품질, 출력 형식, 참조 이미지 설정을 포함한 GPT Image 2.5 Flare 토큰 요금과 이미지 생성 및 편집 예제를 살펴보세요.
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예제 미리보기
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-studio-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} 아래 이미지는 연결된 OpenAI 프롬프트 가이드에서 이 모델의 결과로 표시된 것으로, API Hop 실제 기록 결과가 아닙니다. 표시된 프롬프트와 설정은 재사용 가능한 요청 예제이며 검증된 재현 매개변수가 아닙니다. 수정된 프롬프트는 표시됩니다. 편집 결과를 사용하기 전에 형상, 글자, 의도하지 않은 변경을 입력과 비교하세요.
Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging. Give the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details. Use realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing. Include only the packaging label "Christmas Memories Edition". Make the design original, with no trademarks or watermarks.
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat. He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms. He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens. Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance. The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread. It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create." Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful. Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues. Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout. No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
Create an original, non-infringing logo for a company called Field & Flour, a local bakery. The logo should feel warm, simple, and timeless. Use clean, vector-like shapes, a strong silhouette, and balanced negative space. Favor simplicity over detail so it reads clearly at small and large sizes. Flat design, minimal strokes, no gradients unless essential. Fully transparent background. Deliver a single centered logo with generous padding, clean alpha edges, and no solid backdrop, scenery, checkerboard, or watermark.
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예제 미리보기
{
"data": [
{
"url": "/examples/gpt-image-25-extract-product-gpt-image-2-5-flare.webp"
}
]
} 2026년 10월 22일 API Hop을 통해 기록했습니다. 각 결과는 명시된 모델 및 모드로 실행한 한 번의 요청이며 성공률, 속도, 프로덕션 품질을 보장하지 않습니다. 아래 모델 답변은 원래 언어를 유지합니다.
시각적 비교에서 배경은 흰색이며 피사체와 배치는 대체로 보존되었지만 표면과 반사에 작은 변화가 있습니다. 전경이 픽셀 단위로 동일한 편집은 아닙니다. 잔 테두리, 얼음, 액체 높이, 레몬, 잎, 받침대를 원본과 비교하세요.
응답에 모델 이름이 다시 표시되지 않았습니다. 기록에는 요청한 정확한 모델과 요청 ID가 보존되어 있으나 상위 라우팅을 독립적으로 검증한 것은 아닙니다.
POST /openai/v1/images/generations
{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "Edit the supplied product photograph. Replace only the turquoise background with a plain white studio background. Keep the same clear glass, orange drink level, ice, pedestal, lemon wedge and green leaf, with their shapes, colors and relative positions unchanged. Preserve the full composition. No new objects, text, logos or watermarks.",
"image_urls": [
"https://api.apihop.ai/generated/364459846248173568/0.png"
],
"n": 1,
"size": "16:9",
"resolution": "1k",
"quality": "low",
"output_format": "png",
"stream": false
}{
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"jobId": null,
"responseModel": null,
"responseAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z",
"finishedAt": "2026-10-22T12:29:32.056Z",
"usage": {
"input_tokens": 1588,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"image_tokens": 1508,
"text_tokens": 80
},
"output_tokens": 120,
"output_tokens_details": {
"image_tokens": 120,
"text_tokens": 0
},
"total_tokens": 1708
},
"outputSha256": null,
"responseEvidence": {
"sha256": "3d96458744456831cc560c668156c733e44354b29d28c2ffb24efed5ff91eec2",
"bytes": 317,
"phase": "submission",
"http": 200,
"requestId": "0ad5f15bde10aa614ddcddcb92de5d2c",
"observedAt": "2026-10-22T12:29:26.261Z"
},
"assets": [
{
"url": "/examples/requestbeam-2026-10-22/edit-flare-0.png",
"bytes": 1351789,
"sha256": "d7b191650099ac7780b15cf776bee65f1c316d1117626c81ce588abe3b3993d0",
"metadata": {
"programs": [],
"stream_groups": [],
"streams": [
{
"codec_name": "png",
"codec_type": "video",
"width": 1536,
"height": 864,
"r_frame_rate": "25/1"
}
],
"format": {
"size": "1351789"
}
},
"poster": null
}
]
}아래 이미지는 연결된 OpenAI 프롬프트 가이드에서 이 모델의 결과로 표시된 것으로, API Hop 실제 기록 결과가 아닙니다. 표시된 프롬프트와 설정은 재사용 가능한 요청 예제이며 검증된 재현 매개변수가 아닙니다. 수정된 프롬프트는 표시됩니다. 편집 결과를 사용하기 전에 형상, 글자, 의도하지 않은 변경을 입력과 비교하세요.
Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background. Output: centered product, crisp silhouette, no halos/fringing. Preserve product geometry and label legibility exactly. Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow. Do not restyle the product; remove the background and preserve clean alpha transparency.
Turn this drawing into a photorealistic image. Preserve the exact layout, proportions, and perspective. Choose realistic materials and lighting consistent with the sketch intent. Do not add new elements or text.
In this room photo, replace ONLY the white chairs with chairs made of wood. Preserve camera angle, room lighting, floor shadows, and surrounding objects. Keep all other aspects of the image unchanged. Photorealistic contact shadows and fabric texture.
저희는 GPT Image 2.5 Flare를 일상 이미지 생성, 상업용 에셋 제작, 빠른 시각적 반복 작업을 위한 AI 이미지 모델로 봅니다. OpenAI는 2026년 9월 8일 Flare와 Sunburst의 두 버전으로 GPT Image 2.5 계열을 출시했습니다. Flare는 속도와 비용 효율을, Sunburst는 더 높은 세부 표현과 편집 정밀도가 필요한 작업을 지향합니다.
GPT Image 2와 비교한 Flare의 주된 가치는 아름다운 이미지뿐 아니라 더 적은 대기로 여러 번 실험할 수 있다는 점입니다. OpenAI는 대부분 애플리케이션의 기본 선택으로 제시하며 생성 지연이 GPT Image 2보다 약 50% 낮고 이미지 세부, 참고 이미지 보존, 편집 능력도 개선됐다고 설명합니다. OpenAI 공식 출시 발표
광고 이미지, 소셜 미디어 에셋, 제품 이미지, 제품 프로토타입을 자주 만드는 사용자는 Flare를 먼저 시험할 가치가 있다고 생각합니다. 다만 모든 이미지 품질 지표에서 GPT Image 2를 능가한다고 보지는 않습니다. 출력 요구는 덜 까다롭고 속도가 더 중요하다면 좋은 선택일 수 있습니다.
GPT Image 2.5 Flare는 텍스트와 이미지를 입력받아 새 이미지를 만듭니다. 글로 쓴 설명에서 시각 콘텐츠를 직접 만들거나 기존 사진, 디자인 초안, 참고 이미지를 수정할 수 있습니다.
두 능력은 서로 다른 흐름에 적합하다고 생각합니다. 새 제품 홍보 이미지라면 대상, 구도, 조명, 스타일을 바로 설명하세요. 이미 대체로 만족하는 이미지에서 배경, 의상, 글자만 바꾸려면 처음부터 만들지 말고 같은 RequestBeam Images generations 엔드포인트로 참고 URL을 제출하세요.
API에서는 low, medium, high, xhigh, max, auto 등의 품질 설정을 지원합니다. 출력 크기를 조정할 수 있으며 공식 픽셀 제한 안에서 약 4K까지 지원합니다. 투명 배경 PNG나 WebP 에셋도 만들 수 있습니다.
모든 작업을 바로 max로 설정하기보다 최종 용도에 맞춰 품질과 크기를 선택하세요. 일반 웹 썸네일과 소셜 미리보기는 medium에서 시작하고 많은 세부 사항을 보여 주는 주요 제품 이미지는 점진적으로 높이는 것이 좋습니다.
GPT Image 2.5 Flare의 중요한 변화 중 하나는 이미지에서 바뀌면 안 되는 부분에 더 주의를 기울인다는 점이라고 생각합니다.
이전 AI 이미지 편집에서는 의상 색만 바꾸려 했는데 얼굴, 배경, 전체 구도까지 바뀌는 일이 많았습니다. 상업 디자인에서는 이미 승인된 에셋을 다시 검토해야 한다는 뜻입니다.
GPT Image 2.5에서 OpenAI는 국소 편집, 참고 이미지 대상 보존, 연속 수정에 집중했습니다. 공식 출시 자료에서 Higgsfield AI 제품 책임자 Axultan Alimkulov는 편집할 때 인물, 구도, 시각적 정체성을 보존하는 Flare의 능력을 특히 높이 평가했습니다. OpenAI 초기 고객 피드백
제품 촬영, 가상 모델, 브랜드 에셋에 특히 가치 있다고 생각합니다. 전자상거래 팀은 제품 형태, Logo, 라벨을 유지하면서 배경이 다른 광고 에셋을 연속 제작해 볼 수 있습니다.
