TL;DR
GPT Image 2.5는 단순히 Image 2의 개명판이 아니다. OpenAI는 2026년 9월 8일에 새 세대를 출시하고, API 제공을 GPT Image 2.5 Flare와 GPT Image 2.5 Sunburst로 분리했다. Flare는 일상적인 고속 생성에 최적화되어 있고, Sunburst는 최대 생성 품질과 정밀한 편집에 최적화되어 있다.
가장 큰 실용적 변화는 OpenAI가 Flare가 Image 2 대비 지연 시간 50% 감소와 함께 더 높은 이미지 품질을 제공한다고 밝힌 점이다. Sunburst는 까다로운 편집 워크플로에서 정밀한 제어를 위해 일부 속도를 희생한다. 새로운 세대는 참조 이미지 충실도, 타깃형 편집, 멀티턴 일관성, 복잡한 레이아웃, 투명 배경 생성도 개선한다.
OpenAI에 따르면 토큰 요율은 Image 2와 동일하다: 텍스트 입력 토큰 100만 개당 $5, 이미지 입력 토큰 100만 개당 $8, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $30. 동일한 토큰 요율이 완료된 이미지당 비용까지 같다는 뜻은 아니다. 요청별 토큰 소모량이 달라질 수 있기 때문이다.
초기 독립적 선호 데이터는 이제 2.5 세대를 선호한다. Arena는 이 글에서 사용한 벤치마크 스냅샷에서 현재 Sunburst를 1위, Flare를 2위, Image 2를 3위로 배치하고 있다. 다만 2.5 결과는 예비 단계이며 투표 수가 적다.
Key Takeaways
- GPT Image 2.5는 두 모델로 구성된 API 제품군이다: Flare는 속도와 처리량을, Sunburst는 최대 시각 품질과 편집 정밀도를 우선한다.
- GPT Image 2.5는 여기서 사용된 전반적 생성 및 단일 이미지 편집 스냅샷에서 초기 Arena 테스트 기준으로 Image 2를 앞선다.
- Flare는 더 높은 초기 점수와 낮은 지연 시간이라는 OpenAI의 포지셔닝을 결합하므로 대부분의 Image 2 워크로드에 가장 직관적인 업그레이드다.
- Sunburst는 프리미엄 크리에이티브 제작, 정교한 편집, 타이포그래피 중심 자산, 정교한 제품 이미지를 위한 더 강력한 선택이다.
- 토큰 가격은 인상되지 않았지만, 대규모 마이그레이션 전에 실제 토큰 소모와 승인 출력률을 벤치마크해야 한다.
GPT Image 2.5 vs Image 2 at a Glance
중요한 구분점은 “GPT Image 2.5”가 새 세대를 지칭하는 반면, 개발자는 실제로 Flare와 Sunburst 두 가지 API 선택지를 가진다는 것이다.
| Dimension | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Release | September 8, 2026 | September 8, 2026 | April 21, 2026 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Shared capabilities | Text and image input; image generation and editing | Text and image input; image generation and editing | Text and image input; image generation and editing |
| Quality controls | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Earlier quality controls |
| Main improvement | Faster generation plus stronger fidelity, editing, and layouts | Highest precision for generation and complex editing | Earlier-generation baseline |
| Best fit | High-volume generation and rapid iteration | Premium assets and precision editing | Existing stable integrations |
따라서 결정은 더 이상 단순히 “2.5 vs 2”가 아니다. 보통은 Flare vs Sunburst vs Image 2 유지의 선택이다.
What Is GPT Image 2.5?
ChatGPT Images 2.5는 OpenAI의 2026년 9월 이미지 생성 업그레이드다. API 측면에서는 단일 보편적 동작 프로파일 대신 Flare와 Sunburst로 표현된다.
OpenAI는 더 자연스러운 조명과 풍부한 질감, 참조 사진에서 피사체 보존 향상, 반복 편집 전반에 걸친 지시 준수 강화, 그리고 Images 2.0 대비 최대 50%까지 감소한 생성 지연 시간을 강조한다.
