작성자 주: GPT-Image-2.6은 GPT-Image-2.5와 토큰 단가가 같으며, GIF, SVG, markup, complexity 기능이 추가됐어요. 이 글에서는 공식 발표, 제3자 샘플, 아직 확인되지 않은 사항을 구분해 정리했어요. 이미 2.5를 사용하는 팀이 바로 전환할지, 두 모델을 병행할지, 아니면 2.5를 계속 쓸지 판단하는 데 도움이 될 거예요.
결론부터 말하면: GPT-Image-2.6은 GPT-Image-2.5 대비 화질이 세대 차이만큼 뛰어오른 모델이 아니라, 기능 패키지와 속도를 개선한 모델이에요. 추가된 네 가지 기능 중 GIF, SVG, complexity는 2.6에서만 사용할 수 있고, markup을 이용한 주석 편집은 2.5와 2.6에 함께 추가됐어요. “50% 더 빠르다”거나 “편집 일관성이 더 높다”는 주장도 현재로서는 공식 발표뿐이며, 2026-11-05 기준으로 검증 가능한 독립 평가 점수는 없어요.
비용도 살펴볼게요: 두 세대의 토큰 단가는 완전히 같지만, 단가가 같다고 이미지 한 장당 비용도 같은 것은 아니에요. 그대로 교체할 수 있다는 뜻도 아니고요. 2.6에서 complexity를 지정하지 않으면 기본값이 high라서 지연 시간이 늘어나고, 원하지 않는 부분까지 수정될 수도 있어요. 따라서 전환에 드는 진짜 비용은 자체 검수 과정에서 발생해요.
GPT-Image-2.6과 GPT-Image-2.5 비교: 출시 시점과 모델
GPT-Image-2.5는 2026-09-08에 출시됐으며, 기본 스냅샷 날짜도 2026-09-08이에요. GPT-Image-2.6은 2026-11-04에 ChatGPT Images 2.6과 함께 출시됐어요. 이 글을 쓰는 시점에는 출시된 지 하루밖에 지나지 않았어요. 두 세대 모두 모델은 두 가지이며, 모델 ID는 버전 번호만 달라요.
- 2.5:
gpt-image-2.5-flare,gpt-image-2.5-sunburst - 2.6:
gpt-image-2.6-flare,gpt-image-2.6-sunburst
두 모델의 역할은 변하지 않았어요. Flare는 속도와 일상적인 이미지 생성에, Sunburst는 디테일과 편집 정밀도에 중점을 둬요. 2.6의 공식 설명에는 두 가지가 추가로 강조됐어요. Flare는 포스터와 제품 이미지의 레이아웃 구성 능력을, Sunburst는 medium과 high 설정에서 여러 차례 편집할 때의 일관성을 강조해요. 놓치기 쉬운 차이도 있어요. 2.5의 모델 페이지에는 Performance가 ‘Highest’, Speed가 ‘Medium’으로 표시돼 있지만, 2.6의 두 모델 페이지에서는 모두 ‘Not specified’로 표시돼 있어요. 공식 등급이 제공되지 않은 셈이에요.
