OpenAI는 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 공개하면서 동시에 API에도 신규 모델 두 종을 내놨다. 회사 측은 이번 버전을 현재 최고의 이미지 모델로 자리매김하며, 개선점을 세 가지로 정리했다. 여러 차례에 걸친 편집에서도 지시를 더 잘 따르는 점, 참조 사진 속 인물과 사물이 덜 무너지는 점, 그리고 생성 속도가 빨라진 점이다. 지연 시간은 Images 2.0 대비 최대 50% 줄었다.
적용 범위는 ChatGPT, ChatGPT Work, Codex의 모든 등급이며, 데스크톱·모바일·웹에 동시에 배포된다.
Sunburst와 Flare
API 쪽 모델 ID는 각각 gpt-image-2.5-sunburst와 gpt-image-2.5-flare다. OpenAI가 제시한 선택 기준은 단 한 줄로, 편집 정밀도가 중요한 워크플로에는 Sunburst를, 일상적으로 빠르게 이미지를 뽑아야 할 때는 Flare를 쓰라는 것이다. 초기에 테스트한 고객들의 평가에 따르면 Flare는 GPT-Image-2보다 2~4배 빠르다고 한다.
이런 분리는 이미지 모델에서는 흔치 않다. 이전에는 보통 한 세대에 모델 하나가 기본이었고, 속도와 정밀도 차이는 해상도와 샘플링 스텝 수로 조정했다. 이를 두 개의 ID로 고정했다는 것은, 두 종류의 수요가 이미 하나의 가중치 세트를 공유하는 것보다 나누는 편이 더 합리적일 만큼 커졌음을 인정한 셈이다.
비용 계산해보기
가격은 장당이 아니라 토큰 단위로 매겨진다. 이미지 입력은 100만 토큰당 8달러, 캐시 적중 시 2달러다. 이미지 출력은 100만 토큰당 30달러. 텍스트 입력은 100만 토큰당 5달러이며, 캐시 시 1.25달러다.
호출하는 입장에서 실제로 체감되는 결과는, 비용이 해상도와 이미지 복잡도에 따라 변동하며 장당 고정 가격이 아니라는 점이다. 대략 계산해보면 1024×1024 출력 이미지는 일반적인 환산으로 수천 토큰 수준이 되고, 100만 토큰당 30달러라는 단가에 대입하면 장당 비용은 몇 센트 수준으로, 이 부분은 그리 비싸지 않다. 청구액을 끌어올리는 건 편집 횟수다. 여러 차례 편집할 때는 이전 라운드에서 생성한 이미지를 다시 이미지 입력으로 넣어야 하는데, 100만 토큰당 8달러의 입력 비용이 횟수만큼 쌓인다. 2달러로 책정된 캐시 요금은 정확히 이 상황을 겨냥한 것으로, 같은 원본 이미지를 반복해서 수정할 경우 두 번째 라운드부터는 입력이 캐시에 걸려야 한다.
결국 이번 가격 정책은 두 가지 사용 방식을 다르게 취급한다. 한 번의 생성으로 끝나는 대량 출력은 비용을 예측하기 쉽지만, 모델을 이미지 편집기처럼 써서 한 장을 열 몇 번씩 고치는 워크플로는 청구액 대부분이 입력 쪽에서 불어나며, 최종 출력 장수와는 큰 관련이 없다.
손으로 그려서 참조시키기
제품 쪽에도 몇 가지가 추가됐다. Sketch는 @Sketch를 입력해 불러올 수 있으며, ChatGPT 안에서 직접 손으로 그린 것을 참조로 쓸 수 있다. Templates는 포스터, 굿즈, 제품 사진처럼 흔히 쓰이는 형식에 출발점을 제공한다. 생성된 이미지에는 바로 주석을 달아 특정 부분만 수정할 수 있다. 프롬프트는 공유가 가능해져, 다른 사람이 자신의 사진으로 바꿔 다시 실행할 수 있다.
이 기능들은 모두 같은 방향을 가리킨다. '설명하고 → 생성하고 → 다시 하는' 방식을 '생성하고 → 가리켜서 고치는' 방식으로 바꾸는 것이다. 손그림과 주석은 모두 위치 정보를 모델에 넘기는 수단이며, 위치야말로 텍스트 프롬프트로 가장 설명하기 어려운 부분이다. 어떤 요소를 왼쪽으로 2cm 옮기고 싶다거나, 특정 부분의 빛을 조금 낮추고 싶을 때 글로 설명하려면 여러 문장을 돌려 써야 하지만, 선 하나를 긋거나 한 번 탭하는 것으로 끝난다.
프롬프트 공유는 또 다른 이야기다. 프롬프트를 개인 자산에서 다른 사람이 자기 소재로 바꿔 재사용할 수 있는 템플릿으로 바꿔놓는다. 이 방식 자체는 이미지 커뮤니티에 이미 비슷한 사례가 있으며, 각종 프롬프트 사이트와 모델 커뮤니티가 오래전부터 해오던 일이다. 차이는 이번에는 플랫폼이 직접 내장했다는 점으로, 더 이상 서드파티 사이트를 거칠 필요가 없어졌다.
앞뒤가 맞지 않는 숫자 하나
공식 발표에는 30억 장이라는 규모를 나타내는 숫자가 등장한다. 범위는 ChatGPT Images와 API의 GPT-Image 계열을 모두 포함한다. 이 숫자를 두고 매체마다 설명이 엇갈리는데, 어떤 곳은 누적치로, 어떤 곳은 주간치로 표기해 두 자릿수 차이가 난다. 공식 페이지를 지금은 그대로 대조할 수 없어서, 이 숫자는 당분간 '규모가 크다' 정도로만 읽어야 하며 어떤 추산에도 쓰기는 적절하지 않다.
이전 세대인 Images 2.0이 해결한 것은 텍스트 렌더링으로, 대표 사례는 메뉴판과 포스터의 글자가 마침내 제대로 보이게 된 것이었다. 이번 세대가 다루는 것은 편집 과정으로, 대표 능력은 열 번을 고쳐도 같은 사람임을 알아볼 수 있다는 점이다. 두 세대의 공통점은, 경쟁의 초점이 '그릴 수 있느냐'가 아니라 '그린 뒤에도 고칠 수 있느냐'로 옮겨갔다는 것이다.
참고 출처: OpenAI 발표문, CocoLoop, Simon Willison 블로그, Unite.AI, 9to5Mac. 모델 ID, 가격, 지연 시간 수치는 공식 발표 및 후속 보도를 기준으로 했으며, 장당 비용은 공개된 가격표를 바탕으로 한 대략적인 계산이다.