TL;DR
GPT Image 2.5, yalnızca yeniden adlandırılmış bir Image 2 değildir. OpenAI, yeni nesli 8 Eylül 2026’da yayımladı ve API teklifini GPT Image 2.5 Flare (gündelik hızlı üretim için optimize) ve GPT Image 2.5 Sunburst (maksimum üretim kalitesi ve düzenleme hassasiyeti için optimize) olarak ikiye ayırdı.
Uygulamadaki en büyük değişim, OpenAI’nin Flare’ın Image 2’ye kıyasla %50 daha düşük gecikmeyle daha yüksek görüntü kalitesi sunduğunu söylemesi; Sunburst ise zorlu düzenleme iş akışlarında daha sıkı kontrol için bir miktar hızdan feragat ediyor. Yeni nesil ayrıca referans görsellerdeki bağlılık, hedefli düzenlemeler, çok turlu tutarlılık, karmaşık yerleşimler ve şeffaf arka plan üretimini geliştiriyor.
OpenAI, token oranlarının Image 2 ile eşleştiğini belirtiyor: milyon başına metin girişi token’ları için 5$, milyon başına görüntü girişi token’ları için 8$, ve milyon başına görüntü çıkışı token’ları için 30$. Eşit token oranları, istek başına token tüketimi farklı olabileceğinden tamamlanan görüntü başına maliyetin de aynı olduğu anlamına gelmez.
Erken bağımsız tercih verileri artık 2.5 neslinden yana. Arena, bu makalede kullanılan kıyas anlık görüntüsünde şu an Sunburst’u birinci, Flare’ı ikinci, Image 2’yi üçüncü sıraya yerleştiriyor; ancak 2.5 sonuçları hâlâ öncül ve daha az oya dayanıyor.
Öne Çıkanlar
- GPT Image 2.5 iki modelden oluşan bir API ailesidir: Flare hız ve throughput’u, Sunburst ise maksimum görsel kalite ve düzenleme hassasiyetini önceler.
- GPT Image 2.5, burada kullanılan erken Arena testlerinde genel üretim ve tek görüntü düzenleme anlık görüntülerinde Image 2’nin önüne geçiyor.
- Flare, daha yüksek erken skorları OpenAI’nin daha düşük gecikme konumlandırmasıyla birleştirdiği için çoğu Image 2 iş yükü için en kolay yükseltmedir.
- Sunburst, premium yaratıcı üretim, detaylı düzenleme, tipografi ağırlıklı varlıklar ve cilalı ürün görselleri için daha güçlü bir tercihtir.
- Token fiyatlandırması artmadı, ancak ekipler ölçekli geçişten önce gerçek token tüketimini ve kabul edilen çıktı oranını kıyaslamalıdır.
GPT Image 2.5 ve Image 2: Kısa Bakış
Kritik fark, “GPT Image 2.5”in yeni nesli tanımlaması, geliştiricilerin ise gerçekte iki API seçeneğine sahip olmasıdır: Flare ve Sunburst.
| Boyut | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Yayın | September 8, 2026 | September 8, 2026 | April 21, 2026 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Ortak yetenekler | Metin ve görüntü girişi; görüntü üretimi ve düzenleme | Metin ve görüntü girişi; görüntü üretimi ve düzenleme | Metin ve görüntü girişi; görüntü üretimi ve düzenleme |
| Kalite kontrolleri | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Önceki kalite kontrolleri |
| Ana iyileştirme | Daha hızlı üretim ve daha güçlü bağlılık, düzenleme ve yerleşimler | Üretim ve karmaşık düzenleme için en yüksek hassasiyet | Önceki nesil temel |
| En uygun kullanım | Yüksek hacimli üretim ve hızlı yineleme | Premium varlıklar ve hassas düzenleme | Mevcut stabil entegrasyonlar |
Karar artık basitçe “2.5 mi yoksa 2 mi?” değil. Genellikle Flare vs Sunburst vs Image 2 ile devam etmek şeklinde.
