GPT-Image-2.6 API Nasıl Kullanılır?

GPT-Image-2.6 API, gpt-image-2.6-flare ve gpt-image-2.6-sunburst adlı iki OpenAI modeli üzerinden görsel oluşturur ve düzenler. API anahtarınızla POST /v1/images/generations uç noktasına bir prompt gönderin, ardından yanıttaki b64_json değerini çözün. 2.6 sürümü; görsel markup, SVG ve GIF çıktısı ile bir complexity parametresi ekliyor.

Bu kılavuz kimlik doğrulamayı, ilk görsel oluşturmayı, markup ile düzenlemeyi, SVG dışa aktarmayı ve quality ile complexity ayarlarını ele alıyor. Yalnızca yeni olanlara odaklanıyor; streaming ve Responses API aracı için gpt-image-2.5 API kılavuzumuza, sürümün tamamı için ChatGPT Images 2.6 açıklamamıza bakın. Aşağıdaki tüm istekleri 5 Kasım 2026 tarihinde OpenAI'nin dokümanlarından oluşturduk. Bunları canlı bir anahtarla çalıştırmadık, bu yüzden yayına almadan önce test edin.

GPT-Image-2.6 API'ye genel bakış

Ücretler OpenAI fiyatlandırma sayfasından alınmıştır. Her iki model de token başına aynı ücrete sahip, bu yüzden seçiminizi hıza ve düzenleme hassasiyetine göre yapın.

Flare mı Sunburst mü: hangi modeli çağırmalısınız?

Hızlı iterasyon ve günlük görsel üretimi için Flare'i çağırın. OpenAI, low kalitede altı saniye kadar kısa bir sürede görsel döndürebildiğini ve posterler ile ürün görsellerinde yerleşimi iyileştirdiğini söylüyor. Detaylı işler ve tekrarlanan düzenlemeler içinse Sunburst'ü çağırın; OpenAI burada medium veya high kalitede daha iyi tutarlılık iddia ediyor.

Bunlar OpenAI'nin iddiaları, bağımsız kıyaslamalar değil. 2.5 için hazırladığımız Flare vs Sunburst karşılaştırması bu ayrımı açıklıyor.

Kimlik doğrulama ve kurulum

İlk çağrınızdan önce üç şeye ihtiyacınız var:

1. OpenAI kontrol panelinde bir API anahtarı oluşturun ve OPENAI_API_KEY olarak dışa aktarın.
2. Kuruluşunuzun ihtiyaç duyması halinde API Organization Verification adımını tamamlayın. OpenAI, GPT Image modellerini kullanmadan önce bunu yapmanız gerekebileceğini söylüyor.
3. curl örnekleri için jq, Python için openai paketini kurun.

Uygulamanız tek tek kullanıcılara hizmet veriyorsa, en fazla 128 karakterlik karma bir safety_identifier de gönderin. Bu parametre, kullanımdan kaldırılan user parametresinin yerini alır.

İlk görselinizi oluşturun

Bu istek, taslaklar için uygun olan low kalitede Flare'i kullanıyor.

curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A minimal poster for a developer meetup, with the words SHIP IT in bold type",
    "size": "1024x1536",
    "quality": "low",
    "complexity": "low"
  }' | jq -er '.data[0].b64_json' | base64 --decode > poster.png

Python'da aynı çağrı:

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-sunburst",
    prompt="A product shot of a ceramic mug on a walnut desk, soft morning light",
    size="1536x1024",
    quality="medium",
    extra_body={"complexity": "low"},
)

Path("mug.png").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

complexity parametresini extra_body üzerinden geçiriyoruz; böylece çağrı, SDK sürümünüzün bunu adlandırılmış bir argüman olarak sunmasına bağlı kalmıyor. GPT Image modelleri her zaman base64 döndürür, bu yüzden response_format göndermeyin ve bir url alanı aramayın.

OpenAI'nin kılavuzu, token kullanımını ölçmek için yanıttaki usage nesnesini okumanızı söylüyor. API referansı ise bu alanı yalnızca gpt-image-1 için olarak tanımlıyor, ancak örnek yanıtında bu alana yer veriyor. Dolayısıyla maliyet takibinizi buna dayandırmadan önce 2.6 yanıtlarınızda göründüğünü doğrulayın.

