GPT-image-2 공식 vs 리버스

요약

필요한 것이	선택
`quality` 노브 / 마스크 인페인팅 / 30개 프리셋을 넘어서는 임의의 커스텀 크기 / 엄격한 OpenAI-API 필드 일치성	`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, 약 90초)
예측 가능한 고정 $0.03/image + 고정된 크기(4K 포함 30개 프리셋) + 때로는 더 높은 품질(급하지 않을 때)	`gpt-image-2-vip` (리버스, Codex 라인, 약 120–200초)

세 모델 모두 내부적으로 OpenAI의 gpt-image-2를 기반으로 구축되었습니다. 차이는 채널 특성(공식 직결 vs 역공학), 과금 모델, 그리고 파라미터 세분성에 있습니다.

두 리버스 형제(-all / -vip): 이 페이지의 “리버스” 열은 둘 다 gpt-image-2-all과 gpt-image-2-vip를 포함합니다 — 둘은 동일한 호출 형식(-vip은 추가로 size 필드를 지원합니다)과 동일한 $0.03/image 정액 가격을 공유합니다. 현재 차이는 속도 대 품질 + 크기 고정입니다:

gpt-image-2-all: ChatGPT 웹 라인, 약 90초 생성 — 속도가 장점입니다
gpt-image-2-vip: Codex 라인, 약 120–200초 생성 — 더 느리지만 때로는 더 높은 품질을 제공하며, **size 고정(4K 포함 30개 프리셋, 2026-07-22부터 복구됨)**을 지원합니다
둘 다: quality 없음, n 없음, 마스크 인페인팅 없음

quality 티어, 마스크 인페인팅, 또는 30개 프리셋을 넘는 임의의 커스텀 크기가 필요하면 공식 gpt-image-2를 사용하십시오.

현재 속도에 관하여: -all / -vip 생성은 OpenAI 상위 계층의 컴퓨팅 변동 때문에 출시 초기보다 느립니다 — 이는 APIYI만이 아니라 모든 리버스 채널 사용자에게 영향을 주며, 당사의 계정 풀과 운영은 정상입니다. 클라이언트 타임아웃을 300초 이상으로 설정하고 복잡한 prompt를 위해 더 많은 여유를 두십시오.

