تسعير OpenAI Image API: نماذج GPT Image والجودة مع Python

تبدو تسعيرة OpenAI Image API بسيطة حتى تصل أول فاتورة. لا يوجد سعر ثابت للصورة. أنت تدفع مقابل التوكنات، وعدد التوكنات التي تستهلكها الصورة يعتمد على النموذج، والحجم، وإعداد الجودة الذي تمرره في استدعاء Python. قد تكلّف صورة 1024x1024 بالأمر النصي نفسه إما $0.006 أو $0.211، أي فرق يقارب 35 ضعفًا. يعرض هذا المقال الأسعار الحالية، والأرقام التقريبية لكل صورة في كل مستوى جودة، وإعدادًا عمليًا بلغة Python، والعادات التي تمنع تحوّل دفعة من 1,000 صورة إلى مفاجأة.

💡 اقرأ هذا أولًا: تأتي أرقام الدولار أدناه من أسعار التوكنات المنشورة من OpenAI ($30 لكل مليون توكن خرج صورة في النماذج الحالية)، ومن حاسبات تابعة لجهات خارجية تطبّق تلك الأسعار. تسرد صفحة التسعير لدى OpenAI التوكنات وتشير إلى حاسبة، وليس إلى جدول لكل صورة، لذا أعد التحقق منها قبل أن تحدد ميزانية.

ما الذي تفرضه رسوم Image API عليه

توكنات، وليس أسعارًا ثابتة

تُحتسب كل طلب إلى Images API وفق ثلاثة عدادات. توكنات الإدخال النصي هي أمرك النصي. توكنات إدخال الصور تظهر فقط عند إرسال صور مرجعية للتعديل. توكنات خرج الصور هي الصورة التي تحصل عليها، وهي غالبًا أكبر بند في الفاتورة.

بحسب الأسعار الحالية، المعادلة بسيطة: توكنات النص × $5، وتوكنات إدخال الصور × $8، وتوكنات خرج الصور × $30، وكلها لكل مليون. طول الأمر النصي يكاد لا يهم. أمر من 200 توكن يكلّف $0.001، بينما قد يتجاوز خرج واحد بجودة عالية 1,700 توكن، أي نحو $0.05 للصورة وحدها.

الأسعار الحالية لكل نموذج من GPT Image

هذه أسعار OpenAI بالتوكن لكل مليون توكن لكل نموذج في العائلة:

الإدخال المخزَّن مؤقتًا أرخص: $1.25 لكل مليون للنص و$2.00 للصور في عائلة GPT Image 2. يشارك الإصدارين 2.5 الأسعار نفسها تمامًا مع GPT Image 2، لذلك لن تخبرك قائمة الأسعار بأيهما تختار. استهلاك التوكنات هو الذي يفعل.

مستويات الجودة وتكلفتها

إعدادات الجودة الخمسة

يقبل النموذجان 2.5 القيم low و medium و high و xhigh و max و auto للمعامل quality. يعمل GPT Image 2 مع ثلاث مستويات: منخفضة ومتوسطة وعالية. بالنسبة إلى النماذج 2.5، يسرد تحليل Kanaries عدد توكنات الخرج لكل مستوى، وعند ضربها في $30 لكل مليون تحصل على هذه الأسعار لكل صورة:

يتميز أمران. أولًا، المستطيلات أرخص من المربعات في كل مستوى، بنحو 20 إلى 22 بالمئة، لذا اختر الاتجاه الأفقي أو العمودي كلما سمح التخطيط بذلك. ثانيًا، منحنى السعر حاد: max يكلّف نحو 36 ضعف low.

يُقدَّم GPT Image 2 في حاسبات مثل CostGoat بسعر $0.006 و$0.053 و$0.211 للمنخفضة والمتوسطة والعالية عند 1024x1024، و$0.005 و$0.041 و$0.165 للمستطيلات. تتطابق هذه المبالغ بالدولار مع صفوف low و high و max في النماذج 2.5، وهذا يوحي بأن النماذج 2.5 تضيف خطوات أدق بينها. تحقق من عدد التوكنات في حسابك قبل أن تعتمد على هذا التطابق.

