سعر GPT Image 2.5 للصورة: كيف تحسب التكلفة الفعلية

سعر GPT Image 2.5 للصورة ليس رسمًا ثابتًا: يتقاضى كل من Sunburst وFlare مبلغ $8 لكل مليون توكن لإدخال الصور، و$2 للإدخال المخزّن مؤقتًا، و$30 لإخراج الصور، و$5 لإدخال النص، و$1.25 لإدخال النص المخزّن مؤقتًا. أما التكلفة الفعلية التي يمكن الاستناد إليها، فتُحسب من استخدام كل استجابة، مع إضافة كل تعديل وصورة جزئية ومحاولة إعادة مدفوعة، لا من جدول أسعار قديم لـ GPT Image 2.

سعر GPT Image 2.5 للصورة: معادلة الحساب

السعر الذي يفيدك فعليًا هو إجمالي استخدام التوكنات المدفوع مقسومًا على عدد الصور المقبولة. يتشارك OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst وFlare الأسعار المعلنة نفسها، لذلك لا يكون أحدهما أرخص تلقائيًا لكل صورة. ما يحسم الفاتورة النهائية هو استهلاك التوكنات والإعدادات وعدد المحاولات.

جرى التحقق من هذه الأسعار بالرجوع إلى صفحة تسعير API المباشرة لدى OpenAI وصفحتي النموذجين المباشرتين في 9 سبتمبر 2026.

لا توجد رسوم منفصلة على إخراج النص، لأن هذين النموذجين يُخرجان صورًا. ولحساب طلب مباشر عبر Image API، استخدم المعادلة التالية:

تكلفة الطلب = إدخال النص العادي + إدخال النص المخزّن مؤقتًا + إدخال الصور العادي + إدخال الصور المخزّن مؤقتًا + إخراج الصور.

اضرب عدد التوكنات في كل فئة في سعرها المقابل لكل مليون. طلب تحويل النص إلى صورة من الصفر لا يتضمن عادةً بندًا لإدخال الصور، بينما يتضمنه طلب التعديل لأن الصورة المرجعية يجب أن تُعالج. وإذا تولت Responses API تنسيق استدعاء توليد الصور، فأضف أيضًا استخدام توكنات النموذج الرئيسي. يوضح دليل توليد الصور لدى OpenAI صراحةً أن طلبات Responses تتحمل هذا الاستخدام الإضافي.

الحقل usage في الاستجابة هو مرجعك النهائي. لا تعتبر توجيهًا أو صورة مرجعية مكررة مخزّنة مؤقتًا ما لم تُظهر بيانات الاستخدام ذلك. ولا تقسّم الإنفاق على عدد الطلبات إذا كان الفريق يرفض نصف المخرجات؛ فسير العمل الإبداعي يدفع مقابل أصول مقبولة، لا مقابل استدعاءات API.

أمثلة لحساب تكلفة الصورة بافتراضات واضحة

لا يفيد المثال التقديري إلا إذا ظلت افتراضاته ظاهرة. لا تمثل أعداد التوكنات التالية استهلاكًا نموذجيًا لـ Sunburst أو Flare؛ استبدلها بالقيم الواردة في استجاباتك الفعلية.

توليد جديد. افترض أن طلبًا واحدًا يستخدم 200 توكن نصي غير مخزّن مؤقتًا و2,000 توكن لإخراج الصور، من دون إدخال صورة. تكلفة النص هي 200 × $5 / 1,000,000 = $0.001، وتكلفة الإخراج هي 2,000 × $30 / 1,000,000 = $0.060. بذلك تبلغ تكلفة الطلب التقديرية $0.061.

تعديل صورة مرجعية. افترض استخدام 250 توكنًا نصيًا غير مخزّن مؤقتًا، و6,000 توكن غير مخزّن لإدخال الصورة، و2,000 توكن للإخراج. تبلغ تكلفة المكونات الثلاثة $0.00125 و$0.048 و$0.060. وتصل تكلفة التعديل التقديرية إلى $0.10925.

تعديل متكرر مع تخزين مؤقت مُثبت في الاستجابة. احتفظ بأعداد التوكنات نفسها، لكن افترض أن الاستجابة تسجل جميع مدخلات النص والصور على أنها مخزّنة مؤقتًا. عندها تنخفض كلفتا الإدخال إلى $0.0003125 و$0.012، فيما تظل تكلفة الإخراج $0.060. ويصبح إجمالي المحاولة المتكررة $0.0723125.

