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# GPT-Image-2.6 공식 릴레이와 리버스 비교

> gpt-image-2.6-flare / gpt-image-2.6-sunburst (공식 릴레이, token 과금)와 gpt-image-2.6-all (리버스 경로, 이미지당 $0.025)을 과금, 크기 / n / 품질, GIF / SVG, 투명 배경 및 마스크, 응답 형식, 속도와 제한별로 비교하고, 선택 가이드와 자주 묻는 질문을 제공합니다.

## 요약

| 필요한 항목 | 선택 |
| - | - |
| **OpenAI의 공식 필드와 정확히 동일한 호환성**, 6개 `quality` 티어, 모든 유효한 크기, 네이티브 2K/4K | 공식: `gpt-image-2.6-flare` (속도 우선) / `gpt-image-2.6-sunburst` (편집 정밀도 우선) |
| **엄격한 비용 상한**: 이미지당 고정 \$0.025, 2K/4K 동일 가격, 크기나 품질에 따른 차이 없음 | 리버스: `gpt-image-2.6-all` |
| **한 번의 호출로 여러 이미지 처리** (이미지 1\~4개) 또는 **24시간 동안 유효한 직접 URL** | `gpt-image-2.6-all` |
| **GIF 프레임 수, 프레임 지속 시간, 프레임별 크기 제어**, 또는 작성 모델을 고정하고 텍스트 모델 비용을 항목별로 표시하는 SVG | 공식 2.6 모델 2종 |
| **정밀한 마스크 인페인팅 / 다중 이미지 융합(최대 16개 이미지) / WebP 출력 / 네이티브 4K** | 공식 2.6 모델 2종 |
| `svg.model`을 전달하거나 작성 모델 비용을 지불하지 않고 사용할 수 있는 **저비용 GIF 및 SVG** | `gpt-image-2.6-all` |

> [!NOTE]
>
> 이 페이지에서는 2.6 세대 모델 3종만 비교합니다. 2.5 / 2 세대(`gpt-image-2.5-flare` / `sunburst` / `gpt-image-2` 및 `gpt-image-2-all` / `gpt-image-2.5-all` / `-vip` 모델 3종)의 전체 비교는 [GPT-image-2.5 / 2 공식 vs 리버스](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/vs-gpt-image-2-all.md)를 참조하십시오. `gpt-image-2.6-all`는 2.6을 위한 새로운 리버스 라인으로, `gpt-image-2.5-all`의 이름만 변경한 모델이 아닙니다. 두 모델은 동작과 매개변수 제한이 서로 다릅니다.