GPT Image 2.5 Nedir?
ChatGPT Images 2.5, OpenAI’nin Eylül 2026 görüntü üretim yükseltmesidir. API tarafında, tek bir evrensel davranış profili yerine Flare ve Sunburst ile temsil edilir.
OpenAI, daha doğal aydınlatma ve daha zengin dokular, referans fotoğraflardan konu korunumu, tekrarlanan düzenlemeler boyunca daha güçlü talimat takibi ve Images 2.0’a kıyasla gecikmenin %50’ye kadar azaltıldığını vurguluyor.
Bu iyileştirmeler önemlidir çünkü üretim görüntü oluşturmadaki darboğaz çoğu zaman ilk üretim değildir. Ondan sonra gelen her şeydir: bir kişinin tanınabilirliğini korumak, sahneyi baştan kurmadan bir ürünü değiştirmek, tipografiyi korumak veya görsel sapma olmadan birden çok düzenleme turundan geçmek.
Flare
Flare, ailenin throughput odaklı üyesidir. OpenAI, onu yüksek kaliteli günlük görüntü üretimi için en hızlı modeli olarak tanımlar ve low, medium, high, xhigh, max ve auto kalite ayarları sunar.
OpenAI, Flare’ı içerik üreticisi içerikleri, sosyal varlıklar, ürün deneyimleri, görsel arama, hızlı prototipleme ve yüksek hacimli görüntü üretimi için konumlandırıyor. Bu, her istekte marjinal kalite artışları için gecikmeyi feda edemeyen, büyük hacimlerde üretim yapan uygulamalar için Flare’ı Image 2’nin en doğal ikamesi yapar.
Sunburst
Sunburst, önceliği kaliteye veren taraftır. OpenAI, onu görüntü üretimi ve düzenleme için en yetenekli modeli olarak tanımlar ve düzenleme hassasiyetinin en çok önem taşıdığı durumlarda önerir.
Tipik iş yükleri arasında cilalı ürün fotoğrafçılığı, final kampanya varlıkları, kontrollü görüntü revizyonları ve istenmeyen bir kısmın kazara değiştirilmesinin maliyetli olduğu yaratıcı iş akışları yer alır. Bu nedenle Sunburst, basitçe “Flare ama daha iyi” olarak görülmemelidir.
Image 2 Nedir?
OpenAI, Image 2’yi Nisan 2026’da ChatGPT Images 2.0 ile birlikte yayımladı. Metin girişi, görüntü girişi, görüntü çıkışı, esnek görüntü boyutları ve yüksek doğruluklu görüntü girdileriyle hızlı, yüksek kaliteli üretim ve düzenleme için şirketin son teknoloji API modeli haline geldi. Image 2 resmi model dokümantasyonu.
Tarihli API anlık görüntüsü gpt-image-2-2026-04-21 olup, hareketli bir alias yerine davranışı sabitlemesi gereken uygulamalar için yararlıdır. 2.5 nesli gelmeden önce güçlü bir üretim temelini oluşturduğu için Image 2 önemli olmaya devam eder.
GPT Image 2.5 ve Image 2 Karşılaştırmaları
Kıyaslama tablosu lansmandan sonra hızla değişti. Güncel Arena genel metinden-görüntüye lider tablosu ve tek görüntü düzenleme lider tablosu her iki GPT Image 2.5 modelini de içeriyor. Kategoriye özgü anlık görüntüler, metin render’lama, stilize görsellik ve portreler için de yararlı sinyaller sunuyor.
