Hướng dẫn nhắc lệnh GPT Image 2.5 của OpenAI, Giải mã

OpenAI âm thầm công bố hướng dẫn nhắc lệnh đầy đủ cho GPT Image 2.5. Đây là nội dung thực tế: lựa chọn mô hình, kỷ luật tham số, 8 quy tắc, 12 kỹ thuật.

Phần lớn lời khuyên về nhắc lệnh chỉ là truyền miệng. Ai đó tìm ra một cụm từ hiệu quả một lần, đăng lên, và giờ đây "cinematic lighting, 8k, masterpiece" được xem như kỹ thuật.

Hướng dẫn nhắc lệnh chính thức của GPT Image 2.5 từ OpenAI không như vậy. Tài liệu này giống bảng thông số: chọn đúng mô hình, giữ các thiết lập ngoài câu lệnh, mô tả hình ảnh như một nhà thiết kế, thay đổi từng yếu tố một. Không có từ khóa thần kỳ — và đó là điều hữu ích nhất.

Đây là toàn bộ hướng dẫn, giải mã: kiến trúc hai mô hình, lộ trình chuyển đổi sáu bước, quy tắc tham số mà nhiều người vi phạm, cùng 8 quy tắc và 12 kỹ thuật mà hướng dẫn minh họa bằng kết quả song song từ cả hai mô hình.

OpenAI thực sự đã công bố gì

Hướng dẫn nằm trong tài liệu API dưới tên Image prompting, và đây là lần đầu tiên dòng sản phẩm hình ảnh có sách hướng dẫn cách giao tiếp.

Tài liệu trả lời bốn câu hỏi theo thứ tự:

1. Nên dùng mô hình nào?
2. Làm thế nào để chuyển đổi quy trình hiện tại mà không giảm chất lượng?
3. Thiết lập nào thuộc về API thay vì câu lệnh?
4. Một câu lệnh chuẩn gồm những gì?

Phần còn lại là ví dụ — hơn hai mươi ví dụ, mỗi ví dụ đều được tạo bằng cả GPT Image 2.5 Flare và GPT Image 2.5 Sunburst để bạn so sánh hai mô hình trên cùng đầu vào.

Câu dẫn xuyên suốt tài liệu:

Bắt đầu với hình ảnh bạn cần, sau đó mô tả chủ thể, bố cục, phong cách và các ràng buộc. Khi chỉnh sửa, xác định điều cần thay đổi và điều phải giữ nguyên. Tinh chỉnh từng yếu tố một và kiểm tra kết quả.

Đó là hướng dẫn trong ba câu. Phần còn lại là chi tiết — và chi tiết quyết định chất lượng đầu ra.

Flare vs Sunburst: quyết định kiến trúc đặt lên hàng đầu

GPT Image 2.5 không phải một mô hình. Có hai mô hình, và hướng dẫn xem lựa chọn này là quyết định quy trình, không phải sở thích.

Mô hình	Đặc điểm	Mục đích sử dụng
gpt-image-2.5-flare	Mô hình nhỏ, tối ưu cho tốc độ	Chất lượng hình ảnh tương đương GPT Image 2, độ trễ thấp hơn
gpt-image-2.5-sunburst	Mô hình cơ sở, tối ưu cho chất lượng	Chất lượng hình ảnh cao hơn GPT Image 2, tốc độ chậm hơn

Bảng quyết định của hướng dẫn rất thẳng thắn. Nếu quy trình GPT Image 2 hiện tại đã đạt chất lượng mong muốn, hãy thử Flare để xem có giữ được chất lượng mà giảm độ trễ không. Nếu trường hợp phức tạp mà GPT Image 2 chưa đáp ứng, hãy bắt đầu với Sunburst và xác định xem nó có đạt yêu cầu không.

Sau đó là điểm quan trọng: nếu Sunburst đạt yêu cầu, hãy thử Flare với cùng câu lệnh, cùng tham chiếu, cùng kích thước. Chỉ chuyển sang Flare nếu chất lượng giữ nguyên và tốc độ cải thiện. Nếu không, tiếp tục dùng Sunburst.

Hai quy tắc trong phần này dễ bỏ qua nhưng tốn kém nếu vi phạm:

• Cùng nhãn chất lượng không đồng nghĩa cùng chất lượng hình ảnh giữa các mô hình. quality="high" trên Flare và quality="high" trên Sunburst không tạo ra cùng một bức ảnh.
• Cải thiện tốc độ phụ thuộc vào từng loại công việc. Hướng dẫn cảnh báo rõ: một tác vụ tăng tốc không có nghĩa tác vụ khác cũng vậy, vì câu lệnh, tham chiếu, kích thước đầu ra và thiết lập chất lượng đều ảnh hưởng.

