GPT-Image-2.6 Flare vs Sunburst: Hangi Modeli Kullanmalısınız?

Taslaklar, yüksek hacimli işler, posterler ve ürün görselleri için GPT-Image-2.6 Flare'i kullanın. Nihai varlıklar ve medium ya da high kalitede tekrarlanan düzenlemeler için Sunburst'ü kullanın. GPT-Image-2.6 Flare vs Sunburst kararında her iki model de token başına aynı maliyete sahip; yani saniyeleri detayla takas ediyorsunuz, dolarla değil.

OpenAI her iki modeli de 4 Kasım 2026'da yayımladı. Bu yazı modelleri hız, kalite, düzenleme tutarlılığı ve maliyet açısından karşılaştırıyor, ardından her kullanım senaryosu için bir tercih sunuyor. İki modeli canlı bir anahtarla kafa kafaya test etmedik; bu yüzden aşağıdaki her sayı kaynağını belirtiyor ve son bölüm bunları kendi prompt'larınızla nasıl ölçeceğinizi gösteriyor.

Sürümün tamamı için ChatGPT Images 2.6 açıklamamızı okuyun. Önceki ikili için 2.5 sürümüne ait Flare vs Sunburst karşılaştırmamıza göz atın.

Bir bakışta GPT-Image-2.6 Flare vs Sunburst

Özellik satırları örtüşüyor. OpenAI'nin görsel üretim kılavuzu, her iki modelin de complexity kontrolünü, markup yönlendirmeli düzenlemeleri, SVG çıktısını ve animasyonlu GIF çıktısını desteklediğini söylüyor. İkisinden birini seçerek herhangi bir yetenekten feragat etmiş olmuyorsunuz.

Hız: Kazanan Flare, ama aradaki fark açıklanmadı

Flare daha hızlı olan model. OpenAI'nin lansman yazısı, low kalitede bir görseli en az altı saniyede üretebildiğini ve Images 2.6'nın öncekinden %50 daha hızlı çalıştığını belirtiyor. Sunburst için hiçbir süre vermiyor ve hem Flare hem de Sunburst model sayfaları hızı "Belirtilmemiş" olarak listeliyor.

Altı saniyelik bu rakamı dikkatli okuyun:

• Bu bir en iyi senaryo ("en az"), ortalama değil.
• Yalnızca low kalite için geçerli.
• OpenAI bunun hangi complexity ayarıyla üretildiğini söylemiyor ve API varsayılan olarak high kullanıyor.

Henüz 2.6 için bağımsız bir zamanlama ölçümü bulamadık. En yakın kanıt 2.5 ikilisinden geliyor, dolayısıyla bunu kaba bir kılavuz olarak değerlendirin:

Her iki test de Flare'i önde gösteriyor, ancak ne kadar önde olduğu konusunda anlaşmıyorlar. Fark, prompt'unuza ve ayarlarınıza bağlı; dolayısıyla tek bir benchmark sizin iş yükünüz için bunu kesinleştirmez. OpenAI'nin kılavuzu ayrıca karmaşık prompt'ların GPT Image modellerinde iki dakikaya kadar sürebileceği konusunda uyarıyor; bu yüzden her iki model için de cömert bir istemci zaman aşımı ayarlayın.

Kalite: Az farkla Sunburst önde

Sunburst, Arena'nın 5 Kasım'da paylaştığı her iki sıralamada da daha yüksek puan alıyor ve Cartoon, Anime ve Fantasy kategorisinde birinci oldu. Flare yine de her iki listede de ilk beşte yer alıyor.

Bu puanları okurken üç sınırlamayı aklınızda tutun:

• Bunlar kalabalığın tercih oyları, bir OpenAI benchmark'ı değil.
• Her iki katılım da Medium'da çalıştırıldı, dolayısıyla low veya max hakkında hiçbir şey söylemiyorlar.
• Arena puanları oylar geldikçe değişir. Bunları canlı listeden değil, Arena'nın paylaşımından okuduk.

Text-to-Image'da 25 puanlık bir fark, oy verenlerin Sunburst'ün çıktısını tercih etme eğiliminde olduğu anlamına geliyor. Bu, Flare'in görsellerinin kötü olduğu anlamına gelmez. Bir poster veya ürün çekiminde, OpenAI'nin Flare için öne sürdüğü yerleşim iddiası sizin için genel bir tercih puanından daha önemli olabilir; bu yüzden o kategoriyi kendiniz test edin.