하지만 모든 것을 픽셀 단위로 완전히 유지한다는 뜻은 아닙니다. 바꿀 수 있는 부분과 보존해야 할 부분을 명확히 알리고, 특히 얼굴, Logo, 제품 포장, 제품 위의 글자를 최종 이미지에서 확인하는 것을 계속 권장합니다.
RequestBeam을 통해 실제 업무 상황에서 GPT Image 2.5 Flare의 성능을 더 빨리 이해하시기를 바랍니다.
RequestBeam에 로그인하고 API Key를 만든 뒤 소액을 충전하면 온라인 도구로 이미지 생성 능력을 시험할 수 있습니다. 평가 단계에서 먼저 API 연동 코드를 작성하거나 짧은 테스트를 위해 고정 요금제를 구매할 필요가 없으며, 여러 모델 플랫폼의 계정을 직접 유지하는 부담도 줄어듭니다.
GPT Image 2.5 Flare의 주요 장점 중 하나는 창의적 시행착오의 시간 비용을 줄이는 것이라고 생각합니다.
광고와 소셜 미디어 담당자가 이미지를 바로 쓸 수 있는지는 제품 각도, 배경색, 인물 자세, 전체 스타일 같은 세부 사항에 달려 있습니다. 방향이 명확해도 여러 버전을 만들어 선택해야 하는 경우가 많습니다.
OneWave가 2026년 9월 8일 공개한 실제 API 테스트에서 1024×1024, high 설정의 생성 시간 중앙값은 Flare는 16.7초, GPT Image 2는 117.8초였습니다. 새로운 아이디어를 시험할 때 대기가 크게 줄어들므로 이런 속도 차이는 에셋 제작 방식을 직접 바꾼다고 생각합니다. OneWave 실측 테스트
많은 광고 변형을 만드는 사용자는 창의적 탐색 단계에서 Flare로 여러 배경, 카메라, 스타일 방향을 한꺼번에 준비한 뒤 더 다듬을 버전을 고르는 것이 좋습니다.
물론 속도가 품질 검토를 대신하지는 않습니다. 광고의 제품 설명, 브랜드 요소, 인물 세부를 확인하고 생성이 빨라졌다는 이유로 마지막 사람의 검토를 생략하지 마세요.
GPT Image 2.5 Flare는 제품 사진, 일상 장면, 사실적인 에셋 생성에 적합합니다. OpenAI는 자연광, 표면 질감, 참고 이미지 충실도 개선을 강조하며 저희도 일반 사용자가 더 쉽게 알아차릴 변화로 봅니다.
한 고객은 Flare로 한 번에 만든 인물 사진에 만족해 추가 편집이 필요 없었다고 공유했습니다. 제작자는 조명과 재질 표현이 가장 놀라웠다고 말했습니다.
물론 모든 사용자가 이상적인 결과를 얻는 것은 아닙니다. 필요한 세부 사항을 가능한 한 명확히 설명하는 것이 좋습니다. 커피 브랜드 제품 이미지를 요청한다면 “고품질 커피 광고를 만들어 줘”만 입력하지 말고 포장 참고 이미지를 주며 제품 비율, Logo, 라벨, 브랜드 색상 유지를 명시하세요.
고객 피드백에 따르면 일상 작업에서는 처음부터 생성하는 것보다 이미지 편집 비중이 더 크며 현재 데이터의 비율은 3:1에 가깝습니다.
광고의 구도와 캐릭터 디자인이 이미 완성됐지만 고객이 다른 옷 색상이나 새 제품 배경을 원할 수 있습니다. 이상적인 결과는 지정된 내용만 바꾸고 승인된 나머지 세부를 유지하는 것입니다.
Genflick은 2026년 9월 8일 독립 테스트에서 얼굴, 안경, 자세, 배경을 유지하며 캐릭터의 겨자색 스카프를 코발트블루로 바꿨습니다. 같은 캔버스 비율에서 Flare medium과 high 샘플 모두 다른 주요 시각 요소를 보존하며 편집을 완료했습니다. Genflick 이미지 편집 테스트
다만 이는 시각적 유사성이며 편집 영역 밖의 픽셀이 동일하다는 뜻은 아닙니다.
일반 제품 이미지, 포스터 수정, 의상 변경은 Flare를 먼저 시험하세요. 브랜드 Logo, 복잡한 제품 구조, 원본을 엄격히 유지해야 하는 상업 에셋은 Sunburst를 더 시험하거나 기존 편집 도구를 함께 사용해 정밀 조정하는 것이 좋습니다.
