GPT Image 2.6 API 가격 완전 분석: 품질 등급, 해상도, 출력 형식별 과금 방식

이미지 한 장에 얼마인가: 가격 구조부터 정리

먼저 결론부터. GPT Image 2.6의 청구서는 단 네 가지 변수로만 결정됩니다: 품질 등급, 해상도, 출력 형식, 참조 이미지 장수.

• 텍스트 투 이미지: quality × resolution으로 과금되며, 장당 고정 단가가 적용됩니다. 품질은 low / medium / high / xhigh / max의 5단계, 해상도는 1K / 2K / 4K의 3단계로 총 15개 조합입니다.

• GIF: quality로만 과금되며, 해상도와 무관합니다.

• SVG: 동일 등급의 PNG 가격에 0.030을 더합니다.

• 이미지 대 이미지: 텍스트 투 이미지와 동일한 표를 사용하며, 참조 이미지 장당 0.012가 추가됩니다.

• 거부 시 과금 없음: 제출 단계에서 거부되면(잘못된 파라미터, GIF 크기 초과) 전액 환불됩니다.

세 가지만 기억하면 예산 계산이 틀리지 않습니다: GIF는 품질만 보고, 다른 형식은 품질과 해상도를 모두 봅니다. SVG는 PNG보다 항상 0.030 더 비쌉니다. 이미지 대 이미지 비용은 참조 이미지 장수에 비례해 선형으로 증가합니다.

또한 먼저 짚고 넘어가야 할 점: Flare와 Sunburst 두 라인은 파라미터, 사용법, 가격이 완전히 동일하며, 청구서는 어느 라인을 선택하든 무관합니다. 아래의 모든 가격은 네 가지 모델 ID에 일괄 적용됩니다.

개별 모델의 파라미터 상세는 gpt-image-2.6-flare/text-to-image와 gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image에서 확인할 수 있습니다.

5단계 품질 × 3단계 해상도 전체 가격표

아래는 HiAPI에서 각 조합의 장당 단가(USD)이며, Flare와 Sunburst가 동일합니다.

편차가 얼마나 큰가: 가장 낮은 low 1K는 0.023, 가장 높은 max 4K는 0.636으로 약 28배 차이입니다. 동일 등급 내에서 1K에서 4K로 올리면 대략 3배 이상의 규모이고, 동일 해상도 내에서 low에서 max로 올리면 대략 8배 이상의 규모입니다.

바로 써먹을 수 있는 몇 가지 결론:

• low는 가장 저렴한 등급으로 1K 장당 0.023입니다. medium은 0.041로 약 80% 더 비쌉니다. 방향만 잡는 스케치에는 low로 충분합니다.

• high에서 xhigh로 넘어가는 구간은 확실한 계단입니다(1K 기준 0.049에서 0.087). 이 구간은 보통 구체적인 용도에 맞춰 판단해야 하며, 기본적으로 올리는 것이 아닙니다.

• max는 장당 비용의 주 스위치로, 4K에서는 한 장에 0.636으로 low 1K 27장에 해당합니다. 배치 작업에서 정말 필요하지 않다면 전체 재시도에 사용하지 마세요.

• 해상도는 실제 납품 크기에 맞춰야 합니다. 웹 페이지 삽입용인데 4K로 출력하면 초과 비용은 결과물에 반영되지 않습니다.

자신의 주력 등급을 정하는 것은 간단합니다: 먼저 결과물이 어느 크기에서 소비되는지 확인하고, 그 해상도 안에서 한 번에 통과할 수 있는 가장 낮은 품질 등급을 선택하세요.

SVG와 GIF: 두 가지 특수 형식의 과금 방식

output_format은 png(기본) / jpeg / webp 외에도 gif와 svg를 지원하며, 두 형식은 텍스트 투 이미지에서만 사용 가능합니다. 이미지 대 이미지의 출력은 png / jpeg / webp뿐입니다.

SVG: 동일 등급 PNG 가격 + 0.030

SVG는 PNG와 마찬가지로 품질과 해상도로 과금되며, 장당 고정 0.030이 추가됩니다. 예시:

• low / 1K: 0.023 + 0.030 = 0.053

• max / 4K: 0.636 + 0.030 = 0.666

즉, SVG를 선택해도 등급 전략은 바뀌지 않으며, 장당 이 0.030만 추가됩니다. 벡터 납품(아이콘, 선화, 확장 가능한 일러스트)을 할 때는 이 공식으로 바로 계산하면 됩니다.