عند إنتاج ألف أصل مقبول، تقود هذه الافتراضات إلى ثلاث ميزانيات مختلفة تمامًا: $61 لعمليات توليد جديدة تنجح من المحاولة الأولى، أو $109.25 لتعديلات تنجح من المحاولة الأولى، أو $183 عندما يحتاج كل أصل مقبول إلى ثلاث محاولات مدفوعة بقيمة $0.061 لكل منها. لذلك فإن وحدة التنبؤ الصحيحة هي:

تكلفة الأصل المقبول = إجمالي تكلفة جميع المحاولات المدفوعة / عدد المخرجات التي تجتاز المراجعة.

يكشف المقام هنا السلوك المكلف الذي لا يظهر في جدول أسعار التوكنات: إعادة المحاولة بعد تعديل التوجيه، وحلقات التعديل، والنسخ المهجورة، والمعاينات المتدفقة. بل قد يكون نموذج أعلى تكلفةً في الاستدعاء الواحد أوفر إذا وصل إلى القبول بعد محاولات أقل.

1. 1

   ثبّت النموذج

   سجّل معرّف النموذج بدقة. استخدم gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 أو gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 عندما تحتاج إلى لقطة مستقرة، بدل أن تخلط مراجعات مستقبلية ضمن عينة تكلفة واحدة من دون تنبيه.

2. 2

   ثبّت إعدادات الإخراج

   اختر حجمًا وجودة محددين بدل auto أثناء القياس. يدعم النموذجان low وmedium وhigh وxhigh وmax، وقد يؤدي تغيير الإعداد إلى تغيير استهلاك التوكنات.

3. 3

   سجّل كل استجابة مدفوعة

   خزّن النموذج ونوع المهمة وإدخال النص وإدخال الصور والإدخال المخزّن مؤقتًا وإخراج الصور واستخدام الصور الجزئية وأي استخدام للنموذج الرئيسي تعيده Responses.

4. 4

   وثّق النتيجة الإبداعية

   صنّف كل نتيجة باعتبارها مقبولة أو معدّلة أو معاد تشغيلها أو مستبعدة. هكذا يتحول إنفاق البنية التحتية إلى مقياس فعلي لإنتاج التصميم.

5. 5

   قارن الأصول المقبولة

   اجمع كل الاستخدام المدفوع لكل نموذج واقسمه على عدد المخرجات المقبولة. اعتمد النموذج والإعدادات اللذين يحققان أقل تكلفة للأصل المعتمد مع اجتياز معيار الجودة المطلوب.

أسعار GPT Image 2.5 Sunburst

لا يفرض Sunburst تعرفة توكنات أعلى. فهو يستخدم أسعار Flare نفسها: $8 لإدخال الصور، و$2 لإدخال الصور المخزّن مؤقتًا، و$30 لإخراج الصور، و$5 لإدخال النص، و$1.25 لإدخال النص المخزّن مؤقتًا.

يكمن الفرق في المهمة التي صُمم من أجلها. تصف OpenAI نموذج Sunburst بأنه أقوى نماذجها لتوليد الصور وتعديلها، مع إعطاء الأولوية لدقة التعديل. وسرعته المدرجة متوسطة. كذلك تقدمه Vercel بوصفه الخيار الأبطأ الذي يمنح تحكمًا أدق في الأعمال الإبداعية التفصيلية.

لهذا يكون Sunburst خيارًا أوليًا منطقيًا عند تصحيح صورة منتج، أو الحفاظ على شخصية، أو تنفيذ تعديل حساس للتخطيط، حيث تكلف محاولة مرفوضة أخرى أكثر من الانتظار. لكنه ليس الخيار الاقتصادي تلقائيًا عند توليد الأفكار بكميات كبيرة. قاعدة التعادل بسيطة: اختر Sunburst عندما تكون متوسط تكلفة استدعائه مضروبًا في عدد المحاولات لكل أصل مقبول أقل من نتيجة Flare للموجز نفسه.

أسعار GPT Image 2.5 Flare

تكلفة Flare لكل توكن مساوية لتكلفة Sunburst، لذا تستند جدواه الاقتصادية إلى السرعة ومعدل تكرار المحاولات، لا إلى تعرفة مخفّضة. تصف OpenAI نموذج Flare بأنه أسرع نماذجها لتوليد الصور اليومية عالية الجودة، وتصنف سرعته بأنها فائقة.