이러한 개선은 생산 이미지 생성의 병목이 더 이상 처음 생성 단계가 아니기 때문에 중요하다. 사람의 인지 가능성을 유지하고, 장면을 다시 만들지 않고도 특정 제품만 교체하며, 타이포그래피를 보존하고, 시각적 드리프트 없이 여러 번의 편집을 반복하는 것 등이 더 큰 과제이기 때문이다.
Flare
Flare는 처리량 지향 구성원이다. OpenAI는 이를 고품질 일상 이미지 생성에 가장 빠른 모델이라 부르며 low, medium, high, xhigh, max, auto의 품질 설정을 제공한다.
OpenAI는 Flare를 크리에이터 콘텐츠, 소셜 자산, 제품 경험, 비주얼 검색, 빠른 프로토타이핑, 대량 이미지 생성에 포지셔닝하고 있다. 이는 각 요청에서 미세한 품질 향상을 위해 지연 시간을 감수할 수 없는 대량 생성 애플리케이션에서 Flare가 Image 2의 가장 자연스러운 대체재임을 의미한다.
Sunburst
Sunburst는 품질 우선 트레이드오프를 택한다. OpenAI는 이를 이미지 생성과 편집에서 가장 능력이 뛰어난 모델이라고 설명하며, 편집 정밀도가 가장 중요한 상황을 권장 용도로 제시한다.
전형적 워크로드로는 정제된 제품 사진, 최종 캠페인 자산, 통제된 이미지 개정, 그리고 요청하지 않은 이미지 일부가 우연히 변경될 경우 비용이 큰 크리에이티브 워크플로가 포함된다. 따라서 Sunburst를 단순히 “Flare의 상위 버전”으로 보는 것은 적절치 않다.
What Is Image 2?
OpenAI는 2026년 4월 ChatGPT Images 2.0과 함께 Image 2를 출시했다. 이는 텍스트 입력과 이미지 입력, 이미지 출력, 유연한 이미지 크기, 고충실도 이미지 입력을 갖춘 빠르고 고품질의 생성 및 편집을 위한 회사의 최신 API 모델이 되었다. Image 2 공식 모델 문서.
API의 날짜 고정 스냅샷은 gpt-image-2-2026-04-21로, 변동 별칭에 의존하기보다 동작을 고정해야 하는 애플리케이션에 유용할 수 있다. 2.5 세대가 도착하기 전 강력한 프로덕션 기준선을 마련했기 때문에 Image 2는 여전히 중요하다.
GPT Image 2.5 vs Image 2 Benchmarks
출시 후 벤치마크 판도는 빠르게 변했다. 현재 Arena 전반적 텍스트-투-이미지 리더보드와 단일 이미지 편집 리더보드에는 두 가지 GPT Image 2.5 모델이 모두 포함되어 있다. 텍스트 렌더링, 스타일화된 이미지, 포트레이트 등 범주별 스냅샷도 유용한 신호를 제공한다.
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Best score |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Overall | 1399 ± 13, Preliminary | 1421 ± 13, Preliminary | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Single Image Edit | 1491 ± 9, Preliminary | 1520 ± 9, Preliminary | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Text Rendering | 1434 ± 22, Preliminary | 1481 ± 23, Preliminary | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, Anime & Fantasy | 1428 ± 21, Preliminary | 1440 ± 21, Preliminary | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portraits | 1456 ± 35, Preliminary | 1450 ± 32, Preliminary | 1427 ± 8 | Flare |
Overall text-to-image performance
Sunburst는 위 스냅샷에서 Image 2의 1381과 비교해 1421로 40점 우위를 보인다. Flare는 1399로, Image 2 대비 18점 앞선다.
이는 출시 직후 몇 시간 동안 일부 비교에서 GPT Image 2.5가 독립적 벤치마크 증거가 부족하다고 묘사되던 상황과 중요한 변화다. 현재 데이터는 OpenAI의 품질 주장 방향을 지지하는 외부 인간 선호 신호를 제공한다.
GPT Image 2.5 결과는 예비(Preliminary)이며, 이 글 작성 시점에 성숙한 Image 2 항목보다 투표 수가 상당히 적었다. 현재 격차는 최종이라기보다는 방향성으로 받아들여야 한다.
