GPT-Image-2.5-VIP 이미지 생성/편집

size 매개변수를 다시 사용할 수 있습니다 (업데이트 2026-07-22): size를 명시적으로 전달하면 이제 예상대로 출력 크기가 잠기며, 이 페이지의 30개 크기 참조 표도 다시 적용됩니다. 참고: size는 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits 엔드포인트에서만 동작합니다 — /v1/chat/completions 채팅 엔드포인트는 size 매개변수를 지원하지 않으므로, 채팅 기반 이미지 생성에서는 크기를 잠글 수 없습니다. 최신 상태는 실시간 업데이트 섹션을 참조하십시오.

모든 이미지 API는 동기식입니다 — 폴링할 작업 ID가 없으며, 클라이언트가 연결을 끊으면 요청은 계속 과금되지만 결과는 사라집니다. 이 모델에는 넉넉한 타임아웃을 설정하십시오. Image API Essentials & Best Practices를 참조하십시오.

개요

gpt-image-2.5-vip(gpt-image-2.5-sunburst-vip의 별칭), gpt-image-2.5-flare-vip 및 이전 세대 gpt-image-2-vip는 APIYI의 Adobe 라인(Firefly) 기반 GPT 이미지 생성 역공학 모델입니다. 이는 저품질 업스케일링이 아닌 고품질 GPT-Image 2.5 역공학 라인입니다. 가격은 이미지당 $0.03 균일가이며, gpt-image-2.5-all(이미지당 $0.025)와 요청/응답 형식이 동일합니다. 유일하게 유의미한 차이점은 vip가 4K를 포함한 **30가지 공통 크기(10개 종횡비 × 3개 해상도 티어: 1K Fast / 2K Recommended / 4K Detail)**를 지원하는 size 필드를 허용한다는 점입니다.

🎨 포지셔닝: 출력 크기를 고정해야 하는 경우(이커머스 히어로 샷, 포스터 템플릿, 동영상 썸네일, 4K 배경화면 등)에는 gpt-image-2.5-vip을 사용하십시오. model 필드를 gpt-image-2.5-vip(으)로 바꾸고 size 필드를 추가하기만 하면 되며, 나머지 모든 코드 줄은 gpt-image-2.5-all과(와) 동일합니다.

세 가지 -vip 모델은 하나의 패밀리입니다: gpt-image-2.5-vip(gpt-image-2.5-sunburst-vip의 별칭), gpt-image-2.5-flare-vip 및 이전 세대 gpt-image-2-vip는 동일한 Adobe 역공학 라인을 공유하며, 동일한 가격(이미지당, 호출당 $0.03), 그룹(Default / image2_OSS / svip), 엔드포인트 및 호출 형식을 제공합니다. model을(를) 변경하여 전환할 수 있습니다. flare-vip은 더 빠르고 부드러운 느낌을 주며, sunburst-vip은 화질과 편집 정밀도가 더 높아 시각적으로 gpt-image-2-vip에 가깝습니다. 파라미터 경계 및 실측된 차이점은 아래 “세 가지 -vip 모델 비교” 섹션에서 확인할 수 있습니다.

텍스트-이미지 API

/v1/images/generations — 명시적인 출력 크기를 지정하기 위한 텍스트 prompt + size.

이미지 편집 API

/v1/images/edits — 편집/합성 지시문이 포함된 멀티파트 업로드.

AI 에이전트로 연동 구현하기

이 프롬프트를 복사하여 Codex / Claude Code / Cursor에 붙여넣으십시오

이 프롬프트는 먼저 이 페이지의 일반 텍스트 버전을 가져온 후(모든 문서 URL 끝에 .md 추가), 프로젝트 고유의 기술 스택에 맞춰 코드를 작성합니다. 타임아웃, base64 렌더링, 업로드 압축 및 30개의 유효한 size 값이 요구사항에 이미 반영되어 있습니다.

이 프로젝트에서 gpt-image-2.5-vip 텍스트-이미지 변환 및 이미지 편집 기능을 연동/트러블슈팅하십시오 (gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2-vip 모델은 가격과 호출 형식을 공유하며, …

코드를 수정하기 전에 문서를 먼저 읽으십시오: 이 페이지의 일반 텍스트 버전은 https://docs.apiyi.com/en/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview.md 에서 가져오십시오. 더 자세한 매개변수 세부사항은 …에 .md을 추가하십시오.

타임아웃: 클라이언트 타임아웃을 360초로 늘리십시오. 이미지 API는 동기식으로 동작합니다. 작업 ID가 없으므로 클라이언트 연결이 끊어지면 결과가 유실됩니다 …

총 7가지 요구사항이 있습니다. 아래 버튼을 사용하여 전체 프롬프트를 복사하십시오.

