GPT Image 2.6 API 사용법: 모델 ID는 flare·sunburst 2개뿐, 코드 예제

2026년 11월 5일 기준 GPT Image 2.6을 API로 부를 때 model에 넣을 수 있는 값은 gpt-image-2.6-flare와 gpt-image-2.6-sunburst 두 개뿐입니다. gpt-image-2.6이라는 단독 ID는 없고, 2.5처럼 날짜가 붙은 스냅샷도 아직 없습니다. OpenAI가 11월 4일 Images 2.6을 공개하면서 두 모델은 /v1/images/generations(생성)와 /v1/images/edits(편집)에서만 지원되고, Responses API와 Batch API에서는 지원되지 않습니다. 출시 전에 쓰인 "API에는 아직 없다"는 설명은 이제 맞지 않습니다.

빠르게 여러 장을 뽑거나 사용자가 결과를 기다리는 화면이라면 gpt-image-2.6-flare로, 세밀한 장면이나 여러 번 고쳐도 구도가 흔들리지 않아야 하는 편집이라면 gpt-image-2.6-sunburst로 시작하세요. 두 모델은 같은 설정에서 토큰 수와 가격이 같습니다. quality는 항상 직접 적고, 편집 요청에도 model과 size를 빼지 마세요. 편집에서 model을 빼면 2.6이 아니라 gpt-image-2.5-sunburst가 쓰입니다. Python에서 새 파라미터 complexity, frame_count, svg를 보내려면 openai 패키지를 3.46.0 이상으로 올리거나 extra_body로 넣으면 됩니다.

OpenAI 호환 게이트웨이를 쓰는 경우에는 같은 ID라도 키가 속한 그룹에 따라 호출 가능 여부가 달라집니다. 예를 들어 LaoZhang API의 기본(default) 그룹 키는 공식 ID 대신 gpt-image-2.6-flare-vip 같은 별도 ID를 써야 하므로, 먼저 client.models.list()로 그 키가 부를 수 있는 ID를 확인하세요.

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모델 ID: gpt-image-2.6-flare와 gpt-image-2.6-sunburst 두 개뿐입니다

OpenAI 모델 페이지에서 GPT Image 2.6은 gpt-image-2.6-flare 모델 문서와 gpt-image-2.6-sunburst 모델 문서 두 장으로 나뉘어 있습니다. Flare는 "빠른 반복 작업을 위한 이미지 생성·편집", Sunburst는 "세밀한 시각 작업을 위한" 모델로 소개되며, 2026년 11월 5일 기준 스냅샷 목록에는 별칭 자체 하나만 있습니다. 그래서 gpt-image-2.5-flare-2026-09-08처럼 날짜를 붙여 버전을 고정하는 방법은 2.6에서는 아직 쓸 수 없습니다.

ChatGPT에서 보이는 "Images 2.6"은 제품 이름이고, API 요청에 들어가는 값은 위의 두 모델 ID입니다. 점 대신 하이픈을 쓴 gpt-image-2-6-flare도 존재하지 않는 ID입니다. URL 슬러그처럼 하이픈으로 적는 실수가 잦은데, 2.6의 점은 그대로 두고 flare와 sunburst 앞의 구분자만 하이픈입니다.

Flare와 Sunburst 선택: 가격은 같고 대기 시간과 편집 안정성이 다릅니다

두 모델 중 무엇을 쓸지는 비용이 아니라 결과를 몇 초 안에 받아야 하는지, 같은 이미지를 몇 번 고칠지로 정합니다. OpenAI API 가격표에서 2026년 11월 5일 기준 두 모델의 토큰 단가는 100만 토큰당 텍스트 입력 $5(캐시 $1.25), 이미지 입력 $8(캐시 $2), 이미지 출력 $30으로 같고, GPT Image 2.5와도 같습니다. OpenAI는 Images 2.6 발표에서 2.6이 이전보다 50% 빠르고 Flare는 quality: low에서 최소 6초에 이미지를 만들 수 있으며, Sunburst는 medium이나 high에서 편집을 거듭해도 이미지 일관성이 더 높다고 설명합니다. 50%와 6초는 OpenAI가 밝힌 수치입니다.