Cả hai mô hình đều tạo ảnh, chỉnh sửa và hỗ trợ nền trong suốt, nên lựa chọn thực sự là chất lượng hay tốc độ — không phải tính năng.

Lộ trình chuyển đổi sáu bước

Đây là phần ít hấp dẫn nhất nhưng thực tế nhất. Viết cho đội ngũ thay thế GPT Image 2 trong sản xuất, nhưng cá nhân thử mô hình mới cũng áp dụng được.

1. Lưu chuẩn cơ sở. Thu thập câu lệnh và ảnh tham chiếu đại diện — gồm cả trường hợp khó: chỉnh sửa phức tạp, văn bản chính xác, khuôn mặt, hình học sản phẩm, tài sản trong suốt. Ghi lại mô hình, thiết lập và kết quả.
2. Chọn ứng viên đầu tiên. Quy trình GPT Image 2 đã xác thực: bắt đầu với Flare. Trường hợp phức tạp chưa đạt yêu cầu: bắt đầu với Sunburst. Giữ nguyên câu lệnh, tham chiếu, kích thước và định dạng cho lần so sánh đầu.
3. Kiểm tra kết quả đầy đủ. So sánh khả năng làm theo hướng dẫn, giữ nguyên danh tính và sản phẩm, độ chính xác văn bản, thay đổi ngoài ý muốn và độ trong suốt. Lặp lại yêu cầu để đo độ nhất quán, với quy trình chỉnh sửa hãy kiểm tra toàn bộ chuỗi chỉnh sửa — không chỉ từng bước.
4. Kiểm tra tốc độ sau khi đạt chất lượng. Khi đó mới so sánh Flare với cùng yêu cầu.
5. Tinh chỉnh từng thiết lập một. So sánh các mức chất lượng trước khi viết lại câu lệnh. Đo cả phản hồi điển hình và phản hồi chậm, lỗi, thử lại, chi phí trên mỗi ảnh chấp nhận. Hướng dẫn nhắc nhở: xác nhận giá hiện tại thay vì giả định mô hình nhanh hơn sẽ rẻ hơn.
6. Triển khai theo quy trình. Chuyển một phần nhỏ lưu lượng, theo dõi các chỉ số, mở rộng dần, và giữ mô hình cũ để có thể quay lại.

Tài liệu cũng thừa nhận thực tế nên có trong mọi checklist sản xuất: chỉnh sửa lặp lại vẫn có thể thay đổi chi tiết bạn muốn giữ. Hãy nhắc lại các ràng buộc, kiểm tra từng kết quả — và nếu vùng cần giữ nguyên từng pixel, hãy ghép chỉnh sửa đã duyệt vào ảnh gốc thay vì chỉ dựa vào câu lệnh.

Tham số không phải văn bản

Hướng dẫn nêu rõ: thiết lập tham số API riêng biệt với câu lệnh. Nói với mô hình "make it 4K" trong câu chỉ là gợi ý. Thiết lập size là đảm bảo.

Tham số	Thiết lập GPT Image 2.5
model	gpt-image-2.5-flare hoặc gpt-image-2.5-sunburst
quality	auto (mặc định), low, medium, high, xhigh, max
size	auto hoặc độ phân giải tùy chọn — các kích thước phổ biến gồm 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 2048x2048, 3840x2160, 2160x3840
background	auto, opaque, hoặc transparent

Độ phân giải tùy chọn tuân theo quy tắc cứng, và hướng dẫn liệt kê như ràng buộc:

• Mỗi cạnh không vượt quá 3.840 pixel.
• Cả hai cạnh là bội số của 16 pixel.
• Tỷ lệ dài-ngắn không vượt quá 3:1.
• Tổng số pixel nằm giữa 655.360 và 8.294.400.

Bất cứ kích thước nào trên 3.686.400 pixel — vượt 2560×1440 — đều được đánh dấu thử nghiệm, nên kiểm tra kỹ trước khi sử dụng.

