TL;DR
GPT-Image-2.5 için tek, sabit bir “görsel başına fiyat” yoktur. OpenAI, API kullanımını belirteç (token) bazında ücretlendirir. Hem GPT-Image-2.5 Flare hem de GPT-Image-2.5 Sunburst aynı resmi belirteç ücretlerini kullanır: milyon başına metin-girdi belirteçleri $5, görüntü-girdi belirteçleri $8 ve görüntü-çıktı belirteçleri $30. Önbelleğe alınmış metin ve görüntü girdileri sırasıyla milyon başına $1.25 ve $2’dir.
1024×1024 bir görsel için, üçüncü taraf hesaplayıcılara göre yalnızca çıktı üretimi düşük kalitede yaklaşık $0.006’dan, en yüksek kalitede yaklaşık $0.211’e kadar değişebilir. Bu planlama modelinde yüksek kalite yaklaşık $0.053 civarındadır. Gerçek faturalar ise komut belirteçleri, referans görseller, yeniden denemeler, düzenleme girdileri ve gerçek çıktı-belirteç kullanımına bağlıdır.
Öne Çıkanlar
- OpenAI, GPT-Image-2.5 API’sini evrensel sabit bir görsel başı fiyat yerine belirteç üzerinden ücretlendirir.
- Flare ve Sunburst aynı belirteç oranlarına sahiptir; Sunburst, belirteç başına daha pahalı bir model değildir.
- Resmi oranlar: metin girdi için $5/M, görüntü girdi için $8/M ve görüntü çıktı için $30/M.
- GPT-Image-2.5, low, medium, high, xhigh, max ve auto kalite modlarını sunar.
- 1024×1024 bir görsel için planlama tahmini, girdiler öncesi yaklaşık low’da $0.0059, high’da $0.0527 ve max’ta $0.2107’dir.
- Flare, yüksek hacim ve gecikme duyarlı üretim için daha iyi varsayılandır; Sunburst ise hassas düzenleme ve üst düzey yaratıcı iş akışlarını hedefler.
- CometAPI, GPT-Image-2.5 model API’lerinde %20 indirim duyurur; başlık fiyatları, resmi $5/M ve $30/M oranlarına karşılık $4/M girdi ve $24/M çıktı olarak gösterilir.
GPT-Image-2.5 Nedir ve Ne İçin Ödeme Yapıyorsunuz?
OpenAI, 8 Eylül 2026’da ChatGPT Images 2.5’i duyurdu. Güncelleme, daha keskin detaylar, daha doğal ışık ve dokular, referans konuların daha güçlü korunması, daha güvenilir çok turlu düzenleme ve daha düşük üretim gecikmesine odaklanır. OpenAI, Images 2.0’a kıyasla üretim gecikmesinin %50’ye kadar daha düşük olabildiğini belirtiyor.
API ailesinin iki varyantı vardır. GPT-Image-2.5 Flare, hızlı ve yüksek kaliteli günlük üretim için optimize edilmiştir ve çoğu uygulama için OpenAI’nin önerdiği varsayılandır. GPT-Image-2.5 Sunburst, mevcut bir konuyu veya kompozisyonu korumanın minimum gecikmeden daha önemli olduğu düzenleme hassasiyeti ve üst düzey yaratıcı iş akışlarına vurgu yapar.
| Özellik | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| Konumlandırma | Hızlı günlük üretim | Hassas üretim ve düzenleme |
| Girdi | Metin ve görseller | Metin ve görseller |
| Çıktı | Görseller | Görseller |
| Görsel üretimi | Evet | Evet |
| Görsel düzenleme | Evet | Evet |
| Kalite ayarları | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto |
| Önerilen kare boyutu | 1024×1024 | 1024×1024 |
| Önerilen yatay boyut | 1536×1024 | 1536×1024 |
| Önerilen dikey boyut | 1024×1536 | 1024×1536 |
| Şeffaf çıktı | PNG / WebP | PNG / WebP |
| En uygun kullanım | Yüksek hacimli üretim, hızlı yineleme | Ürün görselleri, kampanya kreatifi, hassas düzen |
| Resmi görsel-çıktı ücreti | $30/M belirteç | $30/M belirteç |
Çekirdek model dokümantasyonu, her iki varyantın da metin ve görsel girdi kabul ettiğini ve görsel çıktı ürettiğini doğrular; fonksiyon çağırma, yapılandırılmış çıktılar ve ince ayar, görsel model arayüzünün parçası değildir.
