İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

gpt-image-2-2026-04-21

Seviye A — Öncü

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-Image-2-2026-04-21, OpenAI tarafından geliştirilen ve Nisan 2026'da yayımlanan bir metin üretim modelidir. Adı görsel yetenekler çağrıştırsa da bu model, standart metin üretim görevleri için yapılandırılmıştır. OpenAI'nin GPT mimarisindeki sürekli evriminin bir parçasını temsil eder ve sohbet, içerik oluşturma, analiz ve genel akıl yürütme dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerini yürütmek üzere tasarlanmıştır. Modelin bağlam penceresi boyutu OpenAI tarafından kamuoyuyla paylaşılmamıştır. Model, OpenAI'nin GPT serisinde belirlenen genel tasarım ilkelerini izleyerek transformer tabanlı bir mimari ile metin girdisini işler ve metin çıktısı üretir. Model, özelleşmiş alan uygulamaları yerine genel amaçlı dil görevleri için tasarlanmıştır ve bu da onu çeşitli kullanım senaryolarında esnek metin üretim yetenekleri gerektiren geliştiriciler ve kuruluşlar için uygun kılar. OpenAI'nin model yelpazesinde GPT-Image-2-2026-04-21, aynı dönemde yayımlanan diğer GPT varyantlarıyla birlikte yer alır. Adlandırma kuralı, modelin başlangıçta çok kipli yetenekler bağlamında geliştirilmiş veya konumlandırılmış olabileceğine işaret etse de mevcut dağıtımı yalnızca metin üretimine odaklanmaktadır. Görsel anlama veya üretme yetenekleri arayan kullanıcıların OpenAI'nin özel çok kipli veya görsele özgü modellerini kullanması gerekecektir. Bu model, ek kiplik gereksinimleri olmadan güvenilir metin üretimi arayan geliştiriciler için standart bir seçenek olarak hizmet eder.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

— Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 01

Fiyatlar

Tokonomix'te bir görselin size maliyeti, boyut ve kaliteye göre.

Görsel başına fiyat — gpt-image-2-2026-04-21

Görsel başına başlangıç fiyatı: $0.0071

Görsel başına ücretlendirilir. Fiyat boyuta ve kaliteye bağlıdır; isteminiz dahildir.

BoyutKaliteGörsel başına
Kare · 1024×1024Düşük$0.0088
Kare · 1024×1024Orta$0.0790
Kare · 1024×1024Yüksek$0.3161
Yatay · 1536×1024Düşük$0.0071
Yatay · 1536×1024Orta$0.0617
Yatay · 1536×1024Yüksek$0.2470
Dikey · 1024×1536Düşük$0.0071
Dikey · 1024×1536Orta$0.0617
Dikey · 1024×1536Yüksek$0.2470

Bir görseli düzenlemek: görsel başına $0.0630

Bölüm 02

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Metin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarıDoğal dil anlama kapasitesiVeri analizi ve raporlamaİçerik oluşturma ve düzenleme

Zayıf yönler

İnternet erişimi bulunmuyorGörsel işleme desteği yokBilgi kesim tarihi sonrası veri yok
Bölüm 03

Yetenekler

source: litellmvisionpdf inputimage editingimage generation
Bölüm 04

Sık sorulan sorular

Metin üretimi, içerik oluşturma, soru-cevap ve özetleme görevlerini destekleyen geniş bir uygulama yelpazesi sunuyor.

OpenAI güvenlik katmanları ve içerik filtreleri modeli kurumsal ortamlara uygun kılıyor.

— Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 05

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 06

Tokonomix kıyaslama kararları

● 2026-10-11

New multimodal image model with generation, vision, and editing features

This is the initial benchmark window for gpt-image-2-2026-04-21, a new image-output model from OpenAI. The model demonstrates multimodal capabilities spanning image generation, vision input processing, PDF input handling, and image editing functionality. As an image-output model, it falls outside Tokonomix text-intelligence benchmarking coverage, so no quantitative performance metrics are available. The detected capabilities suggest this is a comprehensive image model that can both generate new images and work with existing visual inputs for editing tasks. The vision and PDF input capabilities indicate the model can process diverse input formats, while the image editing feature suggests it can perform modifications to existing images. Users should note this is a first-generation release with no prior benchmark data for comparison. The model's practical performance in real-world image generation quality, editing precision, and vision understanding accuracy will need to be evaluated through direct usage and task-specific testing.

Kalite

—

Gecikme p50

—

Test çalıştırmaları

0

✓ Image generation capability added✓ Vision and PDF input support✓ Image editing functionality included
Bölüm 07

Tam model profili

gpt-image-2-2026-04-21 — illustration 1
gpt-image-2-2026-04-21: OpenAI'ın premium görsel modelinin sabitlenebilir anlık görüntüsü

gpt-image-2'nin Nisan 2026 tarihli alias'ı, OpenAI'ın premium görsel yığınından tekrarlanabilir davranış gerektirdiğinizde üretimde sabitleyeceğiniz anlık görüntüdür. Altta yatan model ve yetenek zarfı, anlık görüntünün üretildiği andaki kayan gpt-image-2 işaretçisi ile birebir aynıdır. Sabitlemenin size kazandırdığı şey, OpenAI sahne arkasında bir güncelleme yayınladığında oluşabilecek sessiz kalite gerilemelerinden bağımsız kalmaktır.

Tarihli alias'lar neden var

OpenAI'ın görsel modelleri anlık görüntüler arasında ince ayara tabi tutulur. Ses modelleri için ses karakteri değişir, görsel modeller için istem takibi davranışı kayar, güvenlik sınıflandırıcı hassasiyetleri yer değiştirir. Bu ayarlamalar genellikle modeli ortalama olarak iyileştirir. Bazen de önceki davranışa bağımlı belirli kullanım senaryolarında geri adım yaratır. Belirli bir estetiği yakalamak için istemleri elle ince ayar yaparak inşa edilmiş yaratıcı bir hattınız varsa, modelin üslupsal sıfatları nasıl yorumladığına dair duyurulmamış bir kayma, dikkatle dengelenmiş yüzlerce iş akışını bir gecede bozabilir.

Tarihli alias işte bu sözleşmedir. gpt-image-2-2026-04-21, kesin olarak Nisan 2026 ağırlıklarıdır. OpenAI, kayan adın altında daha yeni bir gpt-image-2 yayınlayabilir ve üretim hattınız bundan etkilenmez çünkü siz dondurulmuş bir hedefe sabitlenmişsinizdir. İstem kütüphanenizi ve çıktı kalite kıyaslamalarınızı yeni davranışa karşı yeniden doğrulamaya hazır olduğunuzda yükseltmeye gönüllü olarak katılırsınız.

Düzenlenmiş iş akışlarında bu daha da fazla önem taşır. Denetim izleri tam tekrarlanabilirlik ister. Nisan ayında bir pazarlama kampanyası varlığı ürettiyseniz ve tutarlı görsel kimliğe sahip bir takip kampanyası için Kasım ayında yeniden üretmeniz gerekiyorsa, tarihli alias size bunu sağlar. Kayan alias sağlamaz.

Gerçekte ne elde edersiniz

Yetenek açısından bu anlık görüntü, tam gpt-image-2 zarfıdır: güçlü çoklu özne kompozisyonu, görüntü içinde gerçekten iyi metin oluşturma, birleşik uç nokta üzerinden sıkı düzenleme davranışı ve ilgili görüntüler arasında iyileştirilmiş stil tutarlılığı. Kayan gpt-image-2 sayfasına uygulanan mimari notlar burada da geçerlidir.

Çıktı çözünürlüğü, standart en-boy oranı ön ayarları ile 2048×2048 yerel değerde sınırlanır. El ve parmak anatomisi, gpt-image-1 döneminden çok daha iyidir. Karakter başına yaklaşık yirmi pikselin altındaki çok küçük görüntü içi metin tutarsız kalmaya devam eder ve hâlâ model tarafından render edilmek yerine uygulama kodunda üst katmana yerleştirilmelidir.

