Runable에 GPT Image 2.5 출시: Flare와 Sunburst

핵심 요약

• OpenAI는 2026년 9월 8일 두 가지 API 모델로 GPT Image 2.5를 출시했습니다. 속도를 위한 gpt-image-2.5-flare와 최대 품질 및 편집 정밀도를 위한 gpt-image-2.5-sunburst가 있습니다.
• 두 모델 모두 현재 Runable에서 사용할 수 있습니다. 어떤 작업에서든 이미지 생성을 질문하면 에이전트가 결과물을 생성 및 편집하여 작성 중인 덱, 사이트 또는 문서에 즉시 배치합니다.
• 주요 개선 사항으로는 최대 50%의 지연 시간 단축, 두 가지 새로운 품질 등급(xhigh 및 max), 최대 3840x2160의 네이티브 4K 출력, 그리고 훨씬 향상된 다회차 편집 및 피사체 보존 기능이 있습니다.
• 토큰 요금은 GPT Image 2와 동일합니다. 두 모델 모두 텍스트 입력 토큰 100만 개당 5달러, 이미지 입력 토큰 100만 개당 8달러, 이미지 출력 토큰 100만 개당 30달러입니다.

OpenAI는 이번 달에 빠르게 새로운 모델을 선보이고 있습니다. 9월 3일에는 GPT-6 Astra가 공개되었습니다. 5일 후인 2026년 9월 8일, OpenAI는 ChatGPT와 API를 통해 GPT Image 2.5를 출시하며 처음으로 이미지 스택을 두 모델로 분리했습니다. 일상적인 작업을 위한 Flare와 품질이 무엇보다 중요한 작업을 위한 Sunburst입니다.

두 모델 모두 Runable에서 바로 사용할 수 있습니다. 이 게시물에서는 실제 변경 사항, 어떤 모델을 선택해야 하는지, 비용은 얼마인지, 그리고 단순히 채팅창이 아닌 실제 프로젝트 작업에 어떻게 활용할 수 있는지 설명합니다.

OpenAI 9월 8일 출시 내용

GPT Image 2.5는 단일 범용 이미지 모델을 대체하며, 두 모델 모두 2026-09-08 시점의 스냅샷입니다.

GPT Image 2.5 Flare는 속도에 최적화된 소형 모델입니다. OpenAI는 이미지 품질이 GPT Image 2와 비슷하면서도 더 빠르게 제공된다고 설명합니다. Flare는 소셜 미디어용 배리에이션, 썸네일, 대량의 제품 샷, 최종 렌더링 전 초안 작업 등 대량의 작업에 기본으로 선택하기 좋습니다.

GPT Image 2.5 Sunburst는 품질에 최적화된 기본 모델입니다. GPT Image 2보다 더 선명한 디테일, 더 자연스러운 조명, 더 뛰어난 제어 기능을 제공하며, OpenAI는 편집 정밀도가 가장 중요한 워크플로에 이 모델을 배치했습니다. GPT Image 2가 복잡한 요청을 처리하는 데 부족했다면, Sunburst가 이를 해결해 줄 것입니다.

두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력을 지원하고 오직 이미지만 출력하며, low, medium, high, xhigh, max, auto 등 전체 품질 등급을 지원합니다. xhigh와 max 등급은 이번 세대에 새로 추가되었습니다. 또한 두 모델 모두 투명 배경을 기본적으로 지원하는데, 이는 생각보다 중요합니다. 모델에서 깔끔한 알파 채널을 가진 로고나 제품 컷아웃을 가져올 수 있으면 합성 단계를 크게 줄일 수 있기 때문입니다.

해상도도 변경되었습니다. GPT Image 2.5는 auto 또는 커스텀 너비x높이를 지원하며, 일반적인 사전 설정으로 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152, 그리고 4K 가로형인 3840x2160을 사용할 수 있습니다. 커스텀 크기를 사용할 경우 각 모서리는 3,840픽셀 미만이어야 하며, 두 모서리는 16의 배수여야 하고, 가로세로비는 3:1 이내, 총 픽셀 수는 655,360에서 8,294,400 사이여야 합니다. OpenAI는 3,686,400픽셀을 초과하는 경우를 실험적 기능으로 분류하므로, 4K는 가능하지만 아직은 흔하지 않습니다.

