Biz de ayakkabı kategorisinde benzer bir durumdayız. Yaşadığınız süreçlerden geçmiş biri olarak size çok net birkaç tavsiye vereyim. Sizinle bizim aramızdaki tek fark; sizde ürünün mankenin üzerinde komple görünmesi gerekirken, bizde sadece bacak/ayak kısmının görünmesinin yeterli olması. Bunun dışında kalan tüm operasyonel süreçler neredeyse tamamen aynı.

Eğer model çekimleri için yapay zeka arayışındaysanız, bu iş için şu an en iyi seçenek GPT-4o (Image-to-Image) modellerini kullanmaktır. Zaten ChatGPT web arayüzü üzerinden denemeler yapmışsınız.

Ancak bu süreci hızlandırmak ve toplu işlemler yapabilmek için arka planda bir API sistemi kurmanız şart. Bunu yapmak için yapay zeka kodlama araçlarından destek alabilir veya bir yazılımcıyla çalışabilirsiniz. Biz kendi sistemimizi Claude Code kullanarak yazdık.

Sistemimizin işleyişi kısaca şu şekilde (Fikir vermesi açısından bir örnek görsel ekledim): Personelimiz referans ürün görselini uygulamaya yüklüyor, gerekli prompt ve plan seçimlerini yapıyor ve işlemi bir kuyruğa gönderiyor. Sistem arka planda otomatik işliyor.

API tarafında maliyet ve hız dengesini korumak için iki farklı alternatif kullanıyoruz:

Fal.ai: Farklı yapay zeka modellerini hızlıca test etmek ve anlık, yüksek hızlı üretimler almak için bu platformu tercih ediyoruz.

OpenAI Batch API: Acelesi olmayan, toplu işlerimiz için bu sistemi kullanıyoruz. OpenAI, sunucularının yoğun olmadığı zamanlarda 24 saat içinde işlemleri tamamlayıp teslim ediyor ve bu sayede %50 maliyet avantajı sağlıyor.

Web sitelerinde dosya boyutunun düşük olması açılış hızı için kritik olduğundan, fotoğrafları çok yüksek çözünürlükte üretmiyoruz. Bu durum maliyeti de ciddi oranda düşürüyor.

Şu anki güncel maliyetlerimizle; OpenAI Batch ile işlem başına yaklaşık 0.01$, Fal.ai üzerindeki hızlı modellerle ise yaklaşık 0.02$ harcıyoruz. Yani fotoğraf başına maliyetimiz ortalama 50 kuruş ile 1 TL arasına denk geliyor.