ما هو ChatGPT Images 2.6؟ ملفات GIF وتصدير SVG وتوليد أسرع بنسبة 50%

ChatGPT Images 2.6 هو تحديث توليد الصور من OpenAI، صدر في 4 نوفمبر 2026، لـ ChatGPT وCodex وواجهة API. يضيف الصور المتحركة بصيغة GIF، وإخراج SVG للمطورين، وإمكانية وضع علامات على الصور، وإعداد complexity، وتقول OpenAI إنه يولّد الصور أسرع بنسبة 50%. وتتيحه واجهة API عبر نموذجين: GPT-Image-2.6 Flare وGPT-Image-2.6 Sunburst.

إذا كنت قد قرأت شرحنا لـ ChatGPT Images 2.5، فإن هذا المقال يغطي فقط ما تغيّر. وهناك تفصيل لم تذكره تدوينة الإطلاق: أسعار الرموز لكل مليون بقيت كما هي، لكن صورة بجودة low أصبحت تستهلك الآن نحو 4.2 ضعف رموز الإخراج مقارنةً بالإصدار 2.5.

ChatGPT Images 2.6 في لمحة سريعة

الجديد مقارنةً بـ Images 2.5

جاء Images 2.5 بنموذجي Flare وSunburst، ومستويَي الجودة xhigh وmax، وميزات في ChatGPT مثل Sketch وTemplates. ويحافظ الإصدار 2.6 على تقسيم النموذجين ومستويات الجودة الخمسة، ثم يضيف ما يلي:

تشير بطاقة النظام من OpenAI أيضًا إلى أن كلا النموذجين يحسّنان اتساق التعديلات، والحفاظ على التفاصيل، والاستجابة للرسومات والملاحظات المكتوبة. لكن تدوينة الإطلاق لا تقيس أيًا من ذلك بمعيار أداء عام، ولا توضح ما هو المرجع الذي تقارن به عبارة «أسرع بنسبة 50%»، لذا تعامل مع رقم السرعة على أنه ادعاء من OpenAI حتى تختبر أوامرك بنفسك.

من يستطيع استخدام ChatGPT Images 2.6؟

تقول OpenAI إن Images 2.6 متاح عالميًا في ChatGPT وCodex «في كل خطط الاشتراك» على سطح المكتب والهاتف والويب. أما الوصول عبر API فيتم من خلال النموذجين المذكورين أعلاه، وقد تحتاج إلى إتمام التحقق من المؤسسة في API قبل أن تتمكن من استدعائهما.

ويبقى سؤالان مفتوحين لمستخدمي ChatGPT:

• حدود GIF في الخطة المجانية. لا تدوينة الإطلاق ولا صفحة أسعار ChatGPT تذكر حصة محددة لـ GIF. وتُدرِج صفحة الأسعار توليد الصور على أنه «محدود» في الخطة المجانية.
• التفكير (Thinking). الصفحة نفسها، وفق قراءتها في 5 نوفمبر، تُدرِج «توليد الصور مع Thinking» في خطتي Plus وPro، وليس في Free أو Go.

أما في Codex، فأنت تستدعي توليد الصور عبر مهارة $imagegen. ولا تذكر تلك الصفحة حتى الآن مخرجات GIF أو SVG.

Flare مقابل Sunburst: أي نموذج يقوم بماذا؟

‏Flare هو النموذج السريع المخصص للعمل التفاعلي. وتقول OpenAI إنه يحسّن أيضًا جودة التخطيط للملصقات وصور المنتجات. أما Sunburst فهو للتركيبات التفصيلية، بجودة أعلى واتساق أفضل بين التعديلات عند الجودة medium أو high.

كلا النموذجين له السعر نفسه لكل رمز، ويتشاركان مدخلًا واحدًا في الحاسبة. ويشرح مقالنا حول مقارنة Flare وSunburst في الإصدار 2.5 هذا التقسيم بتفصيل أكبر، ولا يزال معظمه ينطبق.

كيف يعمل توليد صور GIF

تعيد واجهة API رسمًا متحركًا مكتملًا، وليس صورة مقطّعة عليك تركيبها بنفسك. تطلب أوامر الأمثلة في تدوينة الإطلاق ورقةً مقطّعة من ستة إطارات في شبكة 3×2، لكن دليل توليد الصور يوثّق مسارًا مباشرًا:

1. استدعِ POST /v1/images/generations مع output_format: "gif".
2. صِف الموضوع والحركة والتكرار في أمرك.
3. اضبط frame_count (من 2 إلى 64، والقيمة الافتراضية 9).
4. اضبط frame_duration_ms (من 20 إلى 2,000، وتُقرَّب إلى 10 مللي ثانية، والقيمة الافتراضية 200).
5. فُكّ ترميز b64_json من base64 واحفظه بامتداد .gif.

curl --fail --silent --show-error https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A small orange robot waves, blinks, and returns to its starting pose. Loop it.",
    "output_format": "gif",
    "frame_count": 9,
    "frame_duration_ms": 200,
    "size": "auto"
  }' | jq -er '.data[0].b64_json' | base64 --decode > robot.gif

بنينا هذا الطلب من قائمة الحقول في الدليل ولم نختبره بمفتاح حقيقي، لذا جرّبه قبل أن تعتمده في الإنتاج.

