GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1: aynı promptla test ve fiyat

26 Ekim 2026'da aynı dört promptu GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare ve Nano Banana 2.1'e gönderdik. Menüyü Sunburst, ürün fotoğrafını Flare kazandı, iki test berabere bitti. 2K bir görsel, GPT high kalitede OpenAI fiyatlarıyla yaklaşık $0.50, Nano Banana 2.1 için Google fiyatlarıyla yaklaşık $0.056 tuttu.

GPT Image 2.5 Flare en iyi ürün fotoğrafını çıkardı, ama menüye kimsenin istemediği bir deniz feneri çizdi ve iki kavanozun sayımını da kaçırdı. Token fiyatları Sunburst ile aynı ve bizim çalıştırmalarımızda daha hızlı değildi.

Üçü de OmniaKey'de: GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare ve Nano Banana 2.1.

Nasıl test ettik

• Modeller: OmniaKey üzerinde gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image-2.5-flare ve gemini-nano-banana-2.1. OpenAI ayrıca tarihli anlık görüntüler yayımlıyor, gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 ve gpt-image-2.5-flare-2026-09-08; biz tarihsiz kimlikleri kullandık.
• Ayarlar: Sunburst ve Flare size 2048x2048 ve quality high, Nano Banana 2.1 image_size 2K, aspect_ratio 1:1 ve varsayılan düşünme ile. Bütün görseller 2048×2048.
• Tarih: 26 Ekim 2026. Menü Sunburst ve Nano Banana 2.1'de iki kez, Flare'de bir kez çalıştı, diğer her test model başına bir kez. Düzenlemenin kaynak görseli ve üç ek kalite çalıştırmasıyla toplam 18 çağrı oldu, hepsi ilk denemede başarılıydı.
• Düzenlemenin kaynak görseli eski bir model olan GPT Image 2 ile üretildi ve üç model de aynı dosyayı aldı.
• Süre, işin oluşturulmasından tamamlanmasına kadar ölçüldü; OmniaKey'in asenkron medya API'siyle 4 s'de bir durum sorulduğu için kuyruk beklemesi de içinde.
• Değerlendirme tam boyutta yapıldı: her kelime ve her fiyat, büyütülmüş kırpımlarda sayılan nesneler, her görselin promptun her satırına uyup uymadığı ve düzenlemede hangi öğelerin aynı kaldığı.
• OmniaKey üç modelin API erişimini satıyor, bu yüzden testler onun üzerinden geçti. Aşağıdaki bütün fiyatlar OpenAI ve Google liste fiyatları, bizim fiyatımız değil.
• Kaynaklar: OpenAI'ın GPT Image 2.5 Sunburst ve Flare model sayfaları, API fiyatları, görsel üretimi rehberi ve değişiklik günlüğü; Google tarafında Gemini API fiyatları, görsel üretimi ve değişiklik günlüğü, hepsi 25 Ekim 2026'da kontrol edildi.

Prompt başına ve model başına bir iki görsel küçük bir örneklem, yani her sonuç bakılacak bir örnek olarak okunmalı.

Dört test, aynı promptlar

Test 1: altı fiyatlı kafe menüsü (1:1)

Bu testte basılı bir menü kartındaki her kelime ve her fiyat okunuyor, fiyatların tek sütuna oturup oturmadığına bakılıyor.

Prompt:

A printed café menu card lying flat on a marble table, shot from directly above. The card is cream paper with dark green ink. At the top, a large heading reads "HARBOR CAFÉ". Below it, six items, each on its own line with the price aligned to the right: "Flat White — $4.50", "Oat Latte — $5.25", "Cardamom Bun — $3.75", "Avocado Toast — $9.00", "Shakshuka — $11.50", "Lemon Tart — $4.25". At the bottom, in small italic text: "Open daily 7am–3pm". Natural window light, soft shadows, a sprig of rosemary at one corner of the card.