Image-editing performance
편집 벤치마크는 더 큰 격차를 만든다. Sunburst는 1520으로 Image 2의 1461보다 59점 높다. Flare는 1491에 도달해 Image 2 대비 30점 우위를 보인다.
이는 텍스트-투-이미지 개선보다 더 중요한데, 프로덕션 워크플로는 종종 좋은 초기 렌더를 수용하지만, 작은 수정이 다른 부분의 원치 않은 변화를 초래할 때 실패하기 때문이다. 더 나은 편집 선호 점수는 시각적 매력뿐 아니라 실제 반복 비용에 영향을 준다.
Text rendering
Sunburst의 1481은 Image 2의 1427을 54점 앞선다. Flare는 1434다. 이는 라벨, 카피, 표지판, 인터페이스 요소, 포스터, 인포그래픽 등 구조화된 크리에이티브 작업뿐 아니라 사진과 유사한 출력에서도 새로운 제품군이 개선되고 있음을 시사한다.
Portrait generation
인물 카테고리는 본 샘플에서 Flare가 현재 Sunburst를 근소하게 앞서는 유일한 범주로, 1456 대 1450이다. 두 모델 모두 이 범주에서 신뢰 구간이 넓고 투표 수가 상대적으로 적으므로 Flare가 인물에서 결정적으로 우수하다고 묘사하는 것은 부정확하다.
Where GPT Image 2.5 Is Actually Better
벤치마크 수치는 업그레이드의 일부만 설명한다. 실무에서 더 중요한 다섯 가지 워크플로 차이가 있다.
More precise edits
Images 2.5는 요청된 구성 요소만 수정하면서 관련 없는 세부 사항은 그대로 두도록 설계되었다. OpenAI는 모델이 주변 세부 사항을 보존하면서 타깃형 편집에 더 능하다고 명시한다.
예를 들어, 제품 사진에서 병 라벨을 바꾸는 작업은 테이블, 조명, 병 모양, 배경, 카메라 앵글까지 동시에 재해석할 필요가 없어야 한다. 이는 편집의 부수적 변경을 줄인다.
Better multi-turn consistency
전문 워크플로에서는 단 한 번의 성공적 편집으로 충분하지 않다. 마케팅 팀은 제품 색상을 바꾸고, 배경을 교체하고, 헤드라인을 수정한 뒤, 종횡비를 조정할 수 있다. 각 단계는 모델이 이전 결정을 덮어쓸 기회를 만든다. OpenAI의 이미지 생성 가이드는 멀티턴 이미지 편집을 설명하며, 팀은 자체 편집 시퀀스 전반에서 일관성을 테스트해야 한다.
Better reference fidelity
2.5 제품군은 참조 사진을 다른 배경, 구도, 시각 스타일로 옮길 때 피사체의 고유한 특징을 유지하는 능력을 향상했다. 제품 형태, 의류, 패키징, 비주얼 아이덴티티, 기타 식별 가능한 요소 모두 더 강한 원본 충실도의 혜택을 받을 수 있다.
Better complex layouts and styles
OpenAI에 따르면 Images 2.5는 복잡한 시각 지시사항을 더 효과적으로 따르며, 현실 세계 정보가 관련된 경우 더 정확한 콘텐츠를 생성한다. 또한 투명 배경을 포함해 더 복잡한 레이아웃을 처리한다. 디자이너에게 이는 모델이 일회성 일러스트레이션에서 벗어나 사용 가능한 크리에이티브 제작에 더 가까워진다는 뜻이다.
Faster generation with Flare
속도 개선이 비정상적으로 중요한 이유는 공개된 토큰 요율 인상 없이 이뤄진다는 점이다. OpenAI는 Flare가 Image 2보다 지연 시간이 50% 낮으면서 더 높은 품질의 이미지를 제공한다고 말한다. Sunburst는 의도적으로 지연-품질 곡선에서 다른 지점을 최적화한다.
