OpenAI के GPT Image 2.5 प्रॉम्प्टिंग गाइड का विश्लेषण
OpenAI ने GPT Image 2.5 के लिए चुपचाप एक पूरी प्रॉम्प्टिंग गाइड प्रकाशित की। इसमें क्या है: मॉडल चयन, पैरामीटर अनुशासन, 8 नियम, 12 तकनीकें।
अधिकांश प्रॉम्प्टिंग सलाह लोककथाओं जैसी है। कोई एक वाक्यांश खोजता है जो एक बार काम करता है, उसे पोस्ट करता है, और अब "cinematic lighting, 8k, masterpiece" को इंजीनियरिंग मान लिया जाता है।
OpenAI की आधिकारिक GPT Image 2.5 प्रॉम्प्टिंग गाइड वैसी नहीं है। यह स्पेक शीट जैसी लगती है: सही मॉडल चुनो, सेटिंग्स को वाक्यों से बाहर रखो, इमेज को डिज़ाइनर की तरह ब्रीफ करो, एक बार में एक चीज़ बदलो। कोई जादुई शब्दावली नहीं है — और यही इसकी सबसे उपयोगी बात है।
यह पूरी गाइड, विश्लेषित रूप में: दो-मॉडल आर्किटेक्चर, छह-चरणीय माइग्रेशन प्लेबुक, वे पैरामीटर नियम जिन्हें अधिकांश लोग तोड़ते हैं, और 8 नियम व 12 तकनीकें जिन्हें गाइड दोनों मॉडलों के आउटपुट के साथ साइड-बाय-साइड दिखाती है।
OpenAI ने वास्तव में क्या प्रकाशित किया
गाइड API डाक्यूमेंटेशन के भीतर Image prompting के रूप में है, और यह पहली बार है जब इमेज फैमिली के लिए लिखित मैनुअल आया है कि उससे कैसे बात करें।
यह चार सवालों के जवाब देती है:
- कौन सा मॉडल उपयोग करें?
- मौजूदा वर्कफ़्लो को बिना क्वालिटी खोए कैसे माइग्रेट करें?
- कौन सी सेटिंग्स API कॉल में होनी चाहिए, प्रॉम्प्ट में नहीं?
- एक अच्छा प्रॉम्प्ट क्या-क्या शामिल करता है?
बाकी सब उदाहरण हैं — बीस से अधिक, हर एक GPT Image 2.5 Flare और GPT Image 2.5 Sunburst दोनों से रेंडर किया गया ताकि आप दोनों मॉडलों की तुलना कर सकें।
वह पंक्ति जो पूरे दस्तावेज़ को संक्षेप में कहती है:
जिस इमेज की ज़रूरत है, उससे शुरू करें, फिर विषय, संरचना, शैली और सीमाएँ बताएं। एडिट के लिए, क्या बदलना है और क्या वैसा ही रखना है, यह पहचानें। एक बार में एक चीज़ सुधारें और परिणाम देखें।
यही गाइड तीन वाक्यों में है। बाकी विस्तार है — और विस्तार में ही आउटपुट क्वालिटी छिपी है।
Flare बनाम Sunburst: आर्किटेक्चर का निर्णय पहले आता है
GPT Image 2.5 एक मॉडल नहीं है। यह दो हैं, और गाइड इस चयन को वर्कफ़्लो निर्णय के रूप में रखती है, पसंद के रूप में नहीं।
| मॉडल | यह क्या है | इसका उपयोग |
|---|---|---|
gpt-image-2.5-flare | छोटा मॉडल, स्पीड के लिए अनुकूलित | GPT Image 2 के समान इमेज क्वालिटी, कम लेटेंसी पर |
gpt-image-2.5-sunburst | बेस मॉडल, क्वालिटी के लिए अनुकूलित | GPT Image 2 से बेहतर इमेज क्वालिटी, प्रति इमेज धीमा |
गाइड का निर्णय तालिका सीधी है। अगर आपका मौजूदा GPT Image 2 वर्कफ़्लो क्वालिटी मानक पर खरा उतरता है, तो Flare से टेस्ट शुरू करें कि क्या क्वालिटी बनी रहती है और लेटेंसी कम हो जाती है। अगर जटिल केस है जहाँ GPT Image 2 कम पड़ता है, तो Sunburst से शुरू करें और देखें कि वह मानक पर खरा उतरता है या नहीं।
