2025'in en iyi görüntü düzenleme yapay zekası hangisi?

Görüntü düzenleme yapay zekası, aylar içinde eğlenceli bir oyuncaktan gerçek bir iş akışı aracına dönüştü; yıllar değil. Arka planları kaldırmanız, yüzleri değiştirmeniz, çekimler arasında bir karakteri korumanız veya doğal dil komutlarıyla çok adımlı birleştirme yapmanız gerekiyorsa, birkaç yeni model bunu daha hızlı ve daha az manuel düzeltmeyle yapmayı vaat ediyor. Bu yazıda, şu anda insanların bahsettiği üç aracı karşılaştırıyorum: OpenAI'nin GPT-image-1, Qwen-Image Edit, viral Nano Muz modeller (Gemini-2.5-Flash-Image) ve Flux KontextHer birinin nelerde iyi olduğunu, nerelerde eksik kaldığını inceleyeceğim ve neyi başarmak istediğinize bağlı olarak pratik önerilerde bulunacağım.

Görüntü Yapay Zekasında Mükemmelliği Tanımlayan Temel Yetenekler Nelerdir?

"En iyi", ihtiyaçlarınıza bağlıdır. Değerlendirmem yedi pratik kriter kullanır. Tek tek modelleri incelemeden önce, görüntü oluşturma ve düzenlemede yapay zekada mükemmelliği tanımlayan temel yetenekleri anlamak çok önemlidir. Bunlar genel olarak şu şekilde kategorilere ayrılabilir:

• Nesil Kalitesi ve Sadakati: Bu, yapay zekanın metin komutlarından son derece gerçekçi, estetik açıdan hoş ve tutarlı görüntüler üretme becerisini ifade eder. Detay, aydınlatma, kompozisyon ve eser veya bozulmaların olmaması gibi faktörler bu beceriyi etkiler.
• Düzenlemede Çok Yönlülük ve Hassasiyet: Üstün bir yapay zeka, ilk neslin ötesinde, güçlü düzenleme işlevleri sunmalıdır. Bunlara iç boyama (eksik kısımları doldurma), dış boyama (görüntüleri genişletme), nesne kaldırma/ekleme, stil aktarımı ve belirli öğeler üzerinde hassas kontrol dahildir.
• Hız ve Verimlilik: Profesyonel iş akışları için, görüntüleri oluşturmak veya düzenlemek için gereken süre çok önemlidir. Kaliteden ödün vermeden daha hızlı işleme, önemli bir avantajdır.
• Kullanıcı Deneyimi ve Erişilebilirlik: Yaygın olarak benimsenmesi ve kullanıcı memnuniyeti için sezgisel bir arayüz, net kontroller ve mevcut iş akışlarına kolay entegrasyon hayati önem taşır.
• Etik Hususlar ve Güvenlik Özellikleri: Yapay zeka güçlendikçe, sorumlu geliştirme ve dağıtım hayati önem taşıyor. Bu, zararlı veya taraflı içerik üretmeye karşı koruma önlemlerini de içeriyor.
• Maliyet-Etkinlik ve Fiyatlandırma Modelleri: Bazı araçlar ücretsiz katmanlar sunarken, gelişmiş özellikler ve ticari kullanım için fiyatlandırma yapısını anlamak, bütçesine dikkat eden kullanıcılar için önemlidir.
• Tutarlı çok adımlı düzenlemeler — birden fazla düzenleme veya görüntüde kimliğin/nesnelerin korunması.

Ben pratiğe yöneliyorum: Biraz daha az "vay canına" etkisi yaratan görüntüler üreten ancak tekrarlanabilir, hızlı ve güvenilir düzenlemeler elde etmenizi sağlayan bir model, çok fazla temizlik gerektiren gösterişli bir modelden daha iyidir.

İncelenen modeller nelerdir ve bunları farklı kılan özellikler nelerdir?

