वसंत में क्योटो का विंटेज ट्रैवल पोस्टर जिस पर KYOTO शीर्षक लिखा है, GPT Image 2 Saver से जनरेट किया गया

प्रति इमेज एक ही कम कीमत पर GPT Image 2

GPT Image 2 Saver AI इमेज जनरेटर

GPT Image 2 Saver पर GPT Image 2 फ्लैट 2 क्रेडिट प्रति इमेज पर मिलता है, जो Banana Art Lab पर OpenAI के इमेज मॉडल का उपयोग करने का सबसे किफ़ायती तरीका है।

साइन अप करने पर 10 मुफ़्त क्रेडिट

प्रोडक्शन मॉडल चुनने से पहले साइन अप पर मिले 10 मुफ़्त क्रेडिट के साथ GPT Image 2 Saver आज़माएं

Banana Art Lab आपको बड़े पैमाने पर काम शुरू करने से पहले AI इमेज मॉडल की साथ-साथ तुलना करने की सुविधा देता है। नए खातों को 10 मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं, जिनसे 5 GPT Image 2 Saver इमेज या 1 Z-Image Turbo इमेज बनाई जा सकती है।

एक छोटे प्रॉम्प्ट से शुरुआत करें, अलग-अलग मॉडल के आउटपुट की क्वालिटी जांचें, और फिर सबसे बेहतर परिणाम को हाई-रेज़ोल्यूशन जनरेशन या संदर्भ-इमेज एडिट के लिए आगे बढ़ाएं।

प्रोवाइडर

OpenAI

कम लागत वाले प्रोवाइडर के ज़रिए GPT Image 2

इनपुट

टेक्स्ट + इमेज

14 रेफरेंस इमेज तक

आउटपुट

1K / 2K / 4K

अनुरोध किए गए आकार से थोड़ा बड़ा हो सकता है

क्रेडिट

किसी भी रिज़ॉल्यूशन पर

मॉडल ओवरव्यू

Banana Art Lab मॉडल स्टैक में GPT Image 2 Saver की जगह

Saver आपके प्रॉम्प्ट को OpenAI के GPT Image 2 मॉडल पर कम लागत वाले प्रोवाइडर के ज़रिए भेजता है जो प्रति इमेज बिल करता है, इसलिए 1K, 2K और 4K सभी की लागत समान होती है और हर रिक्वेस्ट हाई क्वालिटी का इस्तेमाल करती है। ड्राफ्ट, बड़े पैमाने पर काम और एडिट्स के लिए इसका उपयोग करें, और क्वालिटी का स्तर चुनने के लिए GPT Image 2 पर स्विच करें।

हर रिज़ॉल्यूशन पर एक ही कीमत: 1K, 2K या 4K पर 2 क्रेडिट (लगभग $0.005)।

रेफरेंस इमेज के साथ एडिट्स, प्रति रिक्वेस्ट 14 तक।

बिना किसी अतिरिक्त लागत के हर इमेज हाई क्वालिटी में।

पोस्टर के शीर्षक और साइनबोर्ड जैसे छोटे टेक्स्ट को साफ़-सुथरे ढंग से रेंडर करता है।

क्रेडिट लागत

फ्लैट कीमत, लगभग $0.005

2K पर भी वही कीमत

4K पर भी वही कीमत

क्रेडिट की दरें मौजूदा Banana Art Lab जनरेशन API और UI प्रीसेट के अनुसार हैं।

विज़ुअल उदाहरण

GPT Image 2 Saver के लिए उदाहरण दिशा-निर्देश

इन विज़ुअल्स का उपयोग SEO पेज इलस्ट्रेशन और प्रॉम्प्ट संदर्भ के रूप में किया जाता है। सटीक परिणाम प्रॉम्प्ट, संदर्भ और रिज़ॉल्यूशन के आधार पर भिन्न हो सकते हैं।

रात में नियॉन रिफ्लेक्शंस के साथ शहर की भीगी सड़क पर लाल कागज़ की नाव — 1K पर रेफ़रेंस-इमेज एडिट: कागज़ की नाव की फ़ोटो को बारिश वाली सड़क पर सेट किया गया
मॉडल की टेस्टिंग के दौरान Banana Art Lab पर GPT Image 2 Saver से जनरेट किया गया।

चाकबोर्ड साइन के साथ शाम के समय इलस्ट्रेटेड बुकस्टोर कैफ़े — एक लाइन के प्रॉम्प्ट से 4K पोर्ट्रेट, 2304x4096 पर तैयार
मॉडल की टेस्टिंग के दौरान Banana Art Lab पर GPT Image 2 Saver से जनरेट किया गया।

शांत पानी पर तैरती लाल कागज़ की नाव की वॉटरकलर पेंटिंग — रेफ़रेंस-इमेज एडिट: उसी नाव को वॉटरकलर स्टाइल में रीस्टाइल किया गया
मॉडल की टेस्टिंग के दौरान Banana Art Lab पर GPT Image 2 Saver से जनरेट किया गया।

