> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT Image 2.6 새로운 기능 > GPT Image 2.6 Flare 및 Sunburst 모델 선택을 비롯하여 복잡도 제어, SVG 벡터 출력, 애니메이션 GIF, 마크업 기반 편집, 대화형 예제 및 실제 결과를 살펴봅니다. > [!NOTE] > > Playground는 **복잡도가 있는 래스터 PNG, SVG 및 2프레임 GIF**라는 세 가지 예제를 제공합니다. **Authorization** 아래에 `Bearer sk-xxx`을 입력하고 예제를 선택한 후 prompt를 편집하여 요청을 전송하십시오. > [!WARNING] > > `data[0].b64_json`에는 `data:` 접두사가 없으며, SVG 및 GIF 응답도 base64로 인코딩됩니다. 요청이 성공하더라도 브라우저 Playground에서 긴 base64 응답을 표시하지 못할 수 있습니다. 아래의 Python 예제를 사용하여 결과를 디코딩하고 로컬에 저장하십시오. ## 모델 선택 GPT Image 2.6은 2026-11-04에 출시되었습니다. 이 모델은 `/v1/images/generations` 및 `/v1/images/edits`을 유지하면서 복잡도 제어, SVG 출력, 애니메이션 GIF 출력, 마크업 기반 편집 기능을 추가했습니다. | 모델 | 초점 | 적합한 용도 | | - | - | - | | `gpt-image-2.6-flare` | 빠른 반복 작업 | 초안 작성, 일괄 생성, 소셜 콘텐츠, 빠른 prompt 비교 | | `gpt-image-2.6-sunburst` | 정밀한 시각적 작업 | 복잡한 레이아웃, 조밀한 텍스트, 완성본 에셋, 정밀한 편집 | 현재 token 요율은 [모델 가격 디렉터리](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md)를 참조하십시오. 실제 비용은 크기, 품질, 출력 형식 및 token 사용량에 따라 달라집니다. 또한 SVG는 저작 모델 비용도 발생하므로 표준 PNG와 비용을 단순 비교할 수 없습니다. ## 새로운 기능 > [card] [복잡도 제어](#complexity-control-planning) > > 품질 설정과는 독립적으로 렌더링 전 계획 단계를 제어합니다. > [card] [SVG 벡터 출력](#svg-generate-editable-vector-files) > > 아이콘, 일러스트레이션 및 UI 에셋을 위한 편집 가능한 패스, 도형, 색상을 반환합니다. > [card] [애니메이션 GIF 출력](#gif-generate-looping-animations) > > 프레임 수 및 프레임 재생 시간 제어를 통해 한 번의 요청으로 완성된 GIF를 생성합니다. > [card] [마크업 가이드 편집](#markup-guided-edits) > > 투명 주석 레이어를 사용하여 편집 영역을 식별하고, prompt로 변경 사항을 설명합니다. ## complexity: 계획 수립 제어 `complexity`은 모델이 렌더링하기 전에 얼마나 계획을 수립할지 제어합니다. 이는 조밀한 텍스트, 복잡한 레이아웃, 객체 간의 관계를 처리하기 위한 것입니다. 반면 `quality`는 렌더링 품질을 제어하며, 두 설정은 서로 다른 목적으로 사용됩니다. | 공식 레벨 | 권장 용도 | | - | - | | `low` | 집중적인 편집, 단순한 구도 및 빠른 초안 | | `medium` | 일반적인 레이아웃 및 여러 제약 조건 간의 균형 | | `high` | 조밀한 텍스트, 복잡한 레이아웃 및 객체 관계; complexity를 생략할 때 기본으로 사용됨 | Complexity에는 별도의 요금이 부과되지 않습니다. 레벨이 높을수록 지연 시간이 늘어나고 원치 않는 변경 사항이 발생할 수 있습니다. 레벨이 높을수록 항상 더 낫다고 가정하기보다는 수행할 작업에 맞춰 결과를 직접 비교해 보십시오. > [accordion] 업스트림 테스트 참고 사항: 추가로 허용되는 레벨 > > 테스트 시 업스트림 오류 응답에는 `none`, `xhigh` 및 `max`도 나열되어 있었으며, 현재 라우트에서도 이를 수락했습니다. OpenAI의 공개 가이드에는 `low / medium / high`이 명시되어 있습니다. 추가적인 값을 장기적인 호환성 보장으로 신뢰하기보다는 프로덕션 요청 시 이러한 공식 레벨을 사용해야 합니다. ## SVG: 편집 가능한 벡터 파일 생성 `output_format: "svg"`을(를) 설정하십시오. 현재 업스트림에서는 벡터 코드를 작성하는 텍스트 모델을 선택하기 위해 중첩된 `svg.model` 필드도 필요합니다: ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.6-sunburst", "prompt": "A minimal flat vector icon of a rocket, exactly three solid colors, geometric editable shapes, no text, no raster texture, transparent background.", "output_format": "svg", "svg": { "model": "gpt-5.6-terra" }, "quality": "low", "size": "1024x1024", "n": 1 } ``` ![빨간색 날개, 파란색 창문, 흰색 몸체를 가진 벡터 로켓 아이콘](https://mintcdn.com/apiyillc/I9X_C01jz8OkWw6c/images/gpt-image-2-6/rocket.svg?fit=max\&auto=format\&n=I9X_C01jz8OkWw6c\&q=85\&s=c2dc54229ae6495d2926adcc44513fa4) A real SVG generated through APIYI's passthrough route: editable path and circle elements ### 작성 모델 선택 및 과금 클라이언트가 `svg.model`을(를) 지정하며, APIYI가 임의로 선택하지 않습니다. 지원되는 모델 목록은 업스트림 및 현재 그룹에 따라 달라지므로, 모든 OpenAI 텍스트 모델에 대한 지원이 보장되지는 않습니다. 이 페이지에서는 `gpt-5.6-terra`, `gpt-6-luna` 및 `gpt-4.1-mini`을(를) 검증하였으며, 다른 모델은 실제 그룹에서 테스트해 보십시오. 작성 비용 과금에는 선택한 텍스트 모델의 입력 및 출력 token 요율이 사용됩니다: * 작성 비용 = `svg_usage.input_tokens` × 입력 요율 + `svg_usage.output_tokens` × 출력 요율. * 총 SVG 비용 = 참조 이미지 비용 + 작성 모델 비용. 