여러 참고 이미지는 짧은 드라마 스토리보드, 만화 캐릭터, 제품 조합, 브랜드 시각 자료 제작에 큰 가치가 있다고 생각합니다.
두 인물의 참고 시트와 고정 장면의 배경을 준비했다고 가정해 보겠습니다. 다음에는 원래 의상과 특징을 유지하며 그 장면에서 지정한 행동을 하게 만들고 싶을 수 있습니다.
애니메이션 만화 고객은 두 인물과 한 장면, 총 세 참고 이미지로 한 인물이 다른 인물에게 컵을 건네는 장면을 요청했습니다. 공개한 medium과 high 결과에서 Flare는 주요 인물 특징, 의상, 환경을 보존하면서 위치와 행동도 요구에 맞췄습니다. 저희는 이를 일부 연속 시각 콘텐츠의 사전 제작에 이미 사용할 수 있다는 근거로 봅니다.
이전의 많은 AI 이미지 모델은 보기 좋은 포스터를 만들 수 있었지만 정확한 글자, 날짜, 가격을 넣을 때 철자와 숫자 오류가 흔했습니다.
전자상거래 고객의 실제 신발·의류 포스터 테스트에서 Flare는 지정한 제목, 부제, 가격도 올바르게 표현했습니다. 저희는 이 결과를 통해 GPT Image 2.5 Flare를 해당 분야의 실용 디자인에 이미 사용할 수 있다고 봅니다.
글자 외에는 투명 배경도 유용합니다. OpenAI 공식 출시 자료에서 Manus 평가팀은 Flare의 투명 배경 생성 개선을 높이 평가했습니다.
행사 포스터 초안, 제품 스티커, 웹 삽화, 소셜 카드, 간단한 아이콘에 Flare를 권장합니다. 투명 배경이 필요한 이미지는 AI로 출력 파일의 Alpha 채널 검사 도구를 만들어 가능한 오류를 막을 수 있습니다.
이 절에서는 주로 OpenAI 공식 자료와 OneWave, Genflick, HummingBytes, IMG.LY, Fuser의 공개 테스트 결과를 참고합니다.
테스트마다 해상도, 품질, 프롬프트, 실행 환경이 다릅니다. 중요한 조건을 유지하며 다른 출처의 결과를 바로 하나의 모델 순위로 합치지 않습니다.
OneWave의 2026년 9월 8일 독립 테스트에서 세 모델은 같은 프롬프트, 1024×1024 해상도, high 품질을 사용했습니다. 모델마다 9회 생성했습니다.
결과는 다음과 같습니다.
| 모델 | 생성 시간 중앙값 | 이미지당 비용 |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 30.3초 | $0.1669 |
| GPT Image 2 | 117.8초 | $0.2112 |
| GPT Image 2.5 Flare | 16.7초 | $0.0532 |
이 테스트 집합에서 Flare는 GPT Image 2보다 약 7배 빨라 뚜렷한 이점이 있었습니다. HummingBytes의 다른 테스트에서도 비슷한 경향이 나타났습니다. 19회의 high 생성에서 평균 완료 시간은 Flare 약 25.1초, GPT Image 2는 128.4초였습니다. 절대 시간은 다르지만 두 독립 테스트 모두 Flare의 분명한 생성 속도 우위를 보여 줍니다. OneWave 테스트 · HummingBytes 테스트
AI 이미지 생성 사이트, 마케팅 에셋 도구, 전자상거래 제품 이미지 생성기처럼 사용자가 다른 프롬프트를 자주 시험한다면 Flare를 먼저 테스트하는 것이 좋습니다.
다만 고정 응답 시간을 약속해야 하는 온라인 서비스는 평균 속도 외에 P95와 P99 지연도 측정하고 적절한 시간 초과와 재시도를 구현해야 합니다. 테스트의 16.7초를 안정적인 서비스 응답 시간으로 취급하지 마세요.
초 · 낮을수록 좋음
독립 테스트 결과이며 응답 시간 보장이 아닙니다. 별도 HummingBytes 테스트와 합치지 마세요.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
초 · 낮을수록 좋음
대략적인 평균이며 중앙값이 아닙니다. 조건이 다른 별도 테스트입니다.
출처: HummingBytes · 0부터 시작하는 눈금
Flare의 또 다른 장점은 생성 비용입니다.
