دليل واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5: الأسعار، والإعداد، والاختبارات العملية

تعد واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5 من OpenAI مجموعة تضم نموذجين، وليست نموذجًا واحدًا قابلاً للاستدعاء يُسمى gpt-image-2.5. الأسماء المستعارة المتحركة الحالية هي gpt-image-2.5-flare, ، والتي صممتها شركة OpenAI لتوفير إنتاج يومي سريع وعالي الجودة، و gpt-image-2.5-sunburst, ، المصممة خصيصًا لتحرير الصور بدقة عالية. وقد تم إصدارهما في 8 سبتمبر 2026. يتناول هذا الدليل المعرّفات الدقيقة، وثلاثة مسارات لواجهة برمجة التطبيقات (API)، والمعلمات المدعومة، والأحجام المخصصة، والأسعار الرسمية للرموز الرقمية، وحدود الاستخدام، بالإضافة إلى أداة عملية لحساب التكلفة.

كما تشير التقرير إلى اختبار مُراقَب منفصل تم إجراؤه عبر النظام الموحد لشركة Anywhere gpt-image-2.5 المسار. لم يُظهر هذا الجهاز أي مفتاح اختيار لـ «Flare» أو «Sunburst»، كما لم تظهر أي تسمية متعلقة بالصيغة المُعاد تقديمها؛ لذا، لا تُعرض مخرجاته كنتائج أصلية لواجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OpenAI، ولا تُعزى إلى أي من النموذجين الرسميين.

جرب GPT Image 2.5 على GlobalGPT الآن!

ما هي واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ GPT Image 2.5؟

GPT Image 2.5 هي مجموعة نماذج OpenAI المخصصة لتوليد الصور وتحريرها، والتي تم إصدارها في 8 سبتمبر 2026. يقبل كلا النموذجين الرسميين النصوص ويقدمان صورًا كإخراج؛ كما يمكن لسير عمل التحرير توفير مدخلات على شكل صور. التفصيل المهم في التنفيذ هو الهوية: اسم المجموعة مفيد في النصوص النثرية، لكن طلبات الإنتاج يجب أن تستخدم معرّف النموذج الدقيق الوارد في صفحات النماذج الرسمية.

نموذجان، وليس معرّف عائلة واحد قابل للاستدعاء

يأتي «الاسم المستعار المتحرك» بعد الإصدار الحالي لـ OpenAI الذي يحمل هذا الاسم. أما «اللقطة المؤرخة» فتربط الطلبات بإصدار محدد، وبالتالي يسهل إعادة إنتاجها أثناء اختبار التراجع. استخدم «الاسم المستعار المتحرك» عندما ترغب في الحصول على تحديثات متوافقة للنموذج دون تغيير الكود؛ واستخدم «اللقطة» عندما يكون السلوك المتسق أكثر أهمية من تلقي المراجعات اللاحقة تلقائيًا.

هذه الأوصاف تمثل التوجيه الذي تتبعه OpenAI، وليست نتيجة فائزة تم تحديدها من خلال اختباراتنا. وقد استخدم الاختبار الخاضع للرقابة الذي أُجري لاحقًا في هذا المقال مسارًا موحدًا تابعًا لجهة خارجية لم يكشف عن المتغير الرسمي الذي استجاب للطلب، إن كان هناك متغير على الإطلاق.

دليل البدء السريع لواجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5

إنشاء الصورة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالصور

استخدامات التوليد المباشر POST /v1/images/generations. يقوم SDK OpenAI بقراءة مفتاح API الخاص بك من البيئة، وتُرجع خدمة GPT Image بيانات الصورة المشفرة بـ base64 بدلاً من عنوان URL دائم مستضاف. قم بفك تشفير تلك البيانات واكتبها باستخدام نفس الامتداد مثل تنسيق الإخراج.

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="مصباح مكتبي خزفي على سطح استوديو أبيض، صورة منتج"،
    size="1536x1024",
    quality="high",
    output_format="webp",
)

image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
Path("lamp.webp").write_bytes(image_bytes)

لإجراء اختبار إنتاج قابل للتكرار، استبدل الاسم المستعار المتحرك بـ gpt-image-2.5-flare-2026-09-08. احتفظ بمدخلات التطبيق مثل المطالبة والحجم والجودة و"البذرة" في سجل الطلبات الخاص بك؛ فالصورة المعروضة نفسها تظل هي العنصر الأساسي.

تحرير صورة

استخدامات التحرير المباشر POST /v1/images/edits. توثق واجهة برمجة التطبيقات (API) عمليات التحميل متعددة الأجزاء ومراجع JSON من خلال رابط الصورة أو معرّف الملف حيثما يسمح المسار المختار بذلك. يمكن تقديم ما يصل إلى 16 صورة، لكن هذا الحد الأقصى ليس توصية: فالمرجعيات الأقل عددًا والمتميزة بوضوح أسهل في الفحص والتقييم.

