API Hop

이미지 생성 및 편집용 GPT Image 2.5 Sunburst API

GPT Image 2.5 Sunburst 토큰 요금과 참조 이미지 편집 예제를 확인하세요. 생성 형식, 품질 설정, 이미지 입력 제한을 확인하세요.

GPT Image 2.5 Sunburst API 요금 및 청구

텍스트 입력

공식 가격

텍스트 입력
$5.0000 /M

API Hop 요금 절감 20%

텍스트 입력
$4.0000 /M

캐시된 텍스트 입력

공식 가격

캐시된 텍스트 입력
$1.2500 /M

API Hop 요금 절감 20%

캐시된 텍스트 입력
$1.0000 /M

이미지 입력

공식 가격

이미지 입력
$8.0000 /M

API Hop 요금 절감 20%

이미지 입력
$6.4000 /M

캐시된 이미지 입력

공식 가격

캐시된 이미지 입력
$2.0000 /M

API Hop 요금 절감 20%

캐시된 이미지 입력
$1.6000 /M

이미지 출력

공식 가격

이미지 출력
$30.0000 /M

API Hop 요금 절감 20%

이미지 출력
$24.0000 /M

독립적으로 검증되지 않은 참고 가격입니다. 비용을 비교하기 전에 제공업체의 현재 요금, 청구 단위 및 적용 조건을 확인하세요.

GPT Image 2.5 Sunburst 온라인 이미지 도구

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이미지 결과

예제 미리보기

GPT Image 2.5 Sunburst 프롬프트 예제

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.

프롬프트 보기

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.

OpenAI 이미지 프롬프트 가이드, GPT Image 2.5 Sunburst 예제
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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.

OpenAI 이미지 프롬프트 가이드, GPT Image 2.5 Sunburst 예제
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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.

OpenAI 이미지 프롬프트 가이드, GPT Image 2.5 Sunburst 예제

GPT Image 2.5 Sunburst란

정밀한 이미지 생성과 편집을 위한 OpenAI의 주력 모델

GPT Image 2.5 Sunburst는 OpenAI가 2026년 9월 8일 공개한 이미지 생성 및 편집 모델입니다. GPT Image 2.5 제품군 중에서도 이미지 품질과 편집 정밀도를 더 중시하는 버전입니다.

Sunburst의 가장 큰 변화는 단순히 더 세련된 이미지를 만드는 능력이 아니라, 사용자가 무엇을 바꾸고 무엇을 그대로 유지하려는지 더 정확하게 이해하는 능력이라고 생각합니다.

예를 들어 상품 광고를 만들 때 상품 외형이나 이미지 전체 구도는 그대로 두고, 상품 각도만 바꾸거나 배경 조명을 조정하거나 일부 문구를 교체하고 싶을 수 있습니다. Sunburst는 이처럼 정밀한 제어가 필요한 작업에 최적화되어 있습니다.

OpenAI는 Sunburst를 고급 창작 작업과 세밀한 이미지 편집용 모델로 포지셔닝합니다. 같은 제품군의 Flare와 비교하면, 출력 정밀도를 높이기 위해 이미지 생성에 더 많은 시간을 쓰는 편입니다.

상업 사진, 광고 디자인, 브랜드 에셋처럼 고품질 최종 이미지에 사업이 주로 의존한다면 Sunburst부터 테스트하기를 권장합니다. 반면 단순히 많은 이미지를 빠르게 생성하려면 Flare가 더 적합할 수 있습니다.

OpenAI 공식 발표

텍스트 이미지 생성, 참조 이미지 편집, 여러 이미지 합성을 지원하는 시각 모델

GPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트로 이미지를 만드는 모델만은 아닙니다. 기존 이미지를 입력받아 텍스트 지시에 따라 이미지를 편집하고, 스타일을 옮기고, 여러 참조 이미지를 결합할 수도 있습니다.