이 프롬프트를 통해 방지할 수 있는 문제

요구사항	방지되는 문제점
타임아웃 360초로 상향	주류 HTTP 클라이언트는 기본 타임아웃이 30~60초이므로 서버에서 정상적으로 생성 중인 동안 요청을 중단시킬 수 있습니다 — 또한 연결이 끊어진 요청도 그대로 과금됩니다. 이미지 API 핵심 및 모범 사례를 참고하십시오
`response_format` 명시적 전송	기본값 동작이 변경된 적이 있습니다. 이를 명시하지 않으면 `url` 및 `b64_json` 두 가지 형식을 모두 처리해야 합니다
`size`을 30개 값으로 제한	표에 없는 값은 다른 크기로 자동 재조정됩니다. 전각 곱셈 기호나 대문자 X는 유효하지 않습니다
모델별 `quality` 등급 준수, `n` 절대 사용 금지	2.5 모델에서는 6개 등급 모두 지원, `gpt-image-2-vip`은 `xhigh` / `max`을 거부함, 2.5 `high`은 `gpt-image-2-vip` `medium`과만 일치함, `n`을 3으로 보내면 3장 분량이 과금되지만 1장만 반환됨
429 발생 시 `error.message` 확인	매개변수 거부와 업스트림 포화 상태는 동일한 429 코드를 공유하지만 처리 방식이 달라야 합니다
업로드 전 압축	스마트폰 사진은 일반적으로 4~5MB에 달하며, base64 인코딩 시 약 33% 더 커집니다. 이미지 압축 및 출력 해상도를 참고하십시오

`gpt-image-2-all`와의 주요 차이점

gpt-image-2-vip 및 gpt-image-2-all는 모두 동일한 호출 코드(-all $0.025/이미지, -vip $0.03/이미지)를 사용하는 리버스 엔지니어링 채널입니다. 두 모델은 서로를 미러링합니다 — 동일한 요청에서 model 필드만 변경하면 동작이 대부분 동일합니다. 차이점은 다음과 같습니다:

비교 항목	`gpt-image-2-all`	`gpt-image-2-vip`
채널	리버스 엔지니어링 ChatGPT 웹	리버스 엔지니어링 Adobe 라인 (Firefly)
가격	$0.025 / 이미지	$0.03 / 이미지 (모든 크기 동일)
`size` 매개변수	❌ 지원 안 함 (prompt에 설명)	✅ 4K 포함 30개 크기
4K (예: `3840x2160`)	❌	✅ 4K Detail 티어
생성 시간	약 30–60초	약 90–150초 (공식 `gpt-image-2` 수준)
`quality` 매개변수	❌ 지원 안 함	✅ 실측 기준이며 보장 사항은 아님: 두 2.5 모델은 6개 티어 `auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`(`xhigh` / `max`는 2026-09-10 지원 시작)를 모두 수용하며, `gpt-image-2-vip`는 최대 `high`까지 지원합니다
엔드포인트	`/images/generations` + `/images/edits`	좌측과 동일 (완전 동일)
응답 형식	`b64_json` (기본값, 순수 base64, 접두사 없음) / `url` (명시적 `response_format`)	좌측과 동일
추천 용도	prompt 기반, 크기에 민감하지 않은 경우	고정된 출력 크기가 필요한 경우 (4K 포함)

한 줄 선택 가이드: 엄격한 크기 지정이 필요 없고 가장 빠른 출력을 원하는 경우 → gpt-image-2-all, 고정된 크기나 4K가 필요한 경우 → gpt-image-2-vip, quality 조절 옵션이나 엄격한 OpenAI API 필드 호환성이 필요한 경우 → 공식 gpt-image-2를 사용하십시오.

-vip 모델 3종 비교 (2026-09-09 측정)

동일한 채널과 token에서 모델 이름만 변경한 253개 요청의 3군 비교와 26회의 직렬 경계 호출입니다. 계약은 셀 단위까지 동일하며, 아래 행만 다릅니다. quality 및 투명 배경은 과거에 gpt-image-2-vip에서 거부되었지만 현재는 허용됩니다 — 보장이 아닌 채널 동작이므로 실제 응답을 따르십시오.

항목	`gpt-image-2-vip`	`gpt-image-2.5-flare-vip`	`gpt-image-2.5-sunburst-vip` (별칭 `gpt-image-2.5-vip`)
포지셔닝	이전 세대	2.5 속도 우선	2.5 품질 및 편집 우선
가격 / 그룹	이미지당, 호출당 $0.03; `Default` / `image2_OSS` / `svip`	동일	동일
`quality`	✅ `auto` / `low` / `medium` / `high`; `xhigh` / `max` ❌	✅ 6개 모두: `auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` (`xhigh` / `max`은 2026-09-10 재테스트에서 지원됨)	flare-vip와 동일
출력 tokens (2048×1152)	low 157 / medium 1,413 / high 5,650	low 157 / medium 367 / high 1,413 / xhigh 2,511 / max 5,650	flare-vip와 동일
티어 정렬	—	2.5 `high` = 2-vip `medium`, 2.5 `max` = 2-vip `high`; 세 모델 모두 동일한 최고 token 티어에 도달	flare-vip와 동일
기본 `size`	2048×2048	1024×1536 세로형	2048×2048
프리셋 크기 30개	30/30 픽셀 단위로 정확	30/30	30/30
프리셋 외 `size`	오류 없음: 16의 배수는 그대로 통과하고, 그 외 값은 16에 정렬됨(`1920x1080` → 1920×1088), 너무 작은 크기는 최소 변 길이로 상향됨(`512x512` → 816×816)	동일	동일
`mask`	⚠️ 허용되지만 전체 이미지 재생성; 실제 사진에서 내부/외부 변경 비율 ≈1, 3회 실행	동일	동일
`background: "transparent"`	✅ Alpha PNG	✅ 단일 객체 prompt는 완전히 투명한 모서리를 생성	✅ flare-vip와 동일
`output_format: "jpeg"`	자동으로 무시되며 PNG 반환	동일	동일
`n`	이미지 1개를 반환하므로 전송하지 마십시오	동일	동일
`response_format: "url"`	✅	✅	✅
편집 엔드포인트	단일 이미지는 입력 크기를 유지하고, 다중 이미지는 첫 번째 이미지를 따름	동일	동일
품질 (동일 크기 prompt 6개, 육안 평가)	기준선	더 부드럽고 장식적 디테일이 적음	2-vip에 가까움
1024² 지연 시간 (직렬)	~90–150초	22–138초	37–120초