실제 차이는 아래 표에서 확인할 수 있습니다. LaoZhang API 문서팀이 2026년 11월 5일 OpenAI에 직접 연결된 경로로 같은 프롬프트를 1024×1024 한 장씩 생성해 잰 값이고, 시간은 한 번씩만 잰 것이라 대기열 상황에 따라 달라집니다. 장당 비용은 출력 토큰 × $30 ÷ 1,000,000으로 계산했으며, 프롬프트 텍스트 비용($0.001 미만)은 넣지 않았습니다.

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크기·편집·GIF·SVG별 1장 비용과, 토큰 과금과 호출당 $0.03 과금이 갈리는 분기점은 GPT Image 2.6 가격 정리에 품질 단계별로 계산돼 있습니다.

같은 quality에서 Flare는 Sunburst보다 3.7~4.9배 빨랐고 토큰 수는 같았습니다. 사용자가 화면 앞에서 기다리는 서비스, 시안을 여러 장 뽑아 고르는 작업은 Flare가 맞고, 1분 안팎을 기다릴 수 있으면서 같은 이미지를 여러 차례 편집하는 작업은 Sunburst가 맞습니다. 가로형 1536x1024는 오히려 토큰이 적어 low 664개, high 1,353개였고, 4K인 3840x2160 high는 약 3,337개로 한 장에 약 $0.10입니다.

quality를 빼면 두 모델이 다르게 움직입니다. Sunburst는 high로 처리하지만 Flare는 프롬프트를 보고 단계를 스스로 고르기 때문에, 묘사가 긴 프롬프트 하나가 1024 한 장에 약 5,800토큰(약 $0.17)을 쓴 사례가 있었습니다. 2.5와 비교해 low·medium이 왜 3~4배 비싼지는 GPT Image 2.6 vs 2.5 차이: high부터 같은 값, low·medium은 3~4배에, 2.5의 두 모델 비교는 GPT Image 2.5 Sunburst vs Flare: 실측 차이에 정리돼 있습니다.

동작하는 요청 예제: curl·Python 생성과 Python 편집

생성은 POST /v1/images/generations에 model, prompt, size, quality를 보내고, 응답의 data[0].b64_json을 base64로 디코딩해 파일로 저장하면 됩니다. OpenAI 이미지 생성 API 레퍼런스는 생성 요청에서 model을 명시하라고 요구합니다. OpenAI에 직접 보내는 curl 예제는 다음과 같습니다(jq 필요).

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "비 오는 밤 서울 골목의 작은 분식집 간판, 네온 반사, 사실적인 사진",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "medium"
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > snack-bar.png

Python에서는 모델 ID를 문자열로 넘기기만 하면 되므로 SDK 버전과 관계없이 아래 코드가 동작합니다. OpenAI 호환 게이트웨이를 쓸 때는 OpenAI(base_url="https://api.laozhang.ai/v1", api_key="...")처럼 base_url과 키만 바꾸고, model은 그 키가 부를 수 있는 ID로 넣습니다.

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import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 환경 변수 OPENAI_API_KEY 사용

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="책상 위 노트북과 흰 머그컵, 모니터에 'SHIP IT'이라고 쓴 노란 포스트잇, 아침 햇빛",
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)

with open("desk.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

편집은 client.images.edit에 원본 이미지와 바꿀 내용을 보냅니다. 여기서 주의할 점이 두 가지 있습니다. OpenAI 이미지 편집 API 레퍼런스에 따르면 편집의 model은 선택 항목이고 생략하면 gpt-image-2.5-sunburst가 쓰이므로, 2.6으로 고치려면 반드시 적어야 합니다. 또 2026년 11월 5일 LaoZhang API의 VIP 경로에서 OpenAI Python SDK 2.24.0으로 편집을 실행했을 때, size를 빼자 1024×1024 입력이 2048×2048 PNG(5.1MB)로 돌아왔고 size="1024x1024"를 넣으면 1024×1024로 돌아왔습니다. 결과 크기를 원본과 맞추려면 편집에도 size를 넣으세요.