Hızlı model anlık görüntüsü

• gpt-image-1 (OpenAI) — Nisan 2025'te API'ye sunulan, aynı çok modlu Yanıtlar/Görüntüler API'si içinde yinelemeli görüntü oluşturma ve düzenlemeyi doğrudan destekleyen, yerel olarak çok modlu bir model.
• Gemini 2.5 Flash Görseli (Google) — 26 Ağustos 2025'te duyuruldu ("nano-banana"); hızlı, düşük gecikmeli üretim ve zengin düzenleme (çoklu görüntü birleştirme, karakter tutarlılığı) için tasarlandı; köken için SynthID filigranı içerir.
• Qwen-Image-Edit (QwenLM / Alibaba grubu) — Qwen-Image'ın (20B vakfı) iki dilli, hassas metin düzenlemelerini ve birleşik anlamsal + görünüm düzenlemesini vurgulayan bir görüntü düzenleme sürümü.
• FLUX.1 Kontext (Flux / Black Forest Labs / Flux platform varyantları) — Karakter tutarlılığı ve yinelemeli iş akışlarıyla hızlı, yerel, bağlam farkında düzenlemeye odaklanan model ailesi (Dev / Pro / Max).

Peki neden bu dördü?

Uygulayıcıların 2025 yılında en çok sorduğu tasarım konularını ele alıyorlar: çok modlu entegrasyon (OpenAI), ölçek + üretim artı dünya bilgisi (Google), hassas düzenleme ve açık araştırma (Qwen) ve kullanıcı deneyimi odaklı yinelemeli düzenleme (Flux). Her birinin maliyet, gecikme süresi ve öne çıktıkları noktalar (metin işleme, çoklu görüntü birleştirme, yinelemeli düzenleme, değişmeyen alanların korunması) açısından farklı avantajları var.

GPT-Image-1 (OpenAI) — geliştiricinin en büyük yükü

Ne olduğunu: OpenAI'nin GPT-Image-1 modeli, hem metin hem de resim girdilerini kabul eden ve Images API'si aracılığıyla resim oluşturma ve düzenlemeyi (iç boyama, resimden resme) destekleyen, yerel olarak çok modlu bir modeldir. Uygulamalar ve hizmetler arasında entegrasyon için üretim düzeyinde bir model olarak konumlandırılmıştır. Resim girdilerini ve metin komutlarını kabul edebilen ve hassas kontrolle düzenlemeler yapabilen yerel bir metin+resim modeli olarak tasarlanmıştır.

GPT-image-1’in Güçlü Yönleri Nelerdir?

• Olağanüstü Anlamsal Anlayış: GPT-image-1'in temel güçlü yönlerinden biri, incelikli ve ayrıntılı metin komutlarını yorumlama becerisidir. Kullanıcılar karmaşık sahneleri, belirli ruh hallerini ve soyut kavramları olağanüstü bir doğrulukla tanımlayabilir ve yapay zeka genellikle bu açıklamaları doğru bir şekilde yansıtan görseller üretir.
• Yüksek Kaliteli Fotogerçekçilik: Gerçekçi görseller istendiğinde, GPT-image-1 sıklıkla dokulara, aydınlatmaya ve doğal kompozisyonlara etkileyici bir özen göstererek, çarpıcı derecede gerçekçi çıktılar sunar. Bu da onu fotogerçekçi render ve konsept sanatı için güçlü bir araç haline getirir.
• Yaratıcı Yorumlama: GPT-image-1, salt birebir çevirinin ötesinde, genellikle oluşturulan görüntünün genel sanatsal çekiciliğini artıran ince ayrıntılar veya üslupsal süslemeler ekleyerek yaratıcı bir yorumlama sergiler. Bu, özellikle fikir üretme ve çeşitli görsel konseptleri keşfetme açısından faydalı olabilir.
• Tekrarlama için Güçlü Temel: Yüksek kaliteli ilk konseptler üretme yeteneği, yapay zekanın düzenleme yetenekleri (eğer varsa) veya geleneksel grafik tasarım yazılımları aracılığıyla daha fazla geliştirme için mükemmel bir başlangıç ​​noktası sağlar.

