Görüntü üretimi ve düzenleme için GPT Image 2.5 Sunburst API
GPT Image 2.5 Sunburst token fiyatlarını ve referans görüntü düzenleme örneklerini inceleyin. Üretim biçimlerini, kalite ayarlarını ve görüntü girdi sınırlarını kontrol edin.
GPT Image 2.5 Sunburst API fiyatları ve faturalandırma
Referans fiyat bağımsız olarak doğrulanmamıştır. Maliyetleri karşılaştırmadan önce sağlayıcının güncel tarifelerini, faturalandırma birimlerini ve geçerli koşullarını kontrol edin.
Aşağıdaki görüntüler bağlantıdaki OpenAI istem kılavuzunda bu modele atfedilir; kaydedilmiş API Hop sonuçları değildir. Gösterilen istemler ve ayarlar yeniden kullanılabilir istek örnekleridir, doğrulanmış yeniden üretim parametreleri değildir; uyarlanmış istemler işaretlenmiştir. Düzenlemeyi kullanmadan önce geometriyi, yazıları ve istenmeyen değişiklikleri girdiyle karşılaştırın.
İstemi görüntüle
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.
He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.
He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens.
Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.
The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread.
It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create."
Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful.
Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues.
Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout.
No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery.
The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space.
Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential.
Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
22 Ekim 2026 tarihinde API Hop üzerinden kaydedildi. Her sonuç belirtilen model ve mod için tek bir istektir; başarı oranı, hız veya üretim kalitesi garantisi değildir. Aşağıdaki model yanıtları özgün dilinde korunmuştur.
Görsel karşılaştırma beyaz arka planı ve büyük ölçüde korunan konu ile düzeni gösterir; yüzeylerde ve yansımalarda küçük değişiklikler vardır. Ön plan piksel düzeyinde aynı değildir. Bardak kenarını, buzu, sıvı seviyesini, limonu, yaprağı ve kaideyi özgün görüntüyle karşılaştırın.
Bu yanıt model adını tekrar etmedi. Kayıt, istenen tam modeli ve istek kimliğini korur; üst sağlayıcı yönlendirmesini bağımsız olarak doğrulamaz.
Tam istek ve girdi
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-sunburst",
"prompt": "Edit the supplied product photograph. Replace only the turquoise background with a plain white studio background. Keep the same clear glass, orange drink level, ice, pedestal, lemon wedge and green leaf, with their shapes, colors and relative positions unchanged. Preserve the full composition. No new objects, text, logos or watermarks.",
"image_urls": [
"https://api.apihop.ai/generated/364459846248173568/0.png"
],
"n": 1,
"size": "16:9",
"resolution": "1k",
"quality": "low",
"output_format": "png",
"stream": false
}
Aşağıdaki görüntüler bağlantıdaki OpenAI istem kılavuzunda bu modele atfedilir; kaydedilmiş API Hop sonuçları değildir. Gösterilen istemler ve ayarlar yeniden kullanılabilir istek örnekleridir, doğrulanmış yeniden üretim parametreleri değildir; uyarlanmış istemler işaretlenmiştir. Düzenlemeyi kullanmadan önce geometriyi, yazıları ve istenmeyen değişiklikleri girdiyle karşılaştırın.
İstemi görüntüle
Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background.
Output: centered product, crisp silhouette, no halos/fringing.
Preserve product geometry and label legibility exactly.
Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow.
Do not restyle the product; remove the background and preserve clean alpha transparency.
Turn this drawing into a photorealistic image.
Preserve the exact layout, proportions, and perspective.
Choose realistic materials and lighting consistent with the sketch intent.
Do not add new elements or text.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood.
Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects.
Keep all other aspects of the image unchanged.
Photorealistic contact shadows and fabric texture.
OpenAI'ın Yüksek Hassasiyetli Görsel Üretimi ve Düzenleme İçin Amiral Gemisi Modeli
GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI'ın 8 Eylül 2026'da yayımladığı bir görsel üretim ve düzenleme modelidir. GPT Image 2.5 ailesi içinde görsel kaliteye ve düzenleme hassasiyetine daha fazla önem veren sürümdür.
Sunburst'teki en büyük değişimin yalnızca daha özenli görseller üretmek değil, kullanıcıların neyi değiştirmek istediğini ve neyin aynı kalması gerektiğini daha doğru anlamak olduğunu düşünüyoruz.
