> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.laozhang.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT Image 2.5 API 가격: 네이티브 4K, $0.03 > LaoZhang API 키 하나로 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst의 이미지 생성·편집을 호출합니다. 경로 선택 기준과 요청 예제를 정리했습니다. GPT Image 2.5는 OpenAI의 최신 이미지 모델로, 빠르고 품질 높은 생성에 맞춘 **Flare**와 정밀한 편집에 맞춘 **Sunburst** 두 종류가 있습니다. LaoZhang API에서는 세 가지 경로로 제공하므로, 요청을 복사하기 전에 아래에서 경로를 먼저 고르세요. VIP 모델(`-vip`)은 1K부터 4K까지 모든 크기, `low`부터 `max`까지 모든 품질 단계에서 생성과 편집 모두 이미지당 \$0.03입니다. 4K 출력은 확대 없이 요청한 크기로 직접 생성합니다. 어느 경로에도 동시 요청 상한이나 속도 제한이 없고, 요청은 여러 업스트림 경로로 자동 전환됩니다. ## 경로 선택 | 경로 | 모델 ID | 토큰 그룹 | 가격 | | - | - | - | - | | 공식 API 포워딩 | `gpt-image-2.5-flare`, `gpt-image-2.5-sunburst` | 공식 API 포워딩 그룹 | 토큰 기준 | | VIP 건당 과금 | `gpt-image-2.5-flare-vip`, `gpt-image-2.5-sunburst-vip` | `default` 또는 다른 이미지 그룹 | 호출당 \$0.03 | | 웹 경로 | `gpt-image-2.5-web` | `default` 또는 다른 이미지 그룹 | 호출당 \$0.03 | * 공식 API 포워딩은 `OpenAI Official`(구 Sora2Official) 또는 `OpenAI Official Enterprise`(구 GPTImage2 Sora2 Enterprise) 그룹의 토큰을 쓰며, 과금 방식은 사용량 우선(콘솔 표시: 按量优先) 또는 사용량 과금(按量计费)이어야 합니다. 토큰 단가는 공식 API 포워딩 `gpt-image-2`와 같습니다. 자세한 내용은 아래 공식 API 포워딩 과금 절을 참고하세요. * VIP 경로와 웹 경로는 과금 방식이 사용량 우선(按量优先) 또는 건당 과금(按次计费)인 토큰을 씁니다. 콘솔에는 다른 이미지 그룹의 이름이 표시됩니다. * 웹 경로는 최대 약 2K까지 네이티브로 렌더링합니다. 4K 디테일이 필요하면 VIP 또는 공식 API 포워딩 모델을 쓰세요. 아래 웹 경로 절에서 설명합니다. * 요청이 어느 경로로 가고 어떻게 과금되는지는 토큰의 그룹과 과금 방식이 정하며, `model` 필드만으로는 바꿀 수 없습니다. 세 경로 모두 `/v1/images/generations`와 `/v1/images/edits`를 사용합니다. 이미 GPT Image 2를 연동했다면 [GPT Image 2 가이드](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2.md)를 참고하세요. ## 가격과 기능 한눈에 보기 공개 가격은 2026년 9월 24일 기준이며 2026년 10월 14일에 확인했습니다. [모델 및 가격](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md)에서 볼 수 있습니다. VIP 경로와 웹 경로는 크기와 다섯 가지 품질 단계 모두 가격이 같고, 편집도 생성과 같은 가격입니다. 모델은 OpenAI 공식 채널에서 오며, 공식 API 포워딩은 OpenAI 토큰 단가로, 건당 과금 경로는 고정 가격 하나로 과금합니다. 해상도와 품질이 높을수록 토큰 과금보다 건당 과금이 저렴해집니다. ### 품질별 이미지당 비용 두 경로는 같은 모델을 쓰므로 같은 요청이면 토큰 수도 같고, 과금 방식만 다릅니다. 아래 토큰 수는 이 페이지의 생성 요청을 1024×1024로 보냈을 때 LaoZhang API에서 2026년 9월 9일과 10월 14일에 측정한 값입니다. | `quality` | 이미지 출력 토큰 | 공식 API 포워딩, 이미지당 | VIP, 호출당 | | - | -: | -: | -: | | `low` | 196 | \$0.0059 | \$0.03 | | `medium` | 439 | \$0.0132 | \$0.03 | | `high` | 1,756 | \$0.0527 | \$0.03 | | `xhigh` | 3,122 | \$0.0937 | \$0.03 | | `max` | 7,024 | \$0.2107 | \$0.03 | * 공식 API 포워딩 비용은 `OpenAI Official` 그룹 기준 이미지 출력 토큰 × 100만 토큰당 \$30입니다. 