GPT Image 2.5 API 가격: Flare와 Sunburst 선택법

GPT Image 2.5 API: 장당 가격과 두 버전 선택

Orux AI의 GPT Image 2.5 API는 1K 5.4 Credits($0.027), 2K 9 Credits($0.045), 4K 14.4 Credits($0.072)의 고정 장당 가격이며 Flare와 Sunburst는 같습니다. OpenAI는 두 모델의 고정 장당 가격을 공개하지 않고 이미지 출력 100만 tokens당 $30를 받아 품질·크기에 따라 비용이 달라집니다. 아래는 가격 표, 차이, Python 요청과 원문이 자세히 살펴본 기존 사례입니다.

GPT Image 2.5 장당 가격

Orux AI는 완성 이미지마다 요청한 resolution으로 결정되는 고정액을 청구합니다. OpenAI token 가격과 제삼자 장당 가격을 함께 보는 2026년 10월 29일 스냅샷입니다.

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출처: OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI GPT Image 2.5 Flare, getimg.ai API 가격, Orux의 Flare·Sunburst. Orux AI는 Credits로 청구하며 1 Credit=$0.005이고 괄호 달러는 비교용입니다.

비교에는 두 제한이 있습니다.

• OpenAI 장당 비용은 선택한 품질·크기의 실제 출력 tokens에 달렸습니다. low부터 max, auto를 제공하고 GPT Image 2 계산기는 GPT Image 2.5 사용량을 추정하지 않는다고 밝힙니다. 공개된 장당 token 수가 없어 공식 직결과 같은 조건의 달러 비교는 할 수 없으며 여기서도 주장하지 않습니다.
• Orux 두 모델의 요청 설정에는 quality가 없습니다. 해상도와 비율은 고르지만 OpenAI 품질 등급은 고르지 못합니다. low로 저렴한 초안을 만드는 것이 필수라면 OpenAI 직접 이용을 고려하세요.

고정 가격의 이점은 예산 예측입니다. 2K 1,000장은 9,000 Credits($45)입니다. 실패 생성은 청구하지 않고 이미지 작업이 SUCCESS일 때만 결제합니다. 비용 우선이라면 Nano Banana 2.1이 세 크기 모두 낮으며 1K/2K/4K는 3.6/5.4/8.1 Credits입니다. 전체 순위는 이미지 생성 API 가격 비교(영어)를 보세요.

Flare와 Sunburst의 차이

가격은 같고 Orux에서 받는 설정도 같습니다. 차이는 OpenAI의 제품 포지셔닝과 원문에 기록된 생성 시간 표본입니다.

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67초·125초는 원문이 2026년 10월 모델 페이지에서 인용한 완료 작업 각 5건의 평균입니다. 그 표본에서는 Sunburst 평균이 길었지만 적은 수이고 조건도 통제하지 않아 일반적 속도 순위나 현재 소요시간을 보장하지 않습니다. 부하·프롬프트·해상도에 따라 달라집니다.

OpenAI는 정밀 편집이 중요한 작업에 Sunburst를 제안합니다. 그 포지셔닝에 따라 여러 후보를 만드는 초안·상품 사진은 Flare부터 시험할 수 있으며 원문의 표본 평균은 Sunburst의 약 절반이었습니다. 기존 사진 편집과 작은 글자·세부가 중요한 최종본에는 Sunburst를 후보로 둡니다. 제조사 포지셔닝과 제한된 과거 관찰에 따른 제안이지 통제된 화질 순위가 아닙니다. 같은 장당 가격이 전체 제작비의 차이가 대기 시간뿐이라는 뜻도 아닙니다.

Python으로 이미지 생성

Orux AI 이미지 요청은 비동기 작업으로 제출·조회·다운로드합니다. 작업 API는 콜백을 제공하지 않고 결과 URL은 임시이므로 성공 뒤 즉시 저장하세요.