GPT-image-1’in Sınırlamaları Nelerdir?

• İnce Ayrıntılar Üzerinde Kontrol: Geniş kapsamlı kavramlarda mükemmel olsa da, piksel düzeyinde mutlak kontrol veya çok küçük öğelerin hassas bir şekilde işlenmesi bazen zor olabilir. Bu, çıktının komut istemine bağlı olarak bir dereceye kadar kesin olduğu birçok üretken yapay zeka için yaygın bir engeldir.
• Kullanılabilirlik ve Entegrasyon: Özel uygulamasına bağlı olarak, GPT-image-1'in doğrudan düzenleme özellikleri, özel görüntü düzenleme platformlarına kıyasla daha az güçlü veya entegre olabilir. Kullanıcıların yoğun üretim sonrası düzenleme için görüntüleri dışa aktarmaları ve diğer araçları kullanmaları gerekebilir.
• Hesaplamalı Talepler: Karmaşık komutlara sahip oldukça ayrıntılı görüntüler oluşturmak, hesaplama açısından yoğun olabilir ve hızlı düzenlemeler için daha özel, daha hafif modellere kıyasla daha uzun işlem sürelerine yol açabilir.

Nano Banana (Google / Gemini 2.5 Flash Görseli)

Ne olduğunu: "Nano Banana", Google'ın son Gemini görüntü güncellemesine (Gemini 2.5 Flash Image) verilen eğlenceli bir isim. Google'ın Gemini ekosisteminde yeni nesil bir görüntü oluşturucu/düzenleyici olarak konumlandırılan bu araç, daha güçlü, daha ayrıntılı çok adımlı düzenlemeler ve fotoğraf düzenlemelerinde üstün tutarlılık sunması için pazarlanıyor.

Gemini-2.5-Flash-Image Görsel Yapay Zeka Alanında Nerede Parlıyor?

Hız ve verimlilik için tasarlanmış daha yeni bir sürüm olan Gemini-2.5-Flash-Image, Google'ın yüksek kaliteli çıktı ve hızlı işlem arasında bir denge kurmayı hedefleyen rakibi. "Flash" tanımı, daha hızlı yanıtlar için optimize edilmiş mimarisine işaret ediyor ve bu da onu gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı üretim ve düzenlemenin kritik önem taşıdığı uygulamalar için son derece uygun hale getiriyor.

Gemini-2.5-Flash-Image'ı Güçlü Bir Aday Yapan Nedir?

• Çarpıcı Hızlı Nesil: Adından da anlaşılacağı gibi hız, temel bir avantajdır. Gemini-2.5-Flash-Image, görselleri hızlı bir şekilde üretmede mükemmeldir; bu da sıkı teslim tarihleri ​​olan yaratıcı profesyoneller veya etkileşimli uygulamalar için paha biçilmezdir.
• Sağlam Görüntü Kalitesi: Model, hızına rağmen görüntü kalitesinden önemli ölçüde ödün vermez. Genellikle büyük kusurlardan arınmış, tutarlı ve görsel olarak çekici görüntüler üretir; bu da onu birçok kullanım senaryosunda daha yavaş ve daha fazla kaynak gerektiren modellerle rekabet edebilir hale getirir.
• Çok Modlu Anlayış: Daha geniş Gemini çerçevesini kullanarak, genellikle gelişmiş çok modlu anlayıştan yararlanır; bu, yalnızca metni değil, aynı zamanda görüntü oluşturma ve düzenlemeyi yönlendirmek için diğer girdi biçimlerini de yorumlayabileceği anlamına gelir; ancak bu, belirli API'ye göre değişir.
• Entegre Düzenleme Yetenekleri: Gemini-2.5-Flash-Image, genellikle içe boyama (görüntünün eksik kısımlarını doldurma), dışa boyama (görüntünün orijinal sınırlarının ötesine genişletme) ve nesne manipülasyonu gibi entegre düzenleme özellikleriyle birlikte gelir ve bu da onu uçtan uca görüntü iş akışları için daha eksiksiz bir çözüm haline getirir.

