Генератор промптов ChatGPT SDXL против вашего собственного API-скрипта

Два способа получения промптов SDXL от языковой модели

Первый способ — чат-ассистент. Вы один раз вставляете системную инструкцию, затем отправляете короткие идеи по одной и копируете каждый ответ в инструмент для изображений. Код не нужен, вы видите ответ сразу, и можете сказать «темнее, более кинематографично», чтобы получить правку. Для поиска вариантов это сложно превзойти.

Второй способ — скрипт. Вы один раз пишете инструкцию в коде, загружаете список идей из файла, обращаетесь к конечной точке chat completions для каждой идеи и записываете результаты в файл или отправляете их напрямую в генератор изображений. Этот сервис — OpenAI-совместимый текстовый API, обслуживающий одну модель с открытыми весами от независимого провайдера. Это не ChatGPT и не продукт OpenAI, но любой SDK OpenAI работает с ним, как только вы измените базовый URL и ключ.

Ни один из подходов не рисует изображения. В обоих случаях модель генерирует текст, а отдельный инструмент, такой как SDXL, рендерит его.

Сравнение бок о бок

Фактор	Окно чата	API-скрипт
Настройка	Нет	Ключ, 30 строк Python
Лучший размер пакета	1–20 промптов	Сотни и тысячи
Формат вывода	Что бы ни вернул чат; вы очищаете его вручную	JSON-режим возвращает поля, которые можно распарсить
Повторяемость	Уходит в сторону по мере роста разговора	Такая же инструкция при каждом вызове, необязательный seed
Итерация	Естественная: ответ с обратной связью	Вы редактируете скрипт и запускаете снова
Модель ценообразования	Зависит от вашего тарифного плана; проверьте его текущие условия	Оплата за токен, предоплата
Отказы	Зависит от политики контента ассистента	Эта модель отвечает без отказов в содержании для законного использования взрослыми (исключая несовершеннолетних)

Честное резюме: если вы создаете несколько изображений в неделю и вам нравится обсуждать их в чате, оставайтесь с чатом. Скрипт начинает окупаться в тот момент, когда копирование и вставка становятся самым медленным этапом в вашем конвейере.

Временные затраты на копирование и вставку

Примем умеренное допущение: 30 секунд на промпт, чтобы ввести идею, подождать, скопировать результат и вставить его туда, где он нужен. За 1 000 промптов это 1 000 × 30 с = 30 000 с, или около 8,3 часов внимания.

Скрипт имеет другую структуру. Предположим, каждый вызов API занимает около 5 секунд (это допущение, поэтому измерьте свои показатели). При 8 параллельных запросах, что является лимитом параллельных запросов для полного ключа, 1 000 вызовов займут около 1 000 / 8 × 5 с = 625 с, чуть более 10 минут. Лимит запросов в 300 в минуту означает, что абсолютный минимум — чуть более 3 минут. Вы запускаете его, варите кофе и читаете файл после.

Сэкономленное время — главный аргумент. Деньги — вторичны, как покажет следующий раздел.

Стоимость за 1 000 промптов

Этот API взимает $0,15 за 1M входных токенов и $0,50 за 1M выходных токенов. Предположим, что каждый вызов отправляет инструкцию на 250 токенов и идею на 50 токенов (300 на вход) и возвращает промпт на 200 токенов.

• Входные: 1 000 × 300 = 300 000 токенов × $0,15 / 1M = $0,045.
• Выход: 1 000 × 200 = 200 000 токенов × $0,50 / 1 млн = $0,10.
• Итого: $0,145 за 1 000 промптов.

Для сравнения с подпиской на чат или другим API, разделите цену этого плана на количество промптов, которые вы фактически сделаете за месяц, и проверьте их текущие тарифы, а не доверяйте цифре из статьи. Пробный баланс $0,50, полученный одним кликом на странице API-ключа после входа, покрывает чуть более 3 400 промптов такого размера. См. страницу тарифов для пополнения от $20 до $500 криптовалютой.

Пакетный скрипт с повторными попытками

Скрипт ниже читает идеи из ideas.txt, по одной на строку, и записывает их в prompts.jsonl. Он запускает 6 воркеров параллельно и повторяет попытки при ошибке 429.

Copyimport json, time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from openai import OpenAI, RateLimitError

client = OpenAI(base_url="https://api.sdxlapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY", max_retries=0)

SYSTEM = (
    "Expand the idea into one SDXL prompt of 40 to 60 words: subject, setting, "
    "lighting, style, mood, comma-separated. Return JSON with key 'prompt'."
)

def make(idea):
    for attempt in range(5):
        try:
            r = client.chat.completions.create(
                model="uncensored",
                messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM},
                          {"role": "user", "content": idea}],
                response_format={"type": "json_object"},
                temperature=0.8,
            )
            return {"idea": idea, **json.loads(r.choices[0].message.content)}
        except RateLimitError:
            time.sleep(5 * (attempt + 1))
    return {"idea": idea, "prompt": None}

ideas = [l.strip() for l in open("ideas.txt") if l.strip()]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=6) as pool, open("prompts.jsonl", "w") as out:
    for row in pool.map(make, ideas):
        out.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n")

Держите количество воркеров на уровне 8 или ниже для полного ключа, или 2 для пробного ключа. Если вы видите код 429 с кодом concurrency, уменьшите его; rate_limited означает, что вы превысили лимит в минуту. Неудачные запросы не оплачиваются, поэтому повторные запросы бесплатны. Подробнее о параметрах в документации.

Получение более качественного результата от скрипта

Первый запуск пакета редко выдает лучший результат. Три недорогих изменения улучшают результат сильнее, чем смена инструмента.

• Добавьте два или три примера в системный промпт. Вставьте промпты, которые дали вам понравившиеся изображения, каждый с короткой идеей, которая его породила. Модель копирует структуру и уровень детализации.
• Передайте поле стиля. Ведите небольшой словарь, например «film still», «акварель», «изометрический рендер», и добавляйте выбранный стиль к каждой идее. Один список идей затем может дать несколько вариантов оформления.
• Отфильтруйте вывод. Отклоняйте строки, чей промпт короче 25 слов или длиннее 80, затем перезапускайте только их. Короткая проверка в коде лучше, чем чтение тысячи строк.

Сохраняйте идею рядом с каждым результатом. Когда одно изображение получается удачным, вы хотите видеть, что именно его создало, а история чата прокручивается и уходит. Тематика остаётся на ваше усмотрение: модель настроена на законное использование взрослыми, и единственное строгое ограничение заключается в том, что никогда не генерируется ничего сексуального с участием несовершеннолетних.

Когда стоит остаться в чате

Скрипт подходит не всегда. Используйте чат-ассистента, если вы еще не определились с тем, что хотите получить, если каждое изображение требует обсуждения композиции или если объем работы мал и время на настройку скрипта превысит время, которое вы сэкономите. Распространенный подход: использовать чат для поиска подходящей инструкции, затем скопировать эту инструкцию в скрипт в качестве системного промпта и выполнить основную работу там.

Обратите внимание также на данные. Промпты, отправляемые в этот API, не используются для обучения. Для любого другого сервиса ознакомьтесь с их политикой конфиденциальности перед отправкой неопубликованных творческих работ.

Дополнительные руководства

• Генератор промптов Stable Diffusion LLM: настройка Python
• Текстовые ролевые сценарии с API LLM