# pip install requests pillow
import io, os, time, requests
from PIL import Image

BASE = "https://orux.top/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ORUX_API_KEY']}"}

PRICE = {"1K": 5.4, "2K": 9.0, "4K": 14.4}  # Credits per image, Flare and Sunburst, 2026-10-29

job = {
    "model": "gpt-image-2.5-flare",  # or "gpt-image-2.5-sunburst"
    "input": {
        "prompt": "Studio product photograph of a small matte purple ceramic vase "
                  "on a warm white background, soft natural shadow, no text.",
        "resolution": "2K",
        "aspect_ratio": "3:2",
    },
}

r = requests.post(f"{BASE}/tasks", headers=HEADERS, json=job, timeout=60)
r.raise_for_status()  # 401 bad key, 402 top up your balance, 429 back off and retry
task_id = r.json()["task_id"]
print("submitted", task_id, "| charged only on SUCCESS:", PRICE[job["input"]["resolution"]], "Credits")

while True:
    time.sleep(5)
    t = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
    if t["status"] not in ("QUEUED", "RUNNING"):
        break

if t["status"] != "SUCCESS":
    raise RuntimeError(t.get("error") or t["status"])  # FAILED / EXPIRED are not charged

for i, url in enumerate(t["result"]):
    data = requests.get(url, timeout=120).content  # temporary URL: download now
    img = Image.open(io.BytesIO(data))
    print(f"out_{i}: {img.size[0]}x{img.size[1]}")
    with open(f"out_{i}.{img.format.lower()}", "wb") as f:
        f.write(data)

원문의 조회 예제에는 전체 대기 한도가 없습니다. 운영 코드에는 총 타임아웃과 취소 방침을 따로 두세요. 주요 입력은 다음과 같습니다.

• prompt: 대상·장면·스타일·조명. 한 요청은 한 이미지를 만듭니다.
• resolution: 1K, 2K, 4K로 이 장당 가격을 바꾸는 입력입니다.
• aspect_ratio: auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9. 27:16, 16:27, 9:8, 8:9는 1K에서만 됩니다.
• image_urls: 참조 최대16장. 생략하면 텍스트 생성, 추가하면 편집·합성입니다.

편집은 같은 요청에 참조를 추가합니다. 기존 상품 사진의 스타일을 바꾸는 예:

job["model"] = "gpt-image-2.5-sunburst"
job["input"].update({
    "prompt": "Keep the vase exactly as shown. Replace the background with pale linen "
              "and add a soft window shadow from the left.",
    "image_urls": ["https://example.com/your-vase.png"],  # publicly reachable URL
})

참조는 서비스가 접근할 수 있는 공개 또는 서명 URL이어야 하며 로컬 경로를 쓰지 않습니다.

사례: 책 안의 미니어처 서점

출력 하나를 자세히 읽으면 모델을 판단하는 데 도움이 됩니다. GPT Image 2.5 Sunburst 페이지의 저장된 “Miniature bookshop”이며 원문이 살핀 Orux 기존 사례이지 이번에 생성한 결과는 아닙니다.

설정은 resolution="2K", aspect_ratio="3:2"이고 공개 파일은 2048×1365입니다. 이 파일의 실제 크기이지 모든 2K 결과의 보장은 아닙니다. 원래 프롬프트:

A whimsical miniature bookshop built inside a giant teal hardcover book, glowing honey-colored windows, tiny green plants, detailed handcrafted paper diorama on a cream background. The front awning clearly reads exactly "Orux AI". Warm playful illustration, cinematic studio lighting, tactile paper textures.

불가능한 축척이 읽히는 데는 세 단서가 있습니다. 왼쪽 책등은 보통 책으로 보이고, 가게 위 쌓인 페이지가 지붕이 되어 책을 건물로 바꾸며, 창 안의 작은 선반·조명이 들어갈 수 있는 미니어처 내부를 알립니다. 하나라도 없으면 책이나 가게 한쪽으로만 읽히기 쉽습니다. 줄무늬 차양과 덩굴은 별도 풍경을 더하지 않고 두 크기를 연결합니다.

