2K 출력 및 마스크 편집
네이티브 출력은 최대 2K(2048px)이며 중립적이고 정확한 색상을 제공합니다. gpt-image-1.5의 따뜻한 색조는 사라졌습니다. 마스크 이미지를 통해 정밀한 영역을 인페인트(inpaint) 또는 아웃페인트(outpaint)할 수 있으며, 변경하지 않은 픽셀은 픽셀 단위로 동일하게 유지됩니다.
GPT Image 2
gpt-image-2는 OpenAI의 2026년 4월 이미지 모델입니다: 렌더링 전 구성을 계획하는 에이전트형 "사고", 기본 2K 출력, 다국어 이미지 내 텍스트(CJK 포함), 최대 16개 참조 이미지를 사용한 마스크 기반 편집을 지원합니다. 표준 OpenAI 요청 형식으로 GPTProto를 통해 라우팅하세요.
API 사용 예제
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"n": null,
"quality": "auto",
"size": "auto",
"response_format": "url"
}'GPT Image 2 요금
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사용량
관련 모델
전체 모델
| 모델 | 해상도 | 입력 → 출력 | ||
|---|---|---|---|---|
| $6.40 / $24.00 per 1M | more | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | |
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| — | $0.04 / 시간당 | 1K · 2K · more | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | |
| $0.04 / 시간당 | 1K · 2K | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.02 / 시간당 | 1K | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.04 / 시간당 | 1K · 2K · 4K | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.04 / 시간당 | 1K · 2K · 4K | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.03 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.03 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.01 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.02 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $5.60 / $22.40 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| — | $0.14 / 시간당 | — | 입력: 텍스트 출력: 이미지 | |
| $1.75 / $5.60 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| — | $0.01 / 시간당 | — | 입력: 이미지 출력: 이미지 | |
| — | $0.02 / 시간당 | — | 입력: 이미지 출력: 이미지 | |
| $0.03 / 시간당 | — | 입력: 텍스트 출력: 이미지 | ||
| $0.06 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.03 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.05 / 시간당 | — | 입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.05 / 시간당 | — | 입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.05 / 시간당 | — | 입력: 텍스트 출력: 이미지 | ||
| $7.00 / $28.00 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 | ||
| $0.06 / 시간당 | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 이미지 |
GPT Image 2 API
OpenAI의 gpt-image-2를 GPTProto 키 하나로 1M 토큰당 $6.4/$24에 호출하세요 — OpenAI 공식 가격보다 20% 저렴합니다. 동일한 모델 ID, 조직 인증 불필요, 하나의 잔액을 200개 이상의 모델에서 공유합니다.
참조 기반 일관성
한 번의 호출로 최대 16개의 참조 이미지를 전달하여 세트 전반에 걸쳐 피사체의 정체성, 스타일, 제품 디테일을 유지할 수 있습니다. 시퀀셜 아트, 카탈로그 촬영, 브랜드 일관성 캠페인에 적합합니다.
이미지 내 텍스트 렌더링
라틴 문자 및 CJK(한중일) 문자로 작성된 작은 라벨, UI 텍스트, 긴 문단을 레이아웃이 정확하게 렌더링합니다. 별도의 조판 과정 없이 클라이언트 작업에 사용할 수 있습니다. 이전 생성기보다 gpt image 2 api를 선택해야 하는 핵심 이유입니다.
에이전틱 사고 모드
렌더링 전에 gpt-image-2는 레이아웃과 제약 조건을 추론합니다. 이는 O-시리즈 스타일 계획을 적용한 최초의 OpenAI 이미지 모델입니다. 인포그래픽, 멀티 패널 레이아웃, 패키징과 같이 밀도가 높은 장면에서 성공률을 높입니다.
GPT Image 2란 무엇인가요?
gpt-image-2는 2026년 4월 21일 출시된 OpenAI의 이미지 생성 및 편집 모델로, gpt-image-1(2025년 4월)과 gpt-image-1.5(2025년 12월)의 후속 모델입니다. 이 모델은 기본적으로 멀티모달이며 — 이미지 생성이 언어 모델에 덧붙은 확산 모델이 아니라 코어 모델의 일부입니다 — 따라서 길고 복잡한 프롬프트를 잘 따라가고 DALL-E 세대 생성기보다 이미지 내 텍스트를 더 안정적으로 렌더링합니다.
