Runable에 GPT Image 2.5 도입: Flare 및 Sunburst 출시
주요 요약
- OpenAI는 2026년 9월 8일, 두 가지 API 모델로 GPT Image 2.5를 출시했습니다. 속도를 위한
gpt-image-2.5-flare와 최고 품질 및 편집 정밀도를 위한gpt-image-2.5-sunburst입니다. - 두 모델 모두 지금 바로 Runable에서 사용할 수 있습니다. 작업 중 질문(Ask) 기능을 통해 이미지를 요청하면 에이전트가 이미지를 생성 및 편집하여 작성 중인 문서, 사이트 또는 프레젠테이션에 바로 삽입합니다.
- 주요 개선 사항으로는 최대 50% 향상된 지연 시간, 두 가지 새로운 품질 등급(
xhigh및max), 최대 3840x2160 네이티브 4K 출력, 그리고 다단계 편집 및 피사체 유지 기능의 현저한 향상이 있습니다. - 토큰 가격은 GPT Image 2와 동일합니다. 텍스트 입력 토큰 100만 개당 5달러, 이미지 입력 토큰 100만 개당 8달러, 이미지 출력 토큰 100만 개당 30달러입니다.
OpenAI는 이번 달 매우 빠르게 움직이고 있습니다. 9월 3일 GPT-6 Astra가 출시되었고, 5일 후인 2026년 9월 8일에는 ChatGPT와 API를 통해 GPT Image 2.5를 공개하며 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, 상황에 따른 모델 선택 방법, 비용, 그리고 채팅 창이 아닌 실제 프로젝트에서 이를 어떻게 활용하는지 설명합니다.
9월 8일 OpenAI 출시 내용
GPT Image 2.5는 기존의 단일 범용 이미지 모델을 두 개의 모델 라인업으로 대체하며, 모두 2026-09-08 스냅샷을 기준으로 합니다.
GPT Image 2.5 Flare는 속도에 최적화된 소형 모델입니다. OpenAI는 이미지 품질이 GPT Image 2와 비슷하면서도 더 빠른 속도로 제공된다고 설명합니다. Flare는 소셜 미디어용 변형, 썸네일, 대량의 제품 사진, 최종 렌더링 전 초안 작성 등 대용량 작업에 기본적으로 선택하기 좋습니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 품질에 최적화된 기본 모델입니다. GPT Image 2보다 더 선명한 디테일, 더 자연스러운 조명, 더 뛰어난 제어력을 제공하며, OpenAI는 편집 정밀도가 중요한 워크플로우에 최적화된 모델로 포지셔닝하고 있습니다. GPT Image 2가 복잡한 요청을 처리하는 데 부족했다면, Sunburst가 그 해결책이 될 것입니다.
두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력을 지원하며 이미지 출력만 가능합니다. 또한 low, medium, high, xhigh, max, auto의 전체 품질 등급을 지원하며, xhigh와 max는 이번 세대에 새로 추가되었습니다. 두 모델 모두 투명 배경을 기본적으로 지원하는데, 이는 생각보다 훨씬 중요합니다. 모델에서 깔끔한 알파 채널을 포함해 출력된 로고나 제품 이미지는 합성 단계를 크게 줄여줍니다.
해상도도 개선되었습니다. GPT Image 2.5는 auto 또는 사용자 지정 가로x세로 해상도를 지원하며, 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152 및 4K 풍경을 위한 3840x2160 등 일반적인 사전 설정을 제공합니다. 사용자 지정 크기는 각 모서리가 3,840픽셀 미만이어야 하며, 16의 배수여야 하고, 3:1 화면 비율 이내여야 합니다. 또한 총 픽셀 수가 655,360에서 8,294,400 사이여야 합니다. OpenAI는 3,686,400픽셀을 초과하는 해상도를 실험적 기능으로 분류하므로 4K는 가능하지만 아직 완벽하게 안정화된 단계는 아닙니다.
Flare와 Sunburst 중 무엇을 선택해야 할까요?
