CometAPI ile geliştirinBirden çok model için tek bir API mi gerekiyor?İş akışını Playground'da test edin, ardından model ve maliyet kullanım senaryonuza uyduğunda bir API anahtarı oluşturun.
GPT Image 2.6, daha hızlı görsel üretimi, daha sıkı düzenleme kontrolü veya GIF ve SVG iş akışlarına ihtiyaç duyan ekipler için daha esnek bir yükseltmedir. 4 Kasım 2026'da yayınlanan bu sürüm, iki model dizilimini korur: hızlı ve tepkisel üretim için Flare, ayrıntılı işler için Sunburst. En net eklemeleri bağımsız planlama kontrolü ve yeni çıktı iş akışlarıdır; standart token oranları 2.5 ile aynıdır.
Zaten GPT Image 2.5 kullanıyorsanız, karşılık gelen 2.6 varyantıyla ve mevcut istemlerinizle başlayın. Şu durumlarda yükseltin: daha hızlı önizlemeler, daha az düzeltme veya daha önce ayrı oluşturmak zorunda kaldığınız bir çıktı formatı. Metin ağırlıklı varlıklar için aşağıdaki Arena sonuçlarında hâlâ 2.5 lehine bir tablo göründüğünden, karşılaştırmada 2.5’i tutun.
Öne Çıkanlar
Sonuç çıkarmadan önce Flare’i Flare ile ve Sunburst’u Sunburst ile karşılaştırın.
OpenAI, 2.6’da daha hızlı üretim; Flare’de geliştirilmiş yerleşimler; Sunburst’ta orta veya yüksek kalitede daha güçlü düzenleme tutarlılığı rapor ediyor.
Netlik, kaynak ataması ve güncel API terminolojisi açısından gözden geçirildi.
GPT Image 2.6, quality ve complexity ile oluşturma kalitesini planlama çabasından ayırır.
Her iki nesilde de yayınlanan görsel çıktı oranı, faturalandırılabilir token başına milyon için 30 $’dır; ancak tek tek görseller farklı miktarlarda tüketebilir.
Complexity, GIF ve SVG öne çıkan eklemelerdir. İşaretleme yönlendirmeli API düzenleme, her iki nesilde de desteklenen modellere sunulmuştur.
GPT Image 2.6 ve GPT Image 2.5 hızlı bakış
Her iki nesil de iki varyantla gelir: hız için optimize edilmiş Flare ve ayrıntı ile düzenleme tutarlılığı için optimize edilmiş Sunburst. GPT Image 2.6, 4 Kasım 2026’da piyasaya çıktı.
Hızlı karşılaştırma tablosu
Özet
Yüksek kaliteli üretim, portreler, karmaşık sahneler, referans tabanlı işler ve çok adımlı düzenlemeler için 2.6’ya geçin. Aynı (veya daha düşük) efektif maliyetle daha iyi ayrıntı + tutarlılık ve önemli ölçüde daha yüksek hız elde edersiniz.
Yüksek hacimli düşük/orta kaliteli varlıklarda token maliyetinin önemli olduğu durumlarda veya Batch API’ye bağımlıysanız (erken raporlarda 2.6’da desteklenmiyor), 2.5’i tutun.
2.5’te çalışan istemler genellikle doğrudan aktarılır. Hızlı yineleme için Flare, final/kesin sonuçlar için Sunburst kullanın.
Genel olarak, 2.6, kaliteye duyarlı ve yinelemeli iş akışları için net bir yükseltmedir; başlıca ödün, daha ucuz kalite katmanlarında daha yüksek maliyettir.
