GPT Image 2 बनाम GPT Image 1.5: आकार, अनुपात और रेफरेंस इमेज की तथ्य-जांच

संक्षिप्त निष्कर्ष: “ज्यादा स्वतंत्र” कहना अभी साबित नहीं

अभी GPT Image 2 को यह कहकर पेश करना सुरक्षित नहीं है कि वह “किसी भी size” में image बना सकता है, “कहीं ज्यादा aspect ratios” देता है, या “काफी ज्यादा reference images” स्वीकार करता है। उपलब्ध OpenAI स्रोत GPT Image 1.5 और GPT Image 2 के मॉडल पेज दिखाते हैं, और Images API में generation/editing से जुड़े references मौजूद हैं।

लेकिन उपलब्ध अंशों में ये बातें साफ नहीं मिलतीं:

• size या width/height parameters के accepted values;
• arbitrary width-height support है या सिर्फ fixed sizes;
• supported aspect ratio की पूरी सूची;
• reference image input की संख्या, format, file size या multi-image rules।

इसलिए सबसे सही सार्वजनिक निष्कर्ष यही है: GPT Image 2 में quality या capabilities के दूसरे सुधार हो सकते हैं, लेकिन size, aspect ratio और reference image input में वह GPT Image 1.5 से कितनी ज्यादा छूट देता है—यह मौजूदा evidence से quantify नहीं किया जा सकता।

OpenAI दस्तावेज़ असल में क्या साबित करते हैं

OpenAI का GPT Image 1.5 मॉडल पेज इसे image generation model बताता है और better instruction following तथा prompt adherence का उल्लेख करता है। OpenAI API में GPT Image 2 का मॉडल पेज भी दिखाई देता है।

Images API reference में Generate an Image और Edit an Image से जुड़े endpoints मिलते हैं। Python और TypeScript Images reference में GPT image models के लिए generated image के size के साथ background, output format, quality जैसे settings fields का उल्लेख भी मिलता है।

यह evidence इतना बताने के लिए काफी है कि OpenAI API documentation में image generation, image editing और image size जैसे fields मौजूद हैं। लेकिन यह बताने के लिए काफी नहीं है कि GPT Image 1.5 और GPT Image 2 अलग-अलग कौन-कौन से sizes support करते हैं, arbitrary aspect ratio मिलता है या नहीं, या reference image limits में कोई बदलाव हुआ है।

तीनों सीमाओं की अलग-अलग जांच

तीसरे पक्ष के documents को official limit क्यों नहीं मानना चाहिए

Leonardo.AI के GPT Image-1.5 REST API example में width, height, seed और guidances.image_reference जैसे fields मिलते हैं। fal के documentation में image_size, background, quality जैसे parameters दिखते हैं। WaveSpeedAI के edit documentation में size, quality, input_fidelity, output_format मिलते हैं। Higgsfield guide में 1:1, 2:3 और 3:2 जैसे aspect ratio options दिए गए हैं।

ये examples developers के लिए उपयोगी हो सकते हैं, खासकर यह समझने में कि अलग-अलग platforms GPT Image models को कैसे wrap या expose करते हैं। लेकिन तीसरे पक्ष के API या UI अपने parameter names, defaults, pricing tiers, interface choices और validation rules रख सकते हैं। इसलिए किसी platform के width/height, image_size या ratio menu को OpenAI native model की पूरी capability या GPT Image 2 के बदलाव का official proof नहीं माना जा सकता।

“GPT Image 2 ज्यादा स्वतंत्र है” साबित करने के लिए क्या चाहिए

अगर यह भरोसेमंद ढंग से कहना हो कि GPT Image 2, GPT Image 1.5 से कितना ज्यादा flexible है, तो कम से कम इनमें से कोई evidence चाहिए:

1. OpenAI की official list जिसमें दोनों models के size accepted values, maximum/minimum या fixed sizes दिए हों;
2. OpenAI की documentation कि दोनों models arbitrary width-height support करते हैं या fixed aspect ratios;
3. image edit/reference image input के लिए official count, format, file-size और multi-image rules;
4. official changelog, migration guide या comparison table जिसमें limits के बदलाव साफ लिखे हों;
5. एक ही API environment में reproducible testing, जिसमें sizes, ratios और reference-image combinations के accept/reject results दर्ज हों।

इनमें से कोई ठोस आधार न होने पर “GPT Image 2 ज्यादा flexible है” को verified product fact नहीं, बल्कि अभी जांचा जाना बाकी दावा माना जाना चाहिए।

Product और engineering teams के लिए व्यावहारिक सलाह

अगर आपकी team GPT Image 1.5 से GPT Image 2 पर जाने पर विचार कर रही है, तो फैसला सिर्फ इस धारणा पर न करें कि size, ratio या reference images में ज्यादा freedom मिल जाएगी। बेहतर होगा कि evaluation को अलग-अलग हिस्सों में बांटा जाए: image quality, instruction following, latency, cost, safety behavior और API limits। API limits के लिए official documentation और आपके अपने reproducible error tests को प्राथमिक आधार बनाना चाहिए।

Practical approach यह हो सकता है कि समान prompts और input assets के साथ test matrix बनाएं: अलग-अलग sizes, ratios, reference image counts और file formats आजमाएं; फिर success, rejection और error messages record करें। जब तक official parameter table या repeatable tests साफ अंतर न दिखाएं, तब तक बाहरी communication में “GPT Image 2 ज्यादा sizes support करता है” या “reference image limits relaxed हैं” जैसे दावे करने से बचना बेहतर है।

सबसे सुरक्षित सार्वजनिक wording

फिलहाल सबसे सटीक बात यह होगी: उपलब्ध स्रोतों के अनुसार OpenAI API documentation में GPT Image 1.5 और GPT Image 2 के मॉडल पेज, image generation और image editing endpoints, तथा size, background, output format, quality जैसे fields दिखाई देते हैं। लेकिन cited material दोनों models के custom size, aspect ratio या reference image input limits की पूरी official comparison नहीं देता। इसलिए अभी यह प्रमाणित नहीं किया जा सकता कि GPT Image 2, GPT Image 1.5 की तुलना में इन parameters पर मापने योग्य रूप से अधिक स्वतंत्र है।