ModellerDestekKurumsalBlog
500+ Yapay Zeka Modeli API'si, Hepsi Tek Bir API'de. Sadece CometAPI'de
Modeller API
Geliştirici
Hızlı BaşlangıçDokümantasyonAPI Kontrol Paneli
Kaynaklar
Yapay Zeka ModelleriBlogKurumsalDeğişiklik GünlüğüHakkında
2025 CometAPI. Tüm hakları saklıdır.Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

Giriş:$0.4/M
Çıktı:$2.4/M
Temel Yeteneklere Genel Bakış: Çözünürlük: 4K'ya kadar (4096×4096), Pro ile aynı seviyede. Referans Görsel Tutarlılığı: En fazla 14 referans görseli (10 nesne + 4 karakter), stil/karakter tutarlılığını koruyarak. Aşırı En-Boy Oranları: Yeni 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 oranları eklendi, uzun görseller, posterler ve banner'lar için uygundur. Metin İşleme: Gelişmiş metin üretimi, infografikler ve pazarlama poster yerleşimleri için uygundur. Arama Geliştirmesi: Entegre Google Search + Görsel Arama. Temellendirme: Yerleşik düşünme süreci; karmaşık istemler üretimden önce akıl yürütülür.
Yeni
Ticari kullanım
Playground
Genel Bakış
Özellikler
Fiyatlandırma
API
Sürümler

Gemini 3.1 Flash Image Preview Teknik Özellikleri

ÖğeGemini 3.1 Flash Image Preview
SağlayıcıGoogle
Model ailesiGemini 3.1 (Flash katmanı)
Birincil odakGörsel önizleme ile hızlı çok modlu üretim
Girdi türleriMetin, Görsel
Çıktı türleriMetin, Görsel (önizleme üretimi)
Bağlam penceresi1M tokene kadar (Gemini 3.x Flash katmanı standardı)
Gecikme katmanıDüşük gecikme, yüksek throughput
Akış desteğiEvet
Araç çağırmaEvet (Gemini API araç çerçevesi)
Sürüm3.1

Nano Banana 2 nedir

Nano Banana 2, basın ve geliştirici topluluğu tarafından yeni yayımlanan Gemini-3.1-Flash-Image modeli için kullanılan popüler takma addır. Google bunu, çok daha düşük gecikme ve maliyet katmanında Pro seviyesine yakın görsel doğruluk sunan “Flash” katmanı görsel motoru olarak konumlandırır — yüksek hacimli üretim, hızlı yinelemeli düzenleme ve Google servisleri genelinde entegre ürün iş akışları için uygundur. Gemini 3.1’in çok modlu akıl yürütmesini devralır ve görsel odaklı yetenekler ekler (görsellerde okunabilir metin, çoklu görsel kompozisyonu, geniş en-boy oranı desteği, yerel 4K).

Ana özellikler

  • Yüksek hızlı, çok çözünürlüklü üretim: 0.5K / 1K / 2K / 4K çıktılar ve yeni uç en-boy oranları (1:4, 4:1, 1:8, 8:1) seçenekleriyle Flash katmanı hızı.
  • Gerçek zamanlı web temellendirme: “Thinking” veya arama temellendirmesi etkinleştirildiğinde, üretilen içeriği güncel web bilgilerine dayandırmak için hem metin hem de görsel arama sonuçlarını entegre eder. Güncel referanslar ve olgusal infografikler için kullanışlıdır.
  • Geliştirilmiş metin işleme: Önceki Flash modellerine göre daha iyi kısa metin ve grafik metni işleme (yazı tipleri, boyutlar); uzun paragraflar/küçük metinlerde hâlâ kusursuz değildir.
  • Çoklu girdi düzenleme ve çok turlu iş akışları: Girdi olarak birden fazla görseli birleştirme ve turlar boyunca yinelemeli düzenlemeler için güçlü destek.

