
अब ईमानदार सावधानी। OpenAI ने कोई आँकड़ों वाली संदर्भ तालिका प्रकाशित नहीं की, कोई एरीना रैंकिंग नहीं, और रिलीज के दिन की एकमात्र स्वतंत्र प्रतिक्रिया OpenAI द्वारा उद्धृत एक साझेदार से आई। इसलिए हमने अपने खुद के टेस्ट बोर्ड चलाए, वही जो कैटलॉग के हर मॉडल के लिए चलाते हैं: Flare में तीन जनरेशन, एक फिल्म शॉट, एक एनीमेशन फ्रेम, एक टेक्स्ट वाला पोस्टर, फिर उन्हीं इमेज पर Sunburst में तीन सटीक संपादन। छहों रेंडर नीचे हैं, अपने सटीक निर्देशों के साथ। मुख्य वादे पर, यानी वह संपादन जो सिर्फ माँगी गई चीज को छूता है, फैसला साफ है: यह टिकता है, तीनों प्रयासों में।
Flare या Sunburst: किसे माँगें
Flare डिफॉल्ट विकल्प है, तेज और मात्रा के लिए बना; Sunburst को दोनों में ज्यादा सक्षम बताया गया है, संपादन की सटीकता के लिए तराशा हुआ, लंबे जनरेशन समय के साथ।
OpenAI Flare को रोजमर्रा का मॉडल बताता है: तेज और अच्छी गुणवत्ता की जनरेशन, क्रिएटर और सोशल मीडिया कंटेंट, प्रोडक्ट अनुभव, विजुअल खोज, प्रोटोटाइपिंग और बड़ी संख्या में जनरेशन के लिए सोची गई। Sunburst का विवरण कहता है, "इमेज जनरेशन और एडिटिंग के लिए हमारा सबसे सक्षम मॉडल", संपादन की सटीकता पर जोर के साथ, और लंबे जनरेशन समय की घोषणा करता है। आधिकारिक गाइड इसे उन वर्कफ्लो के लिए सुझाती है जहाँ संपादन की सटीकता सबसे ज्यादा मायने रखती है: डिलीवरी के लिए तैयार कैंपेन विजुअल, सँवारी हुई प्रोडक्ट फोटो।
हाँ, कागज पर हर कोई सबसे सक्षम वाला चाहता है। पर चुनने से पहले कीमत तालिका देखिए: दोनों मॉडलों के टोकन ठीक एक ही दर पर बिल होते हैं। Flare और Sunburst का फर्क इसलिए पैसे का फर्क नहीं है, कम से कम अभी के लिए, यह इंतजार के समय का फर्क है और, अगर वादे टिके, बारीक संपादनों पर निष्ठा का। इससे एक सरल नियम निकलता है।
निजी तौर पर मैं Flare हर उस चीज के लिए लूँगा जो अभी खोज में है: किसी यूट्यूब थंबनेल के तीस रूप, फ्रेमिंग के प्रयोग, किसी विजुअल के पहले संस्करण। और Sunburst उस पल के लिए रखूँगा जब इमेज पक्की हो चुकी हो और किसी क्लाइंट के पास जा रही प्रोडक्ट फोटो पर तीन सटीक संपादन बाकी हों। फैसला करने के लिए तेज बनाइए, डिलीवर करने के लिए धीरे बनाइए: यह वही तर्क है जो नैनो बनाना बनाम नैनो बनाना प्रो का है, और इसने कभी निराश नहीं किया।
कीमत: GPT Image 2 वाले ही टोकन, पर दो गुणवत्ता श्रेणियाँ और
दोनों मॉडलों की कीमत है इनपुट टेक्स्ट टोकन 5 डॉलर प्रति दस लाख, इनपुट इमेज टोकन 8 डॉलर प्रति दस लाख और आउटपुट इमेज टोकन 30 डॉलर प्रति दस लाख, ठीक GPT Image 2 की तालिका; फिर भी असली अनुरोध में नापने पर वे स्टैंडर्ड और मैक्स श्रेणियों में GPT Image 2 से तीन से चार गुना सस्ते निकलते हैं, क्योंकि वे प्रति इमेज कम टोकन खर्च करते हैं।