## 전체 비교표

| 구분 | 공식: `gpt-image-2.6-flare` / `gpt-image-2.6-sunburst` | 리버스: `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| **채널 특성** | OpenAI Images API에 직접 연결되며, 필드, 오류 코드 및 동작이 OpenAI 공식과 일치합니다 | ChatGPT 웹 Images 2.6을 리버스 엔지니어링한 채널입니다 |
| **과금** | **실제 token 사용량 기준 과금**: 텍스트 입력 \$5 / 이미지 입력 \$8 / 이미지 출력 \$30 (1M tokens당) | **요청당**: \$0.025/이미지, 2K/4K에서도 동일하며 `n` 이미지는 이미지당 과금됩니다 |
| **이미지당 비용** | `quality`, `size` 및 참조 이미지 수에 따라 달라집니다; 1K에서 대략 \$0.006–\$0.21입니다 (참고 값이며, `usage`이 기준입니다) | 고정 \$0.025/이미지 (`n=4`은 \$0.10) |
| **권장 엔드포인트** | `/v1/images/generations` + `/v1/images/edits` | `/v1/images/generations` + `/v1/images/edits` |
| **호출당 이미지 수, `n`** | 1개 이미지 (더 필요하면 클라이언트에서 병렬 요청을 보냅니다) | 1–4 (`n=5` 이상은 400을 반환합니다) |
| **`size` (네이티브 티어)** | 유효한 모든 크기: 양쪽 변 모두 16의 배수, 종횡비 ≤3:1, 총 픽셀 655,360–8,294,400, 가장 긴 변 3840; 8개 프리셋 포함 | 긴 변 512–1536을 **임의의 정수**로 지정 (16의 배수 요건 없음), 종횡비 ≤3:1, 출력 크기 정확히 일치 |
| **`size` (2K / 4K)** | **네이티브 픽셀** (2048×2048, 2048×1152, 3840×2160 등); 2560×1440 초과는 OpenAI가 실험적 기능으로 표시합니다 | **초해상도**: 일반적인 2K/4K 크기는 정확히 제공됩니다; 불일치 시 502를 반환합니다; 정사각형 상한은 2880입니다; 4:1은 400으로 거부됩니다 |
| **`quality`** | `auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`, 6개 티어 | `auto` / `medium` / `high`만 지원합니다; `low` / `hd`은 400을 반환합니다; 현재 세 티어 간에는 검증 가능한 이미지 품질 차이가 없습니다 |
| **`complexity` (2.6 신규)** | ✅ 네이티브로 그대로 전달됩니다: `low` / `medium` / `high` (생략 시 `high` 기본값), 별도 요금은 없습니다; 설정을 선택하기 전에 동일한 prompt를 수준별로 비교하십시오 | **이 경로에서는 지원되지 않습니다** |
| **출력 형식** | `png` / `jpeg` / `webp` / `gif` / `svg` | `png` / `jpeg` / `gif` / `svg`; **WebP는 400을 반환합니다** |
| **투명 배경** | `background=transparent` + `png` / `webp`; `jpeg`과 호환되지 않음 (400); GIF는 1비트 투명도입니다; SVG는 배경을 쓰지 않습니다 | `png`만 해당합니다: 2K까지 안정적이며, 4K에서는 불안정합니다 |
| **GIF 제어** | 프레임 수, 프레임 지속 시간, 프레임별 크기를 모두 제어할 수 있으나, 스프라이트 시트 픽셀 예산을 따라야 합니다 (1024² / 2048² 단일 프레임은 동작하지 않습니다) | 프레임 수 / 지속 시간은 정확합니다; **최종 크기는 업스트림에서 결정됩니다**; `output_format=gif`은 명시적으로 전달해야 합니다 |
| **SVG** | `svg.model`에는 작성 모델을 지정해야 하며, 텍스트 모델 요금은 별도로 과금됩니다; generations 엔드포인트에서만 지원하며, `n=1` | `svg.model`은 필요 없음 (전달해도 무시됨); 텍스트 모델 요금 없음; `viewBox`은 `size`을 따릅니다 |
| **마스크 인페인팅** | 공식 동작 방식 (알파 채널이 있는 PNG; 여전히 소프트 가이던스입니다) | 허용되지만, **마스크된 영역만 변경된다는 보장은 없습니다** |
| **다중 이미지 참조** | 최대 16개 (`image[]`) | 테스트에서 참조 2개까지 동작합니다; 더 필요하면 클라이언트에서 합성하거나 단계적으로 편집하십시오 |
| **응답 형식** | 고정 `b64_json` (원시 base64, 접두사 없음); **`response_format`을 허용하지 않습니다** — 전달하면 400을 반환합니다 | 기본값은 `b64_json`입니다; `response_format: "url"`을 지원합니다 (24시간 서명 링크; url 응답은 `size`을 생략할 수 있음) |
| **속도** | OpenAI는 2.6이 전체적으로 50% 더 빠르며, `flare`은 `low`에서 6초까지 빨라질 수 있다고 말합니다 (OpenAI의 최상의 경우); 고품질 및 2K/4K는 눈에 띄게 느립니다 | 일반적으로 10–46초 (1K 10–22초, 2K 12–24초, 4K 15–42초); 테일 지연 시간은 최대 198초로 측정되었습니다 |
| **권장 클라이언트 타임아웃** | `low` ≥120초 / `medium` ≥240초 / `high` ≥600초 / `xhigh` ≥300초 / `max` ≥600초 | ≥600초 |
| **Token 및 그룹** | **종량제 우선순위** Token이 필요합니다; `Default` 그룹을 사용하며, 피크 시간대 대체 수단으로 `image2Enterprise` 엔터프라이즈 그룹 (1.2x)을 사용합니다 | 요청당 모델이므로 `Default` 그룹이면 충분합니다; URL 출력에는 추가 그룹이 필요하지 않습니다 |
| **안정성** | 공식 채널이며 오류 코드는 OpenAI와 동일합니다; 피크 시간대에 `Default` 그룹에서 간헐적으로 429가 발생합니다 | 리버스 업스트림; 2K/4K에서 간헐적으로 502가 발생하며 재시도가 필요합니다; 크기 불일치 시 크기를 조용히 변경하지 않고 명확하게 실패합니다 |
| **적합한 용도** | 공식 필드와 네이티브 픽셀이 필요하고 종량제 비용 변동을 감당할 수 있는 품질 민감형 프로덕션 | 비용 상한, 배치 생성, 2K/4K 대형 캔버스 호환성, GIF / SVG / 다중 이미지 / URL 작업 |

