सितंबर 2026 की शुरुआत फ्रंटियर मॉडल लॉन्च के लिए व्यस्त रही है—पहले 10 दिनों में ही GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Claude Fable 5.1, और Muse Spark 1.3 शिप हो चुके हैं।
LLM रेस से इतर, OpenAI ने 8 सितंबर 2026 को ChatGPT Images 2.5 जारी किया—यह उसका नया अत्याधुनिक इमेज मॉडल है जो ChatGPT के भीतर लोगों के वास्तविक क्रिएशन वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया है।
मुख्य दावे हैं: ज़्यादा शार्प डिटेल्स, अधिक नैचुरल लाइटिंग, अधिक भरोसेमंद मल्टी-टर्न एडिटिंग, और Images 2.0 की तुलना में 50% तक कम जेनेरेशन लैटेंसी।
OpenAI का कहना है कि लोग हर हफ्ते ChatGPT Images और API में GPT-Image मॉडल्स के ज़रिए 3 बिलियन से अधिक इमेज बनाते हैं, इसलिए यह कंपनी के सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले उत्पादों में से एक है।
इस लेख में, मैं ChatGPT Images 2.5 की सारी नई चीज़ों को कवर करूँगा—Sketch और टेम्पलेट्स जैसे नए फीचर्स, दो नए API मॉडल, प्राइसिंग, और इमेज टूल्स का हैंड्स-ऑन टेस्ट।
सार
- ChatGPT Images 2.5 OpenAI का नया इमेज मॉडल है, जो Images 2.0 की जगह लेता है—ज़्यादा शार्प डिटेल्स और तेज़ जेनेरेशन के साथ।
- वास्तविक बढ़त एडिटिंग में है: सटीक लोकल एडिट्स और मल्टी-टर्न निरंतरता, न कि केवल रॉ टेक्स्ट-टू-इमेज गुणवत्ता।
- Images 2.0 की तुलना में जेनेरेशन लैटेंसी 50% तक घटती है, जो इंटरैक्टिव, मल्टी-टर्न सेशंस में सबसे अधिक मायने रखती है।
- नए ChatGPT फीचर्स में Sketch (अपना आइडिया ड्रॉ करें), पोस्टर्स और मर्च के टेम्पलेट्स, और शेयर करने योग्य प्रॉम्प्ट्स शामिल हैं।
- डेवलपर्स के लिए दो API मॉडल: स्पीड और वॉल्यूम के लिए GPT-Image-2.5 Flare, और प्रीमियम प्रिसीज़न के लिए GPT-Image-2.5 Sunburst।
- यदि आप इटरटिव एडिटिंग करते हैं तो यह अपग्रेड काबिल-ए-गौर है; टाइपोग्राफी और बहुत घना छोटा टेक्स्ट अभी भी सामान्य सीमाओं से टकराते हैं।
ChatGPT Images 2.5 क्या है?
ChatGPT Images 2.5 OpenAI का नया इमेज जेनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जिसे GPT-Image 2 के इवॉल्यूशन के रूप में पोजिशन किया गया है, न कि पूरी तरह नए क्लास के रूप में।
यह अधिक प्राकृतिक रोशनी और समृद्ध टेक्सचर देता है, रेफरेंस फ़ोटो के सब्जेक्ट्स को ज़्यादा विश्वसनीय तरीके से संरक्षित रखता है, और Images 2.0 की तुलना में कई टर्न्स में एडिटिंग निर्देशों का बेहतर पालन करता है।
सबसे स्पष्ट बदलाव स्पीड है।
OpenAI बताता है कि Images 2.0 की तुलना में जेनेरेशन लैटेंसी 50% तक कम है, जो सबसे अधिक तब दिखती है जब आप कई एडिट्स में किसी कॉन्सेप्ट को रिफाइन करते हैं।
Images 2.5 को ChatGPT-स्टाइल वर्कफ़्लोज़ के लिए ट्यून किया गया है—यानी टेक्स्ट और इमेज का मिश्रण करने वाली मल्टी-टर्न बातचीतें, न कि केवल वन-शॉट सिंथेसिस।
स्वतंत्र लीडरबोर्ड आंकड़े बताते हैं कि बढ़त कहाँ मिल रही है।
इमेज-एडिटिंग स्कोर्स पर, Sunburst 1520 (±9) और Flare 1491 (±9) तक पहुँचते हैं, जबकि GPT-Image 2 (मीडियम) 1461 (±3) पर है। टेक्स्ट-टू-इमेज में अंतर छोटा है: Sunburst 1421 (±13) और Flare 1399 (±13), बनाम GPT-Image 2 का 1381 (±4)। यानी 2.5 की बढ़त एडिटिंग में है, रॉ जेनरेशन में नहीं।
