gemini-3.1-flash-lite-image vs GPT Image 2
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
두 모델 모두 100만 출력 토큰당 동일한 $30를 청구하는 이미지 모델이므로 실질적인 차이는 입력에 있습니다: gemini-3.1-flash-lite-image는 100만 토큰당 $0.25에 텍스트와 이미지를 받는 반면 gpt-image-2는 $5를 청구하므로, 프롬프트와 참조 이미지를 제공하는 데 20x 더 저렴합니다. 입력 볼륨이 비용의 대부분을 차지하는 프롬프트 비중이 높은 작업이나 image-in-image-out 파이프라인의 경우 gemini-3.1-flash-lite-image를 선택하되, 이 모델은 이미지와 함께 텍스트도 반환할 수 있고 4096 토큰 출력 제한이 있으며 thinking을 끌 수 없다는 점에 유의하세요. OpenAI의 순수 image-out 엔드포인트를 원하고 입력 비용이 사소한 항목일 때는 gpt-image-2를 선택하세요.
가격
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.25 | $5 | 0.05× |
| 출력 / 1M 토큰 | $30 | $30 | = |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 8개의 이미지 생성 모델 전체의 1M 토큰당 출력 가격 (로그 스케일)
사양
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 이미지 |
| 출시일 | 2026-06-30 | 2026-04-21 |
| 지식 컷오프 | 2025-01 | — |
| 출력 크기 | 1K only (1:1 = 1024x1024) |
|
| 입력 모드 | text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images | text-to-image, image edit with mask inpainting |
| 요청당 이미지 수 | — | 10 |
| 포맷 | — | png, jpeg, webp |
| 참고 | 1K (1024px) output only 10 aspect ratios (1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) and up to 14 reference images interleaved generation and editing with fast multi-turn local edits sub-2s end-to-end latency SynthID + C2PA watermarking always on | Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160) editing with mask inpainting all image inputs processed at high fidelity significantly improved text rendering (precise placement can still struggle) |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: gemini-3.1-flash-lite-image · GPT Image 2
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
단일 프롬프트, 모델당 단일 요청, 재시도 및 체리피킹 없음 — 각 모델이 반환한 첫 번째 결과입니다. 크기나 길이는 고정되지 않았습니다: 모든 모델에 맞춘 요청은 어떤 모델의 장점도 살리지 못하므로, 각 모델은 자체 기본값을 사용했습니다. 여기에 있는 파일은 웹용으로 재인코딩되었으므로 압축이 아닌 구도와 프롬프트 준수 여부를 기준으로 판단하십시오.
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gemini-3.1-flash-lite-image",
# model="gpt-image-2", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// model: "gpt-image-2", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
# "model": "gpt-image-2", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// Model: "gpt-image-2", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gemini-3.1-flash-lite-image")
// .model("gpt-image-2") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
gemini-3.1-flash-lite-image와(과) GPT Image 2 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 gemini-3.1-flash-lite-image이(가) 더 저렴합니다($0.25 대 $5, 20× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 gemini-3.1-flash-lite-image와(과) GPT Image 2를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
이미지 크기에 따라 가격이 달라지나요?
모델의 과금 방식에 따라 다릅니다. 이미지당 과금 모델은 프롬프트나 출력 크기에 관계없이 동일한 요금을 청구하며, 토큰 과금 모델은 렌더링하는 해상도에 비례하므로 4K 이미지의 비용은 작은 이미지의 배수가 됩니다. 위의 표는 각 모델에 어떤 방식이 적용되는지 보여줍니다.