| 비교 항목 | GPT-Image-2.5 | GPT-Image-2.6 |
|---|---|---|
| 출시일 | 2026-09-08 | 2026-11-04 |
| 모델 | flare / sunburst | flare / sunburst |
| 공식 포지셔닝 | 편집 정밀도 우선 | 정교한 구도와 이미지 편집 워크플로 |
| 모델 페이지의 성능 및 속도 표시 | Highest / Medium | Not specified |
| 지원 엔드포인트 | v1/images/generations, v1/images/edits |
동일 |
| 품질 설정 | low / medium / high / xhigh / max / auto | 동일 |
| GIF, SVG 출력 | 미지원 | 지원(생성 엔드포인트만 해당) |
| complexity 파라미터 | 없음 | low / medium / high, 기본값 high |
| markup 표시 편집 | 지원(이번에 함께 추가) | 지원 |
| 워터마크 | C2PA | C2PA + SynthID 비가시성 워터마크 |
| Batch 할인 | 있음, 이미지 출력 $15/1M | 공식 모델 페이지에 명시되지 않음 |
두 세대가 지원하는 엔드포인트 범위는 완전히 같아요. 모두 Image API의 생성 및 편집 엔드포인트만 사용할 수 있으며, Chat Completions, Responses, Realtime, Live는 지원하지 않아요. 크기 규칙도 같아서 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536의 세 가지 크기를 권장해요. 사용자 지정 크기는 너비와 높이가 모두 16의 배수여야 하고, 가로세로 비율은 1:3에서 3:1 사이여야 해요. 각 변은 3840을 넘을 수 없고, 전체 픽셀 수는 655,360에서 8,294,400 사이여야 해요. 2560×1440을 초과하는 크기는 실험적으로 지원돼요.
GPT-Image-2.6에 새로 추가된 네 가지 기능
2.6과 2.5의 주요 차이는 아래 네 가지예요. 기능마다 파라미터 범위와 엔드포인트 제한이 다르므로, 연동 전에 하나씩 확인해야 요청 단계에서 오류가 나는 일을 막을 수 있어요.
| 기능 | 주요 파라미터 | 사용 가능한 엔드포인트 | 주요 제한 | 2.5 지원 여부 |
|---|---|---|---|---|
| GIF 출력 | output_format=gif, frame_count 2–64, frame_duration_ms 20–2000 |
생성 엔드포인트만 | 스트리밍, partial images, 사용자 지정 압축, prompt_rewriter 미지원 | 아니요 |
| SVG 출력 | output_format=svg, n은 1이어야 함 |
생성 엔드포인트만 | 스트리밍, partial images, output_compression, prompt_rewriter 미지원 | 아니요 |
| markup 주석 편집 | 투명 PNG 주석 레이어 | 편집 엔드포인트만 | 첫 번째 입력 이미지와 너비와 높이가 같아야 하며, mask 또는 prompt_rewriter와 함께 사용할 수 없음 | 예 |
| complexity | low / medium / high, 기본값은 high | 생성 및 편집 | 계획만 제어하고 디테일은 제어하지 않음. 값을 높이면 지연 시간 증가 | 아니요 |
GPT-Image-2.6의 GIF 및 SVG 출력
GIF 출력 파라미터는 다음과 같아요. 모든 값의 범위는 OpenAI 이미지 생성 가이드를 기준으로 해요.
output_format을gif로 설정frame_count: 2~64, 기본값 9frame_duration_ms: 20~2000, 기본값 200, 10밀리초 단위로 반올림size:auto또는 너비와 높이가 모두 16의 배수
SVG 출력 역시 생성 엔드포인트에서만 사용할 수 있어요. output_format을 svg로 설정하고, n은 반드시 1이어야 해요. 생성되는 결과물은 스크립트, 외부 링크 리소스, 내장 비트맵이 없는 정적 벡터예요. 요금은 참조 이미지와 생성된 SVG의 토큰을 기준으로 계산돼요. 아이콘, 일러스트, 브랜드 소재를 만드는 팀이라면 비트맵을 벡터로 변환하는 단계를 생략할 수 있어요. 다만 편집 엔드포인트는 SVG를 지원하지 않으므로 기존 SVG를 부분 수정할 수는 없어요.