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
with Path("product.png").open("rb") as source:
    result = client.images.edit(
 model="gpt-image-2.5-sunburst",
 image=[source],
 prompt="Change only the lamp shade to cobalt blue.",
        size="1536x1024",
 output_format="png",
    )

Path("product-edited.png").write_bytes(
    base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
)

استخدم لغة صريحة تتعلق بالحفاظ على المحتوى، مثل عبارة “التغيير فقط”، كقيد قابل للاختبار، ثم قارن بين الملف المصدر والملف الناتج بالدقة الكاملة. يمكن أن يستوفي التعديل السمة المطلوبة مع إعادة صياغة أو إعادة بناء المناطق التي لم يتم المساس بها.

استخدم أداة إنشاء الصور الخاصة بواجهة برمجة التطبيقات (API) لـ «Responses»

يمكنك أيضًا الاتصال بـ POST /v1/responses باستخدام أداة إنشاء الصور. يُعد هذا المسار مفيدًا عندما يكون إنشاء الصور إحدى خطوات سير العمل القائم على النماذج، والذي يتضمن أيضًا استنتاجات حول النصوص أو نتائج الأدوات. ولا يُعد هذا المسار بديلاً مباشرًا لشكل الاستجابة في واجهة برمجة تطبيقات الصور (Image API) المباشرة: لذا، يجب فحص عناصر مخرجات الاستجابة الخاصة باستدعاء إنشاء الصور بدلاً من الافتراض data[0].b64_json موجود.

response = client.responses.create(
    model="YOUR_RESPONSES_MODEL",
    input="إنشاء صورة منتج واضحة بناءً على هذه الموجزات المعتمدة.",
    tools=[{"type": "image_generation"}],
)

image_calls = [
    item for item in response.output
    if item.type == "image_generation_call"
]

اختر واجهة برمجة تطبيقات الصور (Image API) المباشرة لمهمة إنشاء أو تعديل محدودة النطاق مع نظام محاسبة بسيط. اختر «الاستجابات» (Responses) عندما يكون إنشاء الصورة جزءًا من تسلسل عملي أوسع نطاقًا. في كلتا الحالتين، تحقق من صحة الدليل الرسمي لإنشاء الصور وتوقيع SDK قبل النشر، لأن مخططات واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تم إصدارها حديثًا قد تتغير.

المعلمات، وتنسيقات الإخراج، وحدود الحجم

أهم المعلمات هي تلك التي تتحكم في الجودة، وعدد المخرجات، والمعاينات التقدمية، والإشراف، وسلوك العمل في الخلفية، والتنسيق، والضغط، والأبعاد. تعامل معها كمجموعة مترابطة وليس كخيارات مستقلة. على سبيل المثال، تتطلب الشفافية استخدام صيغة PNG أو WebP، بينما ضغط المخرجات ينطبق هذا على صيغتي JPEG وWebP وليس على صيغة PNG.

الأبعاد المخصصة

بالنسبة للحجم المخصص، يجب أن يكون كل جانب من الجوانب مضاعفًا لـ 16، ويجب أن تظل نسبة العرض إلى الارتفاع بين 1:3 و3:1، ولا يجوز أن يتجاوز أي من الجانبين 3,840 بكسل، ويجب أن تتراوح المساحة الإجمالية بين 655,360 و8,294,400 بكسل. يُعتبر الحجم الذي يتجاوز المساحة 2560×1440 تجريبيًا.

• 1536×1024 هذه المعادلة صحيحة: فكل من الطرفين من مضاعفات العدد 16، ونسبة 3:2 مسموح بها، والمساحة تقع ضمن الحدود المسموح بها.
• 1024×1024 وهذا صحيح للأسباب نفسها.
• 1200×800 هذا غير صحيح لأن الرقمين 1,200 و800 ليسا كلاهما من مضاعفات الرقم 16، على الرغم من أن نسبة العرض إلى الارتفاع تبدو معقولة.

تحقق من صحة الأبعاد قبل إرسال الطلب حتى لا يؤثر خطأ في التطبيق على تقييم النموذج. كما يجب فحص التنسيق الفعلي والأبعاد للملف الذي تم فك تشفيره: فقد لا تعيد مسارات التوافق الخاصة بأطراف ثالثة إنتاج كل المعلمات الأصلية بدقة.

أسعار واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5

تحدد OpenAI أسعار GPT Image 2.5 حسب فئة التوكن. تم التحقق من الأسعار الواردة أدناه بمقارنتها بصفحة الأسعار الرسمية في 10 سبتمبر 2026. يستخدم GPT Image 2 نفس الأسعار المذكورة، لكن تساوي الأسعار لا يعني استهلاكًا متساويًا للتوكنات عند استخدام نفس المطالبة أو الصورة.

حساب التكلفة الفعلية للطلب

بالنسبة لكل فئة، اضرب عدد الرموز التي تم إرجاعها في معدل التكلفة لكل مليون رمز، ثم اقسم الناتج على 1,000,000. اجمع تكاليف الفئات الخمس لطلب واحد. لا تقوم حاسبة GPT Image 2 الرسمية بتقدير استهلاك توكنات GPT Image 2.5، لذا لا توجد “تكلفة لكل صورة” عامة يمكن الدفاع عنها دون وجود بيانات استخدام فعلية.