사용자는 보통 첫 이미지에 만족하지 않고 세부 사항을 계속 다듬어야 하므로, 이 기능이 텍스트 이미지 생성만 하는 것보다 실제 디자인 작업에 더 가깝다고 생각합니다.

예를 들어 인물, 실내 배경, 의상 참조 이미지를 업로드한 뒤, 지정한 위치와 관계에 맞춰 장면을 다시 생성하도록 요청할 수 있습니다.

Genflick이 2026년 9월 실시한 테스트에서 GPT Image 2.5 제품군은 세 장의 참조 이미지를 사용하는 인물과 장면 합성 과제를 성공적으로 수행했고, 인물의 의상과 배경 특징, 지정된 좌우 위치를 유지했습니다.

물론 복잡한 합성이 절대로 틀리지 않는다는 뜻은 아닙니다. 상품 외형, 인물 정체성, 브랜드 로고가 관련된 경우 선명한 원본 이미지를 제공하고 모델이 유지해야 할 특징을 명시하기를 권장합니다.

Genflick 다중 참조 이미지 테스트

여섯 가지 품질 설정과 사용자 지정 해상도를 지원하는 이미지 생성 모델

GPT Image 2.5 Sunburst는 low, medium, high, xhigh, max, auto의 여섯 가지 품질 설정을 지원하며, 기본값은 auto입니다.

해상도의 공식 권장값은 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536이며, 크기 제약을 충족하면 사용자 지정 해상도도 지원합니다. 약 4K 규모의 픽셀 수까지 출력할 수 있지만, 더 높은 해상도에는 아직 실험적인 제약이 있습니다.

품질 설정의 가장 큰 가치는 모든 상황에서 max를 쓰는 대신 개발자가 사업 요구에 맞춰 비용을 제어할 수 있다는 점이라고 생각합니다. 다른 모델을 설명하면서도 반복해서 말했듯이, 가장 높은 추론 설정이 최상의 결과를 내지는 않을 수 있습니다.

예를 들어 웹사이트의 일반 기사 삽화에는 medium이나 high로 충분할 수 있습니다. 상품 세부 사항을 보여줘야 하는 상업용 이미지라면 xhigh와 max도 추가로 테스트할 수 있습니다.

품질 설정이 높다고 모든 요구를 더 잘 처리한다는 뜻은 아닙니다. 일부 실측 테스트에서는 높은 설정이 사용자가 요청하지 않은 장식 요소를 추가하기도 했습니다.

낮은 비용의 설정에서 구도와 내용을 확정한 뒤 최종 에셋의 품질을 높이기를 권장합니다. 이 방식이 더 합리적입니다.

OpenAI 이미지 생성 매개변수 문서

RequestBeam의 GPT Image 2.5 Sunburst 온라인 도구와 API

RequestBeam을 통해 먼저 API 연동에 많은 시간을 들이지 않고도 실제 사업 상황에서 GPT Image 2.5 Sunburst를 더 빨리 경험할 수 있게 돕고자 합니다.

RequestBeam에 로그인하고 API Key를 만든 뒤 소액을 충전하면 온라인 도구로 모델 평가를 시작할 수 있습니다. 먼저 API 코드를 작성하거나 단기 테스트를 위해 고정 요금제를 구매할 필요가 없으며, 여러 모델 플랫폼의 계정을 직접 관리하는 번거로움도 줄일 수 있습니다.

GPT Image 2.5 Sunburst의 핵심 기능과 강점 분야

정밀한 이미지 편집: 다른 세부 사항은 최대한 유지하며 지정한 내용만 변경

정밀한 편집이 GPT Image 2.5 Sunburst에서 가장 주목할 능력이라고 생각합니다.

이전 이미지 생성 모델에서 비교적 흔한 문제는 사용자가 작은 부분만 바꾸려 해도 인물의 얼굴, 상품 모양, 심지어 배경 전체가 함께 바뀐다는 것이었습니다.