Örneğin ürün reklamı hazırlarken ürünün görünümünü veya tüm kompozisyonu değiştirmeden yalnızca ürün açısını, arka plan ışığını veya bir metni değiştirmek isteyebilirsiniz. Sunburst bu tür hassas kontrol gerektiren işler için optimize edilmiştir.
OpenAI, Sunburst'ü ileri yaratıcı çalışmalar ve ayrıntılı görsel düzenleme için konumlandırıyor. Aynı ailedeki Flare'e göre çıktı hassasiyetini artırmak amacıyla görsel üretimine daha fazla zaman ayırıyor.
İşiniz ticari fotoğraf, reklam tasarımı ve marka materyalleri gibi yüksek kaliteli son görsellere dayanıyorsa önce Sunburst'ü test etmenizi öneriyoruz. Ancak yalnızca hızlıca çok sayıda görsel üretmek istiyorsanız Flare daha uygun olabilir.
Metinden Görseli, Referans Görsel Düzenlemeyi ve Çoklu Görsel Kompozisyonunu Destekleyen Görsel Model
GPT Image 2.5 Sunburst yalnızca bir metinden görsele modeli değildir. Mevcut görselleri girdi olarak alıp metin talimatlarıyla düzenleme, stil aktarma ve birden fazla referans görseli birleştirme de yapabilir.
Bu yeteneğin yalnızca metinden görsel üretiminden gerçek tasarım işine daha yakın olduğunu düşünüyoruz; çünkü kullanıcılar çoğunlukla ilk görselle yetinmez ve ayrıntıları geliştirmeyi sürdürür.
Örneğin bir karakter, iç mekân arka planı ve kıyafet referansı yükleyip modelden sahneyi belirtilen konumlar ve ilişkilerle yeniden üretmesini isteyebilirsiniz.
Genflick'in Eylül 2026 testlerinde GPT Image 2.5 ailesi, üç referans görsel içeren karakter ve sahne birleştirme görevini başarıyla tamamladı; karakterin kıyafetini, arka plan özelliklerini ve belirtilen sağ-sol konumlarını korudu.
Elbette bu, karmaşık kompozisyonların hiç hata vermeyeceği anlamına gelmez. Ürün görünümü, karakter kimliği veya marka logoları söz konusuysa net özgün görseller sağlamanızı ve korunacak özellikleri açıkça belirtmenizi öneriyoruz.
Altı Kalite Ayarı ve Özel Çözünürlükler Sunan Görsel Üretim Modeli
GPT Image 2.5 Sunburst altı kalite ayarını destekler: low, medium, high, xhigh, max ve auto; varsayılan auto ayarıdır.
Çözünürlükte resmî öneriler 1024x1024, 1536x1024 ve 1024x1536 şeklindedir. Boyut kısıtlarını karşılayan özel çözünürlükler de desteklenir. Model yaklaşık 4K ölçeğinde piksel sayısına kadar çıktı sağlar; ancak daha yüksek çözünürlüklerde deneysel sınırlamalar sürer.
Kalite ayarlarının en büyük değerinin, her senaryoda max kullanmak yerine geliştiricilerin maliyeti iş ihtiyaçlarına göre kontrol edebilmesi olduğunu düşünüyoruz. Diğer modelleri ele alırken defalarca belirttiğimiz gibi en yüksek akıl yürütme ayarı en iyi sonucu vermeyebilir.
Örneğin web sitesindeki sıradan yazı görselleri için medium veya high yeterli olabilir. Ürün ayrıntılarını göstermesi gereken ticari görsellerde xhigh ve max seviyelerini de test edebilirsiniz.
Daha yüksek kalite ayarı her gereksinimin daha iyi ele alınacağı anlamına gelmez. Bazı pratik testlerde yüksek ayarların kullanıcının istemediği dekoratif öğeler eklediği bile görüldü.
Kompozisyonu ve içeriği daha düşük maliyetli ayarda belirleyip son materyallerde kaliteyi yükseltmenizi öneriyoruz. Bu daha makul bir yaklaşımdır.
RequestBeam'in GPT Image 2.5 Sunburst Çevrimiçi Araçları ve API'si
RequestBeam aracılığıyla önce API entegrasyonuna çok zaman ayırmak yerine GPT Image 2.5 Sunburst'ü gerçek iş senaryolarında daha erken deneyimlemenize yardımcı olmak istiyoruz.