OpenAI 공식 API 요금에 따르면 GPT Image 2.5 Flare의 표준 처리 가격은 다음과 같습니다.
| Token 유형 | 백만 Token당 가격 |
|---|---|
| 텍스트 입력 | $5.00 |
| 캐시된 텍스트 입력 | $1.25 |
| 이미지 입력 | $8.00 |
| 캐시된 이미지 입력 | $2.00 |
| 이미지 출력 | $30.00 |
Flare와 GPT Image 2의 Token 단가는 같습니다. 실제 이미지 생성 비용 차이는 단가 인하가 아니라 주로 생성 시 Token 사용량에서 발생합니다. OpenAI Flare 모델 요금
OneWave의 같은 프롬프트, 해상도, high 테스트에서 Flare는 이미지당 $0.0532, GPT Image 2는 $0.2112로 실제 비용은 이전 버전의 약 사분의 일이었습니다.
대규모 이미지 생성 SaaS에 매우 중요하다고 생각합니다. AI 마케팅 도구가 프롬프트 반복 수정, 후보 생성, 여러 결과에서 최종 선택을 제공한다면 낮은 이미지당 비용이 제품 전체 매출총이익에 직접 영향을 줍니다.
정식 연동 전에 medium, high, xhigh의 화질과 Token 사용량을 따로 시험해 사용자가 받아들일 수 있는 가장 낮은 품질을 찾는 것이 좋습니다.
이미지당 USD · 낮을수록 좋음
이 테스트의 이미지당 비용이며 백만 토큰 가격이나 API Hop 가격이 아닙니다.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
이미지 안의 글자 정확성은 AI 모델이 상업 디자인 흐름에 들어갈 수 있는지 보여 주는 중요한 지표라고 생각합니다.
OneWave는 세 모델로 숫자, 소수, 가격, 특정 문자열 등 지정 텍스트 24개가 들어간 가격 비교표를 만들었습니다.
GPT Image 2와 GPT Image 2.5 Flare는 24개 모두 맞췄고 GPT Image 1은 19개만 맞췄습니다.
최근 일부 전자상거래 사용자는 배너, 제품 상세 이미지, 제품 브로슈어의 세 작업도 비교했습니다. Flare는 세 테스트 이미지에서 요청한 583개 글자를 모두 정확히 생성했습니다.
이 결과는 행사 포스터, 메뉴, 포장 콘셉트, 설명문이 있는 소셜 에셋 등 여러 글자 포함 시각 콘텐츠를 Flare가 이미 다룰 수 있음을 보여 준다고 생각합니다.
일반 홍보 포스터는 Flare로 초안을 만드는 것이 좋습니다. 글자 요구가 엄격한 업무라면 배경과 시각 요소를 생성한 뒤 프로그래밍 기반 조판 도구로 최종 글자를 추가하는 편이 대체로 더 신뢰할 수 있습니다.
올바른 텍스트 항목 · 높을수록 좋음
단일 작업이며 전체 정확도가 아닙니다. 별도 고객의 583자 테스트는 포함하지 않습니다.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
실제 상업 디자인의 프롬프트는 대상을 설명하는 데 그치지 않고 동시에 만족해야 할 여러 요구를 포함합니다.
OneWave는 물체 수, 배치 순서, 글자 위치, 빛의 방향, 나타나면 안 되는 요소 등 8개 검증 조건을 담은 약 1253자 프롬프트를 만들었습니다.
이 테스트 결과입니다.
| 모델 | 충족한 제약 |
|---|---|
| GPT Image 1 | 6/8 |
| GPT Image 2 | 7/8 |
| GPT Image 2.5 Flare | 8/8 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 8/8 |
이 작업에서 Flare는 생성할 물체뿐 아니라 공간 관계와 제외 조건도 처리했습니다. OneWave 복잡한 프롬프트 테스트
하지만 이런 성공과 예술적 스타일의 완전한 제어는 구분해야 한다고 생각합니다.
한 고객의 업무는 아홉 칸 스토리보드였습니다. GPT Image 2에서 Flare로 바꾼 뒤 같은 프롬프트로 한 번에 아홉 프레임을 올바르게 만들고 주요 인물 특징과 지정 순서를 대체로 유지했습니다. 하지만 일러스트 스타일을 요구했어도 실제 결과는 뚜렷하게 사실적인 영화 이미지 쪽으로 기울었습니다.
장면 구조를 이해한다고 모든 시각 스타일 요구를 엄격히 따른다는 뜻은 아닙니다. 대상, 위치, 수, 글자, 유지할 내용을 따로 설명하는 구조화된 프롬프트를 권장합니다. 정리되지 않은 설명보다 결과가 안정적인 편입니다.
