Entegrasyon rehberleri · 2026-11-05

GPT Image 2.6 API: Flare mı Sunburst mü, ilk istek

GPT Image 2.6 API'sini LLMTR'de Python ile çağırın: Flare ve Sunburst farkı, ilk üretim isteği, quality ve complexity seçimi, görsel başına maliyet tablosu.

Kısa yanıt: model openai/gpt-image-2.6-flare ya da openai/gpt-image-2.6-sunburst, uç nokta https://llmtr.com/v1/images/generations

LLMTR, farklı sağlayıcıların yapay zekâ modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. GPT Image 2.6 API'si LLMTR'de iki model kimliğiyle çağrılır: openai/gpt-image-2.6-flare ve openai/gpt-image-2.6-sunburst. Üretim isteği https://llmtr.com/v1/images/generations adresine gider; llmtr.com hesabınızda oluşturduğunuz API anahtarı ve yüklü bir bakiye yeterlidir. Fiyat iki modelde de aynıdır: 1 milyon token başına metin girdi 5 $, görsel girdi 8 $, görsel çıktı 30 $.

İki model de metinden görsel ve animasyonlu GIF üretir, mevcut bir görseli düzenler. SVG çıktısı da verirler; SVG'nin faturası farklı olduğu için dokümantasyonda ayrıca anlatılır. Görsel, yanıtın data[0].b64_json alanında base64 olarak gelir, biçimi data[0].mime_type alanında yazar. Bu yazı üretim isteğini, iki model arasındaki seçimi, quality ve complexity alanlarını ve maliyeti anlatır; GIF ve düzenleme diğer yazının konusudur.

GPT Image 2.6 API'sine ilk istek nasıl gönderilir?

Üç adım yeterlidir. Önce llmtr.com'da bir API anahtarı oluşturun ve Panel > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin. Sonra anahtarı LLMTR_API_KEY ortam değişkenine koyun. Son olarak https://llmtr.com/v1/images/generations adresine model ve prompt alanlarını taşıyan bir JSON gövdesi gönderin; Authorization başlığına Bearer ve anahtarınızı yazın.

Aşağıdaki örnek aynı istemle iki görsel üretir: önce Flare ile quality low bir taslak, sonra Sunburst ile quality high bir sürüm. Her çağrı görseli base64'ten çözüp dosyaya yazar ve usage alanındaki token sayılarını yazdırır. Göndermediğiniz alanlar varsayılanla çalışır: quality medium, size 1024x1024, complexity high, output_format png. Karmaşık istemler iki dakikaya kadar sürebildiği için örnekteki zaman aşımı 300 saniyedir.

https://llmtr.com/v1/images/generations adresine önce Flare, sonra Sunburst ile aynı istemi gönderen ve görselleri dosyaya yazan Python örneği.

import base64
import os

import requests

URL = "https://llmtr.com/v1/images/generations"
PROMPT = "A ceramic coffee cup on a wooden table, natural light, product photo"

DRAFT = {
    "model": "openai/gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": PROMPT,
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "complexity": "low",
    "output_format": "webp",
}
FINAL = {
    "model": "openai/gpt-image-2.6-sunburst",
    "prompt": PROMPT,
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high",
    "complexity": "medium",
    "output_format": "webp",
}


def generate(body, out_path):
    response = requests.post(
        URL,
        headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["LLMTR_API_KEY"]},
        json=body,
        timeout=300,
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    image = data["data"][0]
    with open(out_path, "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image["b64_json"]))
    usage = data["usage"]
    print(out_path, image["mime_type"], usage["input_tokens"], usage["output_tokens"])


# 1. A draft with Flare
generate(DRAFT, "draft.webp")

# 2. The same prompt with Sunburst, when the detail matters
generate(FINAL, "final.webp")

Flare mı Sunburst mü?

OpenAI'nin görsel üretim kılavuzu Sunburst'ü ayrıntılı görsel işler, Flare'i hızlı yineleme için tarif eder. Görsel istem kılavuzu da yeni bir iş için yanıt süresi öncelikliyse Flare'den, ayrıntı, yerleşim ya da hassas düzenleme belirleyiciyse Sunburst'ten başlamayı önerir. İki model aynı alanları ve fiyatları kullanır; geçiş için model kimliğini değiştirmek yeterlidir. Bu yüzden seçim fiyata değil işin türüne bağlıdır.

Hangi modelin uyduğunu kendi verilerinizle deneyin: kendi istemlerinizi ve görsel türlerinizi iki modele gönderip sonuçları yan yana koyun. Görsel müşteriye ya da yayına gidecekse sonuca bir kişi baksın; görseldeki yazıyı ve öğelerin yerleşimini özellikle kontrol edin.

Flare: yanıt süresinin öncelikli olduğu işler, taslak ve deneme turları, ürün görseli ve afiş. Birkaç istem denerken quality low gönderin; beğendiğiniz istemi sonra daha yüksek bir quality değeriyle yeniden gönderin. Sonuç yeni bir görseldir.
Sunburst: ayrıntı, yerleşim ve hassas düzenlemenin önemli olduğu işler; karakter, ürün ve marka öğelerini düzenlemeler boyunca korumak istediğiniz işler. Bu işlerde medium ya da daha yüksek bir quality seçin.
Karşılaştırırken yalnızca model kimliğini değiştirin. Aynı istek her seferinde aynı görseli vermez; her isteği birkaç kez tekrarlayıp sonuçları karşılaştırın.

quality ve complexity nasıl seçilir?

