Yapay zeka ile görsel oluşturma ücretsiz değildir. Ancak doğru modeli ve stratejiyi seçerseniz, maliyet farkı şaşırtıcı derecede büyük olabilir.

Yapay zeka ile görsel oluşturma ücretsiz değildir. Ancak doğru modeli ve stratejiyi seçerseniz, maliyet farkı şaşırtıcı derecede büyük olabilir.

Maliyeti Hesaplayamıyorsanız, Sadece Para Yakıyorsunuz Demektir

Birçok e-ticaret ekibi yapay zeka ile görsel oluşturmaya başladıktan sonra, maliyet anlayışları genellikle "fotoğrafçılıktan daha ucuz" noktasında kalıyor. Doğru olsa da, bu çok kaba bir tahmindir.

GPT Image 2 ve Nano Banana 2'nin faturalandırma yöntemleri tamamen farklıdır; biri token tabanlı bir sistem kullanırken, diğeri sabit kademeli fiyatlandırma kullanır. İkisi arasındaki farkı anlamazsanız, farkında olmadan birkaç kat daha fazla para harcayabilirsiniz.

Bu makale her iki modelin fiyatlandırma yapılarını parçalara ayıracak, hesaplayacak ve karşılaştıracak ve son olarak üç farklı bütçe seviyesi için en uygun çözümleri sunacaktır.

İki Tamamen Farklı Faturalandırma Mantığı

GPT Image 2: Token Tabanlı Faturalandırma

OpenAI, GPT Image 2 için token tabanlı faturalandırma kullanır. Bir görsel için çıktı token'larının sayısı, boyutuna ve kalite kademesine bağlıdır:

Kalite Kademesi	1024×1024 Çıktı Token'ı	Eşdeğer Birim Fiyat ($30/1M token)
low	272 tokens	≈ $0.008
medium	1.056 tokens	≈ $0.032
high	4.160 tokens	≈ $0.125

Dikey görseller (1024×1536) daha fazla token gerektirir:

Kalite Kademesi	1024×1536 Çıktı Token'ı	Eşdeğer Birim Fiyat
medium	1.584 tokens	≈ $0.048
high	6.240 tokens	≈ $0.187

Not: Bu sadece çıktı token'larının maliyetidir. Düzenleme iş akışını (gerçek bir görsele dayalı değişiklik) kullanırsanız, girdi görselinin token'ları için de bir maliyet olacaktır ($8/1M token). Yüksek aslına uygunluğa sahip referans görseller önemli miktarda girdi token'ı gerektirir, bu nedenle düzenleme senaryoları için toplam maliyet saf oluşturmadan daha yüksek olacaktır.

Nano Banana 2: Çözünürlük Kademeli Faturalandırma

Google, Nano Banana 2 için daha sezgisel bir sabit kademeli fiyatlandırma kullanır:

Çözünürlük	Standard Birim Fiyat	Batch Birim Fiyat
1K	$0.067	$0.034
2K	$0.101	$0.051
4K	$0.151	$0.076

Bu fiyatlandırma yönteminin avantajı, toplam maliyeti bir bakışta hesaplayabilmenizdir. 100 SKU'nun her biri için 2K çözünürlükte 3 görsele ihtiyacınız varsa, toplam maliyet 100 × 3 × $0.101 = $30.30'dur. Tahmin yürütmeye gerek yoktur.

Doğrudan Karşılaştırma: Aynı İstek Ne Kadara Mal Olur?

Size daha sezgisel bir his vermek için, yaygın üç senaryo üzerinden doğrudan bir maliyet karşılaştırması yaptım.

Senaryo 1: 100 SKU, Beyaz Arka Planlı Ana Görseller

Her SKU için 4 "low" taslak + 1 "medium" son görsel oluşturun.

Model	Hesaplama Yöntemi	Toplam Maliyet
GPT Image 2	100 × (4 × $0.008 + 1 × $0.032) = 100 × $0.064	$6.40
GPT Image 2 Batch	Yukarıdaki × 0.5	$3.20
Nano Banana 2 Standard	100 × 1 × $0.067 (sadece son görsel)	$6.70
Nano Banana 2 Batch	Yukarıdaki × 0.5	$3.35

Sonuç: Beyaz arka planlı ana görseller için maliyetler birbirine çok yakındır. GPT Image 2'nin "low" taslakları son derece ucuzdur ve kapsamlı keşifsel oluşturmaya olanak tanır; Nano Banana 2'nin Batch modu da oldukça rekabetçidir.

Senaryo 2: 100 SKU, Tam 3 Görselli Setler

Her SKU için bir ana görsel + bir yaşam tarzı sahnesi görseli + bir detay görseli oluşturun; her çekim için 3 "low" taslak + 1 "medium" son görsel.