Sunburst는 이런 상황에 최적화되어 있습니다. OpenAI는 원래 피사체, 구도, 브랜드 요소를 최대한 유지하면서 복잡한 피사체와 배경 안에서 부분 편집을 수행하는 능력을 특히 강조합니다.

한 전자상거래 고객이 Sunburst와 Flare의 비교를 공유했습니다. 여러 품질 설정에서 동일한 상품 프롬프트를 사용했을 때, Sunburst가 상품의 원근감, 반사, 구도를 더 일관되게 유지했고 Flare는 설정에 따라 이미지를 다시 구성하는 경향이 더 컸다고 합니다.

이 기능은 전자상거래 상품 이미지, 광고 에셋, 기존 디자인의 부분 수정에 잘 맞는다고 생각합니다.

인물과 참조 이미지의 일관성: 지속적인 창작과 캐릭터 에셋에 적합

인물 일관성은 AI로 만화, 이야기 삽화, 마케팅 에셋을 만드는 사용자에게 늘 중요한 문제였습니다.

우리가 더 관심을 두는 것은 Sunburst가 자세, 의상, 배경을 바꾸면서도 얼굴 구조, 헤어스타일, 액세서리, 전체적인 시각 스타일 등 인물의 핵심 특징을 유지할 수 있는지입니다.

출시 당시 OpenAI는 참조 이미지의 인물을 다른 장면으로 옮기고, 외형을 조정하며, 연속해서 편집하는 능력을 특별히 시연했습니다.

한 숏폼 드라마 고객은 이전에 만족스러운 결과를 얻지 못했던 프롬프트가 Sunburst API에서는 눈에 띄게 좋아졌다고 전했고, 특히 인물 일관성과 이미지 품질을 높이 평가했습니다.

Sunburst는 동일한 인물의 여러 홍보 이미지, 연속된 이야기 삽화, 일관된 시각적 정체성을 유지해야 하는 브랜드 캐릭터 에셋 제작에 적합하다고 생각합니다.

먼저 승인된 인물 참조 이미지를 정한 뒤 이를 사용해 여러 장면을 생성하기를 권장합니다. 완성 이미지를 생성하기 전에 기본 인물 에셋의 일관성을 확보하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

상업 사진: 더 자연스러운 조명, 소재, 상품 세부 사항

상업용 상품 사진도 Sunburst의 중요한 활용처라고 생각합니다.

GPT Image 2.5에서 OpenAI는 자연스러운 조명, 소재 질감, 참조 이미지 세부 사항 보존을 중점적으로 개선했습니다. Sunburst는 고품질의 최종 시각 결과물에 더 무게를 둡니다.

예를 들어 한 전자상거래 고객은 스킨케어 상품의 홍보 이미지를 생성한 경험을 공유했습니다. Sunburst에 참조 이미지를 올리고 병의 비율, 포장 색상, 상품 로고는 그대로 유지하도록 요구하면서 배경이 다른 상품 이미지를 생성했고, 결과에 매우 만족했다고 합니다.

물론 상업 사진 평가는 이미지가 매력적인지만 보는 일이 아닙니다. Everypixel은 2026년 9월에 48개 상업 사진 시나리오로 블라인드 테스트를 진행했습니다. Qwen Image 2 대비 Sunburst의 사실감 선호 비율은 69.0%였습니다. 하지만 GPT Image 2 대비로는 52.7%에 그쳤고 신뢰구간에 50%가 포함되어, 사실감에서 명확한 우위라고 볼 수 없습니다.

이 결과는 유용한 참고 자료라고 생각합니다. Sunburst의 강점은 모든 이미지를 눈에 띄게 더 사실적으로 만드는 것보다 지시 준수와 편집 제어에 있을 수 있습니다.

