GPT Image 1.5, GPT Image 1 ile karşılaştırıldığında ne kadar hızlıdır?

GPT Image 1.5, GPT Image 1'e kıyasla hızda 4×'e varan iyileştirmeler sunar ve yinelemeli yaratıcı iş akışlarındaki gecikmeyi önemli ölçüde azaltır.

GPT Image 1.5 şeffaf arka planları destekliyor mu?

Evet, PNG veya WebP çıktı formatlarıyla background parametresini 'transparent' olarak ayarlayın. Şeffaflık en iyi orta ya da yüksek kalite ayarlarında çalışır.

GPT Image 1.5 için metin isteminin en fazla uzunluğu nedir?

GPT Image 1.5, 32,000 karaktere kadar istemleri kabul eder ve karmaşık görüntü oluşturma görevleri için son derece ayrıntılı ve kısıtlı talimatlara olanak tanır.

GPT Image 1.5, Google'ın Nano Banana Pro'suyla nasıl karşılaştırılır?

GPT Image 1.5 düzenleme sadakati ve iterasyon hızını vurgularken, Nano Banana Pro stüdyo gerçekçiliğiyle övülür. Her ikisi de birbirine çok yakın düzeyde rekabetçidir—ihtiyaçlarınıza ve iş akışınıza göre seçim yapın.

GPT Image 1.5 çok turlu konuşmaya dayalı düzenlemeyi destekliyor mu?

Evet, Responses API aracılığıyla GPT Image 1.5, bağlamı koruyarak ek talimatlar sağlayıp görselleri yinelemeli olarak iyileştirebileceğiniz çok turlu düzenleme iş akışlarını destekler.

GPT Image 1.5, kompozitleme için birden fazla referans görsel kullanabilir mi?

Evet, GPT Image 1.5, kompozitleme ve stil referansı için birden fazla giriş görselini kabul eder. high input_fidelity mode kullanıldığında ilk 5 görsel daha yüksek sadakatle korunur.

GPT Image 1.5 hangi çözünürlük ve kalite ayarlarını destekler?

GPT Image 1.5, 1024×1024 (kare), 1536×1024 (yatay) ve 1024×1536 (dikey) çözünürlüklerini destekler. Kalite seçenekleri low, medium, high ve auto içerir.

OpenAI

Kullanılabilir Popüler

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

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.

Başlangıç fiyatı

$6.40 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

GPT Image 1.5 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

GPT Image 1.5 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GPT-Image-1.5 API nedir?

GPT-Image-1.5, OpenAI’nin GPT Image ailesinin en yeni üyesi ve ChatGPT’nin yenilenmiş Images deneyiminin arkasındaki modeldir. Görüntü üretimini deneysellikten üretim düzeyindeki yaratıcı araçlara taşımak için tasarlanmıştır: daha yüksek fotogerçekçilik, yinelemeli düzenlemeler için daha ince kontrol ve etkileşimli ile kurumsal iş akışlarını desteklemek üzere daha hızlı çıkarım.

gpt-image-1.5 API, bir veya daha fazla görüntü girdisini (dosya tanımlayıcıları veya baytlar) artı bir metin istemiyle kabul eden ve oluşturulmuş ya da düzenlenmiş görseller döndüren çok modlu bir görüntü model uç noktasıdır. Şunları destekler:

Metinden görüntüye üretim (istemden oluşturma),
Görüntü düzenleme / in‑painting / kompozitleme (mevcut görüntülere talimat uygulama, birden çok görüntü girişi desteklenir) ve
Responses API aracılığıyla yinelemeli, çok turlu düzenleme iş akışları (“tweak & iterate” arayüzlerini etkinleştirir).

API, görüntü istemlerini eski DALL·E sınırlarından farklı ele alır: GPT görüntü modelleri çok daha uzun metin istemlerini kabul eder (32k karakter yönergesi), bu da karmaşık, kısıtlaması ağır talimatları mümkün kılar.

Başlıca özellikler (pratik)

Geliştirilmiş düzenlenebilirlik / çok turlu tutarlılık: yinelemeli düzenlemeler boyunca karakter görünümünü, ışığı ve temel görsel öznitelikleri korur. Bu, ürün katalogları veya marka varlıkları gibi iş akışlarında “aynı model, tekrarlanan düzenlemeler” yaklaşımını daha güvenilir kılar.
Daha yüksek verim — GPT Image 1’e göre 4× hız iyileştirmeleri, yinelemeli yaratıcı iş akışlarında gecikmeyi azaltmayı hedefler.
Maliyet optimizasyonları — görüntü giriş/çıkış maliyetleri GPT Image 1’e kıyasla yaklaşık 20% düşürülerek yüksek hacimli kullanıcılar için görüntü başına yineleme maliyetleri azaltılır.
Çoklu görüntü kompozitleme ve stil referanslama — sahneleri kompoze etmek veya stil/ışığı aktarmak için birden çok referans görüntüyü kabul eder.
Kalite/sadakat ayarları — hız ile sadakat arasında değişim sağlayan API parametreleri (yığın üretim için daha düşük kalite; üretim varlıkları için daha yüksek kalite).
Çok turlu düzenleme / Responses API entegrasyonu — durumun korunduğu adım adım iş akışlarını etkinleştirir (değişiklik isteyin, sonra “ince ayar yapın”).

