ملاحظة الكاتب: سعر الوحدة للرموز في GPT-Image-2.6 هو نفسه في GPT-Image-2.5، مع إضافة GIF وSVG وmarkup وcomplexity. تفصل هذه المقالة بين ما أعلنته الشركة رسميًا، وعينات الجهات المستقلة، وما لا يزال مجهولًا، لمساعدة الفرق التي تستخدم 2.5 على تحديد ما إذا كان عليها الانتقال فورًا، أو تشغيل الإصدارين بالتوازي، أو الاستمرار مع 2.5.
الخلاصة أولًا: عند مقارنة GPT-Image-2.6 بـ GPT-Image-2.5، نجد أن الترقية تشمل حزمة القدرات والسرعة، وليست قفزة نوعية في جودة الصور. من بين القدرات الأربع المضافة، تتوفر GIF وSVG وcomplexity في الإصدار 2.6 فقط، بينما أُضيف التحرير بالتعليقات التوضيحية markup إلى الإصدارين 2.5 و2.6 معًا. أما ادعاءا «زيادة السرعة بنسبة 50%» و«تحسين الاتساق في التحرير»، فلا يستندان حاليًا إلا إلى التصريحات الرسمية؛ وحتى 2026-11-05، لم تتوفر درجات مستقلة يمكن التحقق منها.
أما التكلفة: سعر الوحدة للرموز متطابق تمامًا في الإصدارين، لكن ذلك لا يعني أن تكلفة الصورة الواحدة متساوية، ولا أن بإمكانك استبدال أحدهما بالآخر مباشرةً. في الإصدار 2.6، تكون القيمة الافتراضية لـ complexity هي high عند عدم تمريرها، ما يزيد زمن الاستجابة وقد يغيّر أيضًا أجزاء لا تريد تغييرها. لذلك تكمن التكلفة الحقيقية للانتقال في إجراءات التحقق والقبول الخاصة بفريقك.
مقارنة GPT-Image-2.6 وGPT-Image-2.5: مواعيد الإطلاق والطرازات
أُطلق GPT-Image-2.5 في 2026-09-08، وهو أيضًا تاريخ اللقطة الافتراضية للنموذج. أما GPT-Image-2.6 فصدر في 2026-11-04 إلى جانب ChatGPT Images 2.6، أي قبل يوم واحد فقط من كتابة هذا المقال. يضم كل جيل طرازين فقط، ولا يختلف معرّف النموذج بين الجيلين إلا في رقم الإصدار:
- 2.5:
gpt-image-2.5-flare،gpt-image-2.5-sunburst - 2.6:
gpt-image-2.6-flare،gpt-image-2.6-sunburst
لم يتغير دور كل طراز. يركز Flare على السرعة وإنتاج الصور اليومية، بينما يركز Sunburst على التفاصيل ودقة التحرير. ويبرز الوصف الرسمي للإصدار 2.6 نقطتين إضافيتين: قدرة Flare على تصميم الملصقات وتخطيطات صور المنتجات، واتساق Sunburst في التحرير متعدد الجولات عند مستويي الجودة medium وhigh. وهناك تفصيل يسهل إغفاله: تشير صفحة نموذج 2.5 إلى أن الأداء «Highest» والسرعة «Medium»، بينما تذكر صفحتا نموذجي 2.6 أن كليهما «Not specified»، أي إن الجهة المطوّرة لم تقدم تصنيفًا رسميًا لهما.