आधिकारिक तालिका Flare और Sunburst के लिए एक जैसी है, और GPT Image 2 की तालिका जैसी भी: इनपुट टेक्स्ट टोकन 5 डॉलर प्रति दस लाख (कैश में 1.25 डॉलर), इनपुट इमेज टोकन 8 डॉलर प्रति दस लाख (कैश में 2 डॉलर), आउटपुट इमेज टोकन 30 डॉलर प्रति दस लाख। Flare का विवरण साफ शब्दों में कहता है, टोकन की दरें GPT Image 2 की दरों से मेल खाती हैं। अगर आप कहीं और पढ़ें कि कीमत दोगुनी हो गई है, तो वह व्यक्ति किसी पुरानी तालिका से तुलना कर रहा है; OpenAI का कीमत पेज, 8 सितंबर की शाम तक, दोनों पंक्तियों पर एक ही अंक दिखाता है।
कीमत की असली नई बात कहीं और है, और उसे चूकना आसान है। GPT Image 2 तीन गुणवत्ताएँ देता था, low, medium और high। दोनों 2.5 मॉडल API की तरफ छह स्वीकार करते हैं: low, medium, high, xhigh, max और auto। एक इमेज का भुगतान उसमें मौजूद टोकन की संख्या से होता है, और ऊँची गुणवत्ता श्रेणी का मतलब है एक ही आकार के लिए ज्यादा टोकन। Imaginode पर हम सिर्फ वे तीन श्रेणियाँ दिखाते हैं जो हमने नापी हैं, इको, स्टैंडर्ड और मैक्स, जो low, medium और high के बराबर हैं: जो सेटिंग हमने परखी नहीं, उसकी जगह ऐसे बटन पर नहीं है जिसकी कीमत क्लिक से पहले दिखती है। ऊपर की दो मंजिलें, xhigh और max, तब आएँगी जब हमारे पास उनकी असली लागत होगी।
यह है नतीजा, 9 सितंबर को नापा गया, एक क्रेडिट यानी एक सेंट के हिसाब से। GPT Image 2 की कीमत है इको में 1 क्रेडिट प्रति इमेज, स्टैंडर्ड में 8, मैक्स में 30। GPT Image 2.5, Flare हो या Sunburst, की कीमत है इको में 2 क्रेडिट, स्टैंडर्ड में 3, मैक्स में 9। हाँ, आपने सही पढ़ा: 2.5 का स्टैंडर्ड 2 के स्टैंडर्ड से सस्ता है, और उसका मैक्स 2 के स्टैंडर्ड से बस थोड़ा ही ज्यादा है। वजह सरल है, medium गुणवत्ता में 2.5 की एक इमेज उसी सेटिंग पर 2 की इमेज से लगभग चार गुना कम टोकन खर्च करती है। एक ब्योरा जो संपादन के लिए मायने रखता है: किसी मौजूदा इमेज का संपादन उसी श्रेणी की जनरेशन से थोड़ा ज्यादा महँगा है, क्योंकि इनपुट इमेज भी टोकन में बिल होती है। हमारी तालिका संपादन की कीमत रखती है, नापी गई सबसे ऊँची, ताकि हम कभी घाटे में न बेचें।
आकारों पर एक बात, क्योंकि यह सवाल हर बार लौटता है। API तीन सुझाए गए फॉर्मेट स्वीकार करता है, 1024 x 1024, 1536 x 1024 और 1024 x 1536, और चौड़ाई x ऊँचाई में मनचाहे आयाम, शर्त यह कि हर भुजा 16 का गुणज हो, अनुपात 1:3 और 3:1 के बीच रहे और कोई किनारा 3840 पिक्सल से ज्यादा न हो। आउटपुट डिफॉल्ट रूप से PNG में, JPEG या WebP कंप्रेशन सेटिंग के साथ, माँगने पर पारदर्शी पृष्ठभूमि। अगर आप कई प्लेटफॉर्म के लिए विजुअल तैयार कर रहे हैं, तो हर नेटवर्क के फॉर्मेट और रिजॉल्यूशन वाली गाइड माँगने लायक सटीक आकार देती है।