텍스트 모델이 SVG를 작성하기 전에 이미지 모델이 먼저 참조 이미지를 생성합니다. * 성공적인 응답에는 `usage` 및 `svg_usage`이(가) 모두 포함됩니다. `usage`은(는) 참조 이미지에 해당하고, `svg_usage`은(는) 작성 모델에 해당합니다. 두 항목 모두 비용에 반영됩니다. * `svg_usage.reasoning_tokens`은(는) 이미 `svg_usage.output_tokens`에 포함되어 있습니다. 중복해서 더하지 마십시오. 2026-11-05에 `gpt-image-2.6-sunburst` 및 `gpt-5.6-terra`을(를) 사용하여 진행한 APIYI 패스스루 테스트에서 응답에는 다음과 같은 사용량 필드가 포함되었습니다: ```json theme={null} { "output_format": "svg", "usage": { "input_tokens": 100, "output_tokens": 824, "total_tokens": 924 }, "svg_usage": { "model": "gpt-5.6-terra", "input_tokens": 1572, "output_tokens": 850, "reasoning_tokens": 350, "total_tokens": 2422 } } ``` 100만 입력 tokens당 \$2, 100만 출력 tokens당 \$12인 `gpt-5.6-terra`의 현재 디렉터리 요율을 적용하면, 참조 이미지 과금을 제외한 예상 작성 비용은 `1572 ÷ 1000000 × 2 + 850 ÷ 1000000 × 12 = \$0.013344`입니다. 동일한 prompt로 다음 작성 모델들을 테스트했습니다. 모든 모델이 스크립트, 임베디드 래스터 이미지 또는 외부 참조가 없는 실제 SVG를 반환했습니다: | `svg.model` | 결과 | 입력 / 출력 tokens | 추론 tokens | 소요 시간 | 예상 작성 비용 | | - | - | -: | -: | -: | -: | | `gpt-5.6-terra` | 통과 | 1,572 / 850 | 350 | 29.196s | \$0.013344 | | `gpt-6-luna` | 통과 | 1,572 / 1,618 | 1,110 | 53.436s | \$0.0009662 | | `gpt-4.1-mini` | 통과 | 2,005 / 513 | 0 | 23.777s | \$0.0016228 | 세 요청 모두 동일한 참조 이미지 사용량을 보고했습니다: 입력 100, 출력 824, 총 924 tokens이며 별도로 과금됩니다. `gpt-4.1-mini`의 응답 모델 이름은 `gpt-4.1-mini-2025-04-14`이었습니다. 가격은 변경될 수 있으며 계층형 요율은 그룹에 따라 다를 수 있습니다. 실제 청구 금액은 [모델 가격 디렉터리](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md) 및 청구서를 확인하십시오. 모델당 단일 이미지는 품질 순위를 의미하지 않습니다. ### 제한 사항 * SVG는 `n=1`을(를) 사용하는 `/v1/images/generations`을(를) 통해서만 제공됩니다. 편집 엔드포인트는 SVG 출력 또는 래스터 입력으로서의 SVG를 지원하지 않습니다. * 스트리밍, 부분 이미지, `output_compression` 및 `prompt_rewriter`은(는) 지원되지 않습니다. * 결과는 스크립트, 외부 리소스 또는 포함된 래스터 이미지가 없는 정적 벡터 XML입니다. PNG가 아닌 `.svg` 파일로 디코딩하여 저장하십시오. ## GIF: 반복 애니메이션 생성 `output_format: "gif"`을 설정하고 prompt에 대상, 동작 및 루프를 설명합니다. 이 저비용 예제는 **각 100ms씩 총 지속 시간 0.2초인 2개의 프레임**을 생성합니다: ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.6-sunburst", "prompt": "A minimal two-frame looping animation of a yellow circle moving slightly right and returning to its starting position on a plain white background, no text, seamless loop.", "output_format": "gif", "quality": "low", "size": "512x512", "frame_count": 2, "frame_duration_ms": 100, "n": 1 } ``` ![오른쪽으로 이동했다가 시작 위치로 돌아오는 노란색 원의 2프레임 반복 애니메이션](https://mintcdn.com/apiyillc/I9X_C01jz8OkWw6c/images/gpt-image-2-6/two-frame-loop.gif?s=d010bf9dbb9b5c3a3e9b915bb2164a3d) A real GIF generated through APIYI's passthrough route: 2 frames and 0.2 seconds | 매개변수 | 공식 범위 및 기본값 | 참고 사항 | | - | - | - | | `frame_count` | 2–64, 기본값 9 | 프레임 수가 많을수록 일반적으로 지연 시간과 비용이 증가합니다 | | `frame_duration_ms` | 20–2000ms, 기본값 200ms, 10ms 단위로 반올림 | 총 지속 시간은 대략 프레임 수에 프레임 지속 시간을 곱한 값입니다 | | `size` | `auto` 또는 유효한 WIDTHxHEIGHT | 완성된 각 프레임의 크기입니다. 프레임 수, 프레임 크기, 총 픽셀 예산이 모두 충족되어야 합니다 | GIF는 생성 전용이며 스트리밍, 부분 이미지, 커스텀 `output_compression` 또는 `prompt_rewriter`을 지원하지 않습니다. PNG, JPEG, WebP 또는 SVG에는 `frame_count` 또는 `frame_duration_ms`을 사용하지 마십시오. ### 실제 프레임 수 확인 HTTP 200 또는 응답의 `output_format`에만 의존하지 마십시오. 라우트에서 프레임 필드가 누락되더라도 기본값인 9프레임, 1.8초 GIF가 반환될 수 있습니다. `ffprobe`(으)로 실제 파일을 검사하십시오: ```bash theme={null} ffprobe -v error -select_streams v:0 -count_frames \ -show_entries stream=codec_name,width,height,nb_read_frames,duration \ -of json result.gif ``` 이 예제에서는 `nb_read_frames=2` 및 `duration=0.200000`이 예상됩니다. ## 마크업 기반 편집 GPT Image 2.6은 `/v1/images/edits`의 `markup` 필드를 통한 마크업 기반 편집도 지원합니다: 1. 