ChatGPT Images 2.5 yayınlandı: Sketch, odaklı düzenleme ve iki yeni API modeli

OpenAI, 8 Eylül 2026'da ChatGPT içindeki görsel üretim altyapısını ChatGPT Images 2.5 ile güncelledi. Yeni sürüm masaüstü, mobil ve web üzerinde ChatGPT, ChatGPT Work ve Codex kullanıcılarına tüm abonelik kademelerinde açıldı. Geliştiriciler tarafında ise model iki ayrı varyantla API'ye geldi: hız odaklı gpt-image-2.5-flare ve ayrıntı odaklı gpt-image-2.5-sunburst. OpenAI'ın vurguladığı başlıklar daha keskin ayrıntı, daha doğal ışık, çok adımlı düzenlemelerde daha güvenilir sonuç ve önceki sürüme göre yüzde 50'ye varan daha düşük üretim gecikmesi.

ChatGPT Images 2.5 neler getiriyor?

DataCamp'in sürüm incelemesine göre asıl kazanım sıfırdan görsel üretmekten çok düzenleme tarafında. Model, bir görsel üzerinde art arda yapılan değişikliklerde konuyu ve sahneyi koruma konusunda önceki sürümden daha tutarlı davranıyor. ChatGPT arayüzüne eklenen yeni araçlar şöyle:

• Sketch: Sohbet içinde @Sketch yazılarak açılan çizim alanı. Kullanıcı kaba bir çizimle kompozisyonu, nesnelerin yerini ve oranlarını tarif ediyor; model bu mekânsal yönlendirmeyi görsele çeviriyor.

Flare ve Sunburst arasındaki fark ne?

API'de iki model aynı fiyat tarifesini kullanıyor ama farklı işlere hedefleniyor. Flare hız ve hacim için; sosyal medya içeriği ve hızlı prototipleme gibi çok sayıda deneme gerektiren işlere uygun. Sunburst ise daha uzun üretim süresi karşılığında daha fazla ayrıntı ve hassasiyet sunuyor; sunum kalitesinde nihai görseller için konumlandırılmış.

OpenAI geliştirici belgelerine göre Flare'in varsayılan anlık görüntüsü gpt-image-2.5-flare-2026-09-08. Model yalnızca görsel üretim (v1/images/generations) ve görsel düzenleme (v1/images/edits) uç noktalarında çalışıyor; kalite seviyesi low ile max arasında seçilebiliyor ve maskeli düzenleme (inpainting) destekleniyor.

DataCamp, bu tarifenin GPT Image 2 ile aynı olduğunu not ediyor. Yani kalite ve hız artışı ek maliyetle gelmiyor; maliyeti belirleyen yine seçilen kalite seviyesi ve çözünürlük.

Mimari görselleştirmede nerede işe yarar?

Mimarlık ve iç mimarlık ofislerinde üretken görsel modeller en çok üç noktada kullanılıyor: konsept aşamasında hızlı atmosfer denemeleri, mevcut bir render üzerinde malzeme ya da mobilya varyasyonu ve müşteri sunumu öncesi rötuş. Images 2.5'in öne çıkan iki özelliği doğrudan bu akışa dokunuyor.

Birincisi Sketch. Eskiz çizerek düşünen tasarımcı için, bir odanın pencere yerini, ada mutfağın konumunu ya da cephedeki kütle kırılmasını kaba çizgiyle gösterip görsel almak, uzun metinle tarif etmekten çok daha kontrollü. Bu yöntem hâlâ ölçekli bir model ya da BIM verisi yerine geçmez; ama erken tasarım toplantısında "şöyle bir şey mi?" sorusuna dakikalar içinde yanıt vermeyi kolaylaştırır.

İkincisi çok adımlı düzenlemede tutarlılık. Archviz işinde en sık yaşanan sorun, bir koltuğun kumaşını değiştirmek isterken modelin duvar rengini, ışık yönünü ya da perspektifi de oynatması. OpenAI'ın bu sürümde düzenleme güvenilirliğine ve konunun korunmasına odaklanması, render üzerinde lokal revizyon yapan ekipler için somut bir iyileşme vaadi. API tarafında maskeli düzenleme desteği de bu işi otomasyona bağlamak isteyen stüdyolar için önemli.

Hangi sınırlar devam ediyor?

İncelemelere göre yoğun metin ve tipografi hâlâ zayıf nokta. Mimari paftalarda kot, ölçü ve lejant gibi yazılı bilgiler bu modele bırakılmamalı; bu tür bilgiler sonradan grafik yazılımında eklenmeli. Karmaşık yerleşim değişikliklerinde düzenlenen bölgenin dışında da bozulmalar görülebildiği belirtiliyor. Bu nedenle revizyonlarda her adımdan sonra görseli kontrol etmek ve orijinali saklamak gerekiyor.

Ücretsiz ChatGPT planında da model kullanılabiliyor ancak OpenAI kullanım üst sınırlarını açıklamadı. Yoğun üretim yapacak ekiplerin, maliyetini önceden hesaplayabilecekleri API tarafını değerlendirmesi daha öngörülebilir bir yol.

Ofisler iş akışını nasıl kurmalı?

Pratikte iki kademeli bir düzen mantıklı görünüyor. Konsept ve varyasyon aşamasında ChatGPT arayüzündeki Sketch ve odaklı düzenleme araçları hızlı deneme için kullanılabilir. Seçilen yön netleştikten sonra ise asıl görsel yine render motorunda, doğru ölçü ve malzeme bilgisiyle üretilmeli; yapay zekâ modeli bu aşamada yalnızca rötuş, atmosfer ya da arka plan düzenlemesi için devreye girmeli.

API kullanan stüdyolar için Flare'in dakikadaki görsel sınırı ve düşük kalite seviyesi, toplu varyasyon üretimini ucuzlatır. Sunburst'ü ise yalnızca müşteriye gidecek son görsellerde kullanmak, hem süre hem maliyet açısından dengeli bir tercih olur.