OpenAI tarafından yayımlanan resmi GPT-Image-2.5 hassas düzenleme örneği; düzenlenen portre, çocuğun kıyafetini değiştirirken pozu ve arka planı korur.
GPT-Image-2.5 Flare şu kimlikle sunulur
gpt-image-2.5-flare, tarihli anlık görüntüsü ise
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08’dir. Sunburst benzer şekilde
gpt-image-2.5-sunburstve
gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08sağlar. Dağıtımlar arasında daha öngörülebilir model davranışı gerektiren geliştiriciler, iş akışları için tarihli bir anlık görüntüyü sabitlemenin uygun olup olmadığını değerlendirmelidir.
GPT-Image-2.5 API’sinin Maliyeti Ne Kadar?
GPT-Image-2.5 fiyatlandırmasını anlamanın en basit yolu, girdi maliyetini üretilen görselin maliyetinden ayırmaktır.
OpenAI’nin resmi model dokümantasyonu hem Flare hem de Sunburst için aşağıdaki belirteç oranlarını verir.
| Belirteç türü | 1M belirteç başına standart fiyat | 1M belirteç başına önbellekli fiyat |
|---|---|---|
| Metin girdi | $5.00 | $1.25 |
| Görsel girdi | $8.00 | $2.00 |
| Görsel çıktı | $30.00 | — |
| Metin çıktı | Ücretlendirilmez | — |
Çoğu metinden görsele iş yükü için önemli sayı, milyon başına görsel-çıktı belirteçlerinde $30’dur. Kısa bir metin komutu, normalde üretilen görsele kıyasla nispeten az katkı sağlar. Düzenleme iş akışları daha pahalı olabilir çünkü referans görseller de görsel-girdi belirteçleri tüketir.
Toplam API maliyeti = metin-girdi maliyeti + görsel-girdi maliyeti + görsel-çıktı maliyeti.
Referans görseli olmayan basit bir metinden görsele çağrısında, genellikle görsel-çıktı bileşeni baskındır. Birden fazla yüksek çözünürlüklü referans varlığı içeren görsel düzenleme iş akışlarında girdi maliyeti daha anlamlı hale gelir.
Tek Bir GPT-Image-2.5 Görselinin Maliyeti Ne Kadar?
İşte fiyatlandırmanın daha az doğrudan hale geldiği yer.
Hem Flare dokümantasyonu hem de Sunburst dokümantasyonu, GPT Image 2 hesaplayıcısının GPT Image 2.5 belirteç tüketimini tahmin etmediğini belirtir. Ayrıca, APIdog 9 Eylül 2026’da Flare ve Sunburst için paylaşılan bir GPT Image 2.5 hesaplayıcı girdisi kaydetti; bu rakamlar resmi tekil görsel fiyatları değil, bütçeleme tahminleridir.
| Kalite | 1024×1024 çıktı belirteçleri | Tahmini çıktı maliyeti | 1536×1024 çıktı belirteçleri | Tahmini çıktı maliyeti |
|---|---|---|---|---|
| low | 196 | $0.00588 | 158 | $0.00474 |
| medium | 439 | $0.01317 | 343 | $0.01029 |
| high | 1,756 | $0.05268 | 1,372 | $0.04116 |
| xhigh | 3,122 | $0.09366 | 2,459 | $0.07377 |
| max | 7,024 | $0.21072 | 5,488 | $0.16464 |
Bu rakamlar yalnızca görsel çıktıyı kapsar. Gerçek isteğiniz ayrıca metin-girdi belirteçleri, görsel-girdi belirteçleri, yeniden denemeler, varyasyonlar, düzenleme geçişleri veya başka kullanımlar içerebilir.
“GPT-Image-2.5 görsel başına $0.053 tutar” demekten daha doğru ifade şudur: 1024×1024 boyutunda high kalitede bir üretim, gözlenen belirteç tahmini altında, girdiler ve yeniden denemeler öncesinde yaklaşık $0.053 çıktı-belirteç maliyetiyle bütçelenebilir.
GPT-Image-2.5 High Kalitesi, GPT Image 2 High’dan Dört Kat Daha mı Ucuz?
İlk bakışta evet: etiketler dramatik bir düşüşü ima eder.
APIdog’un kaydettiği belirteç bütçeleri GPT-Image-2.5 high’ı yaklaşık 1,756 çıktı belirteci civarında, yani 1024×1024 bir görsel için yaklaşık $0.05268 olarak gösteriyor. GPT Image 2 high ise aynı kare boyutunda yaklaşık $0.211 civarındaydı.