ChatGPT Images 2.5 के प्रमुख फीचर्स
मॉडल अपडेट्स के साथ कुछ नए ChatGPT टूल भी आए हैं जो क्रिएटिव प्रोसेस पर आपको अधिक नियंत्रण देते हैं। रोज़मर्रा के इस्तेमाल के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षमताएँ ये हैं:
Sketch के साथ अपना आइडिया ड्रॉ करें
Sketch आपको सीधे ChatGPT में ड्रॉ करने देता है और उस रफ ड्राइंग को फाइनल इमेज के लिए विजुअल गाइड की तरह इस्तेमाल करता है।
आप ChatGPT में "@Sketch" टाइप करते हैं, कैफ़े की सीटिंग लेआउट या आपके डिज़ाइन किए जा रहे जैकेट की सिल्हूट जैसी कोई चीज़ बनाते हैं, स्टाइल का वर्णन जोड़ते हैं, और मॉडल उस डूडल को एक पूरी इमेज में बदल देता है।
यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि एक स्केच उस अस्पष्टता को दूर कर देता है जो सिर्फ़ टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स में रह जाती है। दो किरदारों को एक-दूसरे के सापेक्ष कहाँ खड़ा होना चाहिए—इसे शब्दों में बताना पेचीदा है, एक स्क्रिबल से बेहद आसान। और मेरे जैसे कमज़ोर ड्रॉ करने वालों के लिए अच्छी खबर—मदद पाने के लिए आपको ड्रॉइंग स्किल्स की ज़रूरत नहीं।
खाली कैनवास की जगह टेम्पलेट्स से शुरू करें
टेम्पलेट्स आपको पोस्टर्स और मर्च जैसे लोकप्रिय फ़ॉर्मैट्स के लिए एक शुरुआती बिंदु देते हैं, ताकि आप पूरी कंपोज़िशन शुरू से बताने के बजाय बस डिटेल्स भरें।
आप "Poster" या "Merch" जैसा टेम्पलेट चुनते हैं, फिर संदेश, डिज़ाइन एलिमेंट्स, और कोई भी स्टाइल प्रेफरेंस जोड़ते हैं।
जो भी लोग रिपीटेबल फ़ॉर्मैट्स बनाते हैं—जैसे बर्थडे फ़्लायर या प्रोडक्ट शॉट—उनके लिए टेम्पलेट्स पहले ड्राफ्ट तक पहुँचने के लिए ज़रूरी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग घटा देते हैं।
ट्रेड-ऑफ यह है कि ओपन-एंडेड क्रिएटिविटी कम हो जाती है—जो ठीक है जब आपको पहले से फ़ॉर्मैट पता हो।
फोकस्ड एडिट्स के लिए सीधे इमेज पर कमेंट करें
अब आप इमेज पर सीधे कमेंट्स रखकर ज़्यादा फोकस्ड एडिट्स कर सकते हैं, बजाय इसके कि फॉलो-अप प्रॉम्प्ट में बताएं कि आप किस हिस्से का ज़िक्र कर रहे हैं।
मॉडल की बेहतर लोकल एडिटिंग के साथ मिलकर, इससे किसी एक एलिमेंट, बैकग्राउंड, कॉपी के हिस्से या किसी ऑब्जेक्ट को बदलना ज़्यादा भरोसेमंद हो जाता है, जबकि इमेज का बाकी हिस्सा जस का तस रहता है।
पहले रिव्यूज़ की चेतावनी यह है कि जटिल लेआउट बदलाव, जैसे कई ऑब्जेक्ट्स को हटाना-स्थानांतरित करना या किसी व्यक्ति को फिर से पोज़ देना, अभी भी ग्लोबल कंसिस्टency तोड़ सकते हैं और एडिटेड रीजन के बाहर आर्टिफैक्ट्स ला सकते हैं।
पॉइंट एडिट्स मज़बूत केस हैं; ज़ोरदार पुनर्संरचना नहीं।
अपनी इमेज के पीछे का प्रॉम्प्ट साझा करें
जब आप कोई इमेज शेयर करते हैं, तो आप उसे बनाने वाला प्रॉम्प्ट भी शामिल कर सकते हैं, ताकि कोई और वही आइडिया अपनी फ़ोटो और डिटेल्स के साथ चला सके।
OpenAI एक वायरल प्रॉम्प्ट का उदाहरण देता है जो आपके हेडशॉट को '80s-स्टाइल पोर्ट्रेट में रीइमेजिन करता है, और यहीं से यह फैलता है।
यह एक अच्छे नतीजे को एक ऐसे टेम्पलेट में बदल देता है जिसे दूसरे लोग रीमिक्स कर सकें। यह छोटा फीचर है, लेकिन आइडियाज़ के फैलने के तरीके पर बड़ा असर डालता है, क्योंकि रेसिपी इमेज के साथ चलती है।