फिर महत्वपूर्ण बारीकी: अगर Sunburst पास हो जाए, तो Flare को उन्हीं प्रॉम्प्ट, उन्हीं रेफरेंस और उन्हीं डाइमेंशन पर टेस्ट करें। स्विच तभी करें जब क्वालिटी बनी रहे और लेटेंसी सुधरे। अन्यथा Sunburst पर बने रहें।
उस सेक्शन के दो नियम ध्यान से छूट सकते हैं और अनदेखी करना महंगा पड़ता है:
- एक ही क्वालिटी लेबल का मतलब दोनों मॉडलों में एक जैसी इमेज क्वालिटी नहीं है। Flare पर
quality="high"और Sunburst परquality="high"एक जैसी तस्वीर नहीं है। - स्पीड में सुधार वर्कलोड-विशिष्ट है। गाइड स्पष्ट चेतावनी देती है कि एक वर्कलोड पर लाभ का मतलब दूसरे पर कुछ नहीं है, क्योंकि प्रॉम्प्ट, रेफरेंस, आउटपुट डाइमेंशन और क्वालिटी सेटिंग सब नंबर बदलते हैं।
दोनों मॉडल जनरेट, एडिट और ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड सपोर्ट करते हैं, तो चयन वास्तव में क्वालिटी बनाम लेटेंसी का है — फीचर्स का नहीं।
छह-चरणीय माइग्रेशन प्लेबुक
यह गाइड का सबसे कम आकर्षक लेकिन सबसे व्यावहारिक हिस्सा है। यह उन टीमों के लिए लिखी गई है जो प्रोडक्शन में GPT Image 2 बदल रही हैं, और यह एक व्यक्ति के लिए भी उतनी ही उपयोगी है।
- बेसलाइन सेव करें। प्रतिनिधि प्रोडक्शन प्रॉम्प्ट और रेफरेंस इमेज इकट्ठा करें — कठिन केस भी: मुश्किल एडिट, सटीक टेक्स्ट, चेहरे, उत्पाद ज्योमेट्री, ट्रांसपेरेंट एसेट। मॉडल, सेटिंग और परिणाम रिकॉर्ड करें।
- पहला कैंडिडेट चुनें। सत्यापित GPT Image 2 वर्कफ़्लो: Flare से शुरू करें। जटिल केस जहाँ GPT Image 2 कम पड़ता है: Sunburst से शुरू करें। पहली तुलना के लिए प्रॉम्प्ट, रेफरेंस, डाइमेंशन और फॉर्मेट अपरिवर्तित रखें।
- पूरा परिणाम जांचें। निर्देश पालन, पहचान और उत्पाद संरक्षण, टेक्स्ट सटीकता, अनचाहे बदलाव और ट्रांसपेरेंसी की तुलना करें। अनुरोध दोहराएं ताकि स्थिरता माप सकें, और एडिटिंग वर्कफ़्लो के लिए पूरी एडिट श्रृंखला टेस्ट करें — केवल व्यक्तिगत चरण नहीं।
- क्वालिटी पास होने के बाद लेटेंसी लाभ जांचें। तभी Flare को उन्हीं आवश्यकताओं पर तुलना करें।
- एक बार में एक सेटिंग ट्यून करें। प्रॉम्प्ट फिर से लिखने से पहले क्वालिटी स्तरों की तुलना करें। सामान्य और धीमे रिस्पॉन्स, फेल्योर, रिट्राई और प्रति स्वीकृत इमेज लागत मापें। गाइड एक स्पष्ट अनुस्मारक जोड़ती है: वर्तमान मूल्य की पुष्टि करें, मानकर न चलें कि तेज मॉडल सस्ता है।
- वर्कफ़्लो के अनुसार रोलआउट करें। ट्रैफिक का छोटा हिस्सा शिफ्ट करें, वही मापदंड मॉनिटर करें, धीरे-धीरे विस्तार करें, और पिछला मॉडल रोलबैक के लिए उपलब्ध रखें।
एक ईमानदार स्वीकारोक्ति भी है जो हर प्रोडक्शन चेकलिस्ट में होनी चाहिए: बार-बार एडिट करने पर भी वे डिटेल बदल सकती हैं जिन्हें आप सुरक्षित रखना चाहते थे। उन सीमाओं को फिर से लिखें, हर परिणाम जांचें — और अगर कोई क्षेत्र पिक्सेल-इंडेंटिकल रहना चाहिए, तो स्वीकृत एडिट को मूल इमेज में कंपोजिट करें, प्रॉम्प्ट पर भरोसा न करें।