Gemini-2.5-Flash-Image'da Geliştirilmesi Gereken Alanlar Nelerdir?

• Fotogerçekçiliğin Zirvesi: İyi olsa da, son derece karmaşık ve incelikli sahneler için daha yavaş ve daha büyük modellerde görülen mutlak fotogerçekçilik zirvesine her zaman ulaşamayabilir. Hız ve nihai doğruluk arasında küçük bir ödünleşim olabilir.
• Karmaşık Stiller İçin Sanatsal Nüans: Son derece spesifik sanatsal stiller veya son derece soyut istekler için, bazı kullanıcılar, geniş sanat tarihi veri kümeleri üzerinde eğitilen modellere kıyasla en ince sanatsal nüansları yakalamada biraz daha az yetenekli bulabilir.
• Oluşturulan Metin Üzerinde Kontrol (resimler içinde): Birçok üretken modelde olduğu gibi, bir görüntü içerisinde mükemmel derecede tutarlı ve doğru yazılmış metin üretmek hâlâ zor olabilir.

Qwen-Image-Edit nedir?

Ne olduğunu: Qwen-Image-Edit (Alibaba / Qwen ekibi) — Qwen-Image ailesi üzerine kurulu görüntü düzenleme modeli; güçlü çift dilli metin düzenleme (Çince ve İngilizce), anlamsal ve görünüm kontrolü ve doğrudan görüntü düzenleme doğruluğu iddia ediyor.

Qwen-Image Edit'in Benzersiz Güçlü Yönleri Nelerdir?

• Üstün Düzenleme Hassasiyeti: Qwen-Image Edit, son derece hassas ve kusursuz düzenlemelere olanak tanıyan gelişmiş iç boyama, dış boyama ve nesne manipülasyonu algoritmalarıyla öne çıkar. Önemli değişiklikler yaparken bile görsel tutarlılığı korumada mükemmeldir.
• Bağlam Farkında Düzenleme: Güçlü yönlerinden biri bağlam farkındalığıdır. Örneğin, bir nesneyi kaldırırken, boşluğu çevreleyen ortamla mantıksal olarak bütünleşen içerikle akıllıca doldurur ve düzenlemenin neredeyse fark edilmez olmasını sağlar.
• Stil Transferi ve Uyumlaştırma: Qwen-Image Edit, stilleri bir görselden diğerine aktarmada veya bir görseldeki farklı öğeleri uyumlu hale getirerek tutarlı bir görünüm oluşturmada oldukça etkili olabilir. Bu, çeşitli görsel öğelerle çalışan tasarımcılar için paha biçilmez bir özelliktir.
• Sağlam Nesne Kaldırma/Ekleme: Aydınlatma, gölgeler ve perspektifi koruyarak nesneleri ekleme veya çıkarma yeteneği oldukça etkileyici olup, karmaşık sahne yeniden yapılandırmalarına veya dağınıklığı gidermeye olanak tanır.
• Görüntü Yükseltme ve Geliştirme: Genellikle kaliteyi kaybetmeden görüntüleri yükseltmek, ayrıntıları, renkleri ve genel görsel çekiciliği artırmak için gelişmiş özellikler içerir.

Qwen-Image Edit'in Potansiyel Zayıflıkları Nelerdir?

