OpenAI Images 2.6: Artık Daha Hızlı ve GIF Desteğiyle

Geçen haftaya kadar ChatGPT’den hareketli bir görsel almak için bir sprite sheet istemeniz, onu indirmeniz ve kareleri başka bir araçta kendiniz birleştirmeniz gerekiyordu. Bunu itiraf etmek istediğimden daha sık yaptım. 

4 Kasım’da OpenAI, Images 2.6’yı yayımladı ve artık "dans eden bir kedinin gif’ini yap" yazdığınızda döngüsel bir GIF alıyorsunuz.

GIF’ler manşet, ama sürüm bununla sınırlı değil. OpenAI, görsellerin artık %50 daha hızlı üretildiğini, düzenlemelerin karakterleri ve ürünleri daha iyi koruduğunu ve API’nin farklı görevler için iki modele ayrıldığını söylüyor. 

Bu yazıda Images 2.6’nın ne olduğunu, nelerin değiştiğini ve hem ChatGPT’de hem de API ile nasıl GIF yapılacağını anlatacağım. 

OpenAI Images 2.6’da Neler Yeni?

OpenAI Images 2.6, OpenAI’nin 4 Kasım 2026 ChatGPT, Codex ve API için görsel güncellemesidir. Başlıca değişiklikler şunlar:

• Animasyonlu GIF’ler: Bir komutu, fotoğrafı veya eskizi kısa, döngüsel bir GIF’e dönüştürün; ardından hızını değiştirin veya tek tek kareleri düzenleyin.

• Daha hızlı üretim: OpenAI, görsellerin Images 2.5’e göre %50 daha hızlı üretildiğini iddia ediyor.

• Daha tutarlı düzenlemeler: Birkaç düzenleme turu boyunca karakterler, ürünler ve marka ayrıntıları daha az sapma gösterir.

• İki API modeli: Hız için gpt-image-2.6-flare, ayrıntı için gpt-image-2.6-sunburst kullanın.

• Daha küçük eklemeler: Görselleri SVG olarak dışa aktarın, API’de işaretlemeyle yönlendirilen düzenlemeler yapın, kaydedilmiş görsellere referans verin ve complexity parametresini kullanın.

Ücretsiz plan dahil tüm ChatGPT planlarında kullanılabiliyor, ancak GIF oluşturma özelliği hesaplara kademeli olarak dağıtılıyor.

OpenAI Images 2.6 Nedir?

OpenAI Images 2.6, OpenAI’nin 4 Kasım 2026’da yayımladığı görsel üretme ve düzenleme sürümüdür. ChatGPT ve Codex içinde görsel aracı olarak ve OpenAI API’de iki ayrı model olarak sunuluyor.

ChatGPT’de, Flare ve Sunburst modelleri arasında seçim yapamaz veya model değiştiremezsiniz; bir istek yazarsınız ve o da bir GIF üretir. Ancak API ile iki modeli ada göre seçebilir ve kalite ile karmaşıklık gibi ayarları kendiniz kontrol edebilirsiniz.

Her iki API modeli de token başına aynı ücrete sahip ve bu ücretler Images 2.5 modelleriyle eşleşiyor. Dolayısıyla Flare ile Sunburst arasındaki seçim fiyattan değil hız ile ayrıntı arasındaki dengeden kaynaklanır. Görsel başına maliyet yine de değişir, çünkü daha yüksek kalite ayarları daha fazla çıktı token’ı kullanır.

Diyelim ki bir kahve markası, maskotu olan çizgi film kahve fincanının el salladığı kısa, döngülü bir GIF istiyor.

• ChatGPT’de (bir pazarlamacı): Şöyle yazar: “Kahve fincanı maskotumuzun el salladığı döngüsel bir GIF yap.” ChatGPT modeli seçer ve GIF’i oluşturur. Eğer çok yavaşsa sohbete “daha hızlı yap” yazar. Herhangi bir ayarı düzenlemez ve ChatGPT planı dışında ödeme yapmaz.

• API ile (bir geliştirici): Markanın uygulamasına “Bir GIF Yap” düğmesi ekliyor, bu yüzden kodu kendisi yazıyor. Daha hızlı model olduğu için gpt-image-2.6-flare’ı seçiyor, output_format: "gif" ayarlıyor ve kare sayısı ile kaliteyi seçiyor. Her GIF token üzerinden ücretlendirilir; dolayısıyla daha yüksek kalite, görsel başına daha pahalıdır.

OpenAI Images 2.6’da Neler Yeni?