텍스트와 참조 이미지 입력 토큰은 별도이고, `OpenAI Official Enterprise`는 20%가 추가됩니다. * VIP 가격은 크기, 품질, 참조 이미지 유무, 생성·편집 여부와 관계없이 같습니다. * `high` 단계부터는 VIP 경로가 이미지당 더 저렴합니다. ![GPT Image 2.5 Flare VIP로 생성한, 부드러운 자연광 아래 회색 책상 위의 흰 세라믹 머그컵](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/YuJHjB7ivlJQODe0/images/samples/gpt25-en-generate.jpg?fit=max\&auto=format\&n=YuJHjB7ivlJQODe0\&q=85\&s=c5d4c6e87ffcd637d3eaa141a35e70da) VIP 생성 예제: Flare VIP, 2048×2048, medium. 프롬프트: A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light ![GPT Image 2.5 Sunburst VIP로 편집한 같은 머그컵. 구도와 조명은 그대로이고 몸체만 짙은 파란색으로 바뀜](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/YuJHjB7ivlJQODe0/images/samples/gpt25-en-edit.jpg?fit=max\&auto=format\&n=YuJHjB7ivlJQODe0\&q=85\&s=943ccfe7d860344b062b888ba14d42c6) VIP 편집 예제: Sunburst VIP로 머그컵 몸체만 짙은 파란색으로 변경. 프롬프트: Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue. | 기능 | VIP 건당 과금 | 공식 API 포워딩 | | - | - | - | | OpenAI 계정 필요 여부 | 불필요, LaoZhang API 키만 있으면 됨 | 불필요 | | 텍스트→이미지, 이미지 편집 | 둘 다 가능, 같은 가격 | 둘 다 가능, 토큰 과금 | | 투명 PNG | 가능, `output_format="png"`와 `background="transparent"` | 가능, OpenAI와 같은 파라미터 | | 참조 이미지 | 업로드한 이미지를 `image[]`로 여러 장 편집, `mask` 없음 | 최대 16장, `mask` 사용 가능 | | 크기와 품질 | 한 변 최대 3840px의 사용자 지정 크기, 네이티브 2K·4K 출력, `low`\~`max` 같은 가격 | OpenAI의 크기와 품질 단계 | | 동시 요청과 속도 제한 | 키당 RPM(분당 요청 수), IPM(분당 이미지 수), 동시 요청 상한 없음. `429`는 업스트림 용량 때문에 발생하며, [동시 요청과 429](https://docs.laozhang.ai/ko/faq/api-concurrency.md) 참고 | 동일 | | 가용성 | 한 경로가 중단되면 여러 업스트림 경로로 자동 전환 | 동일 | | 실패한 요청 | 200이 아닌 응답은 과금되지 않음. [과금과 실패 처리](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/image-billing-and-failures.md) 참고 | 동일 | ## 공식 API 포워딩 모델과 그룹 | 요청 모델 ID | 현재 스냅샷 | 이런 경우에 선택 | | - | - | - | | `gpt-image-2.5-flare` | `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08` | 빠르고 품질 높은 일상적인 생성 | | `gpt-image-2.5-sunburst` | `gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08` | 편집 정밀도가 가장 중요한 생성·편집 | 대부분의 연동에서는 날짜가 없는 별칭을 쓰면 됩니다. 스냅샷을 고정하려면 날짜가 붙은 ID를 쓰세요. 별칭은 나중에 더 새로운 스냅샷을 가리킬 수 있습니다. 1. [토큰 관리](https://api.laozhang.ai/token)에서 과금 방식을 **사용량 우선**(콘솔 표시: 按量优先, 권장) 또는 **사용량 과금**(按量计费)으로 하여 토큰을 만들고, 대상 모델을 호출할 수 있는지 확인합니다. 2. 토큰을 공식 API 포워딩 그룹에 넣습니다. 