| وجه المقارنة | GPT-Image-2.5 | GPT-Image-2.6 |
|---|---|---|
| تاريخ الإطلاق | 2026-09-08 | 2026-11-04 |
| الطرازات | flare / sunburst | flare / sunburst |
| التوجه الرسمي | إعطاء الأولوية لدقة التحرير | التكوين الدقيق وسير عمل تحرير الصور |
| تصنيف الأداء والسرعة في صفحة النموذج | Highest / Medium | Not specified |
| نقاط النهاية المدعومة | v1/images/generations، v1/images/edits |
كما في 2.5 |
| مستويات الجودة | low / medium / high / xhigh / max / auto | كما في 2.5 |
| إخراج GIF وSVG | غير مدعوم | مدعوم (في نقطة نهاية التوليد فقط) |
| معامل complexity | غير متوفر | low / medium / high، والقيمة الافتراضية high |
| التحرير باستخدام علامات markup | مدعوم (أُضيف أيضًا في هذا التحديث) | مدعوم |
| العلامة المائية | C2PA | C2PA + علامة SynthID المائية غير المرئية |
| خصم Batch | متوفر، وإخراج الصور بسعر $15/1M | غير مذكور في صفحة النموذج الرسمية |
حدود نقاط النهاية متطابقة تمامًا في الجيلين: كلاهما يدعم نقطتي نهاية التوليد والتحرير في Image API فقط، ولا يدعم Chat Completions أو Responses أو Realtime أو Live. وتنطبق عليهما قواعد الأحجام نفسها، مع التوصية بثلاثة أحجام: 1024×1024 و1536×1024 و1024×1536. أما الأحجام المخصصة، فيجب أن يكون عرضها وارتفاعها من مضاعفات 16، وأن تتراوح نسبة الأبعاد بين 1:3 و3:1، وألا يتجاوز أي ضلع 3840، وأن يتراوح إجمالي عدد البكسلات بين 655,360 و8,294,400. وتُعد الأحجام التي تزيد على 2560×1440 تجريبية.
أربع إمكانات جديدة في GPT-Image-2.6
إذا أردت الاطلاع على الفروق بين 2.6 و2.5 في جدول واحد، فستجد أهمها في الإمكانات الأربع التالية. لكل منها نطاقات للمعلمات وقيود على نقاط النهاية، لذا تحقق منها قبل البدء بالتكامل لتجنب أخطاء الطلبات.
| الإمكانية | المعلمات الأساسية | نقاط النهاية المتاحة | القيود الرئيسية | هل يدعمها 2.5؟ |
|---|---|---|---|---|
| إخراج GIF | output_format=gif، وframe_count من 2 إلى 64، وframe_duration_ms من 20 إلى 2000 |
نقطة نهاية التوليد فقط | لا يدعم البث أو الصور الجزئية أو الضغط المخصص أو prompt_rewriter |
لا |
| إخراج SVG | output_format=svg، ويجب أن تكون قيمة n هي 1 |
نقطة نهاية التوليد فقط | لا يدعم البث أو الصور الجزئية أو output_compression أو prompt_rewriter |
لا |
| التحرير بالتعليقات التوضيحية عبر markup | طبقة تعليقات توضيحية بصيغة PNG شفافة | نقطة نهاية التحرير فقط | يجب أن تطابق عرض الصورة الأولى المدخلة وارتفاعها، ولا يمكن استخدامها مع mask أو prompt_rewriter |
نعم |
| complexity | low / medium / high، والقيمة الافتراضية high | التوليد والتحرير | يتحكم في التخطيط فقط، لا في التفاصيل؛ وزيادته ترفع زمن الاستجابة | لا |
إخراج GIF وSVG في GPT-Image-2.6
فيما يلي معلمات إخراج GIF، وجميع نطاقات القيم مأخوذة من دليل OpenAI لتوليد الصور:
- ضبط
output_formatعلىgif frame_count: من 2 إلى 64، والقيمة الافتراضية 9frame_duration_ms: من 20 إلى 2000، والقيمة الافتراضية 200، مع التقريب إلى أقرب مضاعف لـ10 مللي ثانيةsize: القيمةauto، أو أبعاد يكون عرضها وارتفاعها من مضاعفات 16
يتوفر إخراج SVG أيضًا في نقطة نهاية التوليد فقط. يجب ضبط output_format على svg، وأن تكون قيمة n مساوية لـ1. ينتج عن ذلك رسم متجهي ثابت لا يحتوي على نصوص برمجية أو موارد مرتبطة خارجيًا أو صور نقطية مضمّنة. وتُحسب التكلفة بناءً على صورة مرجعية وتوكنات SVG المُولّد. بالنسبة إلى الفرق التي تصمم الأيقونات والرسوم التوضيحية ومواد العلامات التجارية، يوفر هذا خطوة تحويل الصور النقطية إلى رسوم متجهية. لكن نقطة نهاية التحرير لا تدعم SVG، أي لا يمكن تعديل أجزاء من ملف SVG موجود.