RequestBeam'de oturum açmanız, bir API Key oluşturmanız ve küçük bir bakiye yüklemeniz, modeli çevrimiçi araçlarla değerlendirmeye başlamak için yeterlidir. Önce API kodu yazmanız veya kısa test için sabit plan almanız gerekmez; farklı model platformlarındaki hesapları kendiniz yönetme zahmetiniz de azalır.
GPT Image 2.5 Sunburst'ün Temel Özellikleri ve Uzmanlık Alanları
Hassas Görsel Düzenleme: Yalnızca Belirtilen İçeriği Değiştirip Diğer Ayrıntıları Mümkün Olduğunca Koruma
Hassas düzenlemenin GPT Image 2.5 Sunburst'ün en dikkat çekici yeteneği olduğunu düşünüyoruz.
Önceki görsel üretim modellerinde oldukça yaygın bir sorun, kullanıcı küçük bir ayrıntıyı değiştirmek isterken modelin kişinin yüzünü, ürünün şeklini veya tüm arka planı da değiştirmesiydi.
Sunburst bu duruma göre optimize edilmiştir. OpenAI, karmaşık konular ve arka planlar içinde yerel düzenlemeler yaparken özgün konuyu, kompozisyonu ve marka öğelerini mümkün olduğunca koruma yeteneğini özellikle vurguluyor.
Bir e-ticaret müşterimiz Sunburst ve Flare karşılaştırması paylaştı. Aynı ürün istemini farklı kalite ayarlarında kullandığında Sunburst'ün ürün perspektifini, yansımaları ve kompozisyonu daha tutarlı koruduğunu; Flare'in ise ayarlar değiştikçe görseli yeniden şekillendirmeye daha yatkın olduğunu gördü.
Bu yeteneğin e-ticaret ürün görsellerine, reklam materyallerine ve mevcut tasarımlardaki yerel değişikliklere uygun olduğunu düşünüyoruz.
Karakter ve Referans Görsel Tutarlılığı: Süregelen Yaratıcı İşler ve Karakter Materyalleri İçin Uygun
Karakter tutarlılığı, yapay zekâyla çizgi roman, hikâye görselleri ve pazarlama materyalleri üreten kullanıcılar için her zaman önemli bir konuydu.
Sunburst'ün duruş, kıyafet veya arka planı değiştirirken yüz yapısı, saç, aksesuarlar ve genel görsel stil gibi önemli karakter özelliklerini koruyup koruyamadığıyla daha çok ilgileniyoruz.
OpenAI, yayımlanma sırasında referans görseldeki karakteri farklı sahnelere taşıma, görünümünü ayarlama ve ardışık düzenlemeler yapma yeteneğini özellikle gösterdi.
Kısa drama üreten bir müşterimiz, daha önce tatmin edici sonuç vermeyen istemlerin Sunburst API ile belirgin biçimde geliştiğini söyledi; özellikle karakter tutarlılığını ve görsel kaliteyi övdü.
Sunburst'ün aynı karakterin birden fazla tanıtım görselini, ardışık hikâye illüstrasyonlarını ve tutarlı görsel kimlik gerektiren marka karakter materyallerini üretmeye uygun olduğunu düşünüyoruz.
Önerimiz önce onaylanmış bir karakter referans görseli oluşturup farklı sahneleri bundan üretmektir. Bitmiş görsellerden önce temel karakter materyallerinin tutarlılığını sağlamak daha iyi sonuç verir.
Ticari Fotoğraf: Daha Doğal Işık, Malzemeler ve Ürün Ayrıntıları
Ticari ürün fotoğrafının Sunburst için bir başka önemli kullanım olduğunu düşünüyoruz.
GPT Image 2.5'te OpenAI doğal ışığı, malzeme dokularını ve referans görsel ayrıntılarının korunmasını geliştirmeye odaklandı. Sunburst yüksek kaliteli son görselleri daha da öne çıkarıyor.
Örneğin bir e-ticaret müşterimiz cilt bakım ürünü için tanıtım görselleri ürettiğini paylaştı. Sunburst'e referans görsel yükleyip farklı arka planlarda ürün görselleri oluşturmasını, şişe oranlarını, ambalaj renklerini ve ürün logosunu korumasını istedi. Sonuçlardan çok memnun kaldı.