선택 방법: 기본 일상 텍스트-이미지 변환에는 gpt-image-2.5-vip를 사용하고, 속도가 필요하면 gpt-image-2.5-flare-vip를 선택하십시오. 최고 token 티어에는 2.5에서 max를 보내거나 gpt-image-2-vip에서 high를 보내십시오(동일한 token 수). 세 모델 모두 정밀 마스크 인페인팅은 지원하지 않으므로, 해당 작업에는 공식 GPT-Image-2.5 / 2를 사용하십시오. 기본 크기는 업스트림에서 이전에도 변경된 적이 있으므로, 고정하려면 항상 size를 명시적으로 전달하십시오.

핵심 기능

출력 크기 고정

size 필드는 30가지 일반 크기를 지원합니다 — 전자상거래 히어로 이미지, 포스터 템플릿, 4K 배경화면을 모두 정확한 픽셀로 출력합니다.

4K 고해상도

4K Detail 등급은 2880×2880 / 3840×2160 / 3840×1632 등을 지원하며, 대형 납품물에 적합합니다.

모든 크기에 동일한 요금

1K / 2K / 4K 모두 $0.03/이미지입니다 — 4K에 추가 요금이 없습니다.

-all과 동일한 호출 형식

요청 구조, 필드, 응답 형식은 gpt-image-2-all과 동일합니다 — model 문자열만으로 모델을 전환할 수 있습니다.

고품질 텍스트 렌더링

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

중국어 Prompt 친화적

번역 없이 중국어 설명을 네이티브하게 이해합니다

자연어 편집

대화형 설명을 통해 편집하며, 마스크가 필요 없고, 다중 턴 반복을 지원합니다

표준 엔드포인트 지원

OpenAI Images API 표준 엔드포인트 /images/generations 및 /images/edits와 호환됩니다

과금

모델	과금 방식	가격	출력
`gpt-image-2-vip`	호출당	$0.03 / 이미지	호출당 이미지 1개, `size` 필드가 출력 크기를 고정합니다
`gpt-image-2.5-flare-vip`	호출당	$0.03 / 이미지	GPT-Image 2.5 속도 우선; `-vip`와 동일한 매개변수 구성을 사용합니다(6개의 `quality` 등급 모두)
`gpt-image-2.5-sunburst-vip`(별칭 `gpt-image-2.5-vip`)	호출당	$0.03 / 이미지	GPT-Image 2.5 품질 및 편집 우선; flare-vip와 동일한 매개변수 구성을 사용합니다

과금 참고 사항:

30개 크기 전체에 이미지당 고정 $0.03 적용 — 4K Detail에도 추가 요금이 없습니다
실패한 요청에는 요금이 부과되지 않습니다(인증 실패, 매개변수 검증 오류)
N개의 이미지를 요청하려면 API를 N번 병렬로 호출합니다

그룹 설정

gpt-image-2-vip은 Default 그룹에 있습니다 — 추가 그룹이 필요하지 않습니다. 현재 역방향 채널은 안정적인 공급을 제공하므로, 공식 릴레이 gpt-image-2과 같은 엔터프라이즈 그룹 폴백 구성이 없습니다.

모델	그룹	참고
`gpt-image-2-vip`	`Default`	Adobe 역방향 라인(Firefly), 이미지당 고정 $0.03, 약 90~150초
`gpt-image-2-vip`	`image2_OSS`	1x 요율 배수(추가 요금 없음), 결정론적 URL 출력 — 기본 그룹에 부하가 걸려도 base64로 폴백되지 않음
`gpt-image-2.5-flare-vip` / `gpt-image-2.5-sunburst-vip` / `gpt-image-2.5-vip`	`Default` / `image2_OSS` / `svip`	`gpt-image-2-vip`과 정확히 동일한 그룹

결정론적 URL 출력이 필요하신가요? → `image2_OSS` 그룹으로 전환하십시오

2026년 7월 기본 그룹에서 측정한 결과, gpt-image-2-vip(및 gpt-image-2-all)은 response_format이 생략되면 b64_json을 반환합니다. 이미지 URL을 받으려면 response_format: "url"을 명시적으로 전달하십시오. 기본 그룹의 출력 형식은 보장되지 않습니다 — 과거에는 기본적으로 url을 사용하고 부하가 발생하면 b64_json로 폴백했으며, 채널 버전에 따라 변경된 적이 있습니다. 비즈니스가 URL 출력에 의존하는 경우(URL을 데이터베이스에 바로 기록하거나, URL로 프런트엔드에서 렌더링하거나, base64를 허용할 수 없는 경우) 토큰의 그룹을 **image2_OSS**로 전환하십시오 — 이 그룹은 결정론적 URL 출력을 목적으로 설계되었으며 **1x 요율 배수(추가 요금 없음)**가 적용되고, 두 역방향 모델 gpt-image-2-vip 및 gpt-image-2-all 모두에서 사용할 수 있습니다. 응답에 항상 이미지 URL이 포함되며 base64로 폴백되지 않음을 보장합니다.