أُتيح GIF أيضًا في ChatGPT: يمكن توليده من موجه أو صور مرفوعة. وبحسب تقارير The Verge وAndroid Authority، يمكن ضبط سرعة التشغيل بين 0.5x و2x، وتحرير الإطارات واحدًا تلو الآخر. لكن هذه ميزات خاصة بمنتج ChatGPT، لذا لا تفترض أن تحرير الإطارات متاح أيضًا عبر API.
markup وcomplexity: مفتاحان للتحكم في سير عمل التحرير
يستخدم التحرير بالتعليقات عبر markup المسار v1/images/edits: تُرسَل صورة PNG شفافة كطبقة تعليقات، وتُحدَّد عليها المواضع المراد تعديلها بدائرة أو بتلوينها. يجب أن تتطابق أبعاد طبقة التعليقات مع أبعاد صورة الإدخال الأولى، وألا تتجاوز كل منهما 16,777,216 بكسل، وألا يتجاوز حجم ملف التعليقات 50 MB. تنطبق التعليقات على صورة الإدخال الأولى فقط، ولا يمكن استخدامها مع mask أو prompt_rewriter في الوقت نفسه. وبما أن الإصدار 2.5 أضاف هذه الإمكانية أيضًا، فإن الرغبة في استخدام التحرير بالتعليقات وحدها ليست سببًا للانتقال إلى الإصدار الأحدث.
أما complexity فهو المعامل الذي يستحق أكبر قدر من الاهتمام عند الترحيل. يقبل القيم low وmedium وhigh، وعند حذفه تكون القيمة الافتراضية high. وهو يحدد فقط «مقدار التخطيط» الذي يجريه النموذج، بينما تظل تفاصيل الإخراج ودرجة مطابقته تحت تحكم quality. وتوضح الوثائق الرسمية أن تعديل complexity لا يترتب عليه رسم منفصل، لكن رفعه يزيد زمن الاستجابة وقد يؤدي إلى تغييرات غير مرغوبة. وإذا نقلت طلباتك من 2.5 إلى 2.6 كما هي، فسيعني ذلك تفعيل أعلى مستوى من التخطيط تلقائيًا.
سرعة GPT-Image-2.6 وجودته: ما أعلنته الشركة وما لم يُتحقق منه بعد
من ناحية السرعة، تقول OpenAI إن الإصدار 2.6 أسرع بنسبة 50% من الإصدار السابق، وإن Flare يستطيع إنتاج صورة في نحو 6 ثوانٍ في أسرع الحالات عند استخدام quality=low. لكن الشركة لم توضّح ظروف اختبار «أسرع بنسبة 50%»، مثل حجم الصورة ومستوى الجودة وما إذا كان وقت الانتظار في قائمة الطلبات محسوبًا، ولم تنشر جدولًا للسرعة حسب مستوى الجودة. أما اختبار السرعة المستقل المتاح حاليًا فيخص الإصدار 2.5 فقط: ففي 2026-10-25، اختبرت CellCog النموذج باستخدام 24 موجهًا، وبلغ وسيط زمن إنتاج الصورة في GPT Image 2.5 عند مستوى high نحو 28.7 ثانية. هذا رقم خاص بالإصدار 2.5، ولا يمكن استخدامه لحساب مدى تحسن سرعة 2.6.