Prompt ne istiyor: mermer bir masaya konmuş kafe menüsü kartının tepeden çekilmiş fotoğrafı. Kart krem renkli kağıttan ve üzerinde koyu yeşil baskı var, en üstte büyük başlık "HARBOR CAFÉ", altında altı ürün satır satır ve fiyat sağa hizalı. En altta küçük italik "Open daily 7am–3pm", pencere ışığı, yumuşak gölgeler ve kartın bir köşesinde bir dal biberiye.

• GPT Image 2.5 Sunburst (36.7 s ve 34.3 s): iki çalıştırmada da her kelime ve her fiyat doğru, "CAFÉ"deki aksan ve "7am–3pm"deki orta tire dahil. İkisinde de uzun tireler kalktı ve fiyatlar basılı menüdeki gibi sağa hizalı bir sütuna girdi. Biberiye kartın köşesinde, kısmen kartın dışında duruyor; ilk çalıştırma kenarlara bir fincan ve bir bardak su ekledi, ikincisi bir fincan.
• GPT Image 2.5 Flare (42.9 s): her kelime ve her fiyat doğru, uzun tireler yok, fiyatlar sağa hizalı, satırlar arasında ince çizgi ve kartın çevresinde çerçeve var. Başlığın üstüne küçük bir deniz feneri ve kuş çizimi, ayrıca bir fincan ve bir bardak su ekledi.
• Nano Banana 2.1 (36.5 s ve 32.8 s): iki çalıştırmada da her kelime ve her fiyat doğru, biberiye de istendiği gibi kartın köşesinde. Uzun tireleri harfi harfine korudu, bu yüzden fiyatlar hiç hizalanmıyor: ilk çalıştırmada farklı uzunlukta noktalı çizgiler var, ikincisinde sağa hizalama hiç yok.

Karar: GPT Image 2.5 Sunburst. Beş menünün hepsi her kelimeyi ve her fiyatı doğru yazdı, yani metinde beraberlik var. Sunburst "Flat White — $4.50" satırlarını iki kez, sağa hizalı fiyat sütunu olan gerçek bir menüye çevirdi ve kartın kendisine hiçbir şey eklemedi. Nano tireleri harfi harfine koruduğu için fiyatları hiç hizalanmıyor, Flare ise kimsenin istemediği bir deniz feneri çizdi.

Test 2: raftaki nesneleri sayma (1:1)

Bu test tek karede iki kesin sayıyı ve rafın istendiği gibi kalıp kalmadığını kontrol ediyor.

Prompt:

A studio photo of a wooden shelf against a light gray wall. On the shelf, from left to right: a clear glass jar holding exactly five red marbles, an empty clear glass jar, and a clear glass jar holding exactly three yellow lemons. A small white paper tag hangs from the middle jar with the number "2" written on it in black marker. A single blue feather lies on the shelf in front of the right jar. Soft, even lighting and no other objects.

Prompt ne istiyor: açık gri bir duvarın önünde ahşap rafın stüdyo fotoğrafı. Soldan sağa: tam beş kırmızı bilye içeren şeffaf cam kavanoz, boş bir şeffaf kavanoz ve tam üç sarı limon içeren şeffaf bir kavanoz. Orta kavanoza siyah kalemle "2" yazılmış beyaz bir kağıt etiket asılı, sağdaki kavanozun önünde tek bir mavi tüy duruyor. Yumuşak ve eşit ışık, başka hiçbir şey yok.

• GPT Image 2.5 Sunburst (32.9 s): soldaki kavanozda tam 5 kırmızı bilye, ortadaki kavanoz boş ve üzerinde "2" etiketi var. Sağdaki kavanozda önde 3 limon, arkada yarısı gizlenmiş dördüncü bir limon görünüyor, yani 4. Tüy önde, orta ve sağ kavanozun arasında duruyor.
• GPT Image 2.5 Flare (37.7 s): piramit biçiminde 6 bilye ve sağda 4 limon, 3 önde ve biri yarısı gizli. Orta kavanoz boş ve "2" etiketi var.
• Nano Banana 2.1 (37.5 s): soldaki kavanozda 7 bilye ve sağda tam 3 limon, cama yaslanmış biçimde. Orta kavanoz boş ve "2" etiketi var, kavanozlar daha uzun, Mason kavanoz biçiminde.