يصلح Flare كنقطة بداية أقوى للوحات الإلهام، والاستكشاف السريع للتكوين، ونسخ الشبكات الاجتماعية، وغيرها من الأعمال التي يتوقع فيها المصمم مقارنة اتجاهات متعددة. كما يقبل مدخلات الصور وينفذ التعديلات. لكن صفحة التسعير لا تعد باستهلاك توكنات أقل أو محاولات أقل لموجزك تحديدًا.

استخدم Flare في مسار المسودات، ثم أبقه للإخراج النهائي فقط إذا دعمت سجلات الأصول المقبولة هذا الاختيار. نقل كل نتيجة نهائية تلقائيًا إلى Sunburst يهدر الوقت عندما يكون Flare قد اجتاز المراجعة بالفعل؛ والإبقاء على كل تعديل حساس للحفاظ على العناصر داخل Flare قد يهدر المال عندما تمحو المحاولات الإضافية ميزة السرعة.

تكلفة تعديل الصور في GPT Image 2.5

تكلفة التعديل لا تقتصر على المخرَج، لأن الصورة المصدر تصبح إدخالًا مدفوعًا. وهنا تحديدًا يتوقف السعر المعلن غالبًا عن مطابقة الفاتورة.

يجسّد مثال الإصدار لدى Vercel سير العمل بوضوح. ينشئ الطلب الأول زجاجة عطر على حجر فاتح في ضوء الصباح. ثم يمرر الطلب التالي الصورة إلى Sunburst، ويغيّر الغطاء إلى اللون الذهبي، ويطلب من النموذج الحفاظ على كل ما عدا ذلك. أصبح للاستدعاء الثاني الآن ثلاثة مسارات مدفوعة: نص التعليمات، والصورة المرجعية، ومخرَج الصورة الجديدة.

وفق افتراضات التعديل الصريحة أعلاه، تسهم الصورة المرجعية بمبلغ $0.048 من طلب تكلفته $0.10925. وإذا سُجلت الصورة المرجعية على أنها مخزّنة مؤقتًا في مراجعة لاحقة، تنخفض تكلفة إدخال الصورة التقديرية إلى $0.012. وتظل تكلفة الإخراج في المثال $0.060؛ أي إن التخزين المؤقت يقلل جانب الإدخال وحده ولا يجعل إعادة التوليد مجانية.

معيار النجاح هو الحفاظ على العناصر، لا مجرد تلقي استجابة ناجحة تقنيًا. افحص بقاء محيط الزجاجة، وهندسة الملصق، واتجاه الضوء، والقص، والخلفية بعد تغيير الغطاء. إذا حدث انحراف، فسيكون الاستدعاء التصحيحي التالي محاولة مدفوعة أخرى. وعند وجود نص داخل الصور، راجع كل حرف بالحجم النهائي. أما الأصول الشفافة، فيشترط الدليل إخراجها بصيغة PNG أو WebP مع ضبط الخلفية على الشفافية.

يعيد GPT Image 2.5 مخرجات نقطية، أي شبكة ثابتة من البكسلات، بصيغة PNG أو JPEG أو WebP. إذا كان المطلوب شعارًا أو علامة إنتاجية بمسارات متجهية قابلة للتحرير، فاستخدم النتيجة المولّدة كتوجيه وأعد بناءها في أداة متجهات. قد تكون صورة PNG النظيفة جاهزة للنشر في مواضع حملات كثيرة، لكنها لا تتجاوز لوحة الإلهام عندما يجب أن يبقى العمل الفني قابلًا للتحرير بنيويًا.

سعر GPT Image 2 للصورة ليس عرضًا لـ 2.5

لا يجوز إعادة تسمية جدول أسعار GPT Image 2 الأقدم لكل صورة على أنه تسعير Sunburst أو Flare. يعرض دليل OpenAI أمثلة لإخراج الصور في GPT Image 2 تتراوح من $0.005 إلى $0.211 عبر الأحجام وإعدادات الجودة المنخفضة والمتوسطة والعالية المعروضة، ثم يوضح على نحو منفصل أن تفاصيل النموذج الأقدم لا تنطبق على Sunburst أو Flare.