من ناحية الجودة، لا يزال الإصدار 2.5 هو الوحيد الذي يمكن قياسه بشكل مستقل. تُظهر بيانات Artificial Analysis، التي اطُّلع عليها في 2026-11-05، أن الإصدار 2.5 حقق 1,224 نقطة Elo في معيار AA-Image-T2I v2.1، محتلاً المركز الأول بين 13,108 عينة، و1,199 نقطة Elo في معيار AA-Image-Editing v2.1 بناءً على 18,300 عينة. وحتى التاريخ نفسه، لم يكن الإصدار 2.6 قد أُدرج في أي من قائمتي الترتيب. ويلخّص تقرير OrcaRouter المستقل الأمر بوضوح: النموذج الذي يمكنك قياسه هو الإصدار القديم.
| الادعاء | المصدر | مستوى الأدلة | النموذج المعني | كيفية الاستفادة منه |
|---|---|---|---|---|
| أسرع بنسبة 50% من الإصدار السابق | OpenAI، إعلان رسمي | تصريح رسمي دون ذكر ظروف الاختبار | 2.6 | اعتبره مؤشرًا عامًا، واختبر زمن الاستجابة بنفسك |
| ينتج Flare صورة في نحو 6 ثوانٍ عند مستوى low | OpenAI، إعلان رسمي | تصريح رسمي | 2.6 Flare | استخدمه لتقدير ملاءمته للسيناريوهات الآنية |
| يحافظ Sunburst على اتساق أفضل عبر جولات التعديل المتعددة | OpenAI، إعلان رسمي | تصريح رسمي | 2.6 Sunburst | تحقّق منه باستخدام حالات التعديل الخاصة بك |
| 1,224 نقطة Elo لتحويل النص إلى صورة / 1,199 نقطة للتحرير | Artificial Analysis | اختبار مستقل مع حجم عينات معلن | 2.5 فقط | استخدمه كخط أساس لجودة 2.5 |
| وسيط 28.7 ثانية لكل صورة عند مستوى high | CellCog، باستخدام 24 موجهًا | اختبار مستقل بعينة صغيرة | 2.5 فقط | استخدمه كخط أساس للمقارنة في زمن الاستجابة |
| يحتل 2.6 Sunburst المركز الأول في Image Arena | نشرته DesignArena على X | ادعاء من قائمة ترتيب واحدة لجهة خارجية، دون نتيجة Elo قابلة للتحقق | 2.6 Sunburst | استأنس به فقط، ولا تعتمد عليه في اتخاذ القرار |
| نتيجة Elo مستقلة ومعدل نجاح GIF للإصدار 2.6 | غير متاح حاليًا | غير معروف | 2.6 | انتظر تحديث قوائم الترتيب أو قيّم الأداء بنفسك |
يستحق تقييم السلامة أيضًا إدراجه في قائمة معايير القبول. استخدمت بطاقة نظام 2.6 ما مجموعه 3,077 طلبًا خصوميًا: انخفضت نسبة المخرجات المخالفة التي لم تُحجب في Sunburst من 1.92% إلى 1.72%؛ بينما ارتفعت في Flare من 1.49% إلى 2.14%، وتقول OpenAI إن هذا التغير غير ذي دلالة إحصائية. لكن «معدل التوليد الآمن» في Flare انخفض من 78.36% إلى 75.04%، وهو انخفاض ذو دلالة إحصائية. وتوضح الشركة أن مصدره الأساسي طلبات فئتي Other وsexual. أما الاستنتاج العام للشركة فهو أن المستوى مماثل لإصدار 2.5. وبالنسبة إلى الأعمال ذات متطلبات الامتثال الصارمة، يستحق هذا الجانب من Flare تقييمًا منفصلًا.
مقارنة أسعار GPT-Image-2.6: سعر الوحدة متطابق، لكن تكلفة الصورة قد تختلف
وفقًا لقائمة أسعار OpenAI الرسمية، التي تم الاطلاع عليها في 2026-11-05، تتطابق أسعار الوحدة تمامًا في الصفوف الأربعة: 2.5 flare و2.5 sunburst و2.6 flare و2.6 sunburst:
- إدخال النص: $5/1M tokens، والنص المخزّن مؤقتًا $1.25/1M tokens
- إدخال الصور: $8/1M tokens، والصور المخزّنة مؤقتًا $2/1M tokens
- إخراج الصور: $30/1M tokens
التعليق: قائمة أسعار OpenAI الرسمية، المصدر developers.openai.com/api/docs/pricing، تم الاطلاع عليه في 2026-11-05.
