GPT Image 2.5 사용법: Flare·Sunburst 비교와 API 가격

GPT Image 2.5는 ChatGPT에 이미지 생성을 요청하거나 Images API에서 gpt-image-2.5-flare 또는 gpt-image-2.5-sunburst를 호출해 사용할 수 있습니다. 초안을 빠르게 비교하려면 Flare, 대기 시간보다 정밀한 수정이 중요하다면 Sunburst로 시작하세요. 이 글에서는 제품 사진 프롬프트를 작성하고, 한 부분만 수정한 뒤, 저장 전에 결과를 확인하는 과정을 다룹니다.

OpenAI는 2026년 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 발표 (opens in a new tab)하고 ChatGPT, ChatGPT Work, Codex 요금제에 순차적으로 제공하기 시작했습니다. 텍스트와 참고 이미지로 새 이미지를 만들거나 기존 이미지를 수정하는 모델입니다. 직접 작성한 이미지 프롬프트는 VizGPT 이미지 작업 공간 (opens in a new tab)에서도 활용할 수 있습니다.

Name

Soren Atelier

게시일 2026. 9. 8.

업데이트 2026. 9. 21.

표지 이미지: OpenAI가 공개한 ChatGPT Images 2.5 공식 예시. (opens in a new tab)

GPT Image 2.5에서 달라진 점

OpenAI는 Images 2.0 대비 생성 지연 시간이 최대 50% 줄었다고 설명합니다. 참고 이미지의 피사체 보존, 자연스러운 조명과 질감, 반복 편집 시 일관성도 개선했다고 밝혔습니다. 지연 시간 수치는 OpenAI의 비교 결과이며, 이미지 한 장의 생성 시간을 보장하는 수치는 아닙니다. ChatGPT에는 Sketch, 이미지 댓글, 템플릿, 프롬프트 공유 기능도 추가됐습니다. 출처: OpenAI 발표 (opens in a new tab).

실제 작업에서는 한 부분을 바꾼 뒤 나머지 부분을 그대로 쓸 수 있는지가 중요합니다. 제품 사진의 배경을 바꿨는데 라벨이 망가졌다면 다시 수정해야 합니다.

공식 예시: 인물은 유지하고 옷만 바꾸기

이미지는 OpenAI의 Images 2.5 발표 예시 (opens in a new tab)를 이 글에 맞게 별도 호스팅한 것입니다. 직접 생성한 결과가 아닌 공식 예시입니다. 바뀐 옷뿐 아니라 얼굴, 파란 배경, 인화 사진의 테두리도 비교해 보세요.

Flare와 Sunburst 중 무엇을 선택할까?

이 선택 기준은 OpenAI의 Flare (opens in a new tab)와 Sunburst (opens in a new tab) 설명을 바탕으로 작성했습니다. 두 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력받으며, low, medium, high, xhigh, max, auto 품질 설정을 지원합니다. 모든 초안에 높은 설정을 적용하기보다는 표현하기 어려운 이미지에서 먼저 차이를 비교해 보세요.

OpenAI가 실제로 다르다고 명시한 항목

2026년 9월 20일 공식 모델 페이지 기준으로 확인했습니다. 두 변형은 공개된 파라미터를 모두 공유합니다. 명시된 차이는 포지셔닝, 그리고 속도와 성능 라벨뿐입니다.

실무에서 알아 둘 세 가지:

• gpt-image-2.5라는 모델 ID는 없습니다. API enum에는 두 변형 이름과 각 -2026-09-08 스냅샷만 있습니다. model="gpt-image-2.5"로 요청하면 model-not-found 오류가 납니다.
• OpenAI의 토큰 추정기에는 "GPT Image 2.5 (Sunburst and Flare)" 항목 하나만 있습니다. OpenAI는 변형별 토큰 표를 공개하지 않았습니다. 9월 8일과 18일에 공개된 서드파티 테스트에서는 같은 프롬프트에 대해 두 변형의 usage.output_tokens가 동일했다고 보고했지만, 이는 서드파티 관찰 결과이지 OpenAI가 보장한 내용은 아닙니다. 직접 받은 응답의 usage 필드를 확인하세요.
• 가격이 아니라 작업 흐름으로 선택하세요. 요금이 같고 지금까지는 토큰 수도 같으므로, 실제 트레이드오프는 시간과 편집 정밀도입니다. Flare로 시작하고, 유지해 달라고 지정한 부분이 편집할 때마다 계속 흐트러질 때만 Sunburst로 옮기세요.

출처: Flare 모델 페이지 (opens in a new tab), Sunburst 모델 페이지 (opens in a new tab), 이미지 생성 가이드 (opens in a new tab).

