परिचय: GPT Image 2 क्यों मायने रखता है
OpenAI ने अप्रैल 2026 में GPT Image 2 को gpt-image-1 के सीधे उत्तराधिकारी के रूप में जारी किया, और यह अपग्रेड वर्ज़न नंबर के संकेत से कहीं बड़ा है। GPT Image 2 आख़िरकार बहुभाषी टेक्स्ट को सही ढंग से रेंडर करता है, 1K से 4K तक का आउटपुट सपोर्ट करता है, और मौजूदा फ़ोटो को आश्चर्यजनक संयम से एडिट करता है। यह गाइड एक व्यावहारिक, तुलनात्मक विश्लेषण है — यह क्या अच्छा करता है, Nano Banana Pro या Flux कहाँ अब भी जीतते हैं, और बिना OpenAI API को छुए अभी gpt-image-2 का उपयोग कैसे करें।
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GPT Image 2 क्या है?
GPT Image 2 OpenAI का दूसरी पीढ़ी का इमेज जनरेशन मॉडल है, जिसे gpt-image-1 के उत्तराधिकारी के रूप में प्रशिक्षित किया गया और अप्रैल 2026 में ChatGPT तथा OpenAI API पर रोल आउट किया गया। यह वही मॉडल है जो ChatGPT के अंदर "Images 2.0" टैब के पीछे है और डेवलपर्स के लिए gpt-image-2 मॉडल आईडी के रूप में उपलब्ध है।
gpt-image-1 की तुलना में, मुख्य अपग्रेड ठोस हैं: इमेज के अंदर शब्दों का लगभग सटीक रेंडरिंग (चीनी, जापानी और कोरियाई सहित), 1K / 2K / 4K आउटपुट विकल्प, और एक वास्तविक संदर्भ-जागरूक एडिटिंग मोड जो 16 तक रेफरेंस इमेज लेता है। महत्वपूर्ण रूप से, gpt-image-2 जनरेशन से पहले एक संक्षिप्त रीज़निंग पास भी चलाता है, इसलिए जिन प्रॉम्प्ट्स के लिए पहले भारी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की ज़रूरत थी — UI mockups, मल्टी-एलिमेंट लेआउट, टेक्स्ट वाले सीन — अब अधिकांश मामलों में पहली ही कोशिश में काम करते हैं।
GPT Image 2 GPT-5 इमेज जनरेशन नहीं है, और यह DALL-E भी नहीं है। ये तीन अलग उत्पाद हैं: GPT-5 चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से इमेज जनरेट करता है, DALL-E 3 OpenAI का पुराना टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है, और gpt-image-2 नया, समर्पित इमेज मॉडल है जिसे ख़ासतौर पर वर्कफ़्लो और ऐप्स में एम्बेड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि आपने GPT-5 इमेज जनरेशन का हमारा विश्लेषण पढ़ा है, तो यह प्रोडक्शन कार्य के लिए साफ़, तेज़ और अधिक नियंत्रणीय विकल्प है।
यदि आपने Nano Banana Pro या Seedream 5 का उपयोग किया है, तो GPT Image 2 को OpenAI के उसी लीग में जवाब के रूप में सोचें — रीज़निंग, वेब सर्च और एडिटिंग बिल्ट-इन के साथ एक मल्टीमॉडल इमेज मॉडल, लेकिन टाइपोग्राफी और लेआउट-भारी काम के लिए अधिक रूढ़िवादी रूप से ट्यून किया गया।
पाँच प्रमुख विशेषताएँ जो GPT Image 2 को अलग बनाती हैं
🖋️ लगभग सटीक बहुभाषी टेक्स्ट रेंडरिंग