पैरामीटर गद्य नहीं हैं
गाइड एक पंक्ति में कहती है: API पैरामीटर प्रॉम्प्ट से अलग सेट करें। मॉडल को वाक्य में "इसे 4K बनाओ" कहना सुझाव है। size सेट करना गारंटी है।
| पैरामीटर | GPT Image 2.5 सेटिंग्स |
|---|---|
model | gpt-image-2.5-flare या gpt-image-2.5-sunburst |
quality | auto (डिफ़ॉल्ट), low, medium, high, xhigh, max |
size | auto या कस्टम रेजोल्यूशन — सामान्य आकार: 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 2048x2048, 3840x2160, 2160x3840 |
background | auto, opaque, या transparent |
कस्टम रेजोल्यूशन के लिए कड़े नियम हैं, और गाइड इन्हें सुझाव नहीं, बल्कि सीमाएँ बताती है:
- प्रत्येक किनारा 3,840 पिक्सल से अधिक नहीं होना चाहिए।
- दोनों किनारे 16 पिक्सल के गुणज होने चाहिए।
- लंबा-से-छोटा अनुपात 3:1 से अधिक नहीं होना चाहिए।
- कुल पिक्सल 655,360 और 8,294,400 के बीच होना चाहिए।
3,686,400 पिक्सल से ऊपर — यानी 2560×1440 के बाद — एक्सपेरिमेंटल माना जाता है, तो शिप करने से पहले जांचें।
क्वालिटी सीढ़ी की अपनी तर्कशक्ति है, और यह "ऊपर जाना सुरक्षित है" नहीं है:
- जहाँ आउटपुट फेल हो, वहीं से शुरू करें। जब छोटा टेक्स्ट धुंधला हो या डायग्राम के लेबल टूटें, तब एक स्तर ऊपर जाएं।
- पास होने पर नीचे आएं। जब परिणाम आवश्यकताओं पर खरा उतरता है, तो कम सेटिंग पर टेस्ट करें कि क्या क्वालिटी बनी रहती है और लेटेंसी कम होती है।
xhighयाmaxकेवल तब उपयोग करें जब वे कोई अधूरी आवश्यकता पूरी करें और लेटेंसी बजट में रहें।
हर प्रॉम्प्ट के लिए ऊँची सेटिंग बेहतर इमेज की गारंटी नहीं देती।
ट्रांसपेरेंसी के लिए अलग चेतावनी है, और यही अधिकांश टीमें गलत करती हैं। दोनों करना जरूरी है: अलग विषय माँगें और background="transparent" सेट करें, PNG या WebP पर। ड्रा किया हुआ चेकरबोर्ड ट्रांसपेरेंसी नहीं है। फिर डिकोडेड फाइल के अल्फा चैनल की जांच करें — बाल, कांच, छाया और ऑब्जेक्ट किनारे वहीं टूटते हैं — और PNG पर output_compression न लगाएं।
GPT Image 2.5 के 8 प्रॉम्प्टिंग नियम
गाइड के "Prompting fundamentals" आठ क्रमांकित सिद्धांत हैं। मॉडल को दोष देने से पहले इन्हें चेकलिस्ट की तरह पढ़ें।
- परिणाम परिभाषित करें। विषय और उपयोग बताएं — उत्पाद फोटो, विज्ञापन, डायग्राम। संरचना, अनुपात और प्लेसमेंट सीमाएँ स्पष्ट करें। जब अनुरोध जटिल हो, तो प्रॉम्प्ट को लेबल किए गए सेक्शन में व्यवस्थित करें: सीन, विषय, विवरण, सीमाएँ।
- रखरखाव योग्य फॉर्मेट चुनें। छोटे प्रॉम्प्ट, वर्णनात्मक पैराग्राफ, JSON-जैसी संरचनाएँ, निर्देश और टैग सब एक ही इरादा व्यक्त करते हैं। जो पढ़ने और अपडेट करने में आसान हो, वही चुनें। कोई विशेष सिंटैक्स नहीं है।