बैलेंसSketch, टिप्पणियाँ, टेम्पलेट: ChatGPT क्या जोड़ता है, और उसकी कीमत क्या है
ChatGPT में Images 2.5 के साथ आता है @Sketch से बुलाया जाने वाला स्केच टूल, इमेज के किसी हिस्से पर सीधे रखी टिप्पणियाँ, फॉर्मेट टेम्पलेट और संस्करण इतिहास वाली रीटच बार।
इंटरफेस की तरफ OpenAI ने मॉडल के साथ चार चीजें एक साथ दी हैं। पहले Sketch: आप बातचीत में @Sketch टाइप करते हैं, हाथ से एक खाका खींचते हैं, शैली का विवरण जोड़ते हैं, और मॉडल उसे अंतिम इमेज की कंपोजिशन के मार्गदर्शक के रूप में इस्तेमाल करता है। फिर टिप्पणियाँ: पूरा प्रॉम्प्ट दोबारा लिखने के बजाय आप एक हिस्से पर इशारा करते हैं और लिखते हैं "आसमान को और नाटकीय बनाओ", और सिर्फ वही हिस्सा बदलता है। आखिर में टेम्पलेट, पोस्टर, फ्लायर, मर्चेंडाइज और प्रोडक्ट फोटो के लिए, जो बनाने से पहले संरचित सवाल पूछते हैं। और एक रीटच टूलबार: एनोटेशन, टिप्पणी, पृष्ठभूमि हटाना, रबर, आकार बदलना, संस्करणों का इतिहास सुरक्षित रखते हुए।
सीधे कहूँगा: यह काफी अच्छा है, और यह नया नहीं है। कंपोजिशन का मार्गदर्शन करने वाला खाका, यह मॉडल के इनपुट में जुड़ी एक संदर्भ इमेज है। किसी हिस्से पर टिप्पणी, यह मास्क के साथ स्थानीय संपादन है। टेम्पलेट, यह पहले से तैयार संरचित प्रॉम्प्ट है। ये एक-एक करके वर्कफ्लो कैनवास की ईंटें हैं, जिन्हें नोड कहा जाता है, और जो औजारों से लैस क्रिएटर एक साल से Flux Kontext, नैनो बनाना या GPT Image 2 के साथ कर रहे हैं। OpenAI ने अभी-अभी ये क्रियाएँ एक चैट विंडो में रख दी हैं, जो उन दस करोड़ लोगों के लिए बहुत अच्छी खबर है जो कभी कैनवास नहीं खोलेंगे।
चैट विंडो में जो अब भी नहीं है, और यह संरचनात्मक है, वह दोहराव है। इमेज पर एक टिप्पणी एक बार की जाती है। नोड की शृंखला, संदर्भ, जनरेशन, स्थानीय संपादन, अपस्केल, एक ही इनपुट बदलकर कैटलॉग के पचास प्रोडक्ट पर दोबारा चल जाती है। अगर आप महीने में तीन विजुअल बनाते हैं, तो Sketch वाला ChatGPT आपके लिए काफी से ज्यादा है। अगर आप दिन में तीन बनाते हैं, तो जो औजार मायने रखता है वह सबसे सुंदर बनाने वाला नहीं, वह है जो आपसे दोबारा शुरू करवाए बिना वही काम फिर से करे। वही इमेज दोबारा बनाने वाला लेख फर्क को व्यवहार में समझाता है।
इसे कहाँ इस्तेमाल करें, और Imaginode पर कैसे