Ancak bu, “aynı kalite dörtte bir fiyata” türünden bire bir bir karşılaştırma değildir. Kalite basamakları değişti.
| GPT-Image-2.5 ayarı | Yaklaşık 1024×1024 çıktı maliyeti | Yaklaşık GPT Image 2 belirteç-bütçe karşılığı |
|---|---|---|
| low | $0.00588 | eski low |
| medium | $0.01317 | eski medium’ın altında |
| high | $0.05268 | eski medium |
| xhigh | $0.09366 | eski medium ile high arasında |
| max | $0.21072 | eski high |
Var olan bir hattı taşıyan geliştiriciler, sadece high kalite ayarını yeniden kullanıp yeni modelin dört kat daha ucuz olduğu sonucuna varmamalıdır. Amaç, önceki GPT Image 2 high ayarıyla yaklaşık aynı çıktı-belirteç bütçesiyse, GPT-Image-2.5’te daha yakın ayar high değil, max’tır.
GPT-Image-2.5 Sunburst, Flare’dan Daha Pahalı mı?
Hayır—belirteç başına değil. Her iki varyant da aynı resmi fiyat kartını kullanır. Sunburst, yalnızca daha yüksek hassasiyet konumlandırmasına sahip diye daha yüksek $/belirteç taşımaz.
| Maliyet faktörü | Flare | Sunburst |
|---|---|---|
| Metin girdi | $5/M | $5/M |
| Önbellekli metin | $1.25/M | $1.25/M |
| Görsel girdi | $8/M | $8/M |
| Önbellekli görsel | $2/M | $2/M |
| Görsel çıktı | $30/M | $30/M |
| Temel ödünleşim | Daha düşük gecikme | Daha fazla düzenleme hassasiyeti |
Fark esasen süre ve iş akışına uygunluktur, belirteç fiyatı değil. OpenAI, Flare’ı çoğu uygulama için varsayılan olarak konumlandırır ve GPT Image 2’ye kıyasla daha yüksek görsel kaliteyi %50’ye kadar daha düşük gecikmeyle sunduğunu söyler. Sunburst, daha kontrollü düzenleme ve üretim sınıfı görsel işlerde amaçlanır ve üretimi daha uzun sürebilir.
Eğer Sunburst, kullanılabilir bir kampanya varlığını tek seferde üretirken Flare iki veya üç yeniden deneme gerektiriyorsa, nominal belirteç fiyatı aynı olmasına rağmen, kabul edilen görsel başına maliyet açısından Sunburst daha düşük maliyetli olabilir.
GPT-Image-2.5 Fiyatına Göre Ne Kadar İyi?
Fiyat, çıktı kalitesi rekabetçi olduğu sürece anlamlıdır.
Güncel Arena insan-tercihi lider tablosu, hem metinden görsele üretimde hem de tek görsel düzenlemede GPT-Image-2.5’in iki varyantını da GPT Image 2’nin önünde konumlandırır. Bunlar OpenAI tarafından kontrol edilmeyen, üçüncü taraf tercih skorlarıdır ve GPT-Image-2.5 sonuçları geçici olarak işaretlenmiştir.
| Model | Metinden Görsele Arena puanı | Tek Görsel Düzenleme puanı |
|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 Sunburst | 1421 ± 13 | 1520 ± 9 |
| GPT-Image-2.5 Flare | 1399 ± 13 | 1491 ± 9 |
| GPT Image 2 (medium) | 1381 ± 4 | 1461 ± 3 |
| Grok Imagine Image 2.0 (low) | 1315 ± 12 | 1439 ± 8 |
Kıyas seti ayrıca CometAPI’de Grok Imagine Image 2.0 API’sini de içerir.
En dikkat çekici sonuç düzenleme puanıdır. Sunburst, tek görsel düzenleme lider tablosunda Flare’ın yaklaşık 29 puan önündedir ve her ikisi de GPT Image 2’nin önünde kalır. Bu, Sunburst’ı hassasiyete odaklı seçenek olarak konumlandıran OpenAI ile uyumludur. Görsel düzenleme lider tablosunu görüntüleyin.
OpenAI’nin kendi değerlendirme materyali estetik tercihten ziyade güvenliğe daha fazla odaklanır. Şirket, sistem kartında, adversarial güvenlik değerlendirme setinde Sunburst için %1.09, Flare için %1.41 ve Images 2.0 temel modeli için %1.64 nihai güvensiz-üretim sunum oranları bildirmektedir. Bunlar güvenlik ölçümleridir, görüntü kalitesi puanları değil.