Flare vs Sunburst: 무엇을 선택해야 할까요?

모델 이름이 아닌 현재 수행 중인 워크플로를 기준으로 선택하세요.

OpenAI는 2단계 루프를 권장합니다. 먼저 Sunburst로 품질을 확정한 다음, 동일한 프롬프트와 입력값으로 Flare를 테스트해 보세요. Flare가 기준을 통과하고 지연 시간을 개선한다면 Flare로 전환하세요. 그렇지 않다면 Sunburst를 유지하세요. 특정 워크플로에서의 속도 향상이 다른 작업에 그대로 적용되지 않을 수 있으므로, 벤치마크 스크린샷만 믿지 말고 실제 프롬프트로 측정해 보세요.

두 모델 모두에 적용되는 실용적인 경고 사항으로, 반복적인 편집은 유지하고 싶었던 세부 정보를 변형시킬 수 있습니다. 매 단계마다 제약 조건을 다시 명시하고, 특정 영역을 픽셀 단위로 똑같이 유지해야 할 경우 모델에 보존을 요청하는 대신 승인된 편집본을 원본에 합성하세요.

실제 개선 사항

사용해 보면 10분 이내에 체감할 수 있는 세 가지 변화가 있습니다.

워크플로에 따라 지연 시간이 최대 50% 단축되었습니다. 이는 OpenAI의 발표 자료에 따른 수치로 워크플로마다 다르지만, 방향성은 분명합니다. 동일한 에셋의 버전을 십여 개씩 생성하는 경우, 복합적인 효과는 헤드라인 수치보다 더 큽니다.

편집 기능이 더 정확해졌습니다. 두 모델 모두 정밀한 편집과 피사체 보존 능력이 향상되었습니다. 이는 이전 이미지 모델에서 실제 작업을 수행할 때 불편함을 주었던 부분입니다. 즉, 변경을 요청하면 모델이 얼굴을 살며시 다시 그리거나 제품의 기하학적 구조를 변경하거나 조명을 재설정하는 문제를 말합니다. GPT Image 2.5는 특정 부분을 변경하는 동안 프레임의 나머지 부분을 훨씬 안정적으로 유지합니다.

노이즈 아티팩트가 감소했습니다. 이전 GPT 이미지 출력물, 특히 평면 영역이나 그라데이션에서 보였던 눈에 띄는 입자와 얼룩이 줄어들었습니다. 이는 바로 사용할 수 있는 에셋과 수정해야 하는 에셋의 차이를 결정짓습니다.

GPT Image 2.5 비용

가격은 두 모델 모두 동일하며, GPT Image 2의 토큰 요금과도 같습니다.

텍스트 출력은 과금되지 않습니다. 이 모델들은 텍스트가 아닌 이미지를 생성하기 때문입니다. 참고할 점은 OpenAI가 GPT Image 2 토큰 계산기가 GPT Image 2.5 사용량을 추정하지 못한다고 밝힌 것입니다. 따라서 구 모델 기반의 스프레드시트로 예산을 세우고 있다면, 실제 요청 샘플을 사용하여 새로 계산해야 합니다.

중요한 비용 질문은 토큰당 가격이 아닙니다. 실제 승인된 이미지당 비용입니다. 검토를 통과하기 위해 네 번이나 다시 시도해야 하는 저렴한 모델은 두 번 만에 끝내는 느린 모델보다 비쌉니다. 청구서와 함께 재시도율을 확인하세요.

Runable에서 GPT Image 2.5 사용하는 방법

Runable에서는 엔드포인트를 선택하거나 요청을 구성할 필요가 없습니다. 현재 진행 중인 작업의 일부로 원하는 이미지를 설명하기만 하면, 에이전트가 모델 선택, 생성 및 배치를 담당합니다.