Elbette ticari fotoğrafı değerlendirmek yalnızca görselin çekici görünmesi değildir. Everypixel Eylül 2026'da 48 ticari fotoğraf senaryosunda kör test yaptı. Sunburst'ün Qwen Image 2'ye karşı fotogerçekçilik tercih payı %69,0 oldu. Ancak GPT Image 2'ye karşı yalnızca %52,7 aldı ve güven aralığı %50'yi kapsadı; dolayısıyla bu, fotogerçekçilikte net üstünlük sayılamaz.
Bu sonucu yararlı bir referans olarak görüyoruz. Sunburst'ün gücü her görseli belirgin biçimde daha gerçekçi yapmaktan çok talimatları izleme ve düzenlemeyi kontrol etmede olabilir.
E-ticaret ürün görsellerinde ürün şeklini, ambalaj metnini, makul ışık ve gölgeleri, arka plan ayrıntılarını ayrı kontrol etmenizi öneriyoruz. E-ticarette gerçek ürünün sunumuyla eşleşmesi önemlidir. Uyuşmazlık kullanıcıların markanıza güvenini zedeleyebilir.
Metin ve Karmaşık Düzenler: Afişler, İnfografikler ve Ürün Görsel Tasarımı İçin Uygun
Reklam afişlerinde ve pazarlama görsellerinde modelin yalnızca görsel üretmesi değil, metni, sayıları ve düzeni de doğru ele alması gerekir.
Sunburst'ün bu alanda şimdiden kayda değer pratik değer sunduğunu düşünüyoruz.
Birden fazla müşterinin geri bildirimi, Sunburst'ün afişler ve dokuz kareli hikâye panoları gibi belirli iş görevlerinde tatmin edici sonuç verdiğini, düzeltme sayısını belirgin azalttığını ve bazen ilk denemede doğru yaptığını gösterdi.
Bu belirli iş kullanımlarındaki geri bildirimlere dayanarak, az miktarda ve net tanımlanmış metin içeren tanıtım görsellerinde Sunburst'ün gerçek işte kullanılmaya değer olduğunu düşünüyoruz. Ancak çok metinli, karmaşık düzenli veya sıkı marka gereksinimli görseller yine insan kontrolü gerektirir.
Metni, yerini, göreli boyutları ve eklenmemesi gereken öğeleri açıkça belirtmenizi öneriyoruz. Daha iyi görseller üretmeye yardımcı olabileceğinden yapılandırılmış istem tercih edilir.
Ardışık Düzenlemeler ve Marka Materyali Üretimi: Tekrarlı Üretim İşini Azaltma
Sunburst'ün yalnızca tek bir güzel görsel üretmesinden çok gerçek tasarım akışına uyup uymadığını önemsiyoruz.
Ticari işlerde tasarımcılar genellikle ilk taslağı üretip sonra geri bildirimlere göre ürün yerleşimini ayarlama, arka plan rengini değiştirme, metin değiştirme ve farklı kanallara farklı sürümler hazırlama gibi tekrarlar yapar.
GPT Image 2.5 ailesi ardışık düzenlemelerde ayrıntı korumayı geliştirirken Sunburst düzenleme hassasiyetine daha fazla önem verir.
GPT Image API'sini uzun süredir kullanan geliştirici müşterilerimizden biri, daha önce yaklaşık 80.000'den fazla görsel ürettiğini; yeni sürümü test ederken GPT Image 2.5'e kıyasla referans görsel kullanımı ve arayüz öğelerinde iyileşmeler gördüğünü söyledi.
Pazarlama ekipleri için gerçek sorunun ilk taslaktan son materyale daha az düzeltmeyle ulaşılıp ulaşılmadığı olduğunu düşünüyoruz.
GPT Image 2.5 Sunburst Karşılaştırma Testleri ve Performansı
Bu bölümde Artificial Analysis, Arena, Everypixel ve Quantslant'ın yayımladığı test verileriyle müşterilerin paylaştığı bazı deneyimlere başvuruyoruz.
Metinden Görsele Kalite: AA-Image-T2I v2.0 Üzerinde 1198 Elo
Artificial Analysis'in AA-Image-T2I v2.0 sıralamasında GPT Image 2.5 Sunburst, max ayarında 1198 Elo ile o sırada birinciydi.
Aynı sıralamada GPT Image 2.5 Flare Max 1191 Elo, GPT Image 2 High ise 1172 Elo aldı.