ChatGPT에도 GIF 기능이 함께 출시됐어요. 프롬프트나 업로드한 사진으로 GIF를 생성할 수 있고, The Verge와 Android Authority에 따르면 재생 속도를 0.5x~2x로 조절하거나 프레임별로 편집할 수도 있어요. 다만 이는 ChatGPT 제품의 기능이므로 API에서도 프레임별 편집이 가능하다고 가정하면 안 돼요.
markup과 complexity: 편집 워크플로를 위한 두 가지 설정
markup 주석 편집은 v1/images/edits를 사용해요. 투명 PNG를 주석 레이어로 전달하고, 그 위에 수정할 위치를 동그라미로 표시하거나 칠하면 돼요. 주석 레이어는 첫 번째 입력 이미지와 너비와 높이가 같아야 해요. 두 파일은 각각 최대 16,777,216픽셀이며, 주석 파일은 50 MB를 넘을 수 없어요. 주석은 첫 번째 입력 이미지에만 적용되며 mask, prompt_rewriter와 동시에 사용할 수 없어요. 이 기능은 2.5에도 추가됐으므로, 주석 편집을 쓰고 싶다는 이유만으로 모델을 교체할 필요는 없어요.
complexity는 마이그레이션 팀이 특히 주의해야 할 파라미터예요. low, medium, high 중 선택할 수 있으며 생략하면 기본값은 high예요. 이 값은 모델이 “얼마나 계획할지”만 결정하고, 렌더링 디테일과 충실도는 여전히 quality가 제어해요. 공식 문서에 따르면 complexity 조정에 별도 요금은 없지만, 값을 높이면 지연 시간이 늘고 원하지 않는 변경이 생길 수도 있어요. 2.5 요청을 그대로 2.6으로 전환하면 자동으로 가장 높은 계획 수준이 적용되는 셈이에요.
GPT-Image-2.6 속도와 품질: 공식 발표와 미검증 내용을 구분해요
속도 면에서 OpenAI는 2.6이 이전보다 50% 빨라졌으며, Flare는 quality=low에서 가장 빠를 때 약 6초 만에 이미지 한 장을 생성한다고 밝혔어요. 하지만 이미지 크기, 품질 등급, 대기 시간 포함 여부 등 ‘50% 향상’의 테스트 조건은 설명하지 않았고, 등급별 속도표도 공개하지 않았어요. 현재 참고할 수 있는 제3자 속도 측정치는 2.5의 기준값뿐이에요. CellCog가 2026-10-25에 프롬프트 24개로 테스트한 결과, GPT Image 2.5의 high 등급 처리 시간 중앙값은 장당 28.7초였어요. 이는 2.5의 수치이므로 2.6이 얼마나 빨라졌는지 추산하는 데 사용할 수 없어요.
품질 면에서도 독립적으로 측정된 모델은 여전히 2.5예요. Artificial Analysis의 2026-11-05 기준 데이터에 따르면, 2.5는 AA-Image-T2I v2.1에서 1,224 Elo(샘플 13,108개, 1위), AA-Image-Editing v2.1에서 1,199 Elo(샘플 18,300개)를 기록했어요. 같은 날 기준으로 2.6은 두 순위표 모두에 아직 오르지 않았어요. 제3자 리뷰 사이트 OrcaRouter의 표현을 빌리면, “측정할 수 있는 모델은 이전 모델”이에요.
