GPT Image 2 API على Azure: الأسعار والإعداد في Azure OpenAI

يمكنك استدعاء GPT Image 2 من اشتراك Azure الخاص بك، وعندما تفعل ذلك تتبع الفاتورة والحصة ونموذج الأمان قواعد Azure بدلًا من قواعد OpenAI. وهذا يغيّر طريقة تخطيطك له. التسعير قائم على التوكنات، لذلك تختلف تكلفة التصيير الواحد حسب الجودة والحجم، بدلًا من رسم ثابت لكل صورة، والحصة الافتراضية تبلغ 5 صور في الدقيقة فقط إلى أن تطلب زيادتها. يستعرض هذا المقال تكلفة النموذج، وطريقة نشره في Microsoft Foundry، واستدعاءات REST وكود Python بالضبط، والأخطاء التي ترفع الفاتورة دون أن تلاحظ. إن كنت تريد الصور فقط دون إعداد سحابي، فهناك مسار عبر المتصفح قرب النهاية.

ما يقدمه GPT Image 2 على Azure

Azure OpenAI، وهو الجانب الخاص بـ Azure من Microsoft Foundry، يستضيف نماذج الصور الخاصة بـ OpenAI إلى جانب نماذج النص. تنشئ مورداً، وتنشر نموذجاً تحت اسم تختاره، ثم ترسل الطلبات إلى نقطة نهاية تحمل اسم موردك. لا يوجد في نص الطلب شيء غريب. الفروقات تظهر في الفوترة والحصة والمصادقة واختيار المنطقة.

تشكيلة النماذج

تسرد وثائق Microsoft ثلاثة نماذج صور متاحة عموماً ضمن العائلة الحالية، إضافة إلى سلسلة أقدم ما زالت تتطلب طلب وصول.

الخلاصة العملية: لا يحتاج GPT Image 2 ونموذجا 2.5 إلى نموذج موافقة، لذلك يستطيع اشتراك جديد نشرها في الفترة نفسها من اليوم. أما سلسلة 1 فتتطلب طلب تسجيل أولاً.

من ينبغي أن يختار Azure

يستحق Azure عناء الإعداد الإضافي عندما يتحقق واحد على الأقل مما يلي:

• تشتري شركتك خدمات السحابة عبر اتفاقية Azure، لذلك تُضاف تكلفة الصور إلى فاتورة قائمة.
• تحتاج إلى اختيار المنطقة التي تُعالج فيها الطلبات.
• تريد تسجيل الدخول عبر Microsoft Entra ID وتعيين الأدوار والشبكات الخاصة بدلًا من سر مشترك في ملف بيئة.
• يجب أن تُدار الحصة لكل اشتراك ولكل نشر، مع مسؤول يستطيع رفعها.

Azure ليس الخيار الصحيح حين لا تزال تقرر ما إذا كانت الفكرة تنجح. لا يحتاج بناء فردي يختبر مفهوماً إلى مجموعة موارد ودور تعيين وطلب حصة فقط ليرى عشرة تصييرات. جرّب في مكان يكون الإعداد فيه رخيصاً، ثم انتقل إلى Azure بعد أن تستقر الأوامر النصية والأحجام وحجم الاستخدام الشهري.

إليك مقارنة بين المسارات الثلاثة الشائعة.

التكلفة الحقيقية لكل تصيير

لا يوجد سعر ثابت معلن للصورة الواحدة. تدفع مقابل التوكنات: نص أمرك النصي، وأي صور مرجعية ترسلها، وأكبر حصة بكثير، الصورة التي ينتجها النموذج.

أسعار التوكنات

تنشر OpenAI هذه الأسعار القياسية لـ GPT Image 2 لكل مليون توكن:

تُدرج المعالجة بالدفعات بنصف السعر القياسي في صفحة التسعير الخاصة بشركة OpenAI. وتعرض حاسبات أسعار Azure من أطراف ثالثة 5.00 دولارات لكل مليون توكن إدخال و30.00 دولارًا لكل مليون توكن مخرجات لنشر Azure، وهذا يطابق سطري الإدخال النصي ومخرجات الصورة أعلاه.

💡 نصيحة: تنشر Azure الأسعار حسب المنطقة ونوع النشر، وقد تختلف عن جدول OpenAI العام. تأكد من الأرقام الدقيقة في حاسبة أسعار Azure لمنطقتك قبل أن تثبّت الميزانية.

