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gpt-image-1.5 vs GPT Image 2

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

입력은 둘 다 100만 토큰당 $5이고 출력도 거의 같아서($32 대 $30) 가격은 선택 이유가 되지 않습니다. gpt-image-2가 넓히는 것은 화면 크기입니다. 변의 길이가 3840x2160까지, 16의 배수로, 비율은 3:1까지인 임의 크기를 쓸 수 있는 반면 gpt-image-1.5는 1024x1024 / 1536x1024 / 1024x1536 / auto 고정 세트입니다. 텍스트도 함께 받고 싶을 때만 gpt-image-1.5를 고르세요 - 출력에 text가 있는 쪽은 이쪽이고 gpt-image-2는 이미지만 냅니다. 그 외에는 해상도를 택하세요.

가격

gpt-image-1.5 GPT Image 2 Δ
입력 / 1M 토큰 $5 $5 =
출력 / 1M 토큰 $32 $30 1.1×

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 이미지 생성 모델 9개 전체의 1M 토큰당 출력 가격(로그 스케일)

사양

gpt-image-1.5 GPT Image 2
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 이미지 이미지
출시일 2026-02-10 2026-04-21
출력 크기
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • auto
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3-3:1)
입력 방식 text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image edit with mask inpainting
요청당 이미지 수 10 10
포맷 png, jpeg, webp png, jpeg, webp
참고

1024x1024 / 1024x1536 / 1536x1024, quality low/medium/high

edits endpoint supported

better instruction following than gpt-image-1

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 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: gpt-image-1.5 · GPT Image 2

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

모델이 반환한 크기 1024×1024 지연 시간 20 s

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

모델이 반환한 크기 1402×1122 지연 시간 18 s

프롬프트 하나에 모델당 요청 한 번, 재시도도 골라내기도 없이 각 모델이 처음 반환한 결과입니다. 크기와 길이는 고정하지 않고 모델마다 기본값을 그대로 썼습니다. 모든 모델에 맞춘 요청은 어느 모델의 장점도 살리지 못하기 때문입니다. 여기 있는 파일은 웹용으로 다시 인코딩한 것이므로, 압축 품질이 아니라 구도와 프롬프트 반영 정도를 보고 판단하세요.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    # 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])

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

gpt-image-1.5 vs GPT Image 2, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

두 모델의 입력 / 1M 토큰 요금이 같습니다($5). 가격만으로는 가릴 수 없으니 아래 사양과 기능을 확인하세요.

연동을 두 번 하지 않고도 gpt-image-1.5 vs GPT Image 2 A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

이미지 크기에 따라 가격이 달라지나요?

모델의 과금 방식에 따라 다릅니다. 이미지당 과금 모델은 프롬프트나 출력 크기와 관계없이 요금이 같습니다. 토큰 과금 모델은 렌더링 해상도에 비례하므로, 4K 이미지는 작은 이미지보다 몇 배 비쌉니다. 모델별 과금 방식은 위 표에서 확인할 수 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료