전자상거래 상품 이미지에서는 상품 모양, 포장 문구, 빛과 그림자의 타당성, 배경 세부 사항을 따로 확인하기를 권장합니다. 전자상거래는 실제 상품과 표현이 일치해야 합니다. 불일치는 브랜드에 대한 사용자 신뢰를 해칠 수 있습니다.

Everypixel 상업 사진 블라인드 테스트

텍스트와 복잡한 레이아웃: 포스터, 인포그래픽, 상품 시각 디자인에 적합

광고 포스터와 마케팅 이미지에서는 모델이 이미지를 생성하는 것뿐 아니라 텍스트, 숫자, 레이아웃도 올바르게 처리해야 합니다.

Sunburst는 이 분야에서 이미 상당한 실용적 가치가 있다고 생각합니다.

여러 고객의 피드백에 따르면 Sunburst는 포스터와 아홉 칸 스토리보드 같은 구체적인 업무에서 만족스러운 결과를 내며, 수정 횟수를 크게 줄이고 때로는 첫 시도에 제대로 완성합니다.

이러한 구체적인 업무 피드백을 바탕으로, 소량의 명확히 지정된 텍스트가 들어가는 홍보 이미지에서는 Sunburst를 이미 실무에 사용할 가치가 있다고 생각합니다. 다만 글이 많거나 레이아웃이 복잡하거나 브랜드 요구가 엄격한 이미지는 여전히 사람의 검토가 필요합니다.

텍스트 내용과 위치, 상대적인 크기, 추가해서는 안 되는 요소를 명확히 지정하기를 권장합니다. 구조화된 프롬프트가 더 좋은 이미지를 생성하는 데 도움이 됩니다.

연속 편집과 브랜드 에셋 제작: 반복 생성 작업 줄이기

우리는 Sunburst가 보기 좋은 이미지 한 장을 만드는지보다 실제 디자인 작업 흐름에 들어갈 수 있는지를 더 중요하게 봅니다.

상업 작업에서 디자이너는 보통 초안을 생성한 뒤 상품 위치 조정, 배경색 변경, 문구 교체, 채널별 버전 제작 등 피드백에 따라 반복해서 수정해야 합니다.

GPT Image 2.5 제품군은 연속 편집 시 세부 사항 보존을 개선하며, Sunburst는 편집 정밀도를 더욱 강조합니다.

GPT Image API를 오랫동안 사용한 개발자인 한 고객은 이전에 약 80,000장 이상의 이미지를 생성했으며, 새 버전을 테스트하면서 GPT Image 2.5보다 참조 이미지 활용과 인터페이스 요소가 개선되었다고 말했습니다.

마케팅 팀의 진짜 질문은 초안에서 최종 에셋까지 도달하는 데 필요한 수정 횟수가 줄어드는지라고 생각합니다.

GPT Image 2.5 Sunburst 벤치마크와 성능

이 절에서는 Artificial Analysis, Arena, Everypixel, Quantslant가 공개한 테스트 데이터와 고객들이 공유한 일부 경험을 참고합니다.

텍스트 이미지 생성 품질: AA-Image-T2I v2.0에서 1198 Elo

Artificial Analysis의 AA-Image-T2I v2.0 순위에서 GPT Image 2.5 Sunburst는 max 설정으로 1198 Elo를 기록하며 당시 일위를 차지했습니다.

같은 순위에서 GPT Image 2.5 Flare Max는 1191 Elo, GPT Image 2 High는 1172 Elo를 기록했습니다.

이 평가는 익명 이미지 쌍을 비교하고 사람 평가자의 선호로 Elo를 계산하므로, 생성 이미지의 전체 품질에 대한 사용자 판단에 더 가깝습니다.

다만 Sunburst와 Flare의 95% 신뢰구간이 겹치므로 전체적인 텍스트 이미지 생성 품질은 비교적 비슷하다는 점에 주목합니다.

주로 일반적인 텍스트 이미지 생성 업무를 한다면 Flare부터 테스트하고, 최종 시각 품질 요구가 더 높은 에셋에 Sunburst를 비교 대상으로 넣기를 권장합니다.

