GPT Image 2 API 가격: 네이티브 4K $0.03

LaoZhang API에서 gpt-image-2가 호출당 과금될지 토큰 기준으로 과금될지는 model 필드가 아니라 토큰의 그룹과 과금 방식이 정합니다. 이 페이지는 이미 GPT Image 2를 연동한 프로젝트를 위한 것이며, 새 프로젝트는 GPT Image 2.5로 시작하세요. gpt-image-2-vip는 1K부터 4K까지, low부터 high까지 모두 이미지당 $0.03입니다. 4K는 작게 만든 뒤 확대하는 것이 아니라 요청한 크기로 직접 생성합니다. 어느 그룹에도 동시 요청 상한이나 속도 제한이 없고, 요청은 여러 업스트림 경로로 자동 전환됩니다.

토큰 그룹 선택

토큰 그룹	과금 방식	모델 ID	`size`와 `quality`	가격
`default`	건당 과금	`gpt-image-2`	지원 안 함	호출당 $0.03
`default`	건당 과금	`gpt-image-2-vip`	1K·2K·4K 크기, `low`·`medium`·`high`	호출당 $0.03
`OpenAI Official`(구 Sora2Official)	사용량 과금	`gpt-image-2`	지원	토큰 기준, 아래 공식 API 포워딩 가격 참고
`OpenAI Official Enterprise`(구 GPTImage2 Sora2 Enterprise)	사용량 과금	`gpt-image-2`	지원	토큰 기준, 아래 공식 API 포워딩 가격 참고

각 행이 연결되는 경로는 다음과 같습니다.

default의 gpt-image-2: 표준 건당 과금 경로
default의 gpt-image-2-vip: VIP 경로
OpenAI Official: OpenAI 가격 그대로인 공식 API 포워딩
OpenAI Official Enterprise: OpenAI 가격에 20%를 더한 공식 API 포워딩

모든 그룹에서 키 하나에 RPM(분당 요청 수), IPM(분당 이미지 수), 동시 요청 상한이 없습니다. 429는 업스트림 용량 때문에 발생하며, 자세한 내용은 동시 요청과 429를 참고하세요. 업스트림이 200이 아닌 응답을 반환하면 과금되지 않습니다. 과금 방식은 토큰을 만들 때 건당 과금(按次计费) 또는 사용량 과금(按量计费)으로 정합니다. 가격은 2026년 9월 24일 기준 공개 가격이며, 최신 가격은 AI 모델 API 가격표에서 확인하세요. 네 경로 모두 텍스트→이미지는 POST /v1/images/generations, 이미지→이미지는 POST /v1/images/edits를 씁니다. 두 모델은 다른 이미지 그룹에서도 쓸 수 있으며, 그룹 이름은 콘솔에서 확인하세요. GPT Image 2.5에는 Flare와 Sunburst 두 종류와 xhigh, max 품질 단계가 추가되었습니다.

model 필드에 그룹 이름을 넣지 마세요. 그룹은 토큰을 만들 때 고르고, 요청 본문은 그대로 model="gpt-image-2"를 씁니다. model을 바꿔도 건당 과금 토큰이 사용량 과금 토큰으로 바뀌지 않습니다.

어떤 경로를 써야 하나요?

필요한 것	사용할 경로
건당 과금	`default` 그룹의 건당 과금 토큰. `size`나 `quality`가 필요하면 `gpt-image-2-vip`
OpenAI 파라미터를 쓰는 토큰 과금	`OpenAI Official` 또는 `OpenAI Official Enterprise`의 사용량 과금 토큰과 `model="gpt-image-2"`
기존 `gpt-image-2-vip` 코드	건당 과금 토큰을 그대로 쓰고 `size`와 `quality`도 계속 전송
기존 OpenAI GPT Image 2 코드	공식 API 포워딩 사용량 과금 토큰. 요청 본문과 `model="gpt-image-2"`는 그대로 유지
예상과 다른 청구 금액	요청을 고치기 전에 콘솔에서 토큰의 그룹부터 확인

공식 API 포워딩 가격

OpenAI Official에서 gpt-image-2는 실제 사용한 토큰만큼 OpenAI 공식 단가로 과금됩니다.