📊 Karşılaştırma Performansı — Görsel Üretimi ve Düzenleme (Elo puanları)

YetenekGemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
Metinden Görsele — Genel Tercih1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Metinden Görsele — Görsel Kalite1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Metinden Görsele — İnfografik (Olgusallık)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Düzenleme — Genel1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Düzenleme — Karakter1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Düzenleme — Yaratıcı1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Düzenleme — Nesne/Ortam1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Düzenleme — Çoklu Girdi1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Düzenleme — Stilleştirme1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Bu karşılaştırma tablosundan öne çıkanlar:

  • Metinden görsele üretim ve görsel düzenleme kategorileri genelinde, Gemini 3.1 Flash Image sürekli olarak en yüksek puanları alıyor veya bu puanlara ulaşıyor; hem Flash katmanı hem de birçok rakip görsel model arasında öne çıkıyor.
  • Model özellikle Görsel Kalite ve İnfografik (Olgusallık) karşılaştırmalarında güçlü sonuçlar gösteriyor — bu da yalnızca estetik kalitede değil, yapısal olarak doğru içerik oluşturmada da başarılı olduğunu gösteriyor.
  • Çoklu Girdi düzenleme alanında Nano Banana 2, önceki Flash nesline kıyasla daha yüksek puanlarla güçlü bir genelleme de sergiliyor.

Bu değerlendirmeler, yaygın olarak kullanılan görsel üretim/düzenleme görevlerinde hem tercih hem de doğruluğu yansıtan, çeşitli bir benchmark paketi üzerinde insanlar tarafından yapılan yan yana Elo karşılaştırmaları ile gerçekleştirilmiştir.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

ModelKonumlandırmaTemsili benchmark/notlar
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Flash katmanı: hız + yüksek görsel kalite (2K–4K)Genel tercih 1079.0 ± 7.0; görsel kalite 1140 ± 6.0 (dahili GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Daha erken Flash sürümü (daha düşük doğruluk)3.1’e kıyasla tercih/görsel puanları biraz daha düşüktür.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Pro katmanı: karmaşık görevlerde daha yüksek algılanan doğruluk, daha yüksek maliyet/gecikmeFarklı ödünleşimler; bazı metrikler, özel görevlerde farklı göreli sıralamalar göstermektedir.
GPT-Image 1.5 / diğer ticari modellerRakipler (açık/kapalı)Google’ın dahili benchmark’larında GPT-Image ve diğerleri, bildirilen değerlendirmelerde görsel kalite ve genel tercihte Gemini 3.1’in altında puan almıştır. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmaları değişkenlik gösterir.

Flash Image Preview ne zaman tercih edilmeli:

  • Uygulamalarda gerçek zamanlı görsel önizleme
  • Maliyete duyarlı büyük ölçekli görsel üretimi
  • Etkileşimli tasarım asistanları

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kayıt Olun

cometapi.com hesabınıza giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token” seçeneğine tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

Adım 2: Nano Banana 2 API’sine İstek Gönderin

API isteğini göndermek için “gemini-3.1-flash-image-preview8” endpoint’ini seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar. <YOUR_API_KEY> ifadesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla değiştirin. Nereden çağrılır:Gemini generates image

Nano Banana 2; görsel düzenleme, görsel üretimi ve çoklu görsel iş akışlarını destekler. Görsel düzenleme için görsel URL’sini yüklemeniz gerekir. Daha fazla parametre için lütfen dokümantasyona bakın.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemeden sonra API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür. Playground’da görseli doğrudan yerel makinenize indirebilirsiniz (genellikle PNG formatında). API sürecinde bir görsel URL’si oluşturulur; lütfen bunu zamanında indirin.

SSS

Nano Banana 2 tam olarak nedir ve ne yapar?

Nano Banana 2, Google’ın en yeni yapay zekâ görüntü oluşturma ve düzenleme modelidir; metin ve görsel girdilerinde hızlı, yüksek kaliteli görsel üretim ve talimatlara hassas uyum sağlamak için Gemini Flash görüntü teknolojisi üzerine inşa edilmiştir.

Nano Banana 2, Gemini 3.1 Flash Image ile nasıl ilişkilidir?