GPT-Image-2.6 nedir
OpenAI, 2.5 neslinin halefi olarak 4 Kasım 2026’da Images 2.6’yı (hız için GPT-Image-2.6 Flare ve ayrıntı/doğruluk için Sunburst) yayınladı. Resmi iddialar, genel olarak ~%50 daha hızlı üretim (Flare düşük kalitede ~6 saniyeye kadar), düzenlemelerde daha yüksek tutarlılık (özellikle Sunburst’ta orta/yüksek kalite) ve GIF çıktısı, SVG dışa aktarım, bir complexity parametresi ve geliştirilmiş işaretleme yönlendirmeli düzenlemeler gibi yeni yetenekler üzerine yoğunlaşıyor. Token fiyatlandırma oranları 2.5 ile aynıdır (görsel çıktı tokenleri için 1M başına 30 $), ancak gerçek dünyada token kullanımı (dolayısıyla maliyet) yüksek kalitede benzer, düşük/orta kalitede 2.6’da daha yüksektir.
GPT Image 2.5, yerleşik statik görsel iş akışları için hâlâ kullanışlıdır. Üretim, düzenleme, referans görseller, şeffaflık ve birden fazla kalite düzeyini destekler. Nesil değişimini izole etmek için, 2.5 Flare’i 2.6 Flare ile veya 2.5 Sunburst’u 2.6 Sunburst ile karşılaştırın.
API tanımlayıcıları ve çıktı boyutları
Her iki nesil de görsel oluşturma ve düzenlemeyi destekler. API yapılandırmasında, aile adından ziyade açık varyant tanımlayıcısını kullanın: gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image-2.6-flare veya gpt-image-2.6-sunburst. Çıktı kalitesini karşılaştırmadan önce varyantı iş akışına eşleştirin.
Her iki nesil de 16’nın katları olan boyutları ve 1:3 ile 3:1 arasındaki en-boy oranlarını kabul eder. 1024×1024, 1536×1024 veya 1024×1536 gibi ortak bir boyutla başlayın. Daha büyük özel çıktılar için, belgelenmiş limitler daha yakından incelenmelidir:
Kaynaklar: image-generation guide, Images API reference ve 2.6 prompting guide, 6 Kasım 2026’da kontrol edildi. Belirtilmemiş bir tavan sınırsız boyut anlamına gelmez. Daha büyük 2.6 boyutlarını ürün gereksinimi haline getirmeden önce kullandığınız uç noktayla doğrulayın.
Yatay bir varlık için 1536×864, her iki rehberde de pratik bir özel boyut örneğidir. Belirtilen 2.5 limitleri altında, 3840×3840 çok büyüktür: her kenar uysa da toplam piksel sayısı uymuyor. GIF kare boyutları ve animasyon piksel bütçeleri ayrı ayrı kontrol edilir.
GPT Image 2.6 Flare vs Sunburst
Flare, 2.6’nın daha küçük, hız odaklı modelidir; Sunburst ise daha talepkâr ayrıntı ve düzenlemeler için temel modeldir. Kullanıcı bir sonraki taslağı beklerken Flare’i seçin. Üründe, yüzde veya etikette küçük bir hata görseli geri gönderecekse Sunburst’u seçin. Yayınlanantoken oranları aynıdır; bu nedenle seçim, daha düşük liste oranından ziyade yanıt süresi ve kullanılabilir çıktıya dayanır.
GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5: Arena Sonuçları
Arena’nın Metin İşleme kategorisinde, gösterilen 2 Kasım 2026 anlık görüntüsü, ilgili 2.6 girişlerinin önünde 2.5’i konumlandırıyor. Dört skor da ön sonuçtur. 2.6 girişleri Medium kaliteyi belirtirken, 2.5 adları eşdeğer bir ayarı belirtmez.
Görünen skor farkı, eşleşen her varyant için 29 puandır: Sunburst’ta 1462’ye karşı 1433 ve Flare’de 1432’ye karşı 1403. Bunlar liderlik tablosu puanlarıdır; metin doğruluğundaki yüzde farkları değildir. 2.6 girişlerinin oyu çok daha azdır ve Medium kaliteyi açıkça belirtir; bu nedenle bu anlık görüntü, metin ağırlıklı değerlendirmede 2.5’i elde tutmak için bir nedendir, her görsel görevde kazandığının kanıtı değildir. Anlık görüntü, 4 Kasım’daki kamuya açık lansmandan da öncedir.
GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5: Görsel Kalite Karşılaştırması
Bağımsız yan yana testler (aynı istemler, mümkün olduğunca eşleşen boyut/kalite) 2.6’nın genel olarak daha zengin doku, daha doğal ayrıntı (özellikle insanlarda ve karmaşık sahnelerde) ve daha iyi çok adımlı sadakat ürettiğini, metin doğruluğunun ise her ikisinde de mükemmel kaldığını gösteriyor.
Metin İşleme
Her iki sürüm de metni yüksek doğrulukla işler—yazım, sayılar ve çok dilli dizeler (test edilen durumlarda Latin olmayan yazılar dahil) afişlerde, menülerde, infografiklerde, ürün etiketlerinde ve yoğun yerleşimlerde güvenilir. 2.6, sıklıkla daha stilize veya rafine tipografi üretir ve metni daha zengin çevre sahnelerine entegre ederken okunabilirliği feda etmez.
Bir afiş testinde her ikisi de tüm kelimeleri doğru yazdı, ancak 2.6 daha fazla çevresel ayrıntı (kale, fayanslar, çiçekler) ekledi ve daha ince alt başlık stilleri kullandı; 2.5 bazen istenmeyen metin öğeleri uydurdu. Infografikler ve tam sayım istemleri (ör. belirli sayıda nesne) karşılaştırılabilir performans sergiledi; 2.6, daha zengin simgeler veya daha spesifik destekleyici metinler eklerken brief’e sadık kaldı. Yoğun festival afişleri ve iki dilli gazete testleri de her ikisinde temiz, doğru metin gösterdi; 2.6 sıklıkla daha dolu sayfa yerleşimleri ve daha iyi ikincil ayrıntılar sundu.
İnce yazı ve rakamlar içeren ürün etiketlerinde (ör. “%2 Retinol”, “Net weight 250 g”), her iki sürüm de tam boyutta ve tüm kalite ayarlarında doğru okudu. Sonuç: metin bu ailenin güçlü yanıdır; 2.6, ham doğruluktan ziyade, stilistik entegrasyon ve sahne zenginliğinde öne çıkar.
Ürün Fotoğrafçılığı
Ürün doğruluğu (şekil, renk, malzemeler, etiketler, düğme sayıları veya örgü dokusu gibi ince ayrıntılar) her ikisinde de benzer şekilde sağlamdır. Serum şişeleri, kahve paketleri, koşu ayakkabıları ve hırkalarla yapılan testlerde etiketler tamamen okunabilirdi ve ürünler büyük ölçüde sağlam kaldı. 2.6’da yüksek kaliteli üretimler, pratikte aynı maliyette yaklaşık iki kat daha hızlıydı (ör. bir sette ~11,5 sn vs ~23,4 sn ortalamalar).
Farklar genellikle inceydi: 2.6 bazen istenmeyen eklemelerden kaçındı (ör. bir ayakkabıda su damlaları) ve biraz daha temiz sonuçlar üretti; her ikisi de kısıtlanmadıkça arka plan öğeleri (kara tahta yazısı) uydurabiliyordu. Kesin/yerel düzenlemeler ürün doğruluğunu benzer biçimde korudu (ürün bölgesinde piksel farkı skorları yakındı); test edilen çalıştırmalarda 2.6’nın hassas düzenlemeleri daha yavaştı ve daha fazla token kullandı. Varsayılan/düşük/orta kalitede 2.6, önemli ölçüde daha fazla çıktı tokeni tüketti (çoğunlukla 3–4×), bu da mütevazı bir kalite artışı için maliyeti yükseltti.
Fidelite + hızın yüksek kalitede öncelikli olduğu katalog tarzı veya e-ticaret işleri için 2.6 güvenli ve daha hızlı bir ikamedir. Daha düşük kaliteli yığın işler hâlâ maliyet açısından 2.5’i tercih edebilir.
Referans Görsel Düzenleme
Her ikisi de birden fazla referans görseli destekler (arayüze bağlı olarak ~8–10’a kadar). 2.6, genellikle kimlik, malzemeler ve referanslardan istenen öğeleri daha iyi korurken daha dolu, daha eksiksiz sahneler üretir.