Images 2.6, animasyonlu GIF’ler, daha hızlı üretim, çok turlu düzenlemelerde daha fazla tutarlılık ve profesyonel görseller için daha iyi yerleşimler ekliyor. 

OpenAI Images 2.6 gerçekten daha hızlı mı?

OpenAI, Images 2.6’nın Images 2.5’e göre görselleri %50 daha hızlı ürettiğini ve gpt-image-2.6-flare’ın düşük kalitede altı saniye gibi kısa bir sürede görsel döndürebileceğini söylüyor. İddialı bir ifade ve duyuruda bunun nasıl ölçüldüğü açıklanmıyor. Ben de kendim test ettim.

Flare ve Sunburst’a aynı komutu verdim: “Ahşap masanın üzerinde seramik bir kahve kupası, sabah ışığı, ürün fotoğrafı,” 1024x1024 boyutunda ve karmaşıklık düşükte. Flare’ı hem düşük hem orta kalitede çalıştırdım, çünkü OpenAI’nin altı saniyelik iddiasının arkasındaki ayar düşük kalite; Sunburst’u orta kalitede çalıştırdım. 

Her kurulum beş kez çalıştı ve bir yavaş yanıt ortalamayı bozabileceği için ortancayı aldım. Sonra tüm testi tekrarladım; çünkü ağ hızı çalıştırmadan çalıştırmaya değişiyor ve sonucu şanslı (ya da şanssız) bir öğleden sonranın belirlemesini istemedim.

Kendi sayılarınızı benimkilerle karşılaştırmak isterseniz, işte Google Colab’da çalıştırdığım betik:

import statistics
import time

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()
prompt = "A ceramic coffee mug on a wooden desk, morning light, product photo."

# Each setup: (model, quality)
setups = [
    ("gpt-image-2.6-flare", "low"),
    ("gpt-image-2.6-flare", "medium"),
    ("gpt-image-2.6-sunburst", "medium"),
]

for model, quality in setups:
    times = []
    for _ in range(5):
        start = time.perf_counter()
        client.images.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
            quality=quality,
            extra_body={"complexity": "low"},  # skip extra planning for a simple scene
        )
        times.append(time.perf_counter() - start)
    # The median ignores one unusually slow or fast request
    print(model, quality, round(statistics.median(times), 1), "s")
Altyapı:

İşte elde ettiklerim:

Flare hiçbir zaman OpenAI’nin altı saniyesinin altına inmedi; en iyi ortancam 6,9’du. Bu tam bir söz bozulması sayılmaz; çünkü “en az” ifadesi tipik olanı değil, en iyi durumu anlatır. İkinci turda düşük ve orta kalite de yer değiştirdi; Flare orta kalitede düşükten daha hızlı bitti. 

Bu boyutta, kalite ayarı Flare’ın hızını zar zor değiştiriyor ve ağ gürültüsü farktan daha büyük.

Sunburst yavaş olan ve bu iki turda da değişmedi: 14,5 ve 15,8 saniye; Flare’ın yaklaşık iki katı.

Önceki karmaşıklık ayarını hatırlıyor musunuz? 

Bu ayar, modelin render’dan önce ne kadar plan yapacağını kontrol eder ve varsayılanı yüksektir. OpenAI’nin altı saniyelik rakamı büyük olasılıkla düşükte ayarlı olduğunu varsayıyor; bu yüzden ben de öyle test ettim. Ayarlamazsanız, buna ihtiyacı olmayan bir kupa fotoğrafı için planlama süresine para ödersiniz.

Daha hızlı olması daha ucuz olduğu anlamına gelmiyor. Düşük kaliteli 1024x1024 bir görsel, 2.5’te 196’ya karşı 2.6’da 823 çıktı token’ı kullanıyor. Token başına fiyat değişmediği için, 1M çıktı token’ı $30’da, bu kabaca görsel başına $0,025 yerine $0,006 yapıyor. Görsel başına küçük, 10.000 görselde küçük değil.

Görsel düzenleme ne kadar daha tutarlı?

OpenAI’ye göre, Images 2.6 bir bölümünü düzenlediğinizde görselin daha fazlasını değişmeden bırakıyor; özellikle de birkaç tur düzenlemede. Bunun için önerilen model Sunburst; çünkü orta veya yüksek kalitede, ayrıntıları bir düzenlemeden diğerine daha sabit tutuyor.

“Tutarlılık” pratikte şunları kapsıyor:

Bunu test etmek için, orta kalitede gpt-image-2.6-sunburst ile bir parfüm şişesi ürettim; ardından yalnızca arka planı üç kez değiştirdim: bir plaj, bir gece gökyüzü ve bir mutfak rafı. 