프롬프트도 같은 역할을 합니다. 하드커버는 구조, “paper diorama”는 종이 가장자리 질감, “honey-colored windows”는 따뜻한 내부를 제공합니다. 이 차양의 “Orux AI”는 모두 정확합니다. 한 번의 성공은 관찰이지 항상 정확한 글자 생성 보장이 아닙니다.

참고로 Flare 페이지의 “Desert architecture”도 2K·3:2이며 2048×1365 파일의 작은 황동 표지에 “Orux AI”가 정확합니다. 프롬프트가 달라 통제된 모델 비교가 아니며, 두 모델이 이 설정에서 한 번씩 짧은 글자를 제대로 만들었다는 뜻입니다.

도서관 독서 주간에 응용한다면 장식보다 공간 은유를 바꾸세요. 펼친 지도책 안의 이동 도서관, 벽이 되는 지도 접힘과 문 하나의 축척 단서는 실질적으로 다른 요구입니다. 이것은 생성하지 않은 제안입니다.

납품 전 글자와 크기 검사

글자가 있는 이미지는 사람이 읽어야 합니다. 네 가지를 확인합니다.

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크기 검사는 자동화하기 쉽습니다. 위 Python이 Pillow로 파일을 여므로 CMS 전에 img.size 검사를 추가하세요. 글자는 그렇게 자동 합격시킬 수 없습니다. 날짜·가격·법적 문구는 선택 가능한 웹 본문으로 유지하고 이미지 글자는 여전히 교정할 장식으로 다룹니다.

FAQ

Q.GPT Image 2.5는 장당 얼마인가요?

2026년 10월 29일 Orux 가격은 두 모델 모두 1K 5.4 Credits($0.027), 2K 9($0.045), 4K 14.4($0.072)입니다. OpenAI는 고정 장당 가격 대신 이미지 출력 100만 tokens당 $30를 받아 품질·크기에 따라 달라집니다.

Q.Flare와 Sunburst 중 무엇을 써야 하나요?

제조사 포지셔닝상 여러 초안에는 Flare, 정밀 편집·세부 최종본에는 Sunburst를 시험 후보로 둡니다. 장당 가격은 같습니다. 원문의 2026년 10월 각5건 평균67/125초는 작은 과거 표본이지 현재 속도 보장이나 화질 승부가 아닙니다.

Q.해상도가 가격을 바꾸나요?

네. Orux에서 이 장당 가격을 바꾸는 입력입니다. 두 모델 모두 1K 5.4, 2K 9, 4K 14.4 Credits입니다. 비율·프롬프트 길이·참조 수는 이 장당 요율을 바꾸지 않습니다.

Q.기존 이미지를 편집할 수 있나요?

네. image_urls에 공개 접근 이미지 URL을 최대16개 넣고 보존할 것과 바꿀 것을 명확히 설명하세요. OpenAI는 편집 정밀도가 중요한 용도에 Sunburst를 제안합니다. Orux의 요청 형식과 가격은 텍스트 생성과 같습니다.

Q.생성에 얼마나 걸리나요?

원문의 2026년 10월 표본에서 Flare 약1분, Sunburst 약2분이며 각5건의 평균은67/125초였습니다. 현재 완료 시한은 아닙니다. 몇 초 간격으로 조회하고 URL이 임시이므로 성공 뒤 바로 저장하세요.

출처와 다음 단계

GPT Image 2.5 Flare와 GPT Image 2.5 Sunburst에서 기존 사례를 열거나 Nano Banana 2.1 API 가격(영어)과 비교하세요. 가격 확인일2026-10-29, getimg.ai2026-10-30. 출처: OpenAI 모델 문서, OpenAI 가격, getimg.ai.