Kişi + giysi kombinasyon testlerinde (bir fotoğraftan yüz/saç ayrıntıları + başka bir fotoğraftan belirli kazak yazısı/deseni yeni bir ortamda), her ikisi de konuyu tanınabilir tuttu ve metni doğru verdi; ancak 2.6 daha güçlü genel kompozisyonlar ve çevresel entegrasyon sağladı. Ürünün sahnede veya kişinin yeni sahnede düzenlendiği çalışmalar da benzer şekilde 2.6’nın öğeleri daha doğal yerleştirdiğini (ör. daha iyi ışık etkileşimi) ve çerçevenin geri kalanını koruduğunu gösterdi. Resmi pozisyonlama ve erken testler, önceki nesillere kıyasla referans sadakati ve konu korumasında iyileşmeleri vurgular.
Çok Aşamalı Düzenleme Tutarlılığı
Bu, 2.6’nın (özellikle orta/yüksek kalitede Sunburst’un) iyileşme iddialarından daha net olan alanlardan biridir: ardışık düzenlemeler boyunca düzenlenmemiş ayrıntıların daha iyi korunması. Üç sıralı düzenlemede ürün etiketleri üzerindeki nicel piksel sürüklenmesi ölçümleri (duvar rengi değişimi → kese rengi değişimi → kruvasan ekleme; etiket, çizim, fincan, tezgâh ve aydınlatmanın korunması talimatıyla) 2.6 Sunburst’un toplamda en az sapmayı ve son eklemeyi en temiz şekilde ele aldığını gösterdi. 2.6 Flare de güçlü performans sergiledi; 2.5 varyantları ve daha eski modeller kompozisyon, boyut veya ayrıntılarda giderek daha fazla kayma gösterdi.
Niteliksel çok talimatlı ve oturma odası tarzı düzenleme testleri de 2.6’nın istenen değişikliklerin daha fazlasını gerçekleştirirken orijinalin daha fazlasını bıraktığını buldu (yine de kusursuz değildir—istenmeyen değişiklikler hâlâ olabilir). Tutarlılık mutlak değildir ve sonuçlar istem karmaşıklığı ve kalite ayarına göre değişir; ancak 2.6, kontrollü çok adımlı iş akışlarında 2.5’e kıyasla kümülatif sapmayı azaltır.
GPT Image 2.6 vs 2.5: Hız ve Performans
Resmi hız iddiaları ve test koşulları
OpenAI’nin lansman duyurusu, %50 daha hızlı görsel üretimi bildirir ve 2.6 Flare’in düşük kalitede altı saniyeye kadar bir görsel üretebileceğini söyler. Bu, Flare’i, insanların tekrar tekrar başka bir varyasyon istediği arayüzler için yararlı bir başlangıç noktası yapar.
Altı saniyelik değer, en iyi durumdur. Deneyimleyeceğiniz süre, isteme, boyuta ve kalite ayarına bağlıdır.
Performans ölçümü
GPT Image 2.5
GPT Image 2.6
Yorum
Düzenleme hassasiyeti ve complexity
Bağımsız complexity kontrolü, 2.6’nın yeni bir yeteneğidir. Belgelendirilmiş 2.5 iş akışı, bu ayrı planlama ayarı olmadan kalite kontrolleri sunar. 2.6’da kalite, oluşturma ayrıntısını belirlerken complexity, sahnenin nasıl düzenleneceğine dair planlamaya harcanan çabayı değiştirir.
Her iki 2.6 varyantı da düşük, orta ve yüksek complexity sunar; alanı belirtmediğinizde varsayılan yüksek olur. Arka plan değiştirme gibi odaklı bir değişim için düşük kullanın; bir sahnede birkaç nesne ve yerleşim kısıtı olduğunda orta veya yüksek düşünün. Etkiyi daha kolay görmek için complexity’yi karşılaştırırken kaliteyi sabit tutun.