gpt-image-2 में सबसे बड़ी एकल छलांग टेक्स्ट है। पिछले डिफ्यूज़न मॉडल — DALL-E 3, Midjourney v6 और gpt-image-1 सहित — इमेज के अंदर छोटे वाक्यांशों को भी बिगाड़ देते थे। GPT Image 2 अंग्रेज़ी, स्पैनिश, जर्मन, फ़्रेंच, जापानी, सरलीकृत चीनी, पारंपरिक चीनी और कोरियाई में स्पष्ट, सही ढंग से लिखा गया टेक्स्ट तैयार करता है, और आपके द्वारा वर्णित टाइपोग्राफी को बनाए रखता है।
एक विंटेज डाइनर मेन्यू माँगें और व्यंजनों के नाम वास्तव में व्यंजनों के नाम जैसे पढ़ने में आते हैं। टोक्यो स्टोरफ्रंट साइन माँगें और काना काना ही रहता है। हंगुल और वोन में रकम वाले कोरियाई कैफ़े रसीद माँगें, और रकम सही ढंग से जुड़ती है। यह एक क्षमता ही GPT Image 2 को कई मार्केटिंग, पैकेजिंग और साइनेज टीमों के लिए पहला टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल बनाती है जिससे वे वास्तव में आउटपुट जारी कर सकते हैं।
📐 लचीले aspect ratios के साथ 1K, 2K और 4K आउटपुट
GPT Image 2 तीन रिज़ॉल्यूशन टियर सपोर्ट करता है — 1K, 2K और 4K — स्क्वायर, लैंडस्केप, पोर्ट्रेट और अल्ट्रावाइड aspect ratios में। जब आपको हीरो बैनर, OG image, या वर्टिकल Instagram पोस्ट के लिए सटीक आयाम चाहिए, तो आप 1536×1024 या 1024×1792 जैसा स्पष्ट pixel size भी पास कर सकते हैं।
अधिकांश प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए, 1K मीडियम क्वालिटी स्वीट स्पॉट है: इस टियर पर आउटपुट ब्लॉग पोस्ट, ऐप स्क्रीन और मार्केटिंग ग्राफ़िक्स के लिए पर्याप्त रूप से स्पष्ट हैं, जबकि जनरेशन समय पंद्रह सेकंड से कम रखता है। 4K टियर उन मामलों के लिए सुरक्षित है जहाँ आप वास्तव में परिणाम प्रिंट करते हैं — पैकेजिंग, पोस्टर, बिलबोर्ड।
🪄 16 तक रेफरेंस इमेज के साथ संदर्भ-जागरूक एडिटिंग
अधिकांश "image-to-image" कार्यान्वयनों के विपरीत जो केवल एक स्रोत को फिर से पेंट करते हैं, GPT Image 2 16 तक रेफरेंस इमेज स्वीकार करता है और उन्हें एक सेट के रूप में तर्क करता है। आप इसे एक प्रोडक्ट फ़ोटो साथ ही तीन ब्रांड-स्टाइल रेफरेंस और एक प्रतिस्पर्धी पैकशॉट दे सकते हैं, और एक हीरो इमेज माँग सकते हैं जो आपके प्रोडक्ट को ब्रांड स्टाइल में पुनः उपयोग करती है, लेकिन प्रतिस्पर्धी से प्रेरित लेआउट में।
यह उन वर्कफ़्लो को अनलॉक करता है जिनके लिए पहले या तो Photoshop या Qwen Image Edit जैसे एक अलग एडिट-केंद्रित मॉडल की आवश्यकता थी। ई-कॉमर्स के लिए, एक प्रोडक्ट लाइन में कैरेक्टर निरंतरता अब एक-प्रॉम्प्ट ऑपरेशन है।
🧠 जनरेशन से पहले नेटिव रीज़निंग
पर्दे के पीछे, gpt-image-2 एक छोटा प्लानिंग पास चलाता है — GPT-5 की चेन-ऑफ़-थॉट के समान भावना में — रेंडर के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले। व्यावहारिक प्रभाव: परस्पर विरोधी अड़चनों वाले प्रॉम्प्ट ("शीर्षक केंद्रित, तीन कॉलम, और तल पर एक छोटा CTA वाला एक स्क्वायर इन्फोग्राफ़िक") बिना शीर्षक के चार कॉलम के रूप में आने के बजाय पहली कोशिश में समझदारी से हल हो जाते हैं।
