ChatGPT Images 2.5 Nedir?

OpenAI, haftada "3 milyardan fazla görüntü" oluşturduğunu belirttiği kullanıcı tabanına ChatGPT Images 2.5'i 8 Eylül 2026 tarihinde sundu. Bu sürüm, ChatGPT içindeki Images 2.0'ın (gpt-image-2 API kılavuzumuzun arkasındaki Nisan sürümü) yerini alıyor ve API'ye iki model olarak, gpt-image-2.5-flare ve gpt-image-2.5-sunburst adıyla geliyor. Lansman yazısı, "yüzde 50'ye kadar" daha düşük gecikme süresi, daha iyi konu koruma ve yalnızca istediğiniz değişiklikleri yapan düzenlemeler vaat ediyor. Aynı gün bir sistem kartı yayınlandı ve aşağıdaki erken gerçek dünya sayılarının çoğu HN başlığında yer aldı.

İlk günkü haberlerde bir sayı yanlış bildirildi: çeşitli kaynaklar API fiyatlandırmasının ikiye katlandığını duyurdu. Ancak bu doğru değildi. Token başına fiyatlar gpt-image-2 ile tamamen aynı; değişen şey, her bir görüntünün maliyetini belirleyen kalite kademesi oldu. Eğer kod yazmak için buradaysanız, gpt-image-2.5 API kılavuzunda curl, Python ve Node örnekleri bulunmaktadır. Eğer bir model seçiyorsanız, Flare vs Sunburst vs gpt-image-2 karşılaştırması karar sayfanızdır.

Bir Bakışta ChatGPT Images 2.5

Kimler kullanabilir?

Ücretsiz katman da dahil olmak üzere ChatGPT'deki herkes: OpenAI'nin ifadesi "tüm katmanlarda" şeklindedir. Plan başına oluşturma limitleri hala geçerlidir ve OpenAI bunları sabit sayılar olarak yayınlamaz; uygulama içi banner, talebe göre değişen mevcut limitinizi gösterir. Topluluk raporları (OpenAI rakamları değil), ücretsiz katman için 24 saatte 2-3 görüntü veya 3 saatlik sürekli bir pencerede 3-10 görüntü, Plus için 3 saatlik pencerede yaklaşık 40-50 görüntü, Go için ücretsiz katmanın "10 katı" ve Pro için kötüye kullanım önlemleriyle birlikte neredeyse sınırsız olduğunu belirtiyor. Images 2.0'ın ücretsiz katmanındaki takip ettiğimiz limitler aydan aya değişiyordu ve 2.5 için ücretsiz katman kılavuzumuz, küçük bir limiti nasıl esnetebileceğinizi anlatıyor.

Dört Yeni ChatGPT Özelliği

Çizim (Sketch). Doğrudan ChatGPT içinde çizim yapın ve bu çizimi görsel bir rehber olarak kullanın. Oluşturucuda @Sketch yazın veya chatgpt.com/sketch adresini açın.

Şablonlar (Templates). "Poster" ve "Ürün" gibi en popüler yaratıcı formatlar, el ilanları ve ürün fotoğrafları için ön ayarlar. Bir kaynak, şablonların İş modunda mevcut olmadığını bildirdi.

Görüntüler üzerinde yorumlar. Oluşturulan bir görüntüdeki bir noktaya tıklayın, bir yorum bırakın ve bir sonraki düzenleme o alanı hedeflesin.

Promptu paylaşma. Bir görüntüyü paylaştığınızda, prompt da onunla birlikte gider, böylece başka biri kendi fotoğraflarıyla onu yeniden karıştırabilir.

Bu dördünden hiçbiri API'de yer almıyor; API'de öncekiyle aynı uç noktalarda iki modeli ve yeni kalite seviyelerini elde edersiniz.

Flare vs Sunburst: İki API Modeli

OpenAI, sürümü tek fiyatlı ve iki hız profilli iki modele ayırdı.

Flare, bugün gpt-image-2 üzerinde çalıştırdığınız her şey için geçiş hedefidir. Sunburst ise referans görsellerin ve maskelerin dikkate alınması gereken düzenleme uç noktası içindir. Her ikisi de belirli bir kalite ve boyutta görüntü başına aynı token bütçesini kullanır, bu nedenle Sunburst'ün primi maliyet değil, gecikme süresidir.

Her iki model de aynı arayüzlerin arkasındadır: POST /v1/images/generations (JSON girişi, base64 çıktısı), POST /v1/images/edits (çok parçalı, referans görseller artı isteğe bağlı bir maske) ve model'i 2.5 kimliklerinden birine ayarladığınız ve ana hat modelinin token'larının üstüne faturalandırıldığı Yanıtlar API'si image_generation aracı. Görüntü oluşturma kılavuzu, çıktı formatlarını, 4K'ya kadar özel boyutları ve her parça için 100 ek çıktı token'ı ile partial_images (0-3) akışını kapsar.

