GPT Image 2.6 API
OpenAI GPT Image 2.6 — दो टियर में text-to-image और एडिट एंडपॉइंट: Flare (तेज़) और Sunburst (सटीकता-केंद्रित), low से max तक पांच क्वालिटी स्तर, लेआउट प्लानिंग के लिए complexity कंट्रोल, एनिमेटेड GIF और वेक्टर SVG आउटपुट, मास्क और मार्कअप एडिटिंग, 1K / 2K / 4K आउटपुट, पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो, और 16 रेफ़रेंस इमेज तक पर आधारित एडिट।
एक ही फ़ैमिली में चार एंडपॉइंट: openai/gpt-image-2.6-flare और openai/gpt-image-2.6-sunburst, दोनों में text-to-image और एडिट। Flare रोज़मर्रा के जनरेशन के लिए सेकंडों में इमेज लौटाता है; Sunburst ऊंची फ़िडेलिटी और बार-बार के एडिट में ज़्यादा स्थिर डिटेल के लिए प्रति इमेज ज़्यादा समय लेता है। दोनों एक जैसे पैरामीटर लेते हैं — quality (low / medium / high / xhigh / max), complexity (low / medium / high), resolution (1k / 2k / 4k), 1:3 से 3:1 तक पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो, png / jpeg / webp आउटपुट, साथ ही text-to-image के लिए एनिमेटेड GIF और SVG, और एडिट के लिए मास्क या मार्कअप लेयर — और दोनों की कीमत समान है, $0.045 प्रति इमेज से शुरू।
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अवलोकन
GPT Image 2.6 API के बारे में
GPT Image 2.6 क्या करता है, OpenAI की मॉडल श्रृंखला में इसकी जगह क्या है, और टीमें इसे क्यों चुनती हैं।
GPT Image 2.6, OpenAI का इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जो WaveSpeedAI REST API के ज़रिए उपलब्ध है। OpenAI GPT Image 2.6 — दो टियर में text-to-image और एडिट एंडपॉइंट: Flare (तेज़) और Sunburst (सटीकता-केंद्रित), low से max तक पांच क्वालिटी स्तर, लेआउट प्लानिंग के लिए complexity कंट्रोल, एनिमेटेड GIF और वेक्टर SVG आउटपुट, मास्क और मार्कअप एडिटिंग, 1K / 2K / 4K आउटपुट, पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो, और 16 रेफ़रेंस इमेज तक पर आधारित एडिट।
एक ही फ़ैमिली में चार एंडपॉइंट: openai/gpt-image-2.6-flare और openai/gpt-image-2.6-sunburst, दोनों में text-to-image और एडिट। Flare रोज़मर्रा के जनरेशन के लिए सेकंडों में इमेज लौटाता है; Sunburst ऊंची फ़िडेलिटी और बार-बार के एडिट में ज़्यादा स्थिर डिटेल के लिए प्रति इमेज ज़्यादा समय लेता है। दोनों एक जैसे पैरामीटर लेते हैं — quality (low / medium / high / xhigh / max), complexity (low / medium / high), resolution (1k / 2k / 4k), 1:3 से 3:1 तक पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो, png / jpeg / webp आउटपुट, साथ ही text-to-image के लिए एनिमेटेड GIF और SVG, और एडिट के लिए मास्क या मार्कअप लेयर — और दोनों की कीमत समान है, $0.045 प्रति इमेज से शुरू।
WaveSpeedAI पर GPT Image 2.6 परिवार में Image-To-Image, Text-To-Image वर्कफ़्लो को कवर करने वाले 4 REST एंडपॉइंट हैं। हर वेरिएंट की अपनी प्राइसिंग, पैरामीटर और उदाहरण आउटपुट हैं — अपने इनपुट मोडैलिटी और प्रोडक्शन ज़रूरतों के अनुसार चुनें, या एक ही API कुंजी से कई वेरिएंट कॉल करके मल्टी-स्टेप पाइपलाइन बनाएं।
GPT Image 2.6 को उसी API कुंजी, बिलिंग अकाउंट और रेट-लिमिट के साथ चलाएं जिसका उपयोग आप WaveSpeedAI के अन्य 1,000+ AI मॉडल के लिए करते हैं। अलग वेंडर सेटअप नहीं, प्रति-प्रदाता SDK नहीं, प्रति-वेंडर रेट-लिमिट नहीं — एक ही इंटीग्रेशन टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो से लेकर ऑडियो सिंथेसिस, 3D जनरेशन, अपस्केलिंग और एडिटिंग तक सब कुछ कवर करता है।
