GPT Image 2.5: अधिक स्पष्ट विवरण, तेज़ जनरेशन, दो API मॉडल

हर हफ़्ते, लोग ChatGPT Images और API में GPT Image मॉडल के ज़रिए 3 अरब से अधिक इमेज बनाते हैं। 8 सितंबर, 2026 को OpenAI ने ChatGPT Images 2.5 जारी किया, जो उसके इमेज मॉडल का नया संस्करण है। यह अधिक प्राकृतिक रोशनी और समृद्ध टेक्सचर तैयार करता है, संदर्भ फ़ोटो के विषयों को अधिक भरोसेमंद ढंग से सुरक्षित रखता है और कई चरणों में संपादन के निर्देशों का बेहतर पालन करता है। Images 2.0 की तुलना में लेटेंसी 50% तक कम है।

डेवलपर के लिए API में दो नए मॉडल उपलब्ध हैं। GPT Image 2.5 Flare छोटा मॉडल है, जिसे गति के लिए तैयार किया गया है और इसकी इमेज गुणवत्ता GPT Image 2 के बराबर है। GPT Image 2.5 Sunburst बेस मॉडल है, जिसे गुणवत्ता के लिए तैयार किया गया है और इसकी इमेज गुणवत्ता GPT Image 2 से बेहतर है। दोनों में सटीक संपादन और विषयों को सुरक्षित रखने से जुड़े सुधार शामिल हैं।

जनरेशन की गुणवत्ता में क्या बदला

Images 2.5 संदर्भ फ़ोटो के आधार पर काम करने में बेहतर है। जब आप इसे किसी व्यक्ति, जगह या वस्तु की तस्वीर देते हैं, तो मॉडल नई जगहों और शैलियों में भी पहचानने योग्य विशेषताओं को अधिक निरंतरता से बनाए रखता है। रोशनी और टेक्सचर अधिक प्राकृतिक दिखते हैं और विशिष्ट विवरणों के रूपांतरण के दौरान बने रहने की संभावना अधिक होती है।

मॉडल जटिल दृश्य निर्देशों को भी बेहतर ढंग से संभालता है। वास्तविक दुनिया की जानकारी वाली इमेज में सामग्री अधिक सटीक होती है। यह पारदर्शी बैकग्राउंड सहित अधिक जटिल लेआउट संभाल सकता है और दृश्य शैलियों को अधिक सटीकता से दर्शाता है, जिससे नतीजे आपके अनुरोध के अधिक करीब रहते हैं।

सटीक संपादन और कई चरणों में निरंतरता

संपादन में Images 2.5 के सबसे बड़े व्यावहारिक सुधार दिखते हैं। जटिल विषयों और बैकग्राउंड के साथ भी, मॉडल बाकी चीज़ों को जस का तस रखते हुए केवल वही बदलने में बेहतर है जो आपने कहा हो। API में इससे आप किसी एक तत्व (उत्पाद, बैकग्राउंड या कॉपी के हिस्से) को अपडेट कर सकते हैं और उसके आसपास के विषय, कंपोज़िशन और ब्रांड की शैली को सुरक्षित रख सकते हैं।

ChatGPT की लंबी बातचीत में, पहले किए गए बदलावों के एकसमान बने रहने की संभावना अधिक होती है। हर नया संपादन पिछले काम को आगे बढ़ाता है और समय के साथ इमेज की गुणवत्ता में गिरावट नहीं आती। OpenAI की प्रॉम्प्टिंग गाइड एक सावधानी बताती है: बार-बार किए गए संपादन उन विवरणों को भी बदल सकते हैं जिन्हें आप सुरक्षित रखना चाहते थे। हर चरण में उन सीमाओं को दोबारा बताएँ और हर नतीजे की जाँच करें। अगर किसी हिस्से को पिक्सेल-दर-पिक्सेल बिल्कुल वैसा ही रखना ज़रूरी हो, तो केवल प्रॉम्प्ट पर निर्भर रहने के बजाय मंज़ूर किए गए संपादन को मूल इमेज में कंपोज़िट करें।