제품 이미지를 만든 뒤 한 부분만 수정하기

1. 원하는 이미지를 구체적으로 설명하기

ChatGPT (opens in a new tab)를 열고 이미지 생성을 요청하세요. 특정 피사체를 유지해야 한다면 참고 사진도 업로드합니다. 처음에는 결과물 하나에 집중하고, 장식을 추가하기 전에 구도부터 설명하세요. OpenAI의 이미지 프롬프트 가이드 (opens in a new tab)는 정확한 문구, 참고 이미지의 역할, 유지해야 할 조건을 명시하도록 권장합니다.

아래는 원하는 제품에 맞게 바꿔 쓸 수 있도록 작성한 프롬프트입니다.

코발트블루 도자기 머그잔의 정사각형 스튜디오 제품 사진을 만들어 줘.
머그잔은 중앙에서 약간 오른쪽에 놓고 손잡이는 오른쪽을 향하게 해 줘.
배경은 연한 회색으로 하고, 왼쪽에서 부드러운 빛이 들어오게 해 줘.
나중에 제목을 넣을 수 있도록 왼쪽 위 4분의 1 영역은 비워 줘.
도자기 질감이 보이게 해 줘. 글자, 로고, 다른 물체는 넣지 마.

제목을 나중에 추가하면 사진을 다시 생성하지 않고 광고 문구를 바꿀 수 있습니다. 이미지 안에 글자가 꼭 필요하다면 정확한 문구를 따옴표로 감싸고 위치도 지정하세요.

2. 한 가지만 바꾸기

같은 대화에서 선택한 이미지를 대상으로 수정을 요청합니다. 다음 프롬프트를 사용해 보세요.

배경만 연한 회색에서 따뜻한 베이지색으로 바꿔 줘.
머그잔의 형태, 코발트블루 색상, 손잡이 방향,
위치, 도자기 질감, 조명, 그림자는 그대로 유지해 줘.
왼쪽 위 여백도 유지해 줘. 새 물체나 글자를 추가하지 마.

위치를 말로 설명하기 어렵다면 ChatGPT에서 @Sketch를 입력해 배치를 그릴 수 있습니다. 이미지 댓글로 수정할 부분을 지정하는 방법도 있습니다. 두 기능은 공식 발표 (opens in a new tab)에 소개돼 있습니다.

3. 다음 수정 전에 결과 확인하기

다음 수정을 요청하기 전에 확정한 버전을 저장하세요. 이 표는 결과를 검토하는 방법이며, 벤치마크 결과는 아닙니다.

API로 GPT Image 2.5 사용하기

이미지 한 장을 만들려면 Images API를 사용합니다. 대화를 이어가며 이미지를 편집하는 앱에는 Responses API의 이미지 생성 도구를 사용할 수 있습니다. 두 번째 방식에서는 이미지 모델을 도구의 model 필드에 지정하고, 요청 최상위에는 지원되는 메인 모델을 지정합니다. 공식 API 가이드 (opens in a new tab).

먼저 사용할 환경에 Python SDK를 설치하세요.

python -m pip install --upgrade openai

환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정한 뒤, 다음 코드를 generate_image.py로 저장합니다.

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt=(
        "Create a square studio product photo of a cobalt-blue ceramic mug. "
        "Pale gray background, soft light from the left, handle on the right. "
        "Leave the upper-left quarter empty. No text or extra objects."
    ),
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)
 
Path("mug.png").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

스크립트를 실행하면 이미지를 요청하고 응답 데이터를 PNG 파일로 저장합니다.

python generate_image.py

같은 프롬프트로 비교하려면 모델 문자열을 gpt-image-2.5-sunburst로 바꾸세요. 이 예제는 9월 8일 문서와 대조했습니다. 실제 API 요청은 인증 단계에서 중단돼 이미지 생성 성공까지 확인하지는 못했습니다. 인증에 실패한다면 프롬프트를 바꾸기 전에 API 키와 프로젝트 접근 권한을 확인하세요.

GPT Image 2.5 가격은 얼마인가?

공식 모델 페이지에 기재된 Flare와 Sunburst의 요금은 동일합니다. 아래는 100만 토큰당 미국 달러 기준 가격입니다.

출처: Flare 가격 (opens in a new tab), Sunburst 가격 (opens in a new tab). 이미지 한 장당 고정 가격이 아닌 토큰 요금입니다. OpenAI에 따르면 GPT Image 2 계산기는 2.5의 토큰 사용량을 추정하지 못합니다. 따라서 이전 모델의 이미지당 예상 비용을 2.5 가격으로 사용하면 안 됩니다.

이미지 한 장에 토큰이 얼마나 드나요?

