GPT-Image-2.5-All 이미지 생성/편집

모든 이미지 API는 동기식입니다 — 폴링할 task ID가 없으며, 클라이언트가 연결을 끊으면 요청은 계속 과금되는 동안 결과는 사라집니다. 이 모델에는 넉넉한 timeout을 설정하십시오. 이미지 API 필수 사항 및 모범 사례를 참고하십시오.

개요

gpt-image-2.5-all 및 gpt-image-2-all은 APIYI의 GPT 이미지 생성 리버스 엔지니어링 모델(ChatGPT 웹 라인)입니다. ChatGPT 웹 앱 전체가 Images 2.5로 전환되었으므로 gpt-image-2-all은 이미 2.5 이미지를 생성하며, 새 gpt-image-2.5-all 이름은 해당 업그레이드를 명확히 나타낼 뿐입니다 — 두 이름은 동일한 가격과 동작을 공유하며 서로 바꿔 사용할 수 있습니다. 새 프로젝트에서는 gpt-image-2.5-all를 사용해야 합니다. 호출당 $0.03/이미지라는 매우 경쟁력 있는 가격으로 약 30~60초 만에 이미지를 생성하며, 텍스트-이미지 변환 / 단일 이미지 편집 / 다중 이미지 융합 / 자연어 편집을 지원합니다. 텍스트 렌더링 충실도가 높고 중국어 prompt를 기본 지원합니다.

🎨 주요 특징: 이미지당 $0.03의 정액 요금을 제공하는 안정적인 리버스 엔지니어링 채널입니다. 크기/품질/n 매개변수에 대해 걱정할 필요 없이 prompt에서 크기와 스타일을 설명하면 됩니다. OpenAI Images API 표준 엔드포인트인 /v1/images/generations(텍스트-이미지 변환) 및 /v1/images/edits(이미지 편집)를 사용합니다.출력 크기 또는 4K를 고정해야 합니까? 자매 모델인 gpt-image-2-vip로 전환하십시오 — 호출 형식은 동일하며 size 필드 하나만 추가하면 됩니다.

텍스트-이미지 변환 API

/v1/images/generations — 텍스트 prompt에서 이미지를 생성합니다.

이미지 편집 API

/v1/images/edits — 편집/융합 지침과 함께 multipart 업로드를 수행합니다.

AI 에이전트에게 통합을 맡기기

Codex / Claude Code / Cursor로 빌드하는 경우, 아래 프롬프트를 복사해 에이전트에게 전달하십시오. 먼저 이 페이지의 일반 텍스트 버전을 가져오고(모든 docs URL 뒤에 .md을 추가하십시오), 그런 다음 이 모델이 거부하는 timeout, base64 렌더링, upload 압축, 그리고 매개변수는 이미 요구사항에 반영된 상태로 프로젝트의 자체 스택에 맞는 코드를 작성합니다.

코딩 에이전트가 gpt-image-2-all 텍스트-이미지 및 이미지 편집을 통합하거나 문제를 해결하도록 하십시오. Codex, Claude Code, Cursor 및 유사한 도구에 복사해 붙여넣으십시오.

이 프롬프트가 막아주는 것

요구사항	방지하는 함정
timeout을 360초로 늘림	주류 HTTP 클라이언트는 기본적으로 30~60초 timeout을 사용하며, 서버가 정상적으로 생성 중일 때 요청을 끊습니다 — 그리고 연결이 끊긴 요청도 여전히 과금됩니다. Image API 필수 사항 및 모범 사례 참조
`response_format`를 명시적으로 보내기	기본값은 과거에 바뀐 적이 있습니다. 이를 보내지 않으면 `url`와 `b64_json` 형태를 모두 처리해야 합니다
`n`를 절대 보내지 않기	3으로 보내면 3장의 이미지에 대해 과금되지만 실제로는 1장만 반환됩니다
`size` / `quality`를 절대 보내지 않기	이 모델은 둘 다 거부합니다. 차원은 대신 프롬프트 접두사에서 가져옵니다
업로드 전에 압축	스마트폰 사진은 대개 4-5MB이며, base64 인코딩은 그 위에 약 33%를 더 부풀립니다. 이미지 압축 및 출력 해상도 참조