> [!NOTE]
>
> 표의 비용 범위는 **2.5세대 동일 가격 티어 실측값** (2026-09-09, UTC+8)과 2K/4K를 픽셀 수로 외삽한 값에서 나옵니다. 2.6 공식 모델은 아직 티어별 공개 측정값이 없으므로 응답당 실제 비용(`usage.output_tokens`)이 기준입니다. 2.6-all의 이미지당 가격은 **모델 가격** 탭과 최종 청구서를 따릅니다.

## 과금 모델 및 비용

APIYI에서 두 경로의 가장 근본적인 차이는 **사용량을 측정하는 방식**입니다. 공식 모델은 소비한 tokens에 따라 과금하고, 2.6-all은 이미지당 비용에 상한을 둡니다. 이에 따라 특정 워크로드에서 어느 경로가 더 저렴한지가 결정됩니다.

### 1024×1024 이미지당 비용

| `quality` | 공식 2.6 (token 기반 과금) | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| `low` | ≈\$0.006 (동일 요금이 적용되는 2.5 등급에서 196 tokens); 2.6의 단일 측정에서는 824 tokens ≈ \$0.025로 나타났습니다 | \$0.025 |
| `medium` | ≈\$0.013 (439 tokens) | \$0.025 |
| `high` | ≈\$0.053 (1,756 tokens) | \$0.025 |
| `xhigh` | ≈\$0.094 (3,122 tokens) | \$0.025 |
| `max` | ≈\$0.211 (7,024 tokens) | \$0.025 |

> [!NOTE]
>
> 모델 가격은 공식 가격표에 맞춰 책정되며 OpenAI의 가격 조정에 따라 변경될 수 있습니다. 위 표는 참고용이며, 상단 탐색 메뉴의 **모델 가격** 탭이 기준입니다: [모델 가격](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md).

### 2K / 4K, 여러 이미지, 편집 및 SVG

| 시나리오 | 공식 2.6 (token 기반 과금) | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| 2048×2048 `medium` / `high` | ≈\$0.21 / ≈\$0.84 (픽셀 수 기반 추정치이며 공식 가격이 아닙니다) | \$0.025 |
| 2048×1152 `medium` / `high` | ≈\$0.06 / ≈\$0.25 (픽셀 수 기반 추정치) | \$0.025 |
| 3840×2160 (4K) `medium` / `high` | ≈\$0.22 / ≈\$0.87 (픽셀 수 기반 추정치) | \$0.025 |
| 동일한 prompt로 이미지 4장 생성 | 4회 호출, tokens 합산 | 4 × \$0.025 = \$0.10 |
| 1024² 참조 이미지 1장으로 편집 | 출력 tokens + 입력 요금 (1024² 참조 이미지 1장은 ≈\$0.0082) | 이미지당 \$0.025 |
| SVG | 이미지 부분 + 작성 모델의 텍스트 요금: `gpt-6-luna` ≈\$0.026, `gpt-5.6-terra` ≈\$0.039 | \$0.025 |
| GIF, 512², 2프레임 | ≈\$0.017 | \$0.025 |

> [!WARNING]
>
> **2K/4K에 대한 고정된 공식 가격표는 없습니다.** OpenAI는 1K 이미지당 참고 가격만 공개하므로, 위의 2K/4K 수치는 1K 가격에서 픽셀 비율로 추정한 값이며 실제 비용과 큰 차이가 날 수 있습니다. 2560×1440을 초과하는 `high`는 아직 실험 단계의 등급입니다. 각 호출의 `usage.output_tokens`를 실제 비용의 기준으로 사용하십시오. 2.6-all은 2K/4K에서도 동일하게 이미지당 \$0.025가 적용되는 것으로 문서에 명시되어 있으며, 최종 청구 금액이 기준입니다. 현재 가격은 **모델 가격** 탭에서 확인할 수 있습니다: [모델 가격](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md).

**빠르게 판단하는 방법:** 출력 tokens만 고려하면 공식 과금의 \$0.025는 약 **833 출력 tokens**에 해당하며, 이는 2.5 세대의 `medium` 등급과 `high` 등급 사이에 위치합니다. 따라서:

* **저품질 또는 중간 품질의 1K**: 두 경로의 비용은 비슷한 수준이며, 실제 `usage`에 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.

