GPT-image-2 공식 vs 리버스

핵심 요약

필요한 경우	선택
`quality` 노브 / 마스크 인페인팅 / 고정 크기, 4K / 엄격한 OpenAI API 필드 일치	`gpt-image-2` (공식, token 기준 과금)
예측 가능한 고정 $0.03/image + 빠른 출력(속도가 장점입니다)	`gpt-image-2-all` (리버스, ChatGPT 웹 라인, ~90초)
예측 가능한 고정 $0.03/image + 때때로 더 높은 품질(급하지 않음)	`gpt-image-2-vip` (리버스, Codex 라인, ~120–200초)

세 모델 모두 내부적으로 OpenAI의 gpt-image-2를 기반으로 합니다. 차이는 채널 성격(공식 직결 vs 리버스 엔지니어링), 과금 모델, 그리고 파라미터 세분화 수준에 있습니다.

두 리버스 파생 모델(-all / -vip): 이 페이지의 “Reverse” 열에는 gpt-image-2-all와 gpt-image-2-vip가 모두 포함됩니다 — 둘은 호출 형식이 완전히 동일하고 같은 $0.03/image 고정 가격을 사용합니다. 현재 차이는 속도와 품질입니다:

gpt-image-2-all: ChatGPT 웹 라인, ~90초 생성 — 속도가 장점입니다
gpt-image-2-vip: Codex 라인, ~120–200초 생성 — 더 느리지만 때때로 더 높은 품질
둘 다: quality 없음, n 없음, 마스크 인페인팅 없음

⚠️ -vip의 size 파라미터는 현재 작동하지 않습니다 (2026-06-23부터, Codex 생성 규칙 변경 때문이며; 출력은 adaptive 1K로 고정되고 복구 ETA는 없습니다) — 고정 크기 / 4K가 필요하면 공식 gpt-image-2를 사용하십시오. quality 티어와 마스크 인페인팅도 마찬가지입니다.

현재 속도에 대해: -all / -vip 생성은 출시 시점보다 느립니다. 이는 OpenAI 상위단 compute 변동 때문이며 — APIYI만이 아니라 모든 리버스 채널 사용자에게 영향을 줍니다. 계정 풀과 운영은 정상입니다. 클라이언트 타임아웃은 300초 이상으로 설정하고, 복잡한 prompt에는 더 여유를 두십시오.

전체 비교 표

항목	gpt-image-2-all / -vip (역공학 기반, 비용 효율적)	gpt-image-2 (공식)
모델 이름	`gpt-image-2-all` (가장 빠름) / `gpt-image-2-vip` (품질 우선, 급하지 않을 때)	`gpt-image-2`
채널 성격	`-all`: 역공학한 ChatGPT 웹 라인 `-vip`: 역공학한 Codex 라인	공식 직접 연결(OpenAI Images API)
가격	건별: 호출당 정액 $0.03 (두 모델 모두, 같은 가격)	token 기준 과금: 공식과 일치하며, APIYI 충전 보너스 이후 약 정가의 85%
일반적인 이미지당 비용	$0.03 (크기 / 품질 / 모델과 무관)	측정값 $0.03 – $0.2 (prompt 길이, 크기, 품질과 연관됨)
token 그룹	기본	기본
token 유형	건별 또는 Token-priority 모두 작동합니다	Token-priority만 (이 모델은 token 과금입니다. 건별 token은 거부됩니다)
권장 엔드포인트	`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits` (더 안정적이고, 상위 공급량도 더 많으며, 공식과 코드가 동일합니다 — 위험 제어로 혼란스러울 때는 `model` 이름만 바꾸면 전환됩니다)	`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits`
업로드 형식	multipart file (edits 엔드포인트)	multipart file (edit 엔드포인트)
출력 형식	`b64_json` (기본, 접두사 없는 원시 base64, 2026-07 검증됨; 이전 버전에는 접두사가 포함되었습니다) 또는 `url` (R2 CDN)	`b64_json` (원시 base64, 접두사 없음)
참조 이미지 수	여러 개	최대 16개 (`image[]`)
마스크 inpainting	❌ 지원하지 않음	✅ 지원됨 (alpha channel 필요)
prompt 준수	좋음	매우 우수함
생성 속도	`-all`: 약 90초 (속도가 장점입니다) `-vip`: 약 120–200초 (더 느리지만, 때로는 품질이 더 높습니다) 📌 현재는 출시 때보다 느립니다 — APIYI 측 문제가 아니라 OpenAI 상위 compute 문제입니다	약 100-120초, 복잡한 경우 + 4K는 3-5분까지 걸릴 수 있습니다
품질 경향	`-all`: 좋음 `-vip`: 때로 더 높음 (Codex 라인, 세부 묘사가 때때로 더 좋음)	안정적이며, `quality=high`가 이를 최고 수준으로 끌어올립니다
`size` 매개변수	`-all`: ❌ 허용되지 않음(prompt에 설명하십시오) `-vip`: ⚠️ 현재 고장 상태 (2026-06-23부터 적응형 1K로 고정, 복구 ETA 없음)	✅ 유효한 사용자 지정 크기 모두 가능
4K 지원	`-all`: ❌ `-vip`: ⚠️ `size`가 고장 상태인 동안에는 사용할 수 없음(고정 1K)	✅ `3840×2160` 포함
일반 출력 크기	`-all`: 16:9 → 1672×941, 9:16 → 941×1672, 1:1 → 1254×1254 (적응형) `-vip`: 적응형 1K (`size`가 고장 상태인 동안; 기존 30개 크기 표는 적용되지 않음)	8개 프리셋 + 유효한 사용자 지정 크기 모두
`quality` 매개변수	❌ 두 역공학 모델 모두 이를 거부합니다(전달하지 마십시오)	✅ `low` / `medium` / `high` / `auto`
`n` 매개변수	❌ 두 역공학 모델 모두 이를 거부합니다(호출당 1개 이미지)	✅ 지원됨
투명 배경	—	❌ 지원하지 않음(`background: transparent` 오류)
중국어 prompt	✅ 기본 지원	✅ 기본 지원
텍스트 렌더링	높은 충실도	높은 충실도(`high` 티어에서 가장 강함)
API 문서	GPT-Image-2-All 개요 / GPT-Image-2-VIP 개요	GPT-Image-2 개요