GIF ve SVG, 2.6’yı belgelenmiş 2.5 statik görsel iş akışının ötesine taşır. Bir GIF, bir maskotu döngüsel bir tepkiye dönüştürebilir veya kısa bir ürün hareketini gösterebilir. SVG, ölçeklemek veya düzenlemeye devam etmek istediğiniz grafikler için kullanışlıdır.
GIF çıktısı, output_format=gif kullanır ve 2–16 kareyi destekler; varsayılan 9’dur. Hareketi istemde ayarlayın, ardından son kareden ilk kareye dönüşü gözden geçirin.
SVG çıktısı, generations uç noktasında output_format=svg ve n=1 kullanır. API, bir referans görsel oluşturur ve ardından statik vektör içerik üretir. SVG çıktısı, görsel düzenleme uç noktasında mevcut değildir. Bir logo veya simge için, sonucu bir tasarımcıya vermeden önce oluşan yolları ve yazıları inceleyin.
GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5: Maliyet
Resmi API fiyatlandırması
GPT Image 2.6 ve 2.5, hem Flare hem Sunburst için aynı standart token oranlarına sahiptir. Metin istemleri ve referans görseller farklı şekilde ücretlendirilir; bu nedenle, birkaç giriş görseli içeren bir düzenlemenin maliyet yapısı metin yalnız istekten farklıdır.
Oranlar 6 Kasım 2026’da kontrol edildi. Önbellek oranları yalnızca uygun kullanıma uygulanır. Özellikle, OpenAI’nin rehberi, 2.5’te önbellekli giriş fiyatlandırmasını, doğrudan Images API çağrılarını hariç tutarak, Responses API görüntü aracına sınırlar.
Kabul edilen görsel başına maliyet = Toplam iş akışı harcaması ÷ Kabul edilen görsel sayısı.
Bir model, token oranı aynı kalsa bile başarısız denemeleri veya revizyonları azaltarak daha ekonomik hale gelebilir. Tersine, daha hızlı bir model, daha fazla token tüketirse veya daha az kabul edilebilir sonuç üretirse mutlaka daha ucuz değildir.
GPT Image 2.6 ve GPT Image 2.5’e nereden erişebilirsiniz?
Resmi sağlayıcı erişimi
OpenAI, görsel üretimi ve düzenlemesi için 2.6 Flare’i ve 2.6 Sunburst’u sağlar. Yeni bir görsel için Image API’nin generations uç noktasını ve bir görseli değiştirmek için edits uç noktasını kullanın.
Başlamak için bir CometAPI anahtarı oluşturun ve istemcinizi temel URL https://api.cometapi.com/v1. ile yapılandırın. Model tanımlayıcısını seçin ve isteminizle bir üretim isteği gönderin. Model sayfası kurulum örnekleri içerir. CometAPI şu anda SVG desteğini uyarlama ve doğrulama sürecinde işaretlemektedir; bu entegrasyon sağlanana kadar SVG için desteklenen bir rotayı kullanın.
GPT Image 2.6 mı, GPT Image 2.5 mi?
Kullanım durumuna göre en iyi model
Çoğu yeni üretim ve yinelemeli düzenleme işi için GPT Image 2.6 (finaller/doğruluk için özellikle Sunburst ve taslaklar için Flare) daha güçlü bir seçenektir—daha zengin doğal ayrıntı, karşılaştırılabilir veya daha iyi metin ve ürün doğruluğu, geliştirilmiş referans işleme ve anlamlı ölçüde daha iyi çok adımlı tutarlılık; çoğu zaman daha yüksek hız ve benzer yüksek kalite maliyetiyle. Düşük/orta kalite hacimli işlerde maliyet hassasiyeti varsa veya mevcut bir hat 2.5’in davranışına sıkı sıkıya ayarlıysa 2.5’i aklınızda tutun. Gerçek sonuçlar yine de isteme, kalite ayarına ve belirli kullanım durumuna bağlıdır; kendi görsellerinizde yan yana test, en iyi doğrulamadır.