> [!TIP]
>
> 프로덕션에 적용하기 전에 각 경로에서 실제로 사용할 prompt로 한 차례 테스트하고 `usage`와 지연 시간을 모두 기록하십시오. 공식 경로에서는 출력 tokens를 비용으로 환산하고, 2.6-all에서는 이미지 수에 단가를 곱하십시오. 가격 대비 성능에 대한 결론은 실제로 테스트한 prompt에만 유효합니다.

## 주요 차이점 자세히

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

**공식 2.6**은 공식 크기 규칙을 따르며, 다음 네 가지 조건을 모두 충족해야 합니다.

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

프리셋 크기는 8가지입니다. `auto`, `1024x1024`, `1536x1024`, `1024x1536`, `2048x2048`, `2048x1152`, `3840x2160`, `2160x3840`. 2K/4K는 업스케일된 크기가 아니라 **네이티브 픽셀**입니다.

**2.6-all**은 두 가지 티어로 나뉩니다.

* **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`, `2880x2880`와 같은 일반적인 크기를 정확하게 제공합니다. 크기가 맞지 않으면 다른 크기로 조용히 조정하는 대신 \*\*502 `size_not_deliverable`\*\*를 반환합니다. 정사각형 이미지의 상한은 2880이며(`4096x4096`은 502 반환), `4096x1024`처럼 종횡비가 3:1을 초과하면 400을 반환합니다.

> [!NOTE]
>
> 쉽게 놓칠 수 있는 차이점이 하나 있습니다. 공식 경로의 래스터 생성에는 **최소 픽셀 예산**(약 655,360)이 있으므로 `512x512` 같은 작은 이미지는 거부됩니다. 2.6-all은 `512x512`와 `512x384`를 생성할 수 있습니다. 작은 아이콘이나 썸네일에는 2.6-all이 더 유연한 선택입니다.

### 2. `n`, `quality` 및 `complexity`: 공식 단계와 3개 단계 및 다중 이미지 비교

* **`n`**: 공식 경로는 항상 이미지 한 장을 반환하므로 여러 이미지를 생성하려면 클라이언트 측에서 동시에 요청해야 합니다. 2.6-all은 이미지 1\~4장을 지원하고 이미지당 과금하며, `n=5`부터는 400을 반환합니다.
* **`quality`**: 공식 경로는 6개 단계(`low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` / `auto`)를 모두 제공하며, 이는 공식적으로 보장하는 품질 제어 기능입니다. 2.6-all은 `auto` / `medium` / `high`만 허용하고(`low` / `hd`은 400 반환), 현재 이 3개 단계 사이에는 검증 가능한 이미지 품질 차이가 없습니다. **품질 제어에 사용하지 마시고, 크기를 제어할 수 있다고 기대하지도 마십시오**.
* **`complexity`**: 2.6에서 도입된 매개변수입니다. 공식 경로는 이제 3개의 공식 수준을 모두 기본 지원하여 그대로 전달하며(`low` / `medium` / `high`, 생략 시 기본값은 `high`), 별도 요금은 없습니다. 설정을 선택하기 전에 동일한 prompt로 결과를 비교하십시오. **2.6-all은 이 매개변수를 지원하지 않습니다**.

### 3. GIF 및 SVG: 제어와 비용

**GIF**

| Dimension | 공식 2.6 | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| 프레임 수 | 2–16, 기본값 9 | 문서화된 범위 없음. 테스트에서는 4 / 6 / 8 프레임 모두 정확하게 생성됨 |
| 프레임 지속 시간 | 20–2000 ms, 기본값 200 ms, 10 ms 단위로 반올림 | 테스트에서는 120 / 150 / 300 ms 모두 정확하게 생성됨 |
| 프레임별 크기 | 16의 배수여야 하며 스프라이트 시트의 픽셀 예산에 따라 제한됨 | **`size`은 영향을 주지 않음**. 최종 크기는 상위 단계에서 결정됨 |
| 최종 크기 | 예측 가능함: 프레임 수와 관계없이 512×512는 작동함. 단일 프레임 1024² / 2048²는 작동하지 않음 | 보장되지 않음: 테스트에서 384×512, 507×506, 619×623이 확인됨 |
| 편집 엔드포인트 | 지원됨 | 문서에서는 생성 엔드포인트만 예시로 제시함. 편집 + GIF는 직접 확인해야 함 |