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2.6-sunburst",  # 빼면 gpt-image-2.5-sunburst로 처리됨
    image=open("desk.png", "rb"),
    prompt="포스트잇 글자를 'DONE'으로 바꾸고 머그컵을 진한 초록색으로 바꿔 주세요. 나머지는 그대로 유지하세요.",
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)

with open("desk-edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

같은 날 Sunburst VIP로 같은 내용의 편집을 실행했을 때 포스트잇 글자와 머그컵 색만 바뀌고 나머지 구성은 유지됐습니다. 바꿀 곳을 글로 설명하기 어렵다면 2.6에서 쓸 수 있는 markup을 고려하세요. 원본 위에 동그라미나 화살표를 그린 투명 PNG를 markup으로 함께 보내고 바꿀 내용은 prompt에 적는 방식으로, OpenAI 이미지 생성 가이드의 예제도 gpt-image-2.6-flare를 씁니다. 마크업은 첫 번째 입력 이미지에만 적용되고, 각각 16,777,216픽셀 이하, 마크업 파일 50MB 이하여야 하며, mask와 함께 쓸 수 없고 추가 요금은 없습니다.

Python SDK의 complexity 오류: openai 3.46.0 또는 extra_body

TypeError: Images.generate() got an unexpected keyword argument 'complexity'가 나온다면 설치된 openai 패키지가 2.6의 새 파라미터를 모르는 버전입니다. 2026년 11월 5일 별도 가상 환경에 버전별로 설치해 확인한 결과, 2.24.0은 이 TypeError를 냈고 3.42.0~3.45.0은 편집의 markup만 있었으며, 같은 날 PyPI에 올라온 3.46.0부터 생성의 complexity, frame_count, frame_duration_ms, svg와 편집의 markup, complexity가 들어갔습니다. 해결 방법은 두 가지입니다.

pip install -U "openai>=3.46.0"

업그레이드할 수 없는 프로젝트라면 새 필드를 extra_body로 넣으면 SDK가 그대로 요청 본문에 실어 보냅니다. 같은 날 2.24.0에서 아래처럼 complexity를 넣어 LaoZhang API의 gpt-image-2.6-flare-vip(default 그룹 키)로 보냈을 때 요청이 거부되지 않고 200으로 이미지가 돌아왔습니다. 공식 ID나 OpenAI 직접 호출로는 같은 시험을 하지 않았습니다. 다만 이 결과는 필드가 받아들여졌다는 것까지만 보여 주며, 그림이 어떻게 달라졌는지는 확인하지 않았습니다. Node·Go SDK의 지원 버전은 확인하지 않았습니다.

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result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="...",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    extra_body={"complexity": "low"},  # 3.46.0 이상이면 complexity="low"로 직접 지정
)

complexity는 이미지를 그리기 전에 구성을 얼마나 계획할지 정하는 값이고, 화질을 정하는 quality와는 별개입니다. 값은 low·medium·high이며 생략하면 두 모델 모두 high입니다. OpenAI 가이드는 배경이나 간판만 바꾸는 집중 편집에는 낮은 값이, 글자가 많거나 배치가 복잡한 장면에는 높은 값이 어울리고, 높일수록 대기 시간이 늘고 원치 않는 변경이 생길 수 있다고 설명합니다. complexity 조정에 따른 별도 요금은 없습니다.

GPT Image 2.6이 지원하는 엔드포인트와 출력 형식

2026년 11월 5일 기준 GPT Image 2.6은 Image API의 생성과 편집 두 엔드포인트에서만 호출할 수 있고, GIF와 SVG 같은 새 출력은 생성 쪽에만 있습니다. Responses API의 이미지 생성 도구로 이미지를 만드는 앱이라면 지금은 2.5를 유지해야 하며, 그 구성은 GPT-Image-2 API 가이드와 가격: Image API, Responses tool, 2.5 전환 기준에서 다룹니다.

크기는 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536이 권장값이고, 사용자 지정 크기의 총 픽셀은 655,360~8,294,400 사이여야 합니다. 투명 배경으로 받은 PNG가 실제로 투명한지, 체크무늬가 그려진 것인지는 챗GPT·GPT Image 투명 배경 체크무늬: 가짜 투명 판별과 복구에서 확인하는 방법을 볼 수 있습니다.

API로 GIF 만들기: output_format gif와 frame_count

반복 재생되는 GIF는 생성 요청에 output_format: "gif"를 넣고, 프롬프트에 대상과 움직임, 반복 방식을 적으면 됩니다. 응답의 b64_json을 디코딩해 .gif로 저장합니다. LaoZhang API 문서팀이 2026년 11월 5일 OpenAI 직접 경로로 아래와 같은 512×512, 9프레임, medium 요청을 보냈을 때 Flare에서 약 11초, 출력 약 2,073토큰(약 $0.06)이 들었습니다.