전체 비교표

항목	gpt-image-2-all / -vip (역공학, 비용 효율적)	gpt-image-2 (공식)
모델 이름	`gpt-image-2-all` (가장 빠름) / `gpt-image-2-vip` (품질 우선, 크기 고정)	`gpt-image-2`
채널 성격	`-all`: 역공학한 ChatGPT 웹 라인 `-vip`: 역공학한 Codex 라인	공식 직접 (OpenAI Images API)
가격	호출당: 고정 $0.03/호출 (두 모델 모두, 동일 가격)	token 기준 과금: 공식과 동일; APIYI 충전 보너스 적용 후 정가의 약 85%
일반적인 이미지당 비용	$0.03 (크기 / 품질 / 모델과 무관)	실측 $0.03 – $0.2 (prompt 길이, 크기, 품질과 상관됩니다)
token 그룹	기본값	기본값
token 유형	호출당 또는 token 우선순위 모두 사용 가능합니다	token 우선순위만 (이 모델은 token 기준 과금이며; 호출당 tokens은 거부됩니다)
권장 엔드포인트	`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits` (더 안정적이고 상위 공급도 더 많으며, 공식과 코드도 동일합니다 — 리스크 제어 변동기에는 `model` 이름만 바꾸면 전환할 수 있습니다)	`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits`
업로드 형식	multipart 파일(edits 엔드포인트)	multipart 파일(edit 엔드포인트)
출력 형식	`b64_json` (기본값, 접두사 없는 raw base64, 2026-07에 확인됨; 이전 버전에는 접두사가 포함되어 있었습니다) 또는 `url` (R2 CDN)	`b64_json` (접두사 없는 raw base64)
참조 이미지 수	여러 장	최대 16개 (`image[]`)
마스크 인페인팅	❌ 지원되지 않습니다	✅ 지원됩니다(알파 채널 필요)
prompt 준수도	좋음	매우 우수
생성 속도	`-all`: ~90초 (속도가 장점입니다) `-vip`: ~120–200초 (더 느리지만, 때때로 품질이 더 좋습니다) 📌 현재는 출시 시점보다 느립니다 — OpenAI 상위 연산 자원 문제이지, APIYI 측 문제는 아닙니다	~100-120초, 복잡한 작업 + 4K는 3-5분까지 걸릴 수 있습니다
품질 경향	`-all`: 좋음 `-vip`: 때때로 더 높음 (Codex 라인, 간혹 디테일이 더 좋음)	안정적이며, `quality=high`가 이를 최대로 끌어올립니다
`size` 매개변수	`-all`: ❌ 허용되지 않습니다(prompt에 설명하십시오) `-vip`: ✅ 복원됨 (2026-07-22부터), 30개 프리셋 크기(4K 포함); 이미지 엔드포인트에서만 지원되며 chat 엔드포인트에서는 지원되지 않습니다	✅ 유효한 사용자 지정 크기라면 무엇이든 가능
4K 지원	`-all`: ❌ `-vip`: ✅ 4K Detail 등급(예: `3840x2160` / `2880x2880`), 추가 요금 없음	✅ `3840×2160` 포함
일반 출력 크기	`-all`: 16:9 → 1672×941, 9:16 → 941×1672, 1:1 → 1254×1254(적응형) `-vip`: 30개 프리셋(10개 비율 × 1K/2K/4K), 전체 30개 크기 표를 참조하십시오	8개 프리셋 + 유효한 사용자 지정 크기
`quality` 매개변수	❌ 두 역공학 모델 모두 이를 거부합니다(전달하지 마십시오)	✅ `low` / `medium` / `high` / `auto`
`n` 매개변수	❌ 두 역공학 모델 모두 이를 거부합니다(호출당 이미지 1장)	✅ 지원됩니다
투명 배경	—	❌ 지원되지 않습니다(`background: transparent` 오류)
중국어 prompts	✅ 네이티브	✅ 네이티브
텍스트 렌더링	고충실도	고충실도(`high` 등급에서 가장 강력함)
API 문서	GPT-Image-2-All 개요 / GPT-Image-2-VIP 개요	GPT-Image-2 개요

🔑 API token 생성 또는 관리: https://api.apiyi.com/token
콘솔에서 token을 생성할 때는 그룹(Default도 괜찮습니다)과 token 유형(호출당 / token 우선순위)을 선택하십시오. gpt-image-2(공식) 호출에는 “token 우선순위” token이 필요합니다 — 호출당 tokens은 과금 모드 불일치로 거부됩니다.

각 항목을 선택할 때

`gpt-image-2-all` (리버스)를 선택할 때

💰 예측 가능한 비용

크기/품질 티어가 없는 이미지당 $0.03의 안정적인 요금입니다. 비용 상한이 엄격한 배치 제작(인포그래픽, 마케팅 자산, 이커머스 썸네일)에 이상적입니다.

⚡ 더 빠른 출력

생성 시간 약 ~90초로 — -vip와 공식 버전보다 약간 더 빠릅니다. 실시간 UX가 더 좋습니다.

🔁 하나의 코드베이스, 언제든 전환 가능

표준 Images API 형식 — -vip 및 공식 릴레이 gpt-image-2와 동일한 코드이며; model 이름만 바꾸면 전환하거나 폴백할 수 있습니다.

🌏 중국어 + 마케팅 텍스트

중국어 prompt를 기본 지원하며, 간판 / 포스터 / 인포그래픽에 대한 텍스트 렌더링이 뛰어납니다 — 중국어 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 정액 가격에서 조금 더 높은 품질을 원하는 쇼케이스 이미지에 적합합니다.

