Что такое ChatGPT Images 2.6?
ChatGPT Images 2.6 — это возможности работы с изображениями в чат gpt. Вы можете описать изображение, загрузить референс или продолжить редактирование картинки в ходе диалога. OpenAI анонсировала доступность этой функции для уровней подписки ChatGPT и Codex. В справочном центре компании создание GIF-анимаций описывается как постепенное внедрение.
Разработчики выбирают модель при отправке API-запроса. Идентификаторы моделей: gpt-image-2.6-flare и gpt-image-2.6-sunburst. Обе модели принимают текстовые и графические входные данные для генерации изображений. Если вы хотите автоматизировать создание серии изображений товаров или добавить анимацию в приложение, используйте эти названия в своей интеграции.
Что нового в ChatGPT Images 2.6?
Превращайте рисунок или статичное фото в GIF
Попросите создать короткую анимацию и опишите, какая часть должна двигаться. Вы можете начать с промпта, загрузить статичное изображение или использовать набросок. Сам инструмент рисования появился еще в версии Images 2.5. В версии 2.6 грубый эскиз персонажа можно превратить в машущего рукой маскота или реакцию в формате GIF, которую можно открыть и сохранить.
ChatGPT также может сохранять именованные референсные фото для будущих диалогов. Если вы сохраните персонажа как Mascot, введите @Mascot в будущем промпте для генерации изображений, чтобы повторно использовать этот референс. Это позволяет автору сохранять единообразие исходного изображения в разных проектах.
Генерируйте изображения быстрее и сохраняйте больше деталей при редактировании
OpenAI заявляет, что генерация в Images 2.6 происходит на 50% быстрее, чем раньше. Обновление также направлено на сохранение большего количества деталей при внесении правок. Для интернет-магазина это может означать замену фона при сохранении крышки бутылки, этикетки и угла обзора камеры, близких к оригиналу. Время обработки зависит от запроса, поэтому, если скорость важна для вашего рабочего процесса, замеряйте время от отправки до получения готового результата при одинаковом промпте, размере и качестве.
Управляйте планированием, направляйте редактирование и экспортируйте SVG
В Image API параметр quality управляет рендерингом, а complexity определяет, насколько глубоко модель планирует действия перед отрисовкой. Обе модели 2.6 принимают значения low, medium и high для параметра сложности. По умолчанию установлено значение high. Для простой смены фона низкая сложность даст вам отправную точку, сохраняя при этом необходимое качество актива. Для плаката с несколькими объектами и строгими правилами размещения попробуйте увеличить планирование и проверьте итоговую компоновку.
Слой аннотаций может подсказать эндпоинту редактирования изображений, где именно нужно внести изменения. Например, обведите вазу и попросите изменить её цвет, сохранив при этом окружающую полку. Руководство по API описывает этот рабочий процесс для поддерживаемых моделей 2.5 и 2.6. В версии 2.6 эндпоинт генерации также может возвращать SVG для векторных активов, таких как иконки или простые иллюстрации.
Как превратить набросок в GIF с помощью ChatGPT Images 2.6
1. Начните с исходного наброска
Я использовал рисунок кота анфас с поднятой лапой на простом белом фоне. Оранжевая звезда, три уса на каждой щеке и волнистый хвост дали мне четкие детали для сравнения с анимацией.
Рисунок 1. Исходный набросок, загруженный в ChatGPT.
2. Оживить исходный набросок в чат gpt
Я загрузил рисунок выше и использовал приведенный ниже промпт. Он задает поднятой лапе одно движение и указывает чат gpt, какие части наброска должны оставаться неподвижными.
Используй загруженный набросок в качестве визуального референса для создания короткого зацикленного анимированного GIF.
Сохрани мордочку персонажа, пропорции тела, звезду на груди и узнаваемый силуэт. Преврати грубый набросок в чистый, простой 2D-лайн-арт, сохранив при этом его «рисованный от руки» характер.
Анимируй только поднятую лапу, сделав одно плавное движение из стороны в сторону. Голова, глаза, тело, звезда на груди, камера и белый фон должны оставаться неподвижными. Сохраняй одинаковую толщину линий и детали персонажа на протяжении всей анимации.
Сделай цикл длительностью примерно две секунды. Лапа должна плавно возвращаться в исходное положение при повторе анимации.
Верни результат в виде воспроизводимого, скачиваемого анимированного GIF.
Рисунок 2. GIF, созданный непосредственно из оригинального наброска.
Я ждал около пяти минут генерации GIF. Скачанный файл воспроизводится как двухсекундный цикл в разрешении 768 × 768 пикселей с 48 кадрами. Движение сосредоточено только в поднятой лапе. Мордочка, усы, оранжевая звезда, изогнутая линия живота и хвост остаются узнаваемыми, а лапа возвращается почти в исходное положение в конце цикла.