사용 항목	100만 토큰당 가격
텍스트 입력	$5
캐시된 텍스트 입력	$1.25
이미지 입력	$8
캐시된 이미지 입력	$2
이미지 출력	$30

OpenAI Official Enterprise 그룹은 공식 가격에 20%를 더합니다(위 단가에 그룹 배율 1.2배). 내 토큰의 배율은 콘솔에서 확인하고, 기업 견적은 고객 지원에 문의하세요.

경로별 파라미터

default 그룹의 gpt-image-2

표준 건당 과금 경로로, 가장 간단하게 연동할 수 있습니다. size와 quality를 받지 않으므로 둘 다 보내지 마세요.

default 그룹의 gpt-image-2-vip

건당 과금이면서 이미지 크기와 품질을 직접 정하고 싶을 때 씁니다.

size: 1024x1024, 2048x2048 등을 많이 씁니다.
4K 크기: 가로형 3840x2160, 세로형 2160x3840, 정사각형 2880x2880. 2K와 4K는 네이티브로 생성합니다.
quality: low, medium, high
크기와 품질을 바꿔도 가격은 호출당 $0.03 그대로입니다.
응답에는 보통 data[0].b64_json이 들어 있고, 가끔 이미지 링크가 올 때도 있습니다. 항상 Base64로 받으려면 response_format: "b64_json"을, 만료되는 링크로 받으려면 url을 보내세요.
편집에서는 image[] 필드를 반복해 참조 이미지 여러 장을 한 요청에 보낼 수 있습니다.
mask는 지원하지 않습니다. 모델이 마스크 영역 안에서만 편집한다는 보장이 없기 때문입니다.
투명 배경은 지원하지 않으며, background="transparent"를 보내면 400이 반환됩니다. 투명 PNG가 필요하면 GPT Image 2.5의 -vip 모델을 쓰세요(해당 페이지의 투명 PNG 출력 절 참고).

품질이 높을수록 시간이 더 걸립니다. 미리보기와 일괄 테스트에는 low나 medium을, 최종 결과물에는 high를 쓰세요. 공식 키로 라우팅하거나 OpenAI의 전체 옵션이 필요하면 공식 API 포워딩 그룹을 쓰세요.

공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2

OpenAI Official은 OpenAI 공식 가격으로 과금하는 공식 API 포워딩 그룹입니다. OpenAI Official Enterprise는 기업용 공식 API 포워딩 그룹으로, 공식 가격에 20%를 더합니다(그룹 배율 1.2배). OpenAI Official은 OpenAI 키와 Azure OpenAI를 함께 쓰고, OpenAI Official Enterprise는 OpenAI 키만 씁니다.

토큰 관리에서 사용량 과금 토큰을 새로 만듭니다.
OpenAI Official 또는 OpenAI Official Enterprise를 선택합니다.
model="gpt-image-2"와 기존 공식 요청 본문은 그대로 두고, base URL과 API 키만 바꿉니다.

OpenAI 파라미터를 쓰되, 보내는 필드가 선택한 경로에서 동작하는지 하나씩 확인하세요. 자주 쓰는 값은 다음과 같습니다.

파라미터	값
`size`(정사각형)	`1024x1024`, `2048x2048`
`size`(가로형)	`1536x1024`, `2048x1152`, `3840x2160`
`size`(세로형)	`1024x1536`, `2160x3840`
`size`(자동)	`auto`
`quality`	`low`, `medium`, `high`, `auto`

호출 전 준비

경로에 맞는 그룹의 API 키(콘솔에서는 ‘토큰’이라고 부릅니다)와 OpenAI 호환 base URL을 환경 변수로 설정합니다.

export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1"

base URL은 /v1까지만 쓰고 모델별 경로를 덧붙이지 마세요. 아래 예제는 응답을 JSON 파일로 저장한 다음, 짧은 Python 스크립트로 이미지를 꺼냅니다.

이미지 생성

gpt-image-2로 생성(default 그룹)

size와 quality를 보내지 마세요.

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "회색 책상 위에 놓인 흰색 세라믹 머그컵의 깔끔한 제품 렌더링, 부드러운 자연광, 미니멀한 배경"
  }' \
  -o gpt-image-2.json

gpt-image-2-vip로 생성

요청 본문에 size와 quality를 넣습니다.