작업을 시작하고 필요한 내용을 말하세요. "콜드 브루 브랜드용 랜딩 페이지를 만들고 히어로 샷을 생성해 줘"라고 하면 완벽한 지시가 됩니다. 에이전트는 페이지를 작성하고 GPT Image 2.5로 이미지를 생성하여 적절한 크기로 히어로 섹션에 배치합니다. 이는 덱, 보고서, 캐러셀, 제품 목록 등에서도 동일하게 적용됩니다.

같은 대화 내에서 반복하세요. GPT Image 2.5는 다회차 편집을 위해 구축되었으므로, 후속 지시도 예상대로 작동합니다. "같은 샷에 조명을 더 따뜻하게 하고, 캔을 왼쪽 3분의 1 지점으로 옮겨줘"라고 하면 해당 부분만 변경되고 나머지는 그대로 유지됩니다. 고정해야 할 요소를 말하면 모델이 이를 지킵니다.

필요한 형식을 질문하세요. 로고용 투명 PNG, 인쇄용 히어로 이미지인 4K 가로형, 소셜용 정사각형 등이 가능합니다. 평문으로 말하면 에이전트가 이를 적절한 크기와 배경 설정으로 매핑합니다.

채팅창이 아닌 에이전트 내에서 이를 수행해야 하는 이유는 이미지가 그 자체로 최종 결과물인 경우가 거의 없기 때문입니다. 덱이 결과물이고 사이트가 결과물입니다. 한 도구에서 이미지를 생성하여 다운로드하고 다른 도구로 드래그하는 작업이 업무의 가장 느린 부분인데, Runable은 이를 제거합니다. Runable은 무료 플랜을 제공하며, 가장 인기 있는 Pro 플랜은 월 20달러, 많은 사용량을 위한 Max 플랜은 월 100달러입니다.

GPT Image 2.5 프롬프트 작성: 다섯 가지 규칙

OpenAI는 이번 출시와 함께 프롬프트 가이드를 게시했습니다. 실제 작업에서 가장 중요한 부분은 다음과 같습니다.

결과물과 용도를 명시하세요. "전자상거래 목록용 제품 사진"이라고 하면 단순히 물체를 설명하는 것보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 모델이 따라야 할 관례를 알려주기 때문입니다.

분위기가 아닌 눈에 보이는 디테일을 묘사하세요. 소재, 조명 방향, 색상, 매체 등이 형용사보다 낫습니다. 목표가 실제와 같을 때는 명시적으로 "실사" 또는 "실제 사진"이라고 요청하세요. 모델이 이를 가정하지 않기 때문입니다.

정확한 텍스트를 인용하고 몇 번 나타나는지 말하세요. 필요한 문구는 따옴표로 묶고 위치와 서체를 설명한 다음, 추가 텍스트는 없도록 요청하세요. 매번 출력물의 철자를 확인하세요.

변경 사항과 제약 조건을 분리하세요. 편집 시 "X만 변경"이라고 말하고 유지해야 할 요소(정체성, 기하학적 구조, 레이아웃, 라벨, 조명 등)를 나열하세요. 제외 사항을 명시하는 것이 변형을 막는 방법입니다.

참조 자료에 역할을 부여하세요. 여러 입력을 전달할 때는 각 번호와 목적(주제, 스타일, 배경)을 식별하고 어떻게 결합되는지 설명하세요.

GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro

Google의 Nano Banana Pro는 명확한 대안이며 Runable에서도 사용할 수 있으므로, 구독별이 아닌 작업별로 선택할 수 있습니다.

GPT Image 2.5 Sunburst는 실사, 정밀한 텍스트 렌더링, 투명 배경 에셋, 정체성과 제품 기하학적 구조가 온전히 유지되어야 하는 편집 작업에 더 강력한 선택입니다. 구조화된 프롬프트를 사용할 때 더 나은 결과를 보입니다.