CometAPI’de GPT-Image-2.5’in Maliyeti Nedir?
Modeli çok-modelli bir API geçidi üzerinden isteyen geliştiriciler için iki varyant da CometAPI’de mevcuttur. CometAPI’deki GPT-Image-2.5 Flare API, resmi $5/M ve $30/M başlık rakamlarıyla karşılaştırıldığında, milyon başına girdi belirteci için $4 ve çıktı belirteci için $24 olarak %20 indirim gösterir. GPT-Image-2.5 Sunburst API CometAPI’de aynı başlık karşılaştırmasını yayınlar.
| Fiyatlandırma kanalı | Girdi liste fiyatı | Görsel çıktı liste fiyatı | Gösterilen indirim |
|---|---|---|---|
| OpenAI resmi | $5/M metin girdi | $30/M görsel çıktı | — |
| CometAPI | $4/M girdi | $24/M çıktı | %20 |
Üretim bütçelemesi öncesi doğrulanacak fiyatlandırma detayı: OpenAI, metin girdisini $5/M olarak görüntü girdisinden ($8/M) ayırırken, CometAPI fiyatlamayı genel bir girdi/çıktı çiftiyle özetler. Referans görsel ağırlıklı iş akışları, her görüntü-girdi belirteci için görüntülenen girdi oranının uygulanıp uygulanmadığını canlı faturalama panosunda doğrulamalıdır.
| Kalite | Yaklaşık OpenAI çıktı maliyeti | Yaklaşık CometAPI çıktı maliyeti |
|---|---|---|
| low | $0.00588 | $0.00470 |
| medium | $0.01317 | $0.01054 |
| high | $0.05268 | $0.04214 |
| xhigh | $0.09366 | $0.07493 |
| max | $0.21072 | $0.16858 |
Yine, bunlar tahmini çıktı maliyetleridir; tüm istek kalemlerini kapsamaz.
10,000 GPT-Image-2.5 Görselinin Maliyeti Ne Olur?
Yüksek hacimli fiyatlandırma farkı daha görünür kılar. Diyelim ki bir içerik platformu 10,000 kare görsel üretiyor ve her çıktı, seçilen kalite seviyesi için gözlenen belirteç bütçesini yaklaşık olarak tüketiyor.
| Kalite | 10,000 görsel için yaklaşık OpenAI çıktı harcaması | Yaklaşık CometAPI çıktı harcaması |
|---|---|---|
| low | $58.80 | $47.04 |
| medium | $131.70 | $105.36 |
| high | $526.80 | $421.44 |
| xhigh | $936.60 | $749.28 |
| max | $2,107.20 | $1,685.76 |
Tablo, altyapı bütçelemesi için faydalıdır; ancak gerçek bir üretim ekibi, üretilen görsel başına maliyetten daha anlamlı bir şeyi izlemelidir: kabul edilen görsel başına maliyet.
Tablodaki 1024×1024 high kalite tahminini kullanarak, on üretim yaklaşık $0.5268 çıktı belirteci maliyetine denk gelir. Eğer altısı kabul edilirse, efektif çıktı-belirteç maliyeti $0.5268 ÷ 6 = $0.0878 kabul edilen varlık başına olur.
Bu nedenle yeniden denemeleri azaltan daha yetkin bir model, tek bir isteğin biraz daha fazla belirteç tüketmesine rağmen ekonomik açıdan daha iyi olabilir.
Hangi GPT-Image-2.5 Kalite Ayarı En İyi Değeri Sunar?
Çoğu üretim uygulaması için, başlangıç noktası olarak high, max yerine daha mantıklıdır. Low, önizlemeler ve ucuz denemeler için en uygundur. Medium, daha sonra elenecek çok sayıda konsept üretirken iyi çalışır. High, maksimum belirteç bütçesinin çok altında kalırken daha güçlü bir üretim-kalite dengesi sunar. Xhigh, varlıkların ekstra cilaya ihtiyaç duyduğu ancak tam max bütçesini haklı çıkarmadığı durumlarda cazip hale gelir. Max ise genel olarak, sadakatin üretim maliyetinden daha önemli olduğu nihai varlıklar için ayrılmalıdır.