Anlık görüntü, Nisan 2026 gpt-image-2 ağırlıklarının tüm güçlü yanlarını ve tüm sınırlamalarını miras alır. Uzun bir görüntü serisi boyunca belirli kimlikli insanlar hâlâ bir sınırdır, sıkı boyutsal doğruluk gerektiren endüstriyel diyagramlar kapsam dışı kalır ve AB veri ikametgâhı varsayılan olarak karşılanmaz.

Sabitlemenin değdiği durumlar

Denetim izinin tam tekrarlanabilirlik gerektirdiği müşterinin sesi yaratıcı çalışmaları yürüten düzenlenmiş sektörler. Aylarca süren üretim boyunca pek çok temas noktasında görsel tutarlılığın modelin aynı şekilde davranmasına bağlı olduğu marka yönetimli kampanyalar. Regresyon testlerinin belirli bir anlık görüntünün çıktı dağılımına göre kalibre edildiği ve altta yatan model kayarsa yüzlerce yanlış alarm üretecek QA hatları.

Keşif amaçlı çalışmalar, prototip yapıları ve açık bir yeniden doğrulama yapmadan devam eden model iyileştirmelerinden aktif olarak yararlanmak istediğiniz herhangi bir iş akışı için, kayan gpt-image-2 alias'ı doğru seçimdir. Sabitlemenin bakım açısından bir maliyeti vardır. OpenAI eski anlık görüntüyü kullanımdan kaldırdığında sonunda yeniden doğrulama yapıp daha yeni bir anlık görüntüye geçmek zorunda kalırsınız ve bu iş gerçek bir yüktür.

Başka neleri göz önünde bulundurmalı

Daha hafif veya daha yüksek hacimli bir görsel katmana ihtiyacınız varsa, OpenAI kataloğundaki alternatifler gpt-image-1.5 ve gpt-image-1-mini'dir; her ikisi de anlık görüntü kararlılığının önemli olduğu yerlerde tarihli alias kalıplarıyla mevcuttur. Orijinal gpt-image-1 modeli, kendine özgü davranışına göre kalibre edilmiş iş akışları için hâlâ kullanımdadır.

Sağlayıcılar arası açıdan, nano-banana-pro-preview Google tarafındaki premium katman rakibidir. Anlık görüntü sabitleme semantiği sağlayıcılar arasında farklılık gösterir. Google'ın görsel üretim modelleri şu anda tarihli alias'ları aynı biçimde sunmamaktadır; dolayısıyla sağlayıcılar arası tekrarlanabilirlik katı bir gereksinimse, sonunda bu iş yükü için OpenAI'ı çalıştırıp Google'ı bir deneme hattı olarak ele almak zorunda kalabilirsiniz.

AB veri ikametgâhı için ne tarihli ne de kayan OpenAI alias'ları gereksinimi kutudan çıktığı haliyle karşılar. Veri işleme sözleşmeleri olan bölgesel geçitler pratik geçici çözümdür. OpenAI'ın yakın vadede AB'de barındırılan görsel uç noktalar sunacağına dair bir sinyal yoktur; bu nedenle bu kısıtlamayı beklemek yerine etrafında planlama yapmanız gerekir.

Anlık görüntüyü sabitleyin. Kendi istem dağılımınıza karşı doğrulayın. Yayın temponuza anlam katacak bir takvimde yeniden doğrulayın. Premium görsel üretimini üretimde stabil tutan operasyonel kalıp budur.

Son teknik inceleme: 22.05.2026 — Tokonomix.ai

gpt-image-2-2026-04-21 — illustration 2gpt-image-2-2026-04-21 — illustration 3
Son otomatik test
21 Haz 2026 · 04:51 UTC · Test
P50 gecikme
—
P95 gecikme
—
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026