모델 이름보다는 현재 워크플로우가 무엇을 요구하는지에서 시작하세요.
| 상황 | 시작 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| GPT Image 2의 품질이 이미 만족스러운 경우 | Flare | 동일한 품질 등급, 낮은 지연 시간, 이미지당 더 저렴한 비용 |
| GPT Image 2가 복잡한 요청을 처리하기 부족한 경우 | Sunburst | 디테일, 조명, 제어 측면에서 더 높은 한계 |
| 하나의 자산에 대한 정밀한 다단계 편집 | Sunburst | 편집 정밀도와 피사체 보존을 위해 설계됨 |
| 대량 생성 및 촉박한 마감 기한 | Flare | 소형 모델의 핵심 장점은 속도 |
OpenAI는 Sunburst로 먼저 품질을 확보한 다음 동일한 프롬프트와 입력값으로 Flare를 테스트하는 루프를 권장합니다. Flare가 요구 사항을 충족하면서 지연 시간이 개선된다면 Flare로 전환하세요. 그렇지 않다면 Sunburst를 계속 사용하세요. 특정 작업에서의 속도 향상이 모든 작업에 동일하게 적용되지는 않으므로, 벤치마크 스크린샷을 신뢰하기보다는 실제 프롬프트로 측정하는 것이 좋습니다.
두 모델 모두에 적용되는 실용적인 경고가 하나 있습니다. 반복적인 편집은 유지하고 싶은 디테일을 변형시킬 수 있습니다. 모든 단계에서 제약 조건을 다시 명시하고, 특정 영역이 픽셀 단위로 동일하게 유지되어야 한다면 해당 영역을 원본에서 복사하여 합성하는 것이 좋습니다.
무엇이 개선되었나
사용 후 10분 이내에 체감할 수 있는 세 가지 변화가 있습니다.
첫째, 작업 부하에 따라 지연 시간이 최대 50%까지 줄었습니다. 이는 OpenAI의 발표 자료에 따른 것이며 작업 유형에 따라 다르지만, 전반적인 방향은 일관됩니다. 동일한 자산의 변형을 수십 개 생성할 경우, 그 누적 효과는 매우 큽니다.
둘째, 편집의 충실도가 높아졌습니다. 두 모델 모두 이전 모델의 고질적인 문제였던 편집 정밀도와 피사체 보존 능력이 향상되었습니다. 이전에는 작은 변경만 요청해도 모델이 얼굴을 다시 그리거나 제품의 기하학적 구조를 바꾸는 경우가 있었지만, GPT Image 2.5는 지정된 부분 외의 프레임을 훨씬 잘 유지합니다.
셋째, 노이즈 아티팩트가 줄었습니다. 특히 평면 영역이나 그라데이션에서 발생하던 눈에 띄는 입자감과 뭉침 현상이 개선되었습니다. 이는 바로 결과물로 사용할 수 있는 수준과 추가 작업이 필요한 결과물의 차이를 만듭니다.
GPT Image 2.5 비용
두 모델의 가격은 모두 동일하며, GPT Image 2의 토큰 요금과도 같습니다.
| 측정 항목 | 100만 토큰당 가격 |
|---|---|
| 텍스트 입력 | $5.00 |
| 캐시된 텍스트 입력 | $1.25 |
| 이미지 입력 | $8.00 |
| 캐시된 이미지 입력 | $2.00 |
| 이미지 출력 | $30.00 |
텍스트 출력은 모델이 이미지만 생성하므로 비용이 발생하지 않습니다. 중요한 점은 GPT Image 2 토큰 계산기가 GPT Image 2.5 사용량을 정확히 예측하지 못할 수 있다는 것입니다. 이전 모델을 기준으로 예산을 세웠다면, 실제 샘플 데이터를 통해 다시 계산하는 것이 좋습니다.
중요한 것은 단순히 100만 토큰당 가격이 아니라 '통과된 이미지당 비용'입니다. 검토를 통과하기 위해 여러 번 다시 생성해야 하는 더 빠르고 저렴한 모델이 한 번에 완료되는 느린 모델보다 비쌀 수 있습니다. 인보이스와 함께 재작업 비율을 확인하세요.
Runable에서 GPT Image 2.5 사용 방법
Runable에서는 엔드포인트를 선택하거나 요청을 일일이 설정할 필요가 없습니다. 진행 중인 작업의 일부로 필요한 이미지를 설명하기만 하면, 에이전트가 모델 선택, 생성, 배치를 모두 처리합니다.