핵심 기능

매우 경쟁력 있는 가격

호출당 고정 요금 $0.03/image, 해상도 등급 없음, 예측 가능한 비용

뛰어난 텍스트 렌더링

중국어/영어 텍스트, 간판, 포스터 문구를 안정적으로 렌더링합니다 — 인포그래픽과 마케팅 소재에 이상적입니다

중국어 prompt 친화적

번역 없이 중국어 설명을 자연스럽게 이해합니다

다중 이미지 융합

여러 참조 이미지를 지원하며, prompt에서는 “image1/image2/image3”로 참조할 수 있습니다

더 빠른 출력

약 30–60초의 생성 — gpt-image-2-vip 및 공식 릴레이 gpt-image-2보다 더 빠릅니다

R2 CDN 가속

지연 시간이 짧은 글로벌 전송을 위한 R2 CDN 링크에는 response_format: "url"를 명시적으로 전달합니다

자연어 편집

대화형 설명으로 편집하며, 마스크가 필요 없고, 다중 턴 반복을 지원합니다

표준 엔드포인트 지원

OpenAI 이미지 API의 표준 엔드포인트 /images/generations 및 /images/edits와 호환됩니다

가격

모델	과금	가격	출력
`gpt-image-2-all`	호출당	$0.03 / 이미지	호출당 이미지 1개
`gpt-image-2.5-all`	호출당	$0.03 / 이미지 (-all과 동일)	호출당 이미지 1개, GPT-Image 2.5 기반

과금 참고사항:

고정 가격이며 해상도, 품질 또는 prompt 길이에 따른 등급이 없습니다.
실패한 요청에는 과금되지 않습니다(인증 실패, 매개변수 검증 오류).
이미지 N개가 필요한 경우 API를 병렬로 N회 호출합니다.

동일 가격의 자매 모델: gpt-image-2-vip (Adobe 역방향 라인(Firefly)) — 이미지당 동일한 $0.03이며, 명시적 크기 30개(4K 포함)를 지원하고 호출 형식도 동일합니다. 출력 크기를 고정해야 하는 경우 전환하여 사용합니다.

그룹 설정

gpt-image-2-all은 Default 그룹에 있습니다 — 추가 그룹이 필요하지 않습니다. 현재 리버스 채널은 안정적인 공급을 유지하고 있으므로, 공식 릴레이 gpt-image-2과 같은 엔터프라이즈 그룹 대체 경로는 없습니다.

모델	그룹	비고
`gpt-image-2-all`	`Default`	ChatGPT-web 리버스, 이미지당 고정 $0.03, 약 30–60초
`gpt-image-2.5-all`	`Default`	동일한 제품군의 GPT-Image 2.5 버전, 이미지당 고정 $0.03, -all과 동일한 그룹
`gpt-image-2-all`	`image2_OSS`	1x 요율 배수(추가 요금 없음), 결정적 URL 출력 — 기본 그룹에 부하가 걸려도 base64로 대체되지 않음

결정적인 URL 출력이 필요함 → `image2_OSS` 그룹으로 전환

2026년 7월 기본 그룹에서 측정한 결과, gpt-image-2-all(및 gpt-image-2-vip)은 response_format이 생략되면 b64_json을 반환합니다. 이미지 URL을 받으려면 response_format: "url"을 명시적으로 전달해야 합니다. 기본 그룹의 출력 형식은 보장되지 않습니다 — 역사적으로 url이 기본값이었으며, 부하가 걸리면 b64_json로 대체되었고 채널 버전에 따라 변경된 이력이 있습니다. 비즈니스가 URL 출력에 의존하는 경우(URL을 데이터베이스에 바로 기록하거나, 프런트엔드에서 URL로 렌더링하거나, base64를 허용하지 않는 경우) 토큰의 그룹을 **image2_OSS**으로 전환하십시오 — 이 그룹은 결정적인 URL 출력을 위해 특별히 구성되었으며, **1x 요율 배수(추가 요금 없음)**가 적용되고 리버스 모델 gpt-image-2-all 및 gpt-image-2-vip 모두에서 사용할 수 있습니다. 응답에 항상 이미지 URL이 포함되며 base64로 대체되지 않음을 보장합니다.