🔑 API token 만들기 또는 관리하기: https://api.apiyi.com/token
콘솔에서 token을 만들 때는 그룹(Default이면 됩니다)과 token 유형(Per-call / Token-priority)을 선택하십시오. gpt-image-2(공식)을 호출하려면 “Token-priority” token이 필요합니다 — 과금 모드 불일치로 인해 Per-call token은 거부됩니다.

각각을 선택할 때

`gpt-image-2-all`(리버스)를 선택할 때

💰 예측 가능한 비용

크기/품질 단계 구분 없이 안정적인 이미지당 $0.03입니다. 엄격한 비용 상한이 있는 배치 생산에 이상적입니다 (인포그래픽, 마케팅 자산, 이커머스 썸네일).

⚡ 더 빠른 출력

~90s 생성으로 — 공식 버전과 -vip보다 약간 더 빠릅니다. 실시간 UX에 더 적합합니다.

🔁 하나의 코드베이스로 언제든 교체 가능

표준 Images API 형식입니다 — -vip 및 공식 릴레이 gpt-image-2와 같은 코드를 사용합니다. model 이름만 바꾸면 전환하거나 폴백할 수 있습니다.

🌏 중국어 + 마케팅 문구

중국어 prompt를 기본 지원하며, 간판 / 포스터 / 인포그래픽에서 탁월한 텍스트 렌더링을 제공합니다 — 중국어권 대상 콘텐츠 제작에 매우 적합합니다.

`gpt-image-2-vip`(리버스, 품질 우선)를 선택할 때

🎨 때때로 더 높은 품질

Codex 라인의 디테일 렌더링은 때때로 -all보다 더 좋습니다 — 서두르지 않고 같은 리버스 채널 정액가에서 조금 더 높은 품질을 원하는 쇼케이스 이미지에 적합합니다.

⏱️ 시간과 품질을 맞바꾸기

~120–200s 생성으로 -all보다 느립니다 — 더 높은 상한을 위해 더 긴 대기를 감수할 수 있을 때 선택하십시오.

🔁 -all과 코드 공유

-all와 동일한 요청 구조입니다 — 하나의 코드베이스로 두 모델을 모두 전환할 수 있으며, 속도 / 품질 선호도에 따라 model 이름만 바꾸면 됩니다.

💰 비용도 여전히 예측 가능

-all와 동일한 이미지당 정액 $0.03입니다 — 배치 생산 비용은 계속 상한이 유지됩니다.