بالنسبة لتخطيط الإنتاج، قم أيضًا بتتبع التكلفة لكل ناتج مقبول: إجمالي تكلفة الدفعة مقسومًا على عدد النواتج التي تجتاز معيار الجودة الخاص بمهمتك. هذا هو المقياس التشغيلي الخاص بك، وليس وحدة الفوترة OpenAI. فالطلب الرخيص الذي لا يمكن استخدامه قد يكون أكثر تكلفة من النتيجة ذات الرموز الأعلى التي يتم تسليمها دون الحاجة إلى إعادة إنتاج.

حدود المعدلات وتخطيط الإنتاج

تشمل حدود المعدل عدد الرموز في الدقيقة (TPM) وعدد الصور في الدقيقة (IPM). يجب أخذ كلا الحدين في الاعتبار عند التخطيط: فقد يتوافق طلب ما مع حد عدد الصور، لكنه في الوقت نفسه يتجاوز معدل نقل الرموز. وتُظهر صفحتا نموذج GPT Image 2.5 الرسميتان حاليًا نفس الجدول.

عمليات إعادة المحاولة، والتزامن، وفئات الفشل

افصل أحداث المصادقة، والمعلمات غير الصالحة، والحد الأقصى لمعدل الاستخدام، والسعة، والنقل، وانقضاء المهلة، والمخرجات غير الصالحة في السجلات. عادةً ما تتطلب أخطاء المصادقة أو المعلمات تصحيحًا في التكوين، وليس إعادة المحاولة. قد تبرر استجابات الحد الأقصى لمعدل الاستخدام والسعة اللجوء إلى التراجع المحدود. أما حالات فشل النقل وانتهاء المهلة فتتطلب استراتيجية إيدمبوتنسية حتى لا يقوم التطبيق عن غير قصد بإنشاء عمل قابل للفوترة مكرر.

والأهم من ذلك، أن أي عطل تشغيلي لا يُعتبر نتيجة تتعلق بجودة الصورة. ولا يجب تقييم الجودة إلا بعد وجود مخرجات صالحة وقابلة للفك. قم بتسجيل زمن الاستجابة الملحوظ مع ذكر المسار والتاريخ ونقطة النهاية وظروف الطلب؛ فزمن الاستجابة في موقع معين لا يُعتبر دليلاً دائمًا على سرعة النظام.

ما حدث في الاختبارات الخاضعة للرقابة لبرنامج Anywhere GPT Image 2.5

استخدمت كل من مهام الإنشاء والتحرير وتكوين المراجع الواردة أدناه ناتجًا أولًا صالحًا واحدًا. وبلغت التكلفة المحسوبة الإجمالية للطلبات الرسمية الخمسة الناجحة $0.088603. ويستثنى من هذا المجموع الطلبات الفاشلة، وإنشاء الجداول، واختبار الجاهزية، والصورة الرئيسية.

G01: إعلان منتج بنص دقيق

طلبت المطالبة السطر التالي أفسحوا المجال للأفكار مرة واحدة بالضبط، مصباح واحد، تركيبة ثابتة، واستثناءات صريحة. وقد أعاد الناتج الصحيح الأول عرض النص مرة واحدة واجتاز كل اختبار تم الإعلان عنه.

تم اختباره عبر مسار gpt-image-2.5 الموحد الخاص بـ Anywhere في 9 سبتمبر 2026.

الحالة

الناتج الأول الصحيح

درجة المهمة

10/10

الوقت المنقضي

6,150 مللي ثانية

التكلفة المحسوبة

$0.041645

تحليل القدراتفي هذه المخرجات الأولى الوحيدة، تعاملت الخارطة مع النص المرئي الدقيق، وعدد الكائنات، والتركيب، والقيود السلبية معًا.

الحدودلا يُعتبر نجاح إعلان واحد دليلاً على وجود معدل نجاح عام في عرض النصوص، كما أن المسار الموحد لم يحدد كلًّا من Flare و Sunburst.

الحكم العملياستخدم سطر نسخ مجمد وقم بحساب كل مثيل نصي مرئي. تم تمرير هذه النتيجة دون الحاجة إلى إعادة الإنشاء.

الطلب الدقيق، والمدخلات الكاملة، والإعدادات، وعمليات التحقق من الأهداف

الحالة: "valid_output" في المحاولة الأولى؛ تم الاحتفاظ بأول ناتج صالح.

المسار: متوافق مع أي جهاز من طراز OpenAI /الصور/الأجيال مع gpt-image-2.5.

النص المطروح بالضبط

صمم إعلانًا أفقيًا بنسبة 3:2 لمنتج استوديو، يخص مصباح مكتبي محمول خيالي باللون الأسود غير اللامع، على خلفية بيضاء نقية ورمادية فاتحة. اعرض مصباحًا واحدًا فقط، مائلًا قليلاً إلى اليمين، مع بقعة ضوء دافئة ناعمة ومساحة سلبية واسعة. أدرج سطرًا واحدًا فقط من النص: "MAKE ROOM FOR IDEAS". اكتب هذا السطر بأحرف كبيرة واضحة من نوع «سانس سيريف» (بدون زخرفة) ومركزًا في الثلث العلوي من الصورة. لا تدرج أي نص آخر، ولا شعار، ولا علامة مائية، ولا أشخاص، ولا منتجات إضافية.