토큰 생성 화면: 먼저 종량제 과금 모드를 선택하고, 그룹은 image2_OSS(1x 요율 배수)로 설정합니다. 이미지 URL을 출력하는 그룹으로, gpt-image-2-all 및 gpt-image-2-vip에 적합합니다. — Token creation: set billing mode to "pay-as-you-go first" and pick the image2_OSS group (1x) — use it when you need deterministic URL output

고급 설정(gpt-image-2-vip 및 공식 릴레이 gpt-image-2도 함께 사용하는 경우): 토큰에서 세 모델을 모두 사용할 수 있다면 토큰의 그룹 우선순위를 다음과 같이 설정하십시오.

첫 번째 우선순위: image2Enterprise (1.2x 엔터프라이즈 그룹, 공식 릴레이 전용 안정적 처리 경로)
기본 대체 그룹: Default (두 리버스 모델이 모두 이곳에 있으며 모델별로 라우팅됨)

결과적으로 공식 릴레이 gpt-image-2은 안정성을 위해 엔터프라이즈 처리 경로를 사용하고, 두 리버스 모델은 기본 그룹에 유지됩니다 — 하나의 토큰으로 세 모델을 모두 처리하며 서로 간섭하지 않습니다.

📖 image2Enterprise 그룹 정보: /en/live/2026-04/image2-enterprise-stable

기술 사양

속성	값
모델 이름	`gpt-image-2-all`
채널 유형	공식 리버스 엔지니어링(ChatGPT 웹)
가격	$0.03 / 이미지, 호출당
생성 시간	약 30–60초
출력 해상도	명시적인 크기 매개변수 없음; 적응형(prompt에 설명)
기본 응답 형식	`b64_json` (raw base64, `data:` 접두사 없음, 2026-07 검증 완료; 항상 `response_format`을 명시적으로 전달)
선택적 형식	`url` (R2 CDN 가속 링크, 유효 기간 약 1일, `response_format: "url"`을 명시적으로 지정해야 함)
중국어 prompt	✅ 기본 지원
기능	텍스트-이미지 변환, 단일 이미지 편집, 다중 이미지 융합, 자연어 편집

이 모델은 적응형 출력 크기를 사용하며 공식 gpt-image-2 API와 동일하지 않습니다. 출력 크기를 엄격하게 고정하거나 4K를 사용하려면 gpt-image-2-vip(Adobe 리버스 라인(Firefly), 4K를 포함한 30개의 명시적 크기)을 사용하십시오. 공식 API와 완전히 동일한 호환성이 필요하면 gpt-image-2를 사용하십시오.

⏰ 이미지 URL 유효 기간: 약 1일(기본값)url-모드 응답의 url 필드는 R2 CDN 링크이며 약 24시간 후 만료됩니다. 그 이후의 요청은 404를 반환합니다. 장기 보관이 필요한 이미지(제품 사진, 사용자 작품, 기록 데이터 등)는 생성 후 가능한 한 빨리 다운로드하여 자체 스토리지에 저장하십시오.일반적인 방법은 다음 두 가지입니다.

서버 측 다운로드: 응답을 받은 즉시 requests / fetch을 사용하여 이미지를 가져온 후 S3 / OSS / R2 / 로컬 디스크에 저장합니다
b64_json 응답 형식 사용: 이미지를 base64 데이터로 직접 받아 추가적인 원본 간 다운로드를 생략할 수 있으며, 프런트엔드 렌더링이나 파일에 바로 기록하는 데 적합합니다

엔드포인트

Endpoint	Purpose	Content-Type	Best for
`POST /v1/images/generations`	텍스트-투-이미지	`application/json`	OpenAI Images API 표준 형식 — 같은 코드로 공식 채널과 리버스 채널 모두에 요청할 수 있습니다
`POST /v1/images/edits`	이미지 편집(단일/다중)	`multipart/form-data`	OpenAI Images API 표준 형식 — 같은 코드로 공식 채널과 리버스 채널 모두에 요청할 수 있습니다

OpenAI Images API를 사용하십시오 (/v1/images/generations + /v1/images/edits), 이유는 두 가지입니다:

더 안정적입니다: Images API 채널의 상류 자원 공급이 더 풍부하므로 호출 성공률이 더 높습니다
손쉬운 전환을 위해 공식 릴레이와 호환됩니다: size 같은 호출 방식과 파라미터는 공식 릴레이 gpt-image-2와 완전히 호환됩니다 — 리버스 채널이 리스크 제어 문제에 걸리면, model 이름만 바꾸면 코드 변경 없이 바로 전환할 수 있습니다

또한 채팅 기반 엔드포인트(/v1/chat/completions, 더 이상 권장되지 않음)도 있습니다 — 아래 FAQ를 참조하십시오.