Teknik yetenekler

Metin istem sınırı (görüntü modelleri): en fazla 32,000 karakter (not: OpenAI bunu GPT görüntü modelleri için metin uzunluğu hakkı olarak belgeliyor). Bunu uzun, kısıtlaması yoğun istemler için kullanın.
Görüntü girdileri: Dosya ID’lerini (çok turlu akışlar için tercih edilir) veya ham baytları kabul eder; kompozitleme ve referans için birden fazla görüntü sağlanabilir.
Çıktılar: API PNG/JPEG ya da platform varsayılanı görüntü çıktıları döndürür (veya ChatGPT içinde ekler olarak). Çıktılar birden fazla aday görüntü içerebilir ve bir çıktıyı iyileştirmek üzere yinelemeli istekleri destekler.
Üretim kipleri: metinden görüntüye, görüntü düzenleme (talimatlarla inpaint/genişlet) ve varyantlar. Çok turlu düzenleme “ekle/çıkar/birleştir” tarzı talimatları destekler.
Talimat farkındalığıyla düzenleme: modeller, talimatlara bağlı kalma için optimize edilmiştir (örneğin “logoyu değiştirme”, “pozu ve ışığı koru” gibi belirtilen sabitleri koruma). İstem mühendisliği kalıpları (her yinelemede açık sabitlerin tekrarı) anlamsal sapmayı azaltır.

Kıyaslama performansı

Liderlik sıralaması: Bir toplu rapor, GPT Image 1.5’in metinden görüntüye sıralamalarında ~1264 puan ile başı çektiğini ve bir sonraki modelin önünde ölçülebilir bir fark yakaladığını belirtiyor.
Görev düzeyi metrikler (düzenleme ve koruma): Microsoft Foundry’nin değerlendirme özeti, GPT-Image-1.5’in tek turlu BinaryEval’da neredeyse kusursuz ikili değişiklik başarısı (100%) ve AuraFace ölçümlerinde güçlü yüz koruma skorları (yaklaşık 90%) elde ettiğini gösteriyor; karşılaştırma tablolarında rakiplere ve önceki OpenAI modellere kıyasla koruma ve düzenleme bağlılığında önde konumlanıyor.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5’in emsalleriyle karşılaştırması

GPT Image 1’e karşı (önceki OpenAI nesli): daha hızlı (4×’e kadar), daha ucuz (görüntü G/Ç maliyetinde yaklaşık 20% düşüş) ve daha güçlü düzenleme bağlılığı — görüntü iş akışlarını “prototip/demodan” “üretime uygun” düzeye taşımayı hedefler.
Google’ın Nano Banana Pro / Gemini görüntü modellerine karşı: GPT-Image-1.5 ile Google’ın Nano Banana Pro / Gemini 3 ailesi yakın rakipler — her biri farklı istem sınıflarında güçlüdür. OpenAI’nin mesajlaşması düzenleme bağlılığı ve yineleme hızını vurgularken; Google’ın teklifi bazı örneklerde stüdyo düzeyi gerçekçilikle övülmüştür.
Qwen Image ve diğer açık/kapalı modellere karşı: GPT-Image-1.5, tek turlu değerlendirmelerde çeşitli düzenleme ve koruma metriklerinde Qwen Image’ı geride bırakırken, fark çok turlu ya da diğer alanlara özgü testlerde daralmaktadır.

GPT-Image-1.5’in güçlü olduğu alanlar

E-ticaret ürün görselleştirme: toplu varyantlar, arka plan değişimleri, tek bir fotoğraftan tutarlı ürün katalogları (marka/logo koruması).
Yaratıcı ve pazarlama varlık üretimi: hızlı konsept yinelemeleri, fotogerçekçi maketler, kontrollü stil transferleri.
Foto rötuş ve editoryal iş akışları: gerçekçi kıyafet/saç denemeleri, kimliği ve ışığı koruyan seçici rötuş.
Tasarım araçlarına entegrasyon: isteğe bağlı görüntü varyantları için tasarım platformlarına veya CMS’e bağlanın (sadakat ayarları maliyet kontrolüne yardımcı olur).
Çok adımlı kompozitleme hatları: karmaşık sahneler için çoklu görüntü girdileri kompozitleme ve referans temelli üretimi mümkün kılar.