그룹은 요청이 아니라 토큰에 속합니다. * `OpenAI Official`: OpenAI 공식 가격으로 과금됩니다. * `OpenAI Official Enterprise`: 공식 가격에 20%를 더한(그룹 배율 1.2) 기업용 공식 API 포워딩 그룹입니다. * 출처: `OpenAI Official`은 OpenAI 키와 Azure OpenAI를 함께 쓰고, `OpenAI Official Enterprise`는 OpenAI 키만 씁니다. 3. 기존 공식 API 포워딩 Images API 코드는 인증과 결과 처리까지 그대로 두고, `model`만 위 표의 별칭이나 스냅샷으로 바꿉니다. ## 공식 API 포워딩으로 이미지 생성·편집 생성은 `POST /v1/images/generations`, 편집은 `POST /v1/images/edits`를 쓰며, OpenAI SDK에서는 각각 `images.generate`와 `images.edit`입니다. 먼저 공식 API 포워딩 그룹의 키와 base URL을 환경 변수로 설정합니다. ```bash theme={null} export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_OFFICIAL_FORWARD_GROUP_KEY" export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1" ``` ### Flare로 이미지 생성 ```bash theme={null} curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light", "size": "1024x1024", "quality": "medium" }' \ -o generation.json ``` ### Sunburst로 이미지 편집 현재 디렉터리에 `source.png`를 두고 다음을 실행합니다. ```bash theme={null} curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue." \ -F "size=1024x1024" \ -F "quality=medium" \ -o edit.json ``` 두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력을 받습니다. Flare로 편집할 수도 있고, Sunburst로 생성할 수도 있습니다. 공식 API 포워딩 요청은 OpenAI의 파라미터를 따르며, [OpenAI 이미지 생성 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)에 설명되어 있습니다. 이 페이지 뒤쪽의 건당 과금 전용 옵션과는 구분해서 쓰세요. ### 이미지 저장과 확인 아래 스크립트를 `save_images.py`로 저장하세요. 응답에 `b64_json`이 있든 `url`이 있든 모든 이미지를 파일로 저장합니다. ```python save_images.py theme={null} 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 제거하고, 빠진 패딩을 채웁니다. 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}") ``` ```bash theme={null} python3 save_images.py generation.json generation python3 save_images.py edit.json edit ``` 저장한 파일을 열어 요청한 크기인지 확인하세요. 편집이라면 요청한 변경과 그대로 남아야 할 부분을 모두 확인합니다. 그런 다음 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 모델, 그룹, 사용량, 청구 금액을 확인하세요. 인증 또는 모델 접근 오류가 나면 키, 키의 그룹, 모델 ID를 먼저 확인하세요. 잘못된 파라미터는 오류 메시지에 따라 고칩니다. 응답에 이미지가 없으면 민감 정보를 제거한 오류 내용과 요청 시각을 보관하고, [Images API 레퍼런스](https://docs.laozhang.ai/ko/api-reference/images.md)를 확인한 뒤 전체 키는 공유하지 말고 지원팀에 문의하세요. ## 공식 API 포워딩 과금 `gpt-image-2.5-flare`와 `gpt-image-2.5-sunburst`는 실제 텍스트 입력, 이미지 입력, 이미지 출력 사용량에 따라 과금하며, 토큰 단가는 공식 API 포워딩 `gpt-image-2`와 같습니다. `OpenAI Official` 그룹에서의 단가는 다음과 같습니다. | 사용 항목 | 100만 토큰당 가격 | | - | - | | 텍스트 입력 | \$5 | | 캐시된 텍스트 입력 | \$1.25 | | 이미지 입력 | \$8 | | 캐시된 이미지 입력 | \$2 | | 이미지 출력 | \$30 | 이 단가는 [OpenAI가 공개한 토큰 가격](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)과 같습니다. `OpenAI Official Enterprise` 그룹은 20%(그룹 배율 1.2)가 추가되어 이미지 출력이 100만 토큰당 \$36입니다. 