Thang chất lượng có logic riêng, không phải "cao hơn là an toàn":

• Bắt đầu nơi đầu ra chưa đạt. Nâng cấp khi văn bản nhỏ bị nhòe hoặc nhãn trong sơ đồ bị mất.
• Giảm xuống khi đã đạt. Khi kết quả đáp ứng yêu cầu, thử thiết lập thấp hơn để xem có giữ được chất lượng mà giảm độ trễ không.
• Chỉ dùng xhigh hoặc max khi cần đáp ứng yêu cầu chưa đạt trong giới hạn tốc độ cho phép.

Thiết lập cao hơn không đảm bảo ảnh đẹp hơn cho mọi câu lệnh.

Độ trong suốt có cảnh báo riêng, và đây là lỗi phổ biến nhất. Bạn phải làm cả hai: yêu cầu chủ thể riêng biệt và thiết lập background="transparent", trên PNG hoặc WebP. Bảng caro vẽ ra không phải là độ trong suốt. Sau đó kiểm tra kênh alpha của file đã giải mã — tóc, kính, bóng, và viền vật thể là nơi dễ lỗi — và không dùng output_compression cho PNG.

8 quy tắc nhắc lệnh GPT Image 2.5

Phần "Prompting fundamentals" của hướng dẫn gồm tám nguyên tắc đánh số. Đọc như checklist trước khi đổ lỗi cho mô hình.

1. Xác định kết quả. Đặt tên chủ thể và mục đích sử dụng — ảnh sản phẩm, quảng cáo, sơ đồ. Chỉ rõ bố cục, tỷ lệ, và ràng buộc vị trí. Khi yêu cầu phức tạp, hãy chia câu lệnh thành các phần có nhãn: cảnh, chủ thể, chi tiết, ràng buộc.
2. Chọn định dạng dễ duy trì. Câu lệnh ngắn, đoạn mô tả, cấu trúc giống JSON, hướng dẫn, và thẻ đều thể hiện cùng ý định. Chọn định dạng dễ đọc và cập nhật nhất. Không có cú pháp đặc biệt để mở khóa.
3. Mô tả chi tiết nhìn thấy. Đặt tên vật liệu, ánh sáng, màu sắc, và chất liệu. Yêu cầu "photorealistic" hoặc "real photograph" rõ ràng khi đó là mục tiêu. Thông số máy ảnh là gợi ý về hình thức, không phải mô phỏng vật lý — nên với cảnh rộng, điện ảnh, thiếu sáng, mưa, hoặc neon, hãy chỉ rõ kích thước, không khí, và màu sắc thay vì dùng từ cảm xúc.
4. Chỉ rõ người và hành động. Mô tả khung hình cơ thể, tỷ lệ tương đối, ánh nhìn, và tương tác với vật thể. "Full body visible, feet included" và "hands naturally gripping the handlebars" cụ thể hơn "dynamic pose."
5. Chỉ rõ văn bản chính xác. Đặt nội dung yêu cầu trong dấu ngoặc kép, mô tả vị trí và kiểu chữ, và đánh vần từ lạ hoặc tên thương hiệu từng chữ khi cần. Thêm "no extra text," sau đó kiểm tra chính tả và độ rõ trong đầu ra — và so sánh chất lượng trung bình hoặc cao khi kiểu chữ nhỏ, dày, hoặc nhiều font.
6. Tách thay đổi khỏi ràng buộc. Khi chỉnh sửa, nói "change only X" rồi liệt kê điều phải giữ: danh tính, hình học, bố cục, ánh sáng, nhãn. Đặt tên loại trừ — văn bản thừa, logo, watermark. Với chỉnh sửa cục bộ, hãy cố định độ bão hòa, độ tương phản, mũi tên, góc máy, và vật thể xung quanh.
7. Gán vai trò cho tham chiếu. Xác định từng đầu vào bằng số và mục đích: chủ thể, phong cách, trang phục, nền. Giải thích cách kết hợp, và yếu tố nào di chuyển vị trí.
8. Lặp lại có chủ đích. Đưa đầu ra trước đó làm đầu vào tiếp theo, yêu cầu một thay đổi, và lặp lại chi tiết cần giữ. "Same style as before" mang theo ngữ cảnh, nhưng hãy nhắc lại ràng buộc quan trọng nếu kết quả bị lệch — và so sánh trước khi thêm hướng dẫn.

Chú ý điều không xuất hiện: không "masterpiece," không hàng loạt tính từ chất lượng, không token thần kỳ. Hướng dẫn xem nhắc lệnh như bản tóm tắt.

12 kỹ thuật, với câu lệnh mẫu từ hướng dẫn

Mỗi ví dụ trong hướng dẫn minh họa một kỹ thuật. Dưới đây là kỹ thuật, quy tắc ngắn gọn, và phiên bản rút gọn của câu lệnh chính thức.