| 주장 | 출처 | 근거 수준 | 해당 모델 | 활용 방법 |
|---|---|---|---|---|
| 이전보다 50% 빠름 | OpenAI 공식 | 공식 발표, 테스트 조건 미공개 | 2.6 | 참고만 하고 지연 시간은 직접 측정 |
| Flare low 등급 약 6초 | OpenAI 공식 | 공식 발표 | 2.6 Flare | 실시간 활용 시나리오 추정에 사용 |
| Sunburst의 여러 차례 편집 시 일관성 향상 | OpenAI 공식 | 공식 발표 | 2.6 Sunburst | 자체 편집 사례로 반드시 재검증 |
| T2I 1,224 Elo / 편집 1,199 Elo | Artificial Analysis | 제3자 독립 테스트, 샘플 수 공개 | 2.5만 해당 | 2.5의 품질 기준값으로 사용 |
| high 등급 중앙값 장당 28.7초 | CellCog, 프롬프트 24개 | 제3자 독립 테스트, 적은 샘플 수 | 2.5만 해당 | 지연 시간 비교 기준값으로 사용 |
| 2.6 Sunburst가 Image Arena에서 1위 | DesignArena가 X에 게시 | 단일 제3자 순위표의 주장, 검증 가능한 Elo 미확인 | 2.6 Sunburst | 참고만 하고 의사결정 근거로 사용하지 않음 |
| 2.6의 독립 Elo, GIF 성공률 | 아직 없음 | 알 수 없음 | 2.6 | 순위표 업데이트를 기다리거나 직접 평가 |
안전성 평가도 검증 체크리스트에 넣을 만해요. 2.6 시스템 카드는 적대적 요청 3,077개를 사용했어요. 차단되지 않은 위반 출력 비율은 Sunburst에서 1.92%에서 1.72%로 낮아졌고, Flare에서는 1.49%에서 2.14%로 높아졌어요. OpenAI는 Flare의 변화가 통계적으로 유의하지 않다고 밝혔어요. 하지만 Flare의 ‘안전 생성률’은 78.36%에서 75.04%로 유의하게 하락했으며, OpenAI는 주로 Other와 sexual 두 범주의 요청에서 비롯됐다고 설명했어요. OpenAI의 전체적인 결론은 2.5와 비슷한 수준이라는 것이에요. 다만 규정 준수 기준이 높은 비즈니스라면 Flare의 이 항목을 별도로 살펴볼 필요가 있어요.
GPT-Image-2.6 가격 비교: 단가는 같아도 이미지 한 장당 비용은 다를 수 있어요
OpenAI 공식 가격표에 따르면(2026-11-05 확인), 2.5 flare, 2.5 sunburst, 2.6 flare, 2.6 sunburst 네 모델의 단가는 모두 같아요.
- 텍스트 입력: $5/1M tokens, 캐시된 텍스트 $1.25/1M tokens
- 이미지 입력: $8/1M tokens, 캐시된 이미지 $2/1M tokens
- 이미지 출력: $30/1M tokens
캡션: OpenAI 공식 가격표, 출처 developers.openai.com/api/docs/pricing, 2026-11-05 확인.
이미지 한 장당 비용은 출력 토큰 수에 따라 달라지고, 출력 토큰 수는 품질 등급에 따라 결정돼요. 아래 표는 2.6 공식 계산기에서 1024×1024 기준으로 산출한 수치예요. ‘이미지 출력’ 비용만 포함하며, 입력 토큰과 partial images는 제외했어요.
| 품질 등급 | 출력 tokens | 이미지 한 장당 출력 비용（USD） | 1,000장당 비용（USD） | 활용 사례 |
|---|---|---|---|---|
| low | 823 | ≈ $0.02469 | ≈ $24.69 | 스케치, 대량 미리보기 |
| medium | 1,449 | ≈ $0.04347 | ≈ $43.47 | 일상적인 제품 이미지, 소셜 미디어 이미지 |
| high | 1,756 | ≈ $0.05268 | ≈ $52.68 | 정식 광고용 이미지 |
| xhigh | 3,122 | ≈ $0.09366 | ≈ $93.66 | 디테일이 많은 포스터 |
| max | 7,024 | ≈ $0.21072 | ≈ $210.72 | 핵심 비주얼, 소량 이미지 생성 |
이 표를 활용할 때는 세 가지 주의사항이 있어요.
- 2.5에 그대로 적용할 수 없어요: 2.5 모델 페이지에는 GPT Image 2 계산기가 2.5의 토큰 사용량을 추정하지 않는다고 명시돼 있어요. 따라서 2.6 계산기의 수치는 2.6에만 적용돼요. 참고로 AA에 표시된 2.5 Sunburst의 1,000장당 약 $210.7은 최고 품질 등급 기준이에요.