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-vip",
    "prompt": "회색 책상 위에 놓인 흰색 세라믹 머그컵의 깔끔한 제품 렌더링, 부드러운 자연광, 미니멀한 배경",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }' \
  -o gpt-image-2-vip.json

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 생성

OpenAI Official 또는 OpenAI Official Enterprise의 사용량 과금 토큰을 씁니다.

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "회색 책상 위에 놓인 흰색 세라믹 머그컵의 깔끔한 제품 렌더링, 부드러운 자연광, 미니멀한 배경",
    "size": "1536x1024",
    "quality": "high"
  }' \
  -o gpt-image-2-official.json

이미지 저장

Images API 응답은 data[]의 각 이미지를 다음 두 필드 중 하나로 반환합니다.

b64_json: Base64 이미지 데이터. data:image/...;base64, 접두사가 붙어 있거나 끝의 = 패딩이 빠져 있을 수 있습니다.
url: 이미지를 내려받을 수 있는 링크

아래 스크립트는 이 경우를 모두 처리합니다. save_images.py로 저장하세요.

save_images.py

import base64
import json
import sys
import urllib.request
from pathlib import Path

response_file, stem = sys.argv[1], sys.argv[2]
response = json.loads(Path(response_file).read_text())
if not response.get("data"):
    sys.exit(f"{response_file}에 이미지가 없습니다: {response}")

for number, item in enumerate(response["data"], start=1):
    if item.get("b64_json"):
        # data:image/...;base64, 접두사가 있으면 떼어 내고 빠진 패딩을 복원합니다.
        value = item["b64_json"].split(",", 1)[-1]
        image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
    else:
        with urllib.request.urlopen(item["url"], timeout=120) as download:
            image = download.read()
    if image.startswith(b"\x89PNG"):
        extension = "png"
    elif image[:4] == b"RIFF" and image[8:12] == b"WEBP":
        extension = "webp"
    else:
        extension = "jpg"
    path = Path(f"{stem}-{number}.{extension}")
    path.write_bytes(image)
    print(f"저장됨: {path}")

위 응답 중 어느 것에나 실행할 수 있습니다.

python3 save_images.py gpt-image-2-vip.json mug

저장됨: mug-1.png 같은 줄이 출력됩니다. 이미지를 열어 크기를 확인한 다음, 호출 로그에서 모델, 그룹, 청구 금액을 확인하세요.

이미지 편집

현재 디렉터리에 로컬 파일 source.png를 두세요. 편집은 multipart 업로드이므로 -F로 파일을 넘기고 Content-Type은 cURL이 정하게 둡니다.

gpt-image-2로 편집(default 그룹)

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=제공한 이미지를 원본으로 사용하세요. 피사체, 구도, 글자는 그대로 두고 스티커만 빨간색으로 바꾼 뒤 머그컵에 아주 얇은 금색 테두리를 더해 주세요." \
  -F "image=@source.png" \
  -o gpt-image-2-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-edit.json edit

gpt-image-2-vip로 편집

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2-vip" \
  -F "prompt=제공한 이미지를 원본으로 사용하세요. 피사체, 구도, 글자는 그대로 두고 스티커만 파란색으로 바꿔 주세요." \
  -F "image=@source.png" \
  -o gpt-image-2-vip-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-vip-edit.json vip-edit

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 편집

공식 API 포워딩 편집은 OpenAI 파라미터로 /v1/images/edits를 호출합니다.

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=제공한 이미지를 원본으로 사용하세요. 피사체, 구도, 글자는 그대로 두고 스티커만 초록색으로 바꿔 주세요." \
  -F "image=@source.png" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=high" \
  -o gpt-image-2-official-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-official-edit.json official-edit

저장된 이미지에서 요청한 변경이 반영되었는지, 그대로 남아야 할 부분이 유지되었는지 함께 확인하세요.

자주 묻는 질문

gpt-image-2가 그룹마다 다르게 동작하는 이유는 무엇인가요?

