Etiketler

İlgili Modeller

GPT Image 2.6

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.

guide/CometAPI araştırması

GPT Image 2.6 API'si nasıl kullanılır: SVG oluşturma ve görsel düzenleme

CometAPI ile GPT Image 2.6 API iş akışlarını öğrenin: SVG oluşturma, şeffaf PNG'ler, çoklu görüntü düzenleme, işaretleme, parametreler, fiyatlandırma ve geçiş.

Deon GoodwinAI model ve API araştırma ekibi

Güncellendi Nov 6, 2026 10 dk okuma

GPT Image 2.6 API'si nasıl kullanılır: SVG oluşturma ve görsel düzenleme

Bu kalıbı kullanın

İlk API çağrısını yapın.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

TL;DR

GPT Image 2.6 API CometAPI içinde geliştiricilere Sunburst ve Flare olmak üzere iki varyantla görsel oluşturma ve düzenleme için pratik bir yol sunar.

Python ve bir CometAPI anahtarıyla görsel varlıklar oluşturun: bir raster isteğiyle başlayın, ardından rotanız bunları desteklediğinde SVG çıktısı, başvuru görselleri veya şeffaf PNG açıklama katmanı ekleyin. Örnekler Python 3.10 veya üstünü kullanır ve API anahtarını sunucunuzda tutar.

En kritik ayrım: şeffaf PNG çıkışı nihai bir varlıktır; şeffaf PNG işaretleme dosyası ise modele nerede düzenleme yapılacağını söyleyen bir girdidir.

Öne Çıkanlar

Hızlı taslaklar için GPT Image 2.6 Flare, ayrıntılı revizyonlar için Sunburst kullanın.
Oluşturma ve düzenleme isteklerini ilgili Image API uç noktalarına gönderin.

Öğrenmeye devam et

Bu makaleyi sonraki karara bağlayın.

Tüm konuları gör

AI API Rehberleri

Model kısa listesinden çalışan bir üretim isteğine geçin.

LLM Altyapısı

Sağlayıcı ve model değişikliklerine dayanıklı bir AI istek katmanı oluşturun.

AI Agent

Bir prompt demosundan gözlemlenebilir bir ajan iş akışına geçin.

Maliyet Optimizasyonu

Kalite veya güvenilirlik ödünlerini gizlemeden maliyeti düşürün.

Yayınlanma tarihi Nov 6, 2026

Son güncelleme Nov 6, 2026

4 görüntülenme

Netlik, kaynak ataması ve güncel API terminolojisi açısından gözden geçirildi.

Özellik	Sunburst	Flare
API tanımlayıcısı	gpt-image-2.6-sunburst	gpt-image-2.6-flare
Birincil odak	Ayrıntılı görsel çalışma	Hızlı yineleme
Girdi türleri	Metin ve görseller	Metin ve görseller
Çıktı türü	Görseller	Görseller
Pratik başlangıç noktası	Nihai varlıklar ve özenli revizyonlar	Taslaklar ve etkileşimli düzenleme
Ses desteği	Hayır	Hayır

Parametre	Oluşturma isteği	Pratik kullanım
model	Açık varyant tanımlayıcısı	Model seçimini tekrarlanabilir tutun
prompt	Metin talimatları	Varlığı ve kısıtları tanımlayın
quality	low, medium veya high ile başlayın	İşleme kalitesini ayarlayın
complexity	low, medium veya high	Planlama çabasını ayarlayın
size	Örneğin, 1024x1024	Karşılaştırmalar için boyutları sabitleyin
n	Önce 1 kullanın	Testi ve maliyet incelemesini basitleştirin
output_format	Uç nokta desteğine tabi olarak PNG, JPEG, WebP, SVG veya GIF	Aşağı akış varlığıyla eşleştirin
background	auto, opaque veya transparent	Raster arka plan davranışını kontrol edin

pip install requests pillow

export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

$env:COMETAPI_KEY = "YOUR_COMETAPI_KEY"

import base64
import os
from pathlib import Path
import requests

BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['COMETAPI_KEY']}"}
MODEL = "gpt-image-2.6-flare"

def save_result(response, destination):
    response.raise_for_status()
    payload = response.json()
    Path(destination).write_bytes(
        base64.b64decode(payload["data"][0]["b64_json"], validate=True)
    )
    print(f"Saved: {destination}; usage: {payload.get('usage', 'Not returned')}")

def generate(prompt, destination, **options):
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/images/generations", headers=HEADERS,
        json={"model": MODEL, "prompt": prompt, "n": 1, "size": "1024x1024",
              "quality": "medium", "complexity": "low", **options},
        timeout=(15, 300),
    )
    save_result(response, destination)

generate(
    prompt=(
        "Create a studio product photograph of an unbranded teal "
        "ceramic travel cup on a warm cream background. "
        "Show one cup, a clean silhouette, and a soft contact shadow. "
        "No text or decorative objects."
    ),
    destination="cup.png",
    output_format="png",
)