토큰 생성 화면: 먼저 결제 모드는 종량제로 설정하고, 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-all 및 공식 릴레이 gpt-image-2도 함께 사용하는 경우): 토큰이 세 모델을 모두 지원한다면 토큰의 그룹 우선순위를 다음과 같이 설정하십시오.

첫 번째 우선순위: image2Enterprise(1.2x 엔터프라이즈 그룹, 공식 릴레이 전용 안정적 라인)
기본 폴백: Default(두 역방향 모델이 모두 이곳에 있으며 모델에 따라 라우팅됨)

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

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

기술 사양

속성	값
모델 이름	`gpt-image-2-vip`; 2.5 버전 `gpt-image-2.5-flare-vip` / `gpt-image-2.5-sunburst-vip` (별칭 `gpt-image-2.5-vip`)
채널 유형	공식 리버스 엔지니어링(Adobe 라인, Firefly)
가격	$0.03 / 이미지, 호출당(모든 크기에서 동일)
생성 시간	`gpt-image-2-vip` 약 90~150초; 2.5 모델은 직렬 실행에서 1024² 기준 22~140초로 측정되었으며, 편차가 큽니다. 500 RPM 내에서는 동시 실행 수 계획이 필요하지 않습니다. `429`가 발생하면 먼저 `error.message`을 읽으십시오. 거부된 파라미터(`quality must be one of…`)는 해당 파라미터만 수정하면 되며, `当前分组上游负载已饱和`(업스트림 포화)는 가끔 발생합니다. 백오프를 적용해 재시도하거나, 모델 상태를 지원팀에 문의하거나, 실시간 업데이트를 확인하십시오.
`size` 파라미터	✅ 30개 크기: 10개 비율 × 3개 해상도 티어(1K Fast / 2K Recommended / 4K Detail)
4K 지원	✅ 4K Detail 티어(예: `3840x2160` / `2880x2880`)
`quality` 파라미터	세 가지 모두 ✅ 측정됨, 보장이 아닌 채널 동작: 두 2.5 모델은 6개 티어 전체를 지원합니다 `auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` (`xhigh` / `max`는 2026-09-10에 개방), `gpt-image-2-vip`는 최대 `high`; 동일한 티어 이름은 2.5에서 tokens 기준 한 단계 낮습니다(위 표 참조)
`mask` 파라미터	⚠️ 세 가지 모두에서 허용되지만 마스킹된 영역만 수정된다는 보장은 없습니다(실제 사진에서 전체 이미지 재생성 측정됨). 정밀한 인페인팅에는 공식 모델을 사용하십시오.
투명 배경	✅ 세 가지 모두 `background: "transparent"`에 대해 알파 PNG를 반환합니다(보장은 아님)
기본 `size`	`gpt-image-2-vip` / sunburst-vip 2048×2048, flare-vip 1024×1536; 업스트림에서 변경될 수 있으므로 실제 응답을 기준으로 하십시오
`n` 파라미터	❌ 지원되지 않음, 호출당 이미지 한 장
기본 응답 형식	`b64_json`(원시 base64, `data:` 접두사 없음, 2026-07 검증됨; 항상 `response_format`을 명시적으로 전달하십시오)
선택 형식	`url`(R2 CDN 가속 링크, 약 1일 유효, 명시적인 `response_format: "url"` 필요)
중국어 prompt	✅ 기본 지원
기능	텍스트-이미지, 단일 이미지 편집, 다중 이미지 융합, 자연어 편집

⏰ 이미지 URL 유효 기간: 약 1일(기본값)url 모드 응답의 url 필드는 약 24시간 후 만료되는 R2 CDN 링크입니다. 그 이후의 요청은 404를 반환합니다. 장기 보관이 필요한 이미지는 생성 후 가능한 한 빨리 다운로드하여 자체 스토리지에 저장하거나, b64_json 응답 형식을 사용하십시오.