공식 2.6 경로는 GIF를 단일 스프라이트 시트에 그린 다음 프레임으로 분할하므로, 제한은 시트에 적용됩니다. 긴 변은 ≤3840, 총 픽셀 수는 ≤8,294,400, 가로세로 비율은 ≤3:1이어야 합니다. 프레임 수가 늘어나면 프레임별 정사각형 크기 제한이 줄어듭니다. 2–9프레임은 960×960, 10–12프레임은 816×816, 13–16프레임은 720×720입니다. 예산을 초과하면 400 오류가 반환됩니다. `frame_count`가 1 또는 17이면 오류가 반환되지는 않지만 기본값인 9프레임 / 1.8초로 대체되므로, `ffprobe`로 실제 프레임 수를 확인해야 합니다.

**SVG**

| Dimension | 공식 2.6 | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| 필수 필드 | `output_format="svg"` + `svg.model` (작성 모델) | `output_format="svg"`만 |
| 추가 비용 | 작성 모델에는 선택한 텍스트 모델의 입력 / 출력 요율이 적용됨 (이미지당 약 \$0.001–\$0.013) | 없음. 이미지당 \$0.025 |
| 엔드포인트 / 이미지 수 | 생성만 가능, `n=1`. 편집 엔드포인트는 SVG를 지원하지 않음 | 생성. `viewBox`은 `size`를 따름 |
| 크기 | `viewBox`은 `size`를 따름. 대형 크기에 대한 공개 측정치는 아직 없음 | `viewBox`는 최대 8192까지 테스트됨. 4:1 비율은 래스터의 3:1 제한을 적용받지 않음 |

> [!WARNING]
>
> 공식 2.6 경로에서는 작성 모델(`svg.model`)을 직접 지정해야 합니다. 지정하지 않으면 요청에서 400 `SVG generation requires 'svg.model'`이 반환됩니다. 비용은 이미지 부분과 텍스트 부분, 두 가지로 구성됩니다. 2.6-all은 `svg.model`이 필요하지 않으며, 전달되더라도 무시합니다. SVG 텍스트 비용을 항목별로 확인해야 한다면 공식 경로를 선택하고, 비용을 낮추고 필드 의존성을 줄이려면 2.6-all을 선택합니다.

### 4. 응답 형식: `b64_json` vs. `b64_json` + URL

* **공식 2.6**: 항상 `b64_json`를 반환합니다(원시 base64, `data:` 접두사 없음). 또한 `response_format`를 허용하지 않습니다. 전달하면 400 오류가 반환됩니다. URL을 얻으려면 이미지를 자체 스토리지에 저장해야 합니다.
* **2.6-all**: 기본적으로 `b64_json`를 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.

두 경로 모두 `b64_json`에 `data:` 접두사가 없으므로 디코딩 로직을 공유할 수 있습니다.

### 5. 편집: 마스크, 여러 이미지 및 마크업

| 기능 | 공식 2.6 | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| 마스크 인페인팅 | 공식 의미: PNG, 알파 채널, 4MB 미만이지만 픽셀 단위로 정확한 경계를 보장하지 않는 소프트 가이드입니다 | 허용되지만 마스크 영역만 변경된다는 보장은 없습니다. 복잡한 편집의 경우 변경할 내용과 유지할 내용을 prompt에 정확히 명시합니다 |
| 여러 이미지 참조 | 최대 16개(`image[]`); prompt에서 "image 1" / "image 2"로 참조합니다 | 테스트에서 참조 이미지 2개가 작동했습니다. 더 많이 사용하려면 먼저 합성하거나 단계별로 편집합니다 |
| `auto` 크기로 편집 | 기존 입력 의미 체계에 따라 결정됩니다 | 입력 종횡비를 유지하면서 출력 크기를 약 1.57MP로 정규화합니다. 원본 픽셀 크기는 보장되지 않습니다 |
| 마크업 기반 편집 | 2.6에서 새로 추가되었지만 경로에 따라 전달 방식이 다릅니다. 자체 그룹에서 테스트합니다 | 이 경로에는 문서화되어 있지 않습니다 |

### 6. 속도, 타임아웃 및 안정성

**공식 발표와 측정 결과를 구분하십시오:**

* 공식 2.6: OpenAI는 전체 생성 속도가 50% 빨라졌으며 `flare`가 `low`에서 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-flare`는 `low`에서 10초 / `high`에서 21초 / `max`에서 45초로 측정되었으며, `2.5-sunburst`는 각각 14 / 42 / 142초였습니다. 고품질과 2K/4K는 눈에 띄게 느립니다.
* 2.6-all: 일반적으로 10~~46초가 걸리지만(1K 10~~22초, 2K 12~~24초, 4K 15~~42초), 꼬리 지연 시간이 최대 198초까지 측정되었으므로 클라이언트의 타임아웃을 일괄적으로 600초로 설정하십시오.