Artificial Analysis 텍스트 이미지 생성 순위

Artificial Analysis · 독립 평가AA-Image-T2I v2.0익명 이미지 쌍대 선호 · 원본 순위표 스냅샷

Elo · 높을수록 좋음

  • GPT Image 2.5 Sunburst Max1198 Elo
  • GPT Image 2.5 Flare Max1191 Elo
  • GPT Image 2 High1172 Elo

Sunburst와 Flare의 95% 신뢰 구간이 겹치므로 점수로 뚜렷한 품질 차이를 입증할 수 없습니다.

출처: Artificial Analysis · 0부터 시작하는 눈금

이미지 편집 품질: AA-Image-Editing v2.0에서 1183 Elo

Artificial Analysis의 AA-Image-Editing v2.0에서 Sunburst Max는 1183 Elo, Flare Max는 1163 Elo, GPT Image 2 High는 1125 Elo를 기록했습니다.

이 결과는 텍스트 이미지 생성 점수보다 Sunburst의 제품 포지셔닝을 더 명확하게 보여준다고 생각합니다.

이미지 편집은 처음부터 이미지를 생성하는 일이 아니라 기존 이미지와 변경 요청을 바탕으로 사용자 기대에 맞는 결과를 만드는 일입니다. 고객이 공유한 데이터에 따르면 편집 대 신규 생성의 비율은 약 3:1입니다. 따라서 이 결과는 이미지 편집에서 Sunburst의 비교적 뚜렷한 우위를 보여줍니다.

AI 이미지 편집기, 상품 배경 교체 도구, 인페인팅 도구를 개발한다면 텍스트 이미지 생성 순위만으로 모델을 선택하지 말고 Sunburst를 우선 테스트하기를 권장합니다.

Artificial Analysis 이미지 편집 순위

Artificial Analysis · 독립 평가AA-Image-Editing v2.0이미지 편집 선호 · 원본 순위표 스냅샷

Elo · 높을수록 좋음

  • GPT Image 2.5 Sunburst Max1183 Elo
  • GPT Image 2.5 Flare Max1163 Elo
  • GPT Image 2 High1125 Elo

선호 점수는 평가된 편집 작업을 측정하며 요청한 모든 세부 사항의 보존을 보장하지 않습니다.

출처: Artificial Analysis · 0부터 시작하는 눈금

다중 참조 이미지 편집: Arena Multi Image Edit에서 1535

Arena의 Multi Image Edit 순위에서 GPT Image 2.5 Sunburst는 1535±9, Flare는 1501±8, GPT Image 2 Medium은 1454±4를 기록했습니다. 당시 이 결과는 아직 예비 결과로 표시되어 있었습니다.

이 점수는 여러 참조 이미지를 결합해야 하는 애플리케이션에서 특히 중요하다고 생각합니다.

예를 들어 서로 다른 이미지의 인물, 의상, 장면을 하나의 이미지로 결합할 때 모델은 각 이미지를 이해할 뿐 아니라 여러 물체의 위치, 비율, 시각적 관계까지 처리해야 합니다.

하지만 Arena 점수는 사용자 선호 비교에서 나오며 모든 물체가 정확히 재현되었다는 뜻은 아닙니다. 따라서 상품 조합, 단체 인물 이미지, 복잡한 장면 생성에서는 세부 사항에 대한 사람의 검토를 필수 단계로 유지하기를 권장합니다.

Arena 다중 이미지 편집 순위

Arena · 독립 평가Arena Multi Image Edit예비 결과 · 보고된 점수와 ± 구간

점수 · 높을수록 좋음

  • GPT Image 2.5 Sunburst1535 ± 9 점
  • GPT Image 2.5 Flare1501 ± 8 점
  • GPT Image 2 Medium1454 ± 4 점

이 결과는 예비 결과로 표시되었습니다. 사용자 선호 점수가 모든 물체의 정확한 재현을 뜻하지는 않습니다.