작업을 시작하고 필요한 것을 말하세요. "콜드 브루 브랜드용 랜딩 페이지를 만들고 히어로 이미지를 생성해줘"라고 하면 충분합니다. 에이전트는 페이지를 작성하고 GPT Image 2.5로 이미지를 생성하여 적절한 크기로 히어로 섹션에 배치합니다. 문서, 보고서, 캐러셀, 제품 목록 등에서도 동일하게 작동합니다.
동일한 대화 내에서 반복 수정하세요. GPT Image 2.5는 다단계 편집을 위해 설계되었으므로, "같은 이미지에 조명을 더 따뜻하게 하고 캔을 왼쪽 3분의 1 지점으로 옮겨줘"와 같은 후속 명령이 예상대로 정확히 작동합니다. 고정해야 할 부분을 명시하면 모델이 해당 부분을 유지합니다.
필요한 형식을 요청하세요. 로고를 위한 투명 배경 PNG, 인쇄물용 4K 풍경 이미지, 소셜 미디어용 정사각형 이미지 등 명확한 언어로 요청하면 에이전트가 이를 적절한 크기와 배경 설정으로 매핑합니다.
채팅 창이 아닌 에이전트 내부에서 이 작업을 수행하는 이유는 이미지가 결과물 자체가 아니기 때문입니다. 프레젠테이션, 사이트 자체가 결과물입니다. 하나의 도구에서 이미지를 생성하고 다운로드하여 다른 곳에 붙여넣는 작업이 업무의 속도를 늦추는데, Runable은 바로 이 과정을 제거합니다. Runable은 무료 플랜으로 시작할 수 있으며, 가장 인기 있는 Pro 플랜은 월 20달러, 대규모 사용을 위한 Max 플랜은 월 100달러입니다.
GPT Image 2.5 프롬프트 작성 5계명
OpenAI는 출시와 함께 프롬프트 가이드를 공개했습니다. 실무에서 가장 중요한 핵심은 다음과 같습니다.
결과물의 용도를 명시하세요. 단순히 물체를 묘사하는 것보다 "이커머스 목록용 제품 사진"이라고 명시하면 모델이 따라야 할 규칙을 더 잘 파악합니다.
분위기가 아닌 눈에 보이는 디테일을 묘사하세요. 형용사보다는 재질, 조명 방향, 색상, 매체 등이 더 효과적입니다. 사진 같은 느낌이 목표라면 "photorealistic" 또는 "real photograph"를 명시하세요. 모델은 기본적으로 이를 가정하지 않습니다.
텍스트는 따옴표를 사용하고 나타나는 횟수를 명시하세요. 필요한 문구를 따옴표로 묶고 위치와 서체를 설명한 뒤 추가 텍스트가 없도록 요청하세요. 매번 결과물의 철자를 확인하세요.
변경 사항과 제약 조건을 분리하세요. 편집 시 "X만 변경해"라고 말하고, 정체성, 기하학적 구조, 레이아웃, 레이블, 조명 등 유지해야 할 목록을 작성하세요. 제외할 항목을 지정하는 것이 변형을 막는 방법입니다.
참조 대상에 역할을 부여하세요. 여러 입력값을 전달할 때는 각각의 번호와 목적(피사체, 스타일, 배경)을 명시하고 이들이 어떻게 결합되는지 설명하세요.
GPT Image 2.5와 Nano Banana Pro 비교
Google의 Nano Banana Pro는 가장 분명한 대안이며 Runable에서도 사용할 수 있으므로, 구독 단위가 아닌 작업 단위로 선택할 수 있습니다.
GPT Image 2.5 Sunburst는 사실적인 사진, 정밀한 텍스트 렌더링, 투명 배경 자산, 정체성 및 제품 형태를 그대로 유지해야 하는 편집 작업에 더 강력한 선택입니다. 구조화된 프롬프트와 레이블이 달린 섹션을 사용할 때 더 좋은 결과를 보여줍니다.