• İlk Nesil Odak: Görüntü üretebilse de, temel gücü ve optimizasyonu genellikle düzenlemede yatmaktadır. Başlangıçta metinden görüntüye dönüştürme süreci iyi olabilir, ancak belirli sürüme bağlı olarak, yalnızca oluşturmaya odaklanan modeller kadar yaratıcı ve fotogerçekçi olmayabilir.
• Gelişmiş Özellikler için Öğrenme Eğrisi: Düzenleme araçlarının hassasiyeti ve derinliği, gelişmiş görüntü işleme kavramlarına aşina olmayan kullanıcılar için biraz daha dik bir öğrenme eğrisi gerektirebilir.
• Karmaşık Düzenlemeler için Kaynak Yoğunluğu: Son derece karmaşık, çok katmanlı düzenlemeler bile hesaplama açısından zorlu olabilir ve çok büyük veya karmaşık görevler için daha uzun işlem sürelerine yol açabilir.

Flux Kontext Görüntü Yapay Zekasına Hangi Yenilikleri Getiriyor?

Ne olduğunu: Flux'un Kontext'i (bazen FLUX.1 Kontext olarak pazarlanır), tasarımcılar ve marka ekipleri için konumlandırılmış bir görüntü düzenleme/oluşturma aracıdır. bağlam farkında düzenleme, hassas tipografi, stil transferleri ve yinelemeli tasarım çalışmaları için sıkı UI/UX.

Flux Kontext'in Güçlü Yönleri Nelerdir?

• Bağlamsal Tutarlılık: Flux Kontext'in temel gücü, birden fazla görüntü oluşturma veya düzenleme sürecinde bağlamı anlama ve koruma yeteneğidir. Bu, tutarlı görsel anlatılar, karakter tasarımları veya görsel uyumun önemli olduğu ürün serileri oluşturmak için paha biçilmezdir.
• Seride Gelişmiş Tutarlılık: Ortak bir stil, karakter veya ortamı paylaşan bir dizi görüntü oluşturmanız gerekiyorsa, Flux Kontext diğer modelleri etkileyebilecek tutarsızlıkları azaltmayı amaçlar.
• Uyarlanabilir Stil: Daha önce oluşturulmuş görsellere veya tanımlanmış bir stil kılavuzuna göre çıktısını uyarlayabilir, bu da daha akıcı ve daha az yinelemeli bir yaratıcı sürece yol açar.
• Marka ve Anlatı Uzmanı: Özellikle pazarlama, markalaşma ve hikaye anlatımı gibi birleşik görsel kimliğin hayati önem taşıdığı alanlarda oldukça faydalıdır.
• Bağlamda Hızlı Anlama: Anlaşılması gereken tek şey, mevcut görüntü değil, aynı zamanda bu görüntünün daha geniş bir bağlam veya talimat setine nasıl uyduğudur.

Flux Kontext'in Sınırlamaları Nelerdir?

• Niş Odaklanma Potansiyeli: Bağlam ve tutarlılığa yaptığı vurgu, tek başına ham, bağımsız fotogerçekçilik veya aşırı sanatsal çeşitlilik gibi tek gereksinimler söz konusu olduğunda her zaman mutlak lider olmadığı anlamına gelebilir.
• Daha Az Kamuya Açıklanmış Ölçütler: Daha yeni veya daha uzmanlaşmış bir oyuncu olarak, daha köklü modellere kıyasla kapsamlı kamuya açık kıyaslama verilerine daha az erişilebiliyor olabilir.
• Net Bağlamsal Girişe Bağlı: Güçlü yanlarından yararlanmak için kullanıcıların net bağlamsal bilgiler sağlamaları veya anlatı çerçevesini etkili bir şekilde tanımlamaları gerekir; bu da farklı bir yönlendirme yaklaşımı gerektirebilir.

Hangi model görüntü düzenlemede daha iyidir?