ChatGPT में नए फ़ीचर

Sketch एक नया फ़ीचर है, जिससे आप सीधे ChatGPT में चित्र बना सकते हैं और उस चित्र को दृश्य मार्गदर्शिका के तौर पर इस्तेमाल कर सकते हैं। आप कमरे का लेआउट, किसी पोशाक की रूपरेखा या एक मोटा-मोटा डूडल बना सकते हैं और ChatGPT उसे पूरी इमेज में बदल देगा। शैली और मनचाहे विवरणों का वर्णन जोड़ें। इसे आज़माने के लिए ChatGPT में "@Sketch" टाइप करें। आपको पेशेवर कलाकार होने की ज़रूरत नहीं है; यह अपनी कल्पना की इमेज के करीब पहुँचने का बस एक और तरीका है।

टेम्पलेट में पोस्टर और मर्च जैसे लोकप्रिय रचनात्मक फ़ॉर्मेट शामिल हैं। खाली कैनवस से शुरुआत करने के बजाय, आप कोई टेम्पलेट चुनकर उसमें मनचाही जानकारी, डिज़ाइन तत्व और शैलियाँ जोड़ सकते हैं।

अब आप किसी इमेज को उसे बनाने वाले प्रॉम्प्ट के साथ साझा कर सकते हैं। कोई दूसरा व्यक्ति उसी विचार को लेकर अपनी फ़ोटो और विवरण जोड़ सकता है और उसका ऐसा संस्करण बना सकता है जो उसे अपना लगे।

दो API मॉडल

GPT Image 2.5 Flare ज़्यादातर ऐप्लिकेशन के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल है। यह 50% कम लेटेंसी पर GPT Image 2 से बेहतर गुणवत्ता वाली इमेज देता है। यह क्रिएटर और सोशल कंटेंट, उत्पाद अनुभव, विज़ुअल सर्च, तेज़ प्रोटोटाइपिंग और बड़े पैमाने पर जनरेशन के लिए उपयुक्त है।

GPT Image 2.5 Sunburst उन प्रीमियम विज़ुअल वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया है जिन्हें संपादन के दौरान अधिक सटीक नियंत्रण से फ़ायदा होता है। इसका इस्तेमाल प्रोडक्शन के लिए तैयार कैंपेन क्रिएटिव या परिष्कृत उत्पाद इमेजरी के लिए करें। इसे जनरेट होने में अधिक समय लगता है।

OpenAI की गाइड मॉडल चुनने का एक आसान नियम बताती है। जब गति प्राथमिकता हो, तो Flare से शुरुआत करें। जब गुणवत्ता की ज़रूरतें अधिक हों, तो Sunburst से शुरुआत करें। जब Sunburst आपकी गुणवत्ता की कसौटी पर खरा उतरे, तो उन्हीं प्रॉम्प्ट और इनपुट के साथ Flare को आज़माएँ। अगर वह भी कसौटी पर खरा उतरे और लेटेंसी बेहतर करे, तो Flare पर स्विच करें। अगर आपके वर्कफ़्लो के लिए Sunburst की बेहतर गुणवत्ता ज़रूरी है, तो उसी का इस्तेमाल जारी रखें।

API पैरामीटर

पैरामीटर	सेटिंग
model	gpt-image-2.5-flare (small) या gpt-image-2.5-sunburst (base)
quality	auto (default), low, medium, high, xhigh, या max
size	auto या कस्टम रिज़ॉल्यूशन। आम विकल्प: 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 2048x2048, 2048x1152, 3840x2160, 2160x3840
background	auto, opaque, या transparent

कस्टम रिज़ॉल्यूशन के लिए WIDTHxHEIGHT का इस्तेमाल करें। हर किनारा अधिकतम 3,840 पिक्सेल का हो सकता है। दोनों किनारे 16 के गुणज होने चाहिए। लंबे और छोटे किनारे का अनुपात 3:1 से अधिक नहीं होना चाहिए। कुल पिक्सेल संख्या 655,360 से 8,294,400 के बीच होनी चाहिए। 3,686,400 कुल पिक्सेल (2560x1440) से बड़े आउटपुट प्रयोगात्मक हैं।

quality को समायोजित करने से पहले मॉडल चुनें। पहली तुलना के लिए क्वालिटी सेटिंग, प्रॉम्प्ट, संदर्भ इमेज और आयाम एकसमान रखें। क्वालिटी का एक ही लेबल होने का मतलब यह नहीं है कि अलग-अलग मॉडल में इमेज की गुणवत्ता या जवाब देने का समय भी एक जैसा होगा। अगर आउटपुट उम्मीद से कम हो, तो क्वालिटी की ऊँची सेटिंग आज़माएँ। आपकी ज़रूरतें पूरी होने के बाद, कम सेटिंग आज़माकर देखें कि क्या वे लेटेंसी घटाते हुए स्वीकार्य गुणवत्ता बनाए रखती हैं। xhigh या max का इस्तेमाल तभी करें जब वे आपकी लेटेंसी सीमा के भीतर किसी अधूरी गुणवत्ता-ज़रूरत को पूरा करें। ऊँची सेटिंग से हर प्रॉम्प्ट के लिए बेहतर नतीजे की गारंटी नहीं मिलती।