GPT Image 2.5 vs Image 2 Pricing
공개된 OpenAI 토큰 요율은 간단하다. Flare와 Sunburst 모두 아래 요율을 사용하며, OpenAI는 토큰 요율이 Image 2와 동일하다고 밝힌다.
| Token type | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Text input / 1M tokens | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Cached text input / 1M tokens | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Image input / 1M tokens | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Cached image input / 1M tokens | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Image output / 1M tokens | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
CometAPI의 GPT Image 2.5 Flare API와 CometAPI의 GPT Image 2.5 Sunburst API는 입력 토큰 100만 개당 $4, 출력 토큰 100만 개당 $24로, 위의 OpenAI $5와 $30 대비 20% 낮게 책정되어 있다. 실제 비용은 품질, 해상도, 토큰 소모량, 필요한 시도 횟수에 따라 달라진다.
토큰 요율은 이미지당 가격과 동일하지 않다. 실제 비용은 요청의 토큰 소모량과 수용 가능한 자산을 만들기까지 필요한 시도 횟수에 따라 달라진다.
Flare가 워크로드를 더 빠르게 완료하고 실패한 수정이 적다면, 원시 토큰 소모가 비슷하더라도 승인된 자산당 비용이 실질적으로 개선될 수 있다.
Quality vs Speed: Flare, Sunburst, or Image 2?
| Workload | Recommended model | Why |
|---|---|---|
| High-volume social content | Flare | 강한 현재 품질 신호와 낮은 지연 시간 |
| Rapid prototypes | Flare | 최대 편집 제어보다 빠른 반복이 더 중요 |
| Visual search | Flare | 지연 시간 민감 워크로드 |
| E-commerce variations | Flare | 처리량과 충실도의 균형 |
| Final advertising creative | Sunburst | 최대 품질과 더 촘촘한 편집 제어 |
| Product hero imagery | Sunburst | 정밀한 편집과 참조 보존 |
| Complex image editing | Sunburst | 본 스냅샷에서 가장 높은 단일 이미지 편집 점수 |
| Text-heavy premium graphics | Sunburst | 가장 강력한 현재 텍스트 렌더링 점수 |
| Existing stable production pipeline | Image 2 or staged migration | 성숙한 동작과 더 큰 벤치마크 표본 |
| New general-purpose deployment | Flare | 대부분의 애플리케이션에 최적의 기본 균형 |
대부분의 신규 애플리케이션에서는 Flare가 합리적인 기본값이다. 추가 지연 시간을 감수할 만큼 정밀도가 가치 있을 때 Sunburst를 선택적으로 호출하라. 실용적 라우팅 전략으로는 Flare로 빠르게 생성한 뒤, 어려운 최종 편집을 Sunburst로 보내는 방법이 있다.
Is GPT Image 2.5 a Major Upgrade or a Minor Revision?
“2.5”라는 이름에도 불구하고, 증거는 단순한 소규모 품질 리프레시를 넘어선다고 가리킨다. 가장 큰 변화는 이미지 모델이 반복적 프로덕션 시스템의 일부로 사용될 수 있는지를 좌우하는 영역에 집중되어 있다: 참조 보존, 국소 편집, 반복 편집, 레이아웃 처리, 텍스트 렌더링, 처리량.
초기 벤치마크 향상은 이러한 해석을 강화한다. 본 스냅샷에서 Sunburst는 전반적 생성에서 Image 2 대비 40점, 단일 이미지 편집에서 59점 앞선다. Flare는 더 느린 프리미엄 모델이 아니라는 점에도 불구하고 점수를 향상시킨다.
GPT Image 2.5 Safety and Provenance
OpenAI의 Images 2.5 시스템 카드에 따르면, 악의적 프롬프트 테스트에서 사용자에게 도달한 안전하지 않은 생성물 비율은 Sunburst 1.09%, Flare 1.41%, ChatGPT Images 2.0 기준선 1.64%였다.
이 수치는 의도적으로 적대적인 프롬프트에서 나온 것이며, 일반적인 프로덕션 트래픽을 대표하지 않는다.
회사는 또한 생성된 이미지에 C2PA 출처 메타데이터와 보이지 않는 워터마킹을 계속 적용하고 있다. 이미지 충실도가 향상될수록 더 나은 포토리얼리즘이 기만적이거나 오해를 불러일으킬 수 있는 생성 미디어의 잠재적 비용도 높아지기 때문이다.