GIF: 품질만 본다

GIF는 해상도와 무관하며, 품질별로 고정 과금됩니다:

따라서 'GIF가 싼가 PNG가 싼가'에는 통일된 답이 없으며, 등급에 따라 다릅니다. low 등급 PNG 1K는 0.023으로 GIF의 0.070보다 낮지만, max 등급 PNG 4K는 0.636으로 GIF의 0.598보다 오히려 높습니다. 움직이는 이미지를 만들 때는 먼저 품질로 이 열을 조회하고, 해상도를 적용하지 마세요.

GIF의 각 프레임 크기는 frame_size로 제어됩니다. 예를 들어 512x512이며, 양쪽 모두 16의 배수여야 하고, 이것이 GIF의 비율도 결정합니다. frame_count는 2–16, 기본값 9이며, frame_duration_ms는 ≥20, 기본값 200으로 10ms 단위로 반올림됩니다. GIF 생성 시 aspect_ratio는 전달하지 않거나 auto로 전달합니다.

이미지 대 이미지의 추가 요금 계산법

이미지 대 이미지(gpt-image-2.6-flare/image-to-image, gpt-image-2.6-sunburst/image-to-image)는 위의 15칸 가격표를 그대로 사용하며, 참조 이미지 장당 0.012가 추가됩니다.

공식: 1회 비용 = 등급 단가 + 0.012 × 참조 이미지 장수.

참조 이미지는 1–16장을 지원하며, 형식은 jpeg/png/webp입니다. 다중 이미지 입력의 실제 영향을 비교해 보면(low 1K 기준):

• 원본 이미지 1장: 0.023 + 0.012 = 0.035

• 원본 이미지 4장: 0.023 + 0.048 = 0.071

• 원본 이미지 16장: 0.023 + 0.192 = 0.215

16장이면 이미 max 1K 단가 0.195를 초과합니다. 즉, 다중 이미지 입력의 추가 요금은 잔돈이 아니며, 참조 이미지 장수 자체가 하나의 비용 차원입니다. 정말 16장이 필요할 때는 품질 등급을 낮출지 이미지 수를 줄일지는 세부 재현과 장당 단가 중 무엇을 더 중시하는지에 따라 결정하세요.

고해상도에서는 추가 요금 비중이 작아집니다: max 4K 장당 0.636에 참조 이미지 한 장을 더하면 0.648입니다. 따라서 '다중 이미지 입력이 비싼가'라는 질문의 답은 어느 등급에 있느냐에 따라 달라집니다.

mask_url과 markup_url은 둘 중 하나만 선택할 수 있습니다. mask_url은 첫 번째 원본 이미지와 동일 크기의 RGBA PNG여야 하며, 투명 픽셀이 수정할 영역입니다. markup_url은 투명 PNG 주석 이미지이며, 주석은 결과에 나타나지 않습니다. 마스크를 사용하면 마스크 외부 영역도 약간 변할 수 있습니다. 둘 다 추가 과금되지 않습니다.

비즈니스 시나리오별 등급 선택: 비용 절감 조합

가격표는 고정이지만, 등급 선택은 유연합니다. 시나리오별로 몇 가지 조합을 제안합니다:

배치 스케치 반복

낮은 등급 + 낮은 해상도로 수량으로 걸러냅니다. quality=low, resolution=1K, Flare 라인을 사용하면 장당 비용이 가장 낮고 이미지 생성도 가장 빠릅니다. 이 단계의 이미지는 기본적으로 결과물에 들어가지 않으므로 미리 4K로 올리지 마세요.

완성 메인 이미지 / 이커머스 이미지

납품 크기에 바로 맞춘 다음, 한 번에 통과할 수 있는 전제하에 품질을 선택합니다. 일반적인 방법은 quality=high에 resolution=2K를 조합하고, 더 큰 화면이 필요할 때만 4K로 올립니다. 낮은 등급으로 먼저 출력한 뒤 전체를 다시 돌리는 것은 피하세요. 다시 돌리는 비용은 보통 처음부터 올바른 등급을 선택하는 것보다 높습니다.

다중 라운드 세부 편집(캐릭터, 제품, 레이아웃)

Sunburst를 사용하고 quality는 최소 medium으로 하세요. 다중 라운드 편집에서 세부 일관성이 더 좋습니다. 편집 라운드가 많을 때는 각 라운드의 이미지 대 이미지 참조 이미지 장수를 필요한 최소로 줄이세요. 장당 0.012가 라운드마다 반복해서 누적되기 때문입니다.

움직이는 이미지와 벡터 납품

GIF는 품질로 표를 조회하고 해상도는 보지 않습니다. 먼저 frame_size와 frame_count가 허용 범위 내에 있는지 확인하여 헛된 제출을 피하세요. SVG는 동일 등급 PNG 가격에 0.030을 더하며, 등급 선택 로직은 PNG와 동일합니다.

