GPT Image 1.5는 GPT Image 1과 비교해 얼마나 빠른가요?

GPT Image 1.5는 GPT Image 1 대비 최대 4×의 속도 향상을 제공하여, 반복적인 크리에이티브 워크플로의 지연 시간을 크게 줄입니다.

GPT Image 1.5는 투명 배경을 지원하나요?

예, PNG 또는 WebP 출력 형식에서 background 매개변수를 'transparent'로 설정하세요. 투명도는 medium 또는 high 품질 설정에서 가장 잘 작동합니다.

GPT Image 1.5의 텍스트 프롬프트 최대 길이는 얼마인가요?

GPT Image 1.5는 최대 32,000 문자까지의 프롬프트를 허용하여, 복잡한 이미지 생성 작업을 위해 매우 상세하고 엄격하게 제약된 지시를 가능하게 합니다.

GPT Image 1.5는 Google의 Nano Banana Pro와 어떻게 비교되나요?

GPT Image 1.5는 편집 충실도와 반복 속도를 강조하며, Nano Banana Pro는 스튜디오급 사실감으로 호평받습니다. 두 모델 모두 경쟁력이 높으므로—워크플로 요구 사항에 따라 선택하세요.

GPT Image 1.5는 다중 턴 대화형 편집을 지원하나요?

예, Responses API를 통해 GPT Image 1.5는 컨텍스트를 유지한 채 후속 지시를 제공하여 이미지를 반복적으로 정교화할 수 있는 다중 턴 편집 워크플로를 지원합니다.

GPT Image 1.5는 합성을 위해 여러 참조 이미지를 사용할 수 있나요?

예, GPT Image 1.5는 합성과 스타일 참조를 위해 여러 입력 이미지를 허용합니다. high input_fidelity 모드를 사용할 때 처음 5개 이미지는 더 높은 충실도로 보존됩니다.

GPT Image 1.5가 지원하는 해상도와 품질 설정은 무엇인가요?

GPT Image 1.5는 1024×1024 (정사각형), 1536×1024 (가로형), 1024×1536 (세로형)을 지원합니다. 품질 옵션에는 low, medium, high, auto가 포함됩니다.

OpenAI

사용 가능

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

GPT-Image-1.5는 GPT Image family에 속한 OpenAI의 이미지 모델입니다. 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하고, 사용자 지시를 면밀히 따르면서 입력 이미지에 대한 고충실도 편집을 수행하도록 설계된 네이티브 멀티모달 GPT 모델입니다.

시작 가격

$6.40 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

실제 요청으로 GPT Image 1.5을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

GPT Image 1.5에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

GPT-Image-1.5 API란 무엇인가요?

GPT-Image-1.5는 OpenAI의 GPT Image 패밀리에 새롭게 합류한 모델로, ChatGPT의 개편된 Images 경험의 기반 모델입니다. 이미지를 단순한 실험 단계에서 프로덕션급 크리에이티브 도구로 끌어올리도록 설계되었으며, 더 높은 사진 현실감, 반복 편집에 대한 더 세밀한 제어, 그리고 상호작용형 및 엔터프라이즈 워크플로를 지원하는 더 빠른 추론 속도를 제공합니다.

gpt-image-1.5 API는 하나 이상의 이미지 입력(파일 식별자 또는 바이트)과 텍스트 프롬프트를 받아 생성 이미지 또는 편집된 이미지를 반환하는 멀티모달 이미지 모델 엔드포인트입니다. 다음을 지원합니다:

텍스트-이미지 생성(프롬프트로부터 생성),
이미지 편집 / 인페인팅 / 합성(기존 이미지에 지시사항 적용, 다중 이미지 입력 지원), 그리고
Responses API를 통한 반복형, 멀티턴 편집 워크플로(“tweak & iterate” UI를 가능하게 함).

이 API는 이미지 프롬프트를 기존 DALL·E의 제한과 다르게 처리합니다. GPT 이미지 모델은 훨씬 더 긴 텍스트 프롬프트(32k자 가이드라인)를 수용하여 복잡하고 제약이 많은 지시사항도 실행 가능하게 합니다.