أمثلة محسوبة للتكلفة

سعر الصورة الواحدة هو عدد توكنات مخرجاتها مضروبًا في 30 دولارًا ومقسومًا على مليون. يحدد النموذج عدد التوكنات التي يستخدمها التصيير، ويعتمد ذلك على الجودة وحجم اللوحة. الأرقام أدناه افتراضات اختيرت لتوضيح الحساب، وليست قياسات. اقرأ بيانات الاستخدام المرفقة بكل استجابة حقيقية لترى أرقامك الفعلية.

أضف الأمر النصي نفسه: أمر من 500 توكن بسعر 5 دولارات لكل مليون يضيف 0.0025 دولار، وهذا فرق ضئيل مقارنة بالصورة. جانب المخرجات هو ما يحدد الإجمالي، لذا ضع الميزانية حوله.

خفض الفاتورة

• جرّب المسودات بجودة منخفضة. انتقل إلى medium أو high فقط بعد أن يصبح التكوين صحيحًا.
• اجعل اللوحة بقياس الصفحة. صورة بحجم 1536x864 تكفي تمامًا لصورة الغلاف في المدونة. وتصف وثائق OpenAI الخاصة بالصور أي حجم أكبر من 2560x1440 بأنه تجريبي، والألواح الأكبر تستهلك عادة توكنات مخرجات أكثر.
• اطلب صورة واحدة في كل مرة أثناء التكرار. تقبل المعلمة n القيم من 1 إلى 10، وتُحتسب كل صورة إضافية.
• أعد استخدام بادئات الأوامر. يكلّف الإدخال النصي المخزّن مؤقتًا 1.25 دولار لكل مليون بدلًا من 5.00 دولارات، وهذا مفيد حين يتكرر وصف أسلوب طويل عبر آلاف الاستدعاءات.
• تحقّق من خيارات الدفعات للأعمال التي يمكن أن تنتظر، لأن سعر الدفعات نصف السعر على جانب OpenAI.

قائمة التحقق قبل النشر

شيئان يُربكان الناس قبل أن يرسلوا أي طلب: أين يتوفر النموذج، وكم هي الحصة الافتراضية القليلة التي يحصلون عليها.

الاشتراك والمنطقة

تحتاج إلى اشتراك Azure نشط ومورد Azure OpenAI في منطقة تتوفر فيها النموذج. توليد الصور متاح في عدد محدود من المناطق، لذا افتح جدول توفر المناطق لدى Microsoft، وابحث عن GPT Image 2، واختر منطقة قريبة من مستخدميك أو من لوائح بياناتك. إنشاء المورد أولًا ثم التحقق من الجدول ثانيًا هو السبب الأكثر شيوعًا لفشل النشر.

الحصة وحدود المعدل

الحصة الافتراضية الموثقة لنموذج GPT Image 2 هي 5 صور في الدقيقة. وتترتب على ذلك النتائج التالية:

• ستصطدم دفعة من المهام المتوازية باستجابات HTTP 429 تقريبًا فورًا.
• بما أن الحصة تُحتسب بالصور، فقد يتجاوزها طلب واحد يطلب عشر صور على نشر جديد. اختبر قيمة n قبل أن تعتمد عليها.
• خطط لإعادة المحاولة مع تراجع أسي، واطلب زيادة الحصة مبكرًا إن توقعت حركة حقيقية.

غلاف صغير لإعادة المحاولة يُبقي مهمة الدفعات حية حين يصل الحد:

import time
from openai import RateLimitError

def generate_with_retry(client, deployment, prompt, attempts=5):
    for attempt in range(attempts):
        try:
            return client.images.generate(
                model=deployment, prompt=prompt, size="1536x864", quality="low", n=1
            )
        except RateLimitError:
            if attempt == attempts - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** attempt * 5)

نسخ الأمر النصي

مع الحصة الافتراضية، تمنح فترة انتظار قدرها 5 ثوان ثم 10 ثم 20 ثم 40 ثانية بين المحاولات نافذة الدقيقة وقتًا لتتجدد.

💡 نصيحة: اعتبر حد 5 صور في الدقيقة حدًا للتجربة. ستحتاج صفحة منتج تصيّر الصور عند الطلب إلى حصة أعلى، أو طابور، أو الاثنين معًا.