Bekarlar için, hassas maskesiz düzenlemeler ve resimlerin içindeki metin düzenleme, Qwen-Görüntü-Düzenleme ve Gemini 2.5 Flash Görüntüsü (ve FLUX.1 Kontext gibi özel modeller) en güçlüler arasındadır. karmaşık çok adımlı zincirleme düzenlemelerTalimat açısından güçlü bir LLM ön ucunu (Gemini veya GPT varyantları) bir görüntü modeliyle birleştirmek genellikle en iyi sonucu verir — bazı kıyaslama çalışmaları, Düşünce Zinciri stili isteminin (Gemini-CoT) çok adımlı düzenleme başarısını artırdığını göstermiştir.

yerel düzenlemeler, karakter tutarlılığı, metin işleme

• Qwen-Görüntü-Düzenleme açıkça her ikisini de hedef alıyor anlamsal ve görünüm düzenlemeler — örneğin, nesneyi değiştirme, döndürme, kesin metin değiştirme — açıkça bir resim düzenleme Çift yollu model (Qwen2.5-VL aracılığıyla anlamsal kontrol + VAE kodlayıcı aracılığıyla görünüm kontrolü). Sağlam iki dilli (Çince/İngilizce) bir yapı sunar. resimlerdeki metin düzenlemeleri (örneğin, tabela metnini, ürün etiketlerini değiştirmek) yerelleştirme ve paketleme çalışmaları için nadir ve değerli olan stili korurken.
• Gemini 2.5 Flash Görüntüsü Maskeli düzenlemeleri, komut istemiyle yönlendirilen yerel değişiklikleri (arka planı bulanıklaştırma, kişiyi kaldırma, pozu değiştirme) ve çoklu görüntü birleştirmeyi destekler. Google, komut istemine dayalı bölge farkında düzenlemelerin yanı sıra dünya bilgisi avantajlarını (örneğin, daha iyi gerçek dünya nesne semantiği) da tanıtır. Model ayrıca şunları da ekler: görünmez SynthID filigranı Menşei ve tespiti kolaylaştırmak için oluşturulan/düzenlenen görsellere.
• FLUX.1 Bağlam: Kendini görüntüden görüntüye bağlam çözücü olarak konumlandırıyor; hassas, bağlam farkında yerel düzenlemeler ve yinelemeli deneyler için optimize edilmiş. İncelemeciler, yerel değişiklikler yaparken bağlam ve sahne anlamlarını koruma becerisini övüyor. FLUX.1 Kontext ve Flux Kontext UI, yinelemeli düzenleme iş akışları ve metin okunabilirliği açısından birebir pratik testlerde övgüyle karşılandı ve bu da onu birçok hızlı yineleme gerektiren iş akışları (pazarlama varlıkları, küçük resimler) için pratik bir seçim haline getiriyor.
• GPT-görüntü-1: düzenleme işlemlerini destekler (düzenlemeler için metin+resim istemleri) ve OpenAI'nin araçları zincirleme ve anında mühendislik modellerini entegre eder; performans güçlüdür ancak anında mühendisliğe bağlıdır ve bazı testlerde ayrıntılı düzenlemede (örneğin, tam iki dilli metin değişimi) uzmanlaşmış düzenleme öncelikli modellerin gerisinde kalabilir.

Gibi ölçütler ComplexBench-Edit ve CompBench Düzenlemeler zincirleme veya birbirine bağlı olduğunda birçok modelin hâlâ başarısız olduğunu, ancak talimat ayrıştırma için bir LLM'yi sağlam bir görüntü modeliyle birleştirmenin (LLM→görüntü modeli orkestrasyonu) veya CoT komut istemlerini kullanmanın başarısızlıkları azaltabileceğini gösteriyor. Bu nedenle bazı üretim iş akışları, zorlu düzenlemeler için modelleri bir araya getiriyor (örneğin, bir akıl yürütme LLM'si ve bir görüntü oluşturucu).

Resimlerdeki metinleri düzenlemede en iyi kimdir?