도메인 옵션: api.apiyi.com가 주 도메인입니다. b.apiyi.com / vip.apiyi.com 같은 대체 게이트웨이 도메인도 사용할 수 있습니다. 응답 동작은 동일합니다.

size 파라미터로 출력 크기를 고정하고 싶으신가요? 자매 모델 gpt-image-2-vip을 사용하십시오 — 엔드포인트는 동일하고, size 필드 하나만 추가하면 됩니다(4K를 포함한 30개의 명시적 크기).

크기 및 종횡비 제어(프롬프트에서 설명)

gpt-image-2-all에는 size 파라미터가 없습니다. 즉, 크기는 프롬프트에 설명합니다. 출력 크기를 엄격하게 고정해야 하는 경우(이커머스 히어로 이미지, 포스터 템플릿, 4K 배경화면 등)에는 대신 gpt-image-2-vip을 사용하십시오.

검증된 “프롬프트 표현 → 실제 해상도” 표

아래 8개의 표현은 실험적으로 안정적으로 재현됨이 검증되었습니다. 첫 번째 열의 표현을 프롬프트의 앞부분에 넣으면 두 번째 열에 표시된 해상도를 얻을 수 있습니다(모든 출력은 약 1.5K 픽셀 티어에 속합니다).

프롬프트 표현(그대로 입력)	검증된 해상도	대략적인 크기	실제 종횡비
`横版 16:9` (가로형 16:9)	1672 × 941	~1.9 MB	16:9
`竖屏 9:16` (세로형 9:16)	941 × 1672	~2.1 MB	9:16
`4:3`	1448 × 1086	~2.3 MB	4:3
`3:4`	1086 × 1448	~2.5 MB	3:4
`3:2 尺寸` (3:2 크기)	1536 × 1024	~2.9 MB	3:2
`2:3 尺寸` (2:3 크기)	1024 × 1536	~3.0 MB	2:3
`2:5 竖屏` (2:5 세로형)	793 × 1983	~1.9 MB	2:5
`5:2 横屏` (5:2 가로형)	1983 × 793	~1.9 MB	5:2

참고:

모든 출력은 약 1.5K 픽셀 티어(긴 변이 1500~2000px)입니다. 이는 모델의 실효 상한이며, 진정한 의미의 “임의 해상도”는 아닙니다.
프롬프트에 표의 표현만 단독으로 포함될 때 재현성이 가장 높습니다. 다른 구성 관련 단어를 섞으면 결과가 흔들릴 수 있습니다.
중국어 문자열은 실제로 전송하는 값이므로, 번역하지 말고 그대로 유지하는 것을 권장합니다.

스타일 표현(고정 해상도 없음)

아래 표현에는 검증된 해상도가 없습니다. 위 표와 함께 스타일 수정어로만 사용하십시오.

필요	표현(스타일 안내용 בלבד — 해상도 보장 없음)
정사각형	`1024×1024 square` / `1:1 square composition`
초광각 배너	`Banner 21:9 ultra-widescreen`
스타일 수정어	`cinematic` / `phone poster` / `square composition`

팁: 더 잘 따르게 하려면 크기/구성 관련 단어를 프롬프트의 앞부분에 배치하십시오.

이 표를 최종 사용자에게 노출하기

gpt-image-2-all에는 size 파라미터가 없지만, 사용자에게 여전히 “크기 / 종횡비” 드롭다운을 제공할 수 있으며, 이는 마치 공식 size 필드처럼 느껴지게 만들 수 있습니다.