المدخلات الكاملة: نص فقط. لم يتم توفير أي صور.

إعدادات الطلب الفعلية

الحجم

1536×1024

الجودة

مرتفع

تنسيق الإخراج

webp

الخلفية

غير شفاف

n

1

الفحوصات الموضوعية

النص_الدقيق2/2

تظهر عبارة «MAKE ROOM FOR IDEAS» مرة واحدة، كاملة وبدون أخطاء إملائية؛ ولا يظهر أي نص إضافي.

الكائن المطلوب2/2

يوجد مصباح مكتبي واحد بالضبط، لونه أسود غير لامع.

تكوين2/2

المصباح موجه نحو اليمين، وتظهر بقعة الضوء الدافئة، كما تم الحفاظ على المساحة السلبية، ويقع النص في الثلث العلوي.

المحظورات2/2

لا يظهر في الصورة أي شعار أو علامة مائية أو أشخاص أو منتجات إضافية.

سهولة استخدام المخرجات الأولى2/2

يمكن استخدام الناتج الصحيح الأول دون الحاجة إلى تجديد أو إعادة هيكلة كبيرة.

الإخراج الكامل

يظهر الناتج الكامل الأول الصالح بدقة 1536×1024 مباشرةً أسفل لوحة الأدلة هذه. وقد عُرضت الاستجابة بتنسيق PNG على الرغم من أن الطلب كان بتنسيق WebP.

G02: تخطيط الأجسام المُعدَّدة

حدد الطلب ثلاثة كائنات بالضبط: كرة زجاجية زرقاء، ومروحة مطوية صفراء، ومكعب فولاذي، بالترتيب من اليسار إلى اليمين. وقد حافظت النتيجة الصحيحة الأولى على العدد والتسلسل والمواد التي يمكن التعرف عليها.

تم اختباره عبر مسار gpt-image-2.5 الموحد الخاص بـ Anywhere في 9 سبتمبر 2026.

الحالة

الناتج الأول الصحيح

درجة المهمة

10/10

الوقت المنقضي

33,577 مللي ثانية

التكلفة المحسوبة

$0.005505

تحليل القدراتجاء الناتج الأول بعد إجراء عملية عد لثلاثة كائنات، بترتيب «يسار-وسط-يمين»، مع الألوان المطلوبة، وإشارات مميزة تتعلق بالمواد.

الحدودتشمل هذه الملاحظة حالة واحدة من «الطبيعة الصامتة» الخاضعة للرقابة، ولا تتناول التعقيد الناتج عن العد العشوائي للأشياء أو موثوقية الإنتاج المتكرر.

الحكم العمليأدى التحديد الدقيق للعدد والترتيب والمواد والاستثناءات إلى تحقيق نتيجة قابلة للتطبيق على الفور في هذه الحالة.

الطلب الدقيق، والمدخلات الكاملة، والإعدادات، وعمليات التحقق من الأهداف

الحالة: "valid_output" في المحاولة الأولى؛ تم الاحتفاظ بأول ناتج صالح.

المسار: متوافق مع أي جهاز من طراز OpenAI /الصور/الأجيال مع gpt-image-2.5.

النص المطروح بالضبط

قم بإنشاء صورة ثابتة أفقية بنسبة 3:2 لـ«الطبيعة الصامتة» على خلفية استوديو باللون الفحمي والأبيض المائل للرمادي. اعرض ثلاثة أشياء بالضبط: كرة زجاجية زرقاء كوبالتية على اليسار، ومروحة ورقية صفراء مطوية في الوسط، ومكعب من الفولاذ المصقول على اليمين. احرص على أن تكون الأجسام الثلاثة مرئية بالكامل، ومتباعدة بشكل متساوٍ، ومضاءة بضوء خافت واحد قادم من أعلى اليسار. لا تضع أي نص أو شعار أو علامة مائية أو أشخاص أو أجسام إضافية أو رموز زخرفية.

المدخلات الكاملة: نص فقط. لم يتم توفير أي صور.

إعدادات الطلب الفعلية

الحجم

1536×1024

الجودة

مرتفع

تنسيق الإخراج

webp

الخلفية

غير شفاف

n

1

الفحوصات الموضوعية

عدد الكائنات2/2

يوجد بالضبط كرة زجاجية زرقاء واحدة، ومروحة مطوية صفراء واحدة، ومكعب فولاذي واحد.

الترتيب والرؤية2/2

تظهر العناصر بوضوح تام بالترتيب المطلوب: اليسار، الوسط، اليمين.

المواد والألوان2/2

المواد المستخدمة — الزجاج والورق والمعدن المصقول — والألوان المطلوبة واضحة.