-vip의 과거 “locked sizes / 4K” 판매 포인트는 현재 유효하지 않습니다: size 매개변수는 2026-06-23 이후로 작동하지 않습니다(Codex 생성 규칙 변경으로 출력이 적응형 1K로 고정되며, 복구 예정 시간은 없습니다). 이커머스 히어로 샷, 포스터 템플릿, 4K 배경화면 및 모든 고정 크기 / 4K 필요 사항은 공식 gpt-image-2를 사용하십시오.

`gpt-image-2`(공식)를 선택할 때

🎚️ 품질 단계

quality는 low/medium/high/auto를 지원합니다. 비용을 아끼려면 초안에는 low를, 인쇄급 최종본에는 high를 사용하십시오 — 공식 전용이며, 두 리버스 모델은 이를 거부합니다.

🎯 마스크 인페인팅

알파 채널 마스크를 지원합니다 — 나머지는 유지한 채 특정 영역만 정밀하게 수정할 수 있습니다. 두 리버스 모델은 이를 지원하지 않습니다.

🖼️ 고정 크기 / 4K

size는 4K를 포함한 모든 유효한 해상도를 허용합니다. 리버스 채널의 size가 깨진 상태이므로, 정확한 크기 또는 4K 작업은 모두 공식을 사용하십시오.

🔌 OpenAI 공식과 동일

공식 Images API를 통해 처리됩니다 — 필드와 동작이 OpenAI 공식과 동일합니다. 기존 OpenAI-SDK 기반 코드 / 시스템은 변경 없이 이전할 수 있으며 장기적으로 안정적입니다.

세부적인 주요 차이점

1. b64_json 형식 함정(마이그레이션 함정!)

2026년 7월에 검증한 바에 따르면, 두 모델은 이제 모두 **원시 base64(data: 접두사 없음)**를 반환합니다. 그러나 gpt-image-2-all는 예전에는 그 접두사를 포함했으므로, 공유 코드는 먼저 이를 확인하는 것이 가장 안전합니다:

# Universal pattern: detect the prefix before processing — works for both models
b64 = resp["data"][0]["b64_json"]
if b64.startswith("data:"):          # handles historical prefixed responses
    b64 = b64.split(",", 1)[1]
with open("out.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(b64))   # ✅ write file
img_tag = f'<img src="data:image/png;base64,{b64}">'  # ✅ browser render

두 모델을 전환할 때는 b64_json 처리 코드가 반드시 바뀌어야 합니다. 그렇지 않으면 손상된 data URL이나 디코딩 실패가 발생합니다.

2. 해상도 제어

gpt-image-2-all (프롬프트 내):

"Landscape 16:9 cinematic, old lighthouse at sunset"   → ~1672×941
"Portrait 9:16 phone wallpaper, cyberpunk city"        → ~941×1672
"1024×1024 square logo, minimalist cat line art"        → ~1254×1254

gpt-image-2-vip (size 현재 고장난 상태이며, 2026-06-23 기준): 예전에는 4K를 포함한 30개의 명시적 크기를 허용했지만, Codex 생성 규칙 변경 이후 size 매개변수가 고장나 출력이 적응형 1K로 고정되었으며, 복구 ETA는 없습니다. 지금은 -all처럼 프롬프트에서 구도를 설명하십시오. 정확한 크기 / 4K가 필요하면 공식 gpt-image-2를 사용하십시오. gpt-image-2 (size 매개변수 엄격 + quality 등급):

client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="...",
    size="2048x1152",   # ✅ output exactly this
    quality="high"      # official-only
)

3. 업로드 / 출력 형식 차이

작업	gpt-image-2-all	gpt-image-2
참조 업로드	멀티파트 `image` 파일 필드 (edits 엔드포인트)	멀티파트 `image[]` 파일 필드
출력 다운로드	기본값 `b64_json`(원시 base64, 2026-07 검증); 명시적 `response_format: "url"`는 R2 CDN 링크를 반환함(24시간 유효)	`b64_json`(원시 base64, 디코딩 필요)
다중 이미지 융합	edits 엔드포인트에서 `image` 필드를 반복	`image[]` 배열, 최대 16개

4. 비용 대략치

시나리오	gpt-image-2-all / -vip	gpt-image-2
1024×1024 초안	$0.03	~$0.006(낮음)
1024×1024 중간 품질	$0.03	~$0.053(중간)
1024×1024 고품질	$0.03	~$0.211(높음)
2048×1152 고품질	$0.03	~$0.20+(토큰 기준 과금)
3840×2160 4K 고품질	— (`size`가 고장난 상태에서는 어느 역방향 모델도 4K를 대상으로 할 수 없음)	토큰 기준 과금, 1K보다 훨씬 높음
편집 / 다중 이미지 융합	$0.03	입력 token이 급격히 증가하며, 단일 호출이 $0.1+에 이를 수 있음

핵심은: 배치 / 저품질 워크로드에서는 역방향 채널이 항상 더 저렴한 것은 아닙니다(공식 티어의 1K 낮음이 실제로는 더 저렴합니다). 중간~고품질 구간이 역방향 채널의 $0.03 최적 구간입니다. quality 등급 / 마스크 인페인팅 / 고정 크기, 4K / 엄격한 OpenAI API 필드 호환성이 필요하면 공식(토큰 기준 과금) 방식을 선택하십시오.