⏱️ 시간을 품질과 맞바꿀 때

생성 시간은 약 120–200초로, -all보다 느립니다 — 더 높은 상한을 위해 더 긴 대기 시간을 감수할 수 있을 때 선택하십시오.

🖼️ 고정 크기 / 4K

size 파라미터가 복원되었습니다(2026-07-22 기준): 30개의 사전 설정 크기(10개 비율 × 1K/2K/4K). 이커머스 히어로 샷, 포스터 템플릿, 4K 배경화면을 정확한 크기로 출력할 수 있습니다 — 정액 이미지당 $0.03, 4K 추가 요금 없음.

🔁 -all과 코드 공유

-all와 동일한 요청 구조이며(size 필드가 하나 추가될 뿐), 속도 / 품질 선호도에 따라 model 이름만 바꾸면 하나의 코드베이스로 두 모델을 전환할 수 있습니다.

-vip의 size는 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits 엔드포인트에서만 작동합니다 — /v1/chat/completions chat 엔드포인트는 size를 지원하지 않습니다. 30개 사전 설정을 넘어서는 임의의 사용자 지정 크기, quality 티어, 또는 마스크 인페인팅이 필요하면 공식 gpt-image-2를 사용하십시오. 이 파라미터의 제공 여부는 업스트림 변경 사항을 따릅니다 — 최신 상태는 실시간 업데이트를 참조하십시오.

`gpt-image-2` (공식)를 선택할 때

🎚️ 품질 티어

quality는 low/medium/high/auto를 지원합니다. 초안에는 low를 사용해 비용을 절감하고; 인쇄용 최종본에는 high를 사용하십시오 — 공식 전용이며, 두 리버스 모델은 이를 거부합니다.

🎯 마스크 인페인팅

알파 채널 마스크를 지원합니다 — 나머지는 보존하면서 특정 영역을 정밀하게 수정할 수 있습니다. 두 리버스 모델은 이를 지원하지 않습니다.

🖼️ 임의의 사용자 지정 크기

size는 사전 설정에 제한되지 않고 4K를 포함한 유효한 해상도라면 무엇이든 지원합니다. -vip는 30개 사전 설정 크기만 지원하므로 — 그 30개를 넘는 것은 모두 공식으로 가야 합니다.

🔌 OpenAI 공식과 동일

공식 Images API를 거치며 — 필드와 동작이 OpenAI 공식과 동일합니다. 기존 OpenAI-SDK 기반 코드 / 시스템은 변경 없이 마이그레이션되며 장기적으로 안정적으로 유지됩니다.

자세한 차이점

1. b64_json 형식의 함정(마이그레이션 함정!)

2026년 7월에 검증한 바에 따르면, 두 모델 모두 이제 **원시 base64(data: 접두사 없음)**를 반환합니다 — 하지만 gpt-image-2-all은 예전에는 접두사를 포함했으므로, 가장 안전한 공용 코드는 먼저 이를 확인합니다:

# 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

둘 사이를 전환할 때는 b64_json 처리 코드를 바꿔야 합니다, 그렇지 않으면 손상된 데이터 URL이 생기거나 디코딩 실패가 발생합니다.

2. 해상도 제어

gpt-image-2-all (프롬프트에):

"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 (size가 복원됨, 2026-07-22부터): 30개의 사전 설정 크기(10개 비율 × 1K/2K/4K)를 지원합니다 — size: "WIDTHxHEIGHT"를 직접 전달합니다(30개 사전 설정 중 하나여야 하며, 전체 목록은 30개 크기 표에 있습니다):

client.images.generate(
    model="gpt-image-2-vip",
    prompt="...",
    size="3840x2160"    # ✅ one of the 30 presets; images endpoints only (not chat)
)

gpt-image-2 (size 파라미터 엄격성 + 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(편집 엔드포인트)	멀티파트 `image[]` 파일 필드
출력 다운로드	기본 `b64_json`(원시 base64, 2026-07 검증 완료); 명시적인 `response_format: "url"`는 R2 CDN 링크를 반환합니다(24시간 유효)	`b64_json`(원시 base64, 디코딩 필요)
다중 이미지 융합	편집 엔드포인트에서 `image` 필드를 반복합니다	`image[]` 배열, 최대 16개

