GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: 동일 프롬프트 출력 18개 비교

GPT Image 2.5는 18개 요청 샘플에서 PoYo 경로 기준으로 더 빠르고 저렴했으며, 테스트한 세 가지 변형 모두 브리프에 대해 사용 가능한 해석을 생성했습니다. 가장 명확하게 측정된 변화는 처리 시간과 과금이었습니다. 이미지 결과만으로 모든 시각적 작업에서 하나의 모델이 보편적으로 더 뛰어나다고 선언할 수는 없었습니다.

중요한 조건이 있습니다. 동일한 1K 요청이 항상 동일한 픽셀 크기로 반환되지는 않았습니다. 일부 GPT Image 2 출력은 1280 × 1280이었지만, 모든 2.5 비교 출력은 1024 × 1024였습니다. 이는 요청한 PoYo 구성을 비교한 것이며, 동일 해상도의 모델 추론을 통제한 테스트가 아닙니다.

테스트 설정 및 실제 비용

다음 세 가지 경로에서 세 개의 프롬프트를 각각 두 번씩 실행했습니다:

1. gpt-image-2
2. gpt-image-2.5-flare
3. gpt-image-2.5-sunburst

모든 요청은 정사각형 구도, resolution: "1K", quality: "medium"를 요청했습니다. 세 가지 프롬프트는 제품 사진, 가상 인물 초상화, 이중 언어 포스터를 다뤘습니다. 참조 이미지나 마스크는 사용하지 않았습니다. 두 번의 실행에서 생성된 모든 출력을 유지했습니다.

18개 요청은 해당 환산 기준으로 86.28 크레딧, 즉 $0.43140을 사용했습니다. 이는 OpenAI 가격 계산기에서 복사한 추정치가 아니라 반환된 작업 과금입니다.

시간 측정에는 제출, 네트워크, 대기열, 그리고 당사의 폴링 간격이 포함됩니다. 샘플 규모는 작았고 무작위화되지 않았으며, 일부 요청에서는 서로 다른 출력 픽셀 수를 사용했습니다. 따라서 보편적인 백분율 개선이나 OpenAI 네이티브 API 벤치마크를 확립할 수 없습니다.

제품 테스트: 동일한 브리프, 서로 다른 해석

브리프는 녹색 손잡이, 황동 손잡이, 전면의 “MORROW”, 아래의 석회암, 옆의 녹슨 천이 있는 크림색 캠핑 주전자 한 개를 요청했습니다. 6개 이미지 모두 중앙에 요청된 물체와 읽을 수 있는 제품 문구를 유지했습니다.

GPT Image 2의 샘플은 더 큰 글자를 사용했고 주전자 비율도 다소 달랐습니다. Flare와 Sunburst의 결과도 반복 실행마다 차이가 있었습니다. 마모 상태, 천, 조명, 구도의 차이는 가상의 콘셉트에서는 유용한 선택이지만, 기존 SKU를 보존하는 작업이라면 이탈 요소가 됩니다.

당사의 해석: 이 단순한 텍스트-이미지 제품 브리프에서는 명확한 시각적 품질 차이보다 비용과 대기 시간의 이점이 더 결정적입니다. 제공된 실제 제품을 정확히 재현하는 테스트는 진행하지 않았습니다.

초상화 테스트: 자동으로 결정되는 사실적 표현 우승자는 없음

모든 모델은 그럴듯해 보이는 작업장에서 바퀴를 작업하는 나이 든 여성을 생성했습니다. 요청된 파란 셔츠, 앞치마, 회색 머리, 아래를 보는 시선, 손의 상호작용이 표현되었습니다. Image 2의 결과도 충분히 설득력 있었으므로, 이전 모델은 사실적인 사람을 만들 수 없다는 주장을 근거로 업그레이드를 정당화해서는 안 됩니다.

또한 사람이 검토해야 할 세부 사항도 있습니다. 손가락과 바퀴살이 만나는 방식, 림의 일관성, 작은 기계 부품의 배치입니다. 생성물은 썸네일 크기에서는 설득력 있어 보여도 전체 크기에서는 기계적으로 일관되지 않을 수 있습니다.

당사의 해석: 성공한 기존 프롬프트를 유지하고 새 경로에서 비교하세요. 새 버전 번호가 있다는 이유만으로 기존 초상화 워크플로를 교체하지 마세요.

