ComfyUI GPT Image 2.6 GIF 만들기: v0.45.0 노드, fps 연결 실측

ComfyUI에서 GPT Image 2.6으로 움짤을 만들려면 ComfyUI를 v0.45.0 이상으로 올리고 Comfy 계정에 로그인해 크레딧을 충전한 다음, OpenAI GPT Image 2.6 GIF 노드의 frames와 fps 출력을 애니메이션 WEBP 저장 노드에 함께 연결합니다. 이 노드는 GIF 파일을 저장하지 않고 프레임 묶음(IMAGE)과 초당 프레임 수만 내보내며, ComfyUI 기본 노드에는 GIF로 저장하는 노드가 없습니다. 확장자가 꼭 .gif여야 한다면 VideoHelperSuite 커스텀 노드의 Video Combine에서 image/gif 형식을 고르면 됩니다.

2026년 11월 12일 ComfyUI v0.45.2에서 이 노드를 실제로 실행해 보니 프레임 수와 프레임당 시간은 설정한 그대로 나왔습니다. 다만 저장 노드의 fps를 연결하지 않고 기본값 6에 두면 200ms로 만든 움짤이 17~20% 빠르게 재생됩니다. 노드 위 가격 배지는 크기·프레임 수·품질에 따라 1회 $0.0184~$1.0175이고 기본값(512×512, 9프레임, low)은 $0.0503인데, 같은 정사각형 크기에서는 9프레임이 12프레임보다 비쌉니다.

공식 2.6 튜토리얼은 0.44.1 이상이면 된다고 적고 있지만 그 버전에는 정지 이미지 노드만 있습니다. GIF 노드는 텍스트 프롬프트만 받고 프레임은 2~16장까지이며, 자신의 OpenAI 키는 넣을 수 없습니다. 가지고 있는 사진을 움직이거나 코드에서 GIF를 받아야 한다면 ComfyUI 대신 챗GPT나 API를 쓰는 편이 맞습니다.

GPT Image 2.6 GIF 노드가 안 보일 때: 0.44.1이 아니라 v0.45.0부터

GIF 노드는 ComfyUI v0.45.0(2026년 11월 10일 릴리스)부터 들어 있습니다. Comfy-Org/ComfyUI의 PR #17591이 2026년 11월 8일 병합되면서 추가됐고, 2026년 11월 12일 기준 v0.44.0~0.44.2의 comfy_api_nodes/nodes_openai.py에는 GIF 노드 클래스가 없으며 v0.45.0~0.45.2에는 있습니다. 반면 Comfy 공식 튜토리얼 OpenAI GPT Image 2.6: Flare and Sunburst Workflows는 "0.44.1 이상으로 업데이트"하라고 안내하는데, 이 문서는 정지 이미지 노드와 템플릿만 다룹니다. 그래서 0.44.1이나 0.44.2에서는 "OpenAI GPT Image 2.6" 정지 이미지 노드는 보이지만 GIF 노드는 검색되지 않습니다.

데스크톱 앱은 앱 자체의 버전 번호가 ComfyUI 버전과 다를 수 있으므로, 설정의 정보(About) 화면에 표시되는 ComfyUI 버전이나 /system_stats 응답의 comfyui_version 값으로 확인합니다. 노드 이름은 한국어 UI에서도 번역되지 않아 "OpenAI GPT Image 2.6 GIF" 그대로 검색되고, 분류는 partner/image/OpenAI입니다. 2026년 11월 12일 기준 v0.45.2에 포함된 워크플로 템플릿 0.11.106에는 GPT Image 2.6 템플릿이 네 개 있지만 모두 정지 이미지용(Flare·Sunburst × 텍스트로 이미지 생성·이미지 편집)이라, GIF 워크플로는 직접 연결해야 합니다.

이 노드는 OpenAI 서버에서 이미지를 만드는 파트너 노드라 GPU나 모델 파일은 필요 없지만, Settings → User에서 로그인한 Comfy 계정과 크레딧 잔액이 있어야 실행됩니다. 화면 로그인은 ComfyUI를 127.0.0.1이나 localhost 주소로 열었을 때만 되고, --listen으로 띄운 LAN 서버나 다른 기기에서 접속할 때는 ComfyUI Account API Key로 로그인합니다. 커스텀 노드를 레지스트리에 올릴 때 쓰는 게시용 키와는 다른 키이며, Comfy 문서에 따르면 일부 지역에서는 Comfy API에 닿기 위해 프록시가 필요할 수 있습니다. 로그인 방식별 설정과 크레딧 충전 화면은 ComfyUI GPT Image 2.5 사용법: 로그인·크레딧·부분 편집과 같습니다.

ComfyUI GIF 만들기 워크플로: GIF 노드에서 애니메이션 WEBP 저장까지

GIF 노드 하나와 저장 노드 하나만 있으면 되고, 연결선은 frames와 fps 두 개입니다. 핵심은 fps 출력까지 저장 노드에 잇는 것으로, 이 선이 빠지면 저장 노드가 자기 기본값으로 재생 속도를 정합니다.

1. 캔버스 빈 곳을 더블클릭해 GPT Image 2.6 GIF를 검색하고 OpenAI GPT Image 2.6 GIF 노드를 놓습니다.
2. model에서 gpt-image-2.6-flare 또는 gpt-image-2.6-sunburst를 고르고 prompt에 움직임을 적습니다.
3. size, frame_count, frame_duration_ms, quality를 정한 뒤 노드 위 가격 배지에 금액이 표시되는지 봅니다. "Size too large for this frame count"가 보이면 프레임 수나 