토큰의 그룹이 경로를 정하기 때문입니다. default에서는 gpt-image-2가 호출당 과금되고, OpenAI Official과 OpenAI Official Enterprise에서는 공식 API 포워딩으로 토큰 기준 과금됩니다. 경로 비교는 위 토큰 그룹 선택 절에 있습니다. 청구 금액이 예상과 다르면 호출 로그에서 요청별 그룹과 금액을 확인하세요.

default 그룹의 gpt-image-2에 size를 보낼 수 있나요?

아니요. 건당 과금이면서 크기를 정하려면 gpt-image-2-vip를, OpenAI의 크기 옵션이 필요하면 공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2를 쓰세요.

gpt-image-2-vip로 4K 이미지를 받을 수 있나요?

네, 네이티브 4K입니다. 작게 렌더링한 뒤 확대하는 것이 아니라 요청한 size로 직접 생성하며, 4K high도 1K와 같은 호출당 $0.03입니다. 4K size는 다음 값을 쓰세요.

가로형: 3840x2160
세로형: 2160x3840
정사각형: 2880x2880

GPT Image 2 API를 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요?

LaoZhang API의 gpt-image-2-vip를 쓰세요. 호출당 $0.03이며 4K나 high에 추가 요금이 없고, OpenAI 계정이 필요 없으며 동시 요청 상한이나 속도 제한도 없습니다. OpenAI API와 똑같은 파라미터가 필요하면 공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2를 쓰고, OpenAI 가격으로 토큰 기준 과금됩니다. 새로 연동한다면 같은 $0.03인 GPT Image 2.5의 -vip 모델로 시작해도 됩니다.

OpenAI 공식 코드는 어떻게 옮기나요?

공식 요청 본문은 그대로 두고 토큰과 base URL만 바꿉니다.

OpenAI Official 또는 OpenAI Official Enterprise에서 사용량 과금 토큰을 만듭니다.
model="gpt-image-2"는 유지하고 base URL을 https://api.laozhang.ai/v1로 바꿉니다.
LaoZhang API 키를 사용합니다.

공식 API 포워딩에서 response_format과 input_fidelity가 실패하는 이유는 무엇인가요?

두 필드를 모두 빼세요. OpenAI 규칙상 GPT Image 모델은 항상 Base64 이미지 데이터를 반환하며 response_format을 지원하지 않습니다. 또 gpt-image-2는 모든 입력 이미지를 자동으로 고충실도로 처리하므로 input_fidelity를 바꿀 수 없습니다. DALL·E나 이전 GPT Image 모델에서 옮겨 온 코드가 이 필드를 그대로 보내는 경우가 많습니다. 이미지 링크가 필요하면 API에서 URL을 기대하지 말고, b64_json을 디코딩해 직접 운영하는 스토리지에 올리세요.

공식 API 포워딩에서 편집이 생성보다 비싼 이유는 무엇인가요?

참조 이미지도 과금되기 때문입니다. gpt-image-2는 입력 이미지를 항상 고충실도로 처리해 이미지 입력 토큰으로 과금합니다. 그래서 참조 이미지가 있는 편집은 텍스트→이미지보다 입력 토큰이 눈에 띄게 많고, 참조 이미지가 늘어날수록 더 늘어납니다. 출력 토큰은 여전히 크기와 품질이 정합니다. 대표적인 편집 요청 몇 개의 usage로 예산을 잡고, 실제 청구 금액은 호출 로그에서 확인하세요. 건당 과금 경로는 참조 이미지와 관계없이 호출당 가격이 그대로입니다.

b64_json 디코딩이 실패하는 이유는 무엇인가요?

값이 data:image/png;base64, 접두사로 시작하거나 끝의 = 패딩이 빠진 경우가 많습니다. 위 이미지 저장 절의 스크립트가 두 경우를 모두 처리합니다. 그래도 실패하면 응답이 실제로는 오류 JSON이 아닌지 확인하세요.

GPT Image 2.5로 옮겨야 하나요?