현재 가격은 [모델 및 가격](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md)과 [콘솔](https://api.laozhang.ai/account/pricing)에서 확인할 수 있고, 기업 견적은 지원팀에 문의하세요. 토큰 단가가 같아도 이미지당 비용은 같지 않습니다. 크기, 품질, 참조 이미지에 따라 사용량이 달라지므로, 대표적인 요청으로 비용을 추정하세요. ## VIP 건당 과금 모델 두 VIP 모델은 `gpt-image-2-vip`와 같은 연동 방식과 건당 과금을 씁니다. 과금 방식이 **사용량 우선**(콘솔 표시: 按量优先, 권장) 또는 **건당 과금**(按次计费)인 `default` 그룹 토큰을 사용하세요. `-vip` 접미사를 반드시 붙이세요. 접미사가 없는 ID는 토큰 과금 방식의 공식 API 포워딩 모델이며, `default` 그룹에서는 제공하지 않습니다. 이 절의 옵션은 `-vip` 모델 두 개에만 적용됩니다. `gpt-image-2.5-web`에서도 동작한다고 가정하지 마세요. 두 `-vip` 모델은 2026년 9월 16일부터 9월 22일까지 사용할 수 없었고 지금은 다시 사용할 수 있습니다. [복구 공지](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/gpt-image-2-5-vip-restored-2026-09-22.md)를 참고하세요. ### 크기와 품질 두 VIP 모델 모두 생성 시 `size`와 `quality`를 받습니다. 값을 직접 고를 필요가 없으면 두 필드를 생략하세요. | 파라미터 | 값 | 설명 | | - | - | - | | `size` | `2048x2048` 같은 `WIDTHxHEIGHT` | 표준 크기와 아래 조건 안의 사용자 지정 크기 | | `quality` | `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` | 두 모델 모두 다섯 단계 지원 | 두 모델은 정사각형, 가로형, 세로형의 표준 1K, 2K, 4K 크기를 지원합니다. `1440x960`, `1536x864`, `2048x1152`처럼 아래 조건을 모두 만족하는 사용자 지정 `size`도 받습니다. * 가로와 세로 모두 **16의 배수**입니다. * 한 변이 **3840픽셀**을 넘지 않습니다. * 긴 변이 짧은 변의 **3배 이하**이므로 종횡비가 **1:3에서 3:1 사이**입니다. * 전체 픽셀 수(가로 × 세로)가 **655,360에서 8,294,400 사이**입니다. 같은 크기 문법과 제한이 [OpenAI 이미지 생성 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)에도 설명되어 있습니다. 워크스페이스의 드롭다운에는 자주 쓰는 프리셋만 보일 수 있지만, API로 직접 요청할 때는 유효한 사용자 지정 크기를 모두 쓸 수 있습니다. 자주 쓰는 예는 다음과 같습니다. | 예 | `size` | 종횡비 | | - | - | - | | 1K 정사각형 | `1024x1024` | 1:1 | | 가로형 | `1536x1024` | 3:2 | | 세로형 | `1024x1536` | 2:3 | | 2K 정사각형 | `2048x2048` | 1:1 | | 4K 가로형 | `3840x2160` | 16:9 | | 4K 세로형 | `2160x3840` | 9:16 | > [!TIP] > > `size="2048x2048"`과 `quality="medium"`으로 시작해 보세요. 품질은 디테일과 지연 시간에 영향을 주며, 가격은 호출당으로 고정입니다. 2026년 9월 9일과 10월 14일에 1024×1024 단일 요청으로 측정한 소요 시간은 `medium`에서 약 20~~70초, `high`에서 23~~49초, `xhigh`에서 46~~77초, `max`에서 73~~156초였고, 같은 단계에서 Sunburst가 Flare보다 느렸습니다. 클라이언트 타임아웃은 300초 이상으로 설정하고, 재시도하기 전에 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)를 먼저 확인하세요. 표준이 아닌 크기는 조정될 수 있습니다. 예를 들어 `1023x1024`를 보내면 `1024x1024`가 반환될 수 있습니다. 정확한 픽셀 수가 중요하다면 위 조건을 만족하는 크기를 쓰고, 반환된 이미지의 크기를 확인하세요. ### VIP 모델로 이미지 생성 기존 `gpt-image-2-vip` 연동은 base URL, 인증, 엔드포인트, 결과 처리를 그대로 두고 `model`만 바꾸면 됩니다. 