How to Access GPT Image 2.5 API in CometAPI
새 세대의 두 가지 분기는 CometAPI를 통해 접근할 수 있다. CometAPI의 GPT Image 2.5 Sunburst API는 gpt-image-2.5-sunburst를, CometAPI의 GPT Image 2.5 Flare API는 gpt-image-2.5-flare를 사용한다. 이전 CometAPI의 GPT Image 2 API는 gpt-image-2로 계속 제공된다.
GPT Image 2.5에 접근하여 이미지를 생성하려면 네 단계를 따르면 된다:
- CometAPI에 로그인하고 API 대시보드에서 API 키를 생성한다.
- 모델 ID를 선택한다: 더 빠른 생성을 위해
gpt-image-2.5-flare, 최대 생성 및 편집 정밀도를 위해gpt-image-2.5-sunburst를 사용한다. - API 키, 모델 ID, 프롬프트, 크기, 품질 설정과 함께
/v1/images/generations에 POST 요청을 보낸다. 기존 이미지를 수정할 때는/v1/images/edits를 사용한다. - 응답에서 생성된 이미지를 가져와 저장하거나 표시한 뒤, 워크플로 확장 전에 품질, 지연 시간, 토큰 사용량을 검토한다.
Should You Upgrade from Image 2 to GPT Image 2.5?
대부분의 새로운 워크로드에는 그렇다 — 하지만 적절한 업그레이드는 자동으로 Sunburst를 선택하기보다는 보통 Flare다. Flare는 동일한 공개 토큰 요율, 더 높은 예비 Arena 점수, Image 2 대비 낮은 지연 시간이라는 OpenAI 포지셔닝을 결합하므로 가장 설득력 있는 기본 마이그레이션 사례를 만든다.
최종 자산이 지연 시간보다 더 중요한 경우 Sunburst가 더 나은 선택이다. 전반적 생성, 이미지 편집, 텍스트 렌더링, 스타일화된 이미지에서의 초기 리드 덕분에 크리에이티브 제작 워크플로에 특히 매력적이다.
Image 2에는 여전히 의미 있는 장점이 하나 있다: 증거의 성숙도. 그 벤치마크 결과는 새로 출시된 2.5 모델보다 훨씬 큰 표본을 기반으로 한다. 따라서 프로덕션 팀은 초기 리더보드 격차가 변하지 않을 것이라고 가정하기보다, 통제된 A/B 평가를 통해 마이그레이션해야 한다.
Migration Considerations
진지한 마이그레이션 테스트를 위해 프롬프트, 참조 이미지, 해상도, 품질 구성을 고정한 다음 다음을 비교하라:
- 엔드투엔드 지연 시간
- 토큰 소모량
- 승인 출력률
- 필요한 편집 횟수
- 피사체 또는 제품 일관성
- 타이포그래피 정확도
마지막 지표가 특히 중요하다: 토큰당 비용이 동일하더라도 재생성 시도가 절반만 필요하다면 워크플로 수준에서 상당히 더 저렴할 수 있다.
Final Verdict
GPT Image 2.5는 생성 품질과 편집 가능성이라는 이미지 제작의 두 면을 동시에 개선했기 때문에 Image 2 대비 의미 있는 업그레이드다.
속도와 물량이 중요하다면 Flare를 선택하라. 이는 전반적 생성과 편집에서 이미 Image 2를 상회하는 점수를 기록하면서 지연 시간을 대폭 낮추는 것을 목표로 한다.
정밀성과 최종 시각 품질이 가장 중요하다면 Sunburst를 선택하라. 본문에서 살펴본 대부분의 벤치마크 차원에서 현재 세 모델 중 가장 강력한 점수를 보유하고 있다.
Image 2는 여전히 신뢰할 수 있는 프로덕션 기준선이지만, 내부 평가가 특수 워크플로에서 회귀를 드러내지 않는 한 새로운 통합의 기본값으로 삼아야 할 이유는 점점 줄어들고 있다. 더 유용한 질문은 어떤 GPT Image 2.5 모델이 귀하의 워크로드에 대해 초당 품질과 승인 이미지당 비용을 가장 잘 제공하는가이다.