सर्वश्रेष्ठ उपयोग

GPT Image 2 Saver को कब चुनें

सबसे कम लागत पर ड्राफ्ट और प्रॉम्प्ट एक्सप्लोरेशन

सोशल मीडिया और मार्केटप्लेस के लिए भारी मात्रा में इमेज

पोस्टर और छोटे टेक्स्ट वाली इमेज

रेफरेंस-इमेज एडिट्स और रीस्टाइल्स

वर्कफ़्लो

एक व्यावहारिक जनरेशन लूप

1
जनरेटर खोलें। GPT Image 2 Saver डिफ़ॉल्ट रूप से चुना हुआ है।
2
ऐसा प्रॉम्प्ट लिखें जिसमें विषय, स्टाइल, लाइटिंग और इमेज में दिखने वाले किसी भी टेक्स्ट का उल्लेख हो।
3
जब परिणाम में किसी प्रॉडक्ट, व्यक्ति या लेआउट को बनाए रखना हो, तो रेफ़रेंस इमेज जोड़ें।
4
आस्पेक्ट रेशियो और रिज़ॉल्यूशन चुनें। कीमत 2 क्रेडिट ही रहेगी।

प्रॉम्प्ट स्टार्टर्स

कॉपी करने के लिए तैयार प्रॉम्प्ट आइडिया

शीर्षक के साथ ट्रैवल पोस्टर

वसंत में क्योटो का एक विंटेज ट्रैवल पोस्टर, बोल्ड टाइटल टेक्स्ट "KYOTO"

किसी ऑब्जेक्ट को नए सीन में रखें

रात में बारिश से भीगी शहर की सड़क के गड्ढे में कागज़ की इस नाव को रखें

आरामदायक इलस्ट्रेटेड सीन

शाम के समय एक आरामदायक बुकस्टोर कैफ़े, वॉर्म लाइट, इलस्ट्रेशन

व्यावहारिक सीमाएं

ध्यान में रखने योग्य सीमाएं

इमेज अनुरोधित साइज़ से बड़ी मिल सकती हैं, जैसे 1K स्क्वायर के लिए 1254x1254 या 4K पोर्ट्रेट के लिए 2304x4096, और कभी-कभी JPEG के रूप में।

इसमें कोई क्वालिटी सेटिंग नहीं है। लो या मीडियम क्वालिटी चुनने के लिए GPT Image 2 का उपयोग करें।

यह GPT Image 2 से अलग प्रोवाइडर के ज़रिए चलता है, इसलिए स्पीड और उपलब्धता में अंतर हो सकता है। हमारे परीक्षणों में अधिकांश इमेज जनरेट होने में 30 से 100 सेकंड का समय लगा।

Codex + Claude Code

Codex या Claude Code से GPT Image 2 Saver का उपयोग करें

अपने असिस्टेंट को Banana Art Lab MCP सर्वर से कनेक्ट करें और कोड करते समय GPT Image 2 Saver इमेज मांगें। परिणाम उसी क्रेडिट मूल्य पर सीधे आपके कैनवास पर दिखाई देंगे।

Codex Claude Code

स्रोत

इस पेज के लिए उपयोग किए गए मॉडल संदर्भ

OpenAI GPT Image 2 मॉडल पेज OpenAI इमेज जनरेशन गाइड

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

GPT Image 2 Saver से जुड़े सवाल

क्या मैं GPT Image 2 Saver को मुफ़्त में आज़मा सकता हूँ?

हाँ। नए खातों को 10 मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं, जिनसे 1K पर GPT Image 2 Saver के साथ 5 इमेज बनाई जा सकती हैं।

GPT Image 2 Saver किस काम के लिए सबसे बेहतर है?

सबसे कम लागत पर ड्राफ्ट और प्रॉम्प्ट एक्सप्लोरेशन, सोशल मीडिया और मार्केटप्लेस के लिए भारी मात्रा में इमेज, पोस्टर और छोटे टेक्स्ट वाली इमेज, रेफरेंस-इमेज एडिट्स और रीस्टाइल्स

GPT Image 2 Saver कितने क्रेडिट लेता है?

GPT Image 2 Saver फ़िलहाल 1K: 2 क्रेडिट; 2K: 2 क्रेडिट; 4K: 2 क्रेडिट लेता है। यदि जनरेशन API मूल्य निर्धारण में बदलाव होता है, तो क्रेडिट की संख्या बदल सकती है।

क्या GPT Image 2 Saver अन्य Banana Art Lab मॉडल्स से बेहतर है?

GPT Image 2 Saver तब सबसे बेहतरीन परिणाम देता है जब आपका काम इसकी खासियतों के अनुकूल हो। प्रोडक्शन वर्कफ़्लो तय करने से पहले इसकी तुलना GPT Image 2, NanoBanana, NanoBanana Pro, Seedream 5 Lite और Z-Image Turbo से ज़रूर करें।

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