기존 GPT Image 2 연동은 그대로 운영해도 됩니다. 새 작업에는 GPT Image 2.5를 쓰세요. -vip 모델은 gpt-image-2-vip와 같은 건당 과금 방식으로 연동하고, 공식 API 포워딩 모델은 공식 API 포워딩 gpt-image-2와 같은 그룹과 Images API 요청을 씁니다. 공식 API 포워딩 경로에서는 같은 quality 값이라도 2.5에서 토큰 수와 소요 시간이 달라질 수 있으므로, 전환하기 전에 실제 운영 프롬프트로 시험해 보세요. 모델 ID와 옵션은 GPT Image 2.5 가이드와 그 페이지의 자주 묻는 질문을 참고하세요.

시작하기

이미지 생성·편집 API

비디오 생성 API

텍스트 API

GPT Image 2 API 가격: 네이티브 4K $0.03

토큰 그룹 선택

어떤 경로를 써야 하나요?

공식 API 포워딩 가격

경로별 파라미터

default 그룹의 gpt-image-2

default 그룹의 gpt-image-2-vip

공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2

호출 전 준비

이미지 생성

gpt-image-2로 생성(default 그룹)

gpt-image-2-vip로 생성

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 생성

이미지 저장

이미지 편집

gpt-image-2로 편집(default 그룹)

gpt-image-2-vip로 편집

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 편집

자주 묻는 질문

gpt-image-2가 그룹마다 다르게 동작하는 이유는 무엇인가요?

default 그룹의 gpt-image-2에 size를 보낼 수 있나요?

gpt-image-2-vip로 4K 이미지를 받을 수 있나요?

GPT Image 2 API를 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요?

OpenAI 공식 코드는 어떻게 옮기나요?

공식 API 포워딩에서 response_format과 input_fidelity가 실패하는 이유는 무엇인가요?

공식 API 포워딩에서 편집이 생성보다 비싼 이유는 무엇인가요?

b64_json 디코딩이 실패하는 이유는 무엇인가요?

GPT Image 2.5로 옮겨야 하나요?

관련 문서

출처

​토큰 그룹 선택

​어떤 경로를 써야 하나요?

​공식 API 포워딩 가격

​경로별 파라미터

​default 그룹의 gpt-image-2

​default 그룹의 gpt-image-2-vip

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​호출 전 준비

​이미지 생성

​gpt-image-2로 생성(default 그룹)

​gpt-image-2-vip로 생성

​공식 API 포워딩 gpt-image-2로 생성

​이미지 저장

​이미지 편집

​gpt-image-2로 편집(default 그룹)

​gpt-image-2-vip로 편집

​공식 API 포워딩 gpt-image-2로 편집

​자주 묻는 질문

​gpt-image-2가 그룹마다 다르게 동작하는 이유는 무엇인가요?

​default 그룹의 gpt-image-2에 size를 보낼 수 있나요?

​gpt-image-2-vip로 4K 이미지를 받을 수 있나요?

​GPT Image 2 API를 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요?

​OpenAI 공식 코드는 어떻게 옮기나요?

​공식 API 포워딩에서 response_format과 input_fidelity가 실패하는 이유는 무엇인가요?

​공식 API 포워딩에서 편집이 생성보다 비싼 이유는 무엇인가요?

​b64_json 디코딩이 실패하는 이유는 무엇인가요?

​GPT Image 2.5로 옮겨야 하나요?

​관련 문서

​출처

토큰 그룹 선택

어떤 경로를 써야 하나요?

공식 API 포워딩 가격

경로별 파라미터

default 그룹의 gpt-image-2

default 그룹의 gpt-image-2-vip

공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2

호출 전 준비

이미지 생성

gpt-image-2로 생성(default 그룹)

gpt-image-2-vip로 생성

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 생성

이미지 저장

이미지 편집

gpt-image-2로 편집(default 그룹)

gpt-image-2-vip로 편집

공식 API 포워딩 gpt-image-2로 편집

자주 묻는 질문

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default 그룹의 gpt-image-2에 size를 보낼 수 있나요?

gpt-image-2-vip로 4K 이미지를 받을 수 있나요?

GPT Image 2 API를 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요?

OpenAI 공식 코드는 어떻게 옮기나요?

공식 API 포워딩에서 response_format과 input_fidelity가 실패하는 이유는 무엇인가요?

공식 API 포워딩에서 편집이 생성보다 비싼 이유는 무엇인가요?

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