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짧은 답변

gpt-image-2을 사용하고 요청에 필드 두 개를 추가합니다.
이미지는 실제 알파 채널이 포함된 PNG로 반환되므로 별도의 누끼 후처리가 필요하지 않습니다. 텍스트-이미지 생성과 이미지 편집 모두 이를 지원합니다.
background: "transparent"은 OpenAI가 2026-08-21에 GPT-Image-2에 대해 공개한 기능입니다(OpenAI에서 프리뷰로 표시). APIYI는 이를 처음부터 끝까지 검증했으며, 텍스트-이미지 생성과 이미지 편집 모두 실제 알파 투명도를 반환합니다.

투명한 배경을 생성할 수 있는 모델

투명성이 안정적으로 필요하다면 gpt-image-2를 사용하십시오. 매개변수와 prompt 요청은 동일하지 않습니다. 전자는 API에서 보장되지만 후자는 모델이 최선을 다해 처리하는 것입니다. 배치 규모에서는 그 차이가 나타납니다.

호출하는 두 가지 방법

텍스트-이미지 /v1/images/generations

이미지 편집 /v1/images/edits

일반 사진을 제공하고 배경을 제거하도록 요청합니다:
마스크 기반 인페인팅(mask)과 투명한 배경은 함께 사용할 수 있으며 서로 충돌하지 않습니다.

왜 jpeg가 작동하지 않는가

JPEG에는 알파 채널이 없습니다 — 투명도를 저장할 곳이 없습니다. output_format: "jpeg"을 background: "transparent"와 함께 사용하면 400을 반환합니다:
투명도가 필요하면 png(무손실, 더 큼) 또는 webp(손실 있음이며 조정 가능, 더 작음, 알파도 지원)를 선택하십시오. webp는 파일 크기를 줄이기 위해 output_compression도 추가로 허용합니다.

편집은 정밀한 컷아웃이 아니라 재그림입니다

여기서 기대치를 미리 맞춰 두십시오. /v1/images/edits가 background: transparent와 함께 실행될 때 모델은 포토샵처럼 원본 윤곽을 따라가는 것이 아니라 장면을 이해하고 대상을 다시 그립니다. 즉:
  • 대상의 포즈, 스타일, 세부 묘사가 달라질 수 있습니다 — 이는 픽셀 수준의 보존이 아닙니다
  • 원본에 더 가깝게 유지하려면 quality: "high"를 사용하고, prompt에 “원본 구도를 유지하고, 대상의 외형은 변경하지 마십시오”라고 명시하십시오
  • 워크플로에 픽셀 단위로 정확한 추출이 필요하다면 rembg, PIL, 또는 sharp로 직접 컷아웃을 수행하십시오. 모델 생성은 정확한 매팅보다 “재사용 가능한 자산을 생성”하는 용도에 더 적합합니다

prompt에서 장면을 묘사하지 마세요 — 이 파라미터는 이를 재정의할 수 없습니다

background: "transparent"는 알파 채널만 보장하고 모델이 컷아웃을 생성하도록 유도합니다. prompt 또는 참조 이미지가 전체 장면을 묘사하면 모델은 그 장면을 그리며, 이 파라미터는 이를 막을 수 없습니다. 이것이 투명 출력이 “가끔 작동하고 가끔 작동하지 않는” 가장 흔한 이유이며, 품질 등급과는 무관합니다. 2026-09-11에 gpt-image-2.5-sunburst로 측정, 30회 호출(중간 15회, 높음 15회, 텍스트-이미지 및 참조 이미지 편집 포함): 세 가지 작성 규칙:
  • ❌ 환경 단어를 피하세요 — 바닥, 하늘, 방, 숲. 분위기를 원한다면 피사체에 연결하세요(“단풍 숲”이 아니라 “몇 장의 떨어지는 단풍잎”)
  • ✅ 모든 prompt를 isolated subject on a transparent background, no scenery, no ground, no shadow로 끝내세요
  • ✅ 참조 이미지에 배경이 있는 경우, 편집 prompt에 remove the background entirely, keep only the character를 명시하세요
quality를 medium에서 high로 높여도 투명도가 더 안정적이지는 않습니다. 단지 tokens 비용이 4배(439 → 1,756) 증가합니다.

과금

투명성에는 추가 비용이 들지 않습니다. 동일한 품질 등급과 크기에서 background: "transparent"과 background: "opaque"는 정확히 같은 수의 이미지 token을 소모하며, gpt-image-2에 대한 일반적인 token당 규칙에 따라 과금됩니다.

일반적인 오류

output_format이 jpeg으로 설정되었습니다. png 또는 webp으로 변경하십시오.
세 가지를 확인하십시오. 첫째, background 필드가 실제로 API에 전달되었는지 확인합니다. 편집 엔드포인트는 multipart/form-data이므로 JSON 본문 필드가 아니라 -F background=transparent이어야 합니다. 둘째, 응답의 최상위 background이 transparent을 반환하는지 확인합니다. 셋째, gpt-image-2을 사용 중인지 확인합니다. gpt-image-2-all 및 gpt-image-2-vip에는 이러한 파라미터가 없으며 이를 자동으로 무시합니다.세 가지를 모두 확인했는데도 여전히 흰색 또는 전체 배경이 표시된다면, prompt(또는 참조 이미지)가 거의 확실하게 장면을 설명하고 있는 것입니다. 모델은 요청받은 환경을 그렸으며, 파라미터로 이를 재정의할 수 없습니다. 위의 “prompt에서 장면을 설명하지 마십시오”를 참조하십시오.
Python 코드 조각 하나면 충분합니다.
모드 RGB은 알파 채널이 전혀 없음을 의미합니다. 모든 알파 값이 255인 모드 RGBA은 채널은 존재하지만 잘려 나간 부분이 없음을 의미합니다.
prompt는 모델에 그렇게 그려 달라고 요청할 뿐이며, 모델은 투명해 보이는 회색과 흰색 체크무늬를 그릴 수 있습니다. 이러한 픽셀은 여전히 불투명합니다. 실제 알파 채널을 보장하는 것은 background: "transparent" 파라미터뿐입니다. 반대도 마찬가지입니다. 파라미터는 채널을 보장하지만 prompt에 설명된 장면을 재정의할 수는 없습니다. 둘은 함께 작동해야 합니다.

관련 문서

GPT-Image-2 개요

전체 매개변수, 크기, 품질 등급 및 오류 코드

텍스트-이미지 API 레퍼런스

/v1/images/generations의 모든 필드

이미지 편집 API 레퍼런스

/v1/images/edits 및 다중 이미지 융합

마스크 인페인팅

알파 마스크를 사용하여 변경할 영역 표시

공식 릴레이와 리버스 라우트

gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2 / -all / -vip 중 선택

흰색 배경의 아티팩트

순백색 배경에서 발생하는 다른 문제