Altı kademeli kalite merdiveninin temel ekonomik avantajı, yaratıcı iş akışının her aşamasında maksimum kalite fiyatını ödemek zorunda olmamanızdır. Pratik bir hat, konseptleri medium’da üretebilir, adayları seçebilir, kalanları high’da rafine edebilir ve yalnızca nihai kahraman varlıkları xhigh veya max’ta çıkarabilir.
API Kullanımından GPT-Image-2.5 Maliyetini Nasıl Hesaplayabilirsiniz?
Üretim harcamasını tahmin etmenin en güvenli yolu, kalıcı olarak statik bir görsel başına tabloya güvenmek yerine gerçek belirteç kullanımını kaydetmektir. OpenAI’nin resmi oranları için hesap, basittir:
Her isteği sözcüklerle hesaplayın: metin-girdi belirteçlerini milyon başına $5 ile, görüntü-girdi belirteçlerini milyon başına $8 ile ve görüntü-çıktı belirteçlerini milyon başına $30 ile çarpın, sonra üç miktarı toplayın. Örneğin, 120 metin-girdi belirteci artı 1,756 görsel-çıktı belirteci yaklaşık $0.0006 + $0.05268 = $0.05328 tutar; herhangi bir görsel-girdi ücreti öncesi. Düzenleme isteklerinde, özellikle birden çok referans görsel sağlandığında, API’nin bildirdiği görsel-girdi belirteçlerini ekleyin.
120 metin-girdi belirteci ve 1,756 görsel-çıktı belirteçli basit bir üretimde, çıktı kısmı yaklaşık $0.05268 iken kısa metin komutu yalnızca çok küçük bir tutar ekler. Düzenleme için, gerçek isteğinizin döndürdüğü görsel-girdi belirteçlerini ekleyin. Bu, özellikle birden fazla referans görsel sağlandığında önemlidir.
GPT-Image-2.5 Fiyatına Değer mi?
Yeni OpenAI görsel entegrasyonlarının çoğu için Flare bariz bir başlangıç noktasıdır. GPT Image 2 ile aynı belirteç oranını paylaşırken, OpenAI daha yüksek görsel kalite ve %50’ye kadar daha düşük gecikme bildirmektedir. Genişletilmiş kalite merdiveni, taslaklar için daha az harcama yapmanıza olanak tanırken, nihai görseller için çok daha büyük bir belirteç bütçesi seçeneğini elinizde tutar.
Sunburst, başarısız düzenlemelerin pahalı olduğu durumlarda daha anlamlıdır. E-ticaret fotoğrafçılığı, marka kampanyaları, tekrarlanan görsel revizyonlar, konu-koruma iş akışları ve diğer üretim kreatifleri, gerçek hedef minimum istek maliyeti değil, onaylanan varlık başına minimum maliyet olduğundan, daha uzun üretim sürelerini haklı çıkarabilir.
Fiyat hassas, yüksek hacimli iş yüklerinde en güçlü strateji “her zaman en ucuz kaliteyi kullanmak” değildir. Görevleri akıllıca yönlendirmektir: üretim ve keşif için Flare, düzenleme hassasiyetinin yeniden çalışmayı anlamlı ölçüde azalttığı yerlerde Sunburst ve daha yüksek kalite seviyelerini yalnızca bir varlık ekstra belirteç bütçesini hak ettiğinde kullanmak.
SSS
Bir ChatGPT aboneliği, GPT-Image-2.5 API kredilerini içerir mi?
Hayır. ChatGPT erişimi ve geliştirici API faturalandırması ayrıdır. API kullanımı, işlenen belirteçlere göre API hesabına faturalandırılır.
Bir maliyet denetimi için ekip hangi kullanım verilerini saklamalıdır?
Model, kalite ayarı, görsel boyutları, metin-girdi belirteçleri, görsel-girdi belirteçleri, görsel-çıktı belirteçleri, yeniden deneme sayısı ve sonucun kabul edilip edilmediği. Bu alanlar, faturaları uzlaştırmayı ve kabul edilen varlık başına maliyeti hesaplamayı mümkün kılar.
Ekipler ölçeklendirme öncesi üretim maliyetini nasıl tahmin etmelidir?
Hedeflenen kalite ve boyutlarda temsilî bir parti çalıştırın, gerçek belirteç kullanımını kaydedin ve toplam parti maliyetini kabul edilen varlık sayısına bölün. Bu, statik bir görsel başına tahminin ölçemeyeceği yeniden denemeleri ve reddetme oranlarını yakalar.