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모델 가이드

GPT Image 2.5 Sunburst 모델 가이드

GPT Image Hub에서 GPT Image 2.5 Sunburst를 사용하는 실용 가이드입니다. 세밀한 크리에이티브 작업을 위한 OpenAI의 GPT Image 2.5 정밀 버전으로, Flare와 공유하는 점, 실측한 소요 시간과 출력 토큰, 그리고 추가 시간을 들일 가치가 있는 경우를 다룹니다.

작은 세부 요소가 프롬프트에서 지정한 위치에 정확히 들어가야 하는 마스크 편집이나 다중 참조 편집.패키징, 타이포그래피 중심 레이아웃, 정교한 일러스트 같은 세밀한 크리에이티브 작업.더 빠른 모델에서 구도를 승인한 뒤 xhigh 또는 max로 진행하는 최종 렌더링.
GPT Image 2.5 Sunburst 모델 가이드
GPT Image 2.5 Sunburst 모델 가이드 visual
OpenAIgpt-image-2.5-sunburst
품질1K / 2K / 4K참조 이미지16종횡비auto / 1:1 / 4:3
핵심 답변

GPT Image 2.5 Sunburst는 정밀도가 가장 중요할 때 OpenAI가 권장하는 GPT Image 2.5 모델입니다. Flare와 같은 xhigh 및 max 품질 설정, 사용자 지정 해상도, 투명한 배경을 지원하며 GPT Image Hub는 기본적으로 xhigh로 실행합니다. 허브 테스트에서는 이미지 1장당 47–108초가 걸렸고 모든 라벨과 텍스트 줄을 프롬프트대로 정확한 위치에 배치했습니다. 패키징, 타이포그래피 중심 레이아웃, 정교한 일러스트에는 이 모델을, 속도가 더 중요하면 Flare를 선택하세요.

공식 모델 IDgpt-image-2.5-sunburst
공급자OpenAI
품질 설정low, medium, high, xhigh, max, auto
허브 품질 등급1K, 2K, 4K
참조 이미지최대 16개
종횡비auto, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 5:4, 4:5, 21:9, 9:21, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3
이미지 1장당 비용5–570 · ≈ US$0.005–US$0.569요금 보기

생성 예시

생성 예시

GPT Image 2.5 Sunburst 모델 가이드 model showcase
라벨 교체

전면 라벨만 바뀌도록 편집한 패키징 렌더링.

라벨 교체

전면 라벨만 바뀌도록 편집한 패키징 렌더링.

전면 라벨을 첨부한 디자인으로 정확한 크기로 교체하세요.

라벨이 있는 일러스트

짧은 캡션이 달린 세밀한 식물학적 단면도.

1024x1536 무화과 단면도, 손글씨 라벨 다섯 개.

최종 렌더링

승인 후 max 품질로 한 번 진행.

승인된 편집을 max 품질로 렌더링하세요.

최고의 사용 사례

  • 작은 세부 요소가 프롬프트에서 지정한 위치에 정확히 들어가야 하는 마스크 편집이나 다중 참조 편집.
  • 패키징, 타이포그래피 중심 레이아웃, 정교한 일러스트 같은 세밀한 크리에이티브 작업.
  • 더 빠른 모델에서 구도를 승인한 뒤 xhigh 또는 max로 진행하는 최종 렌더링.

주의할 점

  • 대기 시간이 중요한 대량 초안 작업. OpenAI는 Flare를 더 빠른 기본 모델로 소개합니다.
  • 2560×1440을 초과하는 해상도. OpenAI는 2.5 모델에서 이를 실험적 기능으로 표시합니다.

강점

편집 정밀도가 가장 중요한 워크플로를 위해 OpenAI가 권장하는 GPT Image 2.5 모델입니다.

Flare와 같은 품질 단계: low, medium, high, xhigh, max, auto.

같은 사용자 지정 크기 규칙: 16의 배수, 1:3에서 3:1, 한 변 최대 3840 px, 총 655,360에서 8,294,400픽셀.

PNG 또는 WebP 출력에서 투명한 배경을 지원하며, 토큰당 요금은 GPT Image 2와 같습니다.

사용 사례

정밀 편집

이미지의 나머지 부분을 그대로 지켜야 하는 라벨 교체, 오브젝트 교체, 마스크 편집.

세밀한 일러스트

작은 실수가 큰 비용으로 이어지는 복잡한 레이아웃, 타이포그래피, 도식.

