GPT-Image-2.5란 무엇인가요? Flare vs Sunburst, 벤치마크 & 가격

요약

GPT-Image-2.5는 OpenAI의 최신 이미지 생성 및 편집 기술로, 2026년 9월 8일에 ChatGPT Images 2.0과 GPT-Image-2 API 세대의 후속작으로 출시되었습니다.

개발자를 위해 GPT-Image-2.5는 Flare와 Sunburst 두 가지 모델로 제공됩니다. Flare는 대부분의 프로덕션 애플리케이션에 적합한 기본 옵션으로 설계되어, 더 높은 이미지 품질과 훨씬 빠른 생성 속도를 결합합니다. Sunburst는 지연 시간보다 편집 정밀도와 최종 이미지 충실도가 더 중요한 워크플로를 대상으로 합니다.

이번 업그레이드는 단순히 더 선명한 사진만을 의미하지 않습니다. GPT-Image-2.5는 참조 이미지 보존, 국소화된 편집, 멀티 턴 편집 일관성, 시각적 사실감, 지시 준수, 투명 배경 생성, 고해상도 출력이 개선되었습니다. OpenAI는 이미지 생성 지연 시간이 Images 2.0 대비 최대 50% 감소했다고 밝혔습니다.

초기 사람 선호도 벤치마크도 강력합니다. 9월 9일 Arena 스냅샷에서 Sunburst는 텍스트-투-이미지 생성에서 Elo 1421 ± 13으로 1위를, Flare는 1399 ± 13으로 2위를 기록해 Image 2의 1381 ± 4를 앞섰습니다.

개발자는 CometAPI를 통해 두 변형 모두에 접근할 수 있습니다. GPT-Image-2.5 Flare는 대량 작업에서 더 빠른 처리를 위해 gpt-image-2.5-flare를 사용하고, GPT-Image-2.5 Sunburst는 편집 정밀도와 최종 이미지 충실도가 가장 중요할 때 gpt-image-2.5-sunburst를 사용합니다. 두 모델 모두 익숙한 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits 라우트를 통해 사용할 수 있으며, 투명 출력은 PNG 또는 WebP를 사용해야 합니다.

핵심 요점

• GPT-Image-2.5는 단순한 이미지 품질 보정이 아닌 세대급 업그레이드입니다.
• 개발자는 두 변형을 사용합니다: 속도와 규모를 위한 Flare, 최대 편집 정밀도를 위한 Sunburst.
• OpenAI에 따르면 Flare는 Image 2보다 높은 품질을 제공하면서 지연 시간을 50% 낮춥니다.
• 두 변형 모두 low, medium, high, xhigh, max, auto 품질 모드를 지원합니다.
• 사용자 지정 출력 크기는 4K급 픽셀 수에 도달할 수 있으며, 한 변은 최대 3840픽셀입니다.
• 현재 Arena 결과에서 Sunburst와 Flare는 텍스트-투-이미지와 단일 이미지 편집 모두에서 Image 2를 상회합니다.
• 두 모델 모두 동일한 공식 토큰 요율을 사용합니다: 텍스트 입력 $5/M, 이미지 입력 $8/M, 이미지 출력 $30/M.
• CometAPI의 Flare API는 현재 프로덕션 이미지 워크플로를 구축하는 개발자를 위해 더 낮은 헤드라인 입력/출력 가격을 제공합니다.

GPT-Image-2.5란 무엇인가?

GPT-Image-2.5는 OpenAI의 최신 이미지 생성 및 이미지 편집 모델 패밀리입니다. ChatGPT에서는 ChatGPT Images 2.5로 나타납니다. API 레이어에서 개발자는 두 가지 구별되는 모델 중에서 선택할 수 있습니다.

• gpt-image-2.5-flare
• gpt-image-2.5-sunburst

이 구분은 중요합니다. “GPT-Image-2.5”는 단일 API 모델 ID라기보다 모델 세대 또는 패밀리로 이해하는 것이 가장 적절하기 때문입니다.

GPT-Image-2.5는 CometAPI의 Image 2 API 능력을 기반으로, 이미지 생성 주변 워크플로에 훨씬 더 집중합니다. 각 생성을 대부분 독립적인 결과로 취급하는 대신, 새로운 세대는 사용자가 반복하는 동안 주제, 구도, 스타일, 이전 편집 내용을 더 잘 보존하도록 설계되었습니다.