कॉम्प्लेक्स ब्रीफ़्स और स्टाइल्स की बेहतर हैंडलिंग
Images 2.5 जटिल विजुअल निर्देशों को बेहतर ढंग से पार्स करता है और जैसे-जैसे प्रॉम्प्ट्स अधिक विशिष्ट होते जाते हैं, मांगी गई दिशा को पकड़े रखता है—ड्रिफ्ट करने के बजाय।
यह अधिक जटिल लेआउट्स को हैंडल करता है, जिनमें ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड भी शामिल हैं, और अनुरोधित विजुअल स्टाइल्स को अधिक नज़दीकी से प्रतिबिंबित करता है।
जो भी लोग ऑन-ब्रांड एसेट्स की एक सीरीज़ बना रहे हैं, हायरेराकी को संरक्षित रखने वाले UI मॉकअप्स, या परिभाषित स्ट्रक्चर में फिट होने वाले प्रस्तुति विज़ुअल्स—उनके लिए यही कंसिस्टency उपयोगी आउटपुट और रीड्रॉ के बीच का फ़र्क तय करती है।
एक रिव्यू ने नोट किया कि कंपोज़िशनल प्रॉम्प्ट्स और मल्टी-ऑब्जेक्ट सीन्स की हैंडलिंग अच्छी रही, चेहरों और हाथों में पुराने मॉडलों की तुलना में कम स्पष्ट आर्टिफैक्ट्स दिखे।
आप किस API मॉडल का इस्तेमाल करें?
डेवलपर्स के लिए, ChatGPT Images 2.5 दो अलग API मॉडल्स के रूप में शिप होता है—दोनों का टोकन प्राइसिंग समान है, लेकिन क्वालिटी और स्पीड प्रोफ़ाइल अलग-अलग हैं। चयन इस पर निर्भर करता है कि आपके वर्कफ़्लो को रॉ थ्रूपुट चाहिए या एडिट्स में सख्त नियंत्रण।
ज़्यादातर एप्लिकेशन्स के लिए Flare डिफ़ॉल्ट है। Sunburst अधिक विस्तृत क्रिएटिव काम में अतिरिक्त प्रिसीज़न के बदले लंबा जेनेरेशन समय लेता है।
OpenAI इन दोनों मॉडलों को इस तरह पोज़िशन करता है। दोनों की प्रति-टोकन दरें समान हैं, इसलिए निर्णय लागत के बजाय क्वालिटी और लैटेंसी पर है।
| Model | Best for | Trade-off |
|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 Flare | क्रिएटर और सोशल कंटेंट, प्रोडक्ट एक्सपीरियंसेज़, विज़ुअल सर्च, रैपिड प्रोटोटाइपिंग, उच्च-वॉल्यूम जेनरेशन | GPT-Image 2 से उच्च क्वालिटी, 50% कम लैटेंसी; डिफ़ॉल्ट विकल्प |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | प्रोडक्शन-रेडी कैंपेन क्रिएटिव, पॉलिश्ड प्रोडक्ट इमेजरी, प्रीमियम एडिटिंग वर्कफ़्लोज़ | एडिट्स में सख्त नियंत्रण, लेकिन जेनेरेशन समय लंबा |
मेरा निष्कर्ष: Flare से शुरू करें और केवल तब Sunburst पर जाएँ जब आप अंतिम कैंपेन एसेट्स में अंतर देख सकें। अधिकांश क्रिएटर और सोशल वर्कलोड्स के लिए Flare की लैटेंसी बचत Sunburst की अतिरिक्त प्रिसीज़न से अधिक मायने रखेगी।
ChatGPT Images 2.5 का परीक्षण: हैंड्स-ऑन उदाहरण
ये टेस्ट ChatGPT Images 2.5 की क्षमताओं को टार्गेट करते हैं—जिन फीचर्स पर OpenAI ज़ोर देता है: रेफरेंस-फ़ोटो फिडेलिटी, सटीक लोकल एडिटिंग, और मल्टी-टर्न कंसिस्टency।
टेस्ट 1: नए सेटिंग में रेफरेंस-फ़ोटो फिडेलिटी
यह टेस्ट देखता है कि रेफरेंस फ़ोटो के विषय को नए स्टाइल और कंपोज़िशन में रखते समय Images 2.5 उसे कितनी अच्छी तरह पहचानने योग्य बनाए रखता है—यही फिडेलिटी का दावा OpenAI करता है।
मैंने अपना एक स्पष्ट पोर्ट्रेट इस्तेमाल किया और विशिष्ट विशेषताओं को साफ़-साफ़ बनाए रखते हुए स्टाइलिस्टिक ट्रांसफॉर्मेशन माँगा।
Using the attached portrait photo as a reference,
create a 1920s Art Deco travel poster featuring this person as the central figure,
standing on the deck of an ocean liner at sunset.