Bu değerlendirme anonim ikili görsel karşılaştırmaları kullanır ve insan değerlendiricilerin tercihlerinden Elo puanları hesaplar; bu nedenle üretilen görselin genel kalitesine dair kullanıcı yargılarına daha yakındır.
Ancak Sunburst ile Flare'in %95 güven aralıklarının örtüştüğünü görüyoruz; bu, genel metinden görsele kalitelerinin görece yakın olduğu anlamına gelir.
İşiniz ağırlıklı olarak sıradan metinden görsele üretimse önce Flare'i test etmenizi, son görsel kalite beklentisi daha yüksek materyallerde Sunburst'ü karşılaştırmaya eklemenizi öneriyoruz.
Görsel Düzenleme Kalitesi: AA-Image-Editing v2.0 Üzerinde 1183 Elo
Artificial Analysis AA-Image-Editing v2.0 üzerinde Sunburst Max 1183 Elo, Flare Max 1163 Elo, GPT Image 2 High ise 1125 Elo aldı.
Bu sonucun Sunburst'ün ürün konumlandırmasını metinden görsele puanından daha net yansıttığını düşünüyoruz.
Görsel düzenleme sıfırdan görsel üretmek değil, mevcut görsel ve istenen değişikliklerden kullanıcı beklentisini karşılayan bir sonuç oluşturmaktır. Müşterilerin bizimle paylaştığı verilere göre düzenlemenin sıfırdan üretime oranı yaklaşık 3:1. Dolayısıyla bu sonuçlar Sunburst için görsel düzenlemede görece net avantaja işaret ediyor.
Yapay zekâ görsel editörü, ürün arka planı değiştirme aracı veya inpainting aracı geliştiriyorsanız yalnızca metinden görsele sıralamasına göre model seçmek yerine Sunburst testine öncelik vermenizi öneriyoruz.
Çoklu Referans Görsel Düzenleme: Arena Multi Image Edit Üzerinde 1535
Arena'nın Multi Image Edit sıralamasında GPT Image 2.5 Sunburst 1535±9, Flare 1501±8, GPT Image 2 Medium ise 1454±4 aldı. Bu sonuçlar o sırada hâlâ ön sonuç olarak işaretliydi.
Bu puanın birden fazla referans görseli birleştiren uygulamalar için özellikle önemli olduğunu düşünüyoruz.
Örneğin farklı görsellerdeki kişiler, kıyafetler ve sahneler tek görselde birleştirilirken modelin her görseli anlamanın yanında birden fazla nesnenin konumunu, oranını ve görsel ilişkilerini ele alması gerekir.
Ancak Arena puanları kullanıcı tercih karşılaştırmalarından gelir ve her nesnenin tam doğru yeniden üretildiği anlamına gelmez. Bu nedenle ürün kombinasyonlarında, grup portrelerinde ve karmaşık sahne üretiminde insanın ayrıntı kontrolünü vazgeçilmez adım saymanızı yine öneriyoruz.
Ticari Fotoğraf Kör Testi: GPT Image 2'ye Karşı Yalnızca %52,7 Fotogerçekçilik Tercihi
Everypixel, üretim ekibinden 13 kişinin anonim değerlendirmesiyle 48 ticari fotoğraf senaryosu test etti.
Sunburst ve GPT Image 2 karşılaştırmasında üç ana boyuttaki sonuçlar şöyleydi: Fotogerçekçilik tercih payı %52,7, isteme uyum %55,2 ve estetik tercih %56,7.
Bu testin %52,7 sonucunun istatistiksel olarak net fotogerçekçilik avantajı kurmadığını hatırlattığını düşünüyoruz. Sunburst isteme uyum ve estetikte hafif önde olsa da bu avantajlar da görece sınırlıdır.
Bu nedenle ticari fotoğraf materyallerinde GPT Image 2 kullanan ekiplerin her şeyi aceleyle taşımasını önermiyoruz. Sunburst'ü önce hassas düzenleme, karmaşık kompozisyon ve metin işleme gerektiren senaryolarda test edin, sonra geçişe karar verin.
Üretim Hızı ve Maliyet: High'da Yaklaşık 28, Max'te 78 Saniye
Quantslant aynı istemle Sunburst ve Flare'in üretim hızını ve maliyetini test etti.