주요 기능(실무 중심)

편집 용이성/멀티턴 일관성 개선: 반복 편집 과정에서도 인물/캐릭터의 외형, 조명, 핵심 시각 속성을 보존합니다. 이는 제품 카탈로그나 브랜드 에셋과 같은 워크플로에서 “같은 모델로 반복 편집”을 더 신뢰할 수 있게 합니다.
처리량 향상 — GPT Image 1 대비 4× 속도 개선으로, 반복적 크리에이티브 워크플로의 지연 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄습니다.
비용 최적화 — 이미지 입출력 비용을 GPT Image 1 대비 약 20% 절감하여, 대량 사용자들의 이미지당 반복 비용을 낮춥니다.
다중 이미지 합성 및 스타일 레퍼런싱 — 여러 개의 참조 이미지를 받아 장면 합성이나 스타일/조명 이전을 수행합니다.
품질/충실도 조절 옵션 — 속도와 충실도를 트레이드오프하는 API 파라미터 제공(대량 생성은 낮은 품질, 프로덕션 에셋은 높은 품질 권장).
멀티턴 편집/Responses API 통합 — 단계적 워크플로 지원(변경 요청 후 상태를 보존한 채 “미세 조정” 수행).

기술적 역량

텍스트 프롬프트 길이 제한(이미지 모델): 최대 32,000자(OpenAI 문서 기준). 길고 제약이 많은 프롬프트에 활용하십시오.
이미지 입력: File ID(멀티턴 플로에 권장) 또는 원시 바이트를 수용하며, 합성/레퍼런스를 위해 여러 이미지를 함께 제공할 수 있습니다.
출력: API가 반환하는 PNG/JPEG 또는 플랫폼 기본 이미지 아티팩트(또는 ChatGPT 내 첨부 형태). 여러 후보 이미지를 포함할 수 있으며, 출력물을 다듬기 위한 반복 요청을 지원합니다.
생성 모드: 텍스트-이미지, 이미지 편집(지시사항에 따른 인페인트/확장), 변형. 멀티턴 편집은 “추가/제거/결합” 스타일의 지시사항을 지원합니다.
지시사항 인지형 편집: “로고는 변경하지 마라”, “자세와 조명을 유지하라” 같은 불변 조건을 보존하는 지시 충실도에 최적화되어 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 패턴(매 반복마다 불변 조건을 명시적으로 반복)이 의미적 드리프트를 줄여줍니다.

벤치마크 성능

리더보드 순위: 한 통합 보고서에 따르면, GPT Image 1.5는 Artificial Analysis 리더보드의 텍스트-이미지 순위에서 약 ~1264점으로 선두를 기록했으며, 다음 모델을 유의미한 격차로 앞섰습니다.
태스크 수준 지표(편집 및 보존): Microsoft Foundry의 평가 요약에 따르면, GPT-Image-1.5는 단일 턴 BinaryEval에서 100%에 달하는 이진 수정 성공률과 AuraFace 기준 약 **90%**의 얼굴 보존 점수를 기록했습니다. 이러한 비교 지표는 보존 및 편집 충실도 측면에서 GPT-Image-1.5가 일부 경쟁 모델을 앞선다는 점을 보여줍니다.

GPT Image 1.5

동종 대비 GPT-Image-1.5

Vs. GPT Image 1(이전 OpenAI 세대): 더 빠름(최대 4×), 더 저렴함(이미지 I/O 비용 약 20% 절감), 더 강한 편집 충실도 — “프로토타입/데모”에서 “프로덕션 친화적” 이미지 워크플로로 전환하는 데 초점.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / Gemini 이미지 모델: GPT-Image-1.5와 Google의 Nano Banana Pro / Gemini 3 패밀리는 근접한 경쟁 구도 — 프롬프트 유형별로 각자 강점이 다릅니다. OpenAI는 편집 충실도와 반복 속도를 강조하며, Google은 일부 사례에서 스튜디오급 현실감으로 호평받았습니다.
Vs. Qwen Image 및 기타 오픈/클로즈드 모델: 단일 턴 평가에서 편집/보존 지표 다수에서 GPT-Image-1.5가 Qwen Image를 앞서는 경향을 보였으나, 멀티턴이나 특정 도메인 테스트에서는 격차가 줄어듭니다.