• Qwen-Görüntü-Düzenleme Özellikle iki dilli (Çince + İngilizce) hassas metin düzenleme için tasarlanmıştır ve metin düzenleme kıyaslamalarında (Qwen genel teknik notları ve bildirilen puanlar) üstün sonuçlar bildirmektedir. Açık kaynaklı Qwen ürünleri ve demoları, düzenlemeler sırasında doğru yazı tipi/boyut/stil korumasını göstermektedir.
• gpt-görüntü-1 ve Gemini 2.5 Flash Görüntüsü Her ikisi de metin oluşturmada ilerleme kaydediyor, ancak akademik ölçütler ve satıcı notları küçük/ayrıntılı metinler ve uzun metinsel pasajlar için hala zorluklar olduğunu gösteriyor; iyileştirmeler artımlı ve istem ve çözünürlüğe göre değişiyor.

Karşılaştırmalı Analiz: Özellik, Düzenleme

Daha net bir resim elde etmek için, bu önde gelen yapay zeka modellerinin temel yönlerini karşılaştırmalı bir tabloda birleştirelim.

Notlar: "Düzenleme derinliği", yerel düzenlemelerin pratikte ne kadar incelikli ve güvenilir olduğunu ölçer; "Metin işleme", okunabilir metni görsellerin içine yerleştirme/değiştirme yeteneğini derecelendirir

Gecikme, geliştirici ergonomisi ve kurumsal entegrasyon hakkında ne düşünüyorsunuz?

Gecikme ve dağıtım seçenekleri

• Gemini 2.5 Flash Görüntüsü vurgulamaktadır düşük gecikme süresi Gemini API, Google AI Studio ve Vertex AI aracılığıyla kullanılabilir; öngörülebilir verimlilik ve bulut entegrasyonuna ihtiyaç duyan kurumsal uygulamalar için güçlü bir tercihtir. Google ayrıca görüntü başına yaklaşık token fiyatlandırmasını da bildirir (ve geliştirici blogu, görüntü başına fiyatlandırma örneğini içerir).
• gpt-görüntü-1 OpenAI Images API üzerinden kullanılabilir ve geniş bir ekosistem entegrasyonuna sahiptir (Playground, Adobe/Canva gibi ortaklar). Fiyatlandırma belirteçlidir ve görüntü kalitesi katmanına göre değişir (OpenAI, belirteç-dolar dönüşümlerini yayınlar).
• Flux Kontext Hızlı ve etkileşimli bir kullanıcı deneyimine odaklanmıştır ve ürün demolarında kredi + düşük düzenleme süreleri sunar; tasarımcılar ve hızlı yineleme için kullanışlıdır. Qwen açık yapıtlar ve araştırma erişimi sağlar (kendinizi barındırmak veya iç yapıyı incelemek istiyorsanız idealdir).

Bu hizmetlerin maliyeti ne kadardır? Hangisi daha değerlidir?

Fiyatlandırma sıklıkla değişir; aşağıda yayıncı tarafından belirtilen sayılar (Ağustos 2025) ve satıcıların yayınladığı temsili görüntü başına maliyet hesaplamaları yer almaktadır.

Yayımlanan fiyatlandırma (satıcı beyanları)

Değer yorumlaması: Yüksek hacimli görüntüye ihtiyacınız varsa nesil Üretim aşamasındaysanız ve öngörülebilir görüntü başına fiyatlandırma istiyorsanız, Google'ın görüntü başına örneği son derece rekabetçidir. Maliyetleriniz döngüdeki insan düzenleme veya yinelemeli tasarımcı süresi tarafından domine ediliyorsa, Flux veya Qwen'i yerel olarak çalıştırmak daha ekonomik olabilir. OpenAI, geniş bir SDK ekosistemi ve birçok ortak sunar; entegrasyon kolaylığı için daha üst seviyeyi tercih edebilirsiniz.