Markup ile bir görseli düzenleyin

Markup, modele değişikliğin nerede yapılacağını söyler. Orijinal görseli, dairelerinizi veya çizimlerinizi içeren şeffaf bir PNG'yi ve düzenlemeyi tanımlayan bir prompt'u gönderirsiniz.

curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.openai.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "images": [{"image_url": "https://your-bucket.example/kitchen.png"}],
    "markup": {"image_url": "https://your-bucket.example/vase-overlay.png"},
    "prompt": "Recolor the vase inside the red circle to solid cobalt blue. Keep everything else unchanged. Remove the red circle.",
    "quality": "medium",
    "complexity": "low"
  }' | jq -er '.data[0].b64_json' | base64 --decode > vase.png

JSON istekleri, images dizisini ve image_url ya da file_id değerlerinden tam olarak birini barındıran bir markup nesnesini kullanır. Bir image_url, HTTPS URL'si veya base64 veri URL'si olabilir. Multipart istekler bunun yerine bir dosya yüklemesi alır; bu sürümün Python karşılığı image generation kılavuzunda yer alıyor.

Kaplamanın (overlay) katı kuralları var:

• Yönlendirmeden sonra ilk görselin genişliği ve yüksekliğiyle eşleşmelidir.
• Şeffaf pikseller içermelidir, bu yüzden onu fotoğrafın üzerine düzleştirmeyin.
• İlk girdi görseline uygulanır. Diğerleri referans olarak işlev görür.
• İki görselin her biri en fazla 16.777.216 piksel barındırabilir ve kaplama dosyası 50 MB'ı aşamaz.
• markup parametresini mask veya prompt_rewriter ile birleştiremezsiniz.

OpenAI'nin kendi örneğinde olduğu gibi, modele ek açıklamayı kaldırmasını söyleyin. Markup, diğer tüm düzenlemelerle aynı ücrete tabidir. Responses API bu parametreyi kabul etmez, bu yüzden orada mask kullanın.

SVG dışa aktarma

Düzenlenebilir yollara ihtiyaç duyan simgeler, logolar ve illüstrasyonlar için generations uç noktasında output_format değerini svg olarak ayarlayın.

curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "prompt": "A flat two-color wheat logo for a bakery called Field and Flour",
    "output_format": "svg",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }' | jq -er '.data[0].b64_json' | base64 --decode > logo.svg

API önce quality ile kontrol edilen bir referans görsel oluşturur, ardından SVG'yi bundan yazar. Çözülen baytlar; script, harici kaynak veya gömülü raster içermeyen UTF-8 XML'dir.

Dört sınırlama geçerlidir:

• n değeri 1 olmalıdır.
• Streaming, partial images, output_compression ve prompt_rewriter çalışmaz.
• Edits uç noktası SVG çıktısı veremez ve raster girdi olarak SVG kabul etmez.
• İsteğe bağlı svg nesnesi, yazma modelini seçer; ancak yalnızca hesabınızda SVG model seçimi varsa. Aksi halde bu nesneyi atlayın.

İki kez ödeme yaparsınız: referans görsel için görsel ücreti, token'ları için de yazma modelinin ücreti. API referansı bu ikinci kısım için ayrı bir svg_usage nesnesi listeliyor, bu yüzden bunu loglayın.

GIF oluşturma

API bir sprite sheet değil, tamamlanmış bir GIF döndürür. Bir generations isteğine üç alan ekleyin:

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A small orange robot waves, blinks and returns to its starting pose. Make it loop.",
  "output_format": "gif",
  "frame_count": 9,
  "frame_duration_ms": 200,
  "size": "auto"
}

b64_json değerini aynı şekilde çözün ve .gif olarak kaydedin. Önce iki şeyi kontrol edin:

• Kare sınırı. Kılavuz, frame_count değerinin 2 ile 64 arasında olduğunu söylüyor. API referansı ise 2 ile 16 diyor. Daha yüksek değerleri test edene kadar 16 veya altında kalın.
• Erişim. Referans, GIF çıktısının seçilen model için GIF önizlemesine erişim gerektirdiğini belirtiyor; kılavuzda ise bundan söz edilmiyor. Reddedilen bir GIF isteği, hatalı bir payload değil, erişim sorunu olabilir.

GIF çıktısı streaming, partial images veya özel output_compression desteklemez ve edits uç noktası bunu döndüremez. OpenAI, GIF'e özel bir faturalandırma formülü yayımlamıyor; bu yüzden ölçeklendirmeden önce küçük bir test yapın ve faturanızı kontrol edin.

quality ve complexity ayarları

quality işleme ayrıntısını kontrol eder ve token maliyetini belirler. complexity ise modelin işlemeden önce ne kadar planlama yapacağını kontrol eder ve değiştirilmesi ayrı bir ücret getirmez.

complexity parametresini her istekte ayarlayın. Varsayılan değer high olsa da OpenAI çoğu düzenleme için low öneriyor. Kılavuz, daha yüksek ayarların gecikme ekleyebileceği ve istenmeyen değişikliklere yol açabileceği konusunda uyarıyor.