| Kıyas | Flare | Sunburst | Image 2 | En iyi skor |
|---|---|---|---|---|
| Metinden-Görüntü Genel | 1399 ± 13, Öncül | 1421 ± 13, Öncül | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Tek Görüntü Düzenleme | 1491 ± 9, Öncül | 1520 ± 9, Öncül | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Metin Render’lama | 1434 ± 22, Öncül | 1481 ± 23, Öncül | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Çizgi, Anime ve Fantazi | 1428 ± 21, Öncül | 1440 ± 21, Öncül | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portreler | 1456 ± 35, Öncül | 1450 ± 32, Öncül | 1427 ± 8 | Flare |
Genel metinden-görüntü performansı
Sunburst, Image 2’nin 1381’ine karşı 1421 puan alarak yukarıdaki anlık görüntüde 40 puanlık avantaj sağlıyor. Flare 1399’a ulaşıyor ve Image 2’nin 18 puan önüne geçiyor.
Bu, lansmandan sonraki ilk saatlerde bazı karşılaştırmaların GPT Image 2.5’in bağımsız kıyas kanıtlarından yoksun olduğunu söylediği duruma göre önemli bir değişiklik. Güncel veriler, OpenAI’nin kalite iddialarının yönünü destekleyen harici bir insan-tercihi sinyali sağlıyor.
GPT Image 2.5 sonuçları “Öncül” olarak işaretlenmiştir ve bu makale hazırlanırken, olgun Image 2 girdilerine kıyasla anlamlı ölçüde daha az oya dayanıyordu. Mevcut farkları nihai değil, yön gösterici olarak değerlendirin.
Görüntü düzenleme performansı
Düzenleme kıyaslaması daha da büyük bir ayrım üretiyor. Sunburst 1520 puan ile Image 2’nin 1461’inin 59 puan üzerine çıkıyor. Flare 1491’e ulaşıyor ve Image 2’ye karşı 30 puanlık avantaj sağlıyor.
Bu, metinden-görüntü iyileştirmesinden daha önemli olabilir çünkü bir üretim iş akışı çoğu zaman iyi bir ilk çıktıyı kabul eder, ancak küçük revizyonlar başka yerlerde istenmeyen değişiklikler getirdiğinde başarısız olur. Daha iyi düzenleme tercih skorları, yalnızca görsel çekiciliği değil, gerçek yineleme maliyetini etkiler.
Metin render’lama
Sunburst’un 1481 puanı, Image 2’nin 1427’sine karşı 54 puan önde. Flare 1434 puan alıyor. Bu, yeni ailenin etiketler, metinler, tabelalar, arayüz öğeleri, posterler ve infografikler gibi yapılandırılmış yaratıcı işleri ve fotoğraf benzeri çıktıların yanı sıra geliştirdiğini gösteriyor.
Portre üretimi
Bu örneklemde portreler, Flare’ın Sunburst’u 1456’ya karşı 1450 ile şu an az da olsa geçtiği tek kategori. Her iki modelin de bu kategoride güven aralıkları geniş ve oy sayıları nispeten az olduğundan, Flare’ın portrelerde kesin olarak üstün olduğunu söylemek yanıltıcı olur.
GPT Image 2.5’in Gerçekte Daha İyi Olduğu Yerler
Kıyas rakamları, yükseltmenin yalnızca bir kısmını açıklar. Pratikte daha çok önem taşıyan beş iş akışı düzeyi fark var.
Daha hassas düzenlemeler
Images 2.5, istenen bileşeni değiştirirken ilgisiz ayrıntıları yerinde bırakacak şekilde tasarlanmıştır. OpenAI, modelin çevresel ayrıntıları korurken hedefli düzenlemelerde daha iyi olduğunu özellikle belirtiyor.
Örneğin, bir ürün fotoğrafında bir şişe etiketini değiştirmek, modelin aynı anda masayı, aydınlatmayı, şişe şeklini, arka planı ve kamera açısından yeniden yorumlamasını gerektirmemelidir. Bu, düzenlemenin yan etkilerini azaltır.