Geçiş rehberi: GPT Image 2.5’ten GPT Image 2.6’ya
Mevcut entegrasyonunuzu korurken ayrı yapılandırılmış bir 2.6 rotası ekleyin. İstek değişiklikleri ve çıktı farkları teşhis edilebilir kalsın diye bir seferde bir iş akışını taşıyın.
gpt-image-2.5-flare’i gpt-image-2.6-flare ile veya karşılık gelen Sunburst tanımlayıcısıyla değiştirin; yalnızca sağlayıcınız üzerinden erişimi doğruladıktan sonra.
Kaydedilmiş istemlerinizi ve referans görsellerinizi 2.6’da aynı boyut, kalite ve formatla çalıştırın. Varsayılan complexity ile başlayın; en az bir tam metin görsel ve bir tekrarlı düzenleme dizisi dahil edin.
Temel karşılaştırmadan sonra complexity’yi ayarlayın: odaklı düzenlemeler için düşük, daha karmaşık yerleşimler için daha yüksek seviyeler. Kaliteyi ayrı değiştirin ve yeni uç noktanızın kabul etmediği eski istek alanlarını kaldırın.
Dönen görseli, boyutları, şeffaflığı ve faturalandırmayı kontrol edin. GIF veya SVG’yi ayrı bir iş akışı olarak ekleyin; kullanıcılar için etkinleştirmeden önce sağlayıcı desteğini doğrulayın.
Doğrulanmış yapılandırmaya trafiğin küçük bir kısmını yönlendirin. Kabul, gecikme, ücretler ve hataları takip edin ve çalışan 2.5 yapılandırmasına geri dönüş yolunu koruyun.
Sonuç
GPT Image 2.6, daha tepkisel üretime, yinelemeli düzenlemeler üzerinde daha güçlü kontrole veya GIF ve SVG çıktısına ihtiyaç duyduğunuzda değerli bir yükseltme adaydır. Hızlı yineleme için Flare ile başlayın ve ayrıntıların tekrarlı değişikliklerden sağ çıkması gereken varlıklar için Sunburst kullanın.
2.5, zaten ihtiyaç duyduğunuz statik görselleri sağlıyorsa, 2.6 aynı görevlerde somut bir iyileşme gösterene kadar onu tutun. Standart token oranları aynı olduğundan, belirleyici faktörler bitmiş varlığın kalitesi, ona ulaşmak için gereken süre ve bu süreçteki toplam deneme maliyetidir.
Kriter
GPT Image 2.5
GPT Image 2.6
Kazanan / Notlar
Hız
Temel seviye
~%50 daha hızlı resmi olarak; testler özellikle Flare’de sıklıkla 1,5–2× (veya daha fazla) gösteriyor. Flare düşük kalitede ~6 sn’ye inebilir.
2.6
Görüntü kalitesi
Temiz, keskin, özenli
Daha zengin doku, daha doğal ayrıntı (özellikle ten, insanlar, karmaşık sahneler)
2.6 (portre ve yoğun sahnelerde belirgin)
Metin işleme
Yüksek derecede doğru
Yüksek derecede doğru + sıklıkla daha iyi stillendirilmiş/entegre tipografi
Berabere / 2.6 lehine küçük avantaj
Ürün doğruluğu
Mükemmel (etiketler, malzemeler, sayımlar)
Mükemmel (aynı doğruluk seviyesi)
Berabere
Referans görseller
Güçlü konu koruma
Daha güçlü sadakat + daha dolu sahneler
2.6
Çok aşamalı düzenleme
İyi, ancak adımlar ilerledikçe daha fazla sapma
Daha iyi tutarlılık (özellikle Sunburst’ta orta/yüksek); istenmeyen değişim daha az
2.6
Maliyet (token oranları)
$30 / 1M görsel çıktı tokeni
Aynı oranlar
Liste fiyatı aynı
Gerçek maliyet
Düşük/orta kalitede daha az token
Yüksek kalitede benzer token/maliyet; düşük/orta kalitede 3–4× daha fazla token (daha yüksek maliyet)