Düzenleme tutarlılığı: Sunburst'ün ana iddiası

Sunburst'ün ekstra bekleme süresini ödemeye değer kılan şey düzenleme tutarlılığı. OpenAI, medium veya high kalitede "düzenlemeler arasında daha da yüksek görsel tutarlılık" sağladığını söylüyor; bu, bir karakterin, ürünün veya logonun birkaç tur değişikliğe dayanması gerektiğinde işe yarıyor.

Burada bekleyeceğinizden daha az kamuya açık kanıt var:

• OpenAI hiçbir tutarlılık metriği yayımlamıyor.
• System card, güncellenen her iki modelin de düzenleme tutarlılığını ve detay korumasını iyileştirdiğini söylüyor; yani Flare de kazançlı çıkıyor.
• Arena'nın Image Edit farkı 14 puan; Text-to-Image'daki 25 puanlık farktan daha küçük. O liste, oy verenlerin hangi düzenlemeyi tercih ettiğini puanlıyor; bir öznenin beş tur boyunca sabit kalıp kalmadığını değil.

Yani Sunburst, çok turlu düzenlemeler için daha güvenli bir varsayılan; ancak bunun zamana değip değmediğini yalnızca kendi düzenleme zinciriniz doğrulayabilir. Arka planı değiştirmek veya bir tabelayı düzeltmek gibi tek bir odaklı değişiklik için önce Flare'i deneyin.

Hangi modeli seçerseniz seçin, complexity'yi kendiniz ayarlayın. Bunu atlarsanız her iki model de high kullanır; oysa OpenAI çoğu düzenleme için low öneriyor. Kılavuz, daha yüksek complexity'nin gecikme ekleyebileceği ve istenmeyen değişikliklere yol açabileceği konusunda uyarıyor ki bu, bir düzenleme iş akışının ihtiyacının tam tersi.

Maliyet: Aynı fiyat, yani asıl kaldıraç kalite

Flare ve Sunburst aynı fiyata sahip. Fiyatlandırma sayfası her ikisini de 1M görsel giriş token'ı başına $8, önbelleğe alınmış $2 ve çıkış $30 olarak listeliyor. OpenAI'nin hesaplayıcısı da onları "GPT Image 2.6 (Sunburst and Flare)" adıyla tek bir girdi olarak ele alıyor; dolayısıyla aşağıdaki çıktı tahmini her iki model için de geçerli.

Bu rakamlar metin ve görsel giriş token'larını hariç tutuyor; bir düzenleme ayrıca referans görselini de faturalandırır. Hesaplayıcı, token kullanımının değişebileceğini belirtiyor; bu yüzden gerçek yanıtlardan usage.output_tokens değerini okuyun.

Bu tablodan iki sonuç çıkıyor:

• Flare'den Sunburst'e geçmek sürenizi değiştirir, ücretinizi değil. low yerine high seçmek, her iki modelde de çıktı maliyetinizi kabaca ikiye katlar.
• medium'dan high'a geçmek kare görsel başına yaklaşık bir sent daha pahalıya mal olur. OpenAI, Sunburst'ün kazanımlarını her iki seviyeye bağladığı için medium'da karar kılmadan önce ikisini karşılaştırın.

Maliyet açısından tek püf noktası Batch. 5 Kasım'da fiyatlandırma sayfasının Batch sekmesi 2.5'i yarı fiyatla listeliyordu ama 2.6 modellerinin hiçbirini listelemiyordu. Gece boyu süren işleri 2.5 ikilisi üzerinde çalıştırıyorsanız, geçiş yapmadan önce o sekmeye bakın.

Hangi modeli kullanmalısınız?

Varsayılan olarak Flare'i kullanın, farkı görebildiğinizde bir işi Sunburst'e taşıyın. Bu başlangıç ayarları bizim önerilerimiz, OpenAI'nin değil; bu yüzden ilk testlerinizden sonra bunları ayarlayın.

GIF ve SVG için OpenAI, modeller arasında bir kalite veya hız ayrımı yayımlamıyor. Flare üzerinde taslak oluşturun, ardından en iyi prompt'unuzu Sunburst'te yeniden çalıştırıp karşılaştırın. Önce iki GIF detayını kontrol edin: OpenAI'nin kılavuzu 2 ila 64 kareye izin verirken API referansı 2 ila 16 diyor ve referans, GIF çıktısının seçilen model için önizleme erişimi gerektirdiğini belirtiyor.

Üretimde modelleri sabitliyorsanız (pin), 5 Kasım'da her iki model sayfasının da yalnızca alias'ı gösterdiğini ve tarihli bir snapshot olmadığını unutmayın. OpenAI bir modeli güncellediğinde onaylanmış prompt'larınızı yeniden kontrol edin.