- 편집 시 입력 비용을 별도로 계산해야 해요: 공식 안내에 따르면 gpt-image-2부터 이미지 입력이 고충실도로 처리돼요. 참조 이미지를 포함한 편집 요청은 입력 토큰이 훨씬 많아질 수 있어요. 두 세대 모두 이미지 입력 단가는 $8/1M이에요.
- Batch 적용 여부는 아직 알 수 없어요: 2.5 가격 페이지에는 Batch 이미지 출력이 $15/1M이라고 명시돼 있지만, 2.6 모델 페이지에는 같은 설명이 없어요. 1536×1024와 4K 크기에서 2.6의 출력 토큰 수도 아직 공식적으로 공개되지 않았어요.
APIYI apiyi.com에서는 2.6의 두 모델을 공식 기준과 동일하게 사용량에 따라 과금해요. 입력 $5/1M tokens, 출력 $30/1M tokens, 캐시 읽기 $1.25/1M tokens예요(2026-11-05 확인). 모델과 가격은 플랫폼 모델 목록을 기준으로 하며, docs.apiyi.com/models에서 확인할 수 있어요.
GPT-Image-2.6과 GPT-Image-2.5, 어떻게 선택할까? 세 유형의 팀을 위한 세 가지 규칙
규칙 1: 새로운 기능이 필요하거나 처음 도입한다면 바로 2.6을 사용하세요. GIF 애니메이션, SVG 아이콘이나 일러스트가 필요하거나 complexity로 지연 시간을 줄여야 한다면 2.5는 대안이 될 수 없어요. OpenAI 이미지 API를 처음 도입하는 팀도 단가가 같고 기존 검수 절차를 이전할 필요가 없으므로 2.6부터 시작하면 돼요.
규칙 2: 이미 2.5 편집 파이프라인이 있다면 먼저 병렬로 테스트하세요. 여러 차례의 제품 이미지 편집, 캐릭터 일관성 유지, 브랜드 포스터를 다루는 팀은 이미 2.5의 검수 기준을 갖추고 있어요. 반면 2.6의 “일관성이 더 뛰어나다”는 주장은 현재 공식 발표만 있을 뿐이에요. 같은 입력으로 두 세대를 동시에 호출하고, complexity를 각각 low와 high로 명시해 한 차례씩 테스트한 뒤 통과율에 따라 전환 비율을 결정하는 것이 좋아요.
규칙 3: Batch 할인에 의존하거나 규정 준수 요건이 까다롭다면 2.5를 계속 사용하세요. 대량의 이미지를 오프라인으로 생성하는 팀의 비용 모델이 Batch $15/1M을 기준으로 한다면, 2.6의 Batch 정책을 공식 확인한 후 전환하는 것이 좋아요. 안전한 생성 비율에 대한 요구가 엄격하고 주로 Flare를 사용하는 서비스도 시스템 카드에서 Flare 관련 수치가 크게 하락한 부분을 확인한 뒤 결정해야 해요.
A/B 테스트를 가장 간편하게 하는 방법은 같은 플랫폼에서 두 세대 모델을 함께 사용하는 거예요. APIYI apiyi.com은 2.5와 2.6을 모두 제공하므로 같은 키를 사용하고 base_url을 https://api.apiyi.com/v1로 설정한 뒤 모델 ID만 바꾸면 돼요. 2.5에는 건별로 과금되는 gpt-image-2.5-all($0.025/회)과 gpt-image-2.5-vip($0.03/회)도 있어 건별 과금과 사용량 기반 과금의 비용을 비교하기 좋아요.