تعتمد تكلفة الصورة الواحدة على عدد رموز الإخراج، الذي يتحدد بدوره حسب مستوى الجودة. يعرض الجدول التالي الأرقام التي توفرها حاسبة 2.6 الرسمية لدقة 1024×1024، وهي تشمل «إخراج الصور» فقط، دون رموز الإدخال أو الصور الجزئية.
| مستوى الجودة | رموز الإخراج | تكلفة إخراج الصورة الواحدة (USD) | لكل ألف صورة (USD) | حالات الاستخدام |
|---|---|---|---|---|
| low | 823 | ≈ $0.02469 | ≈ $24.69 | الرسومات الأولية، والمعاينات بالجملة |
| medium | 1,449 | ≈ $0.04347 | ≈ $43.47 | صور المنتجات اليومية، وصور وسائل التواصل الاجتماعي |
| high | 1,756 | ≈ $0.05268 | ≈ $52.68 | الصور المخصصة للنشر الرسمي |
| xhigh | 3,122 | ≈ $0.09366 | ≈ $93.66 | الملصقات الغنية بالتفاصيل |
| max | 7,024 | ≈ $0.21072 | ≈ $210.72 | العناصر البصرية الرئيسية، وتوليد عدد محدود جدًا من الصور |
هناك ثلاثة حدود لاستخدام هذا الجدول ينبغي الانتباه إليها:
- لا يمكن تطبيق الأرقام مباشرة على 2.5: توضح صفحة نموذج 2.5 أن حاسبة GPT Image 2 لا تقدّر استهلاك الرموز في 2.5، لذا تنطبق أرقام حاسبة 2.6 على 2.6 فقط. وبالمناسبة، يعرض AA تكلفة تبلغ نحو $210.7 لكل ألف صورة باستخدام 2.5 Sunburst، وهي تكلفة أعلى فئة.
- تُحسب مدخلات التحرير بشكل منفصل: تشير الوثائق الرسمية إلى أنه بدءًا من gpt-image-2، تُعالَج الصور المُدخلة بدرجة دقة عالية، ما يرفع عدد رموز الإدخال بشكل ملحوظ في طلبات التحرير التي تتضمن صورة مرجعية. ويبلغ سعر إدخال الصور في كلا الجيلين $8/1M.
- لا يزال انطباق تسعير Batch غير معروف: تذكر صفحة تسعير 2.5 أن سعر إخراج الصور عبر Batch هو $15/1M، لكن صفحة نموذج 2.6 لا تكرر هذه المعلومة. ولم تعلن الجهة الرسمية بعد عدد رموز الإخراج لنموذج 2.6 عند المقاسين 1536×1024 و4K.
على APIYI apiyi.com، يُحاسَب طرازا 2.6 حسب الاستخدام، بما يتوافق مع الأسعار الرسمية: الإدخال $5/1M tokens، والإخراج $30/1M tokens، وقراءة ذاكرة التخزين المؤقت $1.25/1M tokens (تم التحقق في 2026-11-05). يُرجى الرجوع إلى قائمة نماذج المنصة للاطلاع على الطرازات والأسعار المعتمدة، والتحقق منها على docs.apiyi.com/models.
كيف تختار بين GPT-Image-2.6 وGPT-Image-2.5: ثلاث قواعد لثلاثة أنواع من الفرق
القاعدة الأولى: إذا كنت تحتاج إلى القدرات الجديدة أو تبدأ التكامل لأول مرة، فاستخدم 2.6 مباشرةً. إذا كانت متطلباتك تشمل صور GIF المتحركة أو أيقونات SVG أو الرسوم التوضيحية، أو كنت تحتاج إلى استخدام complexity لتقليل زمن الاستجابة، فلا يوجد بديل لها في 2.5. ويمكن للفرق التي تتكامل مع واجهة OpenAI للصور لأول مرة أن تبدأ مباشرةً مع 2.6، لأن سعر الوحدة متساوٍ، ولا توجد إجراءات قبول سابقة تحتاج إلى ترحيل.