Nano Banana Pro는 여러 독립적인 세대에서 캐릭터와 제품 정체성을 더 일관되게 유지하며, 단일 호출에서 더 많은 참조 이미지를 융합하고, 딱딱한 필드보다 자연스러운 서술형 문장에 더 잘 반응합니다. 같은 캐릭터가 등장하는 긴 시리즈의 이미지를 제작할 때, 일관성은 결정적인 요소입니다.

솔직한 요약: 이미지가 하나만 완벽하면 될 때는 Sunburst를 선택하고, 40개의 이미지가 모두 일치해야 할 때는 Nano Banana Pro를 선택하세요. Flare는 그 사이의 볼륨을 처리합니다.

GPT Image 2.5가 더 넓은 창의적 워크플로에 어떻게 부합하는지 알고 싶다면, 최고의 AI 이미지 생성기 비교가 이 세대의 모델들을 비교하는 유용한 참고 자료가 될 것입니다. Runable을 이미 사용 중인 팀은 Runable 2026 완벽 가이드를 통해 이미지 생성과 문서, 덱, 사이트를 결합하는 작업 설정 방법을 확인할 수 있습니다. 또한 이번 달 초 GPT-6 Astra의 출시로 모델 선택에 대한 생각이 바뀌었다면, GPT-6 Astra 출시 게시물에서 해당 모델이 추가하는 기능과 언제 사용해야 하는지 확인하세요. AI 이미지 생성이 더 넓은 도구 세트 어디에 적합한지 고민 중인 소기업을 위해 소기업을 위한 AI 도구에서 작업 유형별로 옵션을 순위별로 정리했습니다.

자주 묻는 질문

GPT Image 2.5란 무엇인가요?

GPT Image 2.5는 2026년 9월 8일에 출시된 OpenAI의 이미지 생성 및 편집 모델 제품군입니다. 속도를 위한 gpt-image-2.5-flare와 품질을 위한 gpt-image-2.5-sunburst 두 가지 API 모델로 제공되며, ChatGPT 및 Runable 내부에서도 사용할 수 있습니다.

Flare와 Sunburst의 차이점은 무엇인가요?

Flare는 속도에 최적화된 소형 모델로, 이미지 품질은 GPT Image 2와 비슷합니다. Sunburst는 품질에 최적화된 기본 모델로, 더 선명한 디테일, 자연스러운 조명, 뛰어난 제어 기능을 제공합니다. 둘 다 동일한 품질 설정, 크기, 투명 배경을 지원합니다.

GPT Image 2.5는 4K 이미지를 생성할 수 있나요?

네. 최대 3840x2160의 사용자 지정 해상도를 지원하며, 각 모서리는 3,840픽셀로 제한되고 두 모서리는 16의 배수여야 합니다. OpenAI는 총 3,686,400픽셀을 초과하는 출력물을 실험적 기능으로 표시하므로, 프로덕션 환경에 사용하기 전에 해당 크기의 결과를 확인하세요.

GPT Image 2.5의 비용은 얼마인가요?

두 모델 모두 텍스트 입력 토큰 100만 개당 5달러, 이미지 입력 토큰 100만 개당 8달러, 이미지 출력 토큰 100만 개당 30달러로 청구되며, 캐시된 입력은 각각 1.25달러와 2.00달러입니다. 텍스트 출력은 과금되지 않습니다. Runable에서는 이미지 생성이 플랜 크레딧으로 대체됩니다.

GPT Image 2에서 마이그레이션해야 하나요?

GPT Image 2의 품질이 이미 만족스럽다면 Flare를 먼저 테스트하여 지연 시간 개선 효과를 확인하세요. 그렇지 않다면 Sunburst를 테스트하여 품질을 확인한 후 다른 최적화를 진행하세요. 첫 비교 시에는 프롬프트, 참조 자료, 치수를 변경하지 않고 동일하게 유지하여 본인의 편집이 아닌 모델을 측정하도록 하세요.

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