API 수준에서 이 모델을 돋보이게 하는 두 가지가 있습니다. 첫째, 에이전틱 "thinking" 패스입니다. 복잡한 프롬프트의 경우 생성 전에 구성을 계획하고 제약 조건을 추론하여 인포그래픽, 다중 패널 레이아웃, 텍스트 중심 마케팅 자산의 성공률을 높입니다. 둘째, 마스크 이미지를 받아 정밀한 인페인팅/아웃페인팅을 수행하는 편집 엔드포인트와, 호출당 최대 16개의 참조 이미지를 지원하여 정체성과 스타일 일관성을 유지합니다. 출력은 기본 해상도 최대 2K의 PNG이며, gpt-image-1.5의 따뜻한 색조를 보정한 중립적인 색상을 제공합니다.
GPTProto에서는 표준 OpenAI 호환 요청 형식으로 동일한 gpt-image-2 모델 ID를 사용합니다. — 별도의 OpenAI 계정도, 조직 인증 절차도 없으며, Nano Banana Pro, Seedream, Flux, 200개 이상의 다른 모델에도 사용할 수 있는 하나의 잔액으로 이용할 수 있습니다.
GPT Image 2 사양
| 항목 | GPT Image 2 |
|---|---|
| 모델 ID | gpt-image-2 |
| 출시일 | 2026년 4월 21일 |
| 유형 | 텍스트-이미지 + 이미지 편집(인페인트/아웃페인트) |
| 출력 형식 | PNG(래스터) |
| 최대 해상도 | 기본 2K(2048px), 고해상도 변형은 최대 ~4K |
| 이미지 내 텍스트 | 라틴 + CJK(중국어/일본어/한국어), 고밀도 레이아웃 |
| 추론 | 에이전틱 "thinking mode"(렌더링 전 계획 수립) |
| 참조 이미지 | 호출당 최대 16개 |
| 편집 | 마스크 기반 인페인트/아웃페인트, 편집되지 않은 픽셀은 보존 |
| 입력 방식 | 텍스트(+ 참조 이미지) |
| OpenAI 공식 요금 | 1M 토큰당 $8 / $30(입력/출력) |
| GPTProto 요금 | 1M 토큰당 $6.4 / $24(공식 요금보다 20% 저렴) |
| 액세스 | GPTProto 키 하나로 충분, OpenAI 조직 인증 불필요 |
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro(및 gpt-image-1.5)
| GPT Image 2 | Nano Banana Pro | GPT Image 1.5 | |
|---|---|---|---|
| 모델 ID | gpt-image-2 |
gemini-3-pro-image-preview |
gpt-image-1.5 |
| 공급업체 | OpenAI | OpenAI | |
| 출시일 | 2026년 4월 | 2025년 11월 | 2025년 12월 |
| 최대 해상도 | 기본 2K(~4K 변형) | 최대 4K(4096px) | 2K |
| 이미지 내 텍스트 | 라틴 + CJK | 다국어, 긴 문단 | gpt-image-1 대비 개선 |
| 추론 | 에이전틱 thinking | Gemini 3 추론 + Search grounding | 없음 |
| 참조 입력 | 최대 16개 이미지 | 멀티 이미지, 약 5개 주체의 정체성 유지 | 더 적음 |
| OpenAI/Google 공식 요금 | 1M당 $8 / $30 | 1M당 $2 / $12 | 1M당 $8 / $32 |
| GPTProto 요금 | 1M당 $6.4 / $24 | $ 0.0804/ 회당 |
1M당 $5.6 / $22.4 |
| GPTProto에서 | ✓ | ✓ | ✓ |
무엇을 선택할까요?(솔직한 답): Nano Banana Pro 는 토큰 요율이 더 낮고 기본 4K, Search 기반 생성을 지원합니다. — 비용, 4K 인포그래픽, 실제 세계에 기반한 비주얼이 가장 중요할 때 선택하세요. GPT Image 2는 에이전틱 레이아웃 계획, 최대 16개 참조 이미지, OpenAI SDK와의 긴밀한 드롭인 호환성에서 앞서며 — 이미 OpenAI에 연결된 참조 이미지가 많은 제품/패키징 작업에 적합합니다. 두 모델 모두 하나의 GPTProto 잔액으로 실행되므로 두 번째 계정을 만들지 않고도 자체 프롬프트로 벤치마킹할 수 있습니다.
