Як правильно складати промпти для GPT Image 2.5: головне з офіційного посібника OpenAI
·
09.09.2026 11:52
·
2 хвилини читання
Компанія OpenAI опублікувала докладну інструкцію для розробників і дизайнерів щодо складання запитів до графічної моделі GPT Image 2.5. На конкретних шаблонах інженери показали, як досягати справжнього фотореалізму, генерувати інфографіку з читабельним текстом та виконувати акуратне пошарове редагування без випадкових спотворень кадру.
Структура промпту та вибір між Flare і Sunburst
У посібнику OpenAI Developers автори радять відмовитися від абстрактних художніх епітетів і формувати текстовий запит за блочним принципом: чіткий опис головного об’єкта, план і композиція сцени, схема освітлення, стилістика та явні обмеження.
Приклади в документації розподілені між двома новими API-моделями:
- GPT Image 2.5 Flare слугує швидкісним робочим інструментом: вона генерує зображення вдвічі швидше за попередників і підходить для концепт-артів, соцмереж і швидкого перебору варіантів;
- GPT Image 2.5 Sunburst потребує більше часу на обчислення, проте забезпечує максимальну точність геометрії під час верстки інтерфейсів, складних схем і векторних логотипів на прозорому тлі.
Під час генерації реалістичних знімків інженери рекомендують вказувати тип віртуальної камери, фокусну відстань об’єктива (наприклад, 50 мм або 85 мм) та особливості природного освітлення. Для інфографіки та інструкцій важливо по пунктах перелічувати обов’язкові текстові блоки й вмикати режим підвищеної деталізації, щоб уникнути артефактів у написах.
Точкові правки та робота з ескізами
Окремий розділ присвячено послідовному редагуванню готових зображень. Щоб нейромережа під час заміни однієї деталі не перемальовувала композицію повністю, автори пропонують використовувати чітку формулу: прямо вказати, що саме змінюється, і додати сувору вказівку «не змінювати нічого іншого». Складні комплексні правки радять розбивати на кілька коротких ітерацій.
Перетворюючи грубий ескіз від руки на повноцінний тривимірний рендер, в описі радять жорстко фіксувати початковий ракурс і пропорції, щоб алгоритм не добудовував перспективу наново.
Хоча приклади орієнтовані на роботу через API з параметрами quality та background, базові принципи повністю застосовні й до звичайного вебінтерфейсу ChatGPT Images 2.5, допомагаючи швидше створювати якісні макети без зайвих випадкових генерацій.