القاعدة الثانية: إذا كانت لديك بالفعل سلسلة عمل للتحرير باستخدام 2.5، فشغّل الإصدارين بالتوازي أولاً. الفرق التي تعمل على تحرير صور المنتجات عبر جولات متعددة، أو اتساق الشخصيات، أو ملصقات العلامات التجارية، طوّرت بالفعل معايير قبول للإصدار 2.5، بينما لا يستند القول إن 2.6 «أقوى في الاتساق» حتى الآن إلا إلى تصريحات رسمية. يُنصح بتجربة مجموعة المدخلات نفسها على كلا الإصدارين، مع تشغيل كل إصدار مرة بضبط complexity صراحةً على low ومرة على high، ثم تحديد نسبة التحويل بناءً على معدل اجتياز معايير القبول.
القاعدة الثالثة: إذا كنت تعتمد على خصم Batch أو لديك متطلبات امتثال صارمة، فاستمر باستخدام 2.5. إذا كان نموذج التكلفة لدى فريق ينتج الصور بكميات كبيرة دون اتصال مباشر يستند إلى سعر Batch البالغ $15 لكل مليون، فمن الأفضل انتظار تأكيد السياسة الرسمية لـ Batch في 2.6 قبل الانتقال. وكذلك الأعمال التي تضع متطلبات صارمة لمعدل التوليد الآمن وتعتمد أساساً على Flare، ينبغي لها مراجعة الانخفاض الملحوظ في نتيجة Flare الوارد في بطاقة النظام قبل اتخاذ القرار.
أسهل طريقة لإجراء اختبار A/B هي إبقاء الإصدارين على المنصة نفسها. تدرج APIYI على apiyi.com كلاً من 2.5 و2.6؛ وباستخدام مفتاح API نفسه وضبط base_url على https://api.apiyi.com/v1، يكفي تغيير معرّف النموذج عند التبديل. ويتوفر 2.5 أيضاً بنموذجين يُحاسب عليهما لكل طلب: gpt-image-2.5-all بسعر $0.025 لكل طلب، وgpt-image-2.5-vip بسعر $0.03 لكل طلب، وهما مناسبان لمقارنة التكلفة لكل طلب بالتكلفة حسب حجم الاستخدام.
عند الترحيل، يجدر اختبار ثلاث حالات أولاً: التحرير عبر جولات متعددة، والملصقات التي تحتوي على نصوص، وصور المنتجات ذات الخلفية الشفافة أو أحادية اللون. تقابل هذه الحالات القيود المشتركة التي أقرت بها الجهة الرسمية: احتمال عدم استقرار الاتساق بين الجولات، واحتمال استمرار الأخطاء في عرض النصوص، وصعوبة ضبط مواضع العناصر في التكوينات الحساسة للتخطيط.