चार दरवाजे: सभी खातों के लिए ChatGPT, की सँभालने वालों के लिए OpenAI का API, Adobe Firefly, और Imaginode का इमेज नोड, जहाँ Flare और Sunburst 9 सितंबर 2026 से सूचीबद्ध हैं, हर जनरेशन से पहले दिखाई गई कीमत के साथ।
दस मिनट में राय बनाने का सबसे छोटा दरवाजा ChatGPT है। मॉडल सभी खातों पर तैनात है, मुफ्त वाले भी, कंप्यूटर, मोबाइल और वेब पर, और जनरेशन कोटा हर योजना का वही है, जिसे OpenAI अब भी प्रकाशित नहीं करता। हमारी ChatGPT से तुलना बताती है कि असल में उत्पादन करते समय इन अलिखित सीमाओं का क्या मतलब होता है। दूसरा दरवाजा API, ऊपर के दो पहचानकर्ताओं के साथ, एक की, उपयोग आधारित बिलिंग, और गुणवत्ता और आकार को पिक्सल तक चुनने की संभावना। तीसरा दरवाजा Adobe Firefly, जिसने उसी दिन इसे अपने स्टूडियो में जोड़ लिया।
और Imaginode। हम अपने इमेज और वीडियो मॉडल Vercel AI Gateway के कैटलॉग के जरिए जोड़ते हैं, जिससे हम Flux, Seedream, तीनों Nano Banana, Kling या Veo को एक ही क्रेडिट मीटर के पीछे रख पाते हैं। 8 सितंबर की शाम यह कैटलॉग 2.5 को अभी सूचीबद्ध नहीं करता था, और यह लेख आपको यही बताता था बजाय इसके कि आप ऐसा बटन खोजते रहें जो है ही नहीं। दोनों पंक्तियाँ रात में दिखीं; 9 की सुबह हमने असली अनुरोध में हर श्रेणी की असली लागत नापी, क्रेडिट में कीमत तय की, और GPT Image 2.5 Flare और GPT Image 2.5 Sunburst को इमेज नोड की सूची में प्रकाशित किया, GPT Image 2 के बगल में, जो अपनी जगह रहता है।
ठोस रूप में: एक इमेज नोड जोड़िए, सेलेक्टर में Flare या Sunburst चुनिए, गुणवत्ता और फॉर्मेट सेट कीजिए, प्रॉम्प्ट लिखिए, और सटीक कीमत जनरेट करें बटन पर दिखती है। संपादन के लिए, इनपुट में एक इमेज या मीडिया नोड जोड़िए, बदलाव को एक वाक्य में बताइए, और मॉडल शून्य से शुरू करने के बजाय आपकी इमेज पर दोबारा काम करता है। न कोई OpenAI सदस्यता लेनी है, न कोई की सँभालनी है, और पक्की हुई इमेज कैनवास पर रहती है, वीडियो या सुधारें नोड की ओर जाने को तैयार।
नतीजा: तीन Flare जनरेशन, तीन Sunburst संपादन
Imaginode पर 9 सितंबर 2026 को मैक्स गुणवत्ता में बने छह रेंडर: Flare ने एक फिल्म शॉट, एक एनीमेशन फ्रेम और एक टेक्स्ट वाला पोस्टर बनाया; फिर Sunburst ने हर एक में सिर्फ एक तत्व बदला, और बाकी कुछ नहीं हिला।
प्रोटोकॉल सरल है, और यही है जिसे हम आपको दोहराने की सलाह देते हैं। Flare वाला पहला इमेज नोड एक पूरे प्रॉम्प्ट से शुरुआती इमेज बनाता है, फ्रेमिंग, रोशनी, शैली। Sunburst वाला दूसरा इमेज नोड इनपुट में वह रेंडर लेता है और एक वाक्य का निर्देश जो "सिर्फ यह बदलो" से शुरू होता है। फिल्म शॉट पर लाल कोट सरसों के रंग का हो जाता है, और औरत, बारिश, साइनबोर्ड, गड्ढों में परछाइयाँ और ग्रेन पिक्सल तक जस के तस रहते हैं। एनीमेशन फ्रेम पर साइकिल लाल स्कूटर बन जाती है, और लोमड़ी अपनी मुद्रा, हैंडल पर अपने हाथ, अपना रेनकोट रखती है; बाजार के स्लेट बोर्ड, जो फ्रेंच में लिखे हैं, एक अक्षर भी नहीं बदले।