원본 이미지를 첫 번째 입력으로 유지합니다. 2. 동일한 크기의 투명 PNG를 생성하고 변경할 영역 주위에 원, 화살표 또는 스케치를 추가합니다. 3. 해당 주석 레이어를 `markup`로 업로드한 다음, `prompt`에 변경 사항과 보존할 세부 정보를 기술합니다. 4. 마크업은 첫 번째 입력 이미지에 적용되며 `mask` 또는 `prompt_rewriter`와 결합할 수 없습니다. 일반적인 편집, 다중 이미지 합성 및 마스크에 대해서는 [Image Edit API](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/image-edit.md)를 참고하십시오. 마크업 전달은 대상 라우트에서 별도로 검증해야 하며, 본 페이지에서는 테스트를 마친 대화형 예제로 제공하지 않습니다. ## 클라이언트 측 디코딩 모든 출력 형식은 `data[0].b64_json`을(를) 사용하며, 파일 확장자만 변경됩니다: ```python theme={null} import base64 from pathlib import Path payload = response.json() fmt = payload["output_format"] raw = base64.b64decode(payload["data"][0]["b64_json"]) Path(f"result.{fmt}").write_bytes(raw) ``` SVG는 UTF-8 XML로 디코딩되는 반면, GIF 및 래스터 형식은 바이너리 파일로 디코딩됩니다. 프로덕션 환경의 코드는 확장자만 신뢰하기보다는 HTTP 상태, `error` 필드 및 실제 파일 시그니처도 확인해야 합니다. ## 라우트 호환성 및 문제 해결 > [!WARNING] > > 새로운 2.6 필드는 네이티브 JSON 패스스루가 필요합니다. 호환성은 업스트림 라우트에 따라 다를 수 있으며, 이러한 공개 예제가 모든 그룹에서 동일한 동작을 보장하지는 않습니다. 계정에서 실제로 사용하는 그룹에서 직접 확인하시기 바랍니다. | 증상 | 가장 먼저 확인할 사항 | | - | - | | 제공되었음에도 `SVG generation requires 'svg.model'`가 반환됨 | 라우트가 중첩된 `svg` 객체를 필터링하거나 재작성했는지 여부 | | 100ms로 2개 프레임을 요청했으나 9개 프레임과 1.8초가 반환됨 | `frame_count` 및 `frame_duration_ms`가 누락되고 기본값이 적용되었는지 여부 | | 유효하지 않은 complexity 문자열에도 200이 반환됨 | 검증 동작은 업스트림마다 다를 수 있으며, 이것만으로는 필드가 누락되었음을 입증하지 못합니다. 유효한 수준의 동작과 비교하고 업스트림 로그를 확인하십시오 | | Playground에 `unable to complete request`가 표시됨 | 응답이 실제로 200이었는지 확인하십시오. 긴 base64는 브라우저의 표시 용량을 초과할 수 있으므로 로컬에서 디코딩하십시오 | | SVG 비용이 예상보다 높음 | 참조 이미지 tokens뿐만 아니라 `usage` 및 `svg_usage`를 모두 확인하십시오 | ## 관련 문서 * [GPT-Image-2.5 / 2 개요](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/overview.md) * [표준 텍스트-이미지 플레이그라운드](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/text-to-image.md) * [이미지 편집 플레이그라운드](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/image-edit.md) * [이미지 API 핵심 사항 및 모범 사례](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/image-api-best-practices.md) * [모델 가격 디렉터리](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md) ## OpenAPI ````yaml api-reference/gpt-image-2-6-generate-openapi-en.yaml POST /v1/images/generations openapi: 3.1.0 info: title: GPT Image 2.6 Text-to-Image and New Capabilities API description: > Text-to-image with OpenAI `gpt-image-2.6-flare` / `gpt-image-2.6-sunburst`, including raster images, complexity control, SVG vector output, and animated GIF output. - Complexity: official low / medium / high levels, default high, with no separate fee - SVG: set output_format=svg and provide svg.model; generations only, n=1 - GIF: set output_format=gif and optionally frame_count and frame_duration_ms - Responses contain data[0].b64_json for client-side base64 decoding **Authentication**: Add `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY` to request headers **Get an API Key**: Visit the [APIYI Console](https://api.apiyi.com/token) version: 1.0.0 servers: - url: https://api.apiyi.com description: Primary endpoint security: - bearerAuth: [] paths: /v1/images/generations: post: tags: - GPT Image 2.6 summary: 'GPT Image 2.6: generate PNG, SVG, or GIF' description: > Generate images from text prompts with GPT Image 2.6. The three named request examples demonstrate complexity, SVG, and GIF. Complexity controls planning before rendering and is independent of rendering quality. SVG requires the nested