Official OpenAI Visual Examples
GPT Images 2.0 출시의 OpenAI 공식 제품 비주얼.
OpenAI 공식 정밀 편집 예시.
OpenAI 공식 스타일 예시.
워드 생성 환경 참고: 위 공식 이미지는 로컬로 재생산된 버전으로 교체하지 않고 OpenAI의 CDN에서 직접 참조한다.
GPT Image 2.5 Improves Reference-Image Fidelity
가장 유용한 업그레이드는 말로 설명하는 것보다 눈으로 확인하는 것이 쉽다. OpenAI의 공식 Images 2.5 데모는 아이의 정체성과 전반적 포즈를 유지하면서 오래된 초상화를 변환한다. 출력은 피사체를 다른 사람처럼 보이게 만들지 않으면서 의상과 프레젠테이션을 크게 바꾼다.
Images 2.5 참조 충실도 공식 입력.
Images 2.5 편집된 공식 출력.
이는 이커머스 사진, 아바타 변환, 가상 스타일링, 광고 변형, 브랜드 소셜 콘텐츠에 중요하다. 더 나은 참조 보존은 요청된 편집이 얼굴, 제품 기하, 구성, 배경 세부 사항도 변경해버렸기 때문에 이미지를 다시 생성해야 하는 필요를 줄여준다.
FAQ
Is GPT Image 2.5 better than Image 2?
초기 증거는 그렇다고 말한다. 본문에서 사용된 벤치마크 스냅샷에서 Flare와 Sunburst 모두 Image 2를 상회한다. Sunburst가 더 큰 품질 우위를 보이며, Flare는 더 강한 속도-품질 균형에 최적화되어 있다.
What is the difference between Flare and Sunburst?
Flare는 빠르고 고품질의 일상 이미지 생성을 위해 설계되었으며 대부분의 애플리케이션에 기본값이다. Sunburst는 프리미엄 이미지 생성과 정교한 편집을 위한 더 높은 정밀 옵션으로, 생성 시간이 더 길다.
Is GPT Image 2.5 cheaper than Image 2?
공식 토큰 요율은 동일하지만, 그것이 이미지당 동일한 비용을 의미하진 않는다. 실제 비용은 소모된 토큰 수와 수용 가능한 결과에 도달하기 위해 필요한 생성/편집 시도 횟수에 달려 있다.
Is GPT Image 2.5 faster than Image 2?
Flare는 그렇다. OpenAI에 따르면 Flare는 Image 2보다 지연 시간이 50% 낮으면서 더 높은 품질의 이미지를 제공한다. Sunburst는 더 촘촘한 크리에이티브 및 편집 제어를 우선하기 때문에 의도적으로 더 느리다.
Which GPT Image model is best for image editing?
현재 데이터에서는 Sunburst가 가장 강력하다. 본문에서 사용한 단일 이미지 편집 스냅샷에서 선두를 달리고 있다.
Which model should developers use by default?
대부분의 범용 애플리케이션에서는 Flare로 시작하라. 내부 평가에서 편집 정밀도나 시각 품질 증가가 추가 지연 시간을 정당화한다고 나오면 Sunburst를 사용한다.
Does GPT Image 2.5 support image inputs?
예. Flare와 Sunburst 모두 참조 주도 및 편집 워크플로를 위한 이미지 입력을 지원한다.
Can I continue using Image 2?
예. 기존 Image 2 통합은 즉시 마이그레이션할 필요가 없다. 엄격한 재현 가능성 요구가 있는 팀은 최신 모델을 평가하는 동안 날짜 고정 스냅샷을 고정할 수도 있다.
Is Sunburst always better than Flare?
아니다. 현재 스냅샷에서 Sunburst가 대부분의 품질 차원에서 앞서지만, Flare는 더 빠르며 고처리량 또는 지연 시간 민감 애플리케이션에 더 적합할 수 있다.
Are GPT Image 2.5 benchmark results final?
아니다. 본문에서 사용한 Arena 결과는 예비(Preliminary)이며 Image 2보다 투표 수가 적다. 더 많은 평가가 축적되면 순위와 신뢰 구간이 변할 수 있다.