위 표의 프롬프트 표현을 옵션 value로 사용하십시오(예: 横版 16:9)
옵션 레이블에 예상 해상도를 표시하여(예: Landscape 16:9 (1672×941)) 사용자가 어떤 결과를 얻게 될지 알 수 있게 하십시오
백엔드에서는 선택한 표현을 사용자의 원래 프롬프트 앞에 붙인 뒤 API로 전송하십시오

const SIZE_OPTIONS = [
  { label: "Landscape 16:9 (1672×941)", prefix: "横版 16:9" },
  { label: "Portrait 9:16 (941×1672)",  prefix: "竖屏 9:16" },
  { label: "4:3 (1448×1086)",           prefix: "4:3" },
  { label: "3:4 (1086×1448)",           prefix: "3:4" },
  { label: "3:2 (1536×1024)",           prefix: "3:2 尺寸" },
  { label: "2:3 (1024×1536)",           prefix: "2:3 尺寸" },
  { label: "2:5 portrait (793×1983)",   prefix: "2:5 竖屏" },
  { label: "5:2 landscape (1983×793)",  prefix: "5:2 横屏" },
];

const finalPrompt = `${selected.prefix}, ${userPrompt}`;

기본 모델은 여전히 적응형이므로, 픽셀 단위의 작은 차이는 정상입니다. 최종 사용자에게 픽셀 완벽 출력을 약속하지 마십시오. 출력 크기를 엄격하게 고정해야 하는 경우(이커머스 히어로 이미지, 포스터 템플릿, 4K 배경화면 등)에는 자매 모델 gpt-image-2-vip을 사용하십시오. 가격은 같고 호출 코드도 같으며, size 필드가 하나 추가될 뿐입니다.

모범 사례

입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축합니다(이미지 편집 / 다중 이미지 융합)

업로드하는 각 이미지를 1.5MB 미만으로 압축합니다(JPEG 품질 80-90 / 축소된 해상도). 다중 이미지 융합에서도 이미지당 동일한 상한을 적용합니다. 간헐적인 서버 측 오류는 대부분 지나치게 큰 입력으로 인해 발생하므로, 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다. 출력 해상도는 입력 크기가 아니라 프롬프트 표현에 의해 결정됩니다 — 입력을 줄이는 것은 처리 속도만 높일 뿐 품질에는 영향을 주지 않습니다. 4K / 8K을 프롬프트에 넣어도 고해상도 이미지는 만들어지지 않습니다. 더 큰 출력을 안정적으로 얻으려면 위의 “검증된 프롬프트 표현 → 실제 해상도” 표에 있는 검증된 표현을 사용합니다.

크기를 프롬프트 앞에 배치합니다

비율, 해상도, 구도 관련 단어를 앞에 두면 더 잘 따릅니다.

텍스트 요소를 자신 있게 사용합니다

텍스트 렌더링 충실도는 핵심 장점입니다 — 중국어/영어 텍스트가 있는 표지판, 포스터, 인포그래픽이 모두 잘 작동합니다.

다중 이미지 순서를 표기합니다

image 필드를 반복하는 순서는 의미가 있습니다. 프롬프트에서 이를 “image1/image2/image3”로 명시적으로 참조합니다.

필요에 따라 응답 형식을 선택합니다

직접 웹 렌더링에는 b64_json을 사용하고; 서버 측 저장/전달에는 url를 사용합니다.

300초 타임아웃을 사용합니다

일반적인 생성 시간은 30–60초이지만, 이미지 업로드 / 다운로드 시간과 역방향 채널의 피크 꼬리 지연 때문에 실제 종단 간 시간은 크게 달라질 수 있습니다. 300초를 보수적 기준선으로 설정합니다 — 잦은 오탐성 타임아웃을 방지합니다.

거부되는 매개변수를 제거합니다

gpt-image-2-all는 size, n, quality, aspect_ratio를 거부합니다 — 이를 보내면 검증 오류가 발생할 수 있습니다. size를 통과하려면 gpt-image-2-vip로 전환합니다.