تكلفة 1,000 صورة

تخفي تكاليف الصورة الواحدة الميزانية الحقيقية. ضرب عدد التوكنات في دفعة من 1,000 صورة يعطي:

أضف نحو $0.75 لكل 1,000 صورة لأمر نصي من 150 توكن. هذا كامل تكلفة الأمر النصي. إعداد الجودة هو أداة الميزانية الحقيقية.

متى تكفي المنخفضة

تكلّف المنخفضة نحو تُسع تكلفة العالية، وكثير من العمل لا يحتاج أكثر من ذلك. الصور المصغّرة، ولوحات المزاج، وفحوص الأفكار، واختبارات A/B للتكوين، كلها تبدو جيدة عند low. أما الصور الرئيسية، وتجارب التغليف، وكل ما سيكبّره العميل، فتستحق high أو أعلى.

ابدأ من medium. تكلّف نحو 2.2 ضعف low وربع high، وهي خيار افتراضي معقول لخط إنتاج لم يُقَس بعد.

أي نموذج يناسب عبء عملك

الإصدار السريع

GPT Image 2.5 Flare موجَّه للتوليد السريع اليومي. يذكر أحد الاستعراضات أن زمن الاستجابة يقارب نصف زمن GPT Image 2. تهم هذه السرعة في Python أكثر من نافذة الدردشة: عندما ينتظر المستخدم طلب ويب، تُحسب الثواني، والاستدعاءات الأسرع تعني أيضًا اتصالات مفتوحة أقل لإدارتها.

الإصدار الدقيق

GPT Image 2.5 Sunburst مصمَّم لسير العمل الذي تهم فيه دقة التعديل أكثر من أي شيء، مثل الحفاظ على التفاصيل الدقيقة أثناء تغيير عنصر واحد. وهو أبطأ، ويُحتسب بالأسعار نفسها لكل توكن كما في Flare. إذا كان خط إنتاجك يعدّل صور المنتجات في الغالب، فاختبر Sunburst أولًا. وإذا كان ينشئ صورًا جديدة في الغالب، فابدأ بنموذج Flare.

نماذج أقدم ما زالت تستحق الاستخدام

GPT Image 1 Mini يصل حده الأقصى إلى $0.052، أي نحو ربع سعر النموذج الرائد البالغ $0.211، ما يجعله الخيار الاقتصادي للأعمال الكبيرة التي تتحمل دقة أقل. GPT Image 1 هو النموذج الذي يجب مراقبته: تشير CostGoat إلى إيقافه في 23 أكتوبر 2026، لذا تحقق من التاريخ في صفحة الإيقافات لدى OpenAI وتجنب بدء أي شيء جديد عليه.

إعداد Python خطوة بخطوة

طلبك الأول

ثبّت SDK باستخدام pip install openai ضع بيانات اعتمادك في متغيرات البيئة. يقرأها العميل تلقائيًا، فلا تبقى أي بيانات حساسة داخل شيفرتك.

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(timeout=180)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="Studio photo of a cobalt-blue ceramic mug on a pale gray backdrop, soft light from the left",
    size="1536x1024",
    quality="medium",
)

Path("mug.png").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

نسخ الأمر النصي

تصل الصورة بصيغة base64 في b64_json، لذا فكّ ترميزها واكتب البايتات. تشير OpenAI إلى أن الأوامر المعقدة قد تستغرق حتى دقيقتين، لذلك يضبط العميل أعلاه مهلة صريحة قدرها 180 ثانية. عندها يفشل الطلب العالق بعد ثلاث دقائق بدلًا من أن يعلّق عاملًا.

تسجيل التكلفة الفعلية

لا تثق بالجدول، ولا حتى الجداول أعلاه. سجّل ما استهلكه كل استدعاء فعليًا وحوّله إلى دولارات:

TEXT_IN = 5.00 / 1_000_000
IMAGE_IN = 8.00 / 1_000_000
IMAGE_OUT = 30.00 / 1_000_000

def cost_of(result):
    usage = result.usage
    details = usage.input_tokens_details
    return (
        details.text_tokens * TEXT_IN
        + details.image_tokens * IMAGE_IN
        + usage.output_tokens * IMAGE_OUT
    )

print(f"${cost_of(result):.4f}")

نسخ الأمر النصي

💡 نصيحة: تتبع أسماء الحقول هذه كائن الاستخدام في Images API. اطبع result.usage مرة واحدة على إصدار SDK لديك لتتأكد منها قبل أن تبني التقارير عليها.