Her düzenleme, orijinalden değil bir önceki sonuçtan başladı; bu yüzden herhangi bir sapma birikecekti. Her düzenleme komutu aynı şekilde bitti: “Şişeyi, etiketi, kapağı ve şişe üzerindeki ışığı aynen koru.”

İşte orijinal ile üçüncü düzenleme yan yana:

Orijinal: mermer tezgâh üzerinde altın kapaklı yeşil bir şişe. Görsel: Yazar.

Üç turun ardından şişe neredeyse hiç dokunulmamış gibi kaldı. Etiket hâlâ aynı serifle ve altın çerçeveyle “MOSS No. 3” okuyor; kapak, kare form ve hatta camın içindeki ince tüp bile orijinaliyle eşleşiyor.

Değişen şey çevresindeki her şey oldu:

• Arka plan taşındı: 2. turda bir gece gökyüzü istedim ama 1. turun plajını gecede aldım; palmiye dâhil. Her düzenleme son görselin üzerine inşa edildiği için Sunburst plajı korunacak bir unsur olarak gördü ve yalnızca 3. turdaki mutfak bunu sonunda sildi. Mermer tezgâh da üç düzenlemenin hepsinde kaldı; bunu talep etmemiştim. Makul; sonuçta şişenin durduğu yüzey.
• Aydınlatma tam istediğim gibi kaldı ve bu sorun oldu: Sunburst komutumu kelimesi kelimesine aldı; böylece şişe her sahnede aynı sert gölgeyle, dolunay altında güneşli bir öğleden sonraymış gibi aydınlatıldı ve yapıştırılmış gibi duruyor.

Yine de ürün çekimleri için insanların istediği tutarlılık bu. Sahnede ışığın değişmesi gerekiyorsa aydınlatmanın korunmasını söylemeyin.

Afiş gibi profesyonel görseller daha mı iyi?

Afişler ve ürün görselleri gibi yerleşim çalışmalarında OpenAI, Sunburst’u değil Flare’ı öneriyor. Flare’ın metin, görsel ve boşlukları daha bilinçli yerleştirmesi; Sunburst’un ise ince ayrıntı ve tutarlılığa odaklanması bekleniyor. 

Bu beni biraz şaşırttı. Daha hızlı modelin daha özensiz olmasını beklersiniz; bu yüzden görmek için ikisine de bir afiş yaptırdım.

Her iki modele de orta kalitede ve dikey 1024x1536 boyutunda aynı komutu verdim: “Cumartesi köylü pazarına bir afiş. Başlık: ‘Riverside Market’. Alt başlık: ‘Her Cumartesi, 08.00’den 13.00’e’. Altta illüstratif sebzeler, temiz sans serif yazı.”

Sonuçlar aşağıda: Solda Flare, sağda Sunburst:

Flare ve Sunburst afiş karşılaştırması. Görsel: Yazar.

Her iki model de tüm kelimeleri doğru çıkardı; bunu ikisinden de beklemiyordum. Ayrıca “Riverside”ı kelimesi kelimesine yorumlayıp sebzelerin arkasına bir köprüyle nehir resmi koydular; bunu hiç istememiştim.

Fark, her birinin ne kadar ekleme yaptığıydı: 

• Flare, kocaman bir başlık, yeşil bir şerit içinde alt başlık ve ardından sebzelerle basit tuttu. Sokağın karşısından okunur. 

Sunburst ise pazar tezgâhları, ayçiçekleri, bir ağaç ve sarı bir kurdele bantla tüm bir sahne kurdu; daha bitmiş bir illüstrasyon gibi görünüyor.

Sunburst üç kat uzun sürdü. Afiş gibi, insanların başlığı okuyup yürümeye devam etmesi gereken bir işte ben Flare’ın versiyonunu seçerdim.

Animasyonlu GIF oluşturmayla neler yapabilirsiniz?

Images 2.6 bir metin komutunu, yüklenen bir fotoğrafı veya kaba bir eskizi kısa, döngüsel bir GIF’e dönüştürüyor. ChatGPT’de ardından oynatma hızını değiştirebilir ve sohbetten çıkmadan tek tek kareleri düzenleyebilirsiniz. Bu sürümden önce ChatGPT tek adımda GIF yapamıyordu.