OpenAI는 참조 이미지 충실도와 정밀 편집, 멀티 턴 일관성, 더 풍부한 질감, 자연스러운 조명 개선을 강조합니다. 이는 하나의 요청된 편집이 자산의 나머지를 예기치 않게 재구성하지 않아야 하는 상업적 크리에이티브 작업에 특히 적합합니다.

중요한 변화 중 하나는 xhigh와 max의 도입입니다. 기존 GPT Image 모델은 high까지의 품질 설정만 지원했으므로, GPT-Image-2.5는 지연 시간과 충실도 간 트레이드오프에 대해 개발자에게 더 많은 제어권을 제공합니다. 또한 모델은 총 8,294,400 픽셀까지의 사용자 지정 크기를 지원하지만, OpenAI는 2560×1440 이상의 해상도를 실험적이라고 표시합니다. 너비와 높이는 16의 배수여야 합니다.

Flare와 Sunburst 비교

Flare와 Sunburst는 동일한 GPT-Image-2.5 핵심 기능을 공유하지만, 서로 다른 프로덕션 제약을 최적화합니다.

대부분의 애플리케이션에서는 Flare로 시작하고, 어려운 최종 편집은 Sunburst로 라우팅하세요. 이렇게 하면 더 높은 정밀도의 옵션을 포기하지 않으면서도 반응성을 유지할 수 있습니다.

GPT-Image-2.5의 새로운 점은?

더 나은 참조 이미지 충실도

가장 중요한 개선 중 하나는 소스 이미지를 얼마나 충실하게 보존하는가입니다. 참조 기반 생성에는 전통적으로 불편한 트레이드오프가 있었습니다. 모델이 이미지를 더 공격적으로 변환할수록, 변경되지 않아야 했던 정체성, 비율, 제품, 배경 또는 작은 시각적 특성이 바뀔 가능성이 높아집니다.

GPT-Image-2.5는 이러한 세부 사항을 더 많이 유지하도록 설계되었습니다. 조명, 환경, 의상, 구도 또는 스타일이 변하더라도 주제는 더 알아보기 쉬워져야 합니다. 이는 제품 배경 교체, 동일한 캐릭터를 중심으로 한 캠페인 변형, 자세와 정체성을 유지한 의상 변경, 동일한 소스 자산에서 구축한 대체 구도에 중요합니다.

OpenAI의 공식 “Remixed baby portrait” 예시는 포즈와 파란 스튜디오 배경을 유지하면서 의상만 변경하는 소스 인지 편집을 보여줍니다.

OpenAI의 공식 입력 이미지.

OpenAI의 공식 편집 결과 출력.

더 정밀한 이미지 편집

두 번째 주요 업그레이드는 편집의 국소화입니다. 제품 사진에 병, 배경, 헤드라인, 로고, 그림자, 소품이 포함된 경우, 유용한 이미지 편집기는 병 모양, 카메라 각도 또는 조명을 예기치 않게 변경하지 않고 헤드라인만 교체할 수 있어야 합니다. GPT-Image-2.5는 무엇이 변경되어야 하고 무엇이 고정되어야 하는지를 더 잘 구분합니다.

더 신뢰할 수 있는 멀티 턴 편집

이미지 편집의 진정한 가치는 종종 첫 번째 편집 이후에 나타납니다. 일반적인 크리에이티브 워크플로는 제품 장면을 생성하고, 배경을 변경하고, 제품을 이동하고, 헤드라인을 교체하고, 프로모션 배지를 추가하고, 조명을 조정한 다음, 마지막으로 투명 버전을 내보낼 수 있습니다.

약한 이미지 모델에서는 각 연속 단계가 워크플로 초기에 설정된 세부 사항을 점차 저하시킬 수 있습니다. GPT-Image-2.5는 이전 변경 사항이 여러 편집 단계에 걸쳐 더 오래 지속되도록 특별히 설계되어, 이미지 생성을 서로 관련 없는 생성 시퀀스보다 상호작용적 편집 프로세스에 더 가깝게 만듭니다.

더 자연스러운 조명과 질감

GPT-Image-2.5는 AI 생성 사진을 쉽게 식별하게 만드는 시각적 아티팩트도 겨냥합니다. OpenAI는 자연스러운 조명과 더 풍부한 재질 질감의 개선을 보고합니다. 실제로 이러한 변화는 피부, 직물, 유리, 금속, 패키징, 가구, 음식 사진, 현실적인 환경 장면에서 중요한 차이를 만듭니다.