انشر النموذج في Foundry

تُعاد تسمية قوائم البوابة بين الإصدارات، لذا اتبع اسم النموذج بدلًا من مسار نقر محفوظ في الذاكرة.

أنشئ المورد

1. في بوابة Azure، أنشئ مورد Azure OpenAI، أو مشروع Microsoft Foundry، في منطقة تدرج GPT Image 2.
2. اختر اسم مورد ترتاح إليه، لأنه يصبح جزءًا من نقطة النهاية: https://<resource-name>.openai.azure.com.
3. أنهِ معالج الإنشاء وانتظر حتى ينجح التوفير.

أنشئ النشر

1. افتح بوابة Foundry واذهب إلى صفحة عمليات النشر الخاصة بموردك.
2. اختر نشر نموذج أساسي، وابحث عن gpt-image-2.
3. اختر نوع النشر، واضبط السعة، وأعطِ النشر اسمًا.

هذا الاسم مهم. في Azure، حقل model في كودك هو اسم النشر، وليس معرّف النموذج العام. إن استدعيته باسم images-prod، فسيرسل كودك images-prod.

تقدم Foundry أيضًا ملعبًا لنماذج الصور، وهو أسرع طريقة للتأكد من أن النشر يعمل قبل أن تكتب أي كود.

اعثر على نقطة النهاية وبيانات الاعتماد

تظهر نقطة النهاية في نظرة عامة على المورد وفي صفحة النشرات. وللمصادقة، تتيح لك Azure الاختيار بين بيانات اعتماد ثابتة وبين Microsoft Entra ID. لأي شيء يتجاوز الاختبار المؤقت، استخدم Entra ID: عيّن دور Cognitive Services OpenAI User لهويتك، وسجّل الدخول عبر Azure CLI، ودع SDK يجلب توكنات قصيرة العمر. بهذه الطريقة لا يصل أي شيء حساس إلى مستودعك.

استدعاء API من الكود

تتبع نقطة نهاية الصور هذا النمط:

https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/deployments/<deployment-name>/images/generations?api-version=2025-04-01-preview

نسخ الأمر النصي

تستخدم وثائق Microsoft الحالية إصدار API 2025-04-01-preview أو أحدث. هذه قواعد الطلب الخاصة بـ GPT Image 2:

• الحجم: WIDTHxHEIGHT مخصص، وكلا الضلعين من مضاعفات 16، ولا يتجاوز أيٌّ منهما 3,840 بكسل.
• نسبة العرض إلى الارتفاع: بين 1:3 و3:1.
• عدد البكسلات: بين 655,360 و8,294,400.
• الجودة: low، أو medium، أو high.
• العدد: n من 1 إلى 10.

طلب REST

TOKEN=$(az account get-access-token \
  --resource https://cognitiveservices.azure.com \
  --query accessToken -o tsv)

curl -X POST "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/deployments/<deployment-name>/images/generations?api-version=2025-04-01-preview" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d '{
    "prompt": "A ceramic mug of coffee on an oak desk, morning window light, 85mm photograph",
    "size": "1536x864",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }'

نسخ الأمر النصي

Python مع OpenAI SDK

import base64
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import AzureOpenAI

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default",
)

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://<resource-name>.openai.azure.com",
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    api_version="2025-04-01-preview",
)

result = client.images.generate(
    model="<deployment-name>",
    prompt="A ceramic mug of coffee on an oak desk, morning window light, 85mm photograph",
    size="1536x864",
    quality="medium",
    n=1,
)

with open("render.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

نسخ الأمر النصي

احفظ مخرجات base64

التفصيلة التي تفاجئ الناس: تعيد نقطة نهاية الصور في Azure لهذه النماذج بيانات base64 فقط، دون خيار لرابط مستضاف. كل استجابة تحمل الصورة كاملة داخل JSON.

لذلك آثار حقيقية على تطبيقك:

• فكّ ترميز الملف واكتبه في تخزين دائم فورًا، مثل حاوية blob.
• خزّن عنوان URL للتخزين في قاعدة بياناتك، لا سلسلة base64.
• غيّر حجم الصور المصغّرة من جهتك، لأن API لن يقوم بذلك نيابةً عنك.
• لا تُعِد توليد صورة دفعت ثمنها لمجرد أنك فقدت بياناتها الثنائية.

التخزين هو الجزء الرخيص من خط العمل. بضع مئات الكيلوبايتات لكل صورة في تخزين blob تكلّف جزءًا ضئيلًا جدًا مما كلّفه التصيير نفسه، لذا فإن الاحتفاظ بكل مخرج دفعت ثمنه هو في الغالب الخيار الأفضل.