generate(
    prompt=(
        "Design an original minimalist icon of a teal travel cup "
        "with a small leaf motif. Use simple closed vector shapes, "
        "two flat colors, and generous negative space. "
        "No text, gradients, photographs, or background scenery."
    ),
    destination="cup-icon.svg",
    output_format="svg",
)

generate(
    prompt=(
        "Create a single teal ceramic travel cup as an isolated "
        "e-commerce asset. Center the entire cup with generous padding. "
        "Keep clean edges and a fully transparent background. "
        "No floor, backdrop, checkerboard pattern, or text."
    ),
    destination="cup-transparent.png",
    output_format="png",
    background="transparent",
)

from PIL import Image

with Image.open("cup-transparent.png") as image:
    alpha = image.convert("RGBA").getchannel("A")
    minimum, maximum = alpha.getextrema()

    if minimum == 255:
        raise RuntimeError("The output contains no transparent pixels.")

    if maximum == 0:
        raise RuntimeError("The output is entirely transparent.")

    print("The output contains visible content and transparency.")

with (
    open("product.png", "rb") as product,
    open("setting.png", "rb") as setting,
):
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/images/edits",
        headers=HEADERS,
        data={
            "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
            "prompt": (
                "Use the cup in the first image as the exact product "
                "reference. Use the second image only for the setting. "
                "Place the cup naturally in that setting. Preserve its "
                "silhouette, lid, color, and printed details. "
                "Do not copy other products from the second image."
            ),
            "quality": "high",
            "complexity": "medium",
            "output_format": "png",
        },
        files=[
            ("image[]", ("product.png", product, "image/png")),
            ("image[]", ("setting.png", setting, "image/png")),
        ],
        timeout=(15, 300),
    )

save_result(response, "product-in-setting.png")

from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps

with Image.open("product.png") as source:
    oriented = ImageOps.exif_transpose(source).convert("RGBA")
    oriented.save("product-oriented.png")

overlay = Image.new("RGBA", oriented.size, (0, 0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(overlay)

width, height = oriented.size
region = (
    int(width * 0.25),
    int(height * 0.15),
    int(width * 0.75),
    int(height * 0.85),
)

draw.ellipse(region, outline=(255, 0, 0, 255), width=6)
overlay.save("markup.png")

with (
    open("product-oriented.png", "rb") as source,
    open("markup.png", "rb") as markup,
):
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/images/edits",
        headers=HEADERS,
        data={
            "model": MODEL,
            "prompt": (
                "Change the body of the cup inside the red circle "
                "to matte cobalt blue. Preserve the lid, shape, "
                "lighting, and surrounding scene. "
                "Remove the annotation from the finished image."
            ),
            "quality": "medium",
            "complexity": "low",
            "output_format": "png",
        },
        files={
            "image": ("product.png", source, "image/png"),
            "markup": ("markup.png", markup, "image/png"),
        },
        timeout=(15, 300),
    )

save_result(response, "cup-edited.png")

Jeton kategorisi	Sunburst oranı (1M jeton başına)	Flare oranı (1M jeton başına)
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

Cost =
(text input tokens × $5
 + image input tokens × $8
 + image output tokens × $30)
÷ 1,000,000

Cost per accepted asset =
total workflow spending ÷ number of approved assets

GPT Image 2.6

GPT Image 2.6

Devamını Oku

GPT Image 2.6 API'si nasıl kullanılır: SVG oluşturma ve görsel düzenleme

İlk API çağrısını yapın.

TL;DR

Öne Çıkanlar

Bu makaleyi sonraki karara bağlayın.

GPT Image 2.6 API Nedir?

GPT Image 2.6 API Hangi Parametreleri Destekler?

GPT Image 2.6 API CometAPI ile Nasıl Kullanılır?

Bağımlılıkları yükleyin

Paylaşılan istek yardımcılarını oluşturun

İlk görseli oluşturun

GPT Image 2.6 ile SVG Nasıl Üretilir?

GPT Image 2.6 ile Şeffaf PNG Varlıkları Nasıl Oluşturulur?

Birden Çok GPT Image 2.6 Başvurusu ile Görseller Nasıl Düzenlenir?

GPT Image 2.6'da Şeffaf PNG İşaretleme Nasıl Çalışır?

Bir açıklama katmanı hazırlayın

Yönlendirmeli düzenlemeyi gönderin

GPT Image 2.6 API Fiyatlandırması: Jeton Oranları ve SVG Maliyetleri

Mevcut Bir Görsel İş Akışını GPT Image 2.6'ya Nasıl Taşırsınız?

Sonuç

SSS

GPT Image 2.6 isteğinde zaman aşımını nasıl ele almalıyım?

Uygulamam neden döndürülen görseli kaydedemiyor?

Düzenleme dosyalarının üzerine yazılmasını nasıl önleyebilirim?

Oluşturulan bir SVG'yi gömmeden önce neyi kontrol etmeliyim?