오류 코드 및 재시도

상태	의미	제안
`401`	유효하지 않은 token	Bearer Token을 확인합니다
`429`	요청 제한 / 쿼터 소진	지수 백오프 재시도
`5xx`	일시적인 게이트웨이/백엔드 오류	1–2회 재시도
Timeout	리버스 채널 피크 + 이미지 업로드/다운로드 롱테일	클라이언트 타임아웃을 ≥ 300s로 설정합니다(보수적입니다)

클라이언트 권장 사항:

요청 타임아웃은 300초부터 시작합니다(보수적 설정입니다. 일반적으로는 30–60초이지만, 이미지 업로드/다운로드와 리버스 채널 피크 꼬리 구간 때문에 편차가 큽니다 — 120초는 잘못된 타임아웃이 자주 발생합니다)
5xx와 타임아웃에는 지수 백오프를 사용합니다(2–3회 재시도 권장)
디버깅을 위해 request-id 응답 헤더를 기록합니다

자주 묻는 질문

gpt-image-2-all과 gpt-image-2-vip를 모두 보이는데, 무엇을 선택해야 합니까?

둘 다 같은 가격($0.03/call)의 리버스 엔지니어링 채널이며, 호출 형식도 완전히 동일합니다. 차이는 size 지원과 생성 시간입니다:

엄격한 크기 제어는 필요 없고 더 빠른 출력을 원함 → gpt-image-2-all (~30–60초, prompt에 크기를 설명하면 됩니다).
고정된 출력 크기 또는 4K가 필요함 → gpt-image-2-vip (~90–150초, 4K를 포함한 30가지 명시적 크기 지원).
quality 조절 노브나 완전한 OpenAI API 필드 호환성이 필요함 → 공식 gpt-image-2를 사용하십시오.

한 번에 여러 이미지를 생성할 수 있습니까?

아닙니다. 이 모델은 호출당 이미지 1장을 반환합니다. N장의 이미지가 필요하면 API를 병렬로 N번 호출하십시오. 각 호출은 $0.03으로 별도 과금됩니다.

n 파라미터를 지원합니까? n=3을 보내면 어떻게 됩니까?

아닙니다. 이 모델은 호출당 이미지 1장을 반환합니다. 여러 이미지가 필요하면 대신 반복 / 동시 호출을 사용하십시오.⚠️ 중요: 요청에 n=3를 보내면 과금은 0.03 × 3 = $0.09가 되지만, 실제로는 이미지 1장만 반환됩니다. 낭비되는 과금을 막으려면 요청에서 n 필드를 제거하십시오.

콘텐츠가 거부되거나 모델이 '그건 할 수 없습니다'라고 답하면 과금됩니까?

이 채널은 동기식 chat 스타일 응답을 사용하는 리버스 엔지니어링 채널입니다. 결과는 서로 다른 과금 규칙을 가진 두 가지 경우로 나뉩니다:1) HTTP 5xx 반환 → 과금되지 않음업스트림 콘텐츠 정책이 요청을 강하게 차단하면 다음과 같은 응답이 보입니다:

{
  "error": {
    "message": "Image was not generated as expected. Please adjust the prompt and retry (traceid: 0672821c6951af183dbf847130caaf16)",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "",
    "code": null
  }
}

이러한 강제 오류는 과금되지 않습니다. 사용자가 prompt를 조정해 다시 시도하도록 안내하십시오.2) HTTP 200과 텍스트 “부드러운 거부” → 과금됨모델이 대화 안에서 부드럽게 거부하면(예: “그건 할 수 없습니다”, “죄송하지만, 이 요청에는…”) 프로토콜 수준에서는 일반 chat completion처럼 보이므로 과금됩니다. 리버스 채널은 프로토콜 계층에서 “거부 텍스트”와 “이미지 출력”을 안정적으로 구분할 수 없습니다.soft refusal를 그냥 면제할 수 없는 이유모든 soft refusal를 자동 면제하면 플랫폼이 실패한 업스트림 호출을 전부 떠안게 됩니다. 더 중요한 점은, 업스트림 콘텐츠 안전을 자주 유발하면 공급업체 계정이 차단될 위험도 높아집니다 — 이는 실제 공급 측 비용이며 완전히 제거할 수 없습니다.통합자에게 권장 사항

✅ 소비자 제품은 월별 보전: 소비자 대상 제품은 사용자 입력을 완전히 차단하기 어렵다는 점을 이해합니다. 월 지출이 충분히 크다면($1000+/month), 로그를 월 단위로 일괄 처리(짧은 지연의 호출은 보통 soft refusal입니다)한 뒤 지원팀에 연락하여 1회성 수동 크레딧을 요청할 수 있습니다. 호출별 이의 제기는 필요하지 않습니다.