Keep their facial features, hairstyle, and overall likeness clearly recognizable.
Add bold geometric borders and the text "ATLANTIC CROSSING" along the bottom.
यहाँ नतीजे ठीक-ठाक हैं। मुख्य थीमिंग और सेटिंग काफ़ी सटीक हैं, और इसमें रेफरेंस इमेज के रूप में वाकई मैं ही हूँ। लेकिन बालों के आसपास लाइटिंग थोड़ी खुरदरी लगती है—जैसे कोई खराब फोटोशॉप जॉब।
टेस्ट 2: टेम्पलेट और स्केच टेस्ट
यह टेस्ट दो नए फीचर्स—टेम्पलेट्स और @sketch—को परखता है।
यह टेक्स्ट रेंडरिंग को भी परखता है, जो एक ज्ञात कमजोर कड़ी है, इसलिए इस टेस्ट में जानबूझकर कॉपी शामिल है।
I want a poster for CrabFest 2027, a summer craft beer and music festival
but on a small, family scale (about 100 people).
I want a TBC for the date and location.
I want to share it on whatsapp and socials.
The image should reflect the main themes, but it should look like a poster for a music/beer festivalइसके बाद मैंने @sketch फीचर का इस्तेमाल करके एक बीयर बैरल जोड़ने के लिए कहा (मेरे बहुत ही रफ स्केच के साथ)।
नतीजे काफ़ी मजबूत हैं। न्यूनतम जानकारी के बावजूद यह वही वाइब्स पकड़ता है जो मैं चाहता था, और मेरे कच्चे स्केच के बावजूद बीयर बैरल का जोड़ना भी ठीक से काम किया। यह कहा जा सकता है कि इसमें साफ़-साफ़ वह AI-जनित-सी फील है जो ऐसे कई उदाहरणों में दिखती है।
मैंने फॉलो-अप एडिट में तारीख़ को जुलाई 2027 करने को कहा, और इसे इसने तेज़ी से और बिना दिक्कत के कर दिया।
टेस्ट 3: मल्टी-टर्न एडिटिंग कंसिस्टency
यह टेस्ट मॉडल के मुख्य एडिटिंग दावे को टार्गेट करता है—यानी पहले किए गए बदलाव आगे की टर्न्स में भी बनें रहें।
मैं एक सिंगल प्रोडक्ट फ़ोटो से शुरू करना चाहता हूँ और तीन क्रमिक एडिट्स करना चाहता हूँ, यह देखते हुए कि हर एडिट पिछले एडिट्स को क्वालिटी घटाए बिना संरक्षित रखता है या नहीं।
Here is a photo of a ceramic coffee mug on a plain white table.
First, change the mug's color to matte forest green.
Then, in the next step, add a small potted succulent to the left of the mug.
Finally, change the background to a wooden kitchen counter.
Keep the mug's shape, size, and position identical across all three edits.