엔드포인트

gpt-image-2-vip은 gpt-image-2-all와 완전히 동일한 두 엔드포인트와 호환됩니다. model 필드를 교체하고 필요한 경우 size을 추가하기만 하면 됩니다:

엔드포인트	용도	Content-Type	권장 용도
`POST /v1/images/generations`	텍스트 투 이미지	`application/json`	OpenAI Images API 표준 포맷 — 동일한 코드로 공식 채널과 리버스 채널 모두 호출 가능
`POST /v1/images/edits`	이미지 편집 (단일/다중)	`multipart/form-data`	OpenAI Images API 표준 포맷 — 동일한 코드로 공식 채널과 리버스 채널 모두 호출 가능

OpenAI Images API 사용을 권장합니다(/v1/images/generations + /v1/images/edits). 그 이유는 두 가지입니다:

더 높은 안정성: Images API 채널의 업스트림 리소스 공급이 더 풍부하여 호출 성공률이 더 높습니다.
쉬운 전환을 위한 공식 릴레이 호환: 호출 방식 및 size 등의 파라미터가 공식 릴레이 gpt-image-2와 완벽히 호환되므로, 리버스 채널에 리스크 관리 변동이 발생하더라도 코드 변경 없이 model 이름만 교체하면 됩니다.

채팅 기반 엔드포인트(/v1/chat/completions, 더 이상 권장하지 않음)도 있습니다. 자세한 내용은 아래 FAQ를 참조하십시오.

도메인 옵션: api.apiyi.com이 메인 도메인입니다. b.apiyi.com와 같은 대체 게이트웨이 도메인을 사용할 수도 있습니다. 응답 동작은 동일합니다.

지원되는 크기 (전체 30개 크기 표)

gpt-image-2-vip은(는) 10가지 화면비 × 3가지 해상도 등급 = 30가지 크기를 지원합니다. 요청 본문에 size: "WIDTHxHEIGHT"(소문자 ASCII x)를 직접 전달하십시오.

1K Fast — 초안 및 저비용 반복 작업

비율	이름	픽셀
1:1	정사각형	`1280x1280`
2:3	세로형	`848x1280`
3:2	사진	`1280x848`
3:4	세로형	`960x1280`
4:3	표준	`1280x960`
4:5	소셜	`1024x1280`
5:4	대형	`1280x1024`
9:16	스토리	`720x1280`
16:9	와이드	`1280x720`
21:9	시네마	`1280x544`

2K Recommended — 기본 등급 (대부분의 프로덕션 결과물)

비율	이름	픽셀
1:1	정사각형	`2048x2048`
2:3	세로형	`1360x2048`
3:2	사진	`2048x1360`
3:4	세로형	`1536x2048`
4:3	표준	`2048x1536`
4:5	소셜	`1632x2048`
5:4	대형	`2048x1632`
9:16	스토리	`1152x2048`
16:9	와이드	`2048x1152`
21:9	시네마	`2048x864`

4K Detail — 대형 결과물

비율	이름	픽셀
1:1	정사각형	`2880x2880`
2:3	세로형	`2336x3520`
3:2	사진	`3520x2336`
3:4	세로형	`2480x3312`
4:3	표준	`3312x2480`
4:5	소셜	`2560x3216`
5:4	대형	`3216x2560`
9:16	스토리	`2160x3840`
16:9	와이드	`3840x2160`
21:9	시네마	`3840x1632`

30가지 크기 전체 단일 가격 적용: 이미지당 $0.03입니다. 4K Detail에 대한 추가 요금은 없습니다.

등급 선택:

1K Fast — 초안, 썸네일, A/B 테스트. 가장 빠른 출력(가격은 동일하지만 반복 작업 주기가 더 짧습니다).
2K Recommended — 기본 등급. 대부분의 프로덕션 결과물(이커머스 대표 이미지, 포스터, 인포그래픽)에 적합합니다.
4K Detail — 인쇄물, 대형 디스플레이, 동영상 썸네일, 데스크톱 / 옥외 대형 포맷.

최소 호출 예시(size만 필수, quality은 선택 사항입니다. 위 내용 참조):

curl "https://api.apiyi.com/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $YI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-vip",
    "prompt": "Product shot of a white ceramic mug on a gray desk, soft natural light, clean background",
    "size": "2048x1360"
  }'

모범 사례

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

업로드하는 각 이미지를 1.5MB 미만으로 압축합니다(JPEG 품질 80~90 / 해상도 축소). 다중 이미지 융합에서도 이미지별로 동일한 상한을 적용합니다. 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대부분 지나치게 큰 입력으로 인해 발생하므로, 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다. 출력 해상도는 입력 크기가 아니라 size 필드에 의해 결정됩니다 — 입력 크기를 줄이면 처리 속도만 빨라질 뿐 품질에는 영향을 주지 않습니다. 프롬프트에 4K / 8K을 잔뜩 입력해도 4K 이미지가 생성되지는 않습니다. 해상도는 프롬프트의 불필요한 내용이 아니라 size에 의해 설정됩니다.

결과물에 맞게 크기 등급을 선택합니다

초안에는 1K 빠른 처리를, 프로덕션에는 2K 권장 등급을, 인쇄물/대형 디스플레이에는 4K 디테일을 사용합니다. 가격은 동일하므로 필요에 따라 선택합니다.

크기에는 소문자 ASCII x를 사용합니다

"size": "1536x1024"를 전송합니다 — 1536×1024도, 대문자 X도 사용하지 마십시오.

quality는 high까지 지원되며 n은 전달하지 마십시오

세 가지 -vip 모델 모두 테스트에서 quality를 허용합니다(보장 사항은 아님). 두 2.5 모델은 6개 등급을 모두 지원하며(xhigh / max는 2026-09-10에 제공 시작), gpt-image-2-vip는 최대 high까지 지원하고 xhigh / max은 거부합니다. 2.5 high는 gpt-image-2-vip medium과만 같고, 2.5 max는 자체 high과 같습니다. n는 호출당 이미지 1개만 반환하므로 여러 이미지가 필요한 경우 병렬로 호출합니다.