स्पेसिफ़िकेशन
GPT Image 2.6 API की क्षमताएँ और रिलीज़ स्थिति
मॉडल-विशिष्ट जानकारी जो डेवलपर API चुनने से पहले खोजते हैं: उपलब्धता, अपेक्षित आउटपुट अवधि, रेफरेंस सपोर्ट और वर्तमान लाइव विकल्प।
टियर
Flare / Sunburst
तेज़ रोज़मर्रा के जनरेशन के लिए Flare; ऊंची फ़िडेलिटी और एडिट में ज़्यादा स्थिर डिटेल के लिए Sunburst। कीमत समान।
क्वालिटी स्तर
5
हर एंडपॉइंट पर low / medium (डिफ़ॉल्ट) / high / xhigh / max; complexity low / medium / high बिना अतिरिक्त लागत के।
आउटपुट फ़ॉर्मेट
PNG / JPEG / WebP / GIF / SVG
text-to-image पर एनिमेटेड GIF (2–16 फ़्रेम) और वेक्टर SVG; PNG, JPEG और WebP हर जगह।
एडिटिंग
16 रेफ़रेंस + मास्क / मार्कअप
16 रेफ़रेंस इमेज तक, पहली इमेज पर वैकल्पिक मास्क या मार्कअप लेयर के साथ; 1K / 2K / 4K आउटपुट।
एंडपॉइंट
सभी GPT Image 2.6 API एंडपॉइंट
WaveSpeedAI पर अभी 4 GPT Image 2.6 एंडपॉइंट उपलब्ध हैं — अपने वर्कफ़्लो के अनुकूल वेरिएंट चुनें।
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Gpt Image 2.6 Sunburst Edit
GPT Image 2.6 Sunburst Edit transforms one or more reference images using natural-language instructions, with a focus on precision, visual fidelity, and consistent detail across iterative edits for polished creative work, brand assets, product imagery, and production workflows. Ready-to-use REST inference API.
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Gpt Image 2.6 Sunburst Text To Image
GPT Image 2.6 Sunburst Text-to-Image generates high-quality images from natural-language prompts with a focus on precision, visual fidelity, and consistent detail, making it suitable for polished creative work, brand assets, product imagery, and production workflows. Ready-to-use REST inference API.
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Gpt Image 2.6 Flare Edit
GPT Image 2.6 Flare Edit transforms one or more reference images using natural-language instructions, with a focus on fast editing and rapid creative iteration for visual refinements, marketing assets, product imagery, and production workflows. Ready-to-use REST inference API.
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Gpt Image 2.6 Flare Text To Image
GPT Image 2.6 Flare Text-to-Image generates high-quality images from natural-language prompts with a focus on fast generation and rapid creative iteration, making it suitable for everyday image creation, concept development, marketing visuals, and production workflows. Ready-to-use REST inference API.
उदाहरण
GPT Image 2.6 को काम करते देखें
GPT Image 2.6 API से बनाए गए असली आउटपुट। किसी भी वीडियो पर होवर करके प्रीव्यू देखें, पूर्ण आकार का व्यूअर खोलने के लिए क्लिक करें।
कैसे करें
GPT Image 2.6 API का उपयोग कैसे करें
साइनअप से तैयार जनरेशन तक चार चरण। पूरे Python, Node.js और cURL उदाहरण नीचे API सेक्शन में हैं।
- 01
API कुंजी प्राप्त करें
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं और डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी कॉपी करें। नए अकाउंट के साथ मुफ़्त शुरुआती क्रेडिट मिलते हैं — बिलिंग शुरू होने से पहले प्लेग्राउंड को कई दर्जन बार चलाने के लिए पर्याप्त।
