OpenAI는 자사의 새로운 플래그십 이미지 생성 및 편집 모델인 GPT Image 1.5를 발표하고, ChatGPT와 API 전반에 걸쳐 새로워진 “ChatGPT Images” 경험을 출시했습니다. OpenAI는 이번 릴리스를 프로덕션급 이미지 생성으로의 진전으로 소개합니다: 더 강력한 지시 따르기, 중요한 디테일(얼굴, 조명, 로고)을 보존하는 더 정밀한 편집, 최대 4× 더 빠른 출력, 그리고 API에서 더 낮은 이미지 입출력 비용. 좋은 소식은 CometAPI가 GPT-image 1.5 (gpt-image-1.5)를 통합했으며 OpenAI보다 더 낮은 가격을 제공한다는 점입니다.
GPT Image 1.5는 무엇인가요?
GPT Image 1.5는 재구성된 ChatGPT Images 경험의 엔진으로 공개된 OpenAI의 최신 세대 이미지 모델이며, OpenAI API에서 gpt-image-1.5로 제공됩니다. OpenAI는 이를 단순한 신기한 아트 도구가 아니라 프로덕션 준비가 된 크리에이티브 스튜디오로 포지셔닝합니다. 정밀하고 반복 가능한 편집을 목표로 하며, 이커머스 카탈로그, 브랜드 에셋 변형 생성, 크리에이티브 에셋 파이프라인, 빠른 프로토타이핑 같은 워크플로를 지원합니다. 특히 중요한 이미지 디테일(얼굴, 로고, 조명) 보존과 단계별 편집 지시를 따르는 능력의 향상을 강조합니다.
기억해야 할 운영상의 두 가지 포인트: GPT Image 1.5는 이전 세대보다 최대 네 배 빠르게 이미지를 렌더링하며, API에서 이미지 입력/출력 비용이 GPT Image 1.0 대비 약 20% 저렴합니다 — 잦은 반복이 필요한 팀에 모두 중요한 지점입니다. 새로운 ChatGPT Images UI는 전용 사이드바 작업 공간, 프리셋 필터와 트렌딩 프롬프트, 그리고 반복적인 개인화를 위한 1회성 “likeness” 업로드를 추가했습니다.
GPT Image 1.5는 이전 OpenAI 이미지 모델에서 어떻게 발전했나요?
OpenAI의 이미지 라인은 DALL·E → 다수의 내부 이미지 실험 → GPT Image 1(및 더 작은 변형)으로 진화해 왔습니다. 초기 OpenAI 이미지 모델(예: GPT-image-1 및 초기 ChatGPT 이미지 스택)과 비교할 때, 1.5는 다음에 명시적으로 최적화되었습니다:
- 더 엄밀한 지시 준수 — 텍스트 지시를 더 충실히 따릅니다.
- 향상된 이미지 편집 충실도 — 편집 전반에서 구도, 얼굴 특징, 조명, 로고를 보존하여 반복 편집 시 일관성을 유지합니다.
- 더 빠르고 저렴한 추론 — OpenAI는 이전 이미지 모델 대비 최대 4× 속도 향상과 입력 및 출력의 토큰/이미지 비용 절감을 주장합니다.
요약하자면: 이미지 생성을 일회성 “아트 장난감”으로 보는 대신, OpenAI는 크리에이티브 팀과 엔터프라이즈 워크플로를 위한 예측 가능하고 반복 가능한 도구로 이미지를 밀어 올리고 있습니다.
GPT Image 1.5의 주요 기능
편집 및 이미지 보존 기능
GPT Image 1.5는 출시 이후 공개된 여러 이미지 생성 및 편집 리더보드에서 강력한 성능을 보이고 있습니다. LMArena는 텍스트-투-이미지와 이미지 편집 리더보드에서 GPT Image 1.5가 최상위권 또는 그에 근접한 순위를 기록했다고 보고하며, 때로는 Google의 Nano Banana Pro 같은 경쟁자를 근소하게 앞서기도 합니다.
GPT Image 1.5의 대표적인 기능 중 하나는 “중요한 것”을 보존하는 정밀한 편집입니다. 모델에 특정 객체나 속성을 바꾸라고 요청하면, 해당 요소만 변경하면서도 구도, 조명, 인물의 외형은 편집 전후로 일관되게 유지하려고 합니다. 브랜드 및 이커머스 팀에게는 자동 편집 이후 수작업 보정이 줄어든다는 의미입니다.
얼마나 빠르며 "4× 더 빠름"은 무엇을 의미하나요?