하나의 일반 원칙

해상도는 청구서의 승수, 품질은 또 다른 승수, 형식은 가산입니다. 먼저 해상도(납품 크기가 결정)를 정하고, 다음으로 품질(한 번 통과율이 결정)을 정하며, 마지막으로 형식과 참조 이미지를 봅니다. 전체 등급별 데이터는 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다.

제출 거부 시 과금 없음: 파라미터 검증이 곧 비용 절감

파라미터가 잘못되었거나 GIF 크기가 초과되면 제출 단계에서 거부되어 전액 환불되고 차감되지 않습니다. 이는 가장 저렴한 실패 방식은 '거부'이고, 가장 비싼 방식은 '필요 없는 이미지를 성공적으로 생성하는 것'이라는 뜻입니다.

자주 걸리는 경계값을 정리하면 다음과 같습니다:

• frame_size는 512x512처럼 픽셀 너비x높이로 작성해야 하며, 양쪽 모두 16의 배수여야 합니다. 1:1 같은 비율 표기는 허용되지 않습니다. 기본값 512x512.

• frame_count 범위는 2–16, 기본값 9이며, 768x768일 때 최대 12프레임입니다.

• frame_duration_ms는 ≥20, 기본값 200으로 10ms 단위로 반올림됩니다.

• GIF 전체 퍼즐 이미지의 각 변은 ≤3840, 총 픽셀은 ≤8,294,400, 가로세로 비율은 ≤3:1입니다. 초과하면 제출 단계에서 거부됩니다.

• background=transparent는 png 또는 webp만 지원합니다.

• output_compression은 0–100이며, jpeg, webp에만 유효합니다.

• GIF 생성 시 aspect_ratio는 전달하지 않거나 auto로 전달합니다.

• 이미지 대 이미지의 mask_url과 markup_url은 둘 중 하나만 선택할 수 있으며, mask_url은 첫 번째 원본 이미지와 동일 크기여야 합니다.

이러한 검증을 호출 전에 수행하는 것이 거부 후 재시도하는 것보다 시간을 절약합니다. 그리고 둘보다 더 절약되는 것은 성공한 생성이 파라미터 설정 오류로 무효화되지 않게 하는 것입니다.

참고로 complexity(low / medium / high, 기본값 high)는 계획 계층으로, quality와 독립적이며 위의 가격 차원에 포함되지 않습니다. 이는 생성 과정을 어떻게 계획하는지에 영향을 주며, 과금 등급이 아닙니다.

Flare냐 Sunburst냐: 가격은 같고, 어떻게 선택할까

다시 강조합니다: Flare와 Sunburst는 파라미터, 사용법, 가격이 완전히 동일합니다. 동일한 quality × resolution 조합에서 두 라인의 청구서는 일치하며, GIF, SVG, 이미지 대 이미지 추가 요금도 동일합니다. 따라서 모델 선택에 비용 계산은 필요 없고, 두 가지만 보면 됩니다.

Flare를 선택하는 경우

이미지 생성이 더 빨라 빠른 반복과 배치 생성에 적합합니다. 기본적으로 이것을 선택하세요. 스케치 탐색, 대량 생성, 비용에 민감하지만 극한의 세부 일관성이 필요 없는 작업이 여기에 해당합니다.

Sunburst를 선택하는 경우

세부에 더 중점을 두며, medium 이상 품질로 다중 라운드 편집을 할 때 캐릭터, 제품, 레이아웃의 세부가 더 일관됩니다. 동일 캐릭터를 라운드 간에 유지해야 하거나 제품 이미지가 여러 번 수정되는 동안 형태가 흐트러지지 않아야 하는 작업에는 Sunburst를 사용하세요.

실용적인 조합

먼저 Flare로 빠르게 방향을 잡고, 방향이 정해진 후 Sunburst로 정밀 수정과 다중 라운드 편집을 합니다. 두 라인의 가격이 동일하므로 전환에 추가 비용이 발생하지 않으며, 등급과 참조 이미지에만 비용을 지불합니다.

이미지 대 이미지 버전의 파라미터와 사용법은 gpt-image-2.6-flare/image-to-image에서 확인할 수 있습니다. 아직 2.5의 기존 작업이 남아 있다면, gpt-image-2.5-flare/text-to-image는 여전히 해상도로 과금되며(1K / 2K / 4K 각각 0.025 / 0.040 / 0.060), 2.6의 등급 모델과는 동일한 알고리즘이 아닙니다.

품질, 해상도, 형식, 참조 이미지 네 가지를 각각 정하면 GPT Image 2.6의 청구서는 예측 가능합니다.