OpenAI는 이미지당 예상 토큰을 표가 아니라 이미지 생성 가이드 (opens in a new tab)의 "GPT Image 2.5 and GPT Image 2 output tokens" 항목에 있는 인터랙티브 계산기로 제공합니다. 아래 값은 2026년 9월 20일에 권장 크기 세 가지에 대해 그 계산기에서 읽은 것입니다. 비용은 출력 토큰 × 100만 토큰당 $30이며, 텍스트 프롬프트, 참고 이미지, 스트리밍 부분 이미지는 포함하지 않습니다.

이전 세대와 비교해 읽는 방법: 같은 계산기에서 GPT Image 2는 1024×1024 기준 low / medium / high에 196 / 1,756 / 7,024 토큰을 사용합니다. 즉 GPT Image 2.5의 high는 GPT Image 2의 medium과 같은 비용이고, 2.5의 max는 이전 high와 같습니다. 새로 추가된 xhigh와 max에서 가격이 크게 오르므로, 초안이 아니라 최종 캠페인 이미지에만 사용하세요.

위 머그잔 프롬프트를 quality="medium", 1024×1024로 계산한 예: 출력 토큰 439 × $30 / 1,000,000 = 이미지당 약 $0.013, 여기에 프롬프트 텍스트 입력 토큰 약 60개 × $5 / 1,000,000 ≈ $0.0003이 더해집니다. 이전 이미지를 참고 이미지로 다시 보내는 편집은 100만 토큰당 $8의 이미지 입력 토큰이 추가됩니다. OpenAI는 2.5의 참고 이미지당 토큰 수를 공개하지 않았으므로 usage에서 직접 측정하세요.

추가 비용과 제한 사항:

• 스트리밍 부분 이미지: 부분 이미지 하나당 출력 토큰 100개($0.003)가 추가됩니다.
• Responses API: 메인 모델의 입력·출력 토큰이 이미지 토큰과 별도로 과금됩니다.
• 무료 등급: 두 모델 페이지 모두 "Free: Not supported"로 표시돼 있습니다. Tier 1은 분당 이미지 5장, Tier 5는 250장입니다.
• 조직 인증: 가이드에 따르면 GPT Image 모델을 쓰기 전에 API Organization Verification을 완료해야 할 수 있습니다. 403 오류를 디버깅하기 전에 먼저 처리하세요.
• auto 품질: auto는 이미지마다 수준을 자동으로 고르므로, 위 추정치를 쓰려면 quality 값을 명시해야 합니다. 실제 이미지당 비용이 필요하다면 모든 요청에서 usage.output_tokens를 기록하세요.

VizGPT에서 다음 이미지 작업 시작하기

VizGPT 이미지 작업 공간 (opens in a new tab)을 열고 생성기에 표시된 모델을 선택한 다음, 머그잔 프롬프트를 원하는 피사체에 맞게 바꿔 보세요. 먼저 사용할 만한 구도를 만들고, 마음에 드는 결과를 선택한 뒤 한 번에 하나씩 수정합니다.

데이터가 중심인 시각 자료라면 차트 값은 시각화 도구로 표현하고, 이미지 생성은 주변 삽화에 활용하세요. Python 데이터 시각화 가이드에서는 실제 수치에 맞는 차트를 그리는 라이브러리를 소개합니다.

자주 묻는 질문

GPT Image 2.5의 API 모델 이름은 무엇인가요?

gpt-image-2.5-flare 또는 gpt-image-2.5-sunburst를 사용합니다. 모델 페이지에는 2026년 9월 8일자 스냅샷도 기재돼 있습니다.

GPT Image 2.5는 항상 두 배 빠른가요?

아닙니다. OpenAI는 Images 2.0 대비 지연 시간이 최대 50% 줄었다고 발표했습니다. 모든 프롬프트나 설정에서 일정한 속도 향상을 보장하는 것은 아닙니다.

어떤 모델부터 사용하면 되나요?

빠른 초안 작업에는 Flare로 시작하세요. 편집하면서 세부 표현을 유지하는 것이 가장 중요하다면 Sunburst와 비교해 보세요.

Sunburst가 Flare보다 비싼가요?

토큰 단가는 같습니다. 두 변형 모두 텍스트 입력 100만 토큰당 $5, 이미지 입력 100만 토큰당 $8, 이미지 출력 100만 토큰당 $30로 과금되며, OpenAI 추정기도 둘을 하나의 항목으로 취급합니다. 비용 차이는 선택한 품질 설정, 크기, 편집 입력에서 생깁니다.

1024×1024 이미지 한 장의 비용은 얼마인가요?

OpenAI 추정기 기준으로 low 약 $0.006, medium $0.013, high $0.053, xhigh $0.094, max $0.211입니다. 프롬프트와 참고 이미지 토큰은 제외한 값입니다.

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