Fiyatlandırma: Aynı token başına oranlar, yeniden etiketlenmiş kalite kademesi

Fiyatlandırma sayfasına göre, Flare, Sunburst ve gpt-image-2 (Standard) hepsi aynı şekilde faturalandırılır: 1 milyon görüntü giriş token'ı başına 8,00$, 1 milyon görüntü çıktı token'ı başına 30,00$ ve 1 milyon metin giriş token'ı başına 5,00$. 2.5 model sayfalarında doğrudan şöyle yazıyor: "Token oranları GPT Image 2 ile eşleşiyor."

"API fiyatlandırmasının 2 katı" haberleri, Standart 2.5 satırını, %50 indirimli olan Batch gpt-image-2 satırının yanına koyuyordu. Standarttan Standarta, hiçbir şey değişmedi.

Değişen şey, her kalite etiketinin anlamı oldu. OpenAI'nin kendi uyarısı: "Eşit token oranları, görüntü başına eşit maliyet anlamına gelmez: token tüketimi modele ve kalite ayarına göre farklılık gösterebilir." OpenAI hesaplayıcısının 2.5 modelleri için görüntü başına token sayıları (yalnızca görüntü çıktı token'ları, 1 milyon için 30$, 9 Eylül'de okundu):

Aynı sayfada, 1024x1024 boyutunda gpt-image-2, low kalitede yaklaşık 0,006$, medium kalitede 0,053$ ve high kalitede 0,211$ maliyetindedir. Dolayısıyla 2.5 high (1.756 token) eski gpt-image-2 medium bütçesidir, 2.5 max (7.024 token) eski high bütçesidir ve low 196 token ile değişmeden kalmıştır.

Tablodan türetilen, geçiş yapan herkes için iki sonuç:

• quality: "high" ayarını koruyun, model kimliğini değiştirin ve her görüntü eski orta token bütçesiyle yaklaşık 4 kat daha ucuza gelir. 1024x1024 boyutunda ayda 10.000 görüntü, 2.5 sürümünde 526,80$, gpt-image-2 high sürümünde ise 2.110$ maliyetindedir.
• Eski high çıktı bütçesini mi istiyorsunuz? max'e geçin. Aynı 10.000 görüntü 2.107,20$ maliyetindedir, bu da aslında eski faturadır.

Düzenleme uç noktasındaki referans görüntüler, görüntü girişi olarak 1 milyon için 8$ üzerinden faturalandırılır ve yayınlanmış görüntü başına sayısı yoktur, bu nedenle usage.input_tokens bunu bilmenin tek yoludur; aynı şekilde, tablo hesaplayıcının tahmini olup usage.output_tokens size yansıtılacak ücrettir. Fiyatlandırma karşılaştırması, bu hesaplamayı beş kalite ve iki boyut için de yapar ve bir geçiş kontrol listesi ekler.

OpenAI'nin İddiaları ve Topluluğun Ölçümleri

OpenAI'nin rakamı "yüzde 50'ye kadar" daha düşük gecikme süresidir. AI UI tasarım aracı gpt-image-2 üzerinde yaklaşık 50.000 görüntü oluşturmuş olan HN kullanıcısı jjcm, ortalama gecikme süresinin orada "yaklaşık 104 saniye" ve 2.5 sürümünde "yaklaşık 35-40 saniye" civarında kaldığını rapor ediyor. Tek bir iş yükü, ancak manşettekinden daha büyük bir düşüş.

Kalite ise görüşlerin ayrıldığı nokta. HN'deki yinelenen yorum "gpt-image-2'den çok daha hızlı ancak kalite çok farklı değil" şeklindeydi ve bazı kullanıcılar OpenAI düzenlemelerinin Nano Banana 2 veya Flux'ın yanında hala ince detay kaybettiğini söyledi. Bunlar ölçüm değil, görüşlerdir.

Kalabalığın oyladığı Arena metinden görüntüye liderlik tablosunda (7 Eylül 2026'da güncellendi) Sunburst 1421, Flare 1399 ve gpt-image-2 (medium) 1381 ile Microsoft'un mai-image-2.6 (1331) ve Nano Banana 2'nin (1261) önünde yer alıyor. Görüntü düzenleme tablosunda ise aynı sıra, daha geniş bir Sunburst liderliğiyle devam ediyor: 1520, 1491, 1461. Bunlar OpenAI kıyaslamaları değil, tercih puanlarıdır ve değişirler.

Sistem Kartından Güvenlik Sayıları

Sistem kartı, model başına üç oran yayınlar.

Her iki 2.5 modeli de, daha az prompt engellerken, temel orana göre daha az güvenli olmayan içerik sunar. Köken değişmedi: her görüntü, C2PA meta verilerini ve sistem kartının Google DeepMind'ın SynthID'si olarak adlandırdığı görünmez bir filigranı taşır.