- 02
prediction सबमिट करें
अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image पर POST करें। एंडपॉइंट तुरंत एक prediction id लौटाता है — जनरेशन असिंक्रोनस होते हैं, इसलिए इनफ़रेंस के दौरान आपको कनेक्शन खुला नहीं रखना पड़ता।
- 03
पूर्ण होने तक पोल करें
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result पर GET करें। completed पर आउटपुट लौटाएं; failed, cancelled, timeout या deleted पर त्रुटि के साथ रुकें; बाकी हर status पर पोलिंग जारी रखें।
- 04
आउटपुट URL पढ़ें
status "completed" होने पर data.outputs[0] से URL पढ़ें। यह URL WaveSpeedAI CDN पर आपके बनाए मीडिया की ओर इशारा करता है — आपके कॉल किए गए GPT Image 2.6 वेरिएंट के अनुसार इमेज, वीडियो, ऑडियो या 3D फ़ाइल।
उपयोग के मामले
GPT Image 2.6 से आप क्या बना सकते हैं
आम वर्कफ़्लो जिनके लिए डेवलपर और क्रिएटर GPT Image 2.6 API का उपयोग करते हैं।
गति के लिए Flare, फ़िडेलिटी के लिए Sunburst
openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image तेज़ टियर है: ड्राफ़्ट, सोशल एसेट और हाई-वॉल्यूम पाइपलाइन के लिए सेकंडों में इमेज। openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image प्रति इमेज ज़्यादा समय लेता है और कैरेक्टर, प्रोडक्ट और बारीक डिटेल को एक एडिट से अगले एडिट तक ज़्यादा स्थिर रखता है। वही प्रॉम्प्ट, वही कीमत; बदलना बस मॉडल-ID बदलना है।
एक प्रॉम्प्ट से एनिमेटेड GIF
output_format को gif पर सेट करें और text-to-image एक लूपिंग एनिमेशन लौटाता है: frame_count 2 से 16 फ़्रेम चुनता है (डिफ़ॉल्ट 9) और frame_duration_ms तय करता है कि हर फ़्रेम कितनी देर दिखे (डिफ़ॉल्ट 200 ms)। इसे स्टिकर, लोडिंग एनिमेशन, प्रोडक्ट स्पिन और छोटे रिएक्शन लूप के लिए वीडियो पाइपलाइन के बिना इस्तेमाल करें।
वेक्टर SVG आउटपुट
पिक्सेल के बजाय स्केलेबल वेक्टर फ़ाइल के लिए output_format को svg पर सेट करें: आइकन, लोगो, फ़्लैट इलस्ट्रेशन और डायग्राम जो किसी भी साइज़ पर शार्प रहते हैं और सीधे डिज़ाइन टूल में खुलते हैं। हर SVG साफ़, स्टैटिक वेक्टर कंटेंट के रूप में लौटाया जाता है।
मास्क और मार्कअप एडिटिंग
एडिट एंडपॉइंट एक वैकल्पिक mask_image लेते हैं — सफ़ेद बदलने वाला हिस्सा दिखाता है, काला रखने वाला हिस्सा — सटीक इनपेंटिंग के लिए; या एक markup_image: पहली इनपुट इमेज पर बने गोलों, तीरों और नोट्स का पारदर्शी ओवरले, जो दिखाता है कि कहां और कैसे एडिट करना है। दोनों अपने-आप पहली इमेज के साइज़ में बदल दिए जाते हैं।
पांच क्वालिटी स्तर, साथ में मुफ़्त complexity
quality पैरामीटर low / medium / high / xhigh / max चलता है। Medium डिफ़ॉल्ट है, 1K इमेज के लिए $0.075; low $0.045 पर ड्राफ़्ट टियर है; high, xhigh और max हीरो और प्रिंट एसेट के लिए फ़िडेलिटी बढ़ाते हैं, max पर 1K इमेज के लिए $0.36 तक। complexity पैरामीटर (डिफ़ॉल्ट high) तय करता है कि मॉडल ड्रॉ करने से पहले कितनी प्लानिंग करे, और इससे कीमत कभी नहीं बदलती।
16 रेफ़रेंस इमेज तक के साथ एडिट
openai/gpt-image-2.6-flare/edit और openai/gpt-image-2.6-sunburst/edit सामान्य भाषा का निर्देश और 16 रेफ़रेंस इमेज तक लेते हैं। प्रोडक्ट को नए सीन में ले जाएं, लाइटिंग या स्टाइलिंग बदलें, या विषय को अक्षुण्ण रखते हुए मौजूदा ब्रांड एसेट को नया रूप दें। aspect_ratio सेट न करने पर आउटपुट पहली रेफ़रेंस इमेज का आस्पेक्ट रेशियो अपनाता है।