아래 요청은 2K 정사각형 이미지를 생성하며, 이 절의 예제는 모두 앞에서 만든 `save_images.py`로 결과를 저장합니다. ```bash theme={null} export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_DEFAULT_GROUP_KEY" curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare-vip", "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light", "size": "2048x2048", "quality": "medium" }' \ -o vip-generation.json python3 save_images.py vip-generation.json vip-generation ``` ### VIP 모델로 이미지 편집 편집은 `/v1/images/edits`에 `gpt-image-2-vip`와 같은 multipart 형식으로 보냅니다. 로컬의 `source.png`를 업로드하고 바꿀 내용을 설명하세요. ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue." \ -o vip-edit.json python3 save_images.py vip-edit.json vip-edit ``` ### 투명 PNG 출력 두 VIP 모델 모두 **배경이 투명한 이미지를 생성**하거나, **업로드한 이미지에서 피사체만 남기고 배경을 제거**할 수 있습니다. 생성 요청에서는 JSON으로, 편집 요청에서는 multipart 폼 필드로 다음 두 필드를 지정하세요. ```json theme={null} { "background": "transparent", "output_format": "png" } ``` #### 투명 배경 이미지 생성 ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare-vip", "prompt": "A single cobalt-blue glass perfume bottle with a silver cap, centered with a clean silhouette and ample space around it. No text, watermark, or checkerboard.", "size": "1024x1024", "quality": "medium", "background": "transparent", "output_format": "png" }' \ -o transparent-generation.json python3 save_images.py transparent-generation.json transparent-generation ``` #### 업로드한 이미지의 배경 제거 로컬의 `source.png`를 업로드하고 남길 피사체를 설명하세요. ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=Remove the entire background and keep only the cup and its label. Preserve the cup shape, colors, and text. No table, wall, or shadow outside the subject." \ -F "size=1024x1024" \ -F "quality=medium" \ -F "background=transparent" \ -F "output_format=png" \ -o transparent-edit.json python3 save_images.py transparent-edit.json transparent-edit ``` 두 예제 모두 어느 VIP 모델이든 쓸 수 있습니다. 저장된 PNG에는 알파 채널이 유지되므로 피사체를 다른 배경 위에 얹을 수 있습니다. JPEG로 변환하면 투명도가 사라지니 변환하지 마세요. 이 예제와 확인 작업은 모두 1024×1024 기준이므로, 다른 크기에서는 몇 장을 직접 만들어 알파 채널을 확인한 뒤 사용하세요. > [!NOTE] > > 투명 배경과 `mask`를 이용한 영역 지정 편집은 서로 다른 기능입니다. 두 VIP 모델은 `mask`를 지원하지 않습니다. 배경을 제거하려면 위 예제처럼 `background="transparent"`와 남길 피사체를 설명하는 프롬프트를 쓰세요. ## 웹 경로: gpt-image-2.5-web `gpt-image-2.5-web`은 GPT Image 2.5의 웹 경로입니다. * 건당 과금입니다. * 생성(`/v1/images/generations`)과 편집(`/v1/images/edits`)을 지원하고 `size`를 받습니다. * 최대 약 2K까지 네이티브로 렌더링합니다. 