Daha iyi çok turlu tutarlılık
Tek bir başarılı düzenleme profesyonel iş akışları için yeterli değildir. Bir pazarlama ekibi ürün rengini değiştirebilir, arka planı değiştirebilir, bir başlığı düzenleyebilir ve ardından en-boy oranını değiştirebilir. Her tur, modelin önceki bir kararı üzerine yazma fırsatı yaratır. OpenAI’nin görüntü üretim rehberi çok turlu görüntü düzenlemeyi açıklar; ekipler kendi düzenleme dizileri boyunca tutarlılığı test etmelidir.
Daha iyi referans bağlılığı
2.5 ailesi, bir referans fotoğrafı başka bir ortama, kompozisyona veya görsel stile taşırken ayırt edici konu özelliklerini koruma yeteneğini geliştiriyor. Ürün şekli, kıyafet, ambalaj, görsel kimlik ve diğer tanınabilir öğeler daha güçlü kaynak bağlılığından fayda sağlayabilir.
Daha iyi karmaşık yerleşimler ve stiller
OpenAI, Images 2.5’in karmaşık görsel talimatları daha etkin takip ettiğini ve gerçek dünya bilgileri söz konusu olduğunda daha doğru içerik ürettiğini söylüyor. Ayrıca şeffaf arka planlar dahil daha karmaşık yerleşimleri de daha iyi yönetiyor. Tasarımcılar için bu, modeli tek atımlık illüstrasyondan kullanılabilir yaratıcı üretime doğru daha da yaklaştırıyor.
Flare ile daha hızlı üretim
Bu hız artışı, yayımlanan token oranına ek maliyet getirmemesi nedeniyle olağandışıdır. OpenAI, Flare’ın Image 2’ye göre %50 daha düşük gecikmeyle daha yüksek kaliteli görüntüler sağladığını söylüyor. Sunburst, bilerek gecikme-kalite eğrisinde farklı bir noktayı optimize eder.
GPT Image 2.5 ve Image 2 Fiyatlandırması
Yayımlanan OpenAI token oranları basittir. Hem Flare hem de Sunburst aşağıdaki tarifeyi kullanır ve OpenAI, token oranlarının Image 2 ile eşleştiğini belirtir.
| Token türü | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Metin girişi / 1M token | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Önbellekli metin girişi / 1M | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Görüntü girişi / 1M token | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Önbellekli görüntü girişi / 1M | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Görüntü çıkışı / 1M token | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
GPT Image 2.5 Flare API (CometAPI) ve GPT Image 2.5 Sunburst API (CometAPI) giriş token’ları için milyon başına 4$, çıkış token’ları için milyon başına 24$ olarak fiyatlandırılmıştır; bu da yukarıda gösterilen OpenAI oranlarına göre sırasıyla 5$ ve 30$’dan %20 daha düşüktür. Gerçek maliyet yine de kalite, çözünürlük, token tüketimi ve kabul edilen sonuç için gereken deneme sayısına göre değişir.
Token oranları, görüntü başına fiyatla aynı şey değildir. Gerçek maliyet, istek token tüketimi ve kabul edilebilir bir sonuca ulaşmak için gereken üretim veya düzenleme denemesi sayısına bağlıdır.
Eğer Flare bir iş yükünü daha hızlı ve daha az başarısız revizyonla tamamlarsa, ham token tüketimi benzer olsa bile kabul edilen varlık başına maliyet yine de önemli ölçüde iyileşebilir.
Kalite vs Hız: Flare, Sunburst, yoksa Image 2?