전환할 때 가장 먼저 테스트할 사례는 세 가지예요. 여러 차례 편집, 텍스트가 들어간 포스터, 투명 또는 단색 배경의 제품 이미지예요. 이 세 가지는 공식적으로 인정된 공통 제약인 생성 간 일관성 저하 가능성, 텍스트 렌더링 오류, 정밀한 레이아웃이 필요한 구도의 배치 오류에 각각 대응해요.
| 확인 항목 | 방법 | 통과 기준 / 위험 안내 |
|---|---|---|
| complexity 기본값 | 모든 2.6 요청에 complexity를 명시적으로 전달 |
기본값 high로 인한 지연과 불필요한 수정 방지 |
| 여러 차례 편집 시 일관성 | 같은 원본 이미지를 3–5회 연속 편집하고 두 세대 비교 | 피사체, 색상, 로고가 변하지 않아야 함 |
| 텍스트가 들어간 포스터 | 중국어·영어 제목과 가격 숫자를 각각 한 세트씩 테스트 | 글자와 숫자에 오류가 없고 레이아웃이 어긋나지 않아야 함 |
| 투명 또는 단색 배경의 제품 이미지 | 가장자리, 그림자, 반사광의 세부 표현 비교 | 배경 제거 경계가 깔끔해 바로 상품을 등록할 수 있어야 함 |
| 지연 시간과 타임아웃 | 실제 크기와 품질 등급별로 P50 / P95 기록 | 타임아웃 임계값을 약 2분 이상으로 설정 |
| 새로운 출력 형식 | GIF, SVG는 생성 엔드포인트에서만 사용하고 n=1로 설정 |
편집 엔드포인트 요청은 실패하므로 미리 분기 처리 필요 |
| 비용 산정 | 입력과 출력을 따로 집계하고 2.6 계산기로 2.5 비용을 추정하지 않기 | 편집 요청의 입력 비용을 별도로 계산 |
| 규정 준수와 워터마크 | Flare 차단 성능을 재확인하고 SynthID가 후속 처리에 영향을 주지 않는지 확인 | 서비스의 안전 기준을 충족해야 함 |
💡 선택 가이드: 어느 유형에 해당하는지 확신이 서지 않는다면, 먼저 전환 체크리스트의 핵심 사례 세 가지를 각각 20~50장씩 테스트해 보세요. APIYI apiyi.com에서 같은 키로 두 세대 모델을 병렬 호출해 통과율, 지연 시간, 청구 금액을 비교하면 어떤 순위표보다 실제 업무에 가까운 판단을 할 수 있어요.
GPT-Image-2.6과 GPT-Image-2.5 비교: 자주 묻는 질문과 정리
GPT-Image-2.6 자주 묻는 질문 FAQ
Q1: 2.6이 출시되면 2.5는 서비스가 종료되나요?
2026-11-05 기준으로 OpenAI는 2.5의 서비스 종료일을 발표하지 않았으며, 향후 운영 일정도 아직 알려지지 않았어요. 현재는 두 세대가 함께 제공되고 있고, APIYI apiyi.com에도 두 모델이 모두 등록되어 있어요. 서비스 종료를 걱정해 서둘러 이전할 필요는 없어요.
Q2: GIF와 SVG를 편집 API에서 사용할 수 있나요?
아니요. GIF와 SVG는 모두 `v1/images/generations`에서만 사용할 수 있고, 편집 엔드포인트에서는 지원하지 않아요. 또한 API에서 GIF의 실제 성공률, 파일 크기, 소요 시간은 아직 공식적으로 공개되지 않았어요. 대량으로 사용하기 전에 소규모 샘플로 직접 평가해 보는 게 좋아요.
Q3: 기존 2.5 프롬프트를 다시 작성해야 하나요?
처음부터 다시 작성할 필요는 없지만, 먼저 complexity를 설정해야 해요. 그대로 이전하면 기본값이 high로 적용되어 원하지 않는 변경이 생길 수 있어요. 우선 low 또는 medium으로 명시한 뒤, 같은 프롬프트로 두 세대의 출력을 비교해 차이가 있는 것만 따로 조정해 보세요. APIYI apiyi.com에서 같은 API 키로 비교 테스트를 실행할 수 있어요.