Nano Banana Pro는 수많은 독립적 생성 작업 전반에 걸쳐 캐릭터와 제품의 정체성을 더 일관되게 유지하며, 단일 호출에서 더 많은 참조 이미지를 융합하고, 엄격한 필드보다는 자연스러운 설명 문장에 더 최적화되어 있습니다. 동일한 캐릭터가 등장하는 긴 시리즈의 이미지를 제작할 때, 이 일관성이 가장 중요한 결정 요인이 됩니다.
솔직한 요약: 완벽한 이미지 하나가 필요할 때는 Sunburst를, 40개의 이미지가 서로 일관되게 맞춰져야 할 때는 Nano Banana Pro를 선택하세요. Flare는 그 사이의 대량 작업을 처리합니다.
GPT Image 2.5가 더 넓은 창작 워크플로우에 어떻게 어울리는지 알고 싶다면, 최고의 AI 이미지 생성기 비교가 이 세대 모델들의 성능을 이해하는 데 유용한 자료가 될 것입니다. Runable을 이미 사용 중인 팀이라면, 2026 Runable 완벽 가이드에서 이미지 생성과 문서, 프레젠테이션, 사이트 작업을 결합하는 방법을 확인할 수 있습니다. 또한 이달 초 GPT-6 Astra 출시로 인해 모델 선택 기준이 바뀌었다면, GPT-6 Astra 출시 게시물을 통해 해당 모델의 추가 기능과 기존 이미지 스택보다 우선 고려해야 할 상황을 확인하세요. AI 이미지 생성이 도구 모음의 어디에 적합할지 고민하는 소규모 기업의 경우, 소규모 기업을 위한 AI 도구에서 작업 유형별 옵션을 확인할 수 있습니다.
FAQ
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, ChatGPT와 Runable에서도 사용할 수 있습니다.
Flare와 Sunburst의 차이점은 무엇인가요?
Flare는 속도에 최적화된 소형 모델로, 이미지 품질은 GPT Image 2와 유사합니다. Sunburst는 품질에 최적화된 기본 모델로, 더 선명한 디테일, 더 자연스러운 조명, 더 뛰어난 제어력을 제공합니다. 두 모델 모두 동일한 품질 설정, 크기, 투명 배경을 지원합니다.
GPT Image 2.5로 4K 이미지를 생성할 수 있나요?
네. 최대 3840x2160까지 사용자 지정 해상도를 지원하며, 각 모서리는 최대 3,840픽셀이고 16의 배수여야 합니다. OpenAI는 총 3,686,400픽셀을 초과하는 출력물을 실험적 기능으로 분류하므로, 실무에 도입하기 전 해당 크기에서의 결과를 먼저 확인하세요.
GPT Image 2.5 비용은 얼마인가요?
두 모델 모두 텍스트 입력 토큰 100만 개당 5달러, 이미지 입력 토큰 100만 개당 8달러, 이미지 출력 토큰 100만 개당 30달러로 청구됩니다. 캐시된 입력은 각각 1.25달러와 2.00달러입니다. 텍스트 출력은 요금이 청구되지 않습니다. Runable에서는 이미지 생성 비용이 요금제 크레딧으로 처리됩니다.
GPT Image 2에서 마이그레이션해야 할까요?
GPT Image 2가 현재 품질 요구 사항을 충족한다면, Flare를 먼저 테스트하여 지연 시간 개선 효과를 확인하세요. 그렇지 않다면 Sunburst를 테스트하여 품질을 확인한 후 다른 최적화를 진행하세요. 초기 비교 시에는 프롬프트, 참조 자료, 크기를 동일하게 유지해야 자신의 편집이 아닌 모델의 성능을 정확히 측정할 수 있습니다.
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이제 여러 도구를 옮겨 다니며 이미지를 붙여넣지 마세요
작성 중인 내용을 설명하면, Runable이 GPT Image 2.5를 사용하여 이미지를 생성하고 히어로 슬롯, 슬라이드, 제품 페이지, 캐러셀 등 필요한 위치에 정확히 배치합니다. 무료로 시작하고, 작업의 일부로 이미지를 본격적으로 활용하게 될 때 월 20달러의 Pro 플랜으로 업그레이드하세요.