रीज़निंग ही वह कारण है कि GPT Image 2 चुपचाप उन भौतिकी समस्याओं को ठीक करता है जिन्हें पहले के मॉडल बिगाड़ते थे: छायाएँ सही दिशा में पड़ती हैं, परावर्तन स्रोत वस्तु से मेल खाते हैं, और हाथों में पहले की तुलना में कहीं अधिक बार उँगलियों की सही संख्या होती है।
🌐 तथ्य-आधारित विज़ुअल के लिए अंतर्निहित वेब सर्च
जब प्रॉम्प्ट किसी वास्तविक-दुनिया की इकाई का संदर्भ देता है जो हाल ही में बदली हो सकती है — एक वर्तमान लोगो, 2026 कार मॉडल, किसी सार्वजनिक हस्ती की हालिया उपस्थिति — GPT Image 2 जनरेशन से पहले एक तथ्य-आधारित वेब सर्च जारी कर सकता है। यह "AI hallucination" विफलता मोड को नाटकीय रूप से कम करता है जहाँ एक मॉडल पुराना विज़ुअल आविष्कार करता है।
यही क्षमता समय-संवेदनशील मार्केटिंग एसेट्स ("सही वर्ष पशु के साथ Lunar New Year 2026 का जश्न मनाने वाला पोस्टर बनाएँ") और शैक्षिक सामग्री के लिए उत्कृष्ट है जहाँ तथ्यात्मक सटीकता विज़ुअल पॉलिश के समान ही मायने रखती है।
GPT Image 2 के लिए वास्तविक उपयोग के मामले
UI और प्रोडक्ट mockups स्पष्ट जीत हैं। चूँकि इमेज के अंदर का टेक्स्ट वास्तव में रेंडर होता है, ऐप स्क्रीन mockups, वेब हीरो सेक्शन और onboarding इलस्ट्रेशन को अब "बाद में रियल टेक्स्ट डालें" चरण की ज़रूरत नहीं है। लैंडिंग पेज जारी करने वाली टीमें GPT Image 2 का उपयोग हेडलाइन और CTA कॉपी सहित हीरो विज़ुअल का मसौदा तैयार करने के लिए कर सकती हैं।
मार्केटिंग और सोशल कंटेंट एक डिज़ाइन से दर्जनों तक स्केल होता है। एक मास्टर विज़ुअल जनरेट करें, फिर स्क्वायर, वर्टिकल और अल्ट्रावाइड वेरिएंट माँगें — प्रत्येक हेडलाइन टेक्स्ट और ब्रांड कलर संकेतों को बनाए रखता है। यह बिल्कुल वही लूप है जिसे AI प्रोडक्ट mockup वर्कफ़्लो ऑप्टिमाइज़ करने के लिए बनाया गया था, और gpt-image-2 इसमें साफ़ ढंग से फ़िट होता है।
बहुभाषी साइनेज, पैकेजिंग और मेन्यू वह जगह है जहाँ GPT Image 2 ख़ुद को अन्य से अलग करता है। 4K टियर साथ ही सटीक kanji, hangul और CJK हैंडलिंग का मतलब है कि आप एक प्रॉम्प्ट से तीन भाषाओं में पैकेजिंग का mockup बना सकते हैं — ई-कॉमर्स लिस्टिंग, प्रेज़ेंटेशन डेक और भौतिक-प्रोडक्ट पिच के लिए उपयोगी।
इन्फोग्राफ़िक्स, चार्ट्स और संपादकीय इलस्ट्रेशन रीज़निंग पास से लाभ उठाते हैं: शीर्षक पठनीय रहते हैं, कॉलम संरेखित होते हैं, और छोटे कैप्शन टेक्स्ट कुरकुरे रहते हैं। पहले Figma + एक स्टॉक एसेट लाइब्रेरी की आवश्यकता वाले टेक्स्ट-भारी संपादकीय कार्य के लिए, gpt-image-2 अब एक विश्वसनीय एकल-उपकरण विकल्प है।