svg.model field. GIF frame controls apply only when output_format=gif. SVG and GIF do not support streaming, partial images, or output_compression. operationId: generateGptImage26 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/Image26Request' examples: complexityPng: summary: Raster PNG + low complexity description: >- Use a four-panel infographic to inspect complexity; quality=low controls cost value: model: gpt-image-2.6-sunburst prompt: >- A clean 2x2 technical infographic on a white background. Top-left: a red circle labeled 'A'. Top-right: a blue square labeled 'B'. Bottom-left: a green triangle labeled 'C'. Bottom-right: a yellow hexagon labeled 'D'. A black arrow connects A to B to C to D in that order. Exactly four labels, balanced grid, no other text. output_format: png complexity: low quality: low size: 1024x1024 'n': 1 svgVector: summary: SVG vector icon description: >- Keep the nested svg.model object; the response also contains svg_usage value: model: gpt-image-2.6-sunburst prompt: >- A minimal flat vector icon of a rocket, exactly three solid colors, geometric editable shapes, no text, no raster texture, transparent background. output_format: svg svg: model: gpt-5.6-terra quality: low size: 1024x1024 'n': 1 gifAnimation: summary: Two-frame looping GIF description: >- The finished file should contain 2 frames and last 0.2 seconds, not the default 9 frames value: model: gpt-image-2.6-sunburst prompt: >- A minimal two-frame looping animation of a yellow circle moving slightly right and returning to its starting position on a plain white background, no text, seamless loop. output_format: gif quality: low size: 512x512 frame_count: 2 frame_duration_ms: 100 'n': 1 responses: '200': description: >- Generation succeeded; returns base64-encoded PNG, JPEG, WebP, SVG, or GIF content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/Image26Response' '400': description: >- Invalid parameters, or the active route did not forward new fields such as svg.model '401': description: Unauthorized - invalid API Key '403': description: Content moderation block '429': description: Rate limit or insufficient quota '500': description: Internal server error security: - bearerAuth: [] components: schemas: Image26Request: type: object required: - model - prompt properties: model: type: string description: >- Flare is optimized for fast iteration; Sunburst is intended for detailed visual work enum: - gpt-image-2.6-flare - gpt-image-2.6-sunburst default: gpt-image-2.6-sunburst prompt: type: string maxLength: 32000 description: >- Prompt text in English or Chinese. For GIF, describe the subject, motion, and loop example: A minimal flat vector icon of a rocket, three solid colors, no text complexity: type: string description: >- Planning complexity before rendering, independent of quality. Official levels are low / medium / high, with high as the default when omitted. No separate fee enum: - low - medium - high default: high size: type: string description: >- Output size as a preset or a valid WIDTHxHEIGHT string. The GIF example uses 512x512; frame count, frame size, and the total pixel budget must all fit example: 1024x1024 default: auto quality: type: string description: >- Rendering quality, independent of complexity. For SVG, controls the reference image quality enum: - auto - low - medium - high - xhigh - max