الإضاءة والتباعد2/2

يتميز المشهد بإضاءة متناسقة في الجزء العلوي الأيسر وتباعد متساوٍ بين العناصر.

المحظورات_والآثار2/2

لا يظهر في الصورة أي نص أو شعار أو علامة مائية أو أشخاص أو كائنات إضافية أو عيوب بارزة.

الإخراج الكامل

يظهر الناتج الكامل الأول الصالح بدقة 1536×1024 مباشرةً أسفل لوحة الأدلة هذه. وقد عُرضت الاستجابة بتنسيق PNG على الرغم من أن الطلب كان بتنسيق WebP.

E01: تغيير لون واحد

أدى التعديل إلى تغيير لون غطاء المصباح من الأسود غير اللامع إلى الأزرق الكوبالت، مع الحفاظ على إمكانية التعرف على المنتج. وقد خسر التعديل نقطة واحدة لأن تحويل المصدر المربع إلى مخرجات بنسبة 3:2 أدى إلى إعادة تأطير وإعادة بناء طفيفة خارج نطاق السمة المستهدفة.

تم اختباره عبر مسار gpt-image-2.5 الموحد الخاص بـ Anywhere في 9 سبتمبر 2026.

الحالة

الناتج الأول الصحيح

درجة المهمة

9/10

الوقت المنقضي

41,387 مللي ثانية

التكلفة المحسوبة

$0.016320

تحليل القدراتتم تغيير لون الظل المطلوب بنجاح، مع الحفاظ على تماسك الهوية الرئيسية للمصباح وهيكله وإضاءته.

الحدودتسبب التحويل من الصيغة المربعة إلى نسبة 3:2 في إجراء تعديلات طفيفة على الإطار وإعادة البناء، لذا لم يكن الحفاظ على العناصر غير المستهدفة دقيقًا على مستوى البكسل.

الحكم العملياحرص على الحفاظ على توافق نسب العرض إلى الارتفاع بين المصدر والناتج عندما يكون الحفاظ الدقيق عليها أمرًا مهمًا، ثم افحص كل منطقة غير مستهدفة.

الطلب الدقيق، والمدخلات الكاملة، والإعدادات، وعمليات التحقق من الأهداف

الحالة: "valid_output" في المحاولة الأولى؛ تم الاحتفاظ بأول ناتج صالح.

المسار: متوافق مع أي جهاز من طراز OpenAI /الصور/التعديلات مع gpt-image-2.5.

النص المطروح بالضبط

قم بتعديل لون غطاء المصباح فقط من الأسود غير اللامع إلى الأزرق الكوبالت. حافظ على الشكل الدقيق للمصباح، وموضعه، وحجمه، وقاعدته، وذراعه، ومفتاحه، وظلاله، وضوءه الدافئ، والخلفية، وزاوية التصوير، والقص، وكل التفاصيل المرئية الأخرى. لا تضف أي نص، أو شعار، أو علامة مائية، أو شخص، أو أي كائن إضافي.

المدخلات الكاملة للصورة:

• المدخل 1: 00-control/fixtures/edit-source-lamp.png (1,328,812 بايت؛ SHA-256 a93d7c90aa57c7949939f011918fcfe531f34fa039859d043556c0cd26dcea2b)

إعدادات الطلب الفعلية

الحجم

1536×1024

الجودة

مرتفع

تنسيق الإخراج

webp

الخلفية

غير شفاف

n

1

الفحوصات الموضوعية

التغيير المطلوب2/2

يتغير لون الظل من الأسود غير اللامع إلى الأزرق الكوبالت.

الهندسة_الموضع_المقياس_القص1/2

يظل المصباح مميزًا، لكن مصدر الضوء المربع تم إعادة تأطيره وإعادة تشكيله قليلاً ليتناسب مع نسبة العرض إلى الارتفاع 3:2.

عدم الحفاظ على الهدف2/2

تظل القاعدة والذراع والمفتاح والمصباح والمناطق السوداء غير المستهدفة متسقة من الناحية المادية.

إضاءة_الحواف_المواد2/2

تظل الإضاءة والظلال والحواف وعرض المواد متسقة.

سهولة استخدام المخرجات الأولى2/2

يمكن استخدام أول ناتج صالح دون الحاجة إلى تجديد أو إصلاحات كبيرة.

الإخراج الكامل

يظهر الناتج الكامل الأول الصالح بدقة 1536×1024 مباشرةً أسفل لوحة الأدلة هذه. وقد عُرضت الاستجابة بتنسيق PNG على الرغم من أن الطلب كان بتنسيق WebP.

E02: استبدال الخلفية

أدى التعديل إلى تغيير لون الخلفية إلى اللون الأخضر النعناعي الفاتح، مع الحفاظ على تناسق مادة المصباح. وكما هو الحال مع E01، تمت الموافقة على التغيير المطلوب، في حين تسبب تحويل نسبة العرض إلى الارتفاع في إجراء تعديلات طفيفة على الإطار وإعادة بناء الصورة.

تم اختباره عبر مسار gpt-image-2.5 الموحد الخاص بـ Anywhere في 9 سبتمبر 2026.