مسودة منخفضة، ثم نهائية عالية

حلقة المسودات الرخيصة تسدّد تكلفتها خلال بضع صور. أنشئ أربع مسودات low، واختر صياغة الأمر النصي التي تنجح، ثم أنفق مرة واحدة على تصيير high:

PROMPT = "Studio photo of a cobalt-blue ceramic mug on a pale gray backdrop, soft light from the left"
MODEL = "gpt-image-2.5-flare"

drafts = [
    client.images.generate(model=MODEL, prompt=PROMPT, size="1536x1024", quality="low")
    for _ in range(4)
]
# Review the drafts, adjust PROMPT, then pay for one final render.
final = client.images.generate(model=MODEL, prompt=PROMPT, size="1536x1024", quality="high")

نسخ الأمر النصي

الحساب عند 1536x1024: أربع مسودات بسعر $0.0047 للواحدة، ونهائية واحدة بسعر $0.0412، أي نحو $0.060 بالمجموع. ثلاث محاولات high عمياء تكلّف نحو $0.123. تحذير واحد: لن تطابق الصورة النهائية المسودة بكسل بكسل، لذا فحلقة المسودات مخصصة لاختيار الأمر النصي، لا الصورة نفسها.

تكاليف تفاجئ الفرق

التعديلات أغلى

تُحتسب الصور المرجعية كإدخال صور بسعر $8 لكل مليون توكن. في تحليل محاكى أعده Omid Saffari، يكلّف توليد جديد بـ 200 توكن نصي و2,000 توكن خرج نحو $0.061. أضف صورة مرجعية من 6,000 توكن، فيكلّف الطلب نفسه $0.109. يُنزل التخزين المؤقت للإدخال المتكرر التكلفة إلى نحو $0.072. هذه أمثلة توضيحية بافتراضات معلنة، وليست فواتير نموذجية، لكنها تظهر الاتجاه: سير عمل التعديل أغلى من التوليد.

المحاولات الفاشلة ونسبة القبول

الرقم المهم هو التكلفة لكل صورة مقبولة: تكلفة محاولة واحدة مقسومة على نسبة المحاولات التي تحتفظ بها.

• عالية بسعر $0.0527 مع قبول 60%: نحو $0.088 لكل صورة محتفظ بها.
• متوسطة بسعر $0.0132 مع قبول 40%: نحو $0.033 لكل صورة محتفظ بها.
• منخفضة بسعر $0.0059 مع قبول 15%: نحو $0.039 لكل صورة محتفظ بها.

قد يفوز مستوى أرخص حتى عندما ترفض جزءًا أكبر من خرجه. قِس نسبة القبول لديك لمدة أسبوع قبل أن تختار الخيار الافتراضي.

حدود المعدل حسب المستوى

الإنتاجية محدودة بمستوى الاستخدام الخاص بك. هذه هي الحدود التي تسردها OpenAI لـ GPT Image 2:

في المستوى 1، تعني خمس صور في الدقيقة 300 صورة كحد أقصى في الساعة. في المستوى 3، تنتهي 1,000 صورة خلال 20 دقيقة. ضع حلقتك داخل semaphore صغير أو إعادة محاولة مع تراجع تدريجي حتى لا تتحول موجة من أخطاء 429 إلى موجة من المحاولات المهدرة.