출처: Arena · 0부터 시작하는 눈금

상업 사진 블라인드 테스트: GPT Image 2 대비 사실감 선호는 52.7%에 그침

Everypixel은 48개 상업 사진 시나리오를 테스트했고, 제작팀 구성원 13명이 익명으로 평가했습니다.

Sunburst와 GPT Image 2의 비교에서 세 가지 주요 항목은 사실감 선호 비율 52.7%, 프롬프트 준수 55.2%, 미적 선호 56.7%였습니다.

이 테스트는 52.7%라는 결과가 사실감에서 통계적으로 뚜렷한 우위를 입증하지 않는다는 점을 상기시킨다고 생각합니다. Sunburst는 프롬프트 준수와 미적 품질에서 조금 앞서지만 그 이점도 비교적 제한적입니다.

따라서 이미 GPT Image 2로 상업 사진 에셋을 만드는 팀은 서둘러 전부 이전하지 않기를 권장합니다. 정밀 편집, 복잡한 합성, 텍스트 처리가 필요한 시나리오에서 먼저 Sunburst를 테스트한 뒤 전환 여부를 결정하세요.

Everypixel의 48개 시나리오 블라인드 테스트

Everypixel · 독립 평가GPT Image 2 대비 Sunburst 선호상업 사진 장면 48개 · 제작팀 검토자 13명 · 블라인드 테스트

선호 비율 (%) · 높을수록 좋음 · 50% = 동일 선호

  • 사진 사실성52.7%
  • 프롬프트 준수55.2%
  • 미적 품질56.7%

사실성 신뢰 구간에 50%가 포함되어 통계적으로 뚜렷한 사실성 우위는 없습니다. 다른 보고된 선호 개선도 소폭입니다.

출처: Everypixel · 0부터 시작하는 눈금

생성 속도와 비용: High에서 약 28초, Max에서 약 78초

Quantslant는 동일한 프롬프트로 Sunburst와 Flare의 생성 속도와 비용을 테스트했습니다.

1536×864 해상도의 결과는 다음과 같습니다.

품질Sunburst 시간Flare 시간이미지당 비용
Medium14.0초12.8초$0.0086
High27.8초17.9초$0.033
Max77.8초37.6초$0.130

이 데이터는 특정 테스트 환경의 결과이며, Medium의 표본 수는 적습니다. 안정적인 플랫폼 응답 시간이나 고정 가격으로 취급해서는 안 됩니다.

여기서 가장 중요한 점은 Sunburst와 Flare의 공식 토큰 단가는 같지만 높은 품질 설정에서 Sunburst가 눈에 띄게 더 오래 걸린다는 것이라고 생각합니다. High에서 Max로 올리면 이미지 비용도 크게 증가하지만 이미지 품질이 그만큼 비례해서 개선되지는 않을 수 있습니다. 반복해서 강조했듯이 높은 추론 설정은 더 많은 시간이 걸려도 반드시 최상의 결과를 내지는 않습니다. 이는 고객에게 계속 설명하는 직관에 반하는 지점입니다.

일반 이미지 평가에서는 High로 시작하기를 권장합니다. 가치가 높은 광고 에셋이나 복잡한 세부 사항을 유지해야 하는 최종 이미지에는 Max를 시도해 보세요. 빠른 생성과 반복 미리보기가 필요한 사용자에게는 Flare를 더 강하게 권장합니다.

Quantslant 속도 및 비용 테스트 원문

Quantslant · 독립 평가품질별 생성 시간동일 프롬프트 · 1536×864 · Medium / High / Max

초 · 낮을수록 좋음

  • Medium
    Sunburst14.0 초
    Flare12.8 초
  • High
    Sunburst27.8 초
    Flare17.9 초
  • Max
    Sunburst77.8 초
    Flare37.6 초

특정 테스트 조건이며 Medium 표본은 적었습니다. 플랫폼의 보장된 응답 시간이 아닙니다.