| بند الفحص | طريقة الفحص | معيار النجاح / تنبيه المخاطر |
|---|---|---|
القيمة الافتراضية لـ complexity |
تمرير complexity صراحةً في جميع طلبات 2.6 |
تجنب التأخير والتعديلات غير الضرورية الناتجة عن القيمة الافتراضية high |
| الاتساق عبر جولات التحرير | تحرير الصورة الأساسية نفسها على مدى 3–5 جولات متتالية، مع مقارنة الجيلين | عدم تغيّر العنصر الرئيسي أو لوحة الألوان أو الشعار |
| الملصقات التي تحتوي على نصوص | اختبار عناوين بالصينية والإنجليزية وأرقام أسعار لكل منهما | خلوّ الحروف والأرقام من الأخطاء، وعدم اختلال التنسيق |
| صور المنتجات بخلفية شفافة أو أحادية اللون | مقارنة تفاصيل الحواف والظلال والانعكاسات | حواف القص نظيفة والصورة جاهزة للإدراج في المتجر مباشرةً |
| زمن الاستجابة والمهلات | تسجيل P50 / P95 بحسب الحجم الفعلي ومستوى الجودة | ألا تقل مهلة انتهاء الطلب عن دقيقتين تقريبًا |
| صيغ الإخراج الجديدة | استخدام GIF وSVG مع نقطة نهاية التوليد فقط، وn=1 |
ستفشل طلبات نقطة نهاية التحرير، لذا يجب توجيهها مسبقًا |
| احتساب التكلفة | حساب المدخلات والمخرجات بشكل منفصل، وعدم استخدام حاسبة 2.6 لتقدير تكلفة 2.5 | احتساب تكلفة مدخلات طلبات التحرير على حدة |
| الامتثال والعلامات المائية | مراجعة أداء Flare في حظر المحتوى، والتأكد من أن SynthID لا يؤثر في الاستخدامات اللاحقة | استيفاء حدود الأمان المطلوبة للنشاط |
💡 نصيحة للاختيار: إذا لم تكن متأكدًا من الخيار المناسب لك، فابدأ بتوليد 20 إلى 50 صورة لكل من حالات الاستخدام الأساسية الثلاث في قائمة التحقق من الترحيل. استخدم المفتاح نفسه لاستدعاء كلا الجيلين بالتوازي عبر APIYI على apiyi.com، وقارن معدلات النجاح وزمن الاستجابة والفاتورة. ستمنحك هذه المقارنة صورة أقرب إلى احتياجات عملك من أي قائمة تصنيفات.
الأسئلة الشائعة والخلاصة: مقارنة GPT-Image-2.6 مع GPT-Image-2.5
الأسئلة الشائعة حول GPT-Image-2.6
السؤال 1: هل سيتوقف 2.5 بعد إطلاق 2.6؟
حتى 2026-11-05، لم تعلن OpenAI موعدًا لإيقاف 2.5، ولا تزال خطط دورة حياته غير معروفة. في الوقت الحالي، يتوفر الجيلان معًا، وهما مدرجان أيضًا على APIYI apiyi.com، لذا لا داعي للتسرع في الانتقال خوفًا من إيقاف النموذج.
السؤال 2: هل يمكن استخدام GIF وSVG في واجهة التحرير؟
لا. لا يمكن استخدام GIF وSVG إلا في `v1/images/generations`، ولا تدعم نقطة نهاية التحرير أيًا من التنسيقين. كذلك، لم تنشر OpenAI بعد معلومات رسمية عن معدل نجاح GIF الفعلي عبر API أو حجم الملفات أو الوقت المستغرق، لذا يُفضّل تقييمه على عينة صغيرة قبل استخدامه على نطاق واسع.
السؤال 3: هل يجب إعادة كتابة موجهات 2.5 الحالية؟
لا حاجة إلى إعادة كتابتها فورًا، لكن عليك ضبط complexity أولًا. عند نقلها كما هي، ستكون قيمته الافتراضية high، ما قد ينتج عنه تعديلات إضافية غير مرغوبة. يُنصح بضبطه صراحةً على low أو medium، ثم مقارنة مخرجات الجيلين باستخدام مجموعة الموجهات نفسها وتعديل ما يظهر فيه اختلاف غير مرغوب فقط. يمكنك إجراء هذه المقارنة عبر APIYI apiyi.com باستخدام مفتاح API واحد.
السؤال 4: هل لا يزال مستوى max مجديًا في 2.6؟
عند دقة 1024×1024، تبلغ تكلفة الصورة في مستوى max نحو $0.21072، أي ما يقارب أربعة أضعاف مستوى high. وهو مناسب لعدد محدود من العناصر المرئية المهمة، لكنه غير مناسب لتوليد الصور بكميات كبيرة. وبما أنه لا توجد رسوم منفصلة على complexity، يمكنك تجربة مستوى high مع قيمة complexity أعلى أولًا لمعرفة ما إذا كان يلبي احتياجاتك، ثم الانتقال إلى max عند الضرورة.
