curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"n": null,
"quality": "auto",
"size": "auto",
"enable_sync_mode": false,
"response_format": "url"
}'Начните со стоимости одного образца и выберите тестовый бюджет. Тарифы GPTProto на 5% ниже прайса.
| Сценарий | Прайс OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Экономия / мес |
|---|---|---|---|---|
| Быстрые тесты и прототипы100 изображений / мес | 111 ₽ | 117 ₽ | 105 ₽ | −5,53 ₽≈ 66,37 ₽ / год |
| Товарные и e-commerce фото1 000 изображений / мес | 1 106 ₽ | 1 167 ₽ | 1 051 ₽ | −55,31 ₽≈ 664 ₽ / год |
| Рекламные / маркетинговые креативы2 500 изображений / мес | 2 765 ₽ | 2 917 ₽ | 2 627 ₽ | −138 ₽≈ 1 659 ₽ / год |
| Контент для соцсетей10 000 изображений / мес | 11 061 ₽ | 11 670 ₽ | 10 508 ₽ | −553 ₽≈ 6 637 ₽ / год |
OpenAI · 621 ₽/M input · 2 328 ₽/M output
Превращайте сложные визуальные брифы в детализированные изображения, а затем редактируйте отдельные элементы, сохраняя целостность остальной композиции. Sunburst разработан для рабочих процессов, где точность компоновки, аккуратность правок и качество финального изображения важнее скорости создания черновиков.
Высокая детализация для финальных материалов
Используйте Sunburst при среднем или высоком качестве, когда важны высокая детализация, точность компоновки и согласованность при редактировании. Это подходит для рекламных креативов, изображений продуктов и других визуальных материалов, требующих тщательной проработки.
Более последовательные этапы редактирования
Улучшайте персонажа, продукт или брендированную сцену, прося нейросеть сохранить детали, которые уже выглядят хорошо. Проверяйте каждый этап на соответствие утвержденному исходнику перед тем, как запрашивать следующие изменения.
Планирование сложных композиций
Установите среднюю или высокую сложность, если бриф содержит несколько объектов, текстовых блоков или пространственных взаимосвязей. Сложность управляет планированием, а качество — детализацией на итоговом изображении.
Создание SVG и анимированных GIF
OpenAI документирует генерацию SVG и GIF через Image API. Используйте SVG для редактируемой векторной графики, а GIF — для коротких циклов, затем уточните, какие параметры поддерживает маршрут GPTProto.
GPT Image 2.6 Sunburst — это ориентированная на качество модель OpenAI для генерации изображений и редактирования на основе текстовых и графических входных данных. OpenAI позиционирует её как инструмент для детальной визуальной работы и рекомендует использовать в рабочих процессах с высокими требованиями к детализации, компоновке или точности редактирования. При среднем или высоком качестве Sunburst обеспечивает более высокое качество изображений и лучшую согласованность при многократном редактировании.
Модель разделяет планирование сцены и проработку деталей. Параметр complexity (сложность) определяет объем планирования перед рендерингом. Параметр quality (качество) управляет точностью финального изображения. Для простой цветокоррекции можно использовать низкую сложность с более высоким уровнем качества, в то время как для постера с множеством объектов и строгими требованиями к их расположению лучше подойдет средняя или высокая сложность.
| Возможности | Поведение OpenAI Image API |
|---|---|
| Идентификатор модели | gpt-image-2.6-sunburst |
| Входные данные и задачи | Текстовые промпты для генерации, а также исходные изображения и инструкции для редактирования |
| Управление планированием | complexity поддерживает значения low (низкая), medium (средняя) и high (высокая). Документированное значение по умолчанию — high. |
| Качество рендеринга | low, medium, high, xhigh и max — доступные уровни качества. |
| Управляемое редактирование | Прозрачное изображение с разметкой может указывать на область редактирования на первом исходном изображении. |
| Дополнительные выводы | OpenAI документирует генерацию SVG и анимированных GIF через Image API. Перед публикацией этих функций на платформе убедитесь в поддержке маршрута GPTProto. |
Детальные рекламные композиции. Используйте Sunburst для создания главного изображения (hero image), объединяющего продукт, детали окружения, продуманное свободное пространство и четкую визуальную иерархию. Укажите каждый необходимый элемент и его примерное расположение. Проверяйте результат в финальном размере, так как сбалансированное полноразмерное изображение может потерять иерархию после кадрирования для соцсетей или рекламных баннеров.
Контролируемые изменения продукта. Начните с утвержденного изображения продукта и опишите одно требуемое изменение. Укажите детали, которые должны остаться неизменными, включая этикетку, пропорции упаковки, угол камеры, отражения и направление теней. Сравните отредактированный результат с исходником в полном разрешении перед началом следующего этапа редактирования.
Повторяющиеся персонажи и брендированные сцены. Предоставьте лучший доступный референс и зафиксируйте визуальные черты, определяющие объект. Четко прописывайте одежду, пропорции, цветовую палитру и ключевые аксессуары. Используйте каждый принятый результат как референс для следующей итерации, чтобы рабочий процесс имел четкую визуальную базу.