फ़ोटो-वास्तविक प्रोडक्ट वेरिएंट — पाँच रंग संयोजनों में एक कॉफ़ी कप, तीन प्रकाश सेटअप में एक स्नीकर, चार रूम कॉन्टेक्स्ट में एक कुर्सी — 16-रेफरेंस एडिटिंग मोड के माध्यम से अच्छी तरह से काम करते हैं। कैरेक्टर और प्रोडक्ट निरंतरता एक इमेज मॉडल के लिए सबसे कठिन चीज़ है, और GPT Image 2 इसे आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह से बनाए रखता है।
GPT Image 2 कीमत — और प्रति इमेज वास्तविक लागत
OpenAI की gpt-image-2 के लिए आधिकारिक कीमत टोकन-आधारित है और आउटपुट रिज़ॉल्यूशन तथा क्वालिटी के साथ बदलती है। एकल इमेज के लिए मोटे गाइड के रूप में: 1K पर लो क्वालिटी सबसे सस्ता टियर है, जबकि 4K पर हाई क्वालिटी लगभग 15× अधिक महँगी है। रेफरेंस इमेज प्रति-रेफरेंस छोटा अधिभार जोड़ती हैं। लंबे चलने वाले प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए, उस गणित का पहले से अनुमान लगाना मुश्किल है।
CreateVision AI पर हमने gpt-image-2 की कीमत स्पष्ट क्रेडिट बकेट में रखी है ताकि आप अग्रिम बजट बना सकें:
- 1K · लो क्वालिटी — प्रति इमेज 5 क्रेडिट
- 1K · मीडियम क्वालिटी — प्रति इमेज 20 क्रेडिट (डिफ़ॉल्ट; अधिकांश उपयोग मामलों के लिए शानदार)
- 1K · हाई क्वालिटी — प्रति इमेज 75 क्रेडिट
- 2K और 4K टियर — आनुपातिक रूप से अधिक, जनरेटर में लाइव दिखाए जाते हैं
- रेफरेंस इमेज — प्रति अपलोड किए गए रेफरेंस के लिए +10 क्रेडिट (अधिकतम 16)
- बैचेस —
n(1–10) से रैखिक रूप से गुणा किए जाते हैं
विशिष्ट लैंडिंग-पेज हीरो के लिए एक हिसाब किया उदाहरण: 1K मीडियम + 1 रेफरेंस इमेज + n = 1 → कुल 30 क्रेडिट। फ़्री प्लान के 80 दैनिक / 400 मासिक क्रेडिट के साथ, यह हर दिन, प्रति दिन दो मुफ्त हीरो इमेज है, साथ ही Nano Banana Pro प्रयोगों के लिए शेष क्रेडिट। Premium और Ultimate प्लान आपको क्रमशः 1,600 और 4,000 दैनिक क्रेडिट देते हैं — एक इन-हाउस क्रिएटिव टीम के पूरे दैनिक आउटपुट के लिए पर्याप्त।
यह मायने रखता है क्योंकि विकल्प OpenAI को सीधे प्रति जनरेशन भुगतान करना, डैशबोर्ड पर टोकन उपयोग देखना, और उम्मीद करना है कि आप अभियान के बीच में अपनी मासिक सीमा से अधिक न हो जाएँ। क्रेडिट बकेट मॉडल अनुमान लगाने योग्यता के लिए एक छोटा मार्कअप विनिमय करता है।
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कोई API keys नहीं, कोई बिलिंग डैशबोर्ड नहीं। ईमेल, Google या GitHub से साइन इन करें और gpt-image-2 मॉडल उसी जनरेटर के अंदर एक क्लिक की दूरी पर है जो Nano Banana Pro, Seedream 5 और Flux Dev को होस्ट करता है। आप OpenAI बिलिंग संबंध बनाए नहीं रखते; आप टोकन बजट की निगरानी नहीं करते।