4. 대략적인 비용

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+(token 기준 과금)
3840×2160 4K 고품질	$0.03(`-vip` 4K Detail 티어, 추가 요금 없음; `-all`는 4K가 없음)	token 기준 과금, 1K보다 훨씬 높음
편집 / 다중 이미지 융합	$0.03	입력 token이 급격히 증가하며, 단일 호출이 $0.1+까지 갈 수 있습니다

핵심 정리: 배치 / 저품질 워크로드의 경우, 역방향 채널이 항상 더 저렴한 것은 아닙니다(1K 저품질은 실제로 공식 티어에서 더 저렴합니다). 중간~고품질 범위가 역방향 채널의 $0.03 최적 구간입니다. quality 티어 / 마스크 인페인팅 / 고정 크기, 4K / 엄격한 OpenAI-API 필드 일치성이 필요할 때는 공식(token 기준 과금)을 선택합니다.

클라이언트 설정

설정	gpt-image-2-all / -vip	gpt-image-2
제한 시간(보수적)	`-all`: 300s (일반적으로 ~90s) `-vip`: 300s (일반적으로 120–200s)	360s (4K 고화질은 실제로 3~5분이 걸릴 수 있습니다)
재시도 전략	5xx / 타임아웃에 대해 지수 백오프, 최대 2회 재시도	동일합니다
동시 실행 수	호출당 이미지 1장 — 여러 장이 필요하면 병렬 요청을 보내십시오	호출당 이미지 1장 — 여러 장이 필요하면 병렬 요청을 보내십시오
요청 ID	`request-id` 응답 헤더	`x-request-id` 응답 헤더

세 모델 모두 공통: 이미지 편집 / 다중 이미지 융합의 경우 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축해야 합니다 (JPEG 품질 80-90 / 해상도 축소). 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대부분 입력이 너무 큰 경우에 발생하며 — 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다. 출력 해상도는 입력 크기와 무관합니다 — 품질은 입력 파일 크기가 아니라 출력 측에서 설정됩니다(공식의 경우 size + quality, -vip의 size 티어, -all의 prompt 문구).

FAQ

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

네, 강력히 권장합니다. 세 가지 모델 모두에 대해 각 입력 이미지를 1.5MB 미만으로 압축하십시오(JPEG 품질 80-90 / 해상도 축소): 간헐적인 shell_api_error / Unknown error 응답은 대개 너무 큰 입력에서 발생하며, 압축하면 성공률과 지연 시간이 눈에 띄게 개선됩니다.압축이 품질을 해칠까 걱정하지 마십시오 — 출력 해상도는 입력 크기와 무관합니다. “출력 측” 제어는 세 모델마다 다릅니다.

gpt-image-2-all: prompt 구성 문구로 제어됩니다(검증된 문구 표는 -all 개요 페이지를 참조하십시오) — prompt의 4K / 8K는 반영되지 않습니다
gpt-image-2-vip: size 필드로 제어됩니다(2026-07-22 이후 복원된 4K를 포함한 30개 사전 설정 크기) — prompt의 4K / 8K도 마찬가지로 반영되지 않습니다
gpt-image-2: size + quality로 제어됩니다(유효한 크기라면 무엇이든 가능)

결론: 입력을 줄이면 속도만 빨라집니다 — 품질은 입력 파일 크기가 아니라 출력 측 구성으로 결정됩니다.

같은 API 키로 세 가지 모델을 모두 호출할 수 있습니까?