السؤال 5: هل التحرير باستخدام علامات markup حصري لـ 2.6؟
لا. يدعم كل من 2.5 و2.6 الآن ميزة markup، وبالقيود نفسها: يجب أن تكون طبقة العلامات بصيغة PNG شفافة وبأبعاد صورة الإدخال الأولى نفسها، ولا يمكن استخدامها مع mask أو prompt_rewriter في الوقت نفسه. لذلك لا تحتاج إلى الانتقال إلى الجيل الجديد لمجرد استخدام التحرير بالعلامات.
أبرز النقاط حول GPT-Image-2.6
- طبيعة الترقية: توسيع للقدرات وتحسين للسرعة، وليست قفزة جيلية في جودة الصور.
- السعر متساوٍ: في الجيلين، المدخلات $5/1M والمخرجات $30/1M، وفق البيانات المتاحة في 2026-11-05.
- ميزات حصرية لـ 2.6: GIF وSVG وcomplexity؛ أما markup فمتاح في الجيلين.
- حدود الأدلة: درجتا Elo، وهما 1,224 و1,199، تخصان الإصدار 2.5، ولا توجد درجة مستقلة لـ 2.6 حتى الآن.
- مخاطر الترحيل: القيمة الافتراضية لـ complexity هي high؛ ولا يزال دعم 2.6 لـ Batch غير معروف.
- طريقة التحقق: ابدأ باختبار ثلاث حالات استخدام: التحرير متعدد الجولات، والملصقات النصية، وصور المنتجات.
خلاصة المقارنة بين GPT-Image-2.6 وGPT-Image-2.5
القرار باختصار: إذا كنت تحتاج إلى GIF أو SVG، فاختر 2.6. وإذا كان لديك خط عمل تحرير مستقر، فشغّل الإصدارين بالتوازي أولًا. أما إذا كنت تعتمد على Batch أو لديك متطلبات امتثال صارمة، فابقَ على 2.5 في الوقت الحالي. والخطوات الثلاث التالية هي:
- اضبط complexity صراحةً: مرّر هذا المعامل في كل طلب إلى 2.6، ولا تعتمد على القيمة الافتراضية high.
- اختبر حالات الاستخدام الثلاث وفق القائمة: التحرير متعدد الجولات، والملصقات التي تتضمن نصوصًا، وصور المنتجات، مع تسجيل معدل النجاح وزمن الاستجابة عند المئين 95 (P95).
- احسب التكاليف بشكل منفصل: احصِ رموز الإدخال والإخراج كلًا على حدة، ولا تستخدم حاسبة 2.6 لتقدير تكلفة 2.5.
نوصي بإجراء اختبار A/B للإصدارين باستخدام المفتاح نفسه عبر APIYI على apiyi.com، واتخاذ القرار بناءً على عيناتك الخاصة بدلًا من الاعتماد على تصنيفات لم تصدر بعد.
المراجع
- صفحة نماذج OpenAI – GPT-Image-2.6 Flare: وصف الإصدار 2.6
- الرابط:
developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare - صفحة نماذج OpenAI – GPT-Image-2.5 Sunburst: مكانة الإصدار 2.5 وتوضيحات حول Batch وحاسبة التكلفة
- الرابط:
developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst - قائمة أسعار OpenAI: أسعار التوكنات للنماذج الأربعة
- الرابط:
developers.openai.com/api/docs/pricing - بطاقة نظام ChatGPT Images 2.6: بيانات تقييم السلامة
- الرابط:
deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-6 - قائمة نماذج APIYI: نماذج المنصة وأسعارها
- الرابط:
docs.apiyi.com/models
الكاتب: الفريق التقني في APIYI
التواصل التقني: إذا واجهت أي مشكلات أثناء تقييم الانتقال، يمكنك التواصل معنا عبر الصفحة الرئيسية لـ APIYI على apiyi.com. ولمزيد من المعلومات، تفضل بزيارة مركز التوثيق على docs.apiyi.com.