وتأتي صفحة نموذج Sunburst الحالية بعبارة أوضح: أسعار التوكنات تطابق GPT Image 2، لكن الحاسبة لا تقدّر استهلاك توكنات GPT Image 2.5. تساوي سعر الوحدة لا يثبت أن النموذجين يستهلكان العدد نفسه من الوحدات.

هناك خصم واحد مؤكد للنموذج الأقدم ينبغي فصله بوضوح. يدرج عمود Batch لدى OpenAI حاليًا أسعار GPT Image 2 عند $4 لإدخال الصور، و$1 لإدخال الصور المخزّن مؤقتًا، و$15 لإخراج الصور، و$2.50 لإدخال النص، و$0.625 لإدخال النص المخزّن مؤقتًا، وذلك لكل مليون توكن. وإذا طابق استهلاكه الطلب التقديري المكوّن من 200 توكن نصي و2,000 توكن للإخراج، فستكون النتيجة الحسابية $0.0305. هذه مقارنة افتراضية تخص GPT Image 2 الأقدم، وليست سعرًا لـ Sunburst أو Flare.

تدرج صفحات نماذج 2.5 نقطة نهاية Batch، لكن صفحة التسعير المباشرة لدى OpenAI لا تنشر أسعار Batch لـ 2.5. أي توقع يخفض أسعار Sunburst أو Flare إلى النصف ضمنيًا يظل غير موثّق ولا ينبغي اعتماده.

أسعار GPT Image 2.5 API: التكاليف الخفية

أسعار التوكنات الأساسية ليست سوى السطر الأول في الفاتورة. هناك ستة خيارات تشغيلية تغيّر تكلفة كل صورة مقبولة.

التنسيق عبر Responses. عندما يقرر نموذج رئيسي متى يستدعي توليد الصور أو كيف ينفذه، يُحاسب استخدامه الخاص للإدخال والإخراج إضافةً إلى نموذج الصور. استخدم Image API مباشرةً عندما تكون خطوة التوليد ثابتة ولا تحتاج إلى تخطيط حواري، واستخدم Responses عندما يستحق هذا التنسيق تكلفته المنفصلة.

الإعدادات التلقائية. الإعداد الافتراضي للجودة في كلا النموذجين هو auto، ويمكن أيضًا اختيار الحجم تلقائيًا. يفيد ذلك في المخرجات العامة، لكنه لا يصلح لمقارنة سعر مضبوطة. الأحجام الموصى بها في الوثائق هي 1024x1024 و1536x1024 و1024x1536. حدّد الحجم والجودة صراحةً أثناء القياس.

المعاينات المتدفقة. يمكن أن تعيد API من صفر إلى ثلاث صور جزئية. تضيف كل صورة جزئية مستلمة 100 توكن لإخراج الصور، أي $0.003 وفق سعر الإخراج الحالي. وتضيف ثلاث معاينات مستلمة $0.009 قبل احتساب بقية استخدام الصورة النهائية. الواجهة التي تبدو أسرع تحمل تكلفة معاينة صغيرة لكنها حقيقية.

المحاولات المدفوعة. تؤدي ثلاث محاولات بقيمة $0.061 للطلب التقديري إلى أصل مقبول واحد بتكلفة $0.183. لا تحسب إلا الاستدعاءات التي تسجل بيانات القياس الخاصة بها استخدامًا، لكن احسب كل استدعاء من هذا النوع حتى لو استبعد الفريق الإبداعي صورته.

الرصيد المدفوع مسبقًا. توضح إرشادات الفوترة المسبقة لدى OpenAI أن الحد الأدنى للشراء الأول هو $5، والقيمة الافتراضية $10، وأن إعادة الشحن التلقائي مفعّلة افتراضيًا أثناء الإعداد. تنتهي صلاحية الرصيد المشترى بعد عام واحد ولا يمكن استرداده. ولا توجد خطة سنوية ذاتية الخدمة بخصم يعوّض انتهاء الصلاحية. كذلك لا تدخل المشتريات اليدوية ضمن حد إعادة الشحن التلقائي الاختياري.