पोस्टर सबसे कठिन परीक्षा है, क्योंकि उसमें एक्सेंट वाला टेक्स्ट और दोहरा निर्देश एक साथ हैं। Flare ने पहली ही बार में "LA DERNIÈRE MARÉE" और क्रेडिट लाइन बिना एक गलती के लिख दी, पचास के दशक के पोस्टर वाली टाइपोग्राफी में। फिर Sunburst ने शीर्षक की जगह "LA PREMIÈRE MARÉE" रखा, उसी फॉन्ट में, उसी जगह, और तूफानी रात को सूर्यास्त में बदल दिया, लाइटहाउस, चट्टान और क्रेडिट लाइन को बनाए रखते हुए। यह ठीक वही है जिसका OpenAI ने वादा किया था, और जो GPT Image 2 में नहीं था: ऐसा संपादन जो बदलाव के इर्द-गिर्द इमेज को दोबारा नहीं रचता।
इन छह इमेज के बाद जो हम याद रखते हैं: जनरेट करने के लिए Flare काफी है, मैक्स गुणवत्ता में भी, और यह तेज है, प्रति इमेज करीब बीस सेकंड। Sunburst दस सेकंड ज्यादा लेता है और तभी सार्थक है जब कोई इमेज पक्की हो चुकी हो और उस पर एक सुधार बाकी हो। एक से बनाइए, दूसरे से सुधारिए, एक के बाद एक आने वाले दो नोड में: यही वह शृंखला है जो हम रखते हैं।
किस काम के लिए कौन सा मॉडल, अब जब 2.5 आ गया है
3 क्रेडिट वाला GPT Image 2.5 Flare इमेज में टेक्स्ट के साथ जनरेट करने का डिफॉल्ट बन जाता है, उसी कीमत पर Sunburst बिना खिसके संपादन के लिए, 10 क्रेडिट वाला Nano Banana 2 मौजूदा फोटो के चेहरों पर आगे बना रहता है, और 5 क्रेडिट वाला Seedream 5 Lite किफायती फोटोरियलिज्म पर।
सितंबर की सहज प्रतिक्रिया सब कुछ नए पर ले जाने की होगी। यह सच से बहुत दूर नहीं है, पर हर चीज के लिए नहीं। स्टैंडर्ड में 3 क्रेडिट वाला GPT Image 2.5 Flare वह जगह लेता है जो 8 क्रेडिट वाले GPT Image 2 की थी: इमेज में सटीक टेक्स्ट, एक शीर्षक, एक छोटा वाक्य, एक्सेंट, और बंदिशों वाली कंपोजिशन। GPT Image 2 कैटलॉग में रहता है, और उसके पास अब भी एक दलील है, 1 क्रेडिट वाली उसकी इको श्रेणी, किसी विचार का खाका खींचने के लिए परिवार की सबसे सस्ती। GPT Image 2.5 Sunburst सटीक संपादन का मॉडल बन जाता है: इनपुट में पक्की हुई इमेज, एक वाक्य का निर्देश, और बाकी कुछ नहीं हिलता।
10 क्रेडिट वाला Nano Banana 2 अपना मैदान रखता है: किसी असली व्यक्ति की फोटो का संपादन, कोई वस्तु हटाना, पोशाक बदलना, एक इमेज से दूसरी तक चेहरा जस का तस रखना। कम कीमत में फोटोरियलिज्म के लिए, 5 क्रेडिट प्रति इमेज वाला Seedream 5 Lite वह करता है जो GPT Image इस दर पर नहीं करता, ऐसे किरदारों के साथ जो सुसंगत रहते हैं। और खोजने, आजमाने, दस बार गलती करने के लिए, इको में 2 क्रेडिट वाला Flare ड्राफ्ट पर GPT Image Mini की जगह लेता है, साफ तौर पर ऊँची बुनियादी गुणवत्ता के साथ।