Yüksek kalite: berabere; düşük/orta: 2.5 daha ucuz
Boyut kuralı
GPT Image 2.5
GPT Image 2.6
Genişlik ve yükseklik
16’nın katları
16’nın katları
En-boy oranı
1:3 ile 3:1
1:3 ile 3:1
Maksimum kenar
3840 piksel
2.6 istem rehberinde belirtilmemiş
Toplam piksel aralığı
655,360–8,294,400
2.6 istem rehberinde belirtilmemiş
Deneysel boyut eşiği
2560×1440 üzeri
Aynı eşik 2.6 için rehberde doğrulanmamış
Karar
GPT Image 2.6 Flare
GPT Image 2.6 Sunburst
Birincil rol
Hızlı yineleme ve etkileşimli üretim
Ayrıntılı kompozisyonlar ve hassas düzenleme
Sürüm iyileştirmeleri
Afişler ve ürün görselleri için daha iyi yerleşimler
Orta veya yüksek kalitede daha güçlü düzenleme tutarlılığı
Yararlı bir ilk görev
Birkaç kampanya yönünü keşfetmek veya bir arka plan değişimini önizlemek
Ambalajı, tekrar eden bir karakteri veya karmaşık bir final kompozisyonu iyileştirmek
Ne karşılaştırılmalı
Bir sonraki kullanılabilir taslağa kadar geçen süre
Yayınlamanız gereken ayrıntıların korunması
Model
Metin İşleme sırası / skor
Oylar
GPT Image 2.5 Sunburst
1 / 1462 ± 8
16,868
GPT Image 2.6 Sunburst (Medium)
2 / 1433 ± 23
871
GPT Image 2.5 Flare
3 / 1432 ± 8
16,539
GPT Image 2.6 Flare (Medium)
5 / 1403 ± 22
860
Resmi hız iyileştirmesi
Lansmanı, önceki nesle kıyasla gecikmenin azaltıldığını tanımladı
Lansmanı, %50 daha hızlı üretimi tanımlar
İddialar farklı nesil temellerine dayanır
En hızlı belirtilen üretim süresi
Mevcut iş akışınızın ölçülen yanıt süresini temel alın.
Flare için düşük kalitede altı saniyeye kadar
Ortalama gecikme değil, en iyi durum
OpenAI standart oranları / 1M token
GPT Image 2.5 Flare / Sunburst
GPT Image 2.6 Flare / Sunburst
Metin girişi
$5.00
$5.00
Önbelleğe alınmış metin girişi
$1.25
$1.25
Görsel girişi
$8.00
$8.00
Önbelleğe alınmış görsel girişi
$2.00
$2.00
Görsel çıktısı
$30.00
$30.00
Token kategorisi / 1M token
OpenAI standart
CometAPI 2.6
Metin girişi
$5.00
$4.00
Önbelleğe alınmış metin
$1.25
$1.00
Görsel girişi
$8.00
$6.40
Önbelleğe alınmış görsel
$2.00
$1.60
Görsel çıktısı
$30.00
$24.00
İş akışı
Değerlenecek ilk seçenek
Neden denemeye değer
Ana kabul kriteri
Yüksek hacimli sosyal grafikler
2.6 Flare
Daha hızlı yineleme, verimi artırabilir
Kullanılabilir çıktı oranı ve yanıt süresi
Ürün görselleri ve kampanya varlıkları
2.6 Sunburst
Küçük değişikliklerin marka doğruluğunu etkilediği durumlarda hassasiyet önemli
Ürün şekli, etiketler ve malzemeler
Yerleşik statik görsel servisi
2.5’i temel alın ve 2.6’yı test edin
Mevcut çıktı davranışı zaten müşteri beklentilerini karşılayabilir
Gerileme (regresyon) sonuçları
Odaklı arka plan veya tabela düzenlemeleri
Başta düşük complexity ile 2.6
Planlama çabası bağımsız olarak ayarlanabilir
Dokunulmamış bölgelerin korunması
Kısa döngü animasyonlar
2.6 GIF iş akışı
Animasyonlu çıktı açıkça belgelenmiştir
Kare tutarlılığı ve döngü sürekliliği
Daha fazla düzenleme gerektiren tasarım varlıkları
