OpenAI Images 2.6은 GIF·SVG 출력과 표시한 부분만 고치는 편집을 API에 열고 생성 속도를 50% 높였습니다 | DAKER 커뮤니티

OpenAI가 11월 4일(미국 기준) Images 2.6을 ChatGPT, Codex, API에 동시에 내놓았습니다. 생성 속도는 이전보다 50% 빨라졌고, 움직이는 GIF와 SVG 출력, 표시한 부분만 고치는 마크업 편집이 API로 들어왔습니다. 개발자는 빠른 반복용 GPT-Image-2.6 Flare와 정밀 작업용 GPT-Image-2.6 Sunburst 가운데 하나를 고르게 됩니다. 상세 페이지 이미지나 캐릭터 굿즈 시안을 자주 만드는 팀이라면 모델 선택과 비용 계산이 이번 발표에서 바로 달라집니다.

Images 2.6에서 달라진 것

OpenAI는 ChatGPT·Codex·API를 합쳐 사람들이 일주일에 40억 장, 하루 평균 5억 장이 넘는 이미지를 만든다고 밝혔습니다. 이번 버전은 그 반복 작업을 줄이는 데 초점을 맞췄습니다. 품질을 low로 두면 Flare는 이미지를 약 6초 만에 만들 수 있고, Sunburst는 품질을 medium 이상으로 둘 때 여러 번 고쳐도 캐릭터·제품·브랜드 디테일이 더 일관되게 유지된다고 설명합니다. Flare는 포스터나 제품 이미지 같은 전문 시각물의 레이아웃 품질도 개선됐습니다.

GIF 지원도 눈에 띕니다. 브랜드 마스코트를 움직이게 하거나 제품 사진을 짧은 반복 영상처럼 만드는 작업을 별도 도구 없이 처리할 수 있습니다. ChatGPT와 Codex에서는 모든 구독 등급에 데스크톱·모바일·웹으로 전 세계에 오늘부터 제공됩니다.

API에서 새로 쓸 수 있는 설정

개발자 문서를 보면 두 모델 모두 이미지 생성(v1/images/generations)과 이미지 편집(v1/images/edits)을 지원하고, Chat Completions나 Responses 엔드포인트에서는 지원하지 않습니다. 새로 생긴 complexity 설정은 모델이 그리기 전에 얼마나 계획할지를 low·medium·high로 정하며, 값을 생략하면 high가 적용됩니다. quality는 auto부터 max까지 고를 수 있고, 질감이나 작은 글자처럼 세부 묘사의 정도를 정합니다.

quality는 화면의 세부 묘사를, complexity는 장면 구성에 들이는 계획의 양을 정한다고 OpenAI는 구분합니다.

출력 형식은 png·jpeg·webp에 더해 생성 요청에서 svg와 gif를 고를 수 있습니다. SVG로 받으면 웹·앱·인쇄물에 바로 옮겨 쓰기 쉽습니다. 편집 요청에는 원본과 같은 픽셀 크기의 투명 PNG를 markup으로 올려 고칠 위치를 정확히 지정할 수 있습니다. 문서는 기존 GPT Image 2 결과에 만족하거나 2.5 Flare를 쓰던 팀은 2.6 Flare부터, 복잡한 작업에서 품질이 모자랐거나 2.5 Sunburst를 쓰던 팀은 2.6 Sunburst부터 시험하라고 안내합니다.

요금과 시험 순서

두 모델의 가격은 같습니다. 100만 토큰당 텍스트 입력 5달러(캐시 1.25달러), 이미지 입력 8달러(캐시 2달러), 이미지 출력 30달러입니다. GPT Image 2·2.5와 같은 단가라서 속도와 편집 기능이 늘어난 만큼 같은 비용으로 더 많은 시안을 돌릴 수 있는 구조입니다. 다만 complexity를 high로 두면 계획 단계가 길어지므로, 빠른 수정이 많은 작업은 낮은 단계에서 결과를 먼저 비교해 보는 편이 좋습니다.

문서가 권하는 비교 방법도 실무에 쓸 만합니다. Sunburst로 요구 수준을 맞춘 뒤 같은 프롬프트·참고 이미지·크기·품질로 Flare를 돌려 결과와 응답 시간을 비교합니다. complexity를 비교할 때는 quality를 고정하고, 레이아웃은 맞는데 작은 글자가 흐리면 같은 complexity에서 quality만 바꿔 봅니다. 한글이 들어가는 배너나 썸네일을 만드는 국내 팀이라면 작은 한글 글자의 선명도를 이 방식으로 따로 점검해 두는 것이 안전합니다.

이미 GPT Image 2나 2.5로 자동화 파이프라인을 만든 팀이라면 모델 문자열만 바꿔 바로 비교할 수 있다는 점도 장점입니다. 다만 문서에 따르면 2.6 편집 요청에서는 input_fidelity를 넣지 않아야 하고, reasoning.summary도 지원하지 않습니다. 기존 코드에 이 값이 들어 있다면 전환 전에 정리해 두어야 오류를 피할 수 있습니다.

자세한 내용은 OpenAI Images 2.6 발표와 이미지 프롬프트 가이드, API 요금표에서 확인할 수 있습니다. 여러분의 작업에는 빠른 Flare와 일관된 Sunburst 중 어느 쪽이 더 맞을까요?