अन्य शीर्ष मॉडलों के साथ साथ-साथ तुलना। GPT Image 2 हर प्रॉम्प्ट का सही उत्तर नहीं है। Nano Banana Pro फ़ोटोरीयल पोर्ट्रेट के लिए तेज़ है और दैनिक कोटा तक मुफ्त है। Seedream 5 स्टाइलाइज़्ड कार्य के लिए मज़बूत है। Flux Dev मुफ्त है और सामान्य उद्देश्य जनरेशन के लिए उत्कृष्ट है। CreateVision AI आपको रेफरेंस फिर से अपलोड किए बिना उसी प्रॉम्प्ट पर उनके बीच स्विच करने देता है — जब आप अभी भी पता लगा रहे हैं कि कौन सा मॉडल आपकी हाउस स्टाइल के अनुकूल है, तब अमूल्य।
टोकन गणित के बजाय अनुमान लगाने योग्य क्रेडिट कीमत। एक 30-क्रेडिट इमेज हमेशा एक 30-क्रेडिट इमेज होती है। महीने के अंत में "आपने अपेक्षा से अधिक आउटपुट टोकन उत्पन्न किए" का कोई आश्चर्य नहीं है।
27-भाषा इंटरफ़ेस। मॉडल स्वयं CJK और यूरोपीय टेक्स्ट रेंडरिंग का सपोर्ट करता है, और इसी प्रकार पूरा जनरेटर UI भी। अपनी मूल भाषा में प्रॉम्प्ट करें; किसी भी भाषा में विज़ुअल भेजें।
मल्टी-इमेज एडिट वर्कफ़्लो। एक बार रेफरेंस अपलोड करें, उन्हें पॉलिश किए गए संपादकीय रेंडर के लिए gpt-image-2 के माध्यम से चलाएँ, फिर तेज़, अधिक फ़ोटोरीयल वेरिएंट के लिए तुरंत उन्हीं रेफरेंस को Nano Banana Pro के माध्यम से फिर से चलाएँ — कोई दूसरा अपलोड नहीं, कोई दूसरा क्रेडिट कार्ड नहीं।
तीन चरणों में GPT Image 2 का उपयोग कैसे करें
चरण 1 — AI Image जनरेटर खोलें और gpt-image-2 चुनें। होमपेज से, AI Image मोड पर स्विच करें, मॉडल सेलेक्टर खोलें, और GPT Image 2 चुनें। दाईं ओर का पैनल तीन नियंत्रण दिखाएगा: साइज़ मोड (ऑटो / aspect ratio / कस्टम pixels), क्वालिटी (लो / मीडियम / हाई) और बैच काउंट (n = 1–10)। 1K + मीडियम + n = 1 का डिफ़ॉल्ट लगभग हर ब्रीफ़ के लिए सही शुरुआती बिंदु है।
चरण 2 — एक प्रॉम्प्ट लिखें जो मॉडल को बताए कि क्या रेंडर करना है, किसी भी टेक्स्ट सहित। चूँकि gpt-image-2 वास्तव में टाइपोग्राफी रेंडर करता है, हेडलाइन, बटन लेबल, CJK साइनेज जो आप चाहते हैं — शब्दशः, उद्धरण चिह्नों में लिखें। ("साइड पर 'CreateVision AI' के साथ एक कॉफ़ी कप mockup, टेराकोटा-रंगीन स्लीव।") यदि आपके पास रेफरेंस हैं, तो 16 तक इमेज drag-drop करें। प्रत्येक रेफरेंस 10 क्रेडिट जोड़ता है।
चरण 3 — जनरेट करें, इटरेट करें, शिप करें। सरल प्रॉम्प्ट पर पहले प्रयास के आउटपुट आमतौर पर प्रोडक्शन-क्वालिटी के होते हैं। जटिल लेआउट के लिए, दो या तीन बार पुनः जनरेट करें — क्रेडिट लागत छोटी है, और gpt-image-2 के आउटपुट समान इनपुट के साथ भी रनों के बीच महत्वपूर्ण रूप से बदलते हैं।
यह पूरा लूप है। इंस्टॉल करने के लिए कोई SDK नहीं, पार्स करने के लिए कोई rate-limit headers नहीं, प्रबंधित करने के लिए कोई बिलिंग एस्केलेशन नहीं।
अंतिम निर्णय: क्या GPT Image 2 आपके लिए सही इमेज मॉडल है?