| İş yükü | Önerilen model | Neden |
|---|---|---|
| Yüksek hacimli sosyal içerik | Flare | Güçlü güncel kalite sinyali ve daha düşük gecikme |
| Hızlı prototipler | Flare | Maksimum düzenleme kontrolünden çok daha hızlı yineleme |
| Görsel arama | Flare | Gecikmeye duyarlı iş yükü |
| E-ticaret varyasyonları | Flare | Throughput ve bağlılık dengesi |
| Nihai reklam kreatifleri | Sunburst | Maksimum kalite ve daha sıkı düzenleme kontrolü |
| Ürün kahraman görselleri | Sunburst | Hassas düzenlemeler ve referans koruması |
| Karmaşık görüntü düzenleme | Sunburst | Bu anlık görüntüde en yüksek tek görüntü düzenleme skoru |
| Metin ağırlıklı premium grafikleri | Sunburst | En güçlü güncel metin render’lama skoru |
| Mevcut stabil üretim hattı | Image 2 veya kademeli geçiş | Olgun davranış ve daha büyük kıyas örneklemi |
| Yeni genel amaçlı dağıtım | Flare | Çoğu uygulama için en iyi varsayılan denge |
Yeni uygulamaların çoğu için Flare rasyonel varsayılandır. Ek hassasiyetin ek gecikmeye değdiği durumlarda Sunburst seçici olarak çağrılmalıdır. Pratik bir yönlendirme stratejisi, hızlı üretimi Flare ile yapmak ve zorlayıcı nihai düzenlemeleri Sunburst’a göndermektir.
GPT Image 2.5 Büyük Bir Yükseltme mi, Küçük Bir Revizyon mu?
“2.5” adına rağmen, kanıtlar küçük bir kalite tazelemesinden fazlasına işaret ediyor. En büyük değişiklikler, bir görüntü modelinin yinelemeli bir üretim sisteminin parçası olarak kullanılıp kullanılamayacağını belirleyen alanlarda yoğunlaşıyor: referans koruma, yerelleştirilmiş düzenleme, tekrarlanan düzenleme, yerleşim yönetimi, metin render’lama ve throughput.
Erken kıyas kazançları bu yorumu güçlendiriyor. Sunburst, bu anlık görüntüde genel üretimde Image 2’nin 40 Arena puanı önünde ve tek görüntü düzenlemede 59 puan önünde; Flare, daha yavaş premium model olmadan skorları yükseltiyor.
GPT Image 2.5 Güvenlik ve Köken
OpenAI’nin Images 2.5 sistem kartı, saldırı amaçlı testlerde güvensiz üretimlerin kullanıcılara ulaşma oranını Sunburst için %1.09, Flare için %1.41 ve ChatGPT Images 2.0 temel hattı için %1.64 olarak bildiriyor.
Bu oranlar kasıtlı olarak saldırgan istemlerden elde edilmiştir ve normal üretim trafiğini temsil etmez.
Şirket ayrıca oluşturulan görsellere C2PA köken metaverisi ve görünmez filigran uygulamaya devam ediyor. Bu, görüntü bağlılığı geliştikçe önem kazanıyor çünkü daha iyi foto-gerçekçilik, yanıltıcı veya aldatıcı üretilmiş medyanın potansiyel maliyetini de artırır.
CometAPI’de GPT Image 2.5 API Erişimi
Yeni neslin her iki dalına da CometAPI üzerinden erişilebilir. CometAPI’de GPT Image 2.5 Sunburst API gpt-image-2.5-sunburst, CometAPI’de GPT Image 2.5 Flare API ise gpt-image-2.5-flare kullanır. Önceki CometAPI’de GPT Image 2 API gpt-image-2 altında erişilebilir olmaya devam ediyor.
GPT Image 2.5’e erişmek ve bir görüntü üretmek dört adım sürer:
- CometAPI’ye giriş yapın ve API panosunda bir API anahtarı oluşturun.
- Model ID seçin: daha hızlı üretim için
gpt-image-2.5-flare, maksimum üretim ve düzenleme hassasiyeti içingpt-image-2.5-sunburstkullanın. - API anahtarı, model ID, istem, boyut ve kalite ayarlarıyla
/v1/images/generationsadresine bir POST isteği gönderin. Mevcut bir görüntüyü değiştirirken/v1/images/editskullanın. - Yanıttan üretilen görüntüyü alın, kaydedin veya görüntüleyin ve iş akışını ölçeklemeden önce kaliteyi, gecikmeyi ve token kullanımını gözden geçirin.