خمسة أخطاء تهدر المال

1. إبقاء الجودة على high للمسودات. توكنات المخرجات هي المصروف الرئيسي، وتطلب الجودة العالية أكثرها. ارسم المسودة بجودة low، وأنهِ بـ high.
2. طلب لوحات 4K لصفحات الويب. إن كانت الصفحة تعرض الصورة بعرض 1,280 بكسل، فإن تصيير بحجم 3,840 بكسل هو مال لا تستطيع رؤيته.
3. إعادة محاولة أخطاء 429 في حلقة ضيقة. الاستدعاءات المحدودة بالمعدل التي تُضرب دون تراجع تهدر الوقت وقد تتراكم فيها أعمال فاشلة.
4. إرسال اسم النموذج العام. يجب أن تكون قيمة model اسم النشر لديك. عدم التطابق يعيد خطأ، فيقضي المهندسون ساعة في إلقاء اللوم على المنطقة.
5. عدم حفظ المخرجات. تختفي استجابات base64 مع عمليتك. إن لم تكتب البايتات إلى التخزين، فالحل الوحيد هو تصيير آخر مدفوع الثمن.

استخدم GPT Image 2 على PicassoIA

ليس كل مشروع يحتاج إلى مورد سحابي. يعمل GPT Image 2 على PicassoIA من صفحة ويب، ما يجعله طريقة سريعة لاختبار الأوامر النصية قبل أن تنفق عليها توكنات Azure.

اختر إعداداتك

افتح صفحة النموذج، واكتب أمرك النصي، واضبط الخيارات التي تحتاجها.

يقبل حقل اختياري بيانات اعتماد OpenAI الخاصة بك. اتركه فارغًا وستوجّه المنصة الطلب نيابةً عنك.

💡 نصيحة: الأوامر التي تذكر عدسة واتجاه ضوء وملمس سطح تعطي نتائج أكثر ثباتًا. اطلب من نموذج نصي مثل Claude Sonnet 5 أو GPT 5.6 Terra أن يصوغ ثلاث تنويعات للأمر النصي، ثم اختبر كلًا منها هنا.

وَلِّد وحمّل

1. اضغط زر التوليد وانتظر التصيير.
2. تحقق من عرض النص واليدين والحواف بالحجم الكامل.
3. حمّل الملف بالصيغة التي اخترتها.
4. غيّر إعدادًا واحدًا في كل مرة وشغّل من جديد.

سير العمل الجيد يقسم المهمة إلى جزأين. استخدم المتصفح لتحديد التكوين والصياغة وموضع النص، لأن التكرار هناك سريع ويمكنك تشغيل ما يصل إلى عشر تنويعات دفعة واحدة. وبمجرد أن يُنتج أمر نصي ما تريده باستمرار، انسخه إلى كود Azure وشغّله بالحجم والجودة اللذين يحتاجهما منتجك. ينتقل الأمر النصي دون تغيير، لذا فكل تجربة أجريتها مسبقًا توفّر عليك استدعاءات مدفوعة لاحقًا.

هل تريد مقارنة المحركات؟ جرّب GPT Image 2.5 Flare، أو Seedream 4.5، أو Nano Banana 2 Lite بالأمر النصي نفسه، واحتفظ بأفضلها.

أنشئ أول صورة لك اليوم

أصبحت تملك الصورة الكاملة لنموذج GPT Image 2 على Azure: تسعير التوكنات الذي يكافئ المسودات منخفضة الجودة، وحصة بداية قدرها 5 صور في الدقيقة، ومخرجات base64 فقط، واسم نشر يعمل أيضًا كحقل النموذج. هذه الحقائق الأربع تحدد معظم الميزانيات ومعظم الأخطاء.

أرخص طريقة لإيجاد أمر نصي يعمل هي اختباره قبل أن يصل إلى فاتورة Azure. افتح GPT Image 2 على Picasso IA، واكتب لقطة المنتج أو الملصق أو صورة الغلاف التي في ذهنك، وشغّل خمس تنويعات بجودة منخفضة. اختر الفائز، ثم خذ هذا الأمر بالضبط إلى نشر Azure الخاص بك بثقة. تصييرك الأول على بعد أمر نصي واحد، فهيا أنشئه.