GPT Image 2 वह मॉडल है जिसे चुनना है जब इमेज के अंदर का टेक्स्ट मायने रखता है — लैंडिंग-पेज mockups, बहुभाषी पैकेजिंग, ऐप स्क्रीन, इन्फोग्राफ़िक्स, साइनेज। यह सही विकल्प भी है जब आप एक ऐसा मॉडल चाहते हैं जो रेंडर करने से पहले सोचता है, ताकि आप कम समय फिर से प्रॉम्प्ट करने में बिताएँ।
शुद्ध फ़ोटोरीयल पोर्ट्रेट या स्पीड-फ़र्स्ट बैच जनरेशन के लिए, Nano Banana Pro अब भी थोड़ा मज़बूत और सस्ता है। वेब-सर्च आधार के साथ स्टाइलाइज़्ड संपादकीय इलस्ट्रेशन के लिए, Seedream 5 बेहतर फिट है। ईमानदार सिफ़ारिश है: तीनों उपलब्ध रखें, और जिस क्षण आपके ब्रीफ़ में टाइपोग्राफी, लेआउट, या सावधानी से लिखी गई कॉपी शामिल हो जिसे एक डिज़ाइनर ने Figma में सेट किया होता, उस क्षण gpt-image-2 की ओर पहुँचें।
आज़माने के लिए तैयार हैं? gpt-image-2 आज CreateVision AI पर लाइव है — प्रति दिन 80 मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू करें, कोई API key नहीं, और आप एक क्लिक में उसी प्रॉम्प्ट पर Nano Banana Pro या Flux Dev पर स्विच कर सकते हैं।
GPT Image 2 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
gpt-image-2 क्या है?
GPT Image 2 (मॉडल आईडी gpt-image-2) OpenAI का दूसरी पीढ़ी का इमेज मॉडल है, जो अप्रैल 2026 में gpt-image-1 के उत्तराधिकारी के रूप में जारी किया गया। यह 1K, 2K और 4K पर इमेज जनरेट और एडिट करता है, 16 तक रेफरेंस इमेज स्वीकार करता है, और लगभग सटीक सटीकता के साथ — चीनी, जापानी और कोरियाई सहित — सीधे इमेज के अंदर बहुभाषी टेक्स्ट रेंडर करता है।
GPT Image 2 GPT-5 इमेज जनरेशन से कैसे अलग है?
ये अलग उत्पाद हैं। GPT-5 बहु-मोड़ वाली चैट के हिस्से के रूप में इमेज जनरेट करता है, संवादात्मक परिशोधन के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया। gpt-image-2 एक समर्पित इमेज मॉडल है जो अपने स्वयं के API के माध्यम से उपलब्ध है और CreateVision AI में एम्बेडेड है, सिंगल-पास प्रोडक्शन आउटपुट, लेआउट निष्ठा और एम्बेडेबल वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया। अधिकांश ऐप और मार्केटिंग उपयोग मामलों के लिए, gpt-image-2 सही कॉल है।
क्या GPT Image 2 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
हाँ — CreateVision AI पर आप Free प्लान पर 80 दैनिक और 400 मासिक क्रेडिट प्राप्त करते हैं, जो डिफ़ॉल्ट 1K मीडियम टियर (प्रत्येक 20 क्रेडिट) पर प्रति दिन कई gpt-image-2 जनरेशन के लिए पर्याप्त है। ChatGPT के अंदर, OpenAI साइन-इन उपयोगकर्ताओं के लिए सीमित मुफ्त जनरेशन भी प्रदान करता है, जिसमें भुगतान किए गए टियर लंबे रन और उच्च क्वालिटी अनलॉक करते हैं।
GPT Image 2 की प्रति इमेज लागत कितनी है?
