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GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

gpt-image-2와 wan2.7-image-pro 모두 텍스트 및 이미지 입력을 받아 이미지를 반환하므로, 실질적인 차이는 청구 방식에 있습니다: gpt-image-2는 토큰을 측정하여 입력 100만 토큰당 $5, 출력 100만 토큰당 $30를 청구하는 반면, wan2.7-image-pro는 호출당 고정 $0.075를 청구합니다. 이 모델들은 서로 다른 단위로 청구되므로 단일 변환으로 정확히 비교할 수 없습니다 - 프롬프트와 출력이 충분히 작아서 토큰당 청구가 저렴하게 유지된다면 gpt-image-2를 선택하고, 프롬프트 크기와 무관하게 생성당 하나의 예측 가능한 가격을 원한다면 wan2.7-image-pro를 선택하세요. 두 모델 모두 컨텍스트 윈도우를 공개하지 않으므로, 토큰 여유 공간이 아닌 청구 모델을 기준으로 예산을 책정하세요.

가격

GPT Image 2 wan2.7-image-pro Δ
생성된 이미지당 - $0.075 -
입력 / 1M 토큰 $5 - -
출력 / 1M 토큰 $30 - -

두 모델은 과금 단위가 달라 Δ를 표시하지 않습니다. 단위를 환산하려면 저희가 측정하지 않은 가정이 필요하기 때문입니다. 위 요금표는 모델마다 자체 단위로 표시했습니다.

사양

GPT Image 2 wan2.7-image-pro
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 이미지 이미지
출시일 2026-04-21 2026-04-01
출력 크기
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3-3:1)
  • 1K (1024x1024)
  • 2K (2048x2048, default)
  • 4K (4096x4096, text-to-image only)
  • custom WxH (t2i 768x768 - 4096x4096; editing/sets 768x768 - 2048x2048, ratio 1:8-8:1)
입력 방식 text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0-9 reference images, text/image-to-image-set
요청당 이미지 수 10 12
포맷 png, jpeg, webp png
참고

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)

4K text-to-image (max 4096x4096; editing max 2K), aspect ratios 1:8-8:1

instruction + click-to-edit editing

character-consistent sets up to 12 images

print-quality text rendering incl. formulas/tables

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GPT Image 2 · wan2.7-image-pro

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 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

wan2.7-image-pro

wan2.7-image-pro: 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 25 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-2",
    # model="wan2.7-image-pro",  # 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 2 vs wan2.7-image-pro, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

과금 단위가 서로 달라 하나의 수치로 답하기 어렵습니다. 위 표에서 GPT Image 2, wan2.7-image-pro 모두 각자의 단위로 표시됩니다. 실제 워크로드로 직접 비교해 보세요. 실무에서 따져 볼 장단점은 이 페이지 맨 위 결론에 정리했습니다.

연동을 두 번 하지 않고도 GPT Image 2 vs wan2.7-image-pro 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