GPT-Image-2.6 공식 릴레이와 리버스 비교

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요약

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전체 비교표

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과금 모델 및 비용

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1024×1024 이미지당 비용

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2K / 4K, 여러 이미지, 편집 및 SVG

• 저품질 또는 중간 품질의 1K: 두 경로의 비용은 비슷한 수준이며, 실제 usage에 따라 공식 경로가 더 저렴할 수 있습니다. 다만 2.6의 단일 측정 결과(low, 824 tokens ≈ $0.025)를 보면 2.6에서는 이미 비용 이점이 미미할 수 있으므로, 2.5의 수치를 그대로 적용해 결론을 내리지 마십시오.
• high 이상의 1K 또는 중간·고품질의 2K/4K: $0.025 정액인 2.6-all이 확실히 유리하며, 고품질 2K/4K에서는 비용이 10배가량 차이 날 수 있습니다.
• 참조 이미지를 사용한 편집: 공식 경로에서는 1024² 참조 이미지마다 약 $0.0082의 입력 비용이 추가되어 단일 호출 비용이 빠르게 증가합니다. 2.6-all은 이미지당 과금하며 참조 이미지 요금을 별도로 누적하지 않습니다.

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주요 차이점 자세히

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1. size: 유효한 크기 전체 지원 + 네이티브 2K/4K vs. 네이티브 1536 + 초해상도 2K/4K

1. 가장 긴 변 ≤ 3840
2. 가로와 세로 모두 16의 배수
3. 종횡비 ≤ 3:1
4. 총 픽셀 수 655,360~8,294,400

• 네이티브 티어: 긴 변이 512~1536이며, 모든 정수 크기를 16의 배수 조건 없이 정확한 크기로 제공합니다(1000x1000, 1280x720, 1536x864 모두 통과). 종횡비는 ≤3:1이어야 합니다.
• 초해상도 티어: 2048x2048, 2048x1152, 2048x1536, 1920x1080, 3840x2160, 2880x2880와 같은 일반적인 크기를 정확하게 제공합니다. 크기가 맞지 않으면 다른 크기로 조용히 조정하는 대신 **502 size_not_deliverable**를 반환합니다. 정사각형 이미지의 상한은 2880이며(4096x4096은 502 반환), 4096x1024처럼 종횡비가 3:1을 초과하면 400을 반환합니다.

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2. n, quality, complexity: 공식 단계와 세 가지 단계 및 다중 이미지 비교

• n: 공식 경로는 항상 이미지 하나를 반환하므로 여러 이미지가 필요한 경우 클라이언트 측에서 동시 실행해야 합니다. 2.6-all은 이미지 1~4개를 지원하고 이미지별로 과금하며, n=5부터 400을 반환합니다.
• quality: 공식 경로는 공식적으로 보장되는 품질 제어 수단인 여섯 가지 단계(low / medium / high / xhigh / max / auto)를 모두 제공합니다. 2.6-all은 auto / medium / high만 허용하며(low / hd은 400을 반환), 현재 세 단계 사이에 검증 가능한 이미지 품질 차이가 나타나지 않습니다. 따라서 품질 제어에 사용하지 말고 크기를 제어할 수 있다고 기대하지 마십시오.
• complexity: 2.6에서 도입된 매개변수입니다. 공식 경로 문서에는 세 가지 공식 수준(low / medium / high, 생략 시 기본값은 high)이 정의되어 있지만, 실제 경로에서 동일한 prompt로 수행한 A/B 테스트를 통해 그 효과가 아직 입증되지 않았으므로 프로덕션 환경에서 이에 의존하지 마십시오. 2.6-all은 이 매개변수를 지원하지 않습니다.

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3. GIF 및 SVG: 제어와 비용

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4. 응답 형식: b64_json vs. b64_json + URL

• 공식 2.6: 항상 b64_json를 반환합니다(원시 base64, data: 접두사 없음). 또한 response_format를 허용하지 않습니다. 전달하면 400 오류가 반환됩니다. URL을 얻으려면 이미지를 자체 스토리지에 저장해야 합니다.
• 2.6-all: 기본적으로 b64_json를 반환하거나, 24시간 동안 유효한 서명된 링크를 받으려면 response_format: "url"를 명시적으로 전달합니다. url 응답에는 size 필드가 없을 수 있습니다. 이 필드는 b64 응답에만 포함됩니다. URL이 만료된 후 다시 생성하고, 가능한 한 빨리 자체 호스팅으로 전환합니다.

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5. 편집: 마스크, 여러 이미지 및 마크업

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6. 속도, 타임아웃 및 안정성

• 공식 2.6: OpenAI는 전체 생성 속도가 50% 빨라졌으며 flare가 low에서 6초에 도달한다고 밝혔습니다. 이는 OpenAI의 최상의 사례이며 모든 요청에 대한 보장은 아닙니다. 사이트에는 아직 요금제별 2.6 측정 결과가 없으므로 같은 가격대의 2.5 수치를 참고하십시오: 1024²에서 2.5-flare는 low에서 10초 / high에서 21초 / max에서 45초로 측정되었으며, 2.5-sunburst는 각각 14 / 42 / 142초였습니다. 고품질과 2K/4K는 눈에 띄게 느립니다.
• 2.6-all: 일반적으로 1046초가 걸리지만(1K 1022초, 2K 1224초, 4K 1542초), 꼬리 지연 시간이 최대 198초까지 측정되었으므로 클라이언트의 타임아웃을 일괄적으로 600초로 설정하십시오.

• 공식 경로는 OpenAI를 통해 실행되며, 기본적으로 약 100 RPM이고 플랫폼 전체의 동시 실행 수에 따라 동적으로 조정됩니다. Default 그룹은 사용량이 가장 많은 시간대에 간헐적으로 429를 반환하며, image2Enterprise 엔터프라이즈 그룹(1.2배)으로 전환하면 이 문제를 완화할 수 있습니다.
• 2.6-all은 1K 테스트에서 12×2, 16×1 및 8개 동시 요청을 429 오류 없이 통과했습니다. 2K/4K는 부하 테스트를 거치지 않았으므로 동시 요청 4~8개로 시작하고 꼬리 지연 시간을 확인하십시오. 2K/4K는 간헐적으로 502 size_not_deliverable를 반환하므로 재시도하거나 지원되는 크기로 전환하십시오.
• 두 경로 모두에서 5xx 오류와 타임아웃은 지수 백오프를 적용하여 두 번 재시도하고, 429 오류에는 백오프를 적용하십시오.

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각각을 선택해야 할 때

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클라이언트 설정

import base64
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIYI_API_KEY"],
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
    timeout=600,
)

# Official 2.6: six quality tiers + native sizes
official = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="Minimalist specialty coffee poster, product and soft morning light in focus, with space reserved for a headline",
    size="2048x1152",
    quality="high",
)

# 2.6-all: flat per-image price; pass response_format explicitly when you need a direct URL
reverse = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-all",
    prompt="Minimalist specialty coffee poster, product and soft morning light in focus, with space reserved for a headline",
    size="2048x1152",
    quality="medium",
    response_format="b64_json",
)

with open("coffee-official.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(official.data[0].b64_json))

with open("coffee-reverse.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(reverse.data[0].b64_json))

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자주 묻는 질문

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