Nano Banana 2, esasen Google’ın Gemini 3.1 Flash Image modelinin tüketiciye yönelik marka adıdır; önceki Nano Banana sürümlerinin gelişmiş yeteneklerini Flash modellerinin hızıyla birleştirir.

Nano Banana 2, önceki Nano Banana modellerine kıyasla hangi iyileştirmeleri sunuyor?

Nano Banana 2; daha hızlı üretim hızı, daha keskin ayrıntılar, daha iyi talimat doğruluğu, geliştirilmiş metin işleme⁠/yerelleştirilmiş çeviri ve daha geniş yaratıcı kontrol sunarken birçok Pro düzeyi özelliği temel katmanda erişilebilir hâle getirir.

Nano Banana 2 hangi tür görselleri ve çözünürlükleri üretebilir?

Model, 4K’ya kadar çeşitli en-boy oranları ve çözünürlüklerle esnek çıktı desteği sunar; sosyal medya, reklamlar, ekranlar ve profesyonel içerikler için uygundur.

Nano Banana 2, karmaşık kompozisyonlarda tutarlılığı koruyabilir mi?

Evet — birden fazla özne ve nesne arasında tutarlılığı korur (ör. tek bir istem iş akışında beş karaktere ve 14 nesneye kadar); bu da anlatı sahneleri ve storyboard tarzı görevler için yardımcı olur.

Gemini 3.1 Flash Image en çok hangi görüntü oluşturma kullanım senaryoları için uygundur?

Profesyonel düzeyde görsel oluşturma ve düzenleme, infografikler, çoklu görsel tutarlılığı, metin oluşturma ve yerelleştirilmiş çok dilli çıktılar için oldukça uygundur; özellikle iş akışlarının hassas kontrol ve tekrarlanan yinelemeler gerektirdiği durumlarda.

Nano Banana 2 gerçek zamanlı bilgi veya dünya bilgisi kullanıyor mu?

Nano Banana 2, daha doğru özneler, infografikler ve konuma duyarlı görseller oluşturmaya yardımcı olmak için gerçek dünya bilgisi ve görsel arama entegrasyonunu içerir.

Gemini 3.1 Flash Image, görseller veya diyagramlar içinde ayrıntılı metin oluşturabilir mi?

Evet — görseller içinde net metin oluşturabilir ve işleyebilir, ancak son derece küçük veya yoğun, çok paragraflı metinler bazen hâlâ zorlayıcı olabilir.

Nano Banana 2 için Özellikler

Nano Banana 2'in performansı ve kullanılabilirliği artırmak için tasarlanmış temel özelliklerini keşfedin. Bu yeteneklerin projelerinize nasıl fayda sağlayabileceğini ve kullanıcı deneyimini nasıl geliştirebileceğini öğrenin.

Nano Banana 2 için Fiyatlandırma

Nano Banana 2 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. Nano Banana 2'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

nano-banana-2（image）

variant / aliasPrice
gemini-3.1-flash-image (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)≈ $0.12080

Nano Banana 2 için örnek kod ve API

Nano Banana 2 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde Nano Banana 2'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Nano Banana 2 Sürümleri

Nano Banana 2'nın birden fazla anlık görüntüye sahip olmasının nedeni; güncellemeler sonrası çıktı varyasyonları nedeniyle tutarlılık için eski anlık görüntülere ihtiyaç duyulması, geliştiricilere uyum ve geçiş için bir geçiş dönemi sağlanması ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için küresel veya bölgesel uç noktalara karşılık gelen farklı anlık görüntüler içerebilir. Sürümler arasındaki detaylı farklar için lütfen resmi belgelere başvurun.
Model idaçıklamaKullanılabilirlikİstek
gemini-3.1-flash-imageÖnerilen, en son modele işaret ediyor✅Gemini görsel oluşturur
gemini-3.1-flash-image-previewResmî Önizleme✅Gemini görsel oluşturur