만화, 브랜드 삽화, 애니메이션 스토리보드처럼 일관된 스타일이 중요하면 참고 이미지를 추가해 출력을 더 잘 제어하세요.
충족한 제약 · 높을수록 좋음
작업별 결과가 예술적 스타일의 완전한 제어를 입증하지는 않습니다.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
OpenAI는 정밀 편집을 GPT Image 2.5의 주요 개선점으로 제시하지만 편집 결과와 속도는 별도로 봐야 한다고 생각합니다.
OneWave가 같은 원본 이미지를 편집한 결과는 다음과 같습니다.
| 모델 | 편집 시간 중앙값 | 편집당 비용 |
|---|---|---|
| GPT Image 1 | 38.7초 | $0.1686 |
| GPT Image 2 | 15.3초 | $0.0143 |
| GPT Image 2.5 Flare | 17.0초 | $0.0143 |
이 테스트에서 Flare는 GPT Image 2보다 조금 느렸고 편집 비용은 같았습니다.
반면 Genflick의 Flare와 Sunburst 스카프 색 변경 테스트에서는 두 모델 모두 주요 인물 특징과 원래 캔버스 비율을 유지하며 국소 색상을 바꿨습니다. 투명 주전자 아이콘 테스트에서는 Flare가 실제 Alpha 채널이 있는 투명 PNG를 출력하는 것도 확인했습니다. OneWave 편집 성능 테스트 · Genflick 편집 및 투명 배경 테스트
주로 처음부터 이미지를 생성하는 업무라면 Flare의 업그레이드 가치가 더 크다고 생각합니다. 기존 이미지의 연속 편집이 중심이라면 새 버전이 나왔다는 이유만으로 즉시 바꿀 필요는 없습니다.
GPT Image 2가 이미 업무 요구를 충족한다면 유지하고 Flare가 잘못된 변경과 수동 재작업을 분명히 줄일 때 사용을 확대하는 것이 좋습니다.
초 · 낮을수록 좋음
이 편집 테스트에서 Flare는 GPT Image 2보다 약간 느렸습니다.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
편집당 USD · 낮을수록 좋음
이 테스트에서 Flare와 GPT Image 2의 비용은 같았습니다. API Hop 가격이 아닙니다.
출처: OneWave · 0부터 시작하는 눈금
GPT Image 2.5 Flare가 GPT Image 2보다 가진 주된 장점은 비슷한 품질의 생성 작업을 더 적은 시간과 Token 비용으로 마치는 것이라고 생각합니다.
OneWave의 동일 조건에서 생성 중앙값은 Flare 16.7초, GPT Image 2는 117.8초였고 이미지당 비용은 각각 $0.0532와 $0.2112였습니다.
이 수치를 보면 자주 생성해야 하는 신규 프로젝트에서는 Flare를 먼저 선택하는 쪽으로 기웁니다.
하지만 기존 이미지 편집에서는 GPT Image 2의 중앙값이 오히려 조금 낮았고 비용도 같았습니다. Flare의 속도 우위가 모든 편집에 적용되지는 않습니다. OneWave 비교 테스트
GPT Image 2로 텍스트 이미지 생성 제품을 만든다면 Flare 이전을 우선 시험하세요. 사진 수정, 배경 교체, 국소 편집이 주된 제품이라면 성공률과 대상 보존부터 비교한 뒤 업그레이드를 결정하는 것이 좋습니다.
신규 프로젝트는 속도와 비용의 실질적 이점이 더 뚜렷하므로 Flare를 기본 후보 목록의 첫 자리에 두는 것을 권장합니다.
GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst는 같은 계열이지만 완전히 같은 작업을 목표로 하지는 않습니다.
OpenAI의 공식 정의는 명확합니다. Flare는 속도를 우선하는 작은 모델이고 Sunburst는 화질과 편집 정밀도를 더 강조하는 기반 모델입니다.
HummingBytes의 19회 high 생성 테스트에서 평균 시간은 Flare 약 25.1초, Sunburst 36.3초였습니다. 이 집합에서는 Flare가 확실히 빨랐습니다. HummingBytes 실측 비교
OneWave의 복잡한 프롬프트에서는 Flare와 Sunburst 모두 8개 제약을 충족했습니다. Genflick의 일부 단순 포스터와 국소 색 변경에서도 Sunburst로 올렸을 때 완료율의 뚜렷한 우위는 없었습니다.