İşe yaradığı alanlar:

• Animasyonlu karakterler: El sallayan, göz kırpan veya zıplayan bir maskot ya da karalama.
• Tepki GIF’leri ve sosyal içerik: Gönderiler ve yanıtlara yönelik kısa döngüler.
• Ürün animasyonları: Durağan bir ürün çekimi, akış içinde dikkat çeken bir döngüye dönüşür.
• Storyboard’lar: Video prodüksiyonuna para vermeden önce bir karakterin nasıl hareket ettiğini test etmek. OpenAI açıkça belirtti ki bu bir video üreticisi değil; GIF, tekrarlanan birkaç kareden oluşur, bir klip değildir.

Bitmiş bir tasarıma da ihtiyacınız yok. Kaba bir karakter çizin, yükleyin ve el sallamasını isteyin. Bir sonraki bölümde tüm bu iş akışını adım adım göstereceğim.

Başka neler değişti?

Birkaç küçük güncelleme, API ve ChatGPT arasında bölünmüş durumda:

• SVG dışa aktarım (yalnızca API): Web siteleri, uygulamalar veya baskı için vektör dosyaları almak üzere output_format: "svg" ayarlayın.
• Karmaşıklık parametresi (API): Hız testinde belirttiğim gibi "low", "medium" veya "high" değerlerini alır. Basit düzenlemeler (arka plan değiştirme gibi) için düşük kullanın; çok kısıtlı kalabalık sahneler için yüksek saklayın. Kaliteyi artırmak kalabalık bir sahneyi düzeltmez; karmaşıklığı artırmak düzeltebilir.
• Kaydedilmiş referans görseller (ChatGPT): Kendinizin, evcil hayvanınızın veya bir maskotun fotoğrafını bir kez yükleyin; ChatGPT bunu saklar. Daha sonra bir sohbette fotoğrafı tekrar yüklemeden “kedimi bir uzay kıyafetinde” isteyin; her seferinde aynı kedi çıkar.

• İşaretlemeyle yönlendirilen düzenlemeler (ChatGPT ve API): Değişmesini istediğiniz kısmı daire içine alın ve neyin değişeceğini söyleyin; örneğin bir vazoyu daire içine alıp “mavi yap” yazmak gibi. ChatGPT’de zaten vardı; Images 2.6 bunu API’ye getiriyor.

OpenAI Images 2.6 ile GIF Nasıl Oluşturulur

Bir GIF yapmak için ChatGPT’de bir GIF isteyin veya Images API’yi output_format: "gif" ile çağırın. Tek seferlik işler için ChatGPT daha hızlıdır; ancak API, kare sayısı ve zamanlamayı kontrol etmenizi sağlar ki bir elin parmağını geçecek sayıda GIF yapıyorsanız bu oldukça önemlidir.

ChatGPT’de GIF nasıl yapılır

Yeni bir sohbet açın ve GIF’i tarif edin: konu, hareket ve döngü olacağı. Benim istediğim şuydu: “Küçük turuncu bir robotun el salladığı, sonra başlangıç pozuna döndüğü bir GIF yap. Arka plan sade, kamera sabit kalsın.”

Images 2.6’lı ChatGPT turuncu bir robot üretiyor. GIF: Yazar.

Elinizde olan bir şeyden de başlayabilirsiniz. Bir fotoğraf veya kaba bir eskiz yükleyin; sonra neyin hareket edeceğini ve neyin sabit kalması gerektiğini söyleyin.

Bunu bir çocuğun kuş çizimiyle denedim:

Kaba bir kuş çizimi. Görsel: Yazar.

Komutum: “Bu çocuk çizimini döngüsel bir GIF’e dönüştür. Elle çizilmiş stili koru. Kuş bir kez zıplasın ve kanadını çırpsın, sonra başlangıç pozuna dönsün. Arka plan tamamen beyaz ve kamera sabit kalsın.”

Kaba bir çizimden ChatGPT’nin yaptığı GIF. GIF: Yazar.

ChatGPT, kare başına 180 ms hızda 9 karelik, yaklaşık 1,6 saniyelik bir döngü ve 183 KB boyutunda bir dosya döndürdü. Düzeltmesini beklediğim elde çizilmiş stili korudu. Kuş çömeliyor, bacaklarını toplayarak zıplıyor ve iniyor.

En sevdiğim ayrıntı, istemediğim bir şey. Tek çizgi kanat, çırpma için gerçek bir kanada dönüşüyor; kuş indiğinde tekrar bir eğriye katlanıyor. ChatGPT, bir çocuğun yapacağı gibi küçük hareket çizgileri bile eklemiş.

Son üç kare neredeyse özdeş, bu yüzden kuş bir sonraki sıçrayıştan önce duraklıyor. Bu duraklama döngü noktasını iyi gizliyor; ancak dikkatli bakarsanız yeniden başlarken kuş biraz kayıyor.