1. Kiểm soát phong cách và ánh sáng

Mô tả ảnh qua chủ thể, khung hình, ánh sáng, và chất liệu — sau đó loại bỏ chỉnh sửa mà mô hình thường thêm.

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. Giải thích quy trình bằng hình ảnh

Đặt tên quy trình, đối tượng, và thông tin hình ảnh cần truyền tải. Với sơ đồ, kiểm tra nhãn và mối quan hệ thực tế, không chỉ hình thức.

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. Hiển thị văn bản chính xác

Trích dẫn nội dung, nói số lần xuất hiện, và ngừng thêm hướng dẫn không liên quan.

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. Thiết kế logo dùng lại

Mô tả thương hiệu và hình dạng nên tạo dấu hiệu, giữ bố cục rõ ở mọi kích thước, và yêu cầu độ trong suốt cả trong câu lệnh và API. Dùng n để so sánh biến thể.

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. Dùng bối cảnh lịch sử và thực tế

Đặt tên địa điểm và ngày tháng. Mô hình suy ra bối cảnh — nhưng bạn vẫn kiểm tra trang phục, dàn dựng, và môi trường cho chính xác.

Create a realistic outdoor crowd scene in Bethel, New York on August 16, 1969.
Photorealistic, period-accurate clothing, staging, and environment.

6. Chuyển câu chuyện thành truyện tranh

Định nghĩa câu chuyện thành chuỗi nhịp hình ảnh rõ ràng, mỗi nhịp một khung, và giữ mô tả cụ thể, tập trung vào hành động.

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. Tạo bản xem trước giao diện

Mô tả sản phẩm như đã tồn tại. Bố cục, thứ tự, khoảng cách, thành phần giao diện thực — và tránh ngôn ngữ concept-art để kết quả giống sản phẩm đã phát hành.

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. Tạo hình ảnh khoa học và giáo dục

Viết như bản tóm tắt thiết kế giảng dạy: đối tượng, mục tiêu bài học, định dạng, nhãn bắt buộc, ràng buộc khoa học.

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. Xây dựng slide, sơ đồ, và biểu đồ

Viết đặc tả sản phẩm, không phải yêu cầu minh họa: đặt tên sản phẩm, xác định canvas và thứ tự, cung cấp văn bản hoặc dữ liệu thực.

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. Gán vai trò và kết hợp tham chiếu

Đánh số từng đầu vào theo mục đích, sau đó nói yếu tố nào di chuyển và yếu tố nào phải giữ nguyên.

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. Chỉnh sửa chính xác

Đặt tên vật thể, đặt tên thay đổi, và bảo vệ vùng xung quanh để chỉnh sửa chỉ ảnh hưởng cục bộ.

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.

Cùng mẫu này áp dụng cho chuyển phong cách (gán vai trò cho tham chiếu: bảng màu, chất liệu, chất liệu vẽ) và tách chủ thể (cô lập chủ thể, giữ hình học và nhãn rõ, không thêm nền, giữ viền alpha sạch).

12. Tinh chỉnh qua nhiều lượt

Bắt đầu với một đầu ra, kiểm tra, rồi dùng làm đầu vào tiếp theo — mỗi lần chỉ thay đổi một điều.

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.

Sau đó: Make it look like a winter evening with snowfall. Đó là toàn bộ lượt thứ hai — chỉ thay đổi một điều kiện, mọi thứ khác giữ nguyên.

Với nhân vật qua nhiều ảnh, hướng dẫn đề xuất dùng tham chiếu nhân vật có thể tái sử dụng cùng chi tiết định nghĩa lặp lại ở mỗi cảnh mới. Môi trường thay đổi; mô tả nhân vật giữ nguyên.

Điều hướng dẫn để bạn tự quyết

Ba điều không tự động hóa, và hướng dẫn nói rõ.

Kiểm tra. Đối chiếu đầu ra với yêu cầu: văn bản có chính xác và rõ không? Nhãn sơ đồ và mối quan hệ đúng không? Danh tính, hình dạng sản phẩm, và nhãn còn nguyên không? Chỉnh sửa chỉ thay đổi đúng phần yêu cầu? Nếu cần độ trong suốt, file có kênh alpha thật không, hay chỉ nền vẽ?

Đánh giá chất lượng so với chi phí. So sánh chất lượng, tốc độ, và chi phí trên đầu vào đại diện mỗi khi thay đổi câu lệnh hoặc mô hình. Hướng dẫn chỉ vào giá hiện tại, không hứa giảm giá.