이미 품질 요구를 만족한다면 Sunburst가 충분히 분명한 이익 없이 기다리는 시간만 늘릴 수 있다고 생각합니다.
먼저 Flare로 여러 창의적 버전을 빠르게 생성하고 사용자가 구도와 스타일을 정한 뒤 Sunburst로 고정밀 수정을 시험하는 두 단계 전략을 권장합니다.
광고 디자인 도구가 Flare로 콘셉트 이미지 열 장을 만든 뒤 최종 선택한 한 장의 세부를 Sunburst로 다듬으면 효율과 품질의 균형을 잡기 쉽습니다.
Google의 Nano Banana 2.1은 Flare와 함께 평가할 가치가 있는 이미지 모델이라고 생각합니다.
Fuser는 2026년 10월 6일 다섯 작업의 실측 테스트로 Nano Banana 2.1과 GPT Image 2.5 Flare를 비교했습니다.
Nano Banana 2.1은 제품 촬영에서 지정 배경과 그림자를 더 정확히 처리했습니다. Flare는 인물 일관성, 일부 사실적 장면, 제품 배경 편집에 강점이 있었습니다. 지정 포스터 글자는 둘 다 정확히 생성했습니다. Fuser 두 모델 실측
이미지 모델의 강점이 구체적인 작업과 얼마나 밀접한지 보여 주는 유용한 결과라고 생각합니다.
여러 새 장면에서 가상 인물의 얼굴과 의상 세부를 유지해야 한다면 Flare를 먼저 시험하세요.
제품 촬영, 제품 소개, 전자상거래 대표 이미지가 주된 업무라면 Nano Banana 2.1도 시험할 가치가 있으며 특히 제품 형상, 재질, 조명 정확성을 확인하세요.
상업 연동에서는 자신의 제품 이미지를 참고로 주고 같은 목표 해상도에서 모델마다 여러 장을 생성하세요. 첫 시도 성공률, 최종 사용 가능 비율, 합격 이미지당 실제 비용을 비교한 뒤 적합한 모델을 결정하는 것이 좋습니다.
FLUX.3 Image도 특히 편집과 브랜드 에셋 제작에서 Flare와 비교할 가치가 있다고 생각합니다.
Fuser는 2026년 10월 2일 공개한 테스트에서 세 가지 텍스트 작업과 두 가지 국소 편집으로 두 모델을 비교했습니다.
텍스트 테스트에서 FLUX.3 Image와 GPT Image 2.5 Flare는 지정된 583개 글자를 모두 맞췄고 뚜렷한 차이가 없었습니다.
하지만 FLUX.3 Image의 국소 편집은 더 자세히 볼 만합니다.
카페 사진의 종이컵을 머그로 바꾸는 작업에서 지정 영역 밖 픽셀이 허용치를 넘어 변한 비율은 Flare 7.7%, FLUX.3 Image 0.4%였습니다. 다른 포스터 날짜 수정에서는 비대상 영역 변화 비율이 각각 25.0%와 12.9%였습니다. Fuser FLUX.3 Image 실측 비교
Flare의 국소 편집이 개선됐어도 원본을 엄격히 보존해야 하는 일부 상황에는 FLUX.3 Image가 유리할 수 있다고 생각합니다.
범용 이미지 생성, 광고 아이디어, 빠른 디자인 도구는 Flare를 먼저 고려하세요. 완성된 포스터, 제품 사진, 브랜드 이미지의 아주 작은 부분만 바꾸며 나머지를 최대한 유지해야 한다면 FLUX.3 Image를 우선 비교 모델로 두는 것이 좋습니다.
후자에서 더 중요한 것은 보기 좋은 이미지 생성보다 승인된 내용을 망가뜨리지 않고 지정 영역을 정확히 바꾸는지입니다.
서버용 API Hop API 키를 만들고 이 페이지의 모델 ID와 프롬프트를 포함한 JSON을 POST /openai/v1/images/generations로 보내세요. 새 이미지에는 image_urls를 생략하세요. 제출 전에 현재 모델 요금을 확인하세요. 생성은 유료이며 무료 연결 테스트가 아닙니다.
