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# GPT-image-2 공식 vs 리버스
> 공식 gpt-image-2와 리버스 엔지니어링된 형제 모델 gpt-image-2-all 및 gpt-image-2-vip를 비교합니다: 채널 성격, 과금, 엔드포인트, 업로드/출력 형식, 속도 vs 품질 포지셔닝, prompt 준수성을 살펴보고 적합한 것을 고르십시오.
## 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-all`와 `gpt-image-2-vip`가 모두 포함됩니다** — 둘은 **호출 형식이 완전히 동일**하고 같은 \$0.03/image 고정 가격을 사용합니다. 현재 차이는 **속도와 품질**입니다:
* `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
⚠️ **`-vip`의 `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-2`를 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 표](/ko/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview#supported-sizes-full-30-size-table)는 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](/ko/api-capabilities/gpt-image-2-all/overview) / [GPT-Image-2-VIP 개요](/ko/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview) | [GPT-Image-2 개요](/ko/api-capabilities/gpt-image-2/overview) |
🔑 **API token 만들기 또는 관리하기**: [https://api.apiyi.com/token](https://api.apiyi.com/token)\
콘솔에서 token을 만들 때는 그룹(`Default`이면 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
크기/품질 단계 구분 없이 안정적인 이미지당 \$0.03입니다. **엄격한 비용 상한이 있는 배치 생산에 이상적입니다** (인포그래픽, 마케팅 자산, 이커머스 썸네일).
\~90s 생성으로 — 공식 버전과 `-vip`보다 **약간 더 빠릅니다**. **실시간 UX에 더 적합합니다.**
표준 Images API 형식입니다 — `-vip` 및 공식 릴레이 `gpt-image-2`와 **같은 코드**를 사용합니다. `model` 이름만 바꾸면 전환하거나 폴백할 수 있습니다.
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
Codex 라인의 디테일 렌더링은 **때때로 `-all`보다 더 좋습니다** — 서두르지 않고 같은 리버스 채널 정액가에서 조금 더 높은 품질을 원하는 쇼케이스 이미지에 적합합니다.
\~**120–200s** 생성으로 `-all`보다 느립니다 — 더 높은 상한을 위해 더 긴 대기를 감수할 수 있을 때 선택하십시오.
`-all`와 동일한 요청 구조입니다 — **하나의 코드베이스로 두 모델을 모두 전환**할 수 있으며, 속도 / 품질 선호도에 따라 `model` 이름만 바꾸면 됩니다.
`-all`와 동일한 이미지당 정액 \$0.03입니다 — 배치 생산 비용은 계속 상한이 유지됩니다.
**`-vip`의 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-2`를 사용하십시오**.
### `gpt-image-2`(공식)를 선택할 때
`quality`는 low/medium/high/auto를 지원합니다. **비용을 아끼려면 초안에는 `low`를, 인쇄급 최종본에는 `high`를 사용하십시오** — 공식 전용이며, 두 리버스 모델은 이를 거부합니다.
알파 채널 마스크를 지원합니다 — **나머지는 유지한 채 특정 영역만 정밀하게 수정할 수 있습니다**. 두 리버스 모델은 이를 지원하지 않습니다.
`size`는 4K를 포함한 모든 유효한 해상도를 허용합니다. 리버스 채널의 `size`가 깨진 상태이므로, **정확한 크기 또는 4K 작업은 모두 공식을 사용하십시오**.
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-all`는 예전에는 그 접두사를 포함했으므로, 공유 코드는 먼저 이를 확인하는 것이 가장 안전합니다:
```python theme={null}
# 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'
' # ✅ 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 `-all`처럼 프롬프트에서 구도를 설명하십시오. **정확한 크기 / 4K가 필요하면 공식 `gpt-image-2`를 사용하십시오**.
**gpt-image-2** (`size` 매개변수 엄격 + `quality` 등급):
```python theme={null}
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 구간**이 역방향 채널의 \$0.03 최적 구간입니다. **`quality` 등급 / 마스크 인페인팅 / 고정 크기, 4K / 엄격한 OpenAI API 필드 호환성**이 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`, `-all`의 경우 prompt 문구, 그리고 `-vip`은 `size`가 깨져 있을 때), 입력 파일 크기가 아니라 출력 쪽에서 정해집니다.
## FAQ
**네, 강력히 권장합니다.** 세 모델 모두 입력 이미지를 각각 **1.5MB 미만**으로 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 페이지](/ko/api-capabilities/gpt-image-2-all/overview)의 검증된 문구 표를 참고하십시오) — 프롬프트의 `4K` / `8K`는 적용되지 않습니다
* `gpt-image-2-vip`: `size` 필드는 **현재 동작하지 않습니다**(적응형 1K로 고정됨) — 구성 의도도 프롬프트에 함께 넣으십시오
* `gpt-image-2`: `size` + `quality`로 제어됩니다(유효한 크기이면 무엇이든 가능)
한마디로, 입력을 줄이는 것은 속도만 높일 뿐입니다 — 품질은 입력 파일 크기가 아니라 출력 측 설정으로 결정됩니다.
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` / `-vip`는 두 token 유형 모두 허용합니다.
**OpenAI Images API를 사용하십시오**(텍스트-투-이미지용 `/v1/images/generations` + 편집용 `/v1/images/edits`), 이유는 두 가지입니다:
1. **더 안정적입니다**: Images API 채널의 상위 리소스 공급이 더 풍부하므로 호출 성공률이 더 높습니다
2. **공식 릴레이와 호환되어 전환이 쉽습니다**: 호출 방식과 파라미터 형식이 공식 릴레이 `gpt-image-2`와 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](/en/api-capabilities/gpt-image-2-all/chat-completions) / [-vip 채팅 기반 API 레퍼런스](/en/api-capabilities/gpt-image-2-vip/chat-completions)를 참조하십시오.
둘 다 같은 정액 요금(\$0.03/image)의 리버스 엔지니어링된 채널이며, **호출 형식은 동일합니다**(`-vip`의 `size`는 현재 동작하지 않으므로 둘 다 `size`를 받지 않습니다). 차이점은 **속도 대 품질**입니다:
* **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 개요](/ko/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview)를 참조하십시오.
공식 `gpt-image-2`를 사용하십시오. `-vip`의 `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.
* **OpenAI SDK를 계속 사용해야 하거나 OpenAI 공식과 일치해야 하거나 고정 크기 / 4K가 필요함**: `gpt-image-2`(공식)를 선택하십시오. `input_fidelity`는 제외하고, `background: transparent`는 피하고, 나머지는 그대로 두십시오.
* **비용을 줄이고 빠른 출력을 원함**: `gpt-image-2-all`를 선택하십시오(리버스, 약 90초).
* **비용을 줄이고 품질 우선이며 급하지 않음**: `gpt-image-2-vip`를 선택하십시오(리버스, 약 120–200초).
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.
[느린 CDN 다운로드 — 대처 방법](/ko/faq/cdn-download-slow)을 참조하십시오
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