GPT-Image-1.5가 강점을 보이는 분야

이커머스 제품 이미지: 대량 변형, 배경 교체, 단일 사진에서 일관된 제품 카탈로그 생성(브랜드/로고 보존).
크리에이티브/마케팅 에셋 제작: 빠른 콘셉트 반복, 포토리얼 모형 제작, 통제된 스타일 전이.
포토 리터칭/에디토리얼 워크플로: 현실적인 의상/헤어스타일 착용 시뮬레이션, 정체성과 조명을 보존하는 선택적 리터칭.
디자인 툴링 통합: 디자인 플랫폼이나 CMS에 연동하여 온디맨드 이미지 변형 제공(충실도 조절 옵션으로 비용 관리).
다단계 합성 파이프라인: 다중 이미지 입력으로 복잡한 장면 합성과 레퍼런스 기반 생성을 구현.

GPT Image 1.5 API 액세스 방법

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자가 아니라면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격증명 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API token에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키(sk-xxxxx)를 받아 제출합니다.

Step 2: Send Requests to GPT Image 1.5 API

“gpt-image-1.5” 엔드포인트를 선택하여 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 바꾸세요. 기본(base) URL은 Images (https://api.cometapi.com/v1/images/generations) 및 [Image Editing] 입니다.

질문이나 요청을 content 필드에 삽입하세요 — 모델이 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으십시오.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으십시오. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

See also Gemini 3 Pro Preview API

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.032

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.32

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.48

예상 CometAPI 사용 비용

GPT Image 1.5 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	입력:$6.4/M 출력:$25.6/M	입력:$8/M 출력:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	입력:$6.4/M 출력:$25.6/M	입력:$8/M 출력:$32/M	-20%

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5의 샘플 코드 및 API

gpt-image-1.5 API는 하나 이상의 이미지 입력(파일 식별자 또는 바이트)과 텍스트 프롬프트를 받아 생성된 이미지 또는 편집된 이미지를 반환하는 멀티모달 이미지 모델 엔드포인트입니다. 다음을 지원합니다:

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-image

image-editing

입력 및 출력

입력

text

출력

image

프로덕션 프로필

제공업체: OpenAI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

image 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 GPT Image 1.5을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

제품 비주얼 및 캠페인 크리에이티브

콘셉트 아트와 빠른 비주얼 탐색

이미지 편집, 변형 및 에셋 제작

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2는 빠르고 고품질의 이미지 생성 및 편집을 위한 OpenAI의 최첨단 이미지 생성 모델입니다. 유연한 이미지 크기와 고충실도 이미지 입력을 지원합니다.

모델 보기

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image 모델은 이미지 생성 제품군에서 효율에特化되어, 초저지연과 비용 효율적인 이미지 생성 및 수정을 위해 설계되었습니다.

모델 보기

Google

Nano Banana 2

핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.

모델 보기

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs (BFL)의 최상급 시각 지능 모델로, 프로덕션 워크플로: 마케팅, 제품 사진, 전자상거래, 크리에이티브 파이프라인, 그리고 캐릭터/제품 아이덴티티의 일관성, 정확한 텍스트 렌더링, 멀티 메가픽셀 해상도에서의 포토리얼 디테일을 요구하는 모든 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 아키텍처는 강력한 프롬프트 준수, 다중 참조 융합(최대 10개의 입력 이미지), 그리고 근거 기반 생성(이미지 생성 시 최신 웹 컨텍스트를 반영하는 능력)을 위해 정교하게 설계되었습니다.

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs(BFL)의 FLUX.2 제품군에서 플래그십이자 최고 품질의 버전입니다. 최대한의 충실도, 프롬프트 준수, 캐릭터·오브젝트·조명·색상 전반에 걸친 편집 일관성에 초점을 맞춘 전문가급 텍스트→이미지 생성 및 이미지 편집 모델로 포지셔닝되었습니다. BFL과 파트너 레지스트리는 FLUX.2 [max]를 다중 레퍼런스 편집, 그라운딩된 생성 기능을 갖춘 최상위 FLUX.2 버전으로 설명합니다.

