高密度OCRの卓越性
標準的なOCRでは対応が難しい設計図やスプレッドシートなど、複雑なレイアウトからテキストを抽出します。
GPT Image 1.5
OpenAI GPT Image 1.5モデルは、視覚的推論と高忠実度の画像分析に特化した高性能マルチモーダルGPTです。128Kのコンテキストウィンドウを備え、この1.5バージョンは複雑なドキュメントOCRとネイティブな構造化ビジョン出力に優れています。
API 利用例
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-1.5/image-edit" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"image": [],
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"mask": "",
"n": 1,
"quality": "auto",
"background": "auto",
"enable_sync_mode": false,
"response_format": "url"
}'GPT Image 1.5 の料金
1回のサンプル費用から始め、テスト予算を選びます。GPTProto 料金は表示価格より 30% お得です。
利用量
$0.0316 / 枚
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| モデル | 解像度 | 入力 → 出力 | ||
|---|---|---|---|---|
| $5.60 / $22.40 per 1M | more | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | |
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| — | $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · more | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | |
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.02 / 1回あたり | 1K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · 4K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $6.40 / $24.00 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · 4K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.01 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.02 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
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| $1.75 / $5.60 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| — | $0.01 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | |
| — | $0.02 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | |
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| $0.06 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.05 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | ||
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openai gpt image 1.5の機能
openai gpt image 1.5のビジョン体験を特徴づける技術的能力。
ネイティブな構造化ビジョン出力
1.5モデルは画像からJSONスキーマを直接生成し、自動化のレイテンシーを20%削減します。
優れた視覚的推論
openai gpt image 1.5は、空間タスクや3D空間におけるオブジェクト間の関係の識別に優れています。
クロスモーダルなピクセルグラウンディング
検出したオブジェクトの正確なバウンディングボックスを提供し、ロボティック・プロセス・オートメーションに不可欠です。
openai gpt image 1.5 よくある質問
当社のプラットフォームを介して openai gpt image 1.5 を統合する際によくある質問です。
openai gpt image 1.5 は GPT-4o とどう違いますか？
openai gpt image 1.5 モデルは、高密度 OCR と空間推論に特化して最適化されています。GPT-4o が汎用モデルであるのに対し、1.5 バージョンは設計図や医療スキャンなどの複雑なドキュメントで優れた性能を発揮し、ゼロショット視覚タスクで 15% の性能向上を実現します。GPTProto では、同じ openai の機能に加え、マルチリージョンのフェイルオーバーシステムと統合請求ダッシュボードによる高い信頼性を利用できます。
私のデータは openai gpt 1.5 モデルのトレーニングに使用されますか？
いいえ。当社の API を通じて openai gpt image 1.5 にアクセスする場合、ゼロデータ保持ポリシーを適用しています。画像入力とテキスト出力が基盤モデルのトレーニングに使用されることはありません。これにより、医療画像の支援や建築設計の抽出など、知的財産の保護が最優先される機密性の高いタスクにおいて、エンタープライズレベルのプライバシーを確保できます。
openai gpt image 1.5 の一般的なレイテンシはどのくらいですか？
標準的なテキストリクエストでは、初回トークン生成までの時間（TTFT）はおよそ 400 ミリ秒です。複雑な画像入力の場合、openai gpt image 1.5 は通常、解像度や詳細設定に応じて 1.5～3 秒で処理します。GPTProto は、利用可能なクラスターの中で最も健全なものにリクエストをルーティングすることで、これをさらに最適化し、高解像度 OCR タスクがリージョンの混雑による影響を受けないようにします。
既存の gpt コードをバージョン 1.5 に移行するにはどうすればよいですか？
移行は簡単です。openai gpt image 1.5 モデルは Chat Completions API との後方互換性を維持しているため、'model' パラメーターを 'gpt-image-1.5' に更新するだけで済みます。構造化出力形式と画像 URL の処理方法はそのまま維持されるため、ダウンタイムやリファクタリング作業なしで、チームは 1.5 バージョンの優れた視覚推論機能にアップグレードできます。
openai gpt image 1.5 はバッチ処理に対応していますか？
はい、openai gpt image 1.5 は非同期のバッチリクエストに対応しています。これは、小売在庫管理や大量の損傷ドキュメントの処理など、大規模なタスクに最適です。バッチエンドポイントを使用すると、リアルタイムリクエストと比較してトークンコストを 50% 割引できるため、openai gpt image 1.5 は緊急性がなく、大規模な視覚データ抽出を行う場合に、最も費用対効果の高いソリューションの一つです。
この openai モデルはリアルタイムの動画ストリームを処理できますか？
openai gpt image 1.5 は、オブジェクトの一貫性を維持しながら画像のシーケンスを処理することに優れていますが、サブ秒レベルのレイテンシが求められるライブ RTSP ストリーム向けには設計されていません。動画からフレームをサンプリングし、高忠実度の画像入力として扱う方法に最も適しています。この方法により、1.5 モデルはライブ動画の取り込みにかかる莫大なインフラコストなしで、ロボティック・プロセス・オートメーション向けの時間的分析を実行できます。
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