ChatGPT и GPT-6 Astra проверили на SVG-рисунках

Автор сравнил ответы пяти зарубежных API-роутеров с официальным API OpenAI на двух простых, но показательных SVG-задачах: пеликан на велосипеде и фламинго на моноцикле. Тест показал, что почти все платформы выдают очень близкие результаты, но в деталях изображения всё же различаются.

Что именно проверяли

Сначала исследователь уже сравнил пять API-роутеров с официальным OpenAI API на 30 задачах. Тогда OrcaRouter, TeamoRouter, OpenRouter и Token Harbor совпали с официальными ответами во всех случаях, а NaraRouter заметно отстал: у него совпадения были только в 25 задачах из 30.

После этого проверку дополнили двумя SVG-заданиями. Модели нужно было по текстовому запросу нарисовать пеликана на велосипеде, а затем фламинго на моноцикле. Такой формат удобен для быстрой проверки того, насколько сервисы действительно дают доступ к одной и той же модели и одинаково ли она отрабатывает на разных платформах.

Пеликан на велосипеде: почти полное совпадение

Первый эксперимент провели 22 октября 2026 года. Во всех запросах указывали GPT-6 Astra, вывод ограничили 6000 токенов, а параметры temperature и reasoning_effort не задавали. В общей сложности автор сделал семь вызовов без повторов: сначала запрос в OpenAI, затем по очереди через пять платформ, потом снова в OpenAI.

Все ответы успешно вернули валидный SVG-код, который удалось отрисовать. На изображениях в целом совпали главные признаки: пеликан узнаётся, велосипед на месте, видно, что птица едет, и спицы присутствуют. Но различия были в оформлении: где-то менялись цвет рамы, форма тела, положение ног, фон, наличие шарфа или звонка, а у NaraRouter картинка оказалась более схематичной и без видимых спиц.

Фламинго на моноцикле и выводы

Вторую проверку провели 25 октября 2026 года по похожей схеме: сначала официальный API OpenAI, затем OpenRouter, OrcaRouter, NaraRouter, Token Harbor и TeamoRouter, и снова OpenAI. Все семь вызовов тоже завершились успешно, а ответы содержали только SVG-код.

На этот раз задания с фламинго и моноциклом также в целом были выполнены. Автор отмечает, что у двух ответов OpenAI различалось положение ног, но не считает это ошибкой само по себе: сюжет оставался узнаваемым, а спицы были прорисованы. Для пользователя здесь практический смысл простой: если вы выбираете API-посредника или проверяете качество модели для генерации изображений и SVG, важно смотреть не только на факт успешного ответа, но и на мелкие детали исполнения. Именно они часто показывают, насколько стабильно работает конкретный сервис.