4K `size`를 지정하면 요청한 크기의 이미지가 반환되지만, 디테일은 약 2K 수준의 이미지를 확대한 것입니다. 4K 디테일이 필요하면 `-vip` 또는 공식 API 포워딩 모델을 쓰세요. * Flare와 Sunburst를 고를 수 없습니다. 특정 모델을 쓰려면 공식 API 포워딩 또는 `-vip` 모델 ID를 호출하세요. 지원하는 파라미터는 콘솔 설정과 실제 결과에 따라 달라지므로, 사용하기 전에 토큰 권한과 반환된 이미지를 확인하세요. > [!WARNING] > > **`gpt-image-2.5-web`과 `gpt-image-2-web`은 서로 다른 경로이므로 라우팅이나 파라미터가 같다고 가정하지 마세요.** > > * `gpt-image-2-web`은 기존 연동에서 쓰는 이전 웹 경로 ID입니다. > * 이 모델도 건당 과금이며 생성과 편집(`/v1/images/edits`)을 모두 지원하고, 마찬가지로 최대 약 2K까지 네이티브로 렌더링합니다. ## 자주 묻는 질문 ### OpenAI 계정 없이 GPT Image 2.5를 호출할 수 있나요? 네. OpenAI 계정이 아니라 LaoZhang API 키만 있으면 됩니다. 세 경로 모두 OpenAI 호환 Images 엔드포인트를 쓰므로, 기존 OpenAI SDK 코드에서는 `base_url`과 키만 바꾸면 됩니다. ### GPT Image 2.5 API를 가장 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요? VIP 모델(`gpt-image-2.5-flare-vip` 또는 `gpt-image-2.5-sunburst-vip`)을 이미지당 \$0.03에 쓰세요. 크기(1K~~4K), 품질(`low`~~`max`), 생성·편집 여부는 가격에 영향을 주지 않습니다. 같은 1024×1024 이미지를 `max` 품질로 만들면 공식 API 포워딩에서는 출력 토큰만으로 약 \$0.21이 들어, VIP 가격의 7배입니다. 크기가 커질수록 공식 API 포워딩은 토큰이 더 필요하지만 VIP는 \$0.03으로 같습니다. 위의 품질별 이미지당 비용 표를 참고하세요. ### VIP의 4K는 네이티브인가요, 확대인가요? 네이티브입니다. 두 `-vip` 모델은 요청한 `size`로 2K와 4K 이미지를 직접 생성하며, 작은 이미지를 만든 뒤 확대하지 않으므로 확대해서 봐도 디테일이 유지됩니다. 가로 4K는 `3840x2160`, 세로 4K는 `2160x3840`을 쓰세요. 웹 경로인 `gpt-image-2.5-web`은 최대 약 2K까지 네이티브로 렌더링하므로, 4K 디테일이 필요하면 `-vip` 모델을 쓰세요. ### 일괄 작업에도 속도 제한이 걸리나요? 아니요. 키 하나에 RPM(분당 요청 수), IPM(분당 이미지 수), 동시 요청 상한이 없고, 요청은 여러 업스트림 경로로 자동 전환됩니다. 가끔 나오는 `429`는 업스트림 용량 때문이며 과금되지 않습니다. 잠시 기다린 뒤 다시 시도하세요. [동시 요청과 429](https://docs.laozhang.ai/ko/faq/api-concurrency.md)를 참고하세요. ### Flare와 Sunburst의 가격은 같나요? 어느 쪽을 써야 하나요? 같습니다. 공식 API 포워딩 두 모델은 토큰 단가가 같고(공식 API 포워딩 과금 절 참고), 두 `-vip` 모델도 호출당 가격이 같으므로 결과에 따라 고르면 됩니다. 일상적인 빠른 생성에는 Flare, 원본 이미지의 디테일을 최대한 지켜야 하는 편집에는 Sunburst가 맞습니다. 두 모델 모두 생성과 편집이 가능하므로 사용자에게 둘 다 제공해도 됩니다. 2026년 10월 14일에 같은 프롬프트를 `max`로 실행했을 때 두 모델 모두 출력 토큰은 7,024개였고, Flare는 73초, Sunburst는 156초 만에 반환했습니다. ![GPT Image 2.5 Flare VIP가 max 품질로 생성한, 회색 책상 위에서 화분과 노트 옆에 놓인 흰 세라믹 머그컵](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/OW_Sg0uu2VZHhNxY/images/samples/gpt25-en-flare-max.jpg?fit=max\&auto=format\&n=OW_Sg0uu2VZHhNxY\&q=85\&s=9c96ca8e6c085890834be2ad65ddd190) Flare VIP, 1024×1024, max: 73초 ![GPT Image 2.5 Sunburst VIP가 max 품질로 생성한, 창가 회색 책상 위에서 노트북과 책 옆에 놓인 흰 세라믹 머그컵](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/OW_Sg0uu2VZHhNxY/images/samples/gpt25-en-sunburst-max.jpg?fit=max\&auto=format\&n=OW_Sg0uu2VZHhNxY\&q=85\&s=2aa6d8f86f21535fc141f62eaa49efd6) Sunburst VIP, 1024×1024, max: 156초 ### VIP와 공식 API 포워딩 중 이미지당 어느 쪽이 더 저렴한가요? 