예. 세 모델 모두 Default 채널에서 실행되므로, 같은 API 키로 추가 설정 없이 호출할 수 있습니다. 참고: gpt-image-2(공식)을 호출하려면 “Token-priority” token이 필요합니다. -all / -vip는 두 token 유형 모두 허용합니다.

리버스 채널에서는 어떤 엔드포인트를 사용해야 합니까?

OpenAI 이미지 API를 사용하십시오(텍스트-이미지용 /v1/images/generations + 편집용 /v1/images/edits). 이유는 두 가지입니다.

더 안정적입니다: 이미지 API 채널의 상위단 리소스 공급이 더 풍부하므로 호출 성공률이 더 높습니다
쉽게 전환할 수 있도록 공식 릴레이와 호환됩니다: 호출 방식과 매개변수 형식이 공식 릴레이 gpt-image-2와 완전히 호환됩니다 — 리버스 채널이 리스크 제어 문제를 겪더라도, model 이름만 바꾸면 코드 변경 없이 공식 릴레이로 전환할 수 있습니다

채팅 기반 엔드포인트(/v1/chat/completions, 더 이상 권장하지 않습니다)도 있으며, 다중 턴 반복 편집이나 온라인 이미지 URL을 직접 전달할 때만 유용합니다. 이미지 의도가 모호하면 일반 텍스트를 반환할 수 있으므로(“Generate an image:” 같은 고정 접두사를 앞에 붙여 이를 강화하십시오). 전체 매개변수는 -all 채팅 기반 API 레퍼런스 / -vip 채팅 기반 API 레퍼런스를 참조하십시오.

리버스 채널 내에서 -all과 -vip 중 어떤 것을 선택해야 합니까?

둘 다 같은 정액 가격($0.03/image)의 리버스 엔지니어링된 채널이며, 동일한 호출 형식(-vip는 추가로 size 고정을 지원합니다)을 사용합니다. 차이는 속도 vs 품질 + 크기 고정입니다.

생성 시간: -all 약 90초 — 속도가 장점입니다; -vip 약 120–200초입니다. 현재는 OpenAI 상위단 컴퓨팅 변동성 때문에 출시 초기보다 더 느립니다
품질: -vip(Codex 계열) 세부 묘사가 때때로 더 높습니다 — 서두르지 않을 때의 쇼케이스용 이미지에 적합합니다
크기 고정: -vip는 30개 사전 설정 size 값(4K 포함)을 지원하지만, -all는 size를 거부합니다 — 구도는 prompt에 넣습니다

판단 기준: 빠른 출력을 원하면 → -all; 품질 우선이거나 고정 크기 / 4K가 필요하면 → -vip; 30개 사전 설정을 넘는 사용자 지정 크기, quality 단계, 또는 마스크가 필요하면 → 공식 gpt-image-2. 자세한 내용은 GPT-Image-2-VIP 개요를 참조하십시오.

고정 크기 / 4K가 필요합니다 — 이제 어떻게 해야 합니까?

gpt-image-2-vip부터 시작하십시오: 해당 size 매개변수는 2026-07-22에 복원되었으며, 정액 $0.03/image에 **30개 사전 설정 크기(10개 비율 × 1K/2K/4K)**를 지원하고 4K 추가 요금이 없습니다. size는 Images 엔드포인트에서만 동작하며 30개 사전 설정 중 하나여야 합니다.30개 사전 설정을 넘는 모든 유효한 크기, quality 단계(low/medium/high/auto), 마스크 인페인팅(알파 채널 마스크), 또는 엄격한 OpenAI API 필드 일치(기존 OpenAI-SDK 코드의 무수정 마이그레이션)가 필요하면 공식(gpt-image-2, token 기준 과금)으로 가십시오.

1.5에서 마이그레이션 중입니다 — 무엇을 선택해야 합니까?