1536×864 çözünürlükte sonuçlar şöyleydi:
Kalite
Sunburst süresi
Flare süresi
Görsel başına maliyet
Medium
14.0 saniye
12.8 saniye
$0.0086
High
27.8 saniye
17.9 saniye
$0.033
Max
77.8 saniye
37.6 saniye
$0.130
Bu veriler belirli bir test ortamından geliyor; Medium için örnek sayısı az. Sabit platform yanıt süreleri veya kesin fiyatlar olarak görülmemelidir.
Buradaki en önemli noktanın Sunburst ve Flare'in aynı resmî Token ücretlerini kullanmasına rağmen Sunburst'ün yüksek kalite seviyelerinde belirgin biçimde daha uzun sürmesi olduğunu düşünüyoruz. High'dan Max'e geçmek görsel maliyetini de oldukça artırıyor, ancak kalite mutlaka orantılı gelişmiyor. Bunu defalarca vurguladık: Daha yüksek akıl yürütme ayarları daha uzun sürer, fakat mutlaka en iyi sonucu vermez. Müşterilerimize sürekli hatırlattığımız, sezgiye aykırı bir noktadır.
Sıradan görselleri değerlendirirken High ile başlamanızı öneriyoruz. Değerli reklam materyalleri veya karmaşık ayrıntıları koruması gereken son görsellerde Max deneyin. Hızlı üretim ve tekrar tekrar önizleme gereken kullanımlarda Flare'i daha güçlü öneriyoruz.
GPT Image 2.5 Sunburst'ün Flare, GPT Image 2, Nano Banana 2.1 ve MAI-Image-2.6 ile Karşılaştırılması
GPT Image 2.5 Flare ile Karşılaştırma: Düzenleme Hassasiyetine mi Üretim Hızına mı Öncelik?
Sunburst ve Flare'in aynı ürün nesline ait oldukları için en doğal karşılaştırma modelleri olduğunu düşünüyoruz; ancak gerçekte farklı iş ihtiyaçlarına göre optimize edilmişlerdir.
Artificial Analysis'in bağımsız testlerine göre metinden görsele kalite farkları büyük değil. Sunburst Max 1198 Elo, Flare Max 1191 Elo alıyor.
Görsel düzenlemede ise Sunburst'ün avantajı sırasıyla 1183 ve 1163 Elo ile daha belirgin.
Hız açısından Quantslant testi Flare'in High'da belirgin biçimde daha hızlı olduğunu, farkın Max'te daha da açıldığını buldu.
Bu iki modeli basit bir yükseltme ve yerine geçme ilişkisi içinde görmüyoruz; kullanım senaryoları aynı değil.
Blog görseli üreticisi, genel yapay zekâ metinden görsele sitesi geliştiriyorsanız veya toplu sosyal medya materyali gerekiyorsa Flare'e öncelik vermenizi öneriyoruz.
Ürününüzde kullanıcılar referans görseller yükleyip kişiler, ürünler ve yerel bölgeler üzerinde tekrar tekrar hassas değişiklikler yapacaksa Sunburst'ü daha güçlü öneriyoruz.
Hem üretim hem düzenleme sunan platformlarda hızlı oluşturma için Flare, ayrıntılı iyileştirme için Sunburst öneriyoruz. Hem Flare hem Sunburst testlerine high ile başlamanızı öneriyoruz.
GPT Image 2 ile Karşılaştırma: Yeni Sürüm Düzenlemeye Daha Uygun, Ancak Her Ticari Görsel Geçiş Gerektirmez
GPT Image 2, Sunburst için önemli bir referanstır; çünkü OpenAI'ın görsel üretimini kullanan birçok uygulama yükseltmenin değip değmediğine karar vermek zorundadır.
Artificial Analysis değerlendirmelerinde Sunburst hem metinden görsele hem de görsel düzenlemede GPT Image 2'den yüksek Elo alıyor.
Ancak Everypixel'in ticari fotoğraf kör testi başka bir bakış sunuyor. Sunburst fotogerçekçilikte istatistiksel olarak net liderlik göstermedi.
Bunun yeni sürümün en dikkat çekici tarafının her ticari senaryoda belirgin biçimde daha çekici görseller üretmek değil, karmaşık gereksinimleri ve düzenleme görevlerini ele almak olduğunu düşündürdüğünü görüyoruz.
Kalite ayarları da farklı. GPT Image 2 en fazla High desteklerken Sunburst XHigh ve Max ekleyerek son çıktılar için daha fazla yapılandırma sunuyor.