حدود الرصيد ومعدل النقل. الرصيد المدفوع مسبقًا ليس مفتاح إيقاف فوريًا. توضح OpenAI أن تأخر تسجيل الاستخدام قد ينشئ رصيدًا سالبًا يُقتطع من عملية الشراء التالية. وبشكل منفصل، تذكر صفحتا نموذجي 2.5 أن الفئة المجانية غير مدعومة وتنشران سلم معدل النقل نفسه: Tier 1 عند 100,000 توكن و5 صور في الدقيقة؛ وTier 2 عند 250,000 و20؛ وTier 3 عند 800,000 و50؛ وTier 4 عند 3,000,000 و150؛ وTier 5 عند 8,000,000 و250. وجود رصيد موجب لا يتجاوز هذه الحدود.

مقارنة أسعار OpenAI API وVercel AI Gateway

لا يخفض Vercel AI Gateway أسعار التوكنات الأساسية لـ Sunburst أو Flare. تقول Vercel إنها تعكس أسعار المزوّد من دون هامش إضافي ولا تفرض رسومًا على منصة الاستدلال، حتى عند استخدام مفتاح OpenAI الخاص بك.

الاختيار هنا تشغيلي. يمنحك الاتصال المباشر بـ OpenAI طبقات أقل ويعرض استجابة النموذج الموثوقة. أما Vercel AI Gateway، فيضيف تتبع الإنفاق، وسجلات الطلبات، والميزانيات، والتوجيه، وتجاوز الأعطال، والمحاولات القابلة للضبط خلف الاسمين openai/gpt-image-2.5-flare وopenai/gpt-image-2.5-sunburst.

يمكن لهذه الرؤية التشغيلية تحسين المقام عبر إظهار التوجيهات والمسارات التي تقود إلى أصول مقبولة. لكنها قد تخفي الهدر أيضًا إذا لم تُضمّن المحاولات التلقائية في سجل تكلفة الأصل. اختر البوابة للتحكم والتتبع، لا بحثًا عن خصم متوهّم على التوكنات.

وصول المستهلكين منتج مختلف بحدود مختلفة. أبقه خارج جدول API؛ إذ يغطي دليل أسعار ChatGPT هذا القرار بصورة منفصلة.

أي نموذج ينبغي لفريق التصميم اختياره؟

ابدأ بـ Flare للاستكشاف السريع، وبـ Sunburst للتعديلات الحساسة للحفاظ على العناصر أو التفاصيل، ثم دع تكلفة الأصل المقبول تغيّر هذه القاعدة الأولية عندما تثبت البيانات غير ذلك.

لفريق شبكات اجتماعية يولد اتجاهات بصرية كثيرة وغير مقيّدة، يهم زمن الوصول إلى الخيارات الأولى، وتناسبه مكانة Flare القائمة على السرعة. أما فريق العلامة التجارية الذي يصحح عنصرًا واحدًا داخل تكوين معتمد، فالقيمة المهمة له هي تحكم Sunburst الأدق في التعديل. وعلى الاستوديو الذي يعمل على شخصيات أو مشاهد منتجات متسقة أن يقارن النموذجين على الموجز المرجعي نفسه، لا على توجيهات تجريبية لا صلة لها بالمهمة.

يبقى قرار النشر خاضعًا لمراجعة الجودة. افحص الطباعة، والأيدي، وسلامة الحواف، وهندسة المنتج، وانحراف التكوين، ومدى ملاءمة صيغة الإخراج لمسار التعديل اللاحق. يفيد الدليل الأشمل لنماذج تعديل الصور بالذكاء الاصطناعي عندما يكون الاتساق أهم من البقاء ضمن عائلة مزوّد واحدة.

يوم الاثنين، ثبّت لقطة واحدة من النموذج، واختر حجمًا وجودة محددين، واربط معرّفات الأصول بكل عملية توليد وتعديل، وابدأ تخزين استخدام الاستجابة بجانب نتيجة المراجعة. في نهاية الأسبوع، اقسم إنفاق كل نموذج على عدد الأصول المقبولة. ذلك هو السعر الذي تستطيع خطة الإنتاج الدفاع عنه.

الأسئلة الشائعة حول أسعار GPT Image 2.5

كم يبلغ سعر GPT Image 2 للصورة؟

يعرض دليل GPT Image 2 الأقدم لدى OpenAI تقديرات لإخراج الصور تتراوح من $0.005 إلى $0.211 عبر الأحجام وإعدادات الجودة المعروضة، وذلك قبل احتساب إدخال النص أو الصور. ولا تمثل هذه الأرقام أسعار GPT Image 2.5 Sunburst أو Flare.

