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# GPT Image 2 API 가격: 네이티브 4K $0.03

> 기존 gpt-image-2와 gpt-image-2-vip 연동을 계속 운영하기 위한 가이드입니다. 토큰 그룹별 과금 방식, 공식 API 포워딩 단가, 이미지 생성·편집 요청 예제를 정리했습니다.

LaoZhang API에서 `gpt-image-2`가 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 2.5](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)로 시작하세요.

`gpt-image-2-vip`는 1K부터 4K까지, `low`부터 `high`까지 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.

* `default`의 `gpt-image-2`: 표준 건당 과금 경로
* `default`의 `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. `429`는 업스트림 용량 때문에 발생하며, 자세한 내용은 [동시 요청과 429](https://docs.laozhang.ai/ko/faq/api-concurrency.md)를 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 가격표](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md)에서 확인하세요.

네 경로 모두 텍스트→이미지는 `POST /v1/images/generations`, 이미지→이미지는 `POST /v1/images/edits`를 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.

> [!WARNING]
>
> `model` 필드에 그룹 이름을 넣지 마세요. 그룹은 토큰을 만들 때 고르고, 요청 본문은 그대로 `model="gpt-image-2"`를 씁니다. `model`을 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 Official`에서 `gpt-image-2`는 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 [콘솔](https://api.laozhang.ai/account/pricing)에서 확인하고, 기업 견적은 고객 지원에 문의하세요.

## 경로별 파라미터

### default 그룹의 gpt-image-2

표준 건당 과금 경로로, 가장 간단하게 연동할 수 있습니다. `size`와 `quality`를 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_json`이 들어 있고, 가끔 이미지 링크가 올 때도 있습니다. 항상 Base64로 받으려면 `response_format: "b64_json"`을, 만료되는 링크로 받으려면 `url`을 보내세요.
* 편집에서는 `image[]` 필드를 반복해 참조 이미지 여러 장을 한 요청에 보낼 수 있습니다.
* `mask`는 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 2.5](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)의 `-vip` 모델을 쓰세요(해당 페이지의 투명 PNG 출력 절 참고).

품질이 높을수록 시간이 더 걸립니다. 미리보기와 일괄 테스트에는 `low`나 `medium`을, 최종 결과물에는 `high`를 쓰세요.

공식 키로 라우팅하거나 OpenAI의 전체 옵션이 필요하면 공식 API 포워딩 그룹을 쓰세요.

### 공식 API 포워딩 그룹의 gpt-image-2

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

1. [토큰 관리](https://api.laozhang.ai/token)에서 사용량 과금 토큰을 새로 만듭니다.
2. `OpenAI Official` 또는 `OpenAI Official Enterprise`를 선택합니다.
3. `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.

```bash theme={null}
export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1"
```

base URL은 `/v1`까지만 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)

`size`와 `quality`를 보내지 마세요.

```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",
    "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 `size`와 `quality`를 넣습니다.

```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-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 Enterprise`의 사용량 과금 토큰을 씁니다.

```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",
    "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.py`로 저장하세요.

```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 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.

```bash theme={null}
python3 save_images.py gpt-image-2-vip.json mug
```

`저장됨: mug-1.png` 같은 줄이 출력됩니다. 이미지를 열어 크기를 확인한 다음, [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 모델, 그룹, 청구 금액을 확인하세요.

## 이미지 편집

현재 디렉터리에 로컬 파일 `source.png`를 두세요. 편집은 multipart 업로드이므로 `-F`로 파일을 넘기고 Content-Type은 cURL이 정하게 둡니다.

### gpt-image-2로 편집(default 그룹)

```bash theme={null}
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

```bash theme={null}
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/edits`를 호출합니다.

```bash theme={null}
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. `default`에서는 `gpt-image-2`가 호출당 과금되고, `OpenAI Official`과 `OpenAI Official Enterprise`에서는 공식 API 포워딩으로 토큰 기준 과금됩니다. 경로 비교는 위 토큰 그룹 선택 절에 있습니다. 청구 금액이 예상과 다르면 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 요청별 그룹과 금액을 확인하세요.

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

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

### gpt-image-2-vip로 4K 이미지를 받을 수 있나요?

네, 네이티브 4K입니다. 작게 렌더링한 뒤 확대하는 것이 아니라 요청한 `size`로 직접 생성하며, 4K `high`도 1K와 같은 호출당 \$0.03입니다. 4K `size`는 다음 값을 쓰세요.

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

### GPT Image 2 API를 저렴하게 쓰려면 어떻게 하나요?

LaoZhang API의 `gpt-image-2-vip`를 쓰세요. 호출당 \$0.03이며 4K나 `high`에 추가 요금이 없고, OpenAI 계정이 필요 없으며 동시 요청 상한이나 속도 제한도 없습니다. OpenAI API와 똑같은 파라미터가 필요하면 공식 API 포워딩 그룹의 `gpt-image-2`를 쓰고, OpenAI 가격으로 토큰 기준 과금됩니다. 새로 연동한다면 같은 \$0.03인 [GPT Image 2.5](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)의 `-vip` 모델로 시작해도 됩니다.

### OpenAI 공식 코드는 어떻게 옮기나요?

공식 요청 본문은 그대로 두고 토큰과 base URL만 바꿉니다.

1. `OpenAI Official` 또는 `OpenAI Official Enterprise`에서 사용량 과금 토큰을 만듭니다.
2. `model="gpt-image-2"`는 유지하고 base URL을 `https://api.laozhang.ai/v1`로 바꿉니다.
3. 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_format`을 지원하지 않습니다. 또 `gpt-image-2`는 모든 입력 이미지를 자동으로 고충실도로 처리하므로 `input_fidelity`를 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_json`을 디코딩해 직접 운영하는 스토리지에 올리세요.

### 공식 API 포워딩에서 편집이 생성보다 비싼 이유는 무엇인가요?

참조 이미지도 과금되기 때문입니다. `gpt-image-2`는 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 `usage`로 예산을 잡고, 실제 청구 금액은 [호출 로그](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md)에서 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-vip`와 같은 건당 과금 방식으로 연동하고, 공식 API 포워딩 모델은 공식 API 포워딩 `gpt-image-2`와 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 가이드](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)와 그 페이지의 자주 묻는 질문을 참고하세요.

## 관련 문서

* [GPT Image 2.5 가이드](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/gpt-image-2-5.md): 새 연동에 권장
* [Images API](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): 전체 이미지 모델 비교
* [AI 모델 API 가격표](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md): 최신 가격과 그룹
* [호출 로그](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md): 요청별 모델, 그룹, 청구 금액 확인

## 출처

* [OpenAI GPT Image 2](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2)
* [OpenAI 이미지 생성 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)
* [OpenAI Images API 레퍼런스](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images)
* [LaoZhang API 콘솔의 모델 및 가격](https://api.laozhang.ai/account/pricing)


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