📖 관련: 500 오류는 보통 콘텐츠 정책 적중입니다(과금되지 않음)

b64_json에 data:image/png;base64, 접두사를 추가해야 합니까?

먼저 감지하고, 그다음 처리하십시오. 2026년 7월 기준으로 확인된 바에 따르면, 반환된 b64_json는 data: 접두사가 없는 순수 base64입니다. 파일로 쓰려면 디코드하거나, 렌더링하기 전에 직접 접두사를 붙이십시오. 이전 버전에는 접두사가 포함되어 있었습니다. 코드에 startsWith('data:') 검사를 추가하십시오: 접두사가 있으면 값을 그대로 img src로 사용하고, 없으면 먼저 디코드하거나 접두사를 붙이십시오. 이렇게 하면 중복 접두사 문제나 접두사가 붙은 문자열을 디코드해 깨진 이미지를 만드는 일을 피할 수 있습니다.

prompt에 1024x1024라고 적었는데 왜 다른 크기가 나오나요?

적응형 모델은 크기 설명을 “강제”가 아니라 “가이드”로 처리합니다. 준수율을 높이려면 크기/구도 관련 단어를 prompt 맨 앞에 두고, 스타일 설명자(예: cinematic, phone poster, square composition)와 함께 사용하십시오.특정 해상도에 안정적으로 대응하는 문구는 이 페이지 앞부분의 “검증된 prompt 문구 → 실제 해상도” 표를 참고하십시오(“Size and Aspect Ratio Control” 아래).

입력 이미지를 압축해야 합니까? prompt에 4K / 8K를 적으면 도움이 됩니까?

네, 강력히 권장합니다. 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축하십시오(JPEG 품질 80-90 / 해상도 축소): 간헐적인 서버 측 오류는 대부분 너무 큰 입력에서 발생하며, 압축은 성공률과 지연 시간 모두를 눈에 띄게 개선합니다. 참고: 1.5MB는 안정성과 속도를 위한 권장 상한선이며, 위 FAQ의 10MB 수치는 게이트웨이의 하드 한도입니다.압축이 품질을 해친다고 걱정할 필요는 없습니다 — 이 모델의 출력 해상도는 입력 크기가 아니라 prompt의 구도 표현에 의해 결정됩니다. 입력을 줄여도 속도만 빨라집니다.4K / 8K를 prompt에 넣는다고 해서 실제로 고해상도 이미지가 생성되지는 않습니다 — 그런 단어들은 장식일 뿐이며, 모델은 그것들 때문에 해상도를 올리지 않습니다. 더 큰 출력을 안정적으로 얻으려면 위의 “검증된 prompt 문구 → 실제 해상도” 표에 있는 검증된 문구를 사용하십시오(예: cinematic, phone poster, square composition). 크기를 엄격히 고정하거나 4K가 필요하면 gpt-image-2-vip로 전환하십시오(4K 포함 30가지 명시적 크기, 이미지당 고정 $0.03).

참조 이미지의 최대 크기와 지원 형식은 무엇입니까?

권장값은 이미지당 10MB 이하이며, 형식은 png / jpg / webp입니다. 지나치게 큰 이미지는 게이트웨이 제한에 걸릴 수 있습니다. 다중 이미지 융합의 각 이미지는 이 제한을 충족해야 합니다.

반환된 이미지 URL은 얼마나 오래 유효합니까? 다운로드해야 합니까?

url 필드는 url 모드 응답의 약 1일(24시간) 후 만료되는 R2 CDN 링크입니다. 그 이후의 요청은 404를 반환합니다.강력히 권장합니다: 생성 직후 생성된 이미지를 자체 오브젝트 스토리지(S3 / OSS / R2), CDN 또는 데이터베이스에 다운로드해 보관하십시오. 반환된 URL을 장기적으로 핫링크하지 마십시오.권장하는 두 가지 방법:

서버 측 프록시: 응답 직후 곧바로 requests.get(url)하여 자체 스토리지에 저장하고, 프런트엔드에는 자체 URL을 반환합니다;
b64_json 사용: 요청에 "response_format": "b64_json"를 추가해 base64 이미지 데이터를 직접 받습니다 — 교차 출처 다운로드가 하나 줄어들어 프런트엔드 렌더링이나 파일로 바로 쓰기에 적합합니다.