타임아웃을 300초로 설정합니다

일반적인 생성에는 90~150초가 걸리지만 이미지 업로드/다운로드 시간과 피크 시간대의 꼬리 지연으로 더 길어질 수 있습니다. 보수적인 기준으로 300초를 설정합니다.

필요에 따라 응답 형식을 선택합니다

직접 웹 렌더링에는 b64_json를, 서버 측 저장/전달에는 url을 사용합니다.

-all을 사용해 코드를 공유합니다

동일한 코드가 두 경우 모두 작동합니다. 필요에 따라 model를 gpt-image-2-all과 gpt-image-2-vip 사이에서 전환합니다. 크기가 고정되어야 할 때는 vip를 사용하고, 가장 빠르게 반복 작업을 수행하려면 -all로 다시 전환합니다.

오류 코드 및 재시도

상태	의미	제안
`400`	30개 크기 세트에 없는 크기이거나 형식이 잘못됨	위 표의 문자열을 정확히 사용합니다
`401`	유효하지 않은 token	Bearer 토큰을 확인합니다
`429`	거부된 매개변수 / 간헐적인 업스트림 포화 / 쿼터 소진	500 RPM 이내에서는 동시 실행 수 계획이 필요하지 않습니다. `429`가 발생하면 먼저 `error.message`을 읽습니다. 거부된 매개변수(`quality must be one of…`)는 매개변수만 수정하면 되며, `当前分组上游负载已饱和`(업스트림 포화)은 간헐적으로 발생하므로 백오프로 재시도하거나 지원팀에 모델 상태를 문의하거나 실시간 업데이트를 확인합니다
`500` (4K 간헐적 발생)	OpenAI 업스트림 컴퓨팅 변동이며, 4K 상세 등급에서 더 자주 발생함	권장 2K로 낮추고 재시도합니다. 4K가 필수인 경우 공식 프록시 `gpt-image-2` + `image2Enterprise` 그룹으로 전환합니다
`5xx` (기타)	일시적인 게이트웨이/백엔드 오류	1~2회 재시도합니다
시간 초과	업스트림 피크 + 4K 롱테일	클라이언트 시간 초과를 300초 이상으로 설정합니다(보수적 설정)

클라이언트 권장 사항:

요청 시간 초과를 300초부터 시작하도록 설정합니다(보수적 설정이며, 일반적으로 90~150초이지만 4K 상세 등급 및 피크 롱테일에서는 더 길어질 수 있음)
5xx 및 시간 초과에 지수 백오프를 사용합니다(2~3회 재시도 권장)
디버깅을 위해 request-id 응답 헤더를 기록합니다

FAQ

vip와 -all 간에 코드를 공유할 수 있습니까?

예, 거의 동일합니다. 두 엔드포인트(/v1/images/generations, /v1/images/edits)는 요청 필드, 응답 필드 및 b64_json 접두사 동작을 공유합니다. 차이점은 다음과 같습니다.

model 필드: gpt-image-2-vip ↔ gpt-image-2-all
size 필드: vip는 30개 크기 세트를 허용하지만, -all은 size를 거부합니다(대신 크기는 prompt에 입력).

실용적인 패턴은 if model == 'vip': payload['size'] = ... 스위치를 사용하여 하나의 코드베이스를 유지하는 것입니다.

vip는 왜 훨씬 느립니까?

gpt-image-2-vip는 Adobe 역방향 채널(Firefly)을 사용하므로 일반적으로 90~150초가 걸립니다. 이는 공식 gpt-image-2(100~~120초)와 비슷하며 ChatGPT-web-line gpt-image-2-all(30~~60초)보다 느립니다. 지연 시간에 민감한 워크로드에는 gpt-image-2-all를 우선 사용하고, 고정된 크기 또는 4K가 필요한 경우에만 vip로 전환하십시오.

size는 반드시 표에 있는 값이어야 합니까? 1024x768을 보내면 어떻게 됩니까?

30개 크기 세트를 사용하십시오. 2026-09-09 테스트 기준으로 목록에 없는 크기도 더 이상 오류가 발생하지 않지만, 생성 전에 다시 작성됩니다. 16의 배수는 그대로 전달되고(1024x1024 / 1600x1600), 나머지는 16 단위로 정렬되며(1920x1080 → 1920×1088), 너무 작은 값은 최소 변의 길이까지 올려집니다(512x512 → 816×816). 생성된 이미지가 요청과 일치하지 않을 수 있으므로, 정확한 크기가 중요할 때는 항상 30개 프리셋을 사용하십시오.

4K에서 500이 자주 반환되는 이유는 무엇입니까? 안정적으로 4K를 사용하려면 어떻게 해야 합니까?