यहाँ नतीजे काफ़ी अच्छे हैं। इसने एडिट्स को कंसिस्टेंट तरीके से किया, हालाँकि शुरुआत में सक्युलेंट जोड़ते समय पोज़िशनिंग बदल गई थी, जिसे बाद में इसने ठीक कर लिया।
ChatGPT Images 2.5 की कीमतें और उपलब्धता
ChatGPT Images 2.5, 8 सितंबर 2026 को डेस्कटॉप, मोबाइल और वेब पर सभी ChatGPT, ChatGPT Work और Codex उपयोगकर्ताओं के लिए रोल आउट किया गया। यह सभी टियर्स में उपलब्ध है—कंज़्यूमर प्रोडक्ट में किसी प्रीमियम प्लान के पीछे लॉक नहीं है।
API में, GPT-Image-2.5 Flare और GPT-Image-2.5 Sunburst की टोकन दरें पहले के gpt-image-2 मॉडल जैसी ही हैं। प्रति-मिलियन-टोकन की प्रकाशित कीमतें इस प्रकार हैं:
- इमेज इनपुट टोकन्स: $8.00 प्रति 1M
- कैश्ड इमेज इनपुट टोकन्स: $2.00 प्रति 1M
- इमेज आउटपुट टोकन्स: $30.00 प्रति 1M
- टेक्स्ट इनपुट टोकन्स: $5.00 प्रति 1M
- कैश्ड टेक्स्ट इनपुट टोकन्स: $1.25 प्रति 1M
बैच प्रोसेसिंग सस्ती है—प्राइसिंग टेबल्स में gpt-image-2 के लिए इमेज आउटपुट टोकन्स $15.00 प्रति 1M और इमेज इनपुट $4.00 प्रति 1M। प्रति-इमेज लागत रेज़ोल्यूशन के साथ स्केल होती है, क्योंकि 1024×1024, 1024×1536, और 1536×1024—प्रत्येक टियर एक फिक्स्ड आउटपुट टोकन संख्या से मैप होता है।
ध्यान देने वाली बात यह है कि दोनों नए मॉडल GPT-Image 2 के समान प्राइसिंग बैंड में हैं, इसलिए आपको उसी टोकन कीमत पर क्षमता में बढ़त मिलती है। Flare और Sunburst के बीच अंतर क्वालिटी और स्पीड का है, लागत का नहीं।
ChatGPT Images 2.5 तक पहुंच कैसे पाएं?
ChatGPT में एक्सेस ऑटोमैटिक है: डेस्कटॉप, मोबाइल और वेब पर ChatGPT, ChatGPT Work और Codex उपयोगकर्ताओं के लिए इमेज जेनरेशन के पीछे Images 2.5 ही मॉडल है। नया Sketch फीचर आज़माने के लिए ChatGPT में @Sketch टाइप करें।
डेवलपर्स के लिए, दो API मॉडल IDs हैं: gpt-image-2.5-flare और gpt-image-2.5-sunburst—दोनों OpenAI Images API के माध्यम से उपलब्ध हैं। यहाँ Python SDK का एक मिनिमल रिक्वेस्ट है:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-flare",
prompt="A retro travel poster of a coastal town at sunset",
)
print(result.data.url)OpenAI इन टूल्स से बनी इमेज पर C2PA मेटाडेटा और इनविज़िबल वॉटरमार्किंग जोड़ना जारी रखता है, और मॉडल के सिस्टम कार्ड में अपनी सेफ्टी इवैल्यूएशन्स को दस्तावेज़ करता है। गहरे सेटअप के लिए, हमारे AI टूल्स के साथ काम करने के गाइड्स और हमारे API ट्यूटोरियल्स देखें।
अंतिम विचार
ChatGPT Images 2.5 एक क्रमिक लेकिन मायने रखने वाला अपग्रेड है, और यह उसी तरीके से खेलता है जैसे लोग वास्तव में इमेज मॉडल्स का उपयोग करते हैं: चैट के भीतर इटरटिव तरीके से, जनरेशन से अधिक एडिटिंग के लिए। रिव्यूअर्स को सबसे स्पष्ट जीत एडिटिंग और लैटेंसी में दिखती है, जबकि टेक्स्ट-टू-इमेज गुणवत्ता केवल थोड़ा ऊपर जाती है।
रणनीतिक रूप से, OpenAI अपने सबसे ज़्यादा इस्तेमाल वाले सरफेस—सप्ताह में 3 बिलियन से अधिक इमेज—की रक्षा कर रहा है, Sketch और शेयर करने योग्य प्रॉम्प्ट्स जैसे टूल्स के साथ जो उत्पाद को और स्टिकी बनाते हैं, सिर्फ़ मॉडल को नहीं। यदि आप इमेज को कई टर्न्स में एडिट करते हैं, तो यह स्विच करने लायक है; यदि आपकी कसौटी घनी टाइपोग्राफी या अत्यधिक स्ट्रक्चर्ड ग्राफ़िक्स है, तो आप काम का समापन फिर भी किसी डिज़ाइन टूल में करेंगे।
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