Karar: Sunburst ve Nano Banana 2.1 berabere. Hiçbir model iki kavanozu birden tutturamadı: Sunburst dördüncü limonu sakladı, Nano yedi bilye koydu, Flare ikisini de kaçırdı. Sayı önemliyse her görseli kontrol edin ve nesneleri yan yana istemeyi deneyin ("three lemons in a row, none behind").

Test 3: beyaz deri koşu ayakkabısının ürün fotoğrafı (1:1)

Bu test stüdyo isteğinin sonuna kadar tutulup tutulmadığını kontrol ediyor: parlak yansımalar, odak dışı neon, yazı ve logo yok.

Prompt:

Product photo of a white leather running shoe on wet black asphalt at night, low angle, close-up. Pink and teal neon signs are out of focus in the background, and their colors reflect in the puddles and on the shoe's glossy surfaces. Small water droplets on the toe box. Sharp focus on the shoe, shallow depth of field, realistic commercial photography, no logos and no text.

Prompt ne istiyor: ıslak siyah asfalt üzerinde beyaz deri koşu ayakkabısının gece çekilmiş, alçak açılı ve yakın plan ürün fotoğrafı. Pembe ve turkuaz neon tabelalar arka planda bulanık ve renkleri su birikintilerine, ayakkabının parlak kısımlarına yansıyor. Burunda küçük su damlaları, ayakkabıda net odak, sığ alan derinliği, gerçekçi ticari fotoğraf, logo ve yazı yok.

• GPT Image 2.5 Sunburst (41.5 s): ıslak asfalt, pembe ve turkuaz neon yansımalar, burunda damlalar, vernik gibi parlak bir yüzey ve hiç yazı yok. Ama ayakkabı birinin ayağında: kareye bir ayak bileği ve siyah koşu pantolonu giriyor, yani istenen ürün fotoğrafı değil, bir yaşam tarzı karesi.
• GPT Image 2.5 Flare (41.8 s): tek başına bir ayakkabı, gece ıslak asfaltta, alçak açıdan, arkada bulanık neon, su birikintilerinde ve parlak yüzeyde renk, burunda damlalar, yazı ve logo yok. İsteğin her satırına en yakın sonuç bu.
• Nano Banana 2.1 (47.3 s): tek başına bir ayakkabı, mat delikli deriden, üçü içinde gerçek deriye en çok benzeyeni, burunda damlalar var. "Yazı yok" satırı tutmadı: arkadaki bulanık pembe neon bir kelime biçimi aldı, zemin ıslak değil parlak görünüyor ve ayakkabı parlak değil.

Karar: GPT Image 2.5 Flare. Parlak yansımalarla ve yazısız, temiz bir ürün fotoğrafını bir tek o verdi. Sunburst ayakkabıyı birinin ayağına geçirdi, Nano ise deriye en çok benzeyen ayakkabıyı yapıp bir kelime biçiminde neon ekledi.

Test 4: bir odanın düzenlenmesi (1:1)

Bu test odayı koruyan bir düzenlemeyi kontrol ediyor: yalnızca koltuk değişiyor ve bir bitki geliyor.

Prompt:

Change the sofa to dark green velvet and put a tall potted fiddle-leaf fig plant on the left side of the sofa. Keep everything else exactly the same: the walls, the window, the coffee table, the books, the rug, the light and the camera angle.

Prompt ne istiyor: koltuğu koyu yeşil kadifeyle değiştir ve soluna saksıda büyük bir keman yapraklı incir koy. Geri kalan her şey tamamen aynı kalsın: duvarlar, pencere, orta sehpa, kitaplar, halı, ışık ve kamera açısı.