출처: Quantslant · 0부터 시작하는 눈금

Quantslant · 독립 평가이미지당 실측 비용동일 프롬프트 · 1536×864 · Medium / High / Max

이미지당 USD · 낮을수록 좋음

  • Medium$0.0086
  • High$0.033
  • Max$0.130

이 특정 테스트의 비용이며 고정 가격이나 API Hop 가격이 아닙니다. 높은 비용이 비례하는 품질 향상을 뜻하지는 않습니다.

출처: Quantslant · 0부터 시작하는 눈금

GPT Image 2.5 Sunburst와 Flare, GPT Image 2, Nano Banana 2.1, MAI-Image-2.6 비교

GPT Image 2.5 Flare와 비교: 편집 정밀도와 생성 속도 중 무엇을 우선할 것인가

Sunburst와 Flare는 같은 세대의 제품이어서 가장 자연스러운 비교 대상이라고 생각하지만, 실제로는 서로 다른 사업 요구에 최적화되어 있습니다.

Artificial Analysis의 독립 테스트에 따르면 텍스트 이미지 생성 품질 차이는 크지 않습니다. Sunburst Max는 1198 Elo, Flare Max는 1191 Elo입니다.

하지만 이미지 편집에서는 Sunburst의 우위가 더 두드러지며, 각각 1183 Elo와 1163 Elo를 기록합니다.

속도 측면에서는 Quantslant 테스트에서 High일 때 Flare가 눈에 띄게 빨랐고, Max에서는 차이가 더 커졌습니다.

우리는 두 모델을 단순한 업그레이드와 대체 관계로 보지 않으며, 활용 사례도 같지 않습니다.

블로그 삽화 생성기나 일반 AI 텍스트 이미지 생성 사이트를 개발하거나 소셜 미디어 에셋을 대량 생성해야 한다면 Flare를 우선하기를 권장합니다.

사용자가 참조 이미지를 업로드하고 인물, 상품, 이미지의 특정 영역을 반복해서 정밀 편집하는 제품이라면 Sunburst를 더 강하게 권장합니다.

생성과 편집 기능을 모두 갖춘 플랫폼에서는 빠른 제작에 Flare를 쓰고 세밀한 다듬기에 Sunburst를 쓰기를 권장합니다. Flare와 Sunburst 모두 high에서 테스트를 시작하기를 권장합니다.

Artificial Analysis 텍스트 이미지 생성 비교 · 편집 비교

GPT Image 2와 비교: 새 버전은 편집에 더 적합하지만 모든 상업 이미지를 이전할 필요는 없음

GPT Image 2는 Sunburst의 중요한 비교 기준입니다. 이미 OpenAI 이미지 생성 기능을 사용하는 많은 애플리케이션이 업그레이드할 가치가 있는지 판단해야 하기 때문입니다.

Artificial Analysis 평가에서 Sunburst는 텍스트 이미지 생성과 이미지 편집 모두 GPT Image 2보다 높은 Elo 점수를 받았습니다.

하지만 Everypixel의 상업 사진 블라인드 테스트는 다른 관점을 제공합니다. Sunburst는 사실감에서 통계적으로 뚜렷한 우위를 입증하지 못했습니다.

이는 새 버전에서 가장 주목할 점이 모든 상업 시나리오에서 눈에 띄게 매력적인 이미지를 생성하는 능력보다 복잡한 요구와 편집 작업을 처리하는 능력임을 시사한다고 생각합니다.

두 버전의 품질 설정도 다릅니다. GPT Image 2는 High까지 지원하지만 Sunburst는 XHigh와 Max를 추가하여 최종 출력의 설정 선택지를 늘렸습니다.