पारदर्शी एसेट के लिए स्पष्ट रूप से background="transparent" का अनुरोध करें और PNG या WebP इस्तेमाल करें। डिकोड किए गए अल्फ़ा चैनल की जाँच करें, जिसमें बाल, काँच, परछाइयाँ और वस्तुओं के किनारे शामिल हों। output_compression का इस्तेमाल केवल JPEG या WebP के लिए करें, PNG के लिए नहीं।

प्रॉम्प्टिंग की बुनियादी बातें

OpenAI की प्रॉम्प्टिंग गाइड में आठ ऐसे तरीके दिए गए हैं जो दोनों मॉडलों पर काम करते हैं।

• नतीजा तय करें। विषय और उसका इच्छित उपयोग (उत्पाद फ़ोटोग्राफ़, विज्ञापन, डायग्राम) बताएँ। कंपोज़िशन, आस्पेक्ट रेशियो और जगह से जुड़ी सीमाएँ तय करें। जटिल अनुरोधों के लिए प्रॉम्प्ट को दृश्य, विषय, विवरण और सीमाओं के रूप में व्यवस्थित करें।


• ऐसा फ़ॉर्मेट चुनें जिसे बनाए रखना आसान हो। छोटे प्रॉम्प्ट, वर्णनात्मक पैराग्राफ़, JSON जैसे ढाँचे, निर्देश और टैग—इन सभी से एक ही आशय व्यक्त किया जा सकता है। वह फ़ॉर्मेट चुनें जिसमें ज़रूरतों को पढ़ना और अपडेट करना सबसे आसान हो।


• दिखने वाले विवरणों का वर्णन करें। सामग्री, रोशनी, रंग और दृश्य माध्यम बताएँ। अगर लक्ष्य यही हो, तो स्पष्ट रूप से "photorealistic" या "real photograph" का अनुरोध करें। कैमरे के विनिर्देशों को रूप-रंग के संकेत मानें, न कि सटीक भौतिक सिमुलेशन की गारंटी।


• लोगों और उनकी गतिविधियों का विवरण दें। शरीर का फ़्रेम में आना, आपसी आकार, नज़र की दिशा और वस्तुओं के साथ संपर्क बताएँ। "पूरा शरीर दिखे, पैरों सहित" या "हाथ स्वाभाविक रूप से हैंडलबार पकड़े हों" जैसे निर्देश मुद्रा को स्पष्ट करते हैं।


• सटीक टेक्स्ट बताएँ। ज़रूरी शब्दों को उद्धरण चिह्नों में दें और उनकी जगह तथा टाइपोग्राफ़ी का वर्णन करें। ज़रूरत पड़ने पर असामान्य शब्दों या ब्रांड नामों की वर्तनी अक्षर-दर-अक्षर बताएँ। अतिरिक्त टेक्स्ट न जोड़ने को कहें, फिर आउटपुट में वर्तनी और स्पष्टता जाँचें।


• बदलावों को सीमाओं से अलग रखें। संपादन के लिए कहें कि "केवल X बदलें" और उन विवरणों की सूची दें जिन्हें सुरक्षित रखना है: पहचान, ज्यामिति, लेआउट, रोशनी, लेबल। अनचाहे टेक्स्ट, लोगो या वॉटरमार्क जैसी चीज़ों को बाहर रखने का निर्देश दें।


• संदर्भों की भूमिका तय करें। हर इनपुट को उसके नंबर और उद्देश्य से पहचानें: विषय, शैली, कपड़े, बैकग्राउंड। समझाएँ कि इनपुट को किस तरह मिलाना है और कौन-से तत्व कहाँ जाने चाहिए।


• सोच-समझकर दोहराएँ। पिछले आउटपुट को अगले संपादन के इनपुट के रूप में दें, एक बदलाव का अनुरोध करें और सुरक्षित रखने वाले विवरणों को दोहराएँ। और निर्देश जोड़ने से पहले नतीजों की तुलना करें।

उदाहरण: शैली और रोशनी पर नियंत्रण

इस प्रॉम्प्ट में स्वाभाविक, अनायास खींची गई फ़ोटो माँगी गई है और भारी रीटचिंग को स्पष्ट रूप से मना किया गया है। जनरेशन सेटिंग: size="1024x1536", quality="medium"।

Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.
He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.
He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens.
Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.
The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.