OpenAI는 ChatGPT Images에서의 이미지 생성이 이전보다 최대 4× 더 빨라졌고, API에서 이미지 I/O 비용이 GPT Image 1 대비 ~20% 저렴해졌다고 보고합니다. 이는 제품 레벨의 주장입니다: 렌더링이 빨라지면 같은 세션에서 더 많은 이미지를 반복할 수 있고, 일부가 처리 중일 때 추가 생성을 시작할 수 있으며, 탐색형 워크플로의 마찰을 줄일 수 있습니다. 더 빠른 추론은 최종 사용자 지연을 낮출 뿐 아니라, 요청당 에너지 사용과 운영 비용도 감소시킵니다. 참고: “최대”는 실제 이득이 프롬프트 복잡도, 이미지 크기, 시스템 부하에 따라 달라짐을 의미합니다.
지시 준수와 텍스트 렌더링 개선
GPT Image 1.0 대비 더 강력한 지시 준수: 멀티스텝 프롬프트 해석과 연쇄 편집에서 사용자 의도를 더 잘 유지합니다. 또한 텍스트 렌더링(이미지 내 가독성 있는 텍스트)과 작은 얼굴 렌더링도 개선되었지만, 일부 에지 케이스에서는 다국어/텍스트 렌더링의 한계를 여전히 플래그합니다. 전반적으로는 생성 이미지의 표지판이 흐릿하거나 의미 없는 경우가 나오던 오래된 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다.
GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro (Google) vs Qwen-Image (Alibaba)?
Google의 Nano Banana Pro란?
Nano Banana Pro(Google의 Gemini 제품군에서의 브랜드 표기: Gemini 3 Pro Image / Nano Banana Pro)는 Google/DeepMind의 스튜디오급 이미지 모델입니다. Google은 뛰어난 텍스트 렌더링, 멀티 이미지 합성(여러 이미지를 하나로 블렌딩), 그리고 더 넓은 Gemini 기능(검색 그라운딩, 로케일 인지 번역, Vertex AI의 엔터프라이즈 워크플로)과의 통합을 강조합니다. Nano Banana Pro는 정교한 텍스트 레이아웃이 필요한 디자이너를 위해 프로덕션 준비가 된 수준을 목표로 합니다.
Qwen-Image란?
Qwen-Image(Qwen/Tongyi 제품군)는 Alibaba가 공개한 이미지 모델로, 학술 및 공개 벤치마크 전반에서 평가되었습니다. Qwen 팀의 기술 보고서는 다양한 벤치마크(GenEval, DPG, OneIG-Bench)에서의 강력한 성능을 문서화하고, 프롬프트 이해, 다국어 텍스트 렌더링(특히 중국어), 견고한 편집에서의 강점을 강조합니다. Qwen-Image는 미국 하이퍼스케일러 외의 선도적인 오픈소스/엔터프라이즈 친화 옵션으로 자주 거론됩니다.
정면 승부: 각 모델의 강점
- GPT Image 1.5 (OpenAI) — 강점: 빠른 생성, 멀티스텝 워크플로에서 강력한 지시 준수, 잘 통합된 ChatGPT UX, 폭넓은 API 접근성. 초기 벤치마크에서 생성과 편집을 결합한 지표 상 최상위 또는 그에 근접하며, OpenAI는 실용적 생산성을 위한 “크리에이티브 스튜디오”로서의 면모를 강조합니다.
- Nano Banana Pro (Google) — 강점: 탁월한 텍스트 렌더링과 엔터프라이즈 통합(Vertex AI, Google Workspace), 강력한 현지화와 멀티 이미지 합성 기능, 각도/조명/종횡비/2K 출력에 대한 스튜디오급 제어. Google은 마케팅/현지화 파이프라인과 정밀한 포스터/목업 생성에서의 유용성을 강조합니다.
- Qwen-Image (Alibaba) — 강점: 국제 데이터셋 전반에서의 교차 벤치마크 성능, 투명한 기술 보고, 강력한 다국어 텍스트 렌더링. 아시아 시장에 집중하는 개발자와 엔터프라이즈, 그리고 투명한 벤치마크 결과를 중시하는 팀에 설득력 있는 선택지입니다.
개발자가 체감하는 실질적 차이점
- API 및 통합 패턴: OpenAI는 GPT Image 1.5를 Image API와 Responses API로 제공하고, Google은 Gemini/Vertex를 통해 Nano Banana Pro를 제공하며, Alibaba는 모델 문서와 데모 엔드포인트를 공개합니다. 공급자별 가격과 레이트 리밋이 달라 프로덕션 비용과 처리량 의사결정에 영향을 줍니다.