Daha Fazla Model

D

Doubao Seedream 5

İstek Başına:$0.028
Seedream 5.0 Lite, derin düşünme ve çevrimiçi arama yetenekleriyle donatılmış, birleşik çok modlu bir görüntü üretim modelidir ve anlama, akıl yürütme ve üretim yeteneklerinde her yönüyle kapsamlı bir yükseltme sunar.
F

FLUX 2 MAX

İstek Başına:$0.008
FLUX.2 [max], Black Forest Labs (BFL) tarafından geliştirilen ve üretim iş akışları için tasarlanmış üst düzey bir görsel zekâ modelidir: pazarlama, ürün fotoğrafçılığı, e-ticaret, yaratıcı iş akışları ve tutarlı karakter/ürün kimliği, doğru metin işleme ile çok megapiksel çözünürlüklerde fotogerçekçi ayrıntı gerektiren herhangi bir uygulama. Mimari, güçlü istem takibi, çoklu referans füzyonu (en fazla on girdi görseli) ve bağlama dayalı üretim (görüntü üretilirken güncel web bağlamını içeriğe katma yeteneği) için tasarlanmıştır.
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

İstek Başına:$0.056
FLUX.2 [max], Black Forest Labs (BFL) tarafından sunulan FLUX.2 ailesinin amiral gemisi, en yüksek kaliteli varyantıdır. Karakterler, nesneler, aydınlatma ve renk genelinde maksimum aslına uygunluk, istemlere uyum ve düzenleme tutarlılığına odaklanan, profesyonel düzeyde bir metin→görüntü üretimi ve görüntü düzenleme modeli olarak konumlandırılır. BFL ve iş ortağı kayıtları, FLUX.2 [max]’i çoklu referanslı düzenleme ve temellendirilmiş üretim özelliklerine sahip en üst seviye FLUX.2 varyantı olarak tanımlar.
O

GPT Image 1.5

Giriş:$6.4/M
Çıktı:$25.6/M
GPT-Image-1.5, OpenAI’nin GPT Image ailesindeki görüntü modelidir. Metin istemlerinden görüntüler üretmek ve kullanıcı talimatlarını yakından takip ederek giriş görüntülerinde yüksek doğrulukta düzenlemeler gerçekleştirmek üzere tasarlanmış, doğası gereği çok modlu bir GPT modelidir.
D

Doubao Seedream 4.5

İstek Başına:$0.032
Seedream 4.5, ByteDance/Seed’in çok modlu görüntü modeli (metinden görüntüye + görüntü düzenleme) olup, üretim sınıfı görüntü sadakati, istemlere daha güçlü uyum ve çok daha gelişmiş düzenleme tutarlılığına (öznenin korunması, metin/typografi oluşturma ve yüz gerçekçiliği) odaklanır.
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

İstek Başına:$0.06
FLUX 2 PRO, FLUX 2 serisinin amiral gemisi ticari modelidir ve benzeri görülmemiş bir kalite ve ayrıntı düzeyiyle son teknoloji görüntü üretimi sunar. Profesyonel ve kurumsal uygulamalar için geliştirilen bu model, üst düzey istem uyumu, fotogerçekçi çıktılar ve olağanüstü sanatsal yetenekler sunar. Bu model, yapay zekâ tabanlı görüntü sentezi teknolojisinin en ileri noktasını temsil eder.

İlgili Blog

OpenClaw 2026'da ne kadar tutar? Eksiksiz Fiyatlandırma Dökümü
Apr 13, 2026
openclaw

OpenClaw 2026'da ne kadar tutar? Eksiksiz Fiyatlandırma Dökümü

OpenClaw’un çekirdek yazılımı %100 ücretsizdir (MIT lisansı). Gerçek dünyadaki aylık maliyetler, hafif kişisel kullanım için $0–$13** (ücretsiz katman barındırma + ucuz modeller) ile **$25–$100 küçük ekipler için ve yoğun otomasyon için $100–$200+ arasında değişir. Resmi OpenClaw Cloud yönetilen planı sabit $59/aydır (ilk ay $29.50). API belirteçleri en büyük değişkendir—akıllı optimizasyon bunları %90 oranında azaltabilir.
GPT Image 1.5 ve Seedream 4.5: 2026'da hangisi daha iyi?
Apr 12, 2026
gpt-image-1-5
seedream-4-5

GPT Image 1.5 ve Seedream 4.5: 2026'da hangisi daha iyi?