Kaynak görseli eski bir model olan GPT Image 2 ile, beyaz duvar önünde açık gri kumaş üç kişilik koltuk, iki kitap duran yuvarlak meşe orta sehpa, krem yün halı ve sağda tül perdeli büyük bir pencere anlatan, öğleden sonra ışığında bir promptla ürettik. Üç model de aynı dosyayı aldı.

• GPT Image 2.5 Sunburst (43.1 s): koyu yeşil kadife koltuk ve solda sepet içinde büyük bir keman yapraklı incir. Duvarlar, iki çerçeve, pencere, perdeler, yastıklar, battaniye, meşe sehpa, iki kitap, sırt yazıları, halı, ışık ve açı kaynakla aynı. En soldaki raf kayboldu, yerine bitki geldi.
• GPT Image 2.5 Flare (37.5 s): Sunburst ile aynı sonuç, incir solda, istenen her öğe ve sırt yazıları korunmuş, raf gitmiş.
• Nano Banana 2.1 (33.2 s): koyu yeşil kadife koltuk ve solda beyaz saksıda bir incir, raf yerinde duruyor. Ama koltuğu kısalttı, sol ucunu sağa kaydırıp bitkiyi battaniye ve yastıklarla birlikte sığdırdı, sırt yazılarını da okunmayan başka harflere çevirdi. Sehpa, halı, pencere ve ışık yerinde kaldı.

Karar: Sunburst ve Flare berabere. İkisi de sırt yazılarına kadar istenen her öğeyi korudu ve rafı kaldırarak bitkiye yer açtı. Nano rafı korudu ama koltuğu kısalttı ve sırt yazılarını değiştirdi, oysa prompt kitapların aynı kalmasını istiyordu.

Teste göre sonuç

Bütün menüler her kelimeyi ve her fiyatı doğru yazdı, bu yüzden bu testi sayfa düzeni belirledi: GPT uzun tireleri ayırıcı saydı ve fiyatları hizaladı, Nano tireleri korudu. Ayrıca her model bir isteğin bir satırını düşürdü: Sunburst ürün fotoğrafı yerine yaşam tarzı karesi verdi, Flare menüye resim ekledi, Nano ise "yazı yok" denen fotoğrafa kelime biçiminde neon koydu.

Fiyat ve hız

OpenAI, GPT Image 2.5'i token üzerinden faturalıyor ve görsel başına fiyat yayımlamıyor, yani aşağıdaki sayılar görsellerimizin harcadığı tokenların OpenAI fiyatlarıyla çarpımı.

OpenAI görsel çıktısında milyon token başına $30 alıyor, yani high kalitede bir görsel 16,640 × milyon başına $30 = $0.4992 tutuyor; buna girişteki 79–160 metin tokenı milyon başına $5'ten ekleniyor, en fazla $0.0008.

Telefon boyutunda üçü benzer görünüyor, tam boyutta low menü biraz daha yumuşak. Bu tek bir prompt, yani ipucu olarak okuyun.

Sunburst ve Flare aynı kalitede aynı tokenı faturaladı: high'ta 16,640, medium'da 4,224. High kalitedeki düzenleme, milyon başına $8'den 1,659 giriş görseli tokenı ve 56 metin tokenı ekledi, yaklaşık $0.51.

Google'ın 25 Ekim 2026'da kontrol edilen liste fiyatları: görsel çıktısı için milyon token başına $30, metin ve düşünme çıktısı için milyon token başına $7.50, giriş için milyon token başına $1.50.

Nano ile yaptığımız düzenleme 258 düşünme tokenı ve 1,120 tokenlık bir giriş görseli kullandı, yaklaşık $0.054. High kalitede GPT Image 2.5, 2K görsel başına yaklaşık 9 kat daha pahalı, medium'da yaklaşık 2.3 kat, low'da ise daha ucuz: $0.033'e karşı $0.056.