- 제어 대 속도 트레이드오프: 일부 공급자는 “fast/flash” 모드 대 “thinking/pro” 모드를 제공합니다 — 예: Nano Banana(fast) vs Nano Banana Pro(thinking). OpenAI의 메시지는 GPT Image 1.5가 품질과 속도의 실질적 트레이드오프 필요를 줄인다고 시사하지만, 대량 생성에서는 여전히 비용/성능 튜닝이 중요합니다.
GPT Image 1.5에 접근하고 사용하는 방법
접근 방법은 두 가지입니다:
ChatGPT (UI) — GPT Image 1.5는 새로운 ChatGPT Images 경험(Images 탭)을 구동합니다. 텍스트에서 생성하고, 이미지를 업로드해 편집하며, 대화형으로 반복할 수 있습니다.
API — Image API(/v1/images/generations and /v1/images/edits)를 사용해 gpt-image-1.5로 이미지를 생성하고 편집하세요. 응답은 GPT 이미지 모델용 base64 인코딩 이미지입니다.
좋은 소식은 CometAPI가 GPT-image 1.5 (gpt-image-1.5)를 통합했으며 OpenAI보다 더 낮은 가격을 제공한다는 점입니다. CometAPI를 사용하면 Nano banana pro와 Qwen image를 동시에 사용하고 비교할 수 있습니다.
실용적인 사용 사례와 추천 워크플로는?
가장 큰 이점을 얻는 사용 사례
- 이커머스 및 제품 카탈로깅: 단일 샘플에서 많은 일관된 제품 사진을 만들고, 배경을 변경하며, 이미지 전반의 조명/면을 일관되게 유지합니다. GPT Image 1.5의 편집 안정성이 도움이 됩니다.
- 광고 크리에이티브 및 빠른 반복: 더 빠른 생성으로 A/B 크리에이티브 변형의 사이클 타임을 줄입니다.
- 사진 리터칭 및 현지화: 소품이나 의상을 교체하면서도 모델 아이덴티티를 유지해 지역별 현지화 캠페인을 지원합니다.
- 디자인 프로토타이핑 및 컨셉 아트: 사실적부터 고도로 스타일화된 출력까지 지원해 초기 단계 컨셉 탐색에 유용합니다.
GPT Image 1.5의 수혜자가 될 사용자
- 콘텐츠 크리에이터와 소셜 미디어 팀 — 빠르고 반복적인 편집과 크리에이티브 변환이 필요한 팀.
- 디자이너와 프로덕트 팀 — 빠른 초안이 필요한 UI/UX 에셋, 히어로 이미지, 광고 목업을 프로토타이핑.
- 이커머스 팀 — 제품 목업(의류 착용, 배경 교체, 카피 오버레이)을 수행.
- 개발자 — 대화형, 이미지 중심의 경험(예: 채팅 기반 사진 편집기, 마케팅 자동화)을 구축.
크리에이터를 위한 추천 워크플로
- ChatGPT Images에서 프로토타이핑하며 지시를 정교화하세요(스타일을 탐색하려면 프리셋을 활용).
- 프로덕션 안정성을 위해 API 사용 시 스냅샷을 고정하세요(
gpt-image-1.5-YYYY-MM-DD). - 모델 출력과 휴먼 후처리 비용을 비교하는 통제된 A/B 테스트를 실행하세요.
- 모더레이션 체크와 브랜드/안전 민감 작업을 위한 휴먼-인-더-루프를 통합하세요.
비용 및 성능 고려 사항
더 빠른 생성은 지연을 줄이고(가격에 따라) 이미지당 비용을 낮출 수 있지만, 엔터프라이즈 사용에서는 처리량과 토큰/컴퓨트 가격 모두를 측정해야 합니다.
안전, 편향, 환각
GPT Image 1.5는 일부 실패 양상(나쁜 편집, 불일치 얼굴)을 줄이지만, 환각이나 편향된 출력을 완전히 제거하지는 못합니다. 다른 생성 모델과 마찬가지로 문화적 편향을 재현하거나, 프롬프트가 부정확할 경우 잘못된 묘사를 생성할 수 있습니다. 콘텐츠 필터, 휴먼 리뷰, 예상 에지 케이스를 반영한 테스트 슈트 등 가드레일을 구현하세요.
결론 — GPT Image 1.5를 써봐야 할까요?
프로젝트가 고품질 이미지 생성이나 대화형 워크플로 내에서의 견고하고 반복적인 편집을 필요로 한다면(예: 마케팅 크리에이티브, 제품 목업, 가상 착용, 이미지 활용 SaaS 프로.
시작하려면 GPT Image 1.5의 기능을 Playground에서 탐색하고, 자세한 지침은 API guide를 참고하세요. 접근 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공합니다.
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