CreateVision AI पर: 1K लो पर 5 क्रेडिट, 1K मीडियम पर 20 क्रेडिट (डिफ़ॉल्ट), 1K हाई पर 75 क्रेडिट। प्रत्येक रेफरेंस इमेज 10 क्रेडिट जोड़ती है, और बैच रैखिक रूप से गुणा होते हैं। एक विशिष्ट लैंडिंग-पेज हीरो (1K मीडियम + 1 रेफरेंस) की लागत 30 क्रेडिट है — Free प्लान पर प्रति दिन लगभग 2 इमेज। डायरेक्ट OpenAI API कीमत टोकन-आधारित है और आउटपुट साइज़ और क्वालिटी के अनुसार बदलती है।
क्या GPT Image 2 इमेज के अंदर टेक्स्ट सही ढंग से रेंडर कर सकता है?
हाँ — यह gpt-image-1 पर सबसे बड़ा एकल सुधार है। GPT Image 2 अंग्रेज़ी और प्रमुख यूरोपीय भाषाओं में स्पष्ट, सही ढंग से लिखा गया टेक्स्ट तैयार करता है, और अधिकांश मामलों में चीनी, जापानी और कोरियाई ग्लिफ़्स को सही ढंग से रेंडर करता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, अपने प्रॉम्प्ट के अंदर उद्धरण चिह्नों में वह सटीक टेक्स्ट डालें जिसे आप रेंडर करना चाहते हैं।
GPT Image 2 की Nano Banana Pro से तुलना कैसी है?
GPT Image 2 टेक्स्ट-इन-इमेज, बहुभाषी रेंडरिंग और जटिल लेआउट पर जीतता है। Nano Banana Pro फ़ोटोरीयल पोर्ट्रेट, जनरेशन गति (अक्सर 10 सेकंड से कम) पर जीतता है और बैच कार्य के लिए सस्ता है। मिश्रित वर्कफ़्लो के लिए, सबसे साफ़ पैटर्न दोनों को उपलब्ध रखना है — हमारी Nano Banana Pro गाइड में तुलना और हमारे 2026 इमेज जनरेशन अवलोकन में व्यापक तुलना देखें।
क्या मुझे gpt-image-2 का उपयोग करने के लिए OpenAI API key की आवश्यकता है?
नहीं। CreateVision AI आपकी ओर से अंतर्निहित API कॉल को संभालता है और आपको OpenAI टोकन में नहीं, बल्कि CV क्रेडिट में बिल करता है। आप ईमेल, Google या GitHub से साइन इन करते हैं, gpt-image-2 मॉडल पर क्लिक करते हैं, और जनरेट करते हैं। यदि आप कच्चे API एक्सेस को प्राथमिकता देते हैं, तो OpenAI मानक इमेज एंडपॉइंट पर सीधे gpt-image-2 आईडी के तहत मॉडल को उजागर करता है।
GPT Image 2 कौन से रिज़ॉल्यूशन और aspect ratios सपोर्ट करता है?
तीन रिज़ॉल्यूशन टियर — 1K, 2K और 4K — सभी सामान्य aspect ratios में (1:1, 4:3, 16:9, 9:16, 21:9)। जब आपको बैनर या सोशल पोस्ट के लिए सटीक आयाम चाहिए, तो आप 1536×1024 जैसा स्पष्ट pixel size भी पास कर सकते हैं। 4K टियर काफी अधिक क्रेडिट लेता है और केवल तभी अनुशंसित है जब आउटपुट वास्तव में प्रिंट किया जाता है।
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