Nano, Google'ın açıkladığı görsel fiyatından daha pahalıya geliyor çünkü medium kalitede düşünme varsayılan olarak açık ve metin çıktısı gibi milyon token başına $7.50'den faturalanıyor. Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1 testimiz aynı etkiyi ölçtü.

İki şirket de Batch işlerinde standart fiyatın yarısını alıyor.

Low ve medium kalite GPT'yi hızlandırmadı: low ve medium menüler Sunburst üzerinde 37.3 s, medium kalitede Flare üzerinde 37.8 s sürdü. OmniaKey'in güncel fiyatları için Sunburst, Flare ve Nano Banana 2.1 sayfalarına bakın.

Sunburst mu, Flare mi?

Metin, sayfa düzeni ve sayma için Sunburst, ürün fotoğrafları için Flare; token bazında ikisi de aynı fiyatta. OpenAI'ın kendi önerisi şöyle: "Choose Sunburst for workflows where editing precision matters most, and Flare for fast, high-quality everyday image generation." Model sayfaları Sunburst'ü "Highest" etiketi ve "Medium" hızla, Flare'yi "Higher" etiketi ve "Very fast" hızla listeliyor, token fiyatları aynı.

Bizim çalıştırmalarımızda ikisi aynı tokenı faturaladı ve neredeyse aynı düzenlemeleri verdi, en iyi ürün fotoğrafını da Flare çıkardı. Ama Flare menüye resim ekledi, iki kavanozu da kaçırdı ve en yavaş ortancayı, 41.8 s, gösterdi. OpenAI belgelerinde test etmediğimiz iki kalite düzeyi daha var, xhigh ve max; önceki nesle göre nelerin değiştiği ise GPT Image 2.5 vs GPT Image 2 yazısında.

Artılar ve eksiler

GPT Image 2.5 Sunburst

• Artılar: menünün iki çalıştırmasında da her kelime doğru ve fiyatlar hizalı, bilye sayısı doğru, düzenleme istenen her öğeyi korudu ve en hızlı ortanca, 35.5 s.
• Eksiler: ayakkabıyı birinin ayağına geçirdi, dördüncü limonu sakladı, menü sahnesine bir fincan ve bir bardak su ekledi ve high kalitede 2K görsel başına yaklaşık $0.50 tutuyor.

GPT Image 2.5 Flare

• Artılar: en iyi ürün fotoğrafı ve Sunburst kadar iyi bir düzenleme.
• Eksiler: menüye istenmeyen bir deniz feneri çizdi, iki kavanozu da kaçırdı ve OpenAI'ın "Very fast" etiketine rağmen en yavaş ortancayı, 41.8 s, gösterdi.

Nano Banana 2.1

• Artılar: her kelime doğru, tam üç limon, biberiye istendiği yerde, raf korunmuş ve 2K görsel başına yaklaşık $0.056. Google belgeleri ona 4K ve 14'e kadar referans görseli veriyor; Nano Banana 2.1 vs Pro bunu Pro karşısında ölçüyor.
• Eksiler: uzun tireleri koruduğu için fiyatlar hiç hizalanmıyor, beş yerine yedi bilye, "yazı yok" denen fotoğrafta kelime biçiminde neon, düzenlemede kısaltılmış koltuk ve değişmiş sırt yazıları, ve her görselde düşünme tokenı.