Image 2’den GPT Image 2.5’e Geçmeli misiniz?
Çoğu yeni iş yükü için evet—ancak doğru yükseltme genellikle Sunburst’u otomatik seçmekten ziyade Flare’dır. Flare, Image 2’ye göre aynı yayımlanan token oranlarını, daha yüksek öncül Arena skorunu ve OpenAI’nin daha düşük gecikme konumlandırmasını birleştirdiği için en güçlü varsayılan geçiş gerekçesini sunar.
Sunburst, nihai varlığın gecikmeden daha önemli olduğu durumlar için daha iyi bir seçenektir. Genel üretim, görüntü düzenleme, metin render’lama ve stilize görsellikteki erken liderliği, onu yaratıcı üretim iş akışları için özellikle cazip kılar.
Image 2’nin hâlâ bir anlamlı avantajı var: kanıt olgunluğu. Kıyas sonuçları, yeni yayımlanan 2.5 modellere kıyasla çok daha büyük bir örnekleme dayanıyor. Bu nedenle üretim ekipleri, erken lider tablosu farkının değişmeden kalacağını varsaymak yerine kontrollü A/B değerlendirmesi yoluyla geçiş yapmalıdır.
Geçiş Hususları
Ciddi bir geçiş testi için istemi, referans görüntüyü, çözünürlüğü ve kalite yapılandırmasını sabitleyin ve ardından şunları karşılaştırın:
- uçtan uca gecikme
- token tüketimi
- kabul edilen çıktı oranı
- gereken düzenleme sayısı
- konu veya ürün tutarlılığı
- tipografi doğruluğu
Son metrik özellikle önemlidir: token başına aynı maliyete sahip bir model, yarı yarıya daha az yeniden üretim denemesi gerektiriyorsa iş akışı düzeyinde belirgin ölçüde daha ucuz olabilir.
Nihai Karar
GPT Image 2.5, Image 2’ye kıyasla anlamlı bir yükseltmedir çünkü görüntü üretiminin iki tarafını aynı anda geliştirir: oluşturma kalitesi ve düzenlenebilirlik.
Hız ve hacim önemliyse, Flare’ı seçin. Zaten genel üretim ve düzenlemede Image 2’nin üzerinde skor alırken belirgin ölçüde daha düşük gecikmeyi hedefliyor.
Hassasiyet ve nihai görsel kalite en önemliyse, Sunburst’u seçin. İncelenen kıyas boyutlarının çoğunda üç model arasında şu an en güçlü skorlara sahiptir.
Image 2, güvenilir bir üretim temeli olmaya devam eder; ancak yeni bir entegrasyon için varsayılan yapmak için giderek daha az neden var—iç değerlendirme, uzmanlaşmış bir iş akışında bir gerileme göstermedikçe. Daha yararlı soru, hangi GPT Image 2.5 modelinin iş yükünüze saniye başına en iyi kaliteyi ve kabul edilen görüntü başına en iyi maliyeti sağladığıdır.
Resmi OpenAI Görsel Örnekleri
GPT Images 2.0 sürümünden resmi OpenAI ürün görseli.
Resmi OpenAI hassas düzenleme örneği.
Resmi OpenAI stil örneği.
Kelime üretim ortam notu: yukarıdaki resmi görseller, yerel olarak yeniden oluşturulmuş sürümlerle değiştirilmek yerine doğrudan OpenAI’nin CDN’inden referanslanmaktadır.
GPT Image 2.5 Referans Görsel Bağlılığını Geliştiriyor
En kullanışlı yükseltmelerden biri anlatmaktan çok görmekle anlaşılır. OpenAI’nin resmi Images 2.5 gösterimi, eski bir portreyi çocuğun kimliğini ve genel pozunu koruyarak dönüştürüyor. Çıktı, konunun yüzünü farklı birine dönüştürmeden kıyafet ve sunumu önemli ölçüde değiştiriyor.