Model	Hesaplama Yöntemi	Toplam Maliyet
GPT Image 2	100 × 3 × (3 × $0.008 + 1 × $0.032) = 100 × 3 × $0.056	$16.80
GPT Image 2 Batch	Yukarıdaki × 0.5	$8.40
Nano Banana 2 Standard	100 × 3 × $0.067	$20.10
Nano Banana 2 Batch	Yukarıdaki × 0.5	$10.05

Sonuç: Toplu iş (batch) senaryolarında GPT Image 2 biraz daha ucuzdur, çünkü "low" taslakların maliyeti son derece düşüktür. Ancak aradaki fark devasa değildir.

Senaryo 3: 100 Çince Etkinlik Afişi Son Taslağı

Etkinlik başına 2 "medium" taslak + 1 "high" son görsel oluşturun.

Model	Hesaplama Yöntemi	Toplam Maliyet
GPT Image 2	100 × (2 × $0.032 + 1 × $0.125)	$18.90
GPT Image 2 Batch	Yukarıdaki × 0.5	$9.45
Nano Banana 2 Standard 2K	100 × $0.101	$10.10
Nano Banana 2 Batch 2K	Yukarıdaki × 0.5	$5.05

Sonuç: Yalnızca 2K afişlere ihtiyacınız varsa, Nano Banana 2 daha ucuzdur. Ancak, yüksek hassasiyetli Çince afişler için GPT Image 2'nin "dense text" yeteneğine ihtiyacınız varsa, ödediğiniz farka değecektir.

Gizli Maliyetler: Göz Ardı Ediyor Olabileceğiniz Üç Fatura

Yukarıdakilerin tümü API çağrıları için doğrudan maliyetlerdir. Ancak fiili operasyonlarda, üç gizli maliyet genellikle göz ardı edilir.

Birinci Fatura: Yeniden Çalışma Maliyetleri

Oluşturulan bir görsel kullanılamaz durumdaysa ve yeniden oluşturulması gerekiyorsa, maliyetiniz ikiye katlanır.

GPT Image 2'nin maske düzenlemesi ve yüksek aslına uygunluklu girdileri, özellikle hassas kontrol gerektiren senaryolarda daha yüksek bir "ilk seferde başarı oranına" yol açar. Nano Banana 2 de çoklu referans görselleri sayesinde makul bir ilk seferde başarı oranına sahiptir, ancak maske düzenlemesinin olmaması, yerel değişikliklerin tamamen yeniden oluşturmayı gerektirme olasılığının daha yüksek olduğu anlamına gelir.

Ampirik Veriler: Testlerimde, GPT Image 2 düzenleme iş akışı için ilk seferde geçme oranı yaklaşık %75-85 iken, Nano Banana 2 çoklu referans iş akışı yaklaşık %65-80'dir. Bu, büyük ölçüde ürün kategorisine ve istem (prompt) kalitesine bağlıdır.

İkinci Fatura: İşlem Sonrası (Post-Processing) Maliyetleri

Yapay zeka tarafından oluşturulan görseller bitmiş ürünler değildir; işlem sonrası rötuşlar şarttır.

İki modelin işlem sonrası ihtiyaçları farklılık gösterir:

GPT Image 2'nin maske düzenlemesi, işlem sonrasının daha çok "ince ayara" odaklanması anlamına gelir; kenar halelerinin kaldırılması ve küçük renk ayarlamaları.
Nano Banana 2'nin bütünsel oluşturması, işlem sonrasının daha fazla "düzeltme" gerektirebileceği anlamına gelir; ürünün kendisinde ince ayar yapılması veya metnin düzeltilmesi.

Ekibinizde özel bir tasarımcı yoksa, işlem sonrası maliyetleri yapay zeka oluşturma kullanarak tasarruf ettiğiniz parayı yiyip bitirebilir.

Üçüncü Fatura: Veri Güvenliği Maliyetleri

Bunu gözden kaçırmak en kolayıdır, ancak potansiyel olarak en maliyetli olanıdır.

OpenAI: API ve kurumsal ürünler, varsayılan olarak modelleri eğitmek için girdilerinizi veya çıktılarınızı kullanmaz.
Google: Ücretli hizmetler verilerinizi ürünleri geliştirmek için kullanmaz; ancak ücretsiz hizmetler ve AI Studio ücretsiz kademesi aracılığıyla oluşturulan içerikler Google tarafından ürünleri geliştirmek için kullanılabilir ve insan incelemesine tabi olabilir.