더 나은 복합 지시 준수

현대의 이미지 생성 프롬프트는 점점 더 디자인 브리프를 닮아가고 있습니다. 사용자는 여러 객체, 정확한 위치, 헤드라인, 제품 패키징, 카메라 관점, 브랜드 색상, 조명, 전경과 배경의 관계, 투명 영역, 제외 요소를 지정할 수 있습니다. GPT-Image-2.5는 이러한 구조화된 요청을 일관된 이미지로 번역하는 능력이 향상되었습니다.

투명 배경과 유연한 출력

두 GPT-Image-2.5 API 모델 모두 출력 형식이 PNG 또는 WebP일 때 투명 배경을 지원합니다.

background="transparent"
output_format="png"

공식 이미지 생성 사양 또한 개발자가 몇 가지 고정된 종횡비로만 강제되는 대신 임의의 유효한 WIDTHxHEIGHT 차원을 허용합니다. 이는 전자상거래 애셋, 오버레이, 프레젠테이션 그래픽, UI 구성 요소, 스티커, 분리된 객체, 썸네일, 광고 크리에이티브에 유용합니다.

GPT-Image-2.5 벤치마크 성능

이미지 생성 벤치마크는 신중한 해석이 필요합니다. 미학, 프롬프트 준수, 편집 정밀도, 시각적 사실감, 텍스트 렌더링, 참조 충실도를 동시에 포착하는 언어 모델 수학 벤치마크에 해당하는 단일 지표는 없습니다. GPT-Image-2.5의 경우 현재 유용한 정량적 근거는 세 가지입니다. Arena 사람 선호도 결과, OpenAI의 지연 시간 측정, OpenAI의 안전 스택 평가입니다.

Arena 텍스트-투-이미지 벤치마크

Arena는 블라인드 사람 선호도로 모델을 평가합니다. 사용자는 동일한 작업에 대해 두 개의 익명 모델 출력물을 받고 선호하는 결과를 선택합니다. 스냅샷은 다음을 보여줍니다.

Arena 예비 스냅샷

이미지 편집 벤치마크

Arena의 단일 이미지 편집 리더보드에서도 같은 패턴이 보입니다.

Sunburst의 우위는 특히 편집에서 두드러집니다. 텍스트-투-이미지 생성보다 Image 2 대비 격차가 더 크며, 정밀 지향 모델이라는 포지셔닝과 일치합니다.

생성 지연 시간

OpenAI는 GPT-Image-2.5가 Images 2.0 대비 최대 50%까지 생성 지연 시간을 줄였다고 말합니다. API 관점에서 OpenAI는 Flare가 Image 2보다 높은 품질의 이미지를 50% 낮은 지연 시간으로 제공한다고 밝힙니다. Sunburst는 추가 정밀도를 위해 생성 시간을 더 소요하도록 의도적으로 설계되었습니다.

안전성 평가

OpenAI는 정책 위반 이미지를 요청하도록 의도적으로 설계된 적대적 프롬프트를 사용한 정량적 안전성 평가도 발표했습니다.

출처: OpenAI Images 2.5 안전성 평가. 1.64% 기준선과 비교해 최종 위험 결과율은 Sunburst가 0.55%p, Flare가 0.23%p 감소했습니다.

이 수치는 안전성 스트레스 테스트 결과이며, 일반적인 이미지 품질 점수 또는 정상 사용자 트래픽의 추정치가 아닙니다.

Flare vs Sunburst vs Image 2

대부분의 개발자에게 더 유용한 질문은 추상적으로 GPT-Image-2.5가 더 좋은가가 아니라, 특정 워크로드에 어떤 모델이 적합한가입니다.

어떤 모델이 품질에서 우위인가요?

현재 답은 Sunburst입니다. 두 주요 Arena 이미지 카테고리에서 선두를 달리며, OpenAI가 생성 및 편집에서 가장 역량이 높은 모델로 명시적으로 포지셔닝하고 있습니다.

어떤 모델이 속도에서 우위인가요?

답은 Flare입니다. 높은 선호도 점수와 대폭 감소한 지연 시간의 조합으로 패밀리 내에서 가장 매력적인 범용 옵션입니다.

Flare가 Sunburst보다 비용이 저렴한가요?