Kalite, çıktı faturanızı da belirler. Bu tablo, 1024x1024 boyutunda bir görsel için OpenAI'nin hesaplayıcısıyla 5 Kasım'da alınmıştır ve girdi token'larını içermez:

medium ile high arasındaki fark yaklaşık bir sent, bu yüzden ikisini de karşılaştırın. Fiyatlandırma sayfasının Batch sekmesi 2.6'yı henüz listelemiyor, bu yüzden 2.5 batch indiriminin geçerli olduğunu varsaymayın.

Hataları ve zaman aşımlarını yönetin

Hataları, yeniden denemenin işe yarayıp yaramayacağına göre ayırın:

Sabit kontrolünüz olarak error.code kullanın ve istek kimliğini loglayın. moderation_details, moderation_stage ve kaba categories bilgilerini taşır; bunların yeri kullanıcıya gösterilen mesajlar değil, loglarınızdır. İstemci zaman aşımlarını iki dakikanın üzerine ayarlayın, çünkü OpenAI karmaşık prompt'ların bu kadar sürebileceğini söylüyor.

Kodlama ajanınız bunu Apidog CLI ile test etsin

Kodlama ajanınız, bu istekleri ve sınırları Apidog CLI ile bir test paketine dönüştürebilir. Bir kez kurun:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Ardından Claude Code, Codex veya Cursor'a tek bir prompt verin:

In Apidog project <id>, add POST /v1/images/generations and POST /v1/images/edits
on https://api.openai.com. Read the bearer token from OPENAI_API_KEY.
Create test cases for gpt-image-2.6-flare at low quality and low complexity:
1. PNG generation: assert status 200 and data[0].b64_json exists.
2. SVG generation: assert status 200 and output_format equals svg.
3. GIF with frame_count 6: assert status 200 and output_format equals gif.
4. SVG with n set to 2: assert a 4xx status and that error.message exists.
5. GIF with frame_count 17: record the status, because OpenAI's docs disagree.
Put them in a test suite named "GPT-Image-2.6", run it against environment
<envId>, and summarize every failure.

Ajan her şemayı okur, payload'ını doğrular, ardından paketi yazıp çalıştırır:

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file endpoint.json
apidog endpoint create --project <id> --file endpoint.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog cli-schema validate test-suite-create --file suite.json
apidog test-suite create --project <id> --file suite.json
apidog test-suite run <suiteId> --project <id> -e <envId> \
  --env-var "OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY" --on-error continue -r cli,json

5. senaryo, hesabınız için kare sınırını netleştirir; 3. senaryo ise GIF erişiminiz olup olmadığını gösterir. Başarılı senaryolar gerçek ve ücretlendirilebilir görseller oluşturur, bu yüzden kaliteyi düşük tutun. Paketi bir CI pipeline'ında çalıştırmak için -r junit kullanın; ajan ayrıntıları için de Claude Code kurulum kılavuzuna bakın.

SSS

GPT-Image-2.6 API model adları nelerdir? gpt-image-2.6-flare ve gpt-image-2.6-sunburst. API referansı, 2.5 modellerinden farklı olarak bunlar için henüz tarihli snapshot listelemiyor.

GPT-Image-2.6 API ne kadar? Görsel token'ları 1M girdi için 8 $, 1M çıktı için 30 $ tutarındadır. 1024x1024 boyutunda bir görselin çıktı maliyeti, girdi token'ları hariç, low kalitede yaklaşık 0,025 $, high kalitede ise yaklaşık 0,053 $'dır.

gpt-image-2.5'ten geçiş yapmalı mıyım? SVG, GIF veya complexity parametresine ihtiyacınız varsa geçiş yapın. Önce maliyetlerinizi test edin: low kalitede bir görsel, 2.5'te kullandığının yaklaşık 4,2 katı token harcıyor ve 2.6 modelleri için henüz listelenmiş bir Batch fiyatlandırması yok.

complexity parametresini edits uç noktasında kullanabilir miyim? Evet. OpenAI çoğu düzenleme için low öneriyor.

Yüklediğim bir görseli API üzerinden GIF'e dönüştürebilir miyim? Hayır. Edits uç noktası GIF veya SVG döndürmez, bu yüzden her iki format da generations uç noktasında bir metin prompt'uyla başlar.

API bir URL döndürür mü? Hayır. GPT Image modelleri her zaman b64_json içinde base64 döndürür, bu yüzden bunu çözüp dosyayı kendiniz saklayın.