default: auto output_format: type: string description: >- Output format. SVG and GIF are generation-only and do not support edits, streaming, partial images, or output_compression enum: - png - jpeg - webp - svg - gif default: png output_compression: type: integer description: Compression level for jpeg / webp only; do not use with SVG or GIF minimum: 0 maximum: 100 example: 85 background: type: string description: >- Background mode. transparent requires a compatible output format; JPEG does not support transparency enum: - auto - opaque - transparent default: auto moderation: type: string description: Moderation strength enum: - auto - low default: auto 'n': type: integer description: Number of results. The examples and SVG output use 1 enum: - 1 default: 1 svg: type: object description: >- SVG-specific configuration. The current upstream requires svg.model when output_format=svg properties: model: type: string description: >- Text model that authors the SVG vector code. Verified with gpt-5.6-terra, gpt-6-luna, and gpt-4.1-mini; test other models in your actual group. The example uses gpt-5.6-terra example: gpt-5.6-terra default: gpt-5.6-terra required: - model frame_count: type: integer description: >- GIF frame count. Official documented range: 2–64; default: 9. Only valid when output_format=gif minimum: 2 maximum: 64 default: 9 example: 2 frame_duration_ms: type: integer description: >- Duration of each GIF frame in milliseconds, 20–2000, rounded to 10ms; default 200. Only valid when output_format=gif minimum: 20 maximum: 2000 default: 200 example: 100 Image26Response: type: object properties: created: type: integer description: Unix timestamp background: type: string description: Effective background mode example: opaque data: type: array description: Generated results items: type: object properties: b64_json: type: string description: >- Raw base64 without a data: prefix. Save using output_format; SVG decodes to UTF-8 XML generation_id: type: string description: Generation ID, when provided output_format: type: string example: gif quality: type: string example: low size: type: string example: 512x512 usage: $ref: '#/components/schemas/ImageUsage' svg_usage: $ref: '#/components/schemas/SvgUsage' ImageUsage: type: object description: Token usage for the image model properties: input_tokens: type: integer example: 59 output_tokens: type: integer example: 555 total_tokens: type: integer example: 614 input_tokens_details: type: object properties: text_tokens: type: integer example: 59 image_tokens: type: integer example: 0 output_tokens_details: type: object properties: text_tokens: type: integer example: 0 image_tokens: type: integer example: 555 SvgUsage: type: object description: >- Authoring-model usage returned for SVG output. The client selects the model through svg.model, and charges use that text model's input and output token rates. reasoning_tokens is already included in output_tokens and must not be added again properties: model: type: string example: gpt-5.6-terra input_tokens: type: integer example: 1572 output_tokens: type: integer example: 850 reasoning_tokens: type: integer example: 350 total_tokens: type: integer example: 2422 securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: API Key obtained from the APIYI Console ```` This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.