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV는 연구, 실험 및 비상업적 용도에 최적화된 개발자 친화적 버전입니다. 품질과 연산 효율의 균형을 유지하면서 개발자에게 강력한 이미지 생성 기능을 제공합니다. 프로토타이핑, 학술 연구, 개인 창작 프로젝트에 최적입니다.

모델 보기

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5-2025-12-16

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모델을 비교하고 조사를 계속하세요

OpenAI

사용 가능

gpt-image-1.5

GPT Image 1.5 API

시작 가격

$6.40 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Dec 16, 2025

OpenAI

Playground

실제 요청으로 GPT Image 1.5을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

GPT Image 1.5에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

GPT-Image-1.5 API란 무엇인가요?

텍스트-이미지 생성(프롬프트로부터 생성),
이미지 편집 / 인페인팅 / 합성(기존 이미지에 지시사항 적용, 다중 이미지 입력 지원), 그리고
Responses API를 통한 반복형, 멀티턴 편집 워크플로(“tweak & iterate” UI를 가능하게 함).

주요 기능(실무 중심)

편집 용이성/멀티턴 일관성 개선: 반복 편집 과정에서도 인물/캐릭터의 외형, 조명, 핵심 시각 속성을 보존합니다. 이는 제품 카탈로그나 브랜드 에셋과 같은 워크플로에서 “같은 모델로 반복 편집”을 더 신뢰할 수 있게 합니다.
처리량 향상 — GPT Image 1 대비 4× 속도 개선으로, 반복적 크리에이티브 워크플로의 지연 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄습니다.
비용 최적화 — 이미지 입출력 비용을 GPT Image 1 대비 약 20% 절감하여, 대량 사용자들의 이미지당 반복 비용을 낮춥니다.
다중 이미지 합성 및 스타일 레퍼런싱 — 여러 개의 참조 이미지를 받아 장면 합성이나 스타일/조명 이전을 수행합니다.
품질/충실도 조절 옵션 — 속도와 충실도를 트레이드오프하는 API 파라미터 제공(대량 생성은 낮은 품질, 프로덕션 에셋은 높은 품질 권장).
멀티턴 편집/Responses API 통합 — 단계적 워크플로 지원(변경 요청 후 상태를 보존한 채 “미세 조정” 수행).

기술적 역량

텍스트 프롬프트 길이 제한(이미지 모델): 최대 32,000자(OpenAI 문서 기준). 길고 제약이 많은 프롬프트에 활용하십시오.
이미지 입력: File ID(멀티턴 플로에 권장) 또는 원시 바이트를 수용하며, 합성/레퍼런스를 위해 여러 이미지를 함께 제공할 수 있습니다.
출력: API가 반환하는 PNG/JPEG 또는 플랫폼 기본 이미지 아티팩트(또는 ChatGPT 내 첨부 형태). 여러 후보 이미지를 포함할 수 있으며, 출력물을 다듬기 위한 반복 요청을 지원합니다.
생성 모드: 텍스트-이미지, 이미지 편집(지시사항에 따른 인페인트/확장), 변형. 멀티턴 편집은 “추가/제거/결합” 스타일의 지시사항을 지원합니다.
지시사항 인지형 편집: “로고는 변경하지 마라”, “자세와 조명을 유지하라” 같은 불변 조건을 보존하는 지시 충실도에 최적화되어 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 패턴(매 반복마다 불변 조건을 명시적으로 반복)이 의미적 드리프트를 줄여줍니다.

벤치마크 성능

리더보드 순위: 한 통합 보고서에 따르면, GPT Image 1.5는 Artificial Analysis 리더보드의 텍스트-이미지 순위에서 약 ~1264점으로 선두를 기록했으며, 다음 모델을 유의미한 격차로 앞섰습니다.
태스크 수준 지표(편집 및 보존): Microsoft Foundry의 평가 요약에 따르면, GPT-Image-1.5는 단일 턴 BinaryEval에서 100%에 달하는 이진 수정 성공률과 AuraFace 기준 약 **90%**의 얼굴 보존 점수를 기록했습니다. 이러한 비교 지표는 보존 및 편집 충실도 측면에서 GPT-Image-1.5가 일부 경쟁 모델을 앞선다는 점을 보여줍니다.