Resmi Images 2.5 referans-bağlılık girişi.
Resmi Images 2.5 düzenlenmiş çıktı.
Bu, e-ticaret fotoğrafçılığı, avatar dönüşümleri, sanal stillendirme, reklam varyantları ve markalı sosyal içerikler için önemlidir. Daha iyi referans koruması, istenen düzenlemenin yüzü, ürün geometrisini, kompozisyonu veya arka plan ayrıntılarını da değiştirmesi nedeniyle bir görüntüyü yeniden üretme ihtiyacını azaltır.
SSS
GPT Image 2.5, Image 2’den daha iyi mi?
Erken kanıtlar evet diyor. Bu makalede kullanılan kıyas anlık görüntülerinde hem Flare hem Sunburst, Image 2’nin üzerinde puan alıyor. Sunburst daha büyük kalite avantajına sahipken, Flare daha güçlü hız-kalite dengesi için optimize edildi.
Flare ve Sunburst arasındaki fark nedir?
Flare, hızlı ve yüksek kaliteli günlük görüntü üretimi için tasarlanmış ve çoğu uygulama için varsayılan seçenektir. Sunburst, daha uzun üretim süreleriyle birlikte premium görüntü üretimi ve ayrıntılı düzenleme için daha yüksek hassasiyet sunar.
GPT Image 2.5, Image 2’den daha ucuz mu?
Resmi token oranları aynıdır, ancak bu, görüntü başına maliyetin de aynı olduğunu kanıtlamaz. Gerçek maliyet, tüketilen token sayısına ve kabul edilebilir bir sonuca ulaşmak için gereken üretim veya düzenleme denemelerinin sayısına bağlıdır.
GPT Image 2.5, Image 2’den daha hızlı mı?
Flare öyle. OpenAI, Flare’ın Image 2’ye göre %50 daha düşük gecikmeyle daha yüksek kaliteli görüntüler sağladığını söylüyor. Sunburst, yaratıcı ve düzenleme kontrolünü sıkılaştırmayı önceliklendirdiği için kasten daha yavaştır.
Görüntü düzenleme için en iyi GPT Image modeli hangisi?
Mevcut verilerde Sunburst en güçlü seçenektir; bu makalede kullanılan tek görüntü düzenleme anlık görüntüsünde liderdir.
Geliştiriciler varsayılan olarak hangi modeli kullanmalı?
Çoğu genel amaçlı uygulama için Flare ile başlayın. İç değerlendirmeler, artan düzenleme hassasiyeti veya görsel kalitenin ek gecikmeyi haklı çıkardığını gösterdiğinde Sunburst’u kullanın.
GPT Image 2.5, görüntü girdilerini destekliyor mu?
Evet. Hem Flare hem Sunburst, referans odaklı ve düzenleme iş akışları için görüntü girdilerini kabul eder.
Image 2’yi kullanmaya devam edebilir miyim?
Evet. Mevcut Image 2 entegrasyonlarının hemen taşınması gerekmez. Sıkı yeniden üretilebilirlik gereksinimleri olan ekipler, daha yeni modelleri değerlendirirken tarihlenmiş bir anlık görüntüyü de sabitleyebilir.
Sunburst her zaman Flare’dan daha iyi mi?
Hayır. Sunburst, bu anlık görüntüde kalite boyutlarının çoğunda önde olsa da, Flare daha hızlıdır ve yüksek throughput veya gecikmeye duyarlı uygulamalar için tercih edilebilir.
GPT Image 2.5 kıyas sonuçları nihai mi?
Hayır. Burada kullanılan Arena sonuçları “Öncül” olarak işaretlenmiştir ve Image 2’ye kıyasla daha az oya dayanmaktadır. Değerlendirmeler arttıkça sıralamalar ve güven aralıkları değişebilir.