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result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="창가에서 기지개를 켜고 하품하는 주황색 고양이, 창밖에 가는 비, 플랫 일러스트, 자연스럽게 반복되는 애니메이션",
    output_format="gif",
    size="512x512",
    quality="medium",
    frame_count=9,          # 3.46.0 미만이면 extra_body={"frame_count": 9, "frame_duration_ms": 200}
    frame_duration_ms=200,
)

with open("cat.gif", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

프레임 수 frame_count는 기본 9인데, OpenAI 가이드는 2~64, API 레퍼런스는 2~16(최대 16)으로 서로 다르게 적고 있으므로 OpenAI에 직접 보낼 때는 16 이하로 두세요. 프레임 길이 frame_duration_ms는 20~2000밀리초(기본 200)이고 10밀리초 단위로 반올림되며, size는 auto 또는 16의 배수로 된 가로x세로로 완성된 한 프레임의 크기를 뜻합니다.

모든 프레임은 한 장의 시트에 그려지기 때문에 크기가 작은데 프레임이 많으면 No supported sheet fits 오류가 납니다. 512x512에서는 4~9프레임이 그대로 동작했습니다. GIF는 스트리밍, 부분 이미지, output_compression, prompt_rewriter를 지원하지 않고, API 레퍼런스는 GIF 프리뷰 접근 권한이 필요하다고 적고 있습니다. 코드 없이 ChatGPT 안에서 GIF를 만들려면 챗GPT GIF 만들기: 코드 없이 움짤 바로 생성, 프레임·속도 설정법을 보세요.

API로 SVG 만들기: output_format svg와 n=1

SVG는 생성 요청에 output_format: "svg"를 넣고 n을 1로 두면 받을 수 있습니다. API가 먼저 참조용 이미지를 만들고(이 단계의 화질을 quality가 정함), 이어서 SVG를 작성하는 모델이 그 이미지를 벡터 코드로 옮기는 구조입니다. 응답의 b64_json을 디코딩하면 UTF-8 XML이 나오므로 .svg로 저장합니다.

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="동네 빵집 'Field & Flour' 로고, 황금색 식빵 아이콘과 두 줄 워드마크, 단순한 평면 디자인",
    output_format="svg",
    n=1,
    quality="medium",
)

with open("logo.svg", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

비용은 참조 이미지 요금과 SVG를 쓰는 모델 요금이 따로 붙고, 응답에 svg_usage가 함께 올 수 있습니다. 계정에 SVG 작성 모델 선택 권한이 열려 있으면 svg={"model": "...", "reasoning": {"effort": "low"}} 객체로 작성 모델과 추론 강도를 지정하고, 이때는 svg.model이 필수입니다. 권한이 없는 계정은 이 객체를 빼야 합니다. SVG는 편집 엔드포인트에서 만들 수 없고 편집 입력으로도 쓸 수 없으며, 스트리밍과 output_compression, prompt_rewriter도 지원하지 않습니다. 장면이 복잡할수록 SVG 코드가 길어지므로 아이콘이나 단순한 그래픽에 맞습니다.

LaoZhang API 같은 호환 게이트웨이: 키 그룹이 쓸 수 있는 ID를 정합니다

OpenAI 호환 게이트웨이에서는 같은 gpt-image-2.6-flare라도 키가 어떤 그룹에 속하느냐에 따라 호출되기도 하고 거부되기도 합니다. LaoZhang API(https://api.laozhang.ai/v1)는 2026년 11월 5일 저녁 기준 LaoZhang API의 GPT Image 2.6 출시 공지에서 2.6을 세 가지 경로로 제공합니다.

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공식 전달 경로에서 SVG를 만들 때 기본 작성 모델인 gpt-6.1-terra를 쓰면 SVG 작성 단계는 따로 과금되지 않고, 다른 작성 모델을 고르면 공식 단가로 과금됩니다. 웹 경로의 GIF는 프레임 수 2~64를 받지만 이미지가 655,360픽셀 이상이어야 해서 512x512 같은 작은 GIF는 공식 전달 경로를 써야 합니다.