강제 공개 단가 수준에서는 그렇지 않습니다.

두 모델은 현재 동일한 공개 토큰 가격을 사용합니다. Flare의 경제적 이점은 낮은 토큰 가격이 아니라 주로 지연 시간과 워크플로 처리량에서 옵니다.

GPT-Image-2.5 가격

OpenAI는 현재 Flare와 Sunburst에 동일한 토큰 요율을 적용합니다.

따라서 공식 토큰 요율만으로는 “Flare는 저렴하고 Sunburst는 비싸다”라는 단순한 구분이 생기지 않습니다. 대신 경제적 차이는 워크플로 동작에서 비롯됩니다. 더 빠른 모델은 최종 사용자 대기 시간, 애플리케이션 동시성 요구, 생성 포기율, 반복적 디자인 시간, 장시간 실행 요청이 점유하는 인프라를 줄일 수 있습니다.

이미지 입력 비용

예시: 참조 이미지 편집 비용: 총 요청 비용 = 텍스트 입력 토큰 × $5/M + 이미지 입력 토큰 × $8/M + 이미지 출력 토큰 × $30/M

CometAPI에서의 GPT-Image-2.5 Flare와 Sunburst 가격

현재 CometAPI는 해당 공식 입력/출력 요율 대비 20%의 헤드라인 할인을 제공합니다. OpenAI가 Flare와 Sunburst에 동일한 단가를 게시하기 때문에, 표시되는 비교는 두 변형에 대해 동일합니다.

이는 단순화된 헤드라인 입력/출력 수치입니다. OpenAI는 텍스트 입력, 이미지 입력, 캐시된 입력, 이미지 출력을 별도로 가격 책정하므로, 참조 이미지와 편집 워크로드는 실제 요청에서 반환되는 토큰 범주를 기준으로 예산을 산정해야 합니다. 프로덕션 배포 전에 실시간 모델 카탈로그를 확인하세요. 공급자 가격은 변경될 수 있습니다.

GPT-Image-2.5의 최적 사용 사례

제품 사진

참조 보존과 목표 지점 편집은 전자상거래에서 특히 가치가 있습니다. 판매자는 동일한 제품을 유지하면서 배경, 조명, 계절 설정, 프로모션 텍스트, 그림자, 구도 또는 지역 캠페인 처리를 변경할 수 있습니다.

광고 및 캠페인 크리에이티브

하나의 마스터 크리에이티브에서 여러 개의 정교하게 제어된 변형이 필요할 때 Sunburst가 특히 매력적입니다. 마케팅 팀은 제품과 브랜드 구도를 보존하면서 헤드라인, 배경 장면, 프로모션, 언어 또는 비주얼 처리를 변경할 수 있습니다.

대규모 소셜 콘텐츠

Flare의 지연 시간 우위는 소셜 이미지 생성기, 크리에이터 도구, 개인화된 썸네일, 밈, 프로필 자산, 자동화된 콘텐츠 파이프라인에 더 적합합니다. 이들에서는 최종 선호도 몇 점을 끌어올리는 것보다 처리량과 반복 속도가 더 중요합니다.

비주얼 프로토타이핑

디자이너는 앱 화면, 웹사이트 콘셉트, 패키징, 인테리어, 제품 콘셉트, 프레젠테이션 비주얼, 광고 레이아웃을 빠르게 탐색하는 데 GPT-Image-2.5를 사용할 수 있습니다.

이미지 편집 제품

사용자가 자신의 사진을 업로드하는 애플리케이션에서는 순수 텍스트-투-이미지 품질보다 개선된 보존력이 더 중요할 수 있습니다. 예시는 의상 변경, 인테리어 재디자인, 배경 교체, 제품 리터치, 헤드샷 변형, 개인화된 크리에이티브 자산입니다.

투명 애셋

네이티브 투명 배경 출력은 분리된 제품 객체, 스티커, UI 그래픽, 프레젠테이션 자산, 합성 파이프라인에 모델을 더 실용적으로 만듭니다.

GPT-Image-2.5의 한계

텍스트는 여전히 실패할 수 있음

최근 GPT Image 세대 전반에서 텍스트 렌더링이 상당히 개선되었지만, 광고, 패키징, 메뉴, 법적 문구, UI 스크린샷처럼 중요도가 높은 텍스트는 여전히 수동 검증이 필요합니다.