GPT Image 1.5

동종 대비 GPT-Image-1.5

Vs. GPT Image 1(이전 OpenAI 세대): 더 빠름(최대 4×), 더 저렴함(이미지 I/O 비용 약 20% 절감), 더 강한 편집 충실도 — “프로토타입/데모”에서 “프로덕션 친화적” 이미지 워크플로로 전환하는 데 초점.
Vs. Google’s Nano Banana Pro / Gemini 이미지 모델: GPT-Image-1.5와 Google의 Nano Banana Pro / Gemini 3 패밀리는 근접한 경쟁 구도 — 프롬프트 유형별로 각자 강점이 다릅니다. OpenAI는 편집 충실도와 반복 속도를 강조하며, Google은 일부 사례에서 스튜디오급 현실감으로 호평받았습니다.
Vs. Qwen Image 및 기타 오픈/클로즈드 모델: 단일 턴 평가에서 편집/보존 지표 다수에서 GPT-Image-1.5가 Qwen Image를 앞서는 경향을 보였으나, 멀티턴이나 특정 도메인 테스트에서는 격차가 줄어듭니다.

GPT-Image-1.5가 강점을 보이는 분야

이커머스 제품 이미지: 대량 변형, 배경 교체, 단일 사진에서 일관된 제품 카탈로그 생성(브랜드/로고 보존).
크리에이티브/마케팅 에셋 제작: 빠른 콘셉트 반복, 포토리얼 모형 제작, 통제된 스타일 전이.
포토 리터칭/에디토리얼 워크플로: 현실적인 의상/헤어스타일 착용 시뮬레이션, 정체성과 조명을 보존하는 선택적 리터칭.
디자인 툴링 통합: 디자인 플랫폼이나 CMS에 연동하여 온디맨드 이미지 변형 제공(충실도 조절 옵션으로 비용 관리).
다단계 합성 파이프라인: 다중 이미지 입력으로 복잡한 장면 합성과 레퍼런스 기반 생성을 구현.

GPT Image 1.5 API 액세스 방법

Step 2: Send Requests to GPT Image 1.5 API

질문이나 요청을 content 필드에 삽입하세요 — 모델이 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으십시오.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으십시오. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

See also Gemini 3 Pro Preview API

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.032

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.32

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.48

예상 CometAPI 사용 비용

GPT Image 1.5 가격

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
gpt-image-1.5	입력:$6.4/M 출력:$25.6/M	입력:$8/M 출력:$32/M	-20%
gpt-image-1.5-2025-12-16	입력:$6.4/M 출력:$25.6/M	입력:$8/M 출력:$32/M	-20%

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/images/generations

GPT Image 1.5의 샘플 코드 및 API

POST

/v1/images/generations

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

#!/bin/bash

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

# Create output/ folder
mkdir -p output

# Generate the image using gpt-image-1.5
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1.5",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }')

# Extract base64 image data from response
if command -v jq &> /dev/null; then
  image_data=$(echo "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(echo "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  # Decode base64 and save to file (macOS uses -D, Linux uses -d)
  echo "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-1.5-output.png 2>/dev/null || echo "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-1.5-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Set your API key if not set globally
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

# Create output/ folder
folder_path = "output"
os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)

# Generate the image using gpt-image-1.5
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A cute baby sea otter",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

# Save the image to a file
image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
with open(os.path.join(folder_path, "gpt-image-1.5-output.png"), "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

print("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { writeFile, mkdir } from "fs/promises";
import path from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

// Set your API key if not set globally
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

// Create output/ folder
const folderPath = path.join(__dirname, "../output");
await mkdir(folderPath, { recursive: true });

// Generate the image using gpt-image-1.5
const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-1.5",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
});

// Save the image to a file
const imageBuffer = Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64");
await writeFile(path.join(folderPath, "gpt-image-1.5-output.png"), imageBuffer);

console.log("Image saved to: output/gpt-image-1.5-output.png");