GPT Image 2.5 Flare का आउटपुट:

GPT Image 2.5 Sunburst का आउटपुट:

उदाहरण: सटीक टेक्स्ट रेंडर करना

इस प्रॉम्प्ट में स्ट्रीटवियर कैंपेन इमेज माँगी गई है, जिसमें एक खास टैगलाइन ठीक एक बार दिखाई दे। जनरेशन सेटिंग: size="1024x1536", quality="medium"।

Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread.
It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create."
Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful.
Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues.
Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout.
No extra text, no watermarks, no unrelated logos.

GPT Image 2.5 Flare का आउटपुट:

उदाहरण: background="transparent" के साथ पारदर्शी लोगो

पारदर्शी एसेट के लिए API में background="transparent" का अनुरोध करें और PNG या WebP इस्तेमाल करें। इस प्रॉम्प्ट में पूरी तरह पारदर्शी बैकग्राउंड पर एक साफ़-सुथरा बेकरी लोगो माँगा गया है। जनरेशन सेटिंग: size="1024x1536", quality="medium", background="transparent", output_format="png", n=1।

Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery.
The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space.
Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential.
Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.

GPT Image 2.5 Flare का आउटपुट:

उदाहरण: अलग-अलग दृश्यों में एक ही किरदार को एकसमान रखना

कई चित्रों वाली किताब के लिए, किरदार का एक बार इस्तेमाल किया जा सकने वाला संदर्भ बनाएँ और हर चरण में उसकी पहचान बताने वाले विवरण दोहराएँ। इस प्रॉम्प्ट में किरदार को स्थापित किया गया है। जनरेशन सेटिंग: size="1024x1536", quality="medium"।

Create a children's book illustration introducing a main character.

Character:
A young, storybook-style hero inspired by a little forest outlaw,
wearing a simple green hooded tunic, soft brown boots, and a small belt pouch.
The character has a kind expression, gentle eyes, and a brave but warm demeanor.
Carries a small wooden bow used only for helping, never harming.

Theme:
The character protects and rescues small forest animals like squirrels, birds, and rabbits.

Style:
Children's book illustration, hand-painted watercolor look,
soft outlines, warm earthy colors, whimsical and friendly.
Proportions suitable for picture books (slightly oversized head, expressive face).

Constraints:
- Original character (no copyrighted characters)
- No text
- No watermarks
- Plain forest background to clearly showcase the character

GPT Image 2.5 Flare का आउटपुट:

GPT Image 2.5 Sunburst का आउटपुट:

कहानी आगे बढ़ाने के लिए, बनाए गए किरदार की इमेज को अगले संपादन के इनपुट के रूप में दें। एक नए दृश्य का वर्णन करें और किरदार की एकसमान उपस्थिति बनाए रखने के लिए उसकी विशेषताओं से जुड़ी सीमाएँ दोहराएँ। नीचे दिया गया अगला प्रॉम्प्ट उसी नायक को रखते हुए उसे सर्दियों के बचाव वाले दृश्य में ले जाता है।

Continue the children's book story using the same character.

Scene:
The same young forest hero is gently helping a frightened squirrel
out of a fallen tree after a winter storm.
The character kneels beside the squirrel, offering reassurance.

Character Consistency:
- Same green hooded tunic
- Same facial features, proportions, and color palette
- Same gentle, heroic personality

Style:
Children's book watercolor illustration,
soft lighting, snowy forest environment,
warm and comforting mood.

Constraints:
- Do not redesign the character
- No text
- No watermarks

उदाहरण: किसी व्यक्ति को दृश्य में शामिल करना

इस प्रॉम्प्ट में किसी व्यक्ति की पहचान सुरक्षित रखते हुए उसे एक नए दृश्य में रखा गया है। इसमें प्राकृतिक रोशनी, विश्वसनीय विवरण, शरीर का फ़्रेम में आना, नज़र की दिशा और दृश्य के साथ उसका संपर्क निर्दिष्ट है। संपादन सेटिंग: size="1024x1536", quality="medium"।

Generate a highly realistic action scene where this person is running away from a large, realistic brown bear attacking a campsite. The image should look like a real photograph someone could have taken, not an overly enhanced or cinematic movie-poster image.
She is centered in the image but looking away from the camera, wearing outdoorsy camping attire, with dirt on her face and tears in her clothing. She is clearly afraid but focused on escaping, running away from the bear as it destroys the campsite behind her.
The campsite is in Yosemite National Park, with believable natural details. The time of day is dusk, with natural lighting and realistic colors. Everything should feel grounded, authentic, and unstyled, as if captured in a real moment. Avoid cinematic lighting, dramatic color grading, or stylized composition.