클라이언트 설정

설정	gpt-image-2-all / -vip	gpt-image-2
타임아웃(보수적)	`-all`: 300s (일반적으로 약 90s) `-vip`: 300s (일반적으로 120–200s)	360s (4K 고품질은 현실적으로 3~5분이 걸립니다)
재시도 전략	5xx / 타임아웃에 대한 지수 백오프, 최대 2회 재시도	동일합니다
동시 실행 수	호출당 이미지 1장 — 여러 장은 병렬 요청을 보내십시오	호출당 이미지 1장 — 여러 장은 병렬 요청을 보내십시오
요청 ID	`request-id` 응답 헤더	`x-request-id` 응답 헤더

세 모델 모두에 공통: 이미지 편집 / 다중 이미지 융합의 경우, 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축하십시오 (JPEG 품질 80-90 / 해상도 축소). 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대부분 크기가 큰 입력에서 발생합니다. 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다. 출력 해상도는 입력 크기와 무관합니다 — 품질은 출력 측에서 결정됩니다(공식의 경우 size + quality, -all의 경우 prompt 문구, 그리고 -vip은 size가 깨져 있을 때), 입력 파일 크기가 아니라 출력 쪽에서 정해집니다.

FAQ

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

네, 강력히 권장합니다. 세 모델 모두 입력 이미지를 각각 1.5MB 미만으로 압축하십시오(JPEG 품질 80-90 / 해상도 축소): 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대개 용량이 큰 입력에서 발생하며, 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다.압축이 품질을 해칠까 걱정하지 않으셔도 됩니다 — 출력 해상도는 입력 크기와 무관합니다. 세 모델의 “출력 측” 제어 방식은 서로 다릅니다:

gpt-image-2-all: 프롬프트 구성 문구로 제어됩니다(−all 개요 페이지의 검증된 문구 표를 참고하십시오) — 프롬프트의 4K / 8K는 적용되지 않습니다
gpt-image-2-vip: size 필드는 현재 동작하지 않습니다(적응형 1K로 고정됨) — 구성 의도도 프롬프트에 함께 넣으십시오
gpt-image-2: size + quality로 제어됩니다(유효한 크기이면 무엇이든 가능)

한마디로, 입력을 줄이는 것은 속도만 높일 뿐입니다 — 품질은 입력 파일 크기가 아니라 출력 측 설정으로 결정됩니다.

동일한 API Key로 세 모델을 모두 호출할 수 있습니까?

그렇습니다. 세 모델 모두 Default 채널에서 실행되므로, 동일한 API Key로 추가 설정 없이 호출할 수 있습니다. 참고: gpt-image-2(공식) 호출에는 “Token-priority” token이 필요하며, -all / -vip는 두 token 유형 모두 허용합니다.

리버스 채널에서는 어떤 엔드포인트를 사용해야 합니까?

OpenAI Images API를 사용하십시오(텍스트-투-이미지용 /v1/images/generations + 편집용 /v1/images/edits), 이유는 두 가지입니다:

더 안정적입니다: Images API 채널의 상위 리소스 공급이 더 풍부하므로 호출 성공률이 더 높습니다
공식 릴레이와 호환되어 전환이 쉽습니다: 호출 방식과 파라미터 형식이 공식 릴레이 gpt-image-2와 완전히 호환됩니다 — 리버스 채널이 리스크 제어 불안정에 걸리면, model 이름만 바꾸면 코드 변경 없이 공식 릴레이로 전환할 수 있습니다

채팅 기반 엔드포인트(/v1/chat/completions, 더 이상 권장되지 않음)도 있지만, 다중 턴 반복 편집이나 온라인 이미지 URL을 직접 전달할 때에만 유용합니다. 이미지 의도가 모호하면 이미지 대신 일반 텍스트를 반환할 수 있습니다(이를 강화하려면 “Generate an image:” 같은 고정 접두사를 앞에 붙이십시오). 전체 파라미터는 -all 채팅 기반 API 레퍼런스 / -vip 채팅 기반 API 레퍼런스를 참조하십시오.