3. Дополнительная обработка для более чистого наброска
Я использовал оригинальный рисунок для отдельного редактирования изображения. В очищенной версии более тонкие контуры, более округлые лапы и укороченные конечности. Она сохраняет оранжевую звезду и поднятую лапу, поэтому персонажа все еще легко узнать.
Отредактируй загруженный набросок кота, превратив его в отполированную, очаровательную рисованную иллюстрацию-талисман для демонстрации процесса «от наброска к GIF». Рассматривай это как тщательную доработку того же персонажа.
Сохрани позу стоя анфас, лапу, поднятую справа от зрителя в дружелюбном приветствии, нижнюю лапу, свисающую слева, волнистый хвост, выступающий справа от зрителя под машущей рукой, два треугольных кошачьих уха, по три усика на каждой щеке, глаза-точки, веселую маленькую улыбку и ярко-оранжевую пятиконечную звезду на верхней части груди. Сохрани простую черную линию, белое тело и палитру с оранжевой звездой.
Улучши рисунок, сделав щеки и голову чуть более округлыми, туловище — более компактным и мягким, ноги и предплечья — короче, а кошачьи лапы — мягко закругленными с небольшими изгибами пальцев. Сделай силуэт машущей лапы легко читаемым, чтобы она была четко отделена от усов и хвоста. Используй плавные, уверенные контурные линии, чуть более легкие и сбалансированные, чем в исходнике, с немного более тонкими внутренними линиями и легкой теплотой ручной работы.
Сохрани выразительность мордочки, а оранжевую звезду сделай четкой и легко отслеживаемой в кадрах анимации. Квадратная композиция 1:1, кот по центру с широкими чистыми белыми полями. Яркий чисто-белый фон. Плоский минималистичный 2D-лайн-арт, только один персонаж. Никакого текста, подписей, реквизита, лишних украшений, теней или градиентов. Выдай один красивый самостоятельный набросок с позой и узнаваемыми деталями референса.
Рисунок 3. Отполированный статичный набросок, сделанный в ходе отдельного редактирования того же оригинала.
Чтобы анимировать этот доработанный дизайн, загрузи его как исходный файл и повторно используй промпт для GIF из шага 2.
GPT Image 2.6 Flare против Sunburst
| Модель |
С чего начать |
Что проверить |
| GPT Image 2.6 Flare |
Макеты плакатов, макеты продуктов и быстрые черновики GIF |
OpenAI заявляет, что Flare может создать изображение всего за шесть секунд при настройке низкого качества. Замерьте время выполнения вашего промпта при том качестве, которое планируете использовать. |
| GPT Image 2.6 Sunburst |
Детальные фотографии продуктов или правки, требующие сохранения мелких элементов |
Начните со среднего или высокого качества. Перед утверждением результата сравните логотип, этикетку и края продукта с вашим референсом. |
Для рекламной кампании продукта я бы попробовал первые несколько макетов в Flare, а затем использовал Sunburst для редактирования утвержденного изображения продукта.
По состоянию на 5 ноября 2026 года в Arena модель Sunburst Medium имела рейтинг 1476 ± 10, а Flare Medium — 1462 ± 10 для редактирования одного изображения. Оба показателя были предварительными, с перекрывающимися диапазонами.
GPT Image 2.6 против 2.5 и GPT Image 2
| Версия |
Для чего можно использовать |
Как сравнить с 2.6 |
| GPT Image 2.6 |
Статические изображения, итеративное редактирование и нативная генерация GIF или SVG |
Попробуйте короткий цикл или правку, требующую сохранения определенных частей исходного изображения. |
| GPT Image 2.5 Flare и GPT Image 2.5 Sunburst |
Существующий рабочий процесс, построенный на референсных изображениях, статической генерации и целевых правках |
Сравнивайте аналогичные параметры в каждом варианте и фиксируйте использование вместе со скоростью. Обзор релиза Images 2.5 |
| GPT Image 2 |
Базовая модель для генерации статических изображений и правок |
Запустите тот же бриф, который вы уже используете в производстве, и оцените принятый результат. Тесты GPT Proto с одинаковыми промптами |
Варианты 2.5 и 2.6 используют одни и те же официальные стандартные тарифы на токены. В первом сравнительном тесте Kingy при среднем качестве три запроса на создание статичных изображений стоили примерно $0.045 с 2.5 Sunburst и $0.125 с 2.6 Sunburst. Каждая модель редактировала свое собственное сгенерированное изображение. Тестовые файлы и разбивка использования от Kingy
Чтобы сравнить на общем исходнике, начните обе версии с одной и той же утвержденной фотографии продукта. При одинаковом размере и качестве измените цвет этикетки, добавьте маленькую звездочку, затем замените фон. Проверьте, сохранились ли логотип, форма бутылки и предыдущие правки. Разделите общие затраты на количество принятых результатов, чтобы увидеть, как повторные попытки влияют на стоимость готового изображения.