GPT Image 1.5 API’ye nasıl erişilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

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

Adım 2: GPT Image 1.5 API’ye İstek Gönderin

API isteği göndermek için “gpt-image-1.5” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> değerini değiştirin. base url is Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) and [Image Editing]

Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin — modele yanıt vereceği şey budur. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemenin ardından, API görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.

Ayrıca bkz. Gemini 3 Pro Preview API

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.032

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.32

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.48

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

GPT Image 1.5 için Fiyatlandırma

GPT Image 1.5 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. GPT Image 1.5'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	Giriş:$6.4/M Çıktı:$25.6/M	Giriş:$8/M Çıktı:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Giriş:$6.4/M Çıktı:$25.6/M	Giriş:$8/M Çıktı:$32/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5 için örnek kod ve API

gpt-image-1.5 API, bir veya daha fazla görüntü girişi (dosya tanımlayıcıları veya baytlar) ile bir metin istemini kabul eden ve oluşturulmuş veya düzenlenmiş görüntüler döndüren çok modlu bir görüntü modeli uç noktasıdır. Şunları destekler:

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-image

image-editing

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

image

Üretim profili

Sağlayıcı: OpenAI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GPT Image 1.5 modelini image yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Ürün görselleri ve kampanya kreatifleri

Konsept sanat ve hızlı görsel keşif

Görsel düzenleme, varyasyon ve varlık üretimi

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2, hızlı ve yüksek kaliteli görüntü oluşturma ve düzenleme için OpenAI'nin son teknoloji görüntü oluşturma modelidir. Esnek görüntü boyutlarını ve yüksek sadakatli görüntü girdilerini destekler.

Modeli görüntüle

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model, görüntü oluşturma ailesinde verimlilik konusunda uzmandır ve ultra düşük gecikmeli, uygun maliyetli görüntü oluşturma ve düzenleme için tasarlanmıştır.

Modeli görüntüle

Google

Nano Banana 2

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.

Modeli görüntüle

Flux

FLUX 2 MAX

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.

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

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.

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV, araştırma, deneysel çalışmalar ve ticari olmayan uygulamalar için optimize edilmiş, geliştirici dostu bir sürümdür. Kalite ile hesaplama verimliliği arasında dengeyi korurken geliştiricilere güçlü görüntü üretim yetenekleri sunar. Prototipleme, akademik araştırma ve kişisel yaratıcı projeler için idealdir.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

OpenAI

Kullanılabilir Popüler

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

Başlangıç fiyatı

$6.40 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

GPT Image 1.5 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

GPT Image 1.5 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GPT-Image-1.5 API nedir?

Metinden görüntüye üretim (istemden oluşturma),
Görüntü düzenleme / in‑painting / kompozitleme (mevcut görüntülere talimat uygulama, birden çok görüntü girişi desteklenir) ve
Responses API aracılığıyla yinelemeli, çok turlu düzenleme iş akışları (“tweak & iterate” arayüzlerini etkinleştirir).

Başlıca özellikler (pratik)

Geliştirilmiş düzenlenebilirlik / çok turlu tutarlılık: yinelemeli düzenlemeler boyunca karakter görünümünü, ışığı ve temel görsel öznitelikleri korur. Bu, ürün katalogları veya marka varlıkları gibi iş akışlarında “aynı model, tekrarlanan düzenlemeler” yaklaşımını daha güvenilir kılar.
Daha yüksek verim — GPT Image 1’e göre 4× hız iyileştirmeleri, yinelemeli yaratıcı iş akışlarında gecikmeyi azaltmayı hedefler.
Maliyet optimizasyonları — görüntü giriş/çıkış maliyetleri GPT Image 1’e kıyasla yaklaşık 20% düşürülerek yüksek hacimli kullanıcılar için görüntü başına yineleme maliyetleri azaltılır.
Çoklu görüntü kompozitleme ve stil referanslama — sahneleri kompoze etmek veya stil/ışığı aktarmak için birden çok referans görüntüyü kabul eder.
Kalite/sadakat ayarları — hız ile sadakat arasında değişim sağlayan API parametreleri (yığın üretim için daha düşük kalite; üretim varlıkları için daha yüksek kalite).
Çok turlu düzenleme / Responses API entegrasyonu — durumun korunduğu adım adım iş akışlarını etkinleştirir (değişiklik isteyin, sonra “ince ayar yapın”).