- दृश्य विवरण बताएं। सामग्री, लाइटिंग, रंग और माध्यम बताएं। जब लक्ष्य "फोटोरियलिस्टिक" या "रियल फोटोग्राफ" हो, तो स्पष्ट रूप से माँगें। कैमरा स्पेसिफिकेशन दिखावट के लिए संकेत हैं, फिजिकल सिमुलेशन नहीं — तो वाइड, सिनेमैटिक, लो-लाइट, बारिश या नीयॉन सीन के लिए, स्केल, वातावरण और रंग स्पष्ट करें, मूड शब्दों पर निर्भर न रहें।
- लोगों और क्रियाओं को स्पष्ट करें। शरीर की फ्रेमिंग, सापेक्ष स्केल, नजर और ऑब्जेक्ट के साथ इंटरैक्शन बताएं। "पूरा शरीर दिखे, पैर शामिल हों" और "हाथ हैंडलबार को स्वाभाविक रूप से पकड़ें" "डायनामिक पोज़" से ज्यादा असरदार हैं।
- सटीक टेक्स्ट बताएं। आवश्यक शब्दों को उद्धरण में रखें, स्थिति और टाइपोग्राफी बताएं, और असामान्य शब्द या ब्रांड नाम अक्षर दर अक्षर लिखें। "कोई अतिरिक्त टेक्स्ट नहीं" जोड़ें, फिर आउटपुट में स्पेलिंग और पठनीयता जांचें — और जब टेक्स्ट छोटा, घना या कई फॉन्ट में हो, तो मीडियम या हाई क्वालिटी की तुलना करें।
- बदलाव और सीमाएँ अलग करें। एडिट के लिए, कहें "केवल X बदलें" और फिर बताएं क्या सुरक्षित रखना है: पहचान, ज्योमेट्री, लेआउट, लाइटिंग, लेबल। अपवर्जन भी बताएं — अनचाहा टेक्स्ट, लोगो, वॉटरमार्क। सटीक स्थानीय एडिट के लिए, सैचुरेशन, कंट्रास्ट, एरो, कैमरा एंगल और आसपास की वस्तुएँ भी पिन करें।
- रेफरेंस को भूमिका दें। हर इनपुट को नंबर और उद्देश्य से पहचानें: विषय, शैली, कपड़े, बैकग्राउंड। बताएं वे कैसे मिलें, और कौन सा तत्व कहाँ जाए।
- जानबूझकर दोहराएं। पिछला आउटपुट अगली इनपुट के रूप में दें, एक बदलाव माँगें, और सुरक्षित रखने वाले विवरण दोहराएं। "पहले जैसी शैली" संदर्भ ले सकती है, लेकिन अगर परिणाम भटके तो महत्वपूर्ण सीमाएँ फिर से लिखें — और अधिक निर्देश जोड़ने से पहले तुलना करें।
ध्यान दें क्या अनुपस्थित है: कोई "masterpiece" नहीं, क्वालिटी विशेषणों का ढेर नहीं, कोई जादुई टोकन नहीं। गाइड प्रॉम्प्टिंग को ब्रीफिंग मानती है।
12 तकनीकें, गाइड के अपने प्रॉम्प्ट के साथ
गाइड का हर उदाहरण एक तकनीक दिखाता है। नीचे तकनीक, एक पंक्ति में नियम, और आधिकारिक प्रॉम्प्ट का संक्षिप्त संस्करण है।
1. शैली और प्रकाश नियंत्रित करें
फोटो को विषय, फ्रेमिंग, लाइट और टेक्सचर से बताएं — फिर वह रीटचिंग हटाएं जो मॉडल जोड़ता।
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.
Weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture. A few faded traditional tattoos.
Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, 50mm lens.
Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.
Honest and unposed. No glamorization, no heavy retouching.
2. किसी प्रक्रिया को दृश्य रूप में समझाएँ
प्रक्रिया, दर्शक और वह जानकारी बताएं जो इमेज में आनी चाहिए। डायग्राम के लिए, लेबल और तथ्यात्मक संबंध जांचें, केवल दिखावट नहीं।
Create a detailed infographic of the functioning and flow of an automatic coffee machine.