GPT Image 2.6 против Nano Banana 2.1 и Seedream 5 Pro
| Модель |
Когда использовать |
Сравнение для запуска |
| GPT Image 2.6 |
Вам нужен анимированный GIF или редактируемый SVG из API для генерации изображений, или вы хотите изменить конкретную часть статичного изображения |
Проверьте, плавно ли зацикливается анимация и сохраняет ли редактирование те части, которые вы просили оставить. |
| Nano Banana 2.1 |
Ваше статичное изображение зависит от нескольких референсов, таких как повторяющийся персонаж и отдельный снимок продукта |
Попробуйте использовать те же референсы при нужном вам размере. GPT Proto предлагает варианты 1K, 2K и 4K. |
| Seedream 5.0 Pro |
Вам нужна серия статичных изображений продуктов или рекламных материалов, и вы хотите планировать бюджет исходя из размера вывода |
Проверьте, сколько изображений проходят проверку при выбранном размере. GPT Proto указывает отдельные тарифы за изображение для 1K и 2K. |
Цены на API GPT Image 2.6 в GPT Proto
GPT Proto предлагает обе модели 2.6 со скидкой 5% от стандартных тарифных ставок OpenAI. Оба варианта используют приведенные ниже тарифы в долларах США за миллион токенов.
| Оплачиваемые токены |
Стандарт OpenAI |
GPT Proto |
| Текстовый ввод |
$5.00 |
$4.75 |
| Ввод изображения |
$8.00 |
$7.60 |
| Вывод изображения |
$30.00 |
$28.50 |
Например, если запрос возвращает 1000 оплачиваемых токенов вывода изображения, часть вывода составит $0.0285 в GPT Proto против $0.0300 по стандартному тарифу OpenAI. Добавьте любые оплачиваемые входные данные, чтобы оценить весь запрос целиком. Используйте параметр usage в ответе, когда он доступен, чтобы сравнить свои собственные промпты. Две задачи с одинаковой стоимостью токенов могут использовать разное их количество.
Как получить доступ к API GPT Image 2.6 на GPT Proto
Настройте свою учетную запись и баланс. Войдите в GPT Proto и пополните баланс на сумму, достаточную для небольшого теста. Начните с одного вывода, чтобы вы могли проверить файл и использование токенов.
Откройте Quick Start для модели. Выберите Flare или Sunburst и нажмите Try this model. В разделе Quick Start создайте ключ API или выберите существующий.
Скопируйте руководство по интеграции и запустите тест. Используйте Copy Markdown for AI, чтобы передать руководство по модели вашему ИИ-помощнику по программированию. Попросите его отправить небольшой запрос с бэкенда вашего приложения и сохранить полученный файл. Установите GPTPROTO_API_KEY в вашей локальной среде перед выполнением команды ниже.
Генерация GIF через API
В этом примере генерации текста в GIF используется эндпоинт для генерации изображений, совместимый с OpenAI, на платформе GPT Proto. Запрашивается девять кадров с длительностью 200 миллисекунд на каждый кадр для создания 1,8-секундного цикла. Процесс начинается с текстового промпта, в то время как в предыдущем примере чат gpt использовался эскиз, загруженный пользователем.
curl --fail --silent --show-error \
https://gptproto.com/v1/images/generations \
-H "Authorization: ${GPTPROTO_API_KEY:?Set GPTPROTO_API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @- --output gif-response.json <<'JSON'
{
"model": "gpt-image-2.6-flare",
"prompt": "A line-drawn cat waves one paw and returns to its starting pose.",
"size": "512x512",
"quality": "low",
"output_format": "gif",
"frame_count": 9,
"frame_duration_ms": 200
}
JSON
После успешного выполнения запроса декодируйте GIF из JSON-ответа.
python3 - <<'PY'
import base64
import json
from pathlib import Path
response = json.loads(Path("gif-response.json").read_text())
gif_bytes = base64.b64decode(response["data"][0]["b64_json"], validate=True)
if gif_bytes[:6] not in (b"GIF87a", b"GIF89a"):
raise SystemExit("Expected GIF bytes in the API response.")
Path("mascot-wave.gif").write_bytes(gif_bytes)
print("Saved mascot-wave.gif")
PY
Откройте mascot-wave.gif и посмотрите на результат. Для запроса SVG используйте тот же эндпоинт генерации, установив output_format в значение svg, а n — в 1. Опустите два поля для настройки времени GIF, а затем декодируйте Base64-полезную нагрузку напрямую в файл .svg.