두 경로 모두 **동기식**입니다. 작업 ID가 없으므로 클라이언트 연결이 끊어지면 결과가 유실되지만 요청에는 과금됩니다. 타임아웃, 리버스 프록시 및 서버리스 실행 제한을 함께 완화하십시오.

**동시 실행 수 및 안정성:**

* 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_deliverable`를 반환하므로 재시도하거나 지원되는 크기로 전환하십시오.
* 두 경로 모두에서 5xx 오류와 타임아웃은 지수 백오프를 적용하여 두 번 재시도하고, 429 오류에는 백오프를 적용하십시오.

## 각각을 선택해야 할 때

> [card] 공식 gpt-image-2.6-flare / sunburst 선택
>
> * **필드와 동작이 OpenAI와 정확히 일치해야 하는 경우**: 공식 SDK 또는 공식 필드를 기반으로 구축된 기존 프로젝트를 변경 없이 마이그레이션할 수 있습니다
> * **6가지 `quality` 등급이 모두 필요한 경우**, 특히 `xhigh` / `max`의 완성된 결과물 품질이 필요한 경우
> * **인쇄, 섬세한 질감 또는 까다로운 디테일 요구사항을 위해 네이티브 2K/4K 픽셀이 필요한 경우**
> * **정밀한 마스크, 다중 이미지 합성(16개 이미지) 또는 WebP 출력이 필요한 경우**
> * **프레임별 크기를 제어할 수 있는 GIF 또는 제작 모델과 항목별 비용이 명시된 SVG가 필요한 경우**
> * 공식 경로의 안정성을 위해 사용량에 따른 비용 변동을 수용할 수 있는 경우

> [card] gpt-image-2.6-all(리버스) 선택
>
> * **비용 상한이 필요한 경우**: 이미지당 고정 요금 \$0.025이며, 2K/4K에서도 동일하므로 예산을 책정하기 쉽습니다
> * **대량 제작**, 인포그래픽, 마케팅 자료, 전자상거래용 이미지
> * **2K/4K 대형 캔버스 호환성**: 네이티브 픽셀 수준의 디테일 없이 더 큰 캔버스를 원하는 경우
> * **저비용 GIF / SVG**: `svg.model` 및 텍스트 모델 요금이 없습니다
> * **호출당 여러 이미지(1\~4개) 또는 24시간 유효한 직접 URL이 필요한 경우**
> * 빠른 반복 작업과 1536까지 지원하는 ChatGPT 고유의 시각적 스타일(핑거프린트 포함)

## 클라이언트 설정

| 설정 | 공식 2.6 | `gpt-image-2.6-all` |
| - | - | - |
| **클라이언트 타임아웃** | `low` ≥120초, `medium` ≥240초, `high` ≥600초, `xhigh` ≥300초, `max` ≥600초 | ≥600초 |
| **재시도 전략** | 5xx 및 타임아웃 발생 시 지수 백오프로 두 번 재시도합니다. 429 발생 시 백오프를 적용합니다 | 동일하지만, 502 `size_not_deliverable` 발생 시 먼저 크기를 변경합니다 |
| **동시 실행 수** | 기본값은 약 100 RPM입니다. 피크 시간에는 `image2Enterprise`로 전환합니다 | 1K는 동시 요청 10–16개, 2K/4K는 4–8개로 시작합니다 |
| **응답 처리** | 항상 b64 형식이므로 직접 디코딩합니다. `response_format`는 전송하지 않습니다 | b64 또는 url 형식입니다. url 응답은 신속히 재호스팅해야 하며, 응답에 `size`가 없을 수 있습니다 |
| **크기 검증** | 공식 제약 조건 네 가지를 기준으로 검증합니다 | 응답의 `size` 및 실제 이미지 크기를 사용합니다. 명시적으로 지정한 크기가 일치하지 않으면 502를 반환합니다 |
| **비용 계산** | `usage.output_tokens`를 기록하고 100만 단위당 \$30로 환산합니다 | 반환된 이미지 수 × \$0.025를 기록합니다 |
| **token 유형** | 반드시 **종량제 우선 처리**여야 합니다 | 요청당 과금 모델입니다. `Default` 그룹이면 충분합니다 |

```python theme={null}
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))
```