선택한 모델, 편집 프롬프트, image_urls를 POST /openai/v1/images/generations로 보내세요. 공개 접근 가능한 HTTP(S) 이미지 URL을 최대 16개 제공할 수 있습니다. 이 API Hop 엔드포인트는 생성과 참조 이미지 편집에 JSON을 사용합니다. 현재 공개 규약은 multipart 업로드, base64 데이터 URI, 마스크 또는 별도의 /images/edits 경로를 지원하지 않습니다. 변경 사항과 보존할 세부 정보를 설명하고 전체 결과를 검토하세요. 추가 편집 시 이전 결과를 참조 URL로 다시 보내세요. 이 엔드포인트는 대화 기록을 보관하지 않습니다.
stream: false이면 API Hop은 완료를 기다린 후 사용 가능한 사용량 정보와 함께 data[].url로 이미지 URL을 반환합니다. 결과를 읽기 전에 HTTP 상태와 응답 본문을 확인하세요. 상위 제공자의 Base64 응답 파서 대신 이 엔드포인트에 명시된 응답 형식을 사용하세요. 장기 접근이 필요하면 완성된 이미지를 자체 저장소에 다운로드하세요.
stream: true이면 image_generation.completed와 [DONE]까지 SSE 이벤트를 읽고 오류 이벤트를 처리하세요. 부분 이미지 미리 보기는 보장되지 않습니다. 이 Images generations 엔드포인트는 폴링용 작업 ID를 반환하지 않습니다. 완료 전에 연결이 끊기면 요청 ID를 보관하고, 과금될 수 있는 재생성 요청 전에 요청 기록과 계정 사용량을 확인하세요. 클라이언트 연결이 끊겼다고 생성이 취소된 것은 아닙니다.
gpt-image-2.5-flaremodel은 필수입니다. 예제는 현재 페이지의 모델 ID를 사용합니다. GET /v1/models로 API 키의 모델 접근 권한을 확인하세요.
POST /openai/v1/images/generationscurl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2.5-flare","prompt":"Create a product photograph of a nostalgic toy propeller airplane in clear blister packaging.\nGive the airplane rounded wings, a spinning nose propeller, and lightly worn painted-metal details.\nUse realistic plastic and metal textures, soft studio lighting, shallow depth of field, and crisp retail printing.\nInclude only the packaging label \"Christmas Memories Edition\". Make the design original, with no trademarks or watermarks.","n":1,"size":"1:1","quality":"low","output_format":"png","stream":false,"resolution":"1k","image_urls":[],"background":"auto"}'서버용 API Hop API 키를 만들고 이 페이지의 모델 ID와 프롬프트를 포함한 JSON을 POST /openai/v1/images/generations로 보내세요. 새 이미지에는 image_urls를 생략하세요. 제출 전에 현재 모델 요금을 확인하세요. 생성은 유료이며 무료 연결 테스트가 아닙니다.
선택한 모델, 편집 프롬프트, image_urls를 POST /openai/v1/images/generations로 보내세요. 공개 접근 가능한 HTTP(S) 이미지 URL을 최대 16개 제공할 수 있습니다. 이 API Hop 엔드포인트는 생성과 참조 이미지 편집에 JSON을 사용합니다. 현재 공개 규약은 multipart 업로드, base64 데이터 URI, 마스크 또는 별도의 /images/edits 경로를 지원하지 않습니다. 변경 사항과 보존할 세부 정보를 설명하고 전체 결과를 검토하세요. 추가 편집 시 이전 결과를 참조 URL로 다시 보내세요. 이 엔드포인트는 대화 기록을 보관하지 않습니다.
stream: false이면 API Hop은 완료를 기다린 후 사용 가능한 사용량 정보와 함께 data[].url로 이미지 URL을 반환합니다. 결과를 읽기 전에 HTTP 상태와 응답 본문을 확인하세요. 상위 제공자의 Base64 응답 파서 대신 이 엔드포인트에 명시된 응답 형식을 사용하세요. 장기 접근이 필요하면 완성된 이미지를 자체 저장소에 다운로드하세요.
stream: true이면 image_generation.completed와 [DONE]까지 SSE 이벤트를 읽고 오류 이벤트를 처리하세요. 부분 이미지 미리 보기는 보장되지 않습니다. 이 Images generations 엔드포인트는 폴링용 작업 ID를 반환하지 않습니다. 완료 전에 연결이 끊기면 요청 ID를 보관하고, 과금될 수 있는 재생성 요청 전에 요청 기록과 계정 사용량을 확인하세요. 클라이언트 연결이 끊겼다고 생성이 취소된 것은 아닙니다.
모델 계열 및 프로토콜 참조
GPT Image 2.5
전체 API 문서Flare로 이미지를 생성하거나 Sunburst로 참조 이미지를 편집하세요.
https://api.apihop.ai/openai/v1/images/generations