GPT Image 1.5 (OpenAI, Dec 2025), 4× daha hızlı üretim (5–15 saniye), üst düzey LM Arena ELO puanları (~1,264–1,285) ve düzenleme için üstün yönerge takibiyle öne çıkıyor. Seedream 4.5 (ByteDance, Dec 2025), tipografi, 4K çözünürlük, çoklu görsel tutarlılığı (14 referansa kadar) ve sabit $0.04/görsel fiyatlandırmada üstünlük sağlıyor. Hız ve çok yönlülük için GPT Image 1.5’i; tasarım ağırlıklı ticari işler için Seedream 4.5’i tercih edin. Her ikisine de 20%+ tasarruf ve tek anahtarla entegrasyon sunan **CometAPI**’nin birleşik platformu üzerinden uygun maliyetle erişilebilir.
ChatGPT'nin 2026'da bir görsel oluşturması ne kadar sürer?
Apr 9, 2026
chat-gpt

ChatGPT'nin 2026'da bir görsel oluşturması ne kadar sürer?

2026'da ChatGPT, en yeni GPT-Image 1.5 modelini (DALL·E 3'ün halefi) kullanarak genellikle **5–20 saniye** içinde bir görsel üretir. Basit istemler 3–8 saniye gibi kısa sürede tamamlanırken, karmaşık veya yüksek ayrıntı gerektiren talepler yoğun saatlerde 20–60 saniye sürebilir. Ücretsiz kullanıcılar genellikle daha uzun bekler (30–60+ saniye), Plus/Pro aboneleri ise öncelikli işlemden yararlanır. Bu süreler, OpenAI'nin Aralık 2025'te sunduğu ve 4×'e kadar daha hızlı çıkarım sağlayan GPT-Image 1.5 yükseltmesi sayesinde, 2024–2025 dönemindeki DALL·E 3'ün 15–30 saniyelik ortalamalarına göre büyük bir iyileşmeyi temsil eder.
Alibaba Wan2.7-Image 2026 İncelemesi: Devrim niteliğinde birleşik yapay zekâ görüntü modeli
Apr 3, 2026

Alibaba Wan2.7-Image 2026 İncelemesi: Devrim niteliğinde birleşik yapay zekâ görüntü modeli

Wan2.7-Image, Alibaba Cloud’un 1 Nisan 2026’da duyurulan yeni birleşik görüntü modelidir. Görüntü üretimi, görüntü düzenleme ve görsel anlama işlevlerini tek bir iş akışında bir araya getirir, çoklu görüntü girdisini destekler ve Pro varyantına kıyasla daha hızlı üretim için tasarlanmıştır. Alibaba, modelin metinden görüntüye, görüntü düzenleme, görüntü seti üretimi ve birden fazla referans görüntü ile çalışma gibi görevleri yerine getirebildiğini, Wan2.7-Image-Pro’nun ise 4K çıktı ve daha kararlı kompozisyon sunduğunu söylüyor.
Luma AI Unit-1 Görüntü Modeli (2026): Kapsamlı Analiz ve Karşılaştırma
Mar 24, 2026

Luma AI Unit-1 Görüntü Modeli (2026): Kapsamlı Analiz ve Karşılaştırma

Luma AI’ın Uni-1’i, görüntü üretimini ve görsel anlamayı tek bir mimaride birleştiren yeni nesil otoregresif çok modlu bir görüntü modelidir. Difüzyon modellerinin aksine, metin ve görüntü belirteçlerini ortak bir dizide işler; bu da üstün akıl yürütme, düzenleme ve çok turlu yaratıcı iş akışları sağlar. Uni-1, RISEBench gibi mantık tabanlı kıyaslamalarda GPT Image 1.5 ve Nano Banana 2 gibi rakiplerinden daha iyi performans gösterir.