품질 단계에 따라 다릅니다. 위의 품질별 이미지당 비용 표를 참고하세요. 1024×1024에서는 `low`와 `medium`이 공식 API 포워딩에서 더 저렴하고, `high` 이상에서는 토큰 과금 이미지가 이미 \$0.05를 넘기 때문에 VIP가 더 저렴합니다. 2K·4K 출력이나 참조 이미지를 쓰는 편집에서도 VIP는 \$0.03을 유지합니다. ### 편집이나 참조 이미지에 추가 비용이 드나요? VIP 경로에서는 아닙니다. `image[]` 참조 이미지를 한 장 또는 여러 장 쓰는 편집도 호출 한 번 \$0.03입니다. 공식 API 포워딩에서는 참조 이미지마다 이미지 입력 토큰(100만 토큰당 \$8)이 출력 토큰에 더해져 과금되므로, 같은 품질이라도 편집이 생성보다 비쌉니다. ### gpt-image-2에서 쓰던 quality 설정을 2.5에서도 그대로 써도 되나요? `low`, `medium`, `high` 값은 그대로 동작하지만, 같은 설정이라도 GPT Image 2와 2.5의 출력 토큰 수가 다를 수 있습니다. OpenAI에 따르면 두 모델의 이미지 출력 토큰당 가격은 같고, 같은 품질 설정에서의 토큰 수는 다를 수 있습니다. 전환한 뒤에는 공식 API 포워딩 경로에서 직접 쓰는 프롬프트를 다시 실행하고, 응답의 `usage`나 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)로 비용과 지연 시간을 비교하세요. GPT Image 2.5에는 `xhigh`와 `max`도 추가되었고, GPT Image 2는 `high`까지입니다. VIP 모델은 건당 과금이라 다섯 단계 가격이 모두 같고, 디테일과 지연 시간만 달라집니다. ### 공식 API 포워딩의 이미지당 비용은 얼마이며, 왜 달라지나요? 이미지당 고정 가격은 없고, 실제로 사용한 토큰에 대해 공식 API 포워딩 과금 절의 단가로 과금됩니다. 같은 요청인데 비용이 다르다면 대개 `quality`를 생략했거나 `quality="auto"`로 보냈기 때문입니다. 이때 모델이 생성할 이미지를 보고 단계를 정하므로, 같은 요청이라도 단계가 달라져 출력 토큰 수가 달라질 수 있습니다. 예산을 예측하려면 `size`와 `quality`를 명시하고, 대표적인 요청 몇 건의 `usage`로 이미지당 비용을 추정하세요. 요청별 실제 청구 금액은 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 확인할 수 있습니다. ### 요청이 실패하거나 타임아웃되면 과금되나요? 잘못된 파라미터, 콘텐츠 검수 차단, 인증 실패, 속도 제한을 포함해 200이 아닌 상태를 반환한 요청은 과금되지 않습니다. 요청이 이미지를 생성해 반환했다면 공식 API 포워딩 경로는 실제 토큰만큼, `-vip`와 웹 모델은 호출당으로 과금합니다. 클라이언트가 타임아웃되거나 연결을 끊어도 서버의 생성은 취소되지 않으며, 완성된 이미지는 과금됩니다. 해상도와 품질이 높을수록 오래 걸리므로 클라이언트 타임아웃을 넉넉하게 설정하세요. 타임아웃이 난 뒤에는 재시도하기 전에 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 앞선 요청을 확인해 두 번 생성하고 두 번 결제하는 일을 막으세요. 실제 청구 금액도 호출 로그에 나옵니다. ### Base64 대신 URL을 받을 수 있나요? response\_format을 쓰면 왜 실패하나요? 공식 API 포워딩 경로는 OpenAI의 규칙을 따릅니다. GPT Image 모델은 항상 Base64 이미지 데이터를 반환하며, DALL·E 시절의 파라미터인 `response_format`을 지원하지 않습니다. 보내면 잘못된 파라미터 오류가 날 수 있으니 빼세요. 링크가 필요하면 `b64_json`을 디코딩해 직접 쓰는 스토리지에 올리세요. 건당 과금(`-vip`) 모델에서는 `response_format`으로 출력 형식을 정합니다. * `b64_json`: Base64 이미지 데이터만 `data[0].b64_json`에 담깁니다. * `url`: 이미지 링크입니다. 링크는 만료되므로 바로 내려받아 직접 쓰는 스토리지에 복사하세요. * 생략: 대개 Base64이지만 가끔 링크가 올 수 있습니다. 