GPT Image 2 kullanan ekiplerin önce görsel düzenleme ve çoklu referans kompozisyonu görevlerini taşımalarını öneriyoruz. Zaten tutarlı çalışan ürün sunum görselleri ve yazı illüstrasyonlarında eski modeli önce karşılaştırma için tutabilirsiniz.
Yalnızca Sunburst daha yeni diye her üretim görevini değiştirmenizi önermiyoruz. Doğru yaklaşım, iş kullanımınızı test ettikten sonra geçiş kararı vermektir.
Nano Banana 2.1 ile Karşılaştırma: Daha Yüksek Düzenleme Tercihine Karşı Daha Düşük Üretim Maliyeti
Nano Banana 2.1, Google'ın görsel üretim ve düzenleme modeli; Sunburst değerlendirmesinde dikkate değer platformlar arası bir seçenektir.
Artificial Analysis AA-Image-T2I v2.0 üzerinde Sunburst Max 1198 Elo, Nano Banana 2.1 ise 1160 Elo alıyor.
Görsel düzenleme sıralamasında puanları sırasıyla 1183 ve 1137 Elo.
Bu iki sonuç bağımsız tercih testlerinde Sunburst'e avantaj sağlıyor.
Ancak maliyet de değerlendirilmelidir. İlgili standart değerlendirme ayarlarında Artificial Analysis, Sunburst için bin görsel başına yaklaşık $210.7, Nano Banana 2.1 için yaklaşık $33.6 listeliyor. Bu rakamlar yalnızca o değerlendirme yapılandırmalarına aittir; rastgele çözünürlük ve kalite seviyeleri için sabit maliyet değildir.
Daha yüksek görsel düzenleme kalitesi istiyorsanız Sunburst testine öncelik verebileceğinizi düşünüyoruz. İşiniz çok sayıda görsel üretmek zorundaysa Nano Banana 2.1'in maliyet avantajı yakından incelenmelidir.
MAI-Image-2.6 ile Karşılaştırma: Hassas Görsel İşler ve Toplu Materyal Üretimi İçin Farklı Seçenekler
MAI-Image-2.6, Microsoft AI'ın görsel üretim modelidir ve ticari görsel üretimi için model seçim testlerine dahil edilmeye değerdir.
Artificial Analysis'in metinden görsele sıralamasında Sunburst Max 1198 Elo, MAI-Image-2.6 ise 1151 Elo alıyor. Görsel düzenleme sıralamasında puanları sırasıyla 1183 ve 1139 Elo.
İki test de insan tercih puanlarında Sunburst'ü önde gösteriyor. Aynı değerlendirmedeki standart bin görsel üretim maliyetleri sırasıyla yaklaşık $210.7 ve $38.9.
İşiniz üst düzey reklamlar, ayrıntılı ürün görselleri veya birkaç tur düzenlenen marka materyalleri gerektiriyorsa Sunburst'ün öncelikli değerlendirmeyi hak ettiğini düşünüyoruz.
Ancak büyük ürün kataloğu için toplu arka plan görselleri veya içerik sitesi için sürekli çok sayıda illüstrasyon gerekiyorsa MAI-Image-2.6 daha ekonomik olabilir.
Yüksek çıktı hacimli uygulamalarda önerimiz önce kabul edilebilir asgari görsel kaliteyi tanımlamak, sonra yalnızca ilk sıradaki modeli kullanmak yerine bu standardı daha düşük toplam maliyetle karşılayan modeli seçmektir.
GPT Image 2.5 Sunburst API entegrasyonu hakkında sık sorulan sorular
Bu modeli API Hop üzerinden nasıl çağırırım?
Sunucunuz için bir API Hop API anahtarı oluşturun ve bu sayfada gösterilen model kimliğiyle bir istemi JSON olarak POST /openai/v1/images/generations adresine gönderin. Yeni bir görüntü için image_urls alanını kullanmayın. Göndermeden önce güncel model fiyatını kontrol edin: üretim ücretlidir, ücretsiz bir bağlantı testi değildir.
API Hop üzerinden referans görüntüyü nasıl düzenlerim?
Seçtiğiniz modeli, düzenleme istemini ve image_urls alanını POST /openai/v1/images/generations adresine gönderin. Herkese açık en fazla 16 HTTP(S) görüntü URL’si sağlayın. Bu API Hop uç noktası üretim ve referans görüntü düzenleme için JSON kullanır. Mevcut genel sözleşme multipart yüklemeleri, base64 veri URI’lerini, maskeleri veya ayrı bir /images/edits yolunu desteklemez. Değişiklikleri ve korunacak ayrıntıları açıklayın, ardından sonucun tamamını inceleyin. Yeni düzenleme için önceki sonucu yeniden referans URL’si olarak gönderin; uç nokta konuşma geçmişini saklamaz.
