OpenAI: GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Flare هو نموذج لتوليد الصور وتحريرها من OpenAI. وهو يقع ضمن سلسلة GPT Image 2.5 ويُصنَّف كالفئة الموجهة نحو السرعة في تلك السلسلة، مما يجعله المتغير المخصص للأعمال اليومية ذات الحجم الكبير بدلاً من المخرجات الفردية الأكثر تطلباً. إذا كان عبء العمل لديك يتضمن إنتاج أو تعديل الصور بمعدل ثابت، فهذا هو النموذج في العائلة المخصص لهذا الدور.

يستقبل النموذج النصوص والصور كمدخلات وينتج الصور كمخرجات. نافذة السياق الخاصة به هي 400,000 رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 360,000 رمز. ولأنه يقبل الصور كمدخلات إلى جانب النصوص، يمكن استخدامه لتوليد صور جديدة من وصف نصي وكذلك لتحرير أو تحويل الصور التي تقدمها. يتم التحكم في التوليد من خلال عدة معاملات خاصة بالصور. نسبة الأبعاد هي enum بالقيم 1:1 و3:2 و2:3 و4:3 و3:4 و16:9 و9:16 و21:9 وauto. الجودة هي enum بالقيم auto وlow وmedium وhigh وxhigh وmax. الخلفية هي enum بالقيم auto وtransparent وopaque. المعامل n هو نطاق من 1 إلى 10، والمراجع المدخلة تتراوح من 0 إلى 16، وضغط المخرجات يتراوح من 0 إلى 100.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد ما. يغطي التوليد بكميات كبيرة أشياء مثل صور الكتالوجات أو المنتجات، والمتغيرات الاجتماعية والتسويقية حيث تحتاج إلى إصدارات متعددة من صورة مرئية، وإنتاج الأصول على دفعات حيث تكون سرعة كل صورة أهم من استخراج أفضل جودة ممكنة. يدعم معامل المراجع المدخلة، الذي يقبل حتى 16 صورة، سير عمل التحرير والتحويل حيث يجب أن يبقى الناتج متسقاً مع المواد المرئية المقدمة. يكون إخراج الخلفية الشفافة مفيداً عندما تحتاج الصور إلى تركيب على أسطح أخرى، ويتيح لك نطاق الضغط الموازنة بين حجم الملف والدقة حسب الجهة التي ستُعرض فيها الصورة. يعني نطاق n الذي يصل إلى 10 أن طلباً واحداً يمكنه إرجاع عدة مرشحين، وهو ما يناسب سير عمل الاختيار حيث يختار شخص أو خطوة لاحقة أفضل نتيجة.

يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "openai/gpt-image-2.5-flare". ولأن الواجهة تتبع تنسيق OpenAI، يمكنك توجيه عميل OpenAI موجود لديك إلى api14 وتغيير معرّف النموذج بدلاً من إعادة كتابة التكامل الخاص بك. معاملات الطلب التي يدعمها هي max_tokens وresponse_format وseed وstructured_outputs. يجدر الانتباه إلى معامل seed لأغراض قابلية التكرار: تمرير نفس seed يتيح لك إعادة توليد نتيجة بشكل حتمي، وهو ما يساعد عند اختبار الأوصاف النصية أو عندما تحتاج إلى مخرج مستقر لمدخل ثابت. يتم تمرير عناصر التحكم الخاصة بالصور المذكورة أعلاه (نسبة الأبعاد، والجودة، والخلفية، وn، والمراجع المدخلة، وضغط المخرجات) إلى جانب تلك المعاملات.

أحد الاعتبارات العملية هو الاختيار داخل السلسلة. Flare هو الفئة الموجهة نحو السرعة، لذا إذا كانت المهمة تتطلب أعلى دقة ممكنة أو أكثر عمليات التحرير تعقيداً، فقد يكون نموذج آخر في خط GPT Image 2.5 الخيار الأنسب. أما بالنسبة للأعمال المتكررة ذات الحجم الكبير حيث تهيمن الإنتاجية وكفاءة التكلفة لكل صورة، فهذا النموذج هو الخيار الافتراضي المناسب.