OpenAI의 제품 발표에 따르면 이미지 마크업은 이미 ChatGPT에서 사용 가능했으며 Images 2.6를 사용하여 API에 입력되므로 팀은 "특정 변경이 발생해야 하는 위치를 정확하게 표시"할 수 있습니다. 2026년 11월 4일 변경 로그에는 지원되는 GPT 이미지 2.5 및 2.6 모델에 마크업 기반 편집이 추가되었다고 추가로 명시되어 있습니다. 이미지 생성 가이드에서는 호출 경로를 Image API POST /v1/images/edits에 배치합니다. ChatGPT에서 이미 "원을 그은 다음 변경"하는 데 사용된 팀의 경우 동일한 상호 작용 의미 체계가 일괄 작업 및 서버 측 파이프라인에 입력될 수 있다는 것이 중요합니다.

👉 PoYo에서 GPT Image 2.6 API 사용해 보기: 이미지당 가격과 온라인 플레이그라운드.

실질적으로 이 기능은 동일한 크기의 투명 주석 레이어와 자연어 프롬프트를 사용하여 모델을 원이나 표시된 영역으로 조정하여 전체 이미지 다시 그리기 실수를 줄입니다. 공식적인 예와 제품 언어는 전자상거래 색상 변경, SKU 현지 교체, 포장 사본 수정 및 유사한 흐름을 가리킵니다. 이 발표에서는 또한 편집 전반에 걸쳐 캐릭터, 제품 및 브랜드 세부 사항을 일관되게 유지하는 것을 강조합니다.

요청 구조 및 파일 제약 조건

문서에서는 다음과 같이 요청을 구성해야 합니다. 먼저 원본 이미지를 첫 번째 입력 이미지로 유지합니다. 둘째, 원, 스케치 또는 기타 표시만 포함된 투명한 PNG를 별도로 만듭니다. 방향 수정 후 마크업 레이어의 너비와 높이는 첫 번째 입력 이미지와 일치해야 합니다. PNG는 투명한 픽셀을 포함해야 하며 표시를 원본에 병합해서는 안 됩니다. 셋째, 해당 레이어를 markup로 보냅니다. 멀티파트 요청은 파일을 업로드할 수 있습니다. JSON 요청은 image_url 또는 file_id(image_url는 HTTPS 또는 base64 데이터 URL일 수 있음) 중 하나만 포함하는 객체를 사용할 수 있습니다. JSON 편집 입력 이미지 배열 필드는 images입니다. 넷째, prompt에 "변경할 내용"과 "보존할 내용"을 모두 기술하고 사용 전 인적 검토 결과를 기술합니다.

엄격한 제한: 마크업은 첫 번째 입력 이미지에만 적용됩니다. 추가 이미지는 참조용일 뿐입니다. 첫 번째 이미지와 마크업 레이어는 각각 16,777,216픽셀을 초과할 수 없습니다. 마크업 파일의 최대 크기는 50MB입니다. markup를 mask 또는 prompt_rewriter와 함께 사용하지 마세요. 문서에서는 또한 Responses API의 지역 편집을 위해 마스크를 대신 사용합니다. 마크업 경로는 Image API 편집 엔드포인트를 대상으로 합니다. Flare 및 Sunburst 모델 페이지에는 모두 이미지 생성 가이드에서 다루는 기능으로 마크업 안내 편집이 나열되어 있습니다.

공식 부엌 꽃병 예(문서와 프롬프트 가이드 모두에 있음)는 일반적인 패턴을 보여줍니다. 원본은 부엌 사진입니다. 투명한 오버레이는 빨간색 원으로 줄무늬 꽃병을 표시합니다. 프롬프트에서는 원형 꽃병을 코발트 세라믹으로 변경하고 모양과 말린 꽃을 유지한 다음 최종에서 빨간색 원을 제거하라는 메시지를 표시합니다. 예제는 quality="medium"에서 gpt-image-2.6-flare 및 gpt-image-2.6-sunburst로 실행되며 원본의 나머지 부분이 예기치 않게 드리프트되었는지 확인하도록 상기시켜줍니다.

마스크 및 제품 워크플로우와의 관계

마스크 편집은 마스크를 통해 "교체할 영역"을 나타냅니다. 문서에서는 GPT 이미지의 마스킹이 "완전히 프롬프트 기반"이며 마스크가 주로 지침으로 사용된다고 말합니다. 모델이 모양을 엄격하게 수용하지 않을 수도 있습니다. 마크업은 "이미지에 그리기 지침"에 더 가깝습니다. 눈에 보이는 표시는 모델을 변경할 위치를 알려주고 프롬프트는 무엇을 변경할지 알려줍니다. 이 둘은 혼합될 수 없습니다. 상호 작용 형태에 따라 선택하세요. 프로그래밍 방식의 알파 마스크는 파이프라인 컷아웃에 적합합니다. 디자인 도구에 그려진 원/화살표는 마크업에 적합합니다.

제품 및 SKU 워크플로의 경우 "패키지 색상 밴드만 변경", "캡만 교체" 또는 "가격표 텍스트만 수정"을 제한된 프롬프트로 인코딩하고 마크업으로 개체에 원을 그리면 배경, 조명 및 구성이 함께 다시 작성될 가능성이 줄어듭니다. 프롬프트 가이드에서는 또한 다음 사항을 제안합니다. 로컬 편집의 경우 채도, 대비, 화살표, 카메라 위치 및 주변 개체가 변경되지 않고 유지되어야 함을 명시합니다. 한 번에 하나의 항목을 변경하여 어떤 편집이 실제로 효과가 있었는지 알 수 있습니다. OpenAI는 또한 편집 속도를 높이고 추가 변경 사항을 줄이기 위해 대부분의 편집 작업에 낮은 복잡도를 권장합니다. 이는 complexity를 생략하면 기본값이 high로 설정되므로 마크업 타겟팅에 잘 맞는 조언입니다.

참고: 마크업은 픽셀 수준의 제로 드리프트를 보장하지 않습니다. 일반적인 제한 사항에 따르면 모델은 구조화된 구성과 정확한 텍스트 배치에 어려움을 겪을 수 있습니다. 중요한 결과물은 자동화 후 인간 샘플링을 추가해야 하며, 필요한 경우 단일 API 출력에 의존하기보다는 승인된 지역을 원본에 다시 합성해야 합니다. 콘텐츠 조정 규칙은 계속 적용됩니다. moderation_blocked와 같이 사용자가 수정할 수 있는 오류가 있는 경우 재시도하기 전에 프롬프트나 입력 이미지를 조정하세요. 맹목적으로 재시도하지 마세요.

요점: Images 2.6는 ChatGPT의 입증된 주석 편집 언어를 API에 제공하므로 대상 변경 사항이 배치 및 SKU 파이프라인에 포함될 수 있습니다. 동일한 크기의 투명 PNG, markup 필드 및 mask와의 상호 배제를 엄격하게 따르며 프롬프트에서 항목 변경 및 보존을 모두 명시하는 것은 공식 문서에서 최소한의 완전한 관행입니다.