정확한 레이아웃 제어는 보장되지 않음

“로고를 좌상단에서 정확히 40픽셀 떨어진 곳에 배치해” 같은 자연어 지시는 결정론적 디자인 도구 제약과 동일하지 않습니다. 픽셀 단위의 정확한 레이아웃은 먼저 비주얼 자산을 생성한 뒤, 정확한 텍스트나 인터페이스 요소를 프로그래밍적으로 또는 디자인 도구에서 합성하는 것이 더 낫습니다.

캐릭터 및 브랜드 일관성은 여전히 흔들릴 수 있음

멀티 턴 일관성은 개선되었지만 완벽하지는 않습니다. 긴 이미지 시퀀스, 반복 캐릭터 생성, 대규모 브랜드 캠페인에는 여전히 품질 관리 점검이 필요합니다.

매우 높은 해상도는 실험적

API는 총 8,294,400 픽셀과 한 변 최대 3840픽셀까지 허용하지만, 2560×1440 이상의 해상도는 현재 실험적입니다. 모든 4K 구성에서 동일한 동작을 가정하기보다 프로덕션 시스템에서는 고해상도 출력을 테스트해야 합니다.

복잡한 프롬프트는 여전히 시간이 걸릴 수 있음

어려운 요청은 여전히 상당한 처리 시간이 필요할 수 있습니다. 애플리케이션은 적절한 로딩 상태, 타임아웃, 일시적 실패에 대한 재시도, 배치 파이프라인을 위한 비동기 처리를 구현해야 합니다.

Flare 또는 Sunburst: 무엇을 선택해야 하나요?

선택은 한 가지 질문으로 단순화할 수 있습니다. 워크플로에서 더 중요한 것은 속도인가요, 최종 편집 정밀도인가요?

Flare를 선택하세요. 다음을 구축 중이라면:

• 소비자 대상 이미지 애플리케이션
• 대량 생성
• 소셜 콘텐츠 도구
• 빠른 프로토타입
• 비주얼 검색 결과 생성
• 제품 경험
• 사용자가 빠른 피드백을 기대하는 대화형 에디터

Sunburst를 선택하세요. 다음을 제작 중이라면:

• 프로덕션 준비가 된 캠페인 애셋
• 프리미엄 제품 이미지
• 까다로운 참조 이미지 편집
• 어려운 다단계 수정
• 정확한 세부 보존이 응답 시간보다 중요한 비주얼

대부분의 신규 애플리케이션에서는 Flare가 출발점이어야 합니다. Sunburst는 모든 요청에 대한 자동 선택이 아니라 정밀 티어로 다루는 것이 좋습니다. 정교한 프로덕션 시스템은 일상적 요청은 Flare로 라우팅하고, 더 높은 정밀도가 필요한 편집에 Sunburst를 예약할 수 있습니다.

CometAPI를 통해 GPT-Image-2.5를 사용하는 이유

CometAPI는 게시된 가격 차이를 넘어 프로덕션 이미지 스택을 단순화할 수 있습니다.

• One API: 지원되는 생성 및 편집 워크플로에서 동일한 인증과 익숙한 /v1/images/generations 및 /v1/images/edits 라우트를 사용하세요.
• 모델 전환: 모델 필드를 변경해 gpt-image-2.5-flare에서 gpt-image-2.5-sunburst로 라우팅하거나, 주변 애플리케이션 통합을 재구축하지 않고 gpt-image-2로 폴백하세요.
• 통합 빌링: 지원되는 모델의 사용량과 청구를 통합해, 경로마다 별도 계정과 인보이스를 유지하지 않아도 됩니다.
• 멀티 모델 실험: 동일한 프롬프트, 참조 이미지, 크기, 품질 설정으로 통제된 비교를 실행하고, 지연 시간, 토큰 사용량, 편집 정확도, 승인 출력률을 측정하세요.
• 비용 최적화: 반응성이 필요한 대량 작업은 기본적으로 Flare를 사용하고, 정밀도 민감 편집은 Sunburst로 상향하며, 성숙한 동작이 필요한 기존 워크플로에는 Image 2를 유지하세요. 헤드라인 토큰 가격만으로 선택하지 말고 실제 사용 데이터와 결합해 라우팅하세요.

실질적 이점은 운영 일관성입니다. 팀은 하나의 통합 내에서 모델을 테스트하고 라우팅하면서, 각 요청에 적합한 품질, 지연 시간, 비용 프로파일을 선택할 수 있습니다.