From bean basket to grinding, scale, water tank, boiler, and so on.
I want to understand the flow technically and visually.
3. सटीक टेक्स्ट रेंडर करें
कॉपी को उद्धृत करें, बताएं कितनी बार दिखे, और असंबंधित निर्देश न जोड़ें।
Ad / fashion shot for a young streetwear brand called Thread.
A group of friends hanging out, tagline "Yours to Create."
Polished campaign image: stylish, contemporary, energetic, tasteful.
Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the layout.
No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
4. पुन: उपयोग योग्य लोगो डिज़ाइन करें
ब्रांड और वे आकार बताएं जो मार्क को परिभाषित करें, रचना हर आकार में पठनीय रहे, और ट्रांसपेरेंसी प्रॉम्प्ट व API दोनों में माँगें। वेरिएशन तुलना के लिए n का उपयोग करें।
Original, non-infringing logo for a local bakery called Field & Flour.
Warm, simple, timeless. Clean vector-like shapes, strong silhouette, balanced negative space.
Simpler rather than detailed, so it reads at small and large sizes.
Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential.
Fully transparent background. One centered logo, generous padding, clean alpha edges,
no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
5. ऐतिहासिक और वास्तविक संदर्भ का उपयोग करें
स्थान और तारीख बताएं। मॉडल संदर्भ अनुमान लगाता है — लेकिन कपड़े, मंचन और परिवेश की सटीकता जांचें।
Create a realistic outdoor crowd scene in Bethel, New York on August 16, 1969.
Photorealistic, period-accurate clothing, staging, and environment.
6. कहानी को कॉमिक स्ट्रिप में बदलें
कथा को स्पष्ट दृश्य बीट्स के क्रम में परिभाषित करें, हर पैनल के लिए एक, और विवरण ठोस व क्रियाशील रखें।
Create a short vertical comic-style reel with 4 panels.
Panel 1: The owner leaves through the front door; the pet is framed in the window behind them.
Panel 2: The door clicks shut; the pet slowly turns toward the empty house.
Panel 3: The pet sprawls across the couch like it owns the place, sunlight across the room.
Panel 4: The door opens; the pet is seated perfectly by the entrance.
7. इंटरफ़ेस प्रीव्यू बनाएं
उत्पाद को ऐसे बताएं जैसे वह पहले से मौजूद हो। लेआउट, पदानुक्रम, स्पेसिंग, असली इंटरफ़ेस एलिमेंट — और कॉन्सेप्ट-आर्ट भाषा से बचें ताकि परिणाम स्केच नहीं, शिप्ड लगे।
Realistic mobile app UI mockup for a local farmers market.
Today's market header, a short list of vendors with small photos and categories,
a small "Today's specials" section, location and hours.
Practical and easy to use. White background, subtle natural accent colors, clear typography,
minimal decoration. Place the mockup in an iPhone frame.
8. वैज्ञानिक और शैक्षिक दृश्य बनाएं
इसे इंस्ट्रक्शनल डिज़ाइन ब्रीफ की तरह लिखें: दर्शक, पाठ उद्देश्य, फॉर्मेट, आवश्यक लेबल, वैज्ञानिक सीमाएँ।
Biology diagram titled "Cellular Respiration at a Glance" for high school students.
Show glucose turning into energy inside a cell: glycolysis, the Krebs cycle, the electron
transport chain. Arrows connect the steps; label glucose, pyruvate, ATP, NADH, FADH2, CO2, O2, H2O.
Clean classroom handout: white background, simple icons, clear labels, readable text.
Avoid tiny text and extra decoration.
9. स्लाइड, डायग्राम और चार्ट बनाएं
आर्टिफैक्ट स्पेसिफिकेशन लिखें, चित्रण अनुरोध नहीं: सटीक डिलीवरबल का नाम, कैनवास और पदानुक्रम परिभाषित करें, और असली टेक्स्ट या डेटा दें।
One pitch-deck slide titled "Market Opportunity," like a real Series A slide.
White background, Inter-style sans-serif, crisp minimal layout.
TAM/SAM/SOM concentric circles in muted blues and grays: TAM $42B, SAM $8.7B, SOM $340M.