Hangi iş için hangi model

Aynı testi tek API'den çalıştırın

Bu istek, 1. testteki menü promptunu bizim yaptığımız gibi 2048×2048 ve high kalitede Sunburst'e gönderiyor:

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: harbor-cafe-menu-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A printed café menu card lying flat on a marble table, shot from directly above. The card is cream paper with dark green ink. At the top, a large heading reads \"HARBOR CAFÉ\". Below it, six items, each on its own line with the price aligned to the right: \"Flat White — $4.50\", \"Oat Latte — $5.25\", \"Cardamom Bun — $3.75\", \"Avocado Toast — $9.00\", \"Shakshuka — $11.50\", \"Lemon Tart — $4.25\". At the bottom, in small italic text: \"Open daily 7am–3pm\". Natural window light, soft shadows, a sprig of rosemary at one corner of the card."},
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"}
  }'

1. Yanıt, iş kimliğiyle birlikte 202 olur.
2. status değeri succeeded olana kadar birkaç saniyede bir https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id} adresini yoklayın.
3. Görseli assets[0].url adresinden indirin.

Flare için model alanını gpt-image-2.5-flare yapın. OmniaKey'de quality alanı low, medium, high veya auto kabul ediyor ve medium, çıktı tokenlarımızı 16,640'tan 4,224'e düşürdü.

Nano Banana 2.1 için model alanını gemini-nano-banana-2.1, parameters alanını {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"} yapın, çünkü OmniaKey bu modelde size alanını reddediyor. Düzenleme için operation alanını edit yapın ve kaynağı input.image içinde {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"} olarak gönderin, isteğin tamamını 1 MiB altında tutun. GPT Image modelleri PNG döndürüyor, Gemini modelleri çoğunlukla JPEG.

GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare ve Nano Banana 2.1 sayfalarından başlayın, her parametre için görsel API belgelerine bakın.

Sık sorulan sorular

GPT Image 2.5, Nano Banana 2.1'den daha mı iyi?

Teste göre: menüyü Sunburst kazandı, ürün fotoğrafını Flare, sayma ve oda düzenlemesi berabere bitti. Fiyat ters yönde: high kalitede 2K görsel başına yaklaşık $0.50'ye karşı yaklaşık $0.056. Sayfa düzeni ve korunması gereken düzenlemeler için GPT modellerini, fatura daha çok önemliyse Nano'yu seçin.

GPT Image 2.5 Sunburst ile Flare arasındaki fark ne?

OpenAI, Sunburst'ü düzenleme hassasiyetine, Flare'yi hızlı günlük üretime konumlandırıyor; Sunburst "Highest" etiketi ve "Medium" hızla, Flare ise "Higher" ve "Very fast" ile listeleniyor. İkisi de aynı token fiyatlarını kullanıyor ve bizim çalıştırmalarımızda aynı tokenı faturaladı. En iyi ürün fotoğrafını Flare, en temiz menü düzenini Sunburst verdi.

Bir GPT Image 2.5 görseli kaç token harcıyor?

2048×2048'de bizim görsellerimiz low'da 1,088, medium'da 4,224, high'ta 16,640 çıktı tokenı faturaladı, düzenleme de 1,659 giriş görseli tokenı ekledi. OpenAI'ın hesaplayıcısı 2.5'in token kullanımını tahmin etmiyor, bu yüzden ilk partiyi ölçüp milyon çıktı tokenı başına $30 ile çarpın.

Nano Banana 2.1 neden açıklanan görsel fiyatından daha pahalı?

Çünkü medium kalitede düşünme varsayılan olarak açık ve metin çıktısı gibi milyon token başına $7.50'den faturalanıyor. Dört üretimimiz ortanca 730 düşünme tokenı kullandı, görselin $0.0504'üne yaklaşık $0.0055 ekledi.

gpt-image-2 kullanımdan kaldırılacak mı?

Hayır. OpenAI'ın kullanımdan kaldırma sayfasında gpt-image-2 için satır yok ve görsel rehberi onu hâlâ anlatıyor. Daha eski gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5 ve chatgpt-image-latest 1 Aralık 2026'da API'den çıkıyor, yerine Sunburst veya Flare öneriliyor; gpt-image-1 ise 23 Ekim 2026'da kapatıldı.

Güncelleme günlüğü

• 26 Ekim 2026: ilk sürüm, aynı promptlu dört test aynı gün yapıldı.