Bản tóm tắt. Không quy định định dạng. Scene / subject / details / constraints được khuyến nghị vì dễ chỉnh sửa, nhưng quy tắc đơn giản hơn: chọn cấu trúc bạn đọc và cập nhật được.

Thực hành các kỹ thuật này mà không cần API key

Mọi kỹ thuật trên đều dùng được với API gốc — và không cần tự quản lý size, quality, và background.

Workspace GPT-Image 2.5 của Felo chạy cùng dòng mô hình ngay trên trình duyệt:

• Miễn phí khởi đầu, không cần API key, không cài đặt. Dán bất kỳ câu lệnh nào từ hướng dẫn này và tạo ảnh.
• Preset định dạng và độ phân giải thay cho chuỗi tham số — vuông, ngang, dọc, lên đến 4K gốc.
• Hai mô hình cùng một nơi. Chuyển giữa GPT-Image 2.5 và các mô hình ảnh hàng đầu khác khi cần điểm mạnh khác.
• Không watermark, quyền thương mại đầy đủ, kể cả trên gói miễn phí.

Nếu muốn thêm câu lệnh mẫu theo cùng quy tắc, chúng tôi đã tổng hợp 12 câu lệnh GPT Image 2.5 copy-paste trong hướng dẫn thực tế.

FAQ

Sự khác biệt giữa GPT Image 2.5 Flare và Sunburst là gì? Flare là mô hình nhỏ, tối ưu tốc độ với chất lượng tương đương GPT Image 2. Sunburst là mô hình cơ sở, tối ưu chất lượng với hình ảnh đẹp hơn GPT Image 2. Bắt đầu với Flare nếu tốc độ quan trọng và chất lượng đã đạt; bắt đầu với Sunburst cho công việc phức tạp, chi tiết cao, hoặc phục vụ khách hàng.

OpenAI có khuyến nghị định dạng câu lệnh nào không? Không. Hướng dẫn nói câu lệnh ngắn, đoạn văn, cấu trúc giống JSON, hướng dẫn, và thẻ đều hiệu quả — chọn cái dễ đọc và cập nhật nhất. Với yêu cầu phức tạp, tài liệu đề xuất chia thành các phần có nhãn: scene, subject, details, constraints.

Tại sao nên để size, quality, và background ngoài câu lệnh? Vì chúng là tham số API có đảm bảo, còn văn bản chỉ là gợi ý. "Make it 4K" chỉ đề xuất; size đảm bảo. Giữ quyết định định dạng ở tham số giúp câu lệnh dùng lại được khi thay đổi kích thước đầu ra.

Làm sao để chỉnh sửa mà không thay đổi mọi thứ khác? Nói "change only X," liệt kê điều phải giữ (danh tính, hình học, bố cục, ánh sáng, nhãn), và đặt tên loại trừ như văn bản thừa, logo, watermark. Nếu vùng cần giữ nguyên từng pixel, hãy ghép chỉnh sửa đã duyệt vào ảnh gốc thay vì chỉ dựa vào câu lệnh.

Làm sao để có văn bản rõ trong ảnh? Trích dẫn chính xác nội dung, chỉ rõ vị trí và số lần xuất hiện, mô tả kiểu chữ, và thêm "no extra text." Sau đó đọc từng từ trong đầu ra và dùng chất lượng trung bình hoặc cao khi kiểu chữ nhỏ hoặc dày.

Có cần API OpenAI để dùng các kỹ thuật này không? Không. Kỹ thuật nằm ở cách viết bản tóm tắt, không phải endpoint gọi. Workspace GPT-Image 2.5 của Felo chạy mô hình miễn phí trên trình duyệt, không cần API key.

Sách hướng dẫn là tiêu đề

Một mô hình đi kèm sách hướng dẫn muốn nói điều gì: kết quả phụ thuộc vào bản tóm tắt của bạn, không phải tìm đúng câu thần chú.

Chọn mô hình phù hợp công việc. Đặt thiết lập ở tham số. Viết cảnh, chủ thể, chi tiết, và ràng buộc. Thay đổi từng yếu tố một, và kiểm tra kết quả.

Đó là toàn bộ hướng dẫn — và là lý do đầu ra không còn phụ thuộc may rủi.

Thử GPT-Image 2.5 trên Felo — miễn phí →

---

Bài viết này cũng có sẵn bằng English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.