Piyasaya sürülmemiş ürün görselleri, ambalaj provaları veya ticari sırlarla ilgileniyorsanız, görsel oluşturmak için Google'ın ücretsiz kademesini kullanmak, ticari sırlarınızı eğitim verisi olarak Google'a teslim etmekle eşdeğerdir. Bu küçük bir sorun değildir.

Üç Bütçe Seviyesi İçin Optimum Çözümler

Düşük Bütçe (Görsel başına ≤ $0.05)

İlk tercih: Nano Banana 2 Batch modu. 1K çözünürlük için Batch fiyatı yalnızca $0.034/görseldir ve şu anda en ucuz yüksek kaliteli yapay zeka görsel oluşturma çözümüdür. Çoklu SKU toplu keşfi, sahne yönü testi ve taslak düzeyindeki çıktılar için uygundur.

Metin oluşturma yeteneklerine ihtiyacınız varsa, taslaklar için GPT Image 2'nin "low" kademesini ($0.008/görsel) kullanabilir ve ardından toplu sahne genişletmesi için Nano Banana 2'yi kullanabilirsiniz.

Orta Bütçe (Görsel başına $0.05 - $0.12)

Her iki modelin de kullanıldığı hibrit bir yaklaşım. Toplu sahne görselleri için Nano Banana 2 Standard ($0.067/görsel) ve yüksek değerli bireysel ürünler ile metin afişleri için GPT Image 2 "medium" ($0.032-$0.048/görsel) kullanın.

Bu aralık en yüksek maliyet etkinliğini sunar; GPT Image 2'nin "medium" kademesinin kalitesi son sürümler için zaten yeterlidir, ancak fiyatı Nano Banana 2'nin Standard kademesinden daha düşüktür.

Yüksek Bütçe (Görsel başına > $0.12)

Son taslak iyileştirmesi için GPT Image 2 "high" kullanın. $0.125-$0.187/görsel fiyatı düşük değildir, ancak kahraman görseller (hero images), makro mücevher çekimleri ve marka KV'leri gibi "bir görselin bin dolar ettiği" senaryolar için bu yatırım haklı çıkar.

Bu arada, erken aşama toplu keşif ve yerelleştirilmiş sürümler için Nano Banana 2'yi kullanın ve "high" kademesini yalnızca gerçekten yayınlanması gereken görsellere ayırın.

En Sık Yapılan Maliyet Hataları

Hata 1: En başından her şeyi "high"da çalıştırmak. Çoğu görsel için "medium" yeterlidir. "High" kademesini yalnızca gerçekten değerli görsel yerleşimleri için ayırın.

Hata 2: Batch kullanmamak. İsteğiniz acil değilse, Batch API'sini kullanmak maliyetin yarısından tasarruf etmenizi sağlayabilir. Her iki sağlayıcı da bunu desteklemektedir.

Hata 3: Girdi token'larını görmezden gelmek. GPT Image 2'nin düzenleme iş akışı, girdi görseli token'ları için maliyetlere neden olur. Düzenleme için 4K referans görseli beslerseniz, girdi token'ları çıktı token'larından daha pahalıya mal olabilir.

Hata 4: Ticari içerik oluşturmak için ücretsiz kademeleri kullanmak. Google'ın ücretsiz kademesi, verilerinizin model eğitimi için kullanılabileceği anlamına gelir. Ticari içerik için ücretli API'leri kullanmalısınız.

Tek Cümlede Özet

GPT Image 2 aslında low/medium kademelerde oldukça uygun maliyetlidir ve mutlaka Nano Banana 2'den daha pahalı değildir. Gerçek maliyet farkı, high kademesinden ve düzenleme iş akışının girdi maliyetlerinden kaynaklanmaktadır. Nano Banana 2'nin avantajı, bütçeleme için ideal olan şeffaf ve öngörülebilir fiyatlandırmasıdır.

Optimum strateji sadece daha ucuz olanı seçmek değil, bütçenizi görselin değerine göre tahsis etmektir; taslaklar için en ucuzunu, son taslaklar için en uygun olanı ve kahraman görselleri (hero images) için kesinlikle en iyisini kullanın.

Farklı kademeler arasındaki kalite farklarını kendiniz deneyimlemek ister misiniz? gpt-image2ai.art, GPT Image 2 kalite kademelerinin tamamını sunar. Fiyat farkına değip değmeyeceğini görmek için low, medium ve high sürümlerini çalıştırmak üzere aynı istemi kullanabilirsiniz.

Try GPT Image 2 for Free Now →

Görsel Başına 3 Sentten 1 Dolara: GPT Image 2 ve Nano Banana 2'nin Gerçek Maliyeti