증상: 4K 디테일 등급(예: 3840x2160 / 2880x2880)에서는 status_code: 500 오류가 더 쉽게 발생하며, 업스트림에서 다음을 반환합니다(invalid_request_error):

{
  "status_code": 500,
  "error": {
    "message": "An error occurred while processing your request. ... Please include the request ID xxxxxxxx in your message.",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": null
  }
}

근본 원인: OpenAI 컴퓨팅 변동이며, 요청 매개변수의 문제가 아닙니다. 동일한 페이로드는 일반적으로 2K에서 정상 처리됩니다. 역방향 채널은 특히 피크 시간대에 4K와 같은 대용량 출력에 더 민감합니다.완화 방법(비용 대비 효과순):

2K 권장을 우선 사용하십시오(예: 2048x1360 / 2048x2048). 성공률이 크게 높고, 이미지당 $0.03으로 동일합니다.
img2img / 다중 이미지 융합에서는 입력 이미지를 더 적게 보내십시오. 역방향 채널은 입력 부하가 높을 때 처리에 어려움을 겪어 4K 실패율이 더 높아집니다. 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 미리 압축하는 것도 도움이 됩니다.
4K를 보장해야 하는 경우 공식 프록시 gpt-image-2 + image2Enterprise 그룹으로 전환하십시오. 공식 프록시의 4K는 더 비싸지만(이미지당 ~$0.3 이상), 훨씬 안정적이므로 4K 제공이 필수 요건일 때 적합합니다.

📖 현장 참고: /en/live/2026-05/gpt-image-2-vip-4k-tips

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

예, 강력히 권장합니다. 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축하십시오(JPEG 품질 80~90 / 해상도 축소). 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대부분 지나치게 큰 입력으로 인해 발생하며, 압축하면 성공률과 지연 시간이 측정 가능할 정도로 개선됩니다. 참고로 1.5MB는 안정성과 속도를 위한 권장 상한이며, 위 FAQ의 10MB는 게이트웨이의 하드 제한입니다.압축으로 인해 품질이 저하될까 걱정하지 않아도 됩니다. 출력 해상도는 입력 크기가 아니라 size 매개변수에 의해 결정됩니다. 입력을 줄이면 처리 속도만 빨라집니다.prompt에 4K / 8K를 억지로 입력해도 실제로 4K 출력이 생성되지는 않습니다. prompt에 8K ultra HD라고 작성했지만 size을 1024x1024로 설정하면 여전히 1K 품질의 이미지를 받습니다. 4K를 사용하려면 size 필드에서 설정하십시오. 1K / 2K / 4K는 30개 크기 세트 전체에서 모두 이미지당 고정 $0.03으로 동일한 비용이 청구됩니다.📖 출처: /en/live/2026-05/gpt-image-2-vip-unknown-error

4K에 정말 추가 요금이 없습니까?

추가 요금은 없습니다. 4K 디테일 등급(3840x2160 / 2880x2880 등)은 1K 및 2K와 동일하게 이미지당 $0.03입니다.

n을 지원합니까? n=3을 전달하면 어떻게 됩니까?

지원하지 않습니다. 이 모델은 호출당 이미지 1개를 반환합니다. 여러 이미지가 필요한 경우 반복 호출 또는 동시 호출을 사용하십시오.⚠️ 중요: 요청에 n=3를 전달하면 과금액은 0.03 × 3 = $0.09가 되지만, 실제로 반환되는 이미지는 1개뿐입니다. 불필요한 과금을 방지하려면 n 필드를 제거하십시오.

콘텐츠가 거부되거나 모델이 '그렇게 할 수 없습니다'라고 응답하면 과금됩니까?

이는 동기식 chat 스타일 응답을 사용하는 역공학 채널입니다. 결과는 서로 다른 과금 규칙이 적용되는 두 가지 경우로 나뉩니다.1) HTTP 5xx 반환 → 과금되지 않음업스트림 콘텐츠 정책이 요청을 강제로 차단하면 다음과 같은 응답을 보게 됩니다.

{
  "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 하드 오류에는 과금되지 않습니다. 사용자에게 prompt를 조정한 후 다시 시도하도록 안내하십시오.2) 텍스트 “소프트 거부”와 함께 HTTP 200 반환 → 과금됨모델이 대화 중에 소프트 거부를 수행하는 경우(예: “그렇게 할 수 없습니다”, “죄송하지만 이 요청에는 …이(가) 포함되어 있습니다”), 프로토콜 수준에서는 일반적인 chat completion처럼 보이므로 과금됩니다. 역방향 채널은 프로토콜 계층에서 “거부 텍스트”와 “이미지 출력”을 안정적으로 구분할 수 없습니다.소프트 거부를 그냥 면제할 수 없는 이유모든 소프트 거부를 자동으로 면제하면 플랫폼이 실패한 모든 업스트림 호출 비용을 부담하게 됩니다. 더 중요한 점은 업스트림 콘텐츠 안전 정책을 자주 트리거하면 공급업체 계정이 차단될 위험도 높아진다는 것입니다. 이는 완전히 제거할 수 없는 실제 공급 측 비용입니다.통합 개발자를 위한 권장 사항

✅ 소비자 제품의 월별 환급: 소비자 대상 제품에서는 사용자 입력을 완전히 제한하기 어렵다는 점을 이해합니다. 월간 지출이 충분히 큰 경우(월 $1000 이상), 로그를 매월 일괄 취합한 후 지원팀에 문의하여 일회성 수동 크레딧을 요청할 수 있습니다. 호출별 이의 제기를 제출할 필요는 없습니다.