이미 GPT Image 2를 쓰는 팀은 이미지 편집과 다중 참조 이미지 합성 작업부터 이전하기를 권장합니다. 이미 안정적으로 작동하는 상품 소개 이미지와 기사 삽화는 기존 모델을 먼저 비교 대상으로 유지해도 됩니다.

Sunburst가 더 최신이라는 이유만으로 모든 생성 작업을 교체하기를 권장하지는 않습니다. 사업 활용 사례를 테스트한 뒤 이전 여부를 결정하는 것이 올바른 접근입니다.

Everypixel 비교 결과

Nano Banana 2.1과 비교: 더 높은 이미지 편집 선호와 더 낮은 생성 비용

Nano Banana 2.1은 Google의 이미지 생성 및 편집 모델로, Sunburst를 평가할 때 고려할 만한 다른 플랫폼의 선택지입니다.

Artificial Analysis의 AA-Image-T2I v2.0에서 Sunburst Max는 1198 Elo, Nano Banana 2.1은 1160 Elo입니다.

이미지 편집 순위에서는 각각 1183 Elo와 1137 Elo입니다.

두 결과 모두 독립적인 선호 테스트에서 Sunburst의 우위를 보여줍니다.

하지만 비용도 고려해야 합니다. 해당 표준화 평가 설정에서 Artificial Analysis는 천 장당 비용을 Sunburst 약 $210.7, Nano Banana 2.1 약 $33.6으로 제시합니다. 이 수치는 해당 평가 구성에만 적용되며 임의의 해상도와 품질 설정에 대한 고정 비용은 아닙니다.

더 높은 이미지 편집 품질을 원한다면 Sunburst를 우선 테스트할 수 있다고 생각합니다. 많은 이미지를 생성해야 하는 사업이라면 Nano Banana 2.1의 비용 이점을 자세히 평가할 가치가 있습니다.

Artificial Analysis 텍스트 이미지 생성 및 편집 순위

MAI-Image-2.6과 비교: 고정밀 시각 작업과 대량 에셋 제작의 서로 다른 선택

MAI-Image-2.6은 Microsoft AI의 이미지 생성 모델이며, 상업 이미지 생성용 모델 선택 테스트에 포함할 만합니다.

Artificial Analysis의 텍스트 이미지 생성 순위에서 Sunburst Max는 1198 Elo, MAI-Image-2.6은 1151 Elo입니다. 이미지 편집 순위에서는 각각 1183 Elo와 1139 Elo입니다.

두 테스트 모두 사람의 선호 점수에서 Sunburst가 앞섭니다. 비용 측면에서 같은 평가의 표준화된 천 장당 생성 비용은 각각 약 $210.7와 $38.9입니다.

고급 광고, 상세한 상품 이미지, 여러 차례 편집하는 브랜드 에셋이 필요한 사업이라면 Sunburst를 우선 고려할 가치가 있다고 생각합니다.

반면 대규모 상품 카탈로그의 배경 이미지를 대량 생성하거나 콘텐츠 웹사이트에 많은 삽화를 지속적으로 제작해야 한다면 MAI-Image-2.6이 더 경제적일 수 있습니다.

출력량이 많은 애플리케이션에서는 먼저 허용 가능한 최소 이미지 품질을 정의한 다음, 단순히 순위가 가장 높은 모델을 쓰기보다 그 기준을 더 낮은 총비용으로 충족하는 모델을 선택하기를 권장합니다.

Artificial Analysis 텍스트 이미지 생성 순위

GPT Image 2.5 Sunburst API 연동 자주 묻는 질문

API Hop을 통해 이 모델을 호출하려면 어떻게 하나요?

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.

API Hop을 통해 참조 이미지를 편집하려면 어떻게 하나요?

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.

생성된 이미지 URL은 어디에 있나요?

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.

스트리밍 결과는 어떻게 읽나요?

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.

API Hop 전체 매개변수 및 응답 참조

관련 이미지 API