الحالة

الناتج الأول الصحيح

درجة المهمة

9/10

الوقت المنقضي

50,151 مللي ثانية

التكلفة المحسوبة

$0.007208

تحليل القدراتاستبدل هذا التصميم خلفية الاستوديو مع الحفاظ على المواد السوداء الرئيسية للمصباح وشكله الهندسي المميز.

الحدودوكما في الحلقة E01، أدى استخدام النسبة الجديدة 3:2 إلى إجراء تعديلات طفيفة في الإطار وإعادة بناء الصورة تتجاوز التغيير المطلوب في الخلفية.

الحكم العمليكان استبدال الخلفية قابلاً للتطبيق على الناتج الأول، لكن التغييرات في نسبة العرض إلى الارتفاع ينبغي مراجعتها باعتبارها مخاطرة منفصلة.

الطلب الدقيق، والمدخلات الكاملة، والإعدادات، وعمليات التحقق من الأهداف

الحالة: "valid_output" في المحاولة الأولى؛ تم الاحتفاظ بأول ناتج صالح.

المسار: متوافق مع أي جهاز من طراز OpenAI /الصور/التعديلات مع gpt-image-2.5.

النص المطروح بالضبط

قم بتغيير خلفية الاستوديو فقط من الرمادي الفاتح إلى اللون الأخضر النعناعي الفاتح غير المتدرج. حافظ على كل جزء من المصباح الأسود غير اللامع، بما في ذلك لونه وشكله وموضعه وحجمه وقاعدته وذراعه ومفتاحه والمصباح المضيء والضوء الدافئ والظلال وزاوية الكاميرا والتأطير. لا تضف أي نص أو شعار أو علامة مائية أو شخص أو كائن إضافي.

المدخلات الكاملة للصورة:

• المدخل 1: 00-control/fixtures/edit-source-lamp.png (1,328,812 بايت؛ SHA-256 a93d7c90aa57c7949939f011918fcfe531f34fa039859d043556c0cd26dcea2b)

إعدادات الطلب الفعلية

الحجم

1536×1024

الجودة

مرتفع

تنسيق الإخراج

webp

الخلفية

غير شفاف

n

1

الفحوصات الموضوعية

التغيير المطلوب2/2

تتحول خلفية الاستوديو إلى اللون الأخضر النعناعي الفاتح.

الهندسة_الموضع_المقياس_القص1/2

يظل المصباح مميزًا، لكن مصدر الضوء المربع تم إعادة تأطيره وإعادة تشكيله قليلاً ليتناسب مع نسبة العرض إلى الارتفاع 3:2.

عدم الحفاظ على الهدف2/2

يظل لون المصباح أسود غير لامع، ويحتفظ بتفاصيله الرئيسية، وهي القاعدة والذراع والغطاء والمفتاح والمصباح.

إضاءة_الحواف_المواد2/2

تظل الإضاءة والظلال والحواف والمواد متسقة بعد تعديل الخلفية.

سهولة استخدام المخرجات الأولى2/2

يمكن استخدام أول ناتج صالح دون الحاجة إلى تجديد أو إصلاحات كبيرة.

الإخراج الكامل

يظهر الناتج الكامل الأول الصالح بدقة 1536×1024 مباشرةً أسفل لوحة الأدلة هذه. وقد عُرضت الاستجابة بتنسيق PNG على الرغم من أن الطلب كان بتنسيق WebP.

M01: دمج ثلاث مراجع

احتفظت النتيجة بالمصباح الأخضر، ودفتر الملاحظات المرجاني، والكوب الأزرق، ووضعتها بالترتيب المطلوب: يسار، وسط، يمين. ويُظهر هذا النجاح في تكوين واحد ثابت مكون من ثلاث مرجعيات، ولا يُعد ضمانًا عامًّا للحد الأقصى الموثق البالغ 16 مدخلاً.

تم اختباره عبر مسار gpt-image-2.5 الموحد الخاص بـ Anywhere في 9 سبتمبر 2026.

الحالة

الناتج الأول الصحيح

درجة المهمة

10/10

الوقت المنقضي

105,469 مللي ثانية

التكلفة المحسوبة

$0.017925

تحليل القدراتاحتفظ المسار بثلاثة عناصر مرجعية متميزة، وهي: الهويات والمواد والأعداد، والعلاقة المكانية المطلوبة بينها، كل ذلك في مشهد واحد.

الحدودهذه تركيبة ذات ثلاثة مراجع؛ وهي لا تثبت الحفاظ على التكافؤ مع الحد الأقصى الموثق البالغ 16 مدخلاً.

الحكم العملياذكر المراجع بالترتيب المعلن، وحدد اسم كل موضع، وقم بتقييم الهوية والعدد بشكل منفصل عن دقة العرض البصري.

الطلب الدقيق، والمدخلات الكاملة، والإعدادات، وعمليات التحقق من الأهداف

الحالة: "valid_output" في المحاولة الأولى؛ تم الاحتفاظ بأول ناتج صالح.

المسار: متوافق مع أي جهاز من طراز OpenAI /الصور/التعديلات مع gpt-image-2.5.