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

먼저 감지한 후 처리하십시오. 2026년 7월에 확인한 결과, 반환된 b64_json는 data: 접두사가 없는 원시 base64입니다. 이를 디코딩하여 파일을 작성하거나, 렌더링 전에 직접 접두사를 추가하십시오. 이전 버전에는 접두사가 포함되어 있었습니다. 코드에 startsWith('data:') 검사를 추가하십시오. 접두사가 있으면 값을 그대로 img src로 사용하고, 없으면 먼저 디코딩하거나 접두사를 추가하십시오. 이렇게 하면 접두사를 이중으로 추가하거나 접두사가 포함된 문자열을 디코딩하여 이미지가 손상되는 문제를 방지할 수 있습니다.

참조 이미지의 최대 크기와 지원 형식은 무엇입니까?

이미지당 10MB 이하를 권장하며, 지원 형식은 png / jpg / webp입니다. 지나치게 큰 이미지는 게이트웨이 제한에 걸릴 수 있습니다. 다중 이미지 융합에서 각 이미지는 이 제한을 충족해야 합니다.

반환된 이미지 URL은 얼마 동안 유효합니까? 다운로드해야 합니까?

url-mode 응답의 url 필드는 약 1일(24시간) 후 만료되는 R2 CDN 링크입니다. 그 이후 요청하면 404가 반환됩니다.강력히 권장합니다: 생성된 이미지를 생성 직후 자체 객체 스토리지(S3 / OSS / R2), CDN 또는 데이터베이스에 다운로드하여 저장하십시오.

스트리밍을 지원합니까?

지원하지 않습니다. 이 모델은 이미지를 한 번에 반환하며 스트리밍은 지원되지 않습니다. 지연 시간이 중요한 경우 클라이언트 측에 “생성 중…” 진행 표시기를 표시하고 300초 타임아웃(보수적 설정)을 구성하십시오.

공식 OpenAI SDK를 사용할 수 있습니까?

예. base_url을 https://api.apiyi.com/v1로 지정하고 api_key을 APIYI token으로 설정하십시오. client.images.generate(model="gpt-image-2.5-vip", size="2048x1360", prompt=...)는 직접 작동합니다.

여전히 /v1/chat/completions를 통해 이미지를 생성할 수 있습니까?

예. 엔드포인트는 여전히 작동하지만 더 이상 권장되지 않습니다. 대신 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits을 사용하십시오(더 안정적이며 동일한 코드가 공식 릴레이 gpt-image-2에서도 작동합니다).chat 기반 방식은 두 가지 상황에서만 의미가 있습니다. 다중 턴 반복 편집 또는 온라인 이미지 URL을 직접 전달하는 경우입니다. 이미지 의도가 모호하면 모델이 이미지 대신 일반 텍스트를 반환할 수 있습니다(prompt에 “이미지 생성:”과 같은 고정 접두사를 추가하면 이미지 생성 의도를 강화할 수 있습니다).전체 매개변수는 chat 기반 API 참조를 확인하십시오.

공식 gpt-image-2로 전환해야 하는 시점은 언제입니까?

정밀한 마스크 인페인팅 또는 엄격한 OpenAI-API 필드 호환성이 필요한 경우(공식적으로 보장되는 quality 등급 포함) 공식 gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2을 사용하십시오. 공식 API와 역방향 API 비교를 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-VIP 이미지 생성/편집

개요

텍스트-이미지 API

이미지 편집 API

AI 에이전트로 연동 구현하기

`gpt-image-2-all`와의 주요 차이점

-vip 모델 3종 비교 (2026-09-09 측정)

핵심 기능

출력 크기 고정

4K 고해상도

모든 크기에 동일한 요금

-all과 동일한 호출 형식

고품질 텍스트 렌더링

중국어 Prompt 친화적

자연어 편집

표준 엔드포인트 지원

과금

그룹 설정

결정론적 URL 출력이 필요하신가요? → `image2_OSS` 그룹으로 전환하십시오

기술 사양

엔드포인트

지원되는 크기 (전체 30개 크기 표)

1K Fast — 초안 및 저비용 반복 작업

2K Recommended — 기본 등급 (대부분의 프로덕션 결과물)

4K Detail — 대형 결과물

모범 사례

오류 코드 및 재시도

FAQ

관련 문서

​개요

텍스트-이미지 API

이미지 편집 API

​AI 에이전트로 연동 구현하기

​gpt-image-2-all와의 주요 차이점

​-vip 모델 3종 비교 (2026-09-09 측정)

​핵심 기능

출력 크기 고정

4K 고해상도

모든 크기에 동일한 요금

-all과 동일한 호출 형식

고품질 텍스트 렌더링

중국어 Prompt 친화적

자연어 편집

표준 엔드포인트 지원

​과금

​그룹 설정

​결정론적 URL 출력이 필요하신가요? → image2_OSS 그룹으로 전환하십시오

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​엔드포인트

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