Dokümanlarda Hala Eksik Olanlar

9 Eylül itibarıyla, bekleyeceğiniz dört öğe mevcut değil.

• Katman başına oran limitleri. 2.5 model sayfaları, katmanları listelemek yerine kuruluş limitleri sayfasına yönlendiriyor. gpt-image-2, Kademe 1'de dakikada 5 görüntüden Kademe 5'te 250 görüntüye kadar çalışır ve görüntü uç noktaları ücretli bir katman gerektirir.
• Toplu İşlem (Batch). Fiyatlandırma sayfasının Toplu İşlem sekmesi yalnızca gpt-image-2'yi listeler; /v1/batch'in 2.5 kimliğini kabul edip etmediği doğrulanmadı. Toplu İşlem API indirimine bağımlıysanız, gpt-image-2 hala belgelenmiş yoldur.
• thinking parametresi. gpt-image-2 kılavuzumuz bunu belgelese de, ne mevcut gpt-image-2 dokümanları ne de 2.5 dokümanları bundan bahsetmiyor. Kabul edildiğini veya uygulandığını varsaymayın.
• Bir gpt-image-2 kullanımdan kaldırma tarihi. Hiçbir tarih yayınlanmadı; gpt-image-2-2026-04-21 anlık görüntüsü hala aktif.

Flare ve Sunburst'ü Apidog'da Yan Yana Test Edin

2.5'in faturanıza ne yaptığını öğrenmenin en hızlı yolu, aynı isteği her iki modele de göndermek ve usage'ı okumaktır. Apidog bir API istemcisi ve test platformudur: görüntüleri üretmez, çağrıları inşa eder, gönderir ve gelen verilere göre doğrulama yapar.

1. JSON gövdesinde promptunuz, quality ve size ile POST https://api.openai.com/v1/images/generations için bir istek oluşturun ve API anahtarını bir ortam değişkeni olarak saklayın.
2. flare ve sunburst ortamları oluşturun, her biri gövdenin referans aldığı {{model}} değişkenini tanımlasın, böylece ortamları değiştirmek modelleri değiştirir.
3. Bir referans görüntüsü ve isteğe bağlı bir maske ile /v1/images/edits için çok parçalı bir istek ekleyin; bu, Sunburst'ün daha uzun bekleme süresini hak ettiği çağrıdır.
4. usage.output_tokens'ın görüntü başına bütçenizin altında olduğunu ve data[0].b64_json'ın mevcut olduğunu doğrulayın, base64'ü bir son işlemci betiğinde çözümleyin, ardından isteği bir regresyon testi olarak planlayın, böylece sessiz bir kalite kademesi değişikliği faturanızda değil, bir doğrulama hatasına neden olsun.

API kılavuzunu takip etmek için Apidog'u indirin.

Sıkça Sorulan Sorular

ChatGPT Images 2.5 ücretsiz mi? Evet. OpenAI, Ücretsiz katman da dahil olmak üzere "tüm katmanlarda" mevcut olduğunu belirtiyor; plan başına limitler hala geçerlidir ve uygulama içi banner tek resmi sayıdır. Ücretsiz katman kılavuzu her planı ve geliştirici yolunu kapsar.

OpenAI, gpt-image-2.5 için API fiyatlarını yükseltti mi? Hayır. Token başına oranlar, 1 milyon görüntü girişi için 8$ ve 1 milyon görüntü çıktısı için 30$ ile gpt-image-2 ile eşleşiyor; 2 kat artış raporları, 2.5'i gpt-image-2'nin yarı fiyatlı Toplu İşlem (Batch) oranıyla karşılaştırdı. Görüntü başına maliyet değişti, çünkü kalite etiketleri farklı token sayılarına karşılık geliyor.

Flare ve Sunburst arasındaki fark nedir? Aynı fiyat, aynı token sayıları, farklı hız ve hassasiyet. Flare, OpenAI'nin gpt-image-2'den %50 daha düşük gecikme süresiyle "çoğu uygulama için varsayılan seçimi"dir; Sunburst, düzenlemelerde daha sıkı kontrol için daha uzun oluşturma süresiyle takas yapar.

gpt-image-2'den geçiş yapmak için kodumu değiştirmem gerekiyor mu? Model kimliğini değiştirin, ardından kalite ayarınızı kontrol edin. 2.5'teki high, eski medium token bütçesinde işlenir; eski high bütçesi için max kullanın. thinking parametresine güvenmeyin, çünkü 2.5 dokümanları bunu belgelememektedir.

Sıradaki Adımlar

Images 2.5, fiyatlandırma tablosu değişmemiş gibi görünen ancak öyle olmayan bir hız ve düzenleme sürümüdür. İş yükünüz düzenleme yoğun değilse Flare'ı seçin ve eski kalite etiketine güvenmek yerine geçiş yaptıktan sonra usage.output_tokens'ı yeniden ölçün. API kılavuzu sizi çalışan bir çağrıya ulaştırır; her iki isteği de Apidog'da oluşturun ve yanıtın size her bir görüntünün ne kadara mal olduğunu söylemesine izin verin.