خطط بناءً على هذه القيود:

• لا يمكن لـ /v1/images/edits أن يعيد صور GIF، لذا لا يمكنك تحويل صورة مرفوعة إلى رسم متحرك عبر هذا الطرف.
• لا يدعم إخراج GIF البثّ التدفقي، ولا الصور الجزئية، ولا output_compression أو prompt_rewriter المخصّصين.
• يجب أن يتناسب عدد الإطارات وحجم الإطار وn مع ميزانية البكسل الإجمالية. إذا فشل الطلب، قلّل أحدها.

تصدير SVG: ماذا ستحصل عليه

اضبط output_format: "svg" على POST /v1/images/generations للحصول على أيقونات وشعارات ورسومات تحتاج إلى مسارات وأشكال وألوان قابلة للتعديل. تُنشئ واجهة API أولًا صورة مرجعية، ثم تنتج منها ملف SVG، ويتحكم quality في تلك الصورة المرجعية.

المخرج هو محتوى متجهي ثابت بلا نصوص برمجية أو موارد خارجية أو صور نقطية مضمّنة. والقيود صارمة: يجب أن يكون n مساويًا لـ 1، ولا يوجد بثّ تدفقي، ولا يعمل كلٌّ من output_compression وprompt_rewriter. ولا يمكن لطرف التعديلات إخراج SVG، ولا يمكن استخدام ملف SVG كإدخال نقطي للتعديلات.

وتختلف الفوترة أيضًا. تدفع سعر نموذج الصور مقابل الصورة المرجعية، بالإضافة إلى سعر نموذج التأليف مقابل الرموز التي تكتب ملف SVG. ولا تنشر OpenAI سعرًا ثابتًا لكل ملف SVG، لذا قِسه على أوامرك الخاصة.

معامل complexity ووضع علامات على الصور

يحدد complexity مقدار التخطيط الذي يقوم به النموذج قبل الرسم. بينما يحدد quality مستوى تفاصيل الرسم. وهما عنصرا تحكم منفصلان، وتعديل الـ complexity لا يحمل أي رسوم إضافية.

انتبه إلى القيمة الافتراضية. إذا حذفت complexity، يستخدم كلا النموذجين high، مع أن OpenAI توصي بـ low لمعظم التعديلات، مع أي جودة تحتاجها. ويحذّر الدليل من أن ارتفاع الـ complexity قد يزيد زمن الاستجابة ويُدخِل تغييرات غير مرغوبة. بالنسبة إلى تبديل الخلفيات وإصلاح اللافتات، اضبط low صراحةً. واحتفظ بـ medium أو high للنصوص الكثيفة والتخطيطات المعقدة والمشاهد التي تحتوي على عناصر مقيّدة كثيرة.

ويصل وضع علامات على الصور إلى POST /v1/images/edits في صيغة حقل markup. ترسل طبقة شفافة تُحيط بالهدف، ثم تصف التغيير في prompt. يُحيط مثال OpenAI بمزهرية، ويعيد تلوينها، ويطلب من النموذج إزالة الدائرة من الصورة النهائية. ويعمل وضع العلامات أيضًا مع نماذج 2.5 المدعومة، ويكلّف بالقدر نفسه مقارنةً بالتعديلات الأخرى، وغير متاح عبر Responses API، حيث يوجّهك الدليل إلى استخدام الأقنعة (masks) بدلًا منه.

تسعير GPT-Image-2.6: الأسعار نفسها، ورموز أكثر عند الجودة المنخفضة

تطابق أسعار الرموز الإصدار 2.5 على صفحة الأسعار: ‏8$ لكل مليون رمز إدخال صور، و2$ للمخزّن مؤقتًا، و30$ للإخراج، و5$ لإدخال النص، و1.25$ للنص المخزّن مؤقتًا. لكن ما تغيّر هو استهلاك الرموز. تطبّق حاسبة OpenAI معامل ضرب قدره 4.2 عند low و3.3 عند medium للإصدار 2.6، ولا شيء فوق ذلك.

هذه الأرقام مأخوذة من الحاسبة ولا تشمل رموز الإدخال. الاتجاه الأفقي (Landscape) أرخص: عند low بمقاس 1536×1024 يستهلك 664 رمزًا، بنحو 0.02$.