## FAQ

> [accordion] 모델 이름만 바꿔 두 채널 간에 전환할 수 있습니까?
>
> 기본적인 텍스트-이미지 변환과 편집은 하나의 코드베이스를 공유할 수 있지만, **매개변수 의미가 완전히 같지는 않으므로** 전환할 때 한 번 정규화해야 합니다.
>
> * `size`: 공식 경로는 16의 배수와 총 픽셀 범위를 요구합니다. 2.6-all의 기본 티어는 임의의 정수를 허용하며, 2K/4K는 초해상도입니다.
> * `quality`: 공식 경로는 6개 티어를 제공하고, 2.6-all은 `auto` / `medium` / `high`만 허용합니다.
> * `response_format`: 공식 경로에 전달하면 400을 반환하고, 2.6-all은 `url`을 허용합니다.
> * `n`: 공식 경로는 이미지 1개를 반환하고, 2.6-all은 1\~4개를 반환합니다.
> * GIF / SVG: 필드 요구사항과 제한이 다릅니다.
>
> 어느 경로의 `b64_json`에도 `data:` 접두사가 없으므로 디코딩 로직은 재사용할 수 있습니다.

> [accordion] 2.6-all은 왜 훨씬 저렴합니까? 이미지 품질이 떨어집니까?
>
> 이유는 세 가지입니다. **이미지당 과금**으로 1K\~4K를 지원합니다(공식 경로는 token 단위로 과금하며, 품질과 크기가 높아지면 token 양이 급격히 늘어납니다). **2K/4K는 기본 픽셀이 아니라 초해상도**입니다. 그리고 **품질 티어가 더 적습니다**. 두 경로는 품질 측면에서 서로 다르게 설정되어 있습니다. 2.6-all은 최대 1536까지 ChatGPT 웹의 기본 품질과 지문을 유지하는 반면, 공식 경로는 공식 API의 기본 품질 티어를 사용합니다. 동일한 prompt로 진행한 공개 블라인드 테스트는 없으므로 어느 쪽이 더 낫다고 단정하지 않습니다. 자체 에셋을 양쪽에 적용해 결과를 비교하십시오.

> [accordion] 공식 경로를 사용해야 하는 경우는 언제입니까?
>
> OpenAI의 공식 필드와 완전히 일치하는 동작, `quality`의 6개 티어 전체(`xhigh` / `max` 포함), 기본 2K/4K 픽셀, 정밀한 마스크, 여러 이미지 융합(최대 16개 이미지), WebP 출력, GIF의 프레임별 크기 제어 또는 이름이 지정된 제작 모델과 항목별 텍스트 모델 비용이 포함된 SVG가 필요하다면 공식 `gpt-image-2.6-flare` / `sunburst`을 선택하십시오.

> [accordion] 2.6-all을 우선 선택해야 할 때는 언제입니까?
>
> 비용 상한, 배치 생성, 2K/4K 대형 캔버스 호환성, 저렴한 GIF / SVG, 호출당 이미지 1\~4개, 24시간 동안 유효한 직접 URL 또는 빠른 초안 반복 작업이 필요하다면, 이 모든 경우에 2.6-all의 이미지당 \$0.025가 더 경제적입니다. 2K/4K는 초해상도이므로 이미지가 커져도 디테일이 늘어나는 것은 아닙니다.

> [accordion] 2K/4K: 기본 픽셀입니까, 초해상도입니까?
>
> **기본 디테일, 인쇄용 품질의 결과물, 엄격한 4K 요구사항**이 있다면 기본 픽셀을 지원하는 공식 경로를 선택하십시오. token 과금이 상당히 더 비싸다는 점은 감안해야 합니다. **더 큰 캔버스만 필요하다면**(포스터, 대형 화면, 세로로 긴 전자상거래 이미지 등) 비용이 제한되는 2.6-all의 초해상도 티어를 선택하십시오. 일반적인 2K/4K 크기는 지정한 그대로 제공됩니다. 품질을 우선한다면 1536 이하의 기본 티어를 사용하십시오.