GIF hazır olduğunda, yavaşlatabilir, hızlandırabilir veya tek tek kareleri düzeltebilirsiniz. Bunun için denetimlere de ihtiyacınız yok. “Son kareden ilk kareye geçişi daha yumuşak yap” gibi yalın istekler işe yarar.

OpenAI API ile GIF nasıl yapılır

Görsel üretim uç noktasına output_format değerini "gif" olarak ayarlayarak istek gönderin. GIF’lere özgü iki ayar vardır:

Varsayılarla 9 kare ve kare başına 200 ms alırsınız; yani 1,8 saniyelik bir döngü.

Aşağıdaki kodu Google Colab’de openai paketinin 3.46 sürümüyle çalıştırdım ve yazıldığı gibi çalıştı. API, 512x512 boyuta kadar her ayarı tam karşılıklandırdı.

import base64

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",  # Flare: faster; switch to sunburst for detail
    prompt=(
        "A small orange robot waves, blinks, and returns to its starting pose. "
        "Plain white background, fixed camera, seamless loop."
    ),
    output_format="gif",
    frame_count=9,  # 9 frames x 200 ms = a 1.8-second loop
    frame_duration_ms=200,
    size="512x512",  # smaller frames keep the file size down
    quality="low",
    complexity="low",  # a simple motion doesn't need extra planning
)

# The GIF comes back as base64; decode it and save it to disk
gif_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("robot.gif", "wb") as f:
    f.write(gif_bytes)
Altyapı:

image-2.6-flare API, döngü halinde el sallayan turuncu bir robot üretiyor. GIF: Yazar.

Bunu ChatGPT’deki robotla karşılaştırın. Her ikisi de el sallayan turuncu bir robot gösteriyor; ancak bu daha pürüzlü görünüyor; çünkü kod, zaman ve para tasarrufu için quality="low" ayarlıyor. Yüzey çizik görünüyor; anten gibi küçük parçalar kareler arasında kayıyor ve bir karede el sallama başparmak kaldırmaya dönüşüyor. Düşük kalite, sohbette hızlı bir tepki GIF’i için uygundur. Markanızı taşıyan işler için "medium" veya "high" kullanın.

Dosya 429 KB olarak çıktı; birçok web sitesinin GIF’ler için koyduğu 500 KB sınırına yakın.

Üzerine inşa etmeden önce iki sınırlamayı bilin:

• Akış yok: Parçalı görseller ve output_compression GIF çıktısıyla da çalışmıyor.

• Piksel bütçesi: Kare sayısı, kare boyutu ve n toplamın içine sığmak zorunda. Bir istek başarısız olursa bunlardan birini azaltın.

Yumuşak bir döngü nasıl elde edilir?

Komutunuzda, başladığı yerde biten bir hareket isteyin ve nelerin sabit kalacağını söyleyin. Son kare ilk kareyle eşleşmiyorsa, GIF her yeniden başladığında bir sıçrama görürsünüz. frame_duration_ms ile yavaşlatmak o sıçramayı gizlemez. Bunun yerine, robot ve kuşta yaptığım gibi, eylemin başlangıç pozuna dönmesini isteyin.

Pratikte:

• El sallama veya göz kırpma gibi küçük, geri çevrilebilir bir eylem seçin.
• Kamera, arka plan ve ölçeği sabit tutun.
• Kareye metin koymayın.
• Birkaç tam döngüyü izleyin ve yalnızca ilk ve son kareleri değil, orta kareleri de kontrol edin. Benim API robotum orta karelerden birinde başparmak kaldırmayı araya sıkıştırdı.

Bir web sitesine koymadan önce dosya boyutunu kontrol edin. 512x512 ve 9 karelik robotum 429 KB geldi; dolayısıyla 1024x1024 ve 16 kare, 500 KB sınırına yaklaşmayacaktır.

Son Düşünceler

Sosyal gönderiler, maskotlar veya storyboard’lar için GIF yapıyorsanız Images 2.6 büyük bir değişim; çünkü görsellerinizi canlandırmak için artık ayrı bir araca ihtiyacınız yok.

Bununla birlikte, GIF’ler size göre değilse ve durağan görsel aracı arıyorsanız, en iyi ücretsiz yapay zekâ görsel üreticileri rehberimiz iyi seçenekleri karşılaştırıyor. Google’ın aynı düzenleme sorunlarını nasıl ele aldığını görmek için Nano Banana 2 rehberimizi okuyun.