لذا إذا كنت تشغّل مهام low بكميات كبيرة على 2.5، فإن الانتقال إلى 2.6 يضاعف فاتورة الإخراج لديك بنحو 4.2 مرة. وأصبح medium على 2.6 يكلّف الآن قريبًا من high، ما يجعل اختبار high أمرًا جديرًا بالتجربة. ويعرض تبويب Batch في صفحة الأسعار الإصدار 2.5 بنصف السعر لكنه لا يدرج 2.6، لذا قد تكون مهام الدفعات أرخص على 2.5 في الوقت الحالي. كما لا يحتوي الدليل على صيغة فوترة خاصة بـ GIF، لذا نفّذ اختبارًا صغيرًا بـ frame_count وراجع استهلاكك قبل أن توسّع النطاق. ويغطي دليل gpt-image-2.5 API أساسيات الطلب التي لا تزال سارية.

السلامة وإثبات المصدر

شغّلت OpenAI كلا النموذجين على 3,077 أمرًا عدائيًا. وهذه النتائج ليست معدلات إنتاج فعلي. وانتقلت نسبة التوليدات غير الآمنة التي لم تُحجَب من 1.92% إلى 1.72% لـ Sunburst، ومن 1.49% إلى 2.14% لـ Flare، مع أن OpenAI لا تعتبر أيًّا من التغييرين ذا دلالة إحصائية.

وتحمل صور GIF خطرًا جديدًا، لأن الضرر قد يظهر عبر الإطارات بدلًا من صورة واحدة ثابتة. وتُبلِغ OpenAI عن معدل استدعاء للإشراف يبلغ 77.7% على مجموعة GIF عدائية، وتقول إن الانتهاكات المرتبطة بالحركة تظل صعبة الكشف.

أما إثبات المصدر، فيستخدم Images 2.6 بيانات C2PA الوصفية بالإضافة إلى علامة SynthID المائية غير المرئية عبر ChatGPT وCodex وواجهة API.

دع وكيلك البرمجي يختبره باستخدام Apidog CLI

غيّر هذا الإصدار استهلاك الرموز دون تغيير بطاقة الأسعار. والاختبار المحفوظ يكتشف أي تغيير كاسر في طلب تعتمد عليه، ويمكن لوكيلك البرمجي كتابته باستخدام Apidog CLI. أعدّه مرة واحدة:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

ثم أعطِ Claude Code أو Codex أو Cursor أمرًا واحدًا:

Add POST https://api.openai.com/v1/images/generations to Apidog project <id>.
Create a test case that sends model gpt-image-2.6-flare, quality low,
complexity low, output_format gif and frame_count 6, with the bearer token
read from the OPENAI_API_KEY environment variable. Assert status 200 and that
data[0].b64_json exists. Run it against environment <envId> and summarize failures.

يقرأ الوكيل كل مخطط (schema)، ويتحقق من حمولته، ثم يكتب الاختبار ويشغّله:

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file endpoint.json
apidog endpoint create --project <id> --file endpoint.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> \
  --env-var "OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY" -r cli,json

كل تشغيل ينفّذ توليدًا حقيقيًا قابلًا للفوترة، لذا أبقِ عدد الإطارات والجودة منخفضين. انسخ الحالة مع gpt-image-2.6-sunburst لمقارنة النموذجين. واستبدل -r cli,json بـ -r junit لتشغيله داخل خط أنابيب CI، واطّلع على دليل إعداد Claude Code لمعرفة تفاصيل الوكيل.

الأسئلة الشائعة

هل ChatGPT Images 2.6 مجاني؟ تقول OpenAI إنه متاح في كل خطط الاشتراك، وتُدرِج صفحة الأسعار توليد الصور على أنه محدود في الخطة المجانية. ولا يذكر أي من المصدرين حصة GIF لمستخدمي الخطة المجانية. ويُفوتر استخدام API بحسب عدد الرموز.

هل تعيد واجهة API صورة GIF أم ورقة مقطّعة؟ صورة GIF مكتملة. اضبط output_format: "gif" على طرف التوليدات، ثم فُكّ ترميز b64_json. أما الأوراق المقطّعة في تدوينة الإطلاق فهي من أوامر الأمثلة.

هل GPT-Image-2.6 أغلى من 2.5؟ أسعار الرموز متطابقة، لكن صور low وmedium تستهلك رموزًا أكثر. ترتفع تكلفة إخراج صورة 1024×1024 بجودة low من نحو 0.006$ إلى نحو 0.025$. أما high وxhigh وmax فلا تتغير.

ما الفرق بين quality وcomplexity؟ يتحكم quality في تفاصيل الرسم ويحدد تكلفة الرموز. بينما يتحكم complexity في مقدار تخطيط النموذج، وقيمته الافتراضية high. وتقترح OpenAI استخدام low للـ complexity في معظم التعديلات.

هل يمكنني تحويل صورة موجودة إلى GIF أو SVG عبر واجهة API؟ لا. لا يدعم طرف التعديلات إخراج GIF أو SVG، ولا تُقبل ملفات SVG كمدخلات نقطية. وكلتا الصيغتين تأتيان من طرف التوليدات فقط.