> [accordion] 2.6-all의 2K/4K 요청은 항상 성공합니까?
>
> 항상 성공하지는 않습니다. 일반적인 크기(`2048x2048`, `2048x1152`, `2048x1536`, `3840x2160`, `2880x2880` 등)는 지정한 크기로 제공됩니다. 2880을 초과하는 정사각형, 4:1 비율, 일부 4K 투명 배경 요청은 실패할 수 있습니다(502 `size_not_deliverable` 또는 400). 응답 `size`과 실제 이미지 크기를 확인하고, 실패하면 크기를 바꾸거나 다시 시도하십시오.

> [accordion] 최종 GIF 크기를 지정할 수 있습니까?
>
> 공식 경로에서는 프레임별 크기를 제어할 수 있습니다(16의 배수이며 스프라이트 시트 예산에 제한됨). 2.6-all에서는 **제어할 수 없습니다**. `size`는 GIF에 영향을 주지 않으며, 프레임 수와 지속 시간만 보장되고 최종 픽셀 크기는 상위 단계에서 결정됩니다. 현재 GIF 크기를 조정하려면 클라이언트에서 파일 크기를 변경하거나 자르십시오.

> [accordion] SVG에는 두 경로 중 무엇을 선택해야 합니까?
>
> 제작 모델을 지정하고 OpenAI의 공식 필드를 그대로 사용하며 텍스트 모델에 별도 과금되는 방식을 수용할 수 있다면 공식 경로를 선택하십시오(`svg.model`를 전달해야 하며, 전달하지 않으면 400을 반환합니다). 저렴한 비용, 적은 필드 의존성, 넉넉한 `viewBox`이 필요하다면 2.6-all을 선택하십시오(`svg.model` 불필요, 이미지당 \$0.025).

> [accordion] 복잡도 매개변수를 사용할 수 있습니까?
>
> `complexity`은 2.6용으로 상위 단계에 추가된 계획 제어 매개변수입니다. 이제 공식 경로는 별도 비용 없이 공식 레벨 3개를 모두 기본적으로 전달하지만, 레벨이 높을수록 지연 시간이 늘어날 수 있습니다. **2.6-all은 이 매개변수를 지원하지 않습니다**. 프로덕션 레벨을 선택하기 전에 동일한 prompt의 결과를 비교하십시오.

> [accordion] 장애 조치용으로 두 채널을 동시에 운영할 수 있습니까?
>
> 가능합니다. 그렇게 운영하는 것을 권장합니다. 비용이나 용량을 기준으로 한 경로를 기본 경로로, 다른 경로를 대체 경로로 두는 방식이 일반적입니다. 피크 시간대에 공식 `Default` 그룹이 429를 반환하면 2.6-all로 전환하거나, 2.6-all이 콘텐츠 정책 또는 크기 문제로 실패하면 공식 경로로 전환하십시오. 두 경로 모두 `/v1/images/generations`과 `/v1/images/edits`을 사용하므로 비즈니스 계층에서 응답 필드와 매개변수를 한 번 정규화하면 됩니다.

## 관련 문서

* [GPT-Image-2.6 / 2.5 / 2 공식 릴레이 개요](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/overview.md) - 공식 모델 5종의 전체 통합 문서
* [GPT Image 2.6의 새로운 기능](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/gpt-image-2-6.md) - `complexity`, SVG, GIF, 마크업 기반 편집 및 Playground
* [GPT-Image-2.6-All 개요](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2-all/gpt-image-2-6-all.md) - 2.6 역방향 라우트의 전체 매개변수, 크기 및 오류 코드
* [GPT-image-2.5 / 2 공식 및 역방향 비교](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/gpt-image-2/vs-gpt-image-2-all.md) - 이전 세대 비교
* [출력 형식과 배경 간 비호환성](https://docs.apiyi.com/ko/faq/gpt-image-output-format-background.md) - 공식 2.6의 투명 배경 × png / jpeg / webp / gif / svg 조합표
* [SVG 추론 수준 선택 방법](https://docs.apiyi.com/ko/faq/gpt-image-svg-reasoning-effort.md) - 공식 SVG용 작성 모델 및 `svg.reasoning.effort`
* [이미지 API 기본 사항 및 모범 사례](https://docs.apiyi.com/ko/api-capabilities/image-api-best-practices.md) - 시간 초과, 연결 끊김 및 재시도
* [모델 가격](https://docs.apiyi.com/ko/models/index.md) - 공식 모델 2종 및 2.6-all의 실시간 가격


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