Oluşturulan görüntünün URL’si nerede?
stream: false olduğunda API Hop tamamlanmayı bekler ve görüntü URL’lerini kullanılabilir kullanım bilgileriyle birlikte data[].url içinde döndürür. Sonucu okumadan önce HTTP durumunu ve yanıt gövdesini kontrol edin. Üst sağlayıcının Base64 yanıt ayrıştırıcısı yerine bu uç noktanın belgelenmiş yanıt biçimini kullanın. Uygulamanız kalıcı erişim gerektiriyorsa tamamlanan görüntüleri kendi depolamanıza indirin.
Akış sonucunu nasıl okumalıyım?
stream: true olduğunda SSE olaylarını image_generation.completed ve [DONE] gelene kadar okuyun ve hata olaylarını işleyin. Kısmi görüntü önizlemeleri garanti edilmez. Bu Images generations uç noktası sorgulama için görev kimliği döndürmez. Bağlantı tamamlanmadan kesilirse mevcut istek kimliğini saklayın ve yeniden ücretli olabilecek bir üretim göndermeden önce istek kayıtlarıyla hesap kullanımını kontrol edin. İstemcinin bağlantısının kesilmesi üretimin iptal edildiğini kanıtlamaz.
GPT Image 2.5 Sunburst API örnekleri ve desteklenen parametreler
GPT Image 2.5 Sunburst API hızlı başlangıç
gpt-image-2.5-sunburst
model zorunludur; bu örnekler mevcut sayfadaki model kimliğini kullanır. API anahtarınızın model erişimini GET /v1/models ile kontrol edin.
Görsel üretimiPOST /openai/v1/images/generations
curl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2.5-sunburst","prompt":"Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat.\nHe has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms.\nHe is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens.\nSoft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance.\nThe image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'
API Hop istek ve yanıt sınırları
Sunucunuz için bir API Hop API anahtarı oluşturun ve bu sayfada gösterilen model kimliğiyle bir istemi JSON olarak POST /openai/v1/images/generations adresine gönderin. Yeni bir görüntü için image_urls alanını kullanmayın. Göndermeden önce güncel model fiyatını kontrol edin: üretim ücretlidir, ücretsiz bir bağlantı testi değildir.
Seçtiğiniz modeli, düzenleme istemini ve image_urls alanını POST /openai/v1/images/generations adresine gönderin. Herkese açık en fazla 16 HTTP(S) görüntü URL’si sağlayın. Bu API Hop uç noktası üretim ve referans görüntü düzenleme için JSON kullanır. Mevcut genel sözleşme multipart yüklemeleri, base64 veri URI’lerini, maskeleri veya ayrı bir /images/edits yolunu desteklemez. Değişiklikleri ve korunacak ayrıntıları açıklayın, ardından sonucun tamamını inceleyin. Yeni düzenleme için önceki sonucu yeniden referans URL’si olarak gönderin; uç nokta konuşma geçmişini saklamaz.
stream: false olduğunda API Hop tamamlanmayı bekler ve görüntü URL’lerini kullanılabilir kullanım bilgileriyle birlikte data[].url içinde döndürür. Sonucu okumadan önce HTTP durumunu ve yanıt gövdesini kontrol edin. Üst sağlayıcının Base64 yanıt ayrıştırıcısı yerine bu uç noktanın belgelenmiş yanıt biçimini kullanın. Uygulamanız kalıcı erişim gerektiriyorsa tamamlanan görüntüleri kendi depolamanıza indirin.
stream: true olduğunda SSE olaylarını image_generation.completed ve [DONE] gelene kadar okuyun ve hata olaylarını işleyin. Kısmi görüntü önizlemeleri garanti edilmez. Bu Images generations uç noktası sorgulama için görev kimliği döndürmez. Bağlantı tamamlanmadan kesilirse mevcut istek kimliğini saklayın ve yeniden ücretli olabilecek bir üretim göndermeden önce istek kayıtlarıyla hesap kullanımını kontrol edin. İstemcinin bağlantısının kesilmesi üretimin iptal edildiğini kanıtlamaz.