सुझाव
GPT Image 2.6 के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव
GPT Image 2.6 से बेहतर आउटपुट पाने के व्यावहारिक सुझाव — प्रोडक्शन पाइपलाइन में इमेज मॉडल पर काम करने वाले पैटर्न से लिए गए।
- 01
Flare से शुरू करें, Sunburst पर प्रमोट करें
Flare तेज़ टियर है और इटरेशन व वॉल्यूम के लिए सही डिफ़ॉल्ट है। जिन शॉट्स को ज़रूरत हो उन्हें Sunburst पर दोबारा चलाएं — ऐसे एडिट जिनमें कैरेक्टर या प्रोडक्ट सुसंगत रहना चाहिए, बारीक डिटेल, छोटी टाइपोग्राफ़ी — क्योंकि दोनों टियर में पैरामीटर समान हैं और कीमत भी समान है।
- 02
घने प्रॉम्प्ट के लिए complexity को high पर रहने दें
Complexity मुफ़्त है: यह बदलता है कि मॉडल कितनी प्लानिंग करता है, कीमत नहीं। कई तत्वों वाले सीन और लेआउट के लिए डिफ़ॉल्ट high रखें, और low पर तभी जाएं जब किसी सरल प्रॉम्प्ट को थोड़ा तेज़ लौटना हो।
- 03
GIF के लिए मोशन का वर्णन करें
GIF एक छोटा लूप होता है, इसलिए एक सरल क्रिया बताएं जो अपनी शुरुआत पर लौट आए — हाथ हिलाना, घूमना, पलक झपकाना, किसी चीज़ का फ़्रेम पार करना। कम फ़्रेम से तेज़ लूप बनता है; धीमे लूप के लिए frame_duration_ms बढ़ाएं।
- 04
SVG चाहिए तो फ़्लैट आकृतियां मांगें
SVG आउटपुट आइकन, लोगो, फ़्लैट इलस्ट्रेशन और डायग्राम के लिए सबसे अच्छा काम करता है। फ़्लैट रंग और साफ़ आकृतियां मांगें; फ़ोटोग्राफ़िक डिटेल कॉम्पैक्ट वेक्टर फ़ाइल में नहीं बदलती।
- 05
सटीक हिस्से के लिए मास्क, इरादे के लिए मार्कअप
जब बदलाव किसी सटीक क्षेत्र के भीतर ही रहना हो, तो मास्क पेंट करें। जब आप चीज़ों की ओर इशारा करके एडिट समझाना चाहें, तो मार्कअप बनाएं — एक गोला और छोटा नोट, जैसे "make this a teapot"।
प्राइसिंग
GPT Image 2.6 API प्राइसिंग
प्राइसिंग प्रति आउटपुट है। अंतिम शुल्क उन पैरामीटर के अनुसार बदलता है जो आप हर वेरिएंट के प्लेग्राउंड में सेट करते हैं (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस)।
| एंडपॉइंट | प्रकार | शुरुआती कीमत |
|---|---|---|
| openai/ | image-to-image | 5% की छूट$0.09$0.0855 |
| openai/ | text-to-image | 5% की छूट$0.075$0.0713 |
| openai/ | image-to-image | 5% की छूट$0.09$0.0855 |
| openai/ | text-to-image | 5% की छूट$0.075$0.0713 |
API
GPT Image 2.6 API कॉल करें
wavespeed.ai/accesskey पर API कुंजी बनाएं, फिर REST के ज़रिए prediction सबमिट करें। प्लेग्राउंड इनपुट के किसी भी संयोजन के लिए सीधे पेस्ट करने योग्य नमूने तैयार करता है।
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"complexity": "high",
"output_format": "png",
"frame_count": 9,
"frame_duration_ms": 200
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"complexity": "high",
"output_format": "png",
"frame_count": 9,
"frame_duration_ms": 200
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "medium",
"complexity": "high",
"output_format": "png",
"frame_count": 9,
"frame_duration_ms": 200
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)तुलना
GPT Image 2.6 बनाम विकल्प
WaveSpeedAI पर समान मॉडल की तुलना में GPT Image 2.6 कब चुनें।
GPT Image 2.6 बनाम GPT Image 2.5