코드가 `b64_json`만 읽는다면 `response_format: "b64_json"`을 명시하세요. 이 페이지의 `save_images.py` 스크립트는 두 필드를 모두 저장합니다. 위의 이미지 저장과 확인 절을 참고하세요. ### 여러 참조 이미지나 mask로 편집할 수 있나요? 공식 API 포워딩 경로에서는 가능하며, OpenAI의 규칙을 따릅니다. * multipart 요청에서 `image[]` 필드를 반복해 참조 이미지를 최대 16장까지 보낼 수 있습니다. 이미지 입력 토큰으로 과금되므로 참조 이미지가 많을수록 비용이 늘어납니다. * `mask`는 첫 번째 이미지에만 적용됩니다. 해당 이미지와 형식과 크기가 같고 알파 채널이 있어야 합니다. 마스크는 4MB 미만의 PNG를, 원본 이미지는 50MB 미만을 쓰세요. * 모델은 마스크를 참고용 지침으로 다루므로 정확한 경계를 따르지 않을 수 있습니다. 사용하기 전에 몇 건을 요청해 결과를 확인하세요. 두 `-vip` 모델은 `image[]` 필드를 반복해 한 요청에 여러 참조 이미지를 받지만 `mask`는 지원하지 않습니다. 마스크 영역으로 편집을 안정적으로 제한하지 못하기 때문입니다. 배경을 제거하려면 위의 투명 PNG 출력 절 설정을 쓰세요. ### 편집 엔드포인트에 이미지 URL을 넘길 수 있나요? 아니요. `/v1/images/edits`는 multipart 폼 데이터로 업로드한 이미지 파일을 받습니다. JSON 본문에 `image_url`을 넣거나 폼 필드에 URL을 넣으면 오류가 납니다. 이미지가 CDN에 있다면 먼저 내려받은 뒤 파일로 업로드하세요. ```bash theme={null} curl --fail -sS -o source.jpg "https://cdn.example.com/your-photo.jpg" curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.jpg" \ -F "prompt=Keep the person and the composition, and replace the background with a beach at dusk." \ -o edit.json ``` * 요청 전체를 20MB 이내로 유지하세요. 큰 사진은 줄이거나 JPEG로 변환해서 올리세요. 파일이 클수록 업로드와 처리가 오래 걸립니다. * multipart는 파일의 원본 바이트를 그대로 보내므로, 같은 이미지를 Base64로 보내는 것보다 약 4분의 1 작습니다. ## 관련 문서 * [GPT Image 2 가이드](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2.md): 기존 `gpt-image-2`와 `gpt-image-2-vip` 연동 * [Images API 레퍼런스](https://docs.laozhang.ai/ko/api-reference/images.md): 공통 요청·응답 형식 * [이미지 API 비교](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/image-generation-guide.md): GPT Image 2.5와 다른 이미지 모델 비교 * [호출 로그](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md): 요청별 모델, 그룹, 청구 금액 확인 * [모델 및 가격](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md): 현재 가격과 그룹 ## 출처 * [OpenAI image generation guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) * [OpenAI Images API reference](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images) * [OpenAI GPT Image 2.5 Flare](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare) * [OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst) * [콘솔의 LaoZhang API 모델 및 가격](https://api.laozhang.ai/account/pricing) * [GPT Image 2.5 출시 공지](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/gpt-image-2-5-2026-09.md) This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.