GPT Image 2.5 Flare का आउटपुट:

GPT Image 2 से माइग्रेशन

OpenAI की गाइड छह चरणों वाला माइग्रेशन पथ सुझाती है।

• मौजूदा स्तर दर्ज करें। प्रोडक्शन में इस्तेमाल होने वाले प्रतिनिधि प्रॉम्प्ट और संदर्भ इमेज इकट्ठा करें। इनमें कठिन संपादन, सटीक टेक्स्ट, चेहरे, उत्पाद की ज्यामिति और पारदर्शी एसेट शामिल हों। मौजूदा मॉडल, अनुरोध सेटिंग और नतीजे दर्ज करें।


• पहला उम्मीदवार चुनें। अगर GPT Image 2 आपकी गुणवत्ता की ज़रूरतें पहले से पूरी करता है, तो Flare से शुरुआत करें और देखें कि लेटेंसी बेहतर होती है या नहीं। अगर GPT Image 2 किसी जटिल इस्तेमाल में उम्मीद से कम नतीजे देता है, तो Sunburst से शुरुआत करें और पहले जाँचें कि वह आपकी गुणवत्ता की ज़रूरतें पूरी करता है या नहीं। पहली तुलना के लिए प्रॉम्प्ट, संदर्भ, आयाम और आउटपुट फ़ॉर्मेट एकसमान रखें।


• पूरे नतीजे की जाँच करें। निर्देशों का पालन, पहचान और उत्पाद को सुरक्षित रखना, टेक्स्ट की सटीकता, अनचाहे बदलाव और पारदर्शिता—इन सबकी तुलना करें। निरंतरता मापने के लिए अनुरोध दोहराएँ। संपादन वर्कफ़्लो में, अलग-अलग चरणों के साथ-साथ संपादनों के पूरे क्रम को भी जाँचें।


• गुणवत्ता पूरी होने के बाद लेटेंसी में सुधार जाँचें। अगर आपने Sunburst से शुरुआत की है और वह आपकी गुणवत्ता की ज़रूरतें पूरी करता है, तो उन्हीं ज़रूरतों के आधार पर Flare का मूल्यांकन करें। तभी स्विच करें जब गुणवत्ता स्वीकार्य बनी रहे और लेटेंसी बेहतर हो।


• एक बार में एक ही सेटिंग समायोजित करें। प्रॉम्प्ट दोबारा लिखने से पहले गुणवत्ता के अलग-अलग स्तरों की तुलना करें। सामान्य और धीमे जवाबों का समय, विफलताएँ, दोबारा किए गए प्रयास और स्वीकृत इमेज की लागत मापें। तेज़ मॉडल की लागत कम होगी, यह मानने के बजाय मौजूदा कीमत की पुष्टि करें।


• वर्कफ़्लो के अनुसार चरणबद्ध रूप से लागू करें। जब उम्मीदवार आपके स्वीकृति मानदंडों पर खरा उतरे, तो ट्रैफ़िक का एक छोटा हिस्सा उस पर भेजें, उन्हीं मापदंडों पर नज़र रखें और धीरे-धीरे उसका दायरा बढ़ाएँ। जब तक पुराना मॉडल समर्थित हो, उसे वापस जाने के विकल्प के रूप में उपलब्ध रखें।

सुरक्षा

ChatGPT Images 2.5, OpenAI के मौजूदा सुरक्षा उपायों को आगे बढ़ाता है। हानिकारक आउटपुट रोकने में मदद के लिए प्रॉम्प्ट और इमेज की जाँच की जाती है। OpenAI अपने टूल से बनाई गई इमेज की पहचान में मदद के लिए C2PA मेटाडेटा और अदृश्य वॉटरमार्किंग का इस्तेमाल जारी रखता है। सिस्टम कार्ड OpenAI की डिप्लॉयमेंट सुरक्षा साइट पर उपलब्ध है।