GPT Image 2.6 एनिमेटेड GIF और SVG आउटपुट, मार्कअप एडिटिंग, complexity कंट्रोल, तेज़ Flare जनरेशन, और एक Sunburst टियर जोड़ता है जो बार-बार के एडिट में डिटेल ज़्यादा स्थिर रखता है। दोनों पांच क्वालिटी स्तर और मास्क एडिटिंग देते हैं; GPT Image 2.5 low और medium पर कम कीमत बनाए रखता है, इसलिए लागत के प्रति संवेदनशील वॉल्यूम काम के लिए वह अब भी बेहतर विकल्प है। दोनों का रिक्वेस्ट ढांचा एक जैसा है और दोनों साथ-साथ लाइव हैं।
GPT Image 2.6 बनाम Nano Banana 2.1
Nano Banana 2.1 14 रेफ़रेंस इमेज तक लेता है और वैकल्पिक वेब या इमेज सर्च ग्राउंडिंग देता है। GPT Image 2.6 का जवाब है GIF और SVG आउटपुट, मास्क और मार्कअप एडिटिंग, सुसंगत एडिट के लिए सटीकता-केंद्रित Sunburst टियर, और एक एडिट एंडपॉइंट जो 16 रेफ़रेंस इमेज तक स्वीकार करता है।
GPT Image 2.6 बनाम Seedream 5
Seedream 5 Pro सूचना-सघन लेआउट, इंटरैक्टिव सटीक एडिटिंग और लेयर सेपरेशन में आगे है। GPT Image 2.6 प्रॉम्प्ट के प्रति वफ़ादार फ़ोटोग्राफ़ी और इमेज के भीतर टेक्स्ट के लिए सही विकल्प है, साथ में एनिमेटेड GIF और वेक्टर SVG आउटपुट और तेज़ Flare टियर।
FAQ
GPT Image 2.6 API — अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्राइसिंग, लाइसेंस, इंटीग्रेशन — WaveSpeedAI पर GPT Image 2.6 चलाने के बारे में आम सवाल।
GPT Image 2.6 Flare और Sunburst में क्या अंतर है?
Flare तेज़ टियर है, जो रोज़मर्रा के जनरेशन के लिए सेकंडों में इमेज लौटाता है। Sunburst सटीकता-केंद्रित टियर है: यह प्रति इमेज ज़्यादा समय लेता है और बार-बार के एडिट में कैरेक्टर, प्रोडक्ट और डिटेल को ज़्यादा सुसंगत रखता है। दोनों में पैरामीटर समान हैं और कीमत भी समान है, इसलिए आप सिर्फ़ मॉडल ID बदलकर स्विच कर सकते हैं।
GPT Image 2.6 की कीमत कितनी है?
Text-to-image की कीमत quality और resolution के अनुसार प्रति इमेज तय होती है: 1K / 2K / 4K पर low $0.045 / $0.075 / $0.135, medium $0.075 / $0.13 / $0.225, high $0.09 / $0.15 / $0.27, xhigh $0.16 / $0.27 / $0.48, और max $0.36 / $0.60 / $1.00। एनिमेटेड GIF की कीमत इमेज कीमत × (1 + frame_count / 16) है, और SVG में $0.015 जुड़ता है। एडिट में प्रति इमेज $0.015, पहली के बाद हर रेफ़रेंस इमेज के लिए $0.015, और मास्क या मार्कअप लेयर के लिए $0.015 जुड़ता है। Flare और Sunburst की कीमतें समान हैं, और complexity से कीमत नहीं बदलती।
एनिमेटेड GIF या SVG कैसे बनाएं?
text-to-image एंडपॉइंट पर output_format को gif या svg पर सेट करें। GIF के लिए frame_count फ़्रेम की संख्या तय करता है (2–16, डिफ़ॉल्ट 9) और frame_duration_ms हर फ़्रेम के दिखने का समय (20–2000 ms, डिफ़ॉल्ट 200)। GIF और SVG आउटपुट सिर्फ़ text-to-image के लिए उपलब्ध हैं; एडिट PNG, JPEG या WebP लौटाते हैं।
mask_image और markup_image कैसे काम करते हैं?
दोनों एडिट एंडपॉइंट पर पहली इनपुट इमेज पर लागू होते हैं, और आप इनमें से एक ही इस्तेमाल करते हैं। mask_image एक ब्लैक-एंड-व्हाइट इमेज है जिसमें सफ़ेद एडिट करने वाला हिस्सा और काला रखने वाला हिस्सा दिखाता है (ऐसा PNG भी चलता है जिसमें पारदर्शी हिस्सा एडिट क्षेत्र हो)। markup_image एक पारदर्शी PNG है जिसमें इमेज पर गोले, तीर या नोट्स बने होते हैं, जो दिखाते हैं कि कहां और कैसे बदलाव करना है। दोनों अपने-आप पहली इमेज के साइज़ में बदल दिए जाते हैं।
क्या GPT Image 2.5 अब भी उपलब्ध है?
हां। GPT Image 2.5 के चारों एंडपॉइंट GPT Image 2.6 के साथ-साथ लाइव हैं, इसलिए मौजूदा पाइपलाइन अपनी सुविधा के अनुसार माइग्रेट कर सकती हैं। GPT Image 2.5 एडिट भी mask_image स्वीकार करता है।
GPT Image 2.6 API क्या है?