طرق لخفض الفاتورة

• استخدم Batch API عندما تستطيع الانتظار. يُفاد أن GPT Image 2 يعمل عبر Batch بنصف أسعار التوكن القياسية للمهام التي تتحمل حتى 24 ساعة. وتذكر التقارير نفسها أن أيًا من الإصدارين 2.5 لا يدعمه.
• اختر الاتجاه الأفقي أو العمودي. أرخص بنحو 20 بالمئة من المربع في كل مستوى.
• اعمل مسودات على مستوى low، وانهِ مرة واحدة. تكلّف الحلقة أعلاه نحو نصف تكلفة ثلاث محاولات high عمياء.
• حدّد المحاولات. ضع حدًا صارمًا لإعادة المحاولة لكل أمر نصي، وسجّل كل إخفاق.
• أرسل مرجعًا واحدًا لا خمسة. توكنات إدخال الصور تتراكم في كل تعديل.
• صغ الأوامر النصية بنموذج لغوي. GPT 5.6 Luna نموذج سريع لكتابة إصدارات من الأوامر النصية، وGPT 5 Structured يعيد JSON نظيفًا يستطيع سكربت Python تحليله إلى الأمر النصي والحجم والجودة لكل صف. أبقِه عند استدعاء نموذج لغوي واحد لكل دفعة من الأوامر، لأن لهذا الاستدعاء رسومه الخاصة.

راجع المسودات جنبًا إلى جنب قبل أي مرحلة high. ورقة تماس تضم 12 مسودة منخفضة التكلفة تسمح لمصمم بتحديد اثنتين تستحقان الإنهاء، وهذه المراجعة تستغرق دقائق.

كيفية استخدام Flare على PicassoIA

قبل ربط استدعاء API بسكربت، يمكنك تجربة النموذج نفسه في المتصفح. GPT Image 2.5 Flare متاح على PicassoIA، ومعاملاته تطابق معاملات API، ما يجعله بيئة تجريب جيدة لتقرر أي مستوى تستدعيه من Python.

1. افتح صفحة النموذج. انتقل إلى GPT Image 2.5 Flare على PicassoIA.
2. اكتب الأمر النصي. هو الحقل الإلزامي الوحيد. صف الموضوع والضوء والتأطير في جملة أو جملتين، كما في مثال Python.
3. اختر quality. الافتراضي هو auto. استخدم إعدادًا منخفضًا للمسودات، وعاليًا عندما يصبح التكوين نهائيًا. تشير الصفحة إلى أن الجودة الأعلى تستغرق وقتًا أطول وتكلّف أكثر.
4. اضبط aspect_ratio. الافتراضي هو 1:1. جرّب نسبة أفقية، فهي الشكل الأرخص في API.
5. عدّل الإضافات. number_of_images يقبل من 1 إلى 10 لتقارن بين الخيارات من أمر نصي واحد. output_format افتراضيه webp، و output_compression افتراضيه 90، ويمكن ضبط background على شفاف للقص. input_images يقبل صورًا مرجعية للتعديل.
6. ولّد وحمّل. احفظ أفضل نتيجة وسجّل الإعدادات التي أنتجتها.

💡 نصيحة: شغّل أمرًا نصيًا واحدًا بجودة منخفضة وعالية على GPT Image 2.5 Flare، ثم قارن الخرج مع GPT Image 2 وGPT Image 1 Mini قبل أن تضع أيًا منها في خط الإنتاج.

يقدم PicassoIA أيضًا واجهة API للمطورين على طراز Replicate على api.picassoia.com/v1 مع مصادقة Bearer token، وتنبؤات غير متزامنة من نمط الإنشاء ثم الاستطلاع، وحد أقصى قدره خمسة تنبؤات متزامنة لكل حساب. وهي تخدم PicassoIA Image وPicassoIA Image Editor Pro، من بين نماذج أخرى. راجع picassoia.com/en/api للاطلاع على شروط الوصول والتسعير الحالية، لأن هذا المقال لا يذكرها.

أجرِ اختبار سعر خاصًا بك

تقف جداول الأسعار عند حد معين. أفضل رقم هو الذي تقيسه بأوامرك النصية، ونسبة قبولك، وأحجامك. اختر ثلاثة أوامر من عبء عملك الفعلي، ونفّذ تصيير كلٍّ منها عند low و medium و high، وسجّل التكلفة بالمساعد أعلاه. ثم قرر أي مستوى يستحق مكانه.

إذا أردت رؤية فرق الجودة قبل أن تنفق سنتًا واحدًا على API، فافتح GPT Image 2.5 Flare أو GPT Image 2.5 Sunburst على PicassoIA وولّد مجموعتك الخاصة. جرّب لقطة منتج، وصورة شخصية، وملصقًا فيه نص قصير، ثم قارنها عند إعدادات مختلفة. صورتك الاختبارية الأولى بنقرة واحدة.