2026년 11월 5일 default 그룹 키와 OpenAI Python SDK 2.24.0으로 VIP 경로를 직접 호출해 보니, gpt-image-2.6-flare-vip 1024×1024 medium 생성은 18.6초, gpt-image-2.6-sunburst-vip 1536×1024 high 생성은 49.3초, Sunburst VIP 편집은 48.6초, Flare VIP 편집(size 지정)은 36.7초가 걸렸습니다. 한 번씩 잰 값이고, 문서에 적힌 VIP 1024 생성 시간도 약 25~55초라서 VIP 경로에서는 Flare와 Sunburst의 속도 차이를 기대하기 어렵습니다. 같은 키로 client.models.list()를 호출하면 203개 ID가 나왔고, 그중 2.6 이미지 모델은 -vip 두 개와 웹 경로였으며 공식 ID는 없었습니다. 키를 바꾸거나 처음 연결할 때는 이 목록부터 보세요.

ids = [m.id for m in client.models.list() if m.id.startswith("gpt-image-2.6")]
print(ids)

에러 문구로 원인 찾기: TypeError·503·400·sheet 오류

실패했을 때는 에러 문구를 그대로 아래 표에서 찾으면 대부분 원인이 하나로 좁혀집니다. 503과 400 문구는 2026년 11월 5일 LaoZhang API에서 직접 받은 것이고, No supported sheet fits는 LaoZhang API 문서팀이 OpenAI 직접 경로에서 기록한 문구입니다. LaoZhang API는 상위 응답 오류, 파라미터 오류, 콘텐츠 차단으로 실패한 요청에는 요금을 받지 않습니다.

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에러는 나지 않았는데 결과가 이상한 경우도 있습니다. 편집 결과의 화풍이나 속도가 2.5와 같다면 편집 요청에서 model이 빠진 것이고, 편집 결과가 원본보다 큰 해상도로 왔다면 size가 빠진 것입니다.

GPT Image 2.6 API 자주 묻는 질문

한국에서 OpenAI API로 GPT Image 2.6을 바로 호출할 수 있나요?

2026년 11월 5일 기준 OpenAI API 지원 국가 목록에 대한민국이 포함돼 있어 OpenAI 계정과 API 키로 직접 호출할 수 있습니다. 다만 OpenAI 이미지 생성 가이드는 GPT Image 모델을 쓰기 전에 개발자 콘솔에서 OpenAI API 조직 인증을 마쳐야 할 수 있다고 안내하므로, 키가 정상인데도 이미지 요청만 막힌다면 인증 상태부터 확인하세요.

GPT Image 2.6을 부를 API 키는 어떻게 발급받나요?

OpenAI에 직접 보낼 때는 OpenAI 플랫폼의 개발자 콘솔에서 만든 API 키를 쓰며, 계정에 따라 OpenAI API 조직 인증을 먼저 마쳐야 할 수 있습니다. LaoZhang API를 쓸 때는 LaoZhang API 토큰 관리 페이지에서 토큰을 만들면서 그룹을 고르는데, 공식 ID를 부르려면 OpenAI Official 또는 OpenAI Official Enterprise 그룹을, -vip·-web ID를 부르려면 default 그룹을 선택합니다.

OpenAI API로 GPT Image 2.6을 무료로 쓸 수 있나요?

2026년 11월 5일 기준 GPT Image 2.6은 토큰 사용량에 따라 과금되며, OpenAI 모델 페이지와 가격표에는 100만 토큰당 텍스트 입력 $5, 이미지 입력 $8, 이미지 출력 $30의 유료 단가만 있고 2.6용 무료 제공량은 적혀 있지 않습니다. 1024×1024 한 장으로 환산하면 low 약 $0.025에서 max 약 $0.211까지입니다.

GPT Image 2.6 API의 레이트 리밋은 몇 RPM인가요?

2026년 11월 5일 기준 OpenAI는 GPT Image 2.6의 레이트 리밋 숫자를 공개하지 않았습니다. gpt-image-2.6-flare 모델 문서와 Sunburst 문서에는 사용 등급과 계정에 따라 다르다고만 적혀 있고 숫자 표는 없습니다.

GPT Image 2.5에서 2.6으로 바꿔야 하나요?

high 이상 품질이나 GIF·SVG가 필요하면 2.6으로 바꾸고, low·medium 초안을 대량으로 뽑거나 Batch API를 쓰고 있다면 2.5를 유지하는 편이 맞습니다. 품질 단계별 비용 비교는 GPT Image 2.6 vs 2.5 차이: high부터 같은 값, low·medium은 3~4배에 있습니다.