كم تبلغ تكلفة 1000 توكن؟

في GPT Image 2.5، تبلغ تكلفة 1,000 توكن عادي لإدخال الصور $0.008، وتكلفة إدخال الصور المخزّن مؤقتًا $0.002، وإخراج الصور $0.03، وإدخال النص العادي $0.005، وإدخال النص المخزّن مؤقتًا $0.00125.

هل استخدام GPT Image 2 غير محدود؟

لا. يخضع GPT Image 2 لحدود التوكنات والصور في الدقيقة بحسب فئة الحساب، ويُحاسب الاستخدام. وينشر GPT Image 2.5 سلم معدل النقل نفسه على صفحتي نموذجيه.

هل يتوفر GPT Image 2 مجانًا؟

لا تدعم صفحة نموذج GPT Image 2 الرسمية فئة API مجانية دائمة. كذلك تذكر صفحتا Sunburst وFlare أن الفئة المجانية غير مدعومة.

ما مدى جودة GPT Image 2؟

تصف OpenAI نموذج GPT Image 2 بأنه نموذج سريع وعالي الجودة للتوليد والتعديل، مع أحجام مرنة ومدخلات صور عالية الدقة. أما GPT Image 2.5 فهو الآن مقسّم إلى نموذجين: يعطي Flare الأولوية للسرعة، بينما يعطي Sunburst الأولوية لدقة التعديل. لذلك قارن المخرجات المقبولة على موجزك الخاص بدل اعتبار رقم الإصدار مقياسًا للجودة.

هل يوجد مولّد صور بالذكاء الاصطناعي مجاني 100%؟

GPT Image 2.5 ليس كذلك. قد يحصل الحساب على رصيد ترويجي، لكن فئة الحدود المجانية للنموذج غير مدعومة، والمنتج العام مسعّر حسب الاستخدام.

هل يوجد مولّد صور مجاني بالذكاء الاصطناعي بلا حدود؟

ليس ضمن GPT Image 2.5 API. حتى الوصول المدفوع يخضع لحدود التوكنات والصور في الدقيقة المرتبطة بفئة استخدام الحساب.

هل يمكنك بيع أعمال مولّدة بالذكاء الاصطناعي قانونيًا؟

تنص اتفاقية خدمات OpenAI على أنه، في العلاقة بين OpenAI وعميل API وبالقدر الذي يسمح به القانون، يمتلك العميل المخرجات. ويظل العميل مسؤولًا عن حقوق المدخلات واستخدام المخرجات، كما قد لا تكون المخرجات فريدة. ولا تغني هذه الصياغة التعاقدية عن المشورة المتعلقة بحقوق النشر أو العلامات التجارية أو حقوق الصورة والشهرة أو القواعد المطبقة في نطاقك القضائي.

أي ذكاء اصطناعي مجاني بالكامل؟

لا توجد إجابة عامة ودائمة لأن مخصصات المنتجات وحدودها تتغير. GPT Image 2.5 ليس مجانيًا بالكامل، لذا قيّم أي بديل وفق شروط مزوّده الحالية بدل الاعتماد على قائمة للأدوات المجانية.

هل يقدم GPT Image 2.5 خصمًا للطلاب؟

لا يوجد خصم منشور للطلاب على GPT Image 2.5 API. عرض OpenAI الحالي للطلاب ينطبق على فوترة ChatGPT Plus، لا على استخدام الصور عبر API.

ما سياسة استرداد GPT Image 2.5؟

لا توجد خطة استرداد منفصلة لنموذج الصور. توضح OpenAI أن رصيد API المدفوع مسبقًا غير قابل للاسترداد، وتنتهي صلاحيته بعد عام واحد، ولا يمكن تمديده.

هل غيّر GPT Image 2.5 أسعار توكنات الصور؟

لا على مستوى جدول الأسعار: تقول OpenAI إن أسعار توكنات Sunburst وFlare تطابق GPT Image 2. ومع ذلك، قد تتغير تكلفة الصورة لأن استهلاك التوكنات قد يختلف باختلاف النموذج والجودة والحجم وصورة التعديل المدخلة وعدد المحاولات.

هل تريد طريقة أوضح لتدقيق سير العمل المحيط بهذه الاستدعاءات؟ احصل على قائمة مراجعة تدقيق سير عمل أعمال الذكاء الاصطناعي عند الاشتراك في النشرة البريدية.