GPT Image 2.6 Flare adalah model OpenAI yang berfokus pada kecepatan untuk menghasilkan gambar dari teks dan mengedit gambar yang sudah ada. Model ini cocok untuk alur kerja yang membutuhkan umpan balik visual yang sering, seperti mempratinjau tata letak iklan baru atau mencoba tiga latar belakang untuk foto produk sebelum menentukan arah desain.
Kontrol utama yang perlu dipahami adalah perbedaan antara perencanaan dan rendering. Dalam API Gambar OpenAI, complexity memengaruhi seberapa banyak model merencanakan adegan sebelum merendernya. quality memengaruhi detail pada gambar yang dirender. Perubahan latar belakang yang kecil bisa menjadi permintaan dengan kompleksitas rendah meskipun Anda memerlukan aset akhir yang mendetail. Poster kasar dengan beberapa baris teks dan penempatan tertentu bisa mendapatkan manfaat dari perencanaan yang lebih matang meskipun dalam kualitas draf.
| Kapabilitas |
Perilaku API Gambar OpenAI |
| Input dan tugas |
Prompt teks untuk pembuatan. Gambar sumber dan instruksi untuk pengeditan. |
| Perencanaan |
complexity menerima low, medium, dan high. OpenAI menggunakan high sebagai default jika tidak ditentukan. |
| Kualitas rendering |
low, medium, high, xhigh, dan max adalah tingkat kualitas eksplisit. |
| Pengeditan dengan panduan markup |
PNG transparan terpisah memandu pengeditan pada gambar input pertama. Sesuaikan dimensinya setelah orientasi dan kirimkan secara terpisah dari gambar asli. |
| GIF Animasi dan SVG |
OpenAI mendokumentasikan keduanya sebagai output pembuatan. Periksa skema permintaan GPTProto untuk format yang tersedia di rute Anda. |
Kasus Penggunaan Pembuatan dan Pengeditan Gambar
Tata letak iklan untuk berbagai penempatan. Buat konsep persegi dengan produk di satu sisi dan ruang untuk teks di sisi lainnya. Setelah arahan seni disetujui, minta komposisi potret terpisah menggunakan brief yang sama. Tinjau area aman pada ukuran tampilan aktual setiap penempatan agar judul dan subjek tidak terpotong.
Revisi foto produk. Sediakan gambar yang telah disetujui, sebutkan satu perubahan yang Anda inginkan, dan jelaskan apa yang harus dipertahankan. Untuk foto katalog, ini mungkin berarti mengubah latar belakang sambil tetap mempertahankan label, bentuk kemasan, pantulan, dan sudut kamera. Tinjau label pada ukuran penuh sebelum menyetujui revisi. Perubahan kecil pada teks kemasan dapat membuat gambar yang terlihat realistis menjadi tidak dapat digunakan.
Poster dan materi kreatif sosial. Gunakan Flare untuk membandingkan hierarki dan komposisi sebelum berkomitmen pada desain akhir. Berikan judul secara verbatim, tentukan di mana judul tersebut harus diletakkan, dan buat teks sekunder tetap singkat. Jika grafik berisi harga atau penawaran yang sensitif terhadap waktu, periksa teks yang dirender terhadap teks sumber sebelum mengekspor.
Panduan Prompt GPT Image 2.6 Flare
Buat draf gambar kampanye produk
Buat iklan studio berbentuk persegi untuk botol termos biru tua matte. Letakkan botol di sepertiga bagian kanan di atas alas abu-abu pucat. Biarkan separuh kiri kosong untuk teks. Gunakan pencahayaan samping yang lembut dan latar belakang putih gading yang hangat. Jangan sertakan teks pada gambar.
Pastikan area kosong cukup besar untuk judul dan botol tetap dapat dikenali pada ukuran thumbnail.
Ubah satu elemen dalam gambar yang telah disetujui
Ganti permukaan meja dengan kayu ek muda. Pertahankan sudut kamera, bentuk produk, label cetak, pantulan, dan bayangan dari foto sumber. Batasi perubahan pada permukaan meja dan sesuaikan dengan arah cahaya yang ada.
Saat endpoint Anda mengekspos markup, lingkari permukaan meja pada overlay transparan terpisah dan kirimkan bersama gambar asli. Periksa batas di sekitar produk dan bandingkan label dengan sumbernya.
Rencanakan GIF yang berulang (looping)
Animasikan maskot ilustrasi kecil yang melambai sekali. Jaga agar kamera, latar belakang, dan pembingkaian tetap diam. Mulailah dengan tangan di bawah, angkat untuk melambai, dan kembalikan ke pose awal agar animasi berulang dengan mulus.
Pada endpoint yang mengekspos kontrol GIF OpenAI, delapan frame pada 150 milidetik per frame memberikan Anda loop 1,2 detik. Periksa transisi dari frame terakhir kembali ke yang pertama untuk melihat apakah ada lompatan yang terlihat.
GPT Image 2.6 Flare vs GPT Image 2.5 Flare dan Model Gambar Lainnya
Pilih model berdasarkan pekerjaan yang paling sering Anda ulangi. Tim yang memproduksi ratusan gambar katalog mungkin lebih mementingkan penganggaran per gambar. Editor interaktif mungkin lebih peduli pada waktu untuk mendapatkan hasil pertama yang dapat digunakan dan seberapa baik hasil edit mempertahankan sumbernya.
| Model |
Kapan memilihnya |
Apa yang harus dibandingkan |
| GPT Image 2.6 Flare |
Anda memerlukan pembuatan konsep yang cepat, varian tata letak iklan, atau revisi terfokus. |
Waktu untuk draf pertama yang dapat digunakan dan akurasi pada satu edit yang diminta. |
| GPT Image 2.5 Flare |
Anda sudah menjalankan Flare 2.5 dan menginginkan tolok ukur sebelum melakukan peningkatan. |
Jalankan prompt Anda yang sudah ada dengan ukuran dan kualitas yang sama. Periksa fidelitas label, latensi, dan biaya per gambar yang disetujui. |
| GPT Image 2.5 Sunburst |
Anda menginginkan tolok ukur OpenAI yang berorientasi pada presisi untuk revisi mendetail. |
Bandingkan seberapa baik kedua output mempertahankan tipografi kecil, karakter berulang, dan detail produk di dua hasil edit. |
| Nano Banana 2.1 |
Anda memerlukan penganggaran per gambar atau pengeditan berulang di beberapa referensi. |
Gunakan referensi produk dan gaya yang sama. Tinjau retensi identitas dan biaya revisi. |
| Nano Banana Pro |
Anda menginginkan opsi lain untuk mockup mendetail, tata letak padat, atau salinan yang dilokalkan. |
Periksa keterbacaan teks dan apakah hasil pertama memenuhi persyaratan tata letak Anda. |
| Seedream 5.0 Pro |
Anda membuat poster 1K atau 2K dan visual produk dengan banyak referensi. |
Bandingkan tata letak pada ukuran yang diinginkan dan sertakan biaya gambar referensi tambahan dalam estimasi Anda. |
Gunakan prompt, gambar sumber, dan dimensi output yang sama jika didukung oleh setiap model. Hitung permintaan yang diperlukan untuk mendapatkan gambar yang akan Anda setujui. Ketika satu model menagih berdasarkan token dan yang lain menagih per gambar, total pengeluaran dibagi dengan gambar yang disetujui akan memberi Anda angka umum untuk dibandingkan.