OpenAI SDK를 계속 사용해야 하거나 OpenAI 공식과 일치해야 하거나 30개 사전 설정을 넘는 사용자 지정 크기가 필요함: gpt-image-2(공식)을 선택하십시오. input_fidelity를 제거하고, background: transparent는 피하며, 나머지는 그대로 두십시오.
비용을 줄이고 빠른 출력을 원함: gpt-image-2-all(리버스, 약 90초)을 선택하십시오.
비용을 줄이고 품질 우선이거나 고정 크기 / 4K가 필요함: gpt-image-2-vip(리버스, 약 120–200초, 4K 포함 30개 사전 설정 크기)을 선택하십시오.

장애 조치를 위해 여러 모델을 배포할 수 있습니까?

예. 일반적인 패턴은 다음과 같습니다: 기본 -all 또는 -vip(예측 가능한 비용 — 속도 / 품질 선호에 따라 선택), 대체 gpt-image-2(quality 단계, 마스크, 또는 30개 사전 설정을 넘는 사용자 지정 크기가 필요할 때 전환). 리버스와 공식의 응답 형식은 다르므로, 비즈니스 레이어에서 정규화하십시오.

R2 CDN 이미지 링크가 느립니다 — 어떻게 해야 합니까?

느린 CDN 다운로드 — 무엇을 해야 합니까를 참조하십시오

기초

기본 API

이미지 API (공식)

동영상 API (공식)

멀티모달 이해 API

텍스트 생성

검색 및 안전

요약

전체 비교표

각 항목을 선택할 때

`gpt-image-2-all` (리버스)를 선택할 때

💰 예측 가능한 비용

⚡ 더 빠른 출력

🔁 하나의 코드베이스, 언제든 전환 가능

🌏 중국어 + 마케팅 텍스트

`gpt-image-2-vip` (리버스, 품질 우선)를 선택할 때

🎨 때때로 더 높은 품질

⏱️ 시간을 품질과 맞바꿀 때

🖼️ 고정 크기 / 4K

🔁 -all과 코드 공유

`gpt-image-2` (공식)를 선택할 때

🎚️ 품질 티어

🎯 마스크 인페인팅

🖼️ 임의의 사용자 지정 크기

🔌 OpenAI 공식과 동일

자세한 차이점

1. b64_json 형식의 함정(마이그레이션 함정!)

2. 해상도 제어

3. 업로드 / 출력 형식 차이

4. 대략적인 비용

클라이언트 설정

FAQ

관련 문서

​요약

​전체 비교표

​각 항목을 선택할 때

​gpt-image-2-all (리버스)를 선택할 때

💰 예측 가능한 비용

⚡ 더 빠른 출력

🔁 하나의 코드베이스, 언제든 전환 가능

🌏 중국어 + 마케팅 텍스트

​gpt-image-2-vip (리버스, 품질 우선)를 선택할 때

🎨 때때로 더 높은 품질

⏱️ 시간을 품질과 맞바꿀 때

🖼️ 고정 크기 / 4K

🔁 -all과 코드 공유

​gpt-image-2 (공식)를 선택할 때

🎚️ 품질 티어

🎯 마스크 인페인팅

🖼️ 임의의 사용자 지정 크기

🔌 OpenAI 공식과 동일

​자세한 차이점

​1. b64_json 형식의 함정(마이그레이션 함정!)

​2. 해상도 제어

​3. 업로드 / 출력 형식 차이

​4. 대략적인 비용

​클라이언트 설정

​FAQ

​관련 문서

요약

전체 비교표

각 항목을 선택할 때

`gpt-image-2-all` (리버스)를 선택할 때

`gpt-image-2-vip` (리버스, 품질 우선)를 선택할 때

`gpt-image-2` (공식)를 선택할 때

자세한 차이점

1. b64_json 형식의 함정(마이그레이션 함정!)

2. 해상도 제어

3. 업로드 / 출력 형식 차이

4. 대략적인 비용

클라이언트 설정

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