İki alan farklı şeyi belirler: quality görselin ne kadar ayrıntılı işleneceğini, complexity modelin çizmeden önce sahneyi ne kadar planlayacağını. Göndermezseniz quality medium, complexity high olur.

quality: low, medium, high, xhigh, max ve auto değerlerini alır. Görselin çıktı maliyeti bu değere ve boyuta göre değişir.
complexity: low, medium ve high değerlerini alır, ayrı bir ücreti yoktur.
Odaklı işlerde, örneğin bir arka planı değiştirirken, complexity low ile başlayın ve çevredeki ayrıntıları kontrol edin.
Yoğun metin, karmaşık yerleşim ve nesneler arası ilişkiler için varsayılan high ile başlayın; yüksek değerler süreyi uzatabilir ve istemediğiniz değişiklikler getirebilir.
size auto ve quality auto: istek başlamadan bakiyenizden olası en yüksek tutar ayrılır, sonra gerçek tutarla kapatılır; auto değerleri en yüksek tutarla ayrılır. Düşük bakiyeyle çalışıyorsanız boyutu ve kaliteyi açıkça yazın.

OpenAI, görsel üretim kılavuzu · 2026-11-05

Bir görsel ne tutar?

Ücret token başınadır: 1 milyon token başına metin girdi 5 $, görsel girdi 8 $, görsel çıktı 30 $. Tablo, 5 Kasım 2026 itibarıyla OpenAI'nin hesaplayıcısına göre 1024x1024 boyutunda görsel başına yaklaşık çıktı maliyetini gösterir; girdi hariçtir. Diğer boyutlar dokümantasyonun Fiyatlar bölümündedir.

Örnekteki iki çağrının çıktısı bu tabloya göre yaklaşık 0,025 $ ve 0,053 $ eder. 100 görselin çıktısı low ile yaklaşık 2,50 $, max ile yaklaşık 21,10 $ tutar. 100 token'lık bir istemin girdi maliyeti 0,0005 $'dır; düzenlemede gönderdiğiniz görseller ayrıca görsel girdi fiyatından sayılır. OpenAI'nin fiyat tablosunda önbellekli fiyat görünse de LLMTR'de bu modellerde önbellek indirimi uygulanmaz, her istek tam girdi fiyatından sayılır. Kesin tutar yanıttaki usage alanından hesaplanır.

GPT Image 2.6'da 1024x1024 boyutunda görsel başına yaklaşık çıktı maliyeti, girdi hariç
quality	Görsel başına yaklaşık çıktı maliyeti
low	0,025 $
medium	0,043 $
high	0,053 $
xhigh	0,094 $
max	0,211 $

Sık görülen hatalar ve çözümleri

Hata yanıtları error alanında bir tür ve bir açıklama taşır. Üretim isteğinde en sık görülen hatalar:

400 invalid_request, size geçersiz: kenarlar 16'nın katı ve en fazla 3840 olmalı, oran 3:1'i aşmamalı, toplam 655.360 ile 8.294.400 piksel arasında kalmalıdır. Mesajdaki alanı düzeltin; bu istek ücretlendirilmez.
400 invalid_request, istem 32.000 karakterden uzun: istemi kısaltın.
400 unsupported_operation, stream: true ya da partial_images gönderildi: bu alanlar bu modellerde reddedilir, çıkarın.
400 content_filter, istek sağlayıcının içerik politikasına takıldı: istemi değiştirin, aynı isteği tekrarlamayın.
402 insufficient_credits, bakiye bu isteğe yetmiyor: kredi yükleyin, boyutu ve kaliteyi açıkça yazın ya da daha düşük bir kalite seçin.
503 model_unavailable, model hizmet veremiyor: bir süre sonra tekrar deneyin.

GPT Image 2.6 ile LLMTR üzerinden ilk görsel

Bir API anahtarı oluşturun, https://llmtr.com/v1/images/generations adresine openai/gpt-image-2.6-flare ile bir istem gönderin, data[0].b64_json değerini dosyaya yazın ve usage alanını okuyun.

Anahtar. llmtr.com'da bir API anahtarı oluşturun, Panel > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin ve anahtarı LLMTR_API_KEY ortam değişkenine koyun.
İstek. https://llmtr.com/v1/images/generations adresine model, prompt, size, quality ve complexity alanlarını taşıyan bir JSON gövdesi gönderin; denemeye quality low ile başlayın.
Kontrol. data[0].b64_json değerini base64'ten çözüp dosyaya yazın, usage alanındaki token sayılarına bakın ve sonuca bir kişi baktıktan sonra quality değerini seçin.

Sık sorulan sorular

GPT Image 2.6 Flare ile Sunburst arasında fiyat farkı var mı?

Hayır. İkisinde de 1 milyon token başına metin girdi 5 $, görsel girdi 8 $, görsel çıktı 30 $'dır. Alanlar da aynıdır, geçiş için model kimliğini değiştirmek yeterlidir.

complexity gönderilmezse ne olur?

İki model de high kullanır. complexity low, medium ya da high olabilir ve ayrı bir ücreti yoktur; quality ise görselin ne kadar ayrıntılı işleneceğini belirler ve çıktı maliyetini değiştirir.

1024x1024 bir görsel ne tutar?

OpenAI'nin hesaplayıcısına göre girdi hariç yaklaşık low 0,025 $, medium 0,043 $, high 0,053 $, xhigh 0,094 $, max 0,211 $. Kesin tutar yanıttaki usage alanından hesaplanır.

İlgili yazılar

API ile animasyonlu GIF üretimi ve markup ile görsel düzenleme