리버스 채널에서 -all과 -vip 중 무엇을 선택해야 합니까?

둘 다 같은 정액 요금($0.03/image)의 리버스 엔지니어링된 채널이며, 호출 형식은 동일합니다(-vip의 size는 현재 동작하지 않으므로 둘 다 size를 받지 않습니다). 차이점은 속도 대 품질입니다:

생성 시간: -all 약 90초 — 속도가 장점입니다; -vip 약 120–200초. 현재는 OpenAI 상위 컴퓨팅 자원 변동 때문에 출시 초기보다 느립니다
품질: -vip(Codex line) 디테일 렌더링이 때때로 더 높습니다 — 급하지 않은 쇼케이스 이미지에 적합합니다

선택 기준: 빠른 출력이 필요하면 → -all; 품질 우선이고 급하지 않으면 → -vip; 고정 크기나 4K가 필요하면 → 공식 gpt-image-2. 자세한 내용은 GPT-Image-2-VIP 개요를 참조하십시오.

고정 크기 / 4K가 필요합니다 — 이제 어떻게 합니까?

공식 gpt-image-2를 사용하십시오. -vip의 size 파라미터는 2026-06-23부터 동작하지 않으며(적응형 1K로 고정, 복구 ETA 없음), 따라서 현재는 어느 리버스 모델도 출력 크기를 정확하게 제어할 수 없습니다.공식 전용 기능: 모든 유효한 크기(4K 포함), quality 티어(low/medium/high/auto), mask inpainting(alpha-channel mask), OpenAI-API 필드와의 엄격한 일치(기존 OpenAI-SDK 코드에서 변경 없이 마이그레이션 가능). token 기준 과금.

1.5에서 마이그레이션 중입니다 — 무엇을 선택해야 합니까?

OpenAI SDK를 계속 사용해야 하거나 OpenAI 공식과 일치해야 하거나 고정 크기 / 4K가 필요함: gpt-image-2(공식)를 선택하십시오. input_fidelity는 제외하고, background: transparent는 피하고, 나머지는 그대로 두십시오.
비용을 줄이고 빠른 출력을 원함: gpt-image-2-all를 선택하십시오(리버스, 약 90초).
비용을 줄이고 품질 우선이며 급하지 않음: gpt-image-2-vip를 선택하십시오(리버스, 약 120–200초).

페일오버를 위해 여러 모델을 배포할 수 있습니까?

그렇습니다. 일반적인 패턴은 주력 -all 또는 -vip(예측 가능한 비용 — 속도/품질 선호에 따라 선택), 대체 gpt-image-2(quality 티어, mask, 또는 고정 크기가 필요할 때 전환)입니다. 리버스와 공식의 응답 형식은 다르므로, 비즈니스 계층에서 정규화하십시오.

R2 CDN 이미지 링크가 느립니다 — 어떻게 해야 합니까?

느린 CDN 다운로드 — 대처 방법을 참조하십시오

기초

기본 API

이미지 API (공식)

동영상 API (공식)

멀티모달 이해 API

텍스트 API

핵심 요약

전체 비교 표

각각을 선택할 때

`gpt-image-2-all`(리버스)를 선택할 때

💰 예측 가능한 비용

⚡ 더 빠른 출력

🔁 하나의 코드베이스로 언제든 교체 가능

🌏 중국어 + 마케팅 문구

`gpt-image-2-vip`(리버스, 품질 우선)를 선택할 때

🎨 때때로 더 높은 품질

⏱️ 시간과 품질을 맞바꾸기

🔁 -all과 코드 공유

💰 비용도 여전히 예측 가능

`gpt-image-2`(공식)를 선택할 때

🎚️ 품질 단계

🎯 마스크 인페인팅

🖼️ 고정 크기 / 4K

🔌 OpenAI 공식과 동일

세부적인 주요 차이점

1. b64_json 형식 함정(마이그레이션 함정!)

2. 해상도 제어

3. 업로드 / 출력 형식 차이

4. 비용 대략치

클라이언트 설정

FAQ

관련 문서

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🎯 마스크 인페인팅

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🔌 OpenAI 공식과 동일

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​1. b64_json 형식 함정(마이그레이션 함정!)

​2. 해상도 제어

​3. 업로드 / 출력 형식 차이

​4. 비용 대략치

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