Her iki modeli Apidog CLI ile karşılaştırın

Genel puanlar, her modelin sizin prompt'larınızı nasıl işlediğini size söyleyemez. Kodlama ajanınız, Apidog CLI ile aynı prompt setini her iki modelde çalıştırıp yanıt sürelerini karşılaştırabilir. Bir kez kurun:

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

Gerçek iş yükünüzden beş prompt'u, başlık olarak prompt olacak şekilde prompts.csv içine kaydedin. Ardından Claude Code, Codex veya Cursor'a tek bir prompt verin:

In Apidog project <id>, add POST https://api.openai.com/v1/images/generations
with a bearer token from ah-96595b54133dd71b741cc9d4907506e2b3a06f289e0016f9de2d7fb43e327968. Create a test case that sends
model {{MODEL}}, prompt {{prompt}}, quality medium, complexity low and size
1024x1024. Assert status 200 and that data[0].b64_json exists.
Run it with prompts.csv once per model, gpt-image-2.6-flare and
gpt-image-2.6-sunburst, then compare the timings in the two JSON reports.

Ajan her şemayı okur, yükünü doğrular, test case'i oluşturur ve ardından iki kez 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 run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv \
  --env-var "MODEL=gpt-image-2.6-flare" \
  --env-var "OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY" \
  --timeout-request 180000 --on-error continue -r cli,json --out-file flare
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv \
  --env-var "MODEL=gpt-image-2.6-sunburst" \
  --env-var "OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY" \
  --timeout-request 180000 --on-error continue -r cli,json --out-file sunburst

Her JSON raporu, milisaniyeleri result.timings altında responseAverage, responseMin, responseMax ve responseSd olarak saklar. Ajanınız bunları yan yana koyup prompt'larınızdaki gerçek farkı size söyleyebilir. medium kalitede on görsel, çıktı token'larında yaklaşık $0,43 tutar, artı giriş.

Bu akışı apidog --help ve CLI şemalarından oluşturduk ve OpenAI'ye karşı çalıştırmadık; bu yüzden güvenmeden önce ilk raporu kontrol edin. Apidog hızı ve yanıt doğruluğunu ölçer, görsel kalitesini değil; dolayısıyla pikselleri hâlâ kendiniz değerlendiriyorsunuz. Her model güncellemesinden sonra ikiliyi zamanlamaya devam etmek için çalıştırmayı bir CI pipeline'ına taşıyın ve ajan detayları için Claude Code kurulum kılavuzuna bakın.

SSS

Flare mi yoksa Sunburst mü daha iyi? Hiçbiri her yerde kazanmıyor. Sunburst, Arena'nın Text-to-Image ve Image Edit listelerinde daha üst sıralarda ve OpenAI onu detaylı işler için konumlandırıyor. Flare ise hız için tasarlanmış. Flare ile başlayın ve bir kazanım gördüğünüzde Sunburst'e geçin.

Sunburst, Flare'den daha mı pahalı? Hayır. Her ikisi de 1M token başına $8 görsel giriş, $2 önbelleğe alınmış ve $30 çıkış olarak listeleniyor ve tek bir hesaplayıcı girdisini paylaşıyorlar. Faturayı değiştiren şey model tercihiniz değil, quality ayarınız.

Flare, Sunburst'ten ne kadar hızlı? OpenAI bunu söylemedi. Yalnızca Flare'in en iyi senaryosunu veriyor: low kalitede altı saniye. 2.5 ikilisi üzerinde yapılan iki bağımsız test, Sunburst'ün yaklaşık 1,1 ila 1,4 kat daha uzun sürdüğünü gösterdi, ancak bu sonuçlar 2.6'ya taşınmayabilir.

Düzenleme için hangi model daha iyi? Aynı özne üzerinde tekrarlanan düzenlemeler için medium veya high kalitede Sunburst'ü kullanın. Tek bir odaklı değişiklik için Flare'i deneyin. Varsayılan high olduğu için her ikisinde de complexity'yi low yapın.

Her iki model de GIF ve SVG üretebilir mi? Evet. OpenAI'nin kılavuzu, POST /v1/images/generations üzerinde her iki model için de GIF ve SVG çıktısını listeliyor. Edits endpoint'i bu formatların ikisini de döndüremez.

Hâlâ GPT-Image-2.5 kullanmalı mıyım? Önce Batch'e bakın. Batch sekmesi 5 Kasım'da 2.5'i yarı fiyatla listeliyordu ama 2.6'yı listelemiyordu. OpenAI'nin hesaplayıcısı ayrıca 2.6'nın low ve medium seviyelerinde daha fazla token kullandığını gösteriyor; dolayısıyla yüksek hacimli low işleri 2.5'te daha ucuza gelebilir.