तरीका नहीं बदलता, अगले महीने चाहे कोई भी मॉडल आए: किफायती मॉडल पर विचार को फ्रेम कीजिए, कंपोजिशन पक्की कीजिए, और ऊँची श्रेणी पर सिर्फ अंतिम संस्करण के लिए जाइए। दस विजुअल पर फर्क यूरो में गिना जाता है। कैलकुलेटर आपको शृंखला शुरू करने से पहले उसकी लागत देता है, और हर मॉडल की दरों का विवरण सार्वजनिक है, श्रेणी दर श्रेणी।
मॉडल का संस्करण अब भी आपकी सीमा नहीं है
GPT Image 2.5 जो बेहतर करने का वादा करता है, न खिसकने वाले संपादन और सम्मानित संदर्भ, ठीक वही है जो नोड वाला वर्कफ्लो बनावट से ही सुनिश्चित करता है, उसमें जुड़ा मॉडल चाहे कोई भी हो।
घोषित सुधारों की सूची फिर पढ़िए: संदर्भ फोटो का विषय बेहतर सुरक्षित, संपादन जो सिर्फ माँगे गए हिस्से को छूता है, पिछले बदलाव जो अगले चरण में कायम रहते हैं। ये चैट विंडो के तीन दोष हैं, जहाँ हर संदेश सब कुछ दोबारा दाँव पर लगा देता है। कैनवास में संदर्भ एक नोड है जो हिलता नहीं, संपादन एक नोड है जिसे पक्की हुई इमेज मिलती है और कुछ नहीं, और पिछला संस्करण मेज पर रहता है, नए के बगल में। कम खिसकने वाला मॉडल, बेशक, अच्छी खबर है। ऐसा तरीका जिसमें वह खिसक ही नहीं सकता, बेहतर है, और वह इस गर्मी के मॉडल के साथ पहले से काम करता है।
दूसरा लीवर, हम दोहराते हैं क्योंकि यह संस्करण बदलने से ज्यादा लौटाता है: प्रॉम्प्ट। तीन शब्दों का प्रॉम्प्ट 2.5 पर भी मामूली इमेज देता है, जैसे 2027 के किसी भी मॉडल पर। जो प्रॉम्प्ट फ्रेमिंग, रोशनी और शैली बताता है, विषय को बाँधने वाली संदर्भ इमेज के साथ, वह आज GPT Image 2 पर डिलीवर करने लायक इमेज निकालता है। काम करने वाला प्रॉम्प्ट लिखने की गाइड दस मिनट में पढ़ी जाती है, और बिगड़े हाथों और अपठनीय टेक्स्ट वाली गाइड सबसे ज्यादा लौटने वाली दो शिकायतों को सुलझाती है, किसी का इंतजार किए बिना।
तो हाँ, GPT Image 2.5 परखिए, Sketch के लिए ChatGPT में, दिखाई गई कीमत और नोड की शृंखला के लिए Imaginode पर। पर इस रिलीज का सबसे अच्छा उपयोग वे आदतें बनाना है जो इस मॉडल को उपयोगी बनाती हैं: बँधा हुआ संदर्भ, पूरा प्रॉम्प्ट, एक Flare नोड जो बनाता है और एक Sunburst नोड जो सुधारता है, एक शृंखला जिसे दोबारा चलाया जाए। जिनके पास ये होंगी, वे एक पीढ़ी आगे निकल जाएँगे। बाकी लोग तीन शब्दों के प्रॉम्प्ट से थोड़ी ज्यादा सुंदर इमेज बनाएँगे, थोड़ी ज्यादा तेजी से।