Создайте рекламное изображение для люксового путешествия в формате 4:5: поезд со стеклянной крышей проезжает через заснеженную долину в «синий час». Поезд должен находиться в нижней трети кадра, теплый свет в вагонах, многослойные горы и чистое ночное небо. Оставьте верхнюю левую область свободной для короткого заголовка. Сохраняйте архитектуру поезда реалистичной, а все окна — выровненными. Изображение не должно содержать текста.
Проверьте геометрию поезда, выравнивание окон, направление освещения и свободное место для заголовка. Исправьте структурные проблемы перед тем, как запрашивать изменения стиля.
Замените только центральный драгоценный камень с изумрудно-зеленого на глубокий сапфирово-синий. Сохраните форму кольца, количество зубцов, текстуру металла, угол камеры, отражения, фон и тень. Сохраните существующее студийное освещение и оставьте все остальные элементы без изменений.
Если маршрут поддерживает разметку, обведите драгоценный камень на отдельном прозрачном слое. Сравните зубцы, отражения и пропорции кольца с утвержденным исходником после редактирования.
Анимируйте иллюстрированную заводную птицу так, чтобы она повернула голову к зрителю, один раз моргнула и вернулась в исходную позу. Оставьте тело, узор латунных перьев, насест, фон и камеру неподвижными. Сделайте так, чтобы последний кадр плавно переходил в первый.
Для эндпоинтов, предоставляющих элементы управления GIF от OpenAI, сначала установите небольшое количество кадров и проверьте согласованность объекта на протяжении всего цикла. Увеличивайте количество кадров только в том случае, если движению требуется больше промежуточных поз.
Sunburst и Flare используют общий набор инструментов для генерации и редактирования GPT Image 2.6, однако их рекомендуемые роли различаются. Выбирайте Sunburst, когда детализация композиции или точность редактирования определяют пригодность результата. Выбирайте GPT Image 2.6 Flare, когда важнее всего скорость создания черновиков и время отклика. Тестируйте обе модели с одинаковыми промптами, референсными изображениями, размерами, сложностью и качеством везде, где маршрут предоставляет соответствующие элементы управления.
| Модель | Лучшая отправная точка | Что измерять |
|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Sunburst | Детализированные композиции, финальные материалы с акцентом на качество и точные правки | Сохранение мелких деталей, точность макета, границы редактирования и согласованность после двух раундов правок |
| GPT Image 2.6 Flare | Быстрые концепты, частые превью и интерактивная итерация | Время до получения первого пригодного черновика и количество правок, необходимых для утверждения |
| GPT Image 2.5 Sunburst | Прямая база для команд, уже использующих предыдущий уровень точности | Запускайте существующие промпты с соответствующими настройками и сравнивайте детализацию, точность редактирования, задержку и использование токенов |
| Nano Banana 2.1 | Массовая генерация, разговорное редактирование или рабочие процессы с использованием нескольких референсов | Сохранение идентичности, затраты на изображение и количество правок, необходимых для утвержденного актива |
| Nano Banana Pro | Детализированные макеты, локализованный визуальный контент и сложные дизайнерские брифы | Читаемость текста, соблюдение макета, точность референсов и стоимость одного утвержденного изображения |
| Seedream 5.0 Pro | Визуализация продуктов и создание постеров, где выгодно поизображенное биллинг и использование нескольких референсов | Качество композиции в нужном размере, расходы на референсы и общая стоимость после правок |
OpenAI указывает одинаковые тарифы на токены для Sunburst и Flare, но равные тарифы за токен не гарантируют равную стоимость одного утвержденного изображения. Модели могут потреблять разное количество выходных токенов при одинаковых настройках качества. Записывайте использование для каждого теста, а затем делите общие затраты на количество изображений, прошедших проверку.
Цена, скорость и соответствие рядом с моделями, с которыми его обычно сравнивают.
Руководства, сравнения и обновления по этой модели.
Все статьи
Официальная дата выхода GPT-6.2 Astra еще не объявлена, но модель уже доступна в некоторых аккаунтах Codex. Разбираемся, что подтверждено, что является слухами, как проверить свой доступ и что использовать сейчас.
Мы протестировали 6 API-маршрутов для генерации изображений на 18 примерах пользовательских интерфейсов, стоковых фото и изображений товаров. Сравнение качества изображений, точности текста, цен и удобства для разработчиков.
Сравнение Nano Banana 2.1 и Nano Banana Pro в пяти реальных тестах для e-commerce, включая фото товаров, редактирование, упаковку, многоязычный текст и ценообразование.
Узнайте, как составлять промпты для GPT Image 2.5 для создания реалистичных фото, точного текста и контролируемого редактирования с помощью реальных примеров, готовых шаблонов и практических результатов тестирования.
Вход
Выход