النص المطروح بالضبط

باستخدام الصور المرجعية الثلاث بالترتيب المحدد، قم بإنشاء مشهد مكتبي أفقي بنسبة 3:2. حافظ على الشكل والمادة المميزين لكل كائن مرجعي. ضع المصباح مرة واحدة على اليسار، والدفتر المغلق مرة واحدة في الوسط، والكوب مرة واحدة على اليمين. يُسلط المصباح ضوءًا دافئًا على دفتر الملاحظات دون إخفائه. خلفية استوديو محايدة ونقية. لا يوجد نص، ولا شعار، ولا علامة مائية، ولا أشخاص، ولا كائنات مكررة، ولا منتجات إضافية.

مدخلات الصورة الكاملة:

• المدخل 1: 00-control/fixtures/ref-lamp.png (1,334,151 بايت؛ SHA-256 40c72915de60ba32e70de009b12619f3ffa8643460fd8e8326ffe3d94d215987)
• المدخل 2: 00-control/fixtures/ref-notebook.png (2,067,635 بايت؛ SHA-256 e96298c43d0b04ec4f50aa66d9a4005f3236fa51d945394d257303dd9e790179)
• المدخل 3: 00-control/fixtures/ref-mug.png (1,444,324 بايت؛ SHA-256 1d4cec622254b8533c5122fc5c0b2432b38e39fb3c16412dab02b744de5e538f)

إعدادات الطلب الفعلية

الحجم

1536×1024

الجودة

مرتفع

تنسيق الإخراج

webp

الخلفية

غير شفاف

n

1

الفحوصات الموضوعية

وجود_الكائنات_وعددها2/2

يوجد مصباح واحد، ودفتر مغلق واحد، وكوب واحد.

الهوية المرجعية2/2

يحتفظ المصباح الأخضر والنحاسي، ودفتر الملاحظات المرجاني، والكوب الأزرق المضلّع بهوياتها المميزة ومواد صنعها.

العلاقة المكانية2/2

المصباح على اليسار، والدفتر في الوسط، والكوب على اليمين، كما طلبت.

تماسك المشهد2/2

يتسم كل من الحجم، والمنظور، والإضاءة، والظلال، وبركة الضوء الدافئة بالتناسق.

المحظورات_والآثار2/2

لا يظهر في الصورة أي نص أو شعار أو علامة مائية أو أشخاص أو منتجات مكررة أو بدائل أو عيوب مادية.

الإخراج الكامل

يظهر الناتج الكامل الأول الصالح بدقة 1536×1024 مباشرةً أسفل لوحة الأدلة هذه. وقد عُرضت الاستجابة بتنسيق PNG على الرغم من أن الطلب كان بتنسيق WebP.

في جميع النتائج الخمس الأولى الصالحة، اجتازت الاختبارات المعلنة الاختبارات بنجاح كبير: حصلت ثلاث منها على 10/10 واثنتان على 9/10. ويُعد الحد الفاصل المفيد ذا أهمية مماثلة. وهذا دليل على مستوى المهمة مستمد من مسار توافق واحد، دون وجود دفعة مكررة ودون الكشف عن أي متغير رسمي. للحصول على نتائج أفضل في عملك الخاص، استخدم موجزًا ثابتًا، وقيودًا صريحة، ومراجعًا متسقة، وبوابة مراجعة؛ هذا دليل لتحسين دقة توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي يوسع نطاق سير العمل هذا.

كما أظهر المسار الذي تم اختباره عدم تطابق في التنسيق يستحق التسجيل بشكل منفصل: فقد طلبت الطلبات الرسمية الناجحة تنسيق WebP، لكنها عادت بتنسيق PNG، مع الحفاظ على الأبعاد المطلوبة 1536×1024. وطلب استقصائي طلب ملف WebP بحجم 1024×1024، لكن تم إرجاع ملف PNG بحجم 1254×1254. هذه ملاحظات حول المسار الموحد لـ Anywhere في تاريخ الاختبار، وليست سلوكًا يُعزى إلى واجهة برمجة التطبيقات الأصلية لـ OpenAI.

كيف يجب أن تختار مسار GPT Image 2.5؟

ابدأ بسير العمل الذي تحتاجه، ثم قم بالتحقق من صحته مقارنةً بمهمة ثابتة. توفر أوصاف النماذج في OpenAI خيارًا أوليًا معقولاً، لكنها لا تحل محل الاختبار الذي يستخدم المطالبات الخاصة بك، والصور المرجعية، وقواعد القبول، وميزانية زمن الاستجابة.

قم بتشغيل مهمة إنشاء وتحرير تمثيلية قبل تثبيت سير عمل الإنتاج. قارن بين معدل المخرجات المقبولة، ومعدل الحفاظ على البيانات، وتوزيع زمن الاستجابة، ومعدل الاستخدام المرتجع، بدلاً من الاكتفاء باختيار عينة واحدة جذابة. إذا كان فريقك يستفيد من توجيه المهام المختلفة إلى أدوات مختلفة،, قارن بين أفضل برامج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي والحفاظ على اتخاذ قرار الاختيار على مستوى المهمة.