결론

GPT-Image-2.5는 생성형 이미지 제작에서 더 통제 가능한 이미지 편집 플랫폼으로 나아가는 OpenAI의 최신 단계입니다. Flare는 가장 폭넓게 유용한 버전으로, 새로운 패밀리의 품질과 편집 개선을 대폭 낮춘 지연 시간과 결합해 대화형 애플리케이션과 대규모 프로덕션에 적합합니다.

Sunburst는 정밀도를 한층 더 밀어붙입니다. 현재 Arena 결과는 텍스트-투-이미지 생성과 단일 이미지 편집 모두에서 Flare와 Image 2를 앞서고 있어, 까다로운 전문 크리에이티브 워크플로에 더 강력한 선택임을 보여줍니다.

그러나 가장 의미 있는 변화는 워크플로 신뢰성입니다. 더 나은 주제 보존, 목표 지점 편집, 멀티 턴 일관성, 사용자 지정 고해상도 출력, 투명 배경 생성은 GPT-Image-2.5를 고립된 이미지 생성 데모가 아닌 실제 크리에이티브 파이프라인에 더 실용적으로 만듭니다.

FAQ

GPT-Image-2.5란 무엇인가요?

GPT-Image-2.5는 2026년 9월에 출시된 OpenAI의 최신 이미지 생성 및 편집 모델 패밀리입니다. API에서는 Flare와 Sunburst로 나뉩니다.

ChatGPT Images 2.5와 GPT-Image-2.5의 차이는 무엇인가요?

ChatGPT Images 2.5는 ChatGPT에 통합된 이미지 생성 경험을 의미합니다. 개발자는 gpt-image-2.5-flare와 gpt-image-2.5-sunburst를 포함한 API 모델을 통해 새로운 세대에 접근합니다.

GPT-Image-2.5 Flare는 무엇인가요?

GPT-Image-2.5 Flare는 속도 지향의 GPT-Image-2.5 변형으로, 대부분의 API 애플리케이션에 대해 OpenAI가 권장하는 기본값입니다. 높은 이미지 품질, 이미지 편집, 크게 낮아진 생성 지연 시간에 초점을 맞춥니다.

GPT-Image-2.5 Sunburst는 무엇인가요?

GPT-Image-2.5 Sunburst는 생성과 편집에서 OpenAI의 가장 높은 역량을 가진 GPT-Image-2.5 변형입니다. 생성 속도보다 정밀도와 제어가 더 중요한 워크플로를 위해 설계되었습니다.

GPT-Image-2.5가 Image 2보다 더 좋은가요?

현재 증거는 그렇다고 가리킵니다. 9월 9일 Arena 스냅샷에서 Sunburst는 1421 ± 13, Flare는 1399 ± 13을 기록했으며, 이는 Image 2의 1381 ± 4보다 높습니다. 단일 이미지 편집에서는 두 신규 모델의 우위가 더욱 큽니다.

GPT-Image-2.5가 Image 2보다 빠른가요?

Flare는 그렇습니다. OpenAI는 Flare가 Image 2보다 더 높은 이미지 품질을 50% 낮은 지연 시간으로 제공한다고 말합니다. Sunburst는 더 엄격한 편집 제어를 위해 의도적으로 더 긴 생성 시간을 감수합니다.

GPT-Image-2.5는 4K 이미지를 지원하나요?

예. 두 API 변형은 총 8,294,400 픽셀과 한 변 최대 3840픽셀까지의 사용자 지정 크기를 지원합니다. OpenAI는 현재 2560×1440 이상의 해상도를 실험적으로 간주합니다.

GPT-Image-2.5의 비용은 얼마인가요?

OpenAI는 현재 Flare와 Sunburst 모두에 대해 텍스트 입력 1M 토큰당 $5, 이미지 입력 1M 토큰당 $8, 이미지 출력 1M 토큰당 $30을 부과합니다. 캐시된 입력 요율은 더 낮습니다.

Flare와 Sunburst 중 무엇을 써야 하나요?

대화형, 대량, 소비자, 소셜, 빠른 프로토타이핑 워크로드에는 Flare를 사용하세요. 최대 편집 정밀도와 최종 시각적 충실도가 지연 시간보다 중요하다면 Sunburst를 사용하세요.