OpenAI 공식 API에서 전환하기
이미 OpenAI에서 gpt-image-2를 호출하고 있다면 GPTProto로의 전환은 base-URL만 바꾸면 됩니다. — 모델 ID와 요청 형식은 동일합니다:
- 기존
model: "gpt-image-2"및 기존images.generate/ 편집 요청 본문을 그대로 유지하세요. - GPTProto의 OpenAI 호환 base URL
https://gptproto.com/v1로 클라이언트를 지정하고 GPTProto 키를 사용하세요. - GPT Image 제품군에 필요한 OpenAI의 조직 인증 단계를 건너뛰고 두 번째 결제 계정도 만들 필요가 없습니다. — 동일한 잔액으로 200개 이상의 모델을 이용할 수 있습니다.
gpt image 2 api: 자주 묻는 질문
gpt image 2 api에 대한 기술적 세부 정보와 사용 팁을 확인하여 창작 워크플로와 이미지 품질을 향상해 보세요.
GPT Image 2 API 비용은 얼마인가요?
GPTProto에서 gpt-image-2는 입력/출력 토큰 100만 개당 $6.4 / $24이며, OpenAI의 $8 / $30 공시 요금보다 20% 저렴합니다. 결제는 하나의 공유 잔액에서 차감되므로, 같은 키로 Nano Banana Pro, Seedream 및 200개 이상의 다른 모델도 실행할 수 있습니다.
GPT Image 2 API 키는 어떻게 받을 수 있나요?
무료 GPTProto 계정을 만들고, 크레딧을 추가한 뒤, 대시보드에서 키를 생성하세요. 이 키는 gpt-image-2를 포함한 플랫폼의 모든 모델을 인증합니다. OpenAI 조직 인증은 필요하지 않습니다.
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro — 어떤 것이 더 나은가요?
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)는 토큰당 가격이 더 저렴하고, 네이티브 4K를 지원하며, 이미지를 Search에 근거시킵니다. gpt-image-2는 에이전트형 레이아웃 계획과 최대 16개의 참조 이미지에서 앞섭니다. 두 모델 모두 하나의 GPTProto 키로 실행되므로 바로 A/B 테스트할 수 있습니다.
GPT Image 2 API가 이미지 편집과 참조 이미지를 지원하나요?
네. 편집 엔드포인트는 정밀한 inpaint / outpaint를 위해 마스크 이미지를 사용하며, 또한 호출당 최대 16개의 참조 이미지를 전달하여 피사체와 스타일 일관성을 유지할 수 있습니다.
gpt image 2 api 조명을 어떻게 개선할 수 있나요?
gpt image 2 api는 기본적으로 조명에 대한 이해도가 훨씬 뛰어납니다. 이를 극대화하려면 광원에 대한 설명적인 프롬프트를 사용하세요. 일부 경쟁사는 플래시 지시를 다르게 처리하지만, gpt api는 생성된 장면 내 환경광에 자동으로 반응하는 데 탁월합니다. '부드러운 아침 햇살' 또는 '강렬한 네온'을 지정하면 gpt image 2 엔진이 사실적인 gpt 그림자를 렌더링하도록 안내할 수 있습니다.
gpt image 2 api는 프롬프트 작성 방식이 다른가요?
gpt image 2 api를 효과적으로 사용하려면 구체성이 핵심입니다. 광범위한 용어 대신, 예를 들어 공사 중인 주거용 욕실처럼 장면을 자세히 설명하세요. 특히 자연 이미지에서 더 깨끗한 결과를 얻으려면 네거티브 프롬프트를 사용하여 반점이나 그레인 패턴을 차단하고, gpt image 출력이 선명하게 유지되도록 하세요. gpt image 2 api는 gpt 재질과 gpt 환경 디테일에 초점을 맞춘 약 20단어 분량의 프롬프트에 가장 잘 반응합니다.
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아이디어를 비주얼 스토리로
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