Teknik yetenekler

Metin istem sınırı (görüntü modelleri): en fazla 32,000 karakter (not: OpenAI bunu GPT görüntü modelleri için metin uzunluğu hakkı olarak belgeliyor). Bunu uzun, kısıtlaması yoğun istemler için kullanın.
Görüntü girdileri: Dosya ID’lerini (çok turlu akışlar için tercih edilir) veya ham baytları kabul eder; kompozitleme ve referans için birden fazla görüntü sağlanabilir.
Çıktılar: API PNG/JPEG ya da platform varsayılanı görüntü çıktıları döndürür (veya ChatGPT içinde ekler olarak). Çıktılar birden fazla aday görüntü içerebilir ve bir çıktıyı iyileştirmek üzere yinelemeli istekleri destekler.
Üretim kipleri: metinden görüntüye, görüntü düzenleme (talimatlarla inpaint/genişlet) ve varyantlar. Çok turlu düzenleme “ekle/çıkar/birleştir” tarzı talimatları destekler.
Talimat farkındalığıyla düzenleme: modeller, talimatlara bağlı kalma için optimize edilmiştir (örneğin “logoyu değiştirme”, “pozu ve ışığı koru” gibi belirtilen sabitleri koruma). İstem mühendisliği kalıpları (her yinelemede açık sabitlerin tekrarı) anlamsal sapmayı azaltır.

Kıyaslama performansı

Liderlik sıralaması: Bir toplu rapor, GPT Image 1.5’in metinden görüntüye sıralamalarında ~1264 puan ile başı çektiğini ve bir sonraki modelin önünde ölçülebilir bir fark yakaladığını belirtiyor.
Görev düzeyi metrikler (düzenleme ve koruma): Microsoft Foundry’nin değerlendirme özeti, GPT-Image-1.5’in tek turlu BinaryEval’da neredeyse kusursuz ikili değişiklik başarısı (100%) ve AuraFace ölçümlerinde güçlü yüz koruma skorları (yaklaşık 90%) elde ettiğini gösteriyor; karşılaştırma tablolarında rakiplere ve önceki OpenAI modellere kıyasla koruma ve düzenleme bağlılığında önde konumlanıyor.

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5’in emsalleriyle karşılaştırması

GPT Image 1’e karşı (önceki OpenAI nesli): daha hızlı (4×’e kadar), daha ucuz (görüntü G/Ç maliyetinde yaklaşık 20% düşüş) ve daha güçlü düzenleme bağlılığı — görüntü iş akışlarını “prototip/demodan” “üretime uygun” düzeye taşımayı hedefler.
Google’ın Nano Banana Pro / Gemini görüntü modellerine karşı: GPT-Image-1.5 ile Google’ın Nano Banana Pro / Gemini 3 ailesi yakın rakipler — her biri farklı istem sınıflarında güçlüdür. OpenAI’nin mesajlaşması düzenleme bağlılığı ve yineleme hızını vurgularken; Google’ın teklifi bazı örneklerde stüdyo düzeyi gerçekçilikle övülmüştür.
Qwen Image ve diğer açık/kapalı modellere karşı: GPT-Image-1.5, tek turlu değerlendirmelerde çeşitli düzenleme ve koruma metriklerinde Qwen Image’ı geride bırakırken, fark çok turlu ya da diğer alanlara özgü testlerde daralmaktadır.

GPT-Image-1.5’in güçlü olduğu alanlar

E-ticaret ürün görselleştirme: toplu varyantlar, arka plan değişimleri, tek bir fotoğraftan tutarlı ürün katalogları (marka/logo koruması).
Yaratıcı ve pazarlama varlık üretimi: hızlı konsept yinelemeleri, fotogerçekçi maketler, kontrollü stil transferleri.
Foto rötuş ve editoryal iş akışları: gerçekçi kıyafet/saç denemeleri, kimliği ve ışığı koruyan seçici rötuş.
Tasarım araçlarına entegrasyon: isteğe bağlı görüntü varyantları için tasarım platformlarına veya CMS’e bağlanın (sadakat ayarları maliyet kontrolüne yardımcı olur).
Çok adımlı kompozitleme hatları: karmaşık sahneler için çoklu görüntü girdileri kompozitleme ve referans temelli üretimi mümkün kılar.

GPT Image 1.5 API’ye nasıl erişilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

Adım 2: GPT Image 1.5 API’ye İstek Gönderin

Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin — modele yanıt vereceği şey budur. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemenin ardından, API görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.

Ayrıca bkz. Gemini 3 Pro Preview API

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.032

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.32

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.48

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

GPT Image 1.5 için Fiyatlandırma

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	Giriş:$6.4/M Çıktı:$25.6/M	Giriş:$8/M Çıktı:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	Giriş:$6.4/M Çıktı:$25.6/M	Giriş:$8/M Çıktı:$32/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5 için örnek kod ve API

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-image

image-editing

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

image

Üretim profili

Sağlayıcı: OpenAI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GPT Image 1.5 modelini image yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Ürün görselleri ve kampanya kreatifleri

Konsept sanat ve hızlı görsel keşif

Görsel düzenleme, varyasyon ve varlık üretimi

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

Keşfetmeye devam edin