GPT Image 2.6, OpenAI का इमेज जनरेशन मॉडल है, जो WaveSpeedAI पर REST API के रूप में उपलब्ध है। OpenAI GPT Image 2.6 — दो टियर में text-to-image और एडिट एंडपॉइंट: Flare (तेज़) और Sunburst (सटीकता-केंद्रित), low से max तक पांच क्वालिटी स्तर, लेआउट प्लानिंग के लिए complexity कंट्रोल, एनिमेटेड GIF और वेक्टर SVG आउटपुट, मास्क और मार्कअप एडिटिंग, 1K / 2K / 4K आउटपुट, पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो, और 16 रेफ़रेंस इमेज तक पर आधारित एडिट। आप इसे प्रोग्रामेटिक रूप से कॉल कर सकते हैं या ऊपर दिए प्लेग्राउंड से आज़मा सकते हैं।
GPT Image 2.6 API को कैसे कॉल करें?
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं, /accesskey से अपनी API कुंजी कॉपी करें, फिर अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image पर POST करें। एंडपॉइंट एक prediction id लौटाता है। रिज़ल्ट एंडपॉइंट को लगभग हर 2 सेकंड पर पोल करना शुरू करें, लंबे टास्क के लिए अंतराल बढ़ाएं, और किसी भी अंतिम status पर रुक जाएं। प्रोडक्शन-उन्मुख Python / Node.js / cURL उदाहरण ऊपर हैं।
GPT Image 2.6 API की कीमत कितनी है?
GPT Image 2.6 $0.0713 से शुरू होता है। सटीक लागत आपके सेट किए पैरामीटर (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस) के अनुसार बदलती है। प्लेग्राउंड में Generate बटन के पास लाइव कॉस्ट प्रीव्यू आपके वर्तमान इनपुट की सटीक कीमत दिखाता है।
GPT Image 2.6 के कौन-से वेरिएंट उपलब्ध हैं?
WaveSpeedAI पर 4 लाइव GPT Image 2.6 एंडपॉइंट हैं: openai/gpt-image-2.6-sunburst/edit, openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image, openai/gpt-image-2.6-flare/edit, openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image। हर वेरिएंट का अपना प्लेग्राउंड पेज और प्राइसिंग है।
क्या मैं GPT Image 2.6 के आउटपुट का व्यावसायिक उपयोग कर सकता हूँ?
व्यावसायिक उपयोग के अधिकार OpenAI मॉडल लाइसेंस के अनुसार होते हैं। अधिकांश OpenAI मॉडल आउटपुट के व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देते हैं; विशिष्ट लाइसेंस सारांश के लिए हर मॉडल का प्लेग्राउंड पेज और प्लेटफ़ॉर्म-स्तर की शर्तों के लिए WaveSpeedAI की सेवा की शर्तें देखें।
सीधे जाने के बजाय WaveSpeedAI पर GPT Image 2.6 क्यों इस्तेमाल करें?
एक API कुंजी + एक बिलिंग अकाउंट, GPT Image 2.6 और अन्य प्रदाताओं के 1,000+ दूसरे AI मॉडल के लिए। प्रति-वेंडर SDK सेटअप नहीं, अलग रेट-लिमिट नहीं, हर वेंडर के लिए इंटीग्रेशन कोड दोबारा लिखना नहीं। प्राइसिंग आमतौर पर OpenAI के सीधे API के बराबर या उससे कम होती है।
प्रदाता
OpenAI के बारे में
WaveSpeedAI पर GPT Image 2.6 और OpenAI की व्यापक मॉडल श्रृंखला के पीछे की टीम।
OpenAI वह लैब है जो ChatGPT, GPT-4 और GPT-5, DALL·E, Sora और Whisper के पीछे है। इसके इमेज और वीडियो मॉडल कंज़्यूमर और एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन में व्यापक रूप से तैनात हैं, जिनका फ़ोकस निर्देश-पालन, फ़ोटोरियलिज़्म और रूढ़िवादी सुरक्षा गार्डरेल पर है। जिन मार्केटिंग और एडिटोरियल उपयोगों को व्यावसायिक उपयोग की सख़्त स्पष्टता चाहिए, उनके लिए इमेज API अक्सर पहली पसंद होती है।
WaveSpeedAI पर GPT Image 2.6 के साथ बनाना शुरू करें
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