텍스트 테스트: 짧은 이중 언어 문구는 샘플 전체에서 작동함

포스터는 “今晚一起逛夜市”를 포함한 다섯 개의 텍스트 블록을 요청했습니다. 확인한 6개 출력 모두 요청된 문구를 표시했습니다. 시각적 차이는 주로 레이아웃, 글자 비율, 종이 표현, 등대 일러스트에 있었습니다.

이는 의도적으로 범위를 제한한 텍스트 테스트입니다. 전체 레스토랑 메뉴, 작은 패키지 문구, 특이한 이름, 모든 문자 체계에 대한 정확성을 입증하지는 않습니다. 좋은 헤드라인이 모든 작은 텍스트의 정확성을 의미한다고 가정하지 말고 실제 출력을 교정하세요.

당사의 해석: 이 브리프에서는 철자 정확성으로 모델을 구분하지 못했습니다. 이미 Image 2로 작업이 성공하고 있다면 2.5를 테스트할 가장 강력한 즉각적 이유는 운영 비용과 처리 시간일 수 있습니다.

이 실험 외에 변경된 점은?

공식 2.5 생성 가이드는 xhigh 및 max까지 확장되는 품질 설정과 두 가지 새로운 모델 선택지를 설명합니다. 또한 투명 출력과 대화형 편집 워크플로도 문서화합니다.

이번 18개 이미지 테스트는 중간 품질 텍스트-이미지 생성만 사용했습니다. 최고 품질 출력, 마스크, 참조 충실도, 공정한 모델 간 편집 비교는 측정하지 않았습니다. 이러한 실제 작업을 탐색하기 위해 별도의 Sunburst 10단계 편집 시퀀스를 실행하고 투명 스프라이트 시트 워크플로를 구축했습니다.

두 가지 2.5 변형의 차이는 Flare vs Sunburst를 참조하세요.

합리적인 마이그레이션 테스트

팀에서 실제로 만드는 에셋 다섯 개부터 시작하세요. 프롬프트, 참조 자료, 화면 비율, 승인 기준을 유지하세요. 기존 출력과 새 출력 각각에 대해 다음 항목을 기록하세요:

상당한 리터칭이 필요한 저렴한 이미지는 더 비싸지만 바로 사용할 수 있는 이미지보다 전체 비용이 더 높을 수 있습니다. 반대로 중간 품질이 이미 브리프를 충족한다면 최고 품질에 비용을 지불할 필요는 없습니다.

정확한 프롬프트 다운로드

비교 요청 계획에는 전체 프롬프트와 모델 ID를 포함한 18개 입력이 모두 포함되어 있습니다. 표시된 그리드는 고정 순서인 Flare, Sunburst, Image 2로 두 번의 반복 결과를 모두 포함합니다.

측정된 작업 결과 다운로드에는 과금, 대기 시간, 반환된 이미지 크기가 포함되어 있습니다. 파일에는 별도로 진행한 편집, 스프라이트, 비디오 실험도 기록되어 있습니다.

PoYo에서 요청 형태를 재현하려면:

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "input": {
    "prompt": "Your unchanged test prompt",
    "quality": "medium",
    "size": "1:1",
    "resolution": "1K"
  }
}

gpt-image-2 및 gpt-image-2.5-sunburst와 동일한 프롬프트를 사용한 다음 실제 내보낸 파일을 확인하세요. 출력물이 픽셀 단위로 당사의 결과와 일치한다고 보장하지 않습니다.

자주 묻는 질문

GPT Image 2.5로 업그레이드할 가치가 있나요?

처리 시간과 비용이 중요하다면 일반적인 에셋 작업에서는 테스트할 가치가 있습니다. 당사의 샘플 PoYo 요청에서는 두 가지 측면 모두에서 2.5가 유리했습니다. 반복 작업이 자체 검토를 통과할 때까지 기존 경로를 유지하세요.

중간 품질은 버전 간에 동일한 연산량 또는 품질을 의미하나요?

아닙니다. 이 테스트에서는 그러한 동등성이 확립되지 않았습니다. 내부 연산량이 아니라 표시되는 요청 설정을 맞췄습니다.

비교는 ChatGPT에서 수행되었나요?

아닙니다. PoYo API를 통해 세 가지 모델 ID를 명시적으로 선택했습니다. ChatGPT의 UI, 라우팅, 이미지 워크플로는 다를 수 있습니다.

이것이 OpenAI 공식 이미지당 가격인가요?

아닙니다. 크레딧당 $0.005 기준으로 환산한 실제 PoYo 작업 비용입니다. 차이점은 가격 관련 문서를 참조하세요.