승인된 최종본

다른 곳에서 구도를 확정한 뒤 xhigh 또는 max로 한 번 신중하게 렌더링.

작업 흐름

01

더 빠른 모델에서 승인

Sunburst로 전환하기 전에 GPT Image 2 또는 Flare로 구도와 카피를 확정합니다.

02

편집을 제약 조건으로 작성

고정할 것, 바꿀 것, 마스크가 적용되는 위치를 나열합니다.

03

고품질로 한 번 렌더링

최종 파일에는 xhigh 또는 max를 사용하고 출력 형식은 브리프와 일치시킵니다.

프롬프트 안내

  • 편집을 무엇을 유지하고 무엇을 바꿀지 명시한 지시로 작성하세요. 정밀도가 이 모델을 고르는 이유입니다.
  • 마스크를 사용할 때는 원본 이미지와 같은 형식과 크기에 알파 채널을 포함하세요. 마스크는 첫 번째 입력 이미지에 적용됩니다.
  • xhigh 또는 max는 최종 패스에만 사용하세요. 이 설정들은 과금되는 출력 토큰을 더 많이 생성합니다.
  • 이미지 텍스트는 정확히 인용하고 짧게 유지하세요.

바로 복사해 쓰는 프롬프트

예 1

참조 패키징 렌더링을 편집하세요. 상자 형태와 조명은 유지하고, 전면 패널 라벨을 첨부한 라벨 디자인으로 정확한 크기로 교체하며, 그 외에는 아무것도 바꾸지 마세요.

예 2

무화과의 식물학적 단면을 그린 1024x1536 에디토리얼 일러스트를 만드세요. 짧은 손글씨 캡션 다섯 개, 차분한 세이지와 플럼 팔레트, 종이 질감.

예 3

두 장의 참조 사진을 사용해 같은 거실의 정확한 비포-애프터 쌍을 생성하세요. 소파만 오커 색으로 바꾸고 다른 것은 바꾸지 마세요.

GPT Image Hub에서 생성한 출력 예시

GPT Image 2.5 Sunburst로 생성한 크라프트지 차 상자, 라벨에 SUNBURST와 Loose leaf · 50 g 표기
1024×1024, quality xhigh, 73 s, 출력 토큰 3,122개. 라벨 두 줄 모두 프롬프트대로 렌더링되었습니다. 2026년 10월 22일 GPT Image Hub에서 생성
GPT Image 2.5 Sunburst로 생성한 무화과의 식물학적 단면도, 손글씨 라벨 다섯 개 포함
1024×1536, quality high, 47 s, 출력 토큰 1,372개. 캡션 다섯 개 모두 위치와 철자가 정확합니다. 2026년 10월 22일 GPT Image Hub에서 생성
GPT Image 2.5 Sunburst로 생성한 빈티지 씨앗 봉투, 촘촘한 판화풍 테두리와 읽기 쉬운 텍스트
1024×1536, quality max, 108 s, 출력 토큰 5,488개. 2026년 10월 22일 GPT Image Hub에서 생성

공식 출처

FAQ

GPT Image Hub에서 GPT Image 2.5 Sunburst를 사용할 수 있나요?

네. GPT Image 2.5 Sunburst는 GPT Image Hub 생성기에서 1K, 2K, 4K 계층으로 선택할 수 있으며, 허브는 기본적으로 OpenAI의 xhigh 품질 설정을 전송합니다. 이미지 1장당 크레딧 비용은 요금 페이지에 나와 있습니다.

언제 Flare 대신 Sunburst를 선택해야 하나요?

정밀도가 가장 중요한 편집과 세밀한 크리에이티브 작업에는 더 긴 생성 시간을 감수하고 Sunburst를 선택하세요. 빠르고 고품질인 일상적인 생성에는 Flare를 선택하세요.

Sunburst는 Flare와 같은 크기와 품질 설정을 지원하나요?

네. OpenAI의 이미지 생성 가이드는 두 GPT Image 2.5 모델에 대해 같은 품질 설정(low, medium, high, xhigh, max, auto)과 같은 사용자 지정 크기 제약을 명시합니다.

이 모델로 생성

프롬프트 템플릿으로 시작하거나 모델을 비교해 보세요

사용할 모델을 정했다면 바로 이미지를 생성하세요. 속도, 세부 표현, 참조 이미지 지원을 비교하려면 모델 비교를 확인하세요.