CometAPI'deki Fiyat

En iyi sonuçları elde etmek için pratik ve hızlı ipuçları

İstem ve iş akışı ipuçları (tüm modeller için geçerlidir)

• Kompozisyon hakkında açık olun: kamera açısı, aydınlatma, ruh hali, odak uzaklığı, lens ve nesneler arasındaki mekansal ilişkiler. Örnek: “35 mm yakın çekim, sığ alan derinliği, konu merkezde, sol üstten gelen yumuşak kenar ışığı.”
• Düzenlemeler için yinelemeli iyileştirmeyi kullanın: Önce kaba yapısal düzenlemeleri yapın, ardından doku/aydınlatma iyileştirmelerine geçin. FLUX ve Gemini gibi modeller, çok adımlı iyileştirmeleri destekleyecek şekilde tasarlanmıştır.
• Resimlerdeki metinler için: İstediğiniz tam metni girin ve "gerçekçi kabartmalı, yüksek kontrastlı, okunaklı bir işaret olarak oluştur" ifadesini ekleyin — Çince/İngilizce doğruluğuna ihtiyaç duyduğunuzda iki dilli düzenlemeler için Qwen-Image-Edit'i kullanın.
• Referans görselleri kullanın: Karakter tutarlılığı veya ürün varyantları için, "referans_01'deki karakteri eşleştirin: yüz hatları, kostüm rengi ve aydınlatma" gibi yüksek kaliteli referans görselleri ve bağlantı komutları sağlayın. Gemini ve Flux, çoklu görsel füzyonunu/tutarlılığını vurgular.
• Maskeleme ve maskesiz düzenlemeler: Mümkünse, düzenlemeleri sıkı bir şekilde kısıtlamak için bir maske kullanın. Maskesiz kullanıldığında, ara sıra taşmalara hazırlıklı olun. Modeller değişiklik gösterir: Flux/Gemini maskesiz düzenlemeleri iyi yönetir, ancak yine de bir maske yardımcı olur.
• Kullanım GPT görüntüsü / GPT-4o Birden fazla nesne, sayım ve mekansal kısıtlama içeren karmaşık kompozisyon istemleri için. Mümkün olduğunda, nesil başına tek ve kesin bir talimat kullanın.

Maliyet ve gecikme ipuçları

Harmanlama: Birçok varyantı verimli bir şekilde üretmek için toplu API'leri veya bulut işlevlerini kullanın. Yüksek hacme ihtiyacınız varsa Gemini-2.5-Flash, verimlilik için optimize edilmiştir.

Ayar kalitesi ve fiyat: OpenAI düşük/orta/yüksek görüntü katmanlarını ortaya çıkarır; düşük kalitede kaba taslaklar oluşturur, yüksek kalitede sonlandırır.

Nihai kararı

• Üretim ve entegrasyon için en iyisi: GPT-Görüntü-1 — API ihtiyaçları, birleştirme ve profesyonel araçlara entegrasyon için en güçlüsüdür.
• Tüketici fotogerçekçiliği için en iyisi: Nano Muz — Google'ın Gemini görüntü güncellemesi, doğal, ardışık portre düzenlemeleri ve erişilebilir bir kullanıcı deneyimiyle öne çıkıyor.
• En iyi mobil/editör deneyimi: Flux Kontext — Telefonda düşük sürtünmeyle harika konuşma düzenlemeleri.
• Eğer cerrahi metin düzenlemeleri ve iki dilli/çok dilli düzenleme ile ölçüm yaparsanız → Qwen-Image-Edit** en iyi uzmandır ve görsellerin içindeki metin doğruluğunun önemli olduğu durumlarda mükemmel bir seçimdir.

Başlamak

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir GPT-görüntü-1, FLUX.1 Bağlam ve Gemini 2.5 Flash Görüntüsü CometAPI aracılığıyla listelenen en son model sürümleri, makalenin yayınlandığı tarih itibarıyla geçerlidir. Başlangıç ​​olarak, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

En son entegrasyon Qwen-Görüntü-Düzenleme yakında CometAPI'de görünecek, bu yüzden bizi izlemeye devam edin! Görüntüleri düzenlemeye başlamaya hazır mısınız? → Bugün CometAPI'ye kaydolun !

CometAPI'deki Fiyat