Bar chart below showing market growth 2021–2026 with a subtle upward trend.
Footnotes: "AGI Research, 2024" and "Internal analysis."
10. रेफरेंस को भूमिका दें और मिलाएं
हर इनपुट को उद्देश्य से नंबर दें, फिर बताएं क्या कहाँ जाए और क्या न बदले।
Place the dog from the second image into the setting of image 1, right next to the woman.
Use the same lighting, composition, and background. Do not change anything else.
11. सर्जिकल सटीकता से एडिट करें
वस्तु का नाम, बदलाव का नाम, और आसपास की सुरक्षा ताकि एडिट स्थानीय रहे।
Remove the flower from the man's hand. Do not change anything else.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood.
Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects.
यही पैटर्न स्टाइल ट्रांसफर (रेफरेंस को भूमिका दें: पैलेट, टेक्सचर, माध्यम) और कटआउट (विषय अलग करें, ज्योमेट्री और लेबल पठनीयता सुरक्षित रखें, कोई बैकड्रॉप न जोड़ें, साफ अल्फा रखें) पर लागू होता है।
12. कई चरणों में सुधार करें
एक आउटपुट से शुरू करें, जांचें, फिर अगली इनपुट के रूप में उपयोग करें — एक संकीर्ण बदलाव हर बार।
Create a realistic billboard mockup of the shampoo on a highway scene during sunset.
Billboard text (EXACT): "Fresh and clean"
Bold sans-serif, high contrast, centered, clean kerning. Text appears once and is legible.
No watermarks, no logos.
फिर: Make it look like a winter evening with snowfall. यही पूरा दूसरा चरण है — एक शर्त बदली, बाकी सब वैसा ही।
कई इमेज में पात्रों के लिए, गाइड का तरीका है पुन: उपयोग योग्य कैरेक्टर रेफरेंस और हर नए सीन में बार-बार परिभाषित विवरण। वातावरण बदलता है; पात्र का विवरण नहीं।
गाइड आपके लिए क्या छोड़ती है
तीन चीजें कभी स्वचालित नहीं होतीं, और गाइड यह स्पष्ट कहती है।
सत्यापन। आउटपुट को आवश्यकताओं से मिलाएं: आवश्यक टेक्स्ट सटीक और पठनीय है? डायग्राम लेबल और संबंध सही हैं? पहचान, उत्पाद आकार और लेबल सुरक्षित रहे? एडिट ने केवल वही बदला जो माँगा था? ट्रांसपेरेंसी चाहिए थी, तो फाइल में सच में अल्फा चैनल है या पेंटेड बैकग्राउंड?
क्वालिटी बनाम लागत का निर्णय। जब भी प्रॉम्प्ट या मॉडल बदलें, प्रतिनिधि इनपुट पर क्वालिटी, लेटेंसी और लागत की तुलना करें। गाइड वर्तमान मूल्य की ओर इशारा करती है, छूट का वादा नहीं करती।
ब्रीफ स्वयं। कोई फॉर्मेट निर्धारित नहीं है। सीन / विषय / विवरण / सीमाएँ इसलिए सुझाया गया है क्योंकि यह एडिट में सबसे अच्छा रहता है, लेकिन नियम इससे भी सरल है: वह संरचना चुनें जिसे आप पढ़ और अपडेट कर सकें।
ये तकनीकें बिना API कुंजी के चलाएँ
ऊपर सब कुछ कच्चे API पर काम करता है — और इसके लिए आपको size, quality, और background मैन्युअली सेट करने की जरूरत नहीं है।
Felo का GPT-Image 2.5 वर्कस्पेस वही मॉडल फैमिली ब्राउज़र में चलाता है:
- शुरू करने के लिए मुफ़्त, कोई API कुंजी नहीं, कोई सेटअप नहीं। इस गाइड से कोई भी प्रॉम्प्ट पेस्ट करें और जनरेट करें।