짧게 보여주는 미리보기(단일 세션 표시)에는 R2 URL을 그대로 사용해도 되며, 별도 보관은 필요하지 않습니다.

스트리밍을 지원합니까?

아닙니다. 이 모델은 이미지를 한 번에 반환하며 스트리밍은 지원하지 않습니다. 지연 시간이 중요하다면 클라이언트 측에 “생성 중…” 진행 표시를 보여주고 300초 타임아웃을 보수적으로 설정하십시오.

공식 OpenAI SDK를 사용할 수 있습니까?

예. base_url를 https://api.apiyi.com/v1로 지정하고 api_key를 APIYI 토큰으로 설정하십시오. 다만 client.images.generate()는 기본적으로 size/n를 전송합니다. 이 모델은 두 파라미터를 모두 거부하므로, requests / fetch를 사용해 /v1/images/generations와 /v1/images/edits에 대해 raw HTTP 호출을 하는 것을 권장합니다.

중국어와 영어 prompt는 의미 있는 차이가 있습니까?

이 모델은 중국어를 기본적으로 지원하며 결과도 비슷합니다. 서예나 전통 명절 요소처럼 중국어 특화 시나리오에서는 중국어 표현이 더 자연스럽게 느껴집니다.

여전히 /v1/chat/completions로 이미지를 생성할 수 있습니까?

예, 해당 엔드포인트는 여전히 작동하지만 더 이상 권장되지 않습니다 — 대신 /v1/images/generations와 /v1/images/edits를 사용하십시오(더 안정적이며, 공식 릴레이 gpt-image-2에서도 같은 코드가 작동합니다).chat 기반 스타일은 두 가지 경우에만 의미가 있습니다. 다중 턴 반복 편집이 필요할 때, 또는 온라인 이미지 URL을 직접 전달할 때입니다. 이미지 의도가 모호하면 모델이 이미지 대신 일반 텍스트를 반환할 수 있습니다(이를 강화하려면 prompt 앞에 “Generate an image:” 같은 고정 접두사를 붙이십시오).전체 파라미터는 chat 기반 API 참고 문서를 참조하십시오.

기초

기본 API

이미지 API (공식)

동영상 API (공식)

멀티모달 이해 API

텍스트 생성

음성 API (공식)

검색 및 안전

GPT-Image-2.5-All 이미지 생성/편집

개요

텍스트-이미지 변환 API

이미지 편집 API

AI 에이전트에게 통합을 맡기기

핵심 기능

매우 경쟁력 있는 가격

뛰어난 텍스트 렌더링

중국어 prompt 친화적

다중 이미지 융합

더 빠른 출력

R2 CDN 가속

자연어 편집

표준 엔드포인트 지원

가격

그룹 설정

결정적인 URL 출력이 필요함 → `image2_OSS` 그룹으로 전환

기술 사양

엔드포인트

크기 및 종횡비 제어(프롬프트에서 설명)

검증된 “프롬프트 표현 → 실제 해상도” 표

스타일 표현(고정 해상도 없음)

이 표를 최종 사용자에게 노출하기

모범 사례

오류 코드 및 재시도

자주 묻는 질문

관련 문서

​개요

텍스트-이미지 변환 API

이미지 편집 API

​AI 에이전트에게 통합을 맡기기

​핵심 기능

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뛰어난 텍스트 렌더링

중국어 prompt 친화적

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​그룹 설정

​결정적인 URL 출력이 필요함 → image2_OSS 그룹으로 전환

​기술 사양

​엔드포인트

​크기 및 종횡비 제어(프롬프트에서 설명)

​검증된 “프롬프트 표현 → 실제 해상도” 표

​스타일 표현(고정 해상도 없음)

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검증된 “프롬프트 표현 → 실제 해상도” 표

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