الأخطاء الشائعة في التنفيذ

1. إرسال تسمية عائلية بدلاً من الرقم التعريفي الرسمي الدقيق للطراز. الاستخدام gpt-image-2.5-flare أو gpt-image-2.5-sunburst باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) الأصلية، ما لم يحدد مزود الخدمة صراحةً طريقةً أخرى.
2. تحليل كل استجابة على غرار واجهة برمجة تطبيقات الصور المباشرة. تُرجع واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ «الردود» عناصر ناتجة عن استدعاء الأداة، لذا فإن منطق الاستخراج الخاص بها يختلف عن إنشاء الصور أو تعديل الصور.
3. معاملة بيانات base64 كعنوان URL لصورة مستضافة. قم بفك تشفير البايتات، والتحقق من صحة الملف، وتخزينه في نظام الوسائط الخاص بك والمعتمد.
4. استخدام حجم مخصص غير صالح. يرجى التحقق من مضاعفات الرقم 16، والمساحة، ونسبة العرض إلى الارتفاع، وأقصى طول للجانب قبل تقديم الطلب.
5. الجمع بين خيارات الإخراج غير المتوافقة. تتطلب ميزة الشفافية استخدام صيغة PNG أو WebP؛ بينما ينطبق التحكم في الضغط على صيغتي JPEG وWebP.
6. نقوم بإعادة التوليد حتى تبدو النتيجة جيدة، ثم نسميها «المخرجات الأولى». احتفظ بالنتيجة الصحيحة الأولى، وقم بالإبلاغ عن محاولات الإعادة بشكل منفصل إذا كنت ترغب في تقييم صادق للنموذج.
7. تصنيف «الوقت المستقطع» أو «استجابة السعة» على أنهما يمثلان جودة صورة رديئة. عدم وجود صورة صالحة يعني عدم وجود درجة جودة؛ قم بتسجيل الحدث تحت فئة «التوافر» أو «النقل».

الأسئلة الشائعة حول واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5

هل يتوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) لـ GPT Image 2.5؟

نعم. توثق الوثيقة OpenAI إنشاء الصور مباشرةً، وتحرير الصور مباشرةً، وإنشاء الصور من خلال أداة واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ«Responses».

ما هي معرّفات نموذج GPT Image 2.5 بالضبط؟

الأسماء المستعارة المتغيرة هي gpt-image-2.5-flare و gpt-image-2.5-sunburst. تضيف اللقطات المؤرخة في 8 سبتمبر 2026 -2026-09-08 لكل اسم مستعار.

كم تبلغ تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ GPT Image 2.5 لكل صورة؟

لا يوجد سعر ثابت ومؤكد لكل صورة. تعتمد التكلفة على عدد الرموز الخاصة بـ «الإدخال النصي» و«النص المخزّن مؤقتًا» و«الإدخال الصوري» و«الصورة المخزّنة مؤقتًا» و«الإخراج الصوري». استخدم الأسعار الرسمية لكل مليون رمز وفقًا للاستخدام الفعلي.

هل يمكن لـ GPT Image 2.5 تحرير صور متعددة؟

نعم. توثق واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالتحرير ما يصل إلى 16 صورة مدخلة. وهذا هو الحد الأقصى المدعوم، وليس ضمانًا بأن كل تركيبة مكونة من 16 صورة ستحافظ على كل التفاصيل.

هل يمكن لـ GPT Image 2.5 إرجاع ملف PNG أو WebP شفاف؟

نعم. اضبط الخلفية على «شفافة» واستخدم تنسيق PNG أو WebP في المخرجات. تأكد من أن الملف الذي تم فك تشفيره يحتوي على قناة ألفا قبل الاعتماد عليه في مسار إنتاج الأصول.

ما هي حدود الاستخدام المسموح بها لواجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2.5؟

الوصول المجاني غير مدعوم في الجدول الحالي. تبدأ الفئة 1 من 100,000 TPM و5 IPM؛ وتصل الفئة 5 إلى 8,000,000 TPM و250 IPM، مع حدود الفئات من 2 إلى 4 الموضحة أعلاه. يرجى مراجعة صفحة الطراز الحالي قبل الإطلاق.

الخاتمة

استخدم «Flare» أو «Sunburst» وفقًا لترتيب سير العمل الرسمي، ثم تحقق من صحة اختيارك من خلال مهامك «المجمدة». قم بتثبيت لقطة مؤرخة عندما تكون قابلية التكرار أمرًا مهمًا، وقم بفك تشفير الملف المرتجع وفحصه، واحسب التكلفة بناءً على الاستخدام الفعلي للرموز بدلاً من الرقم التقديري لكل صورة. أنتجت دفعتنا في «Anywhere» خمسة مخرجات أولية قوية مرتبطة بالمهام، لكنها لم تكشف عن متغير رسمي، ولم تكمل اختبارات الشفافية أو مستويات الجودة، ولم تثبت موثوقية واسعة النطاق.