- फॉर्मेट और रेजोल्यूशन प्रीसेट पैरामीटर स्ट्रिंग्स की जगह — स्क्वायर, लैंडस्केप, पोर्ट्रेट, नेटिव 4K तक।
- दोनों मॉडल एक जगह। जब ज़रूरत हो, GPT-Image 2.5 और अन्य टॉप इमेज मॉडल के बीच स्विच करें।
- कोई वॉटरमार्क नहीं, पूरी व्यावसायिक अधिकार, मुफ़्त प्लान पर भी।
अगर आप इन्हीं नियमों पर बने और प्रॉम्प्ट चाहते हैं, हमने 12 कॉपी-पेस्ट GPT Image 2.5 प्रॉम्प्ट अपने प्रैक्टिकल गाइड में इकट्ठा किए हैं।
FAQ
GPT Image 2.5 Flare और Sunburst में क्या अंतर है? Flare छोटा, स्पीड-ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल है जिसकी क्वालिटी GPT Image 2 जैसी है। Sunburst बेस, क्वालिटी-ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल है जिसकी इमेज क्वालिटी GPT Image 2 से बेहतर है। अगर स्पीड जरूरी है और क्वालिटी मानक पहले से पूरी है तो Flare से शुरू करें; जटिल, उच्च-डिटेल या क्लाइंट-फेसिंग काम के लिए Sunburst से शुरू करें।
क्या OpenAI कोई विशिष्ट प्रॉम्प्ट फॉर्मेट सुझाता है? नहीं। गाइड कहती है छोटे प्रॉम्प्ट, पैराग्राफ, JSON-जैसी संरचनाएँ, निर्देश और टैग सब काम करते हैं — जो पढ़ने और अपडेट करने में आसान हो, वही चुनें। जटिल अनुरोध के लिए लेबल सेक्शन सुझाए: सीन, विषय, विवरण, सीमाएँ।
प्रॉम्प्ट में साइज, क्वालिटी और बैकग्राउंड क्यों न डालें?
क्योंकि ये API पैरामीटर हैं जिनकी गारंटी है, जबकि गद्य सुझाव है। "इसे 4K बनाओ" अनुरोध है; size डिलीवर करता है। फॉर्मेट निर्णय पैरामीटर में रखने से प्रॉम्प्ट आउटपुट साइज बदलने पर भी पुन: उपयोग योग्य रहता है।
एडिट को बाकी सब बदलने से कैसे रोकें? कहें "केवल X बदलें," क्या सुरक्षित रखना है (पहचान, ज्योमेट्री, लेआउट, लाइटिंग, लेबल) सूचीबद्ध करें, और अपवर्जन जैसे अतिरिक्त टेक्स्ट, लोगो, वॉटरमार्क बताएं। अगर कोई क्षेत्र पिक्सेल-इंडेंटिकल रहना चाहिए, तो स्वीकृत एडिट को मूल में कंपोजिट करें, प्रॉम्प्टिंग पर निर्भर न रहें।
इमेज में पठनीय टेक्स्ट कैसे पाएं? सटीक कॉपी उद्धृत करें, बताएं कहाँ और कितनी बार दिखे, टाइपोग्राफी बताएं, और "कोई अतिरिक्त टेक्स्ट नहीं" जोड़ें। फिर आउटपुट में हर शब्द पढ़ें और जब टेक्स्ट छोटा या घना हो तो मीडियम या हाई क्वालिटी सेटिंग का उपयोग करें।
क्या इन तकनीकों के लिए OpenAI API चाहिए? नहीं। तकनीकें इस बारे में हैं कि आप ब्रीफ कैसे लिखते हैं, न कि कौन सा एंडपॉइंट कॉल करते हैं। Felo का GPT-Image 2.5 वर्कस्पेस ब्राउज़र में मॉडल मुफ़्त चलाता है, बिना API कुंजी के।
मैन्युअल ही मुख्य बात है
मॉडल जो मैन्युअल के साथ आता है, वह कुछ बताता है: परिणाम अब आपके ब्रीफ पर निर्भर है, सही मंत्र खोजने पर नहीं।
काम के लिए मॉडल चुनें। सेटिंग्स पैरामीटर में रखें। सीन, विषय, विवरण और सीमाएँ लिखें। एक बार में एक चीज़ बदलें, और जो वापस आए, उसे जांचें।
यही पूरी गाइड है — और यही कारण है कि आउटपुट अब लॉटरी नहीं रहता।
GPT-Image 2.5 को Felo पर आज़माएँ — मुफ़्त →
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