Q4: 2.6에서도 max 등급을 쓸 만한가요?
1024×1024 기준으로 max 등급의 이미지 출력 비용은 장당 약 $0.21072로, high 등급의 약 4배예요. 소수의 중요한 시각 자료에는 적합하지만 대량 이미지 생성에는 적합하지 않아요. complexity에는 별도 요금이 없으므로, 먼저 high 등급에 더 높은 complexity를 적용해 보고 부족하면 max로 올려 보세요.
Q5: markup 주석 편집은 2.6에서만 사용할 수 있나요?
아니요. 이번에 markup은 2.5와 2.6 모두에서 지원되며 제한 조건도 같아요. 주석 레이어는 첫 번째 입력 이미지와 너비와 높이가 같은 투명 PNG여야 하고, mask 및 prompt_rewriter와 함께 사용할 수 없어요. 주석 편집만을 위해 새 세대로 바꿀 필요는 없어요.
GPT-Image-2.6 핵심 요약 Key Takeaways
- 업그레이드의 성격: 화질이 세대 차이만큼 뛰어오른 것이 아니라, 기능과 속도가 개선됐어요.
- 동일한 단가: 두 모델 모두 입력 $5/1M, 출력 $30/1M이에요. 2026-11-05 확인 기준입니다.
- 2.6 전용 기능: GIF, SVG, complexity를 지원해요. markup은 두 모델 모두 지원합니다.
- 근거의 범위: 1,224 / 1,199 Elo는 2.5의 점수예요. 2.6의 독립적인 점수는 아직 없습니다.
- 마이그레이션 위험: complexity의 기본값은 high이며, 2.6의 Batch 지원 여부는 아직 알려지지 않았어요.
- 검증 방법: 먼저 다중 턴 편집, 텍스트 포스터, 제품 이미지 세 가지 사례를 테스트해 보세요.
GPT-Image-2.6과 GPT-Image-2.5 비교 요약
한마디로 정리하면, GIF나 SVG가 필요하면 2.6을 선택하세요. 이미 안정적인 편집 파이프라인이 있다면 두 모델을 병행 테스트하고, Batch에 의존하거나 규정 준수 요건이 엄격하다면 우선 2.5를 유지하세요. 다음 세 가지를 실행해 보세요.
- complexity를 명시적으로 설정: 기본값 high에 의존하지 말고 모든 2.6 요청에 이 매개변수를 전달하세요.
- 체크리스트에 따라 세 가지 사례 테스트: 다중 턴 편집, 텍스트가 포함된 포스터, 제품 이미지의 통과율과 P95 지연 시간을 기록하세요.
- 비용을 따로 집계: 입력과 출력 토큰을 각각 집계하고, 2.6 계산기로 2.5 비용을 추정하지 마세요.
APIYI apiyi.com에서 동일한 API 키로 두 모델을 A/B 테스트해 보세요. 아직 나오지 않은 순위표에 의존하기보다 직접 준비한 샘플로 판단하는 것을 추천해요.
참고 자료
- OpenAI 모델 페이지 – GPT-Image-2.6 Flare: 2.6 모델 설명
- 링크:
developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare - OpenAI 모델 페이지 – GPT-Image-2.5 Sunburst: 2.5 모델의 포지셔닝, Batch 및 계산기 설명
- 링크:
developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst - OpenAI 요금표: 네 가지 모델의 토큰 단가
- 링크:
developers.openai.com/api/docs/pricing - ChatGPT Images 2.6 시스템 카드: 안전성 평가 데이터
- 링크:
deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-6 - APIYI 모델 목록: 플랫폼 모델 및 가격
- 링크:
docs.apiyi.com/models
작성자: APIYI 기술팀
기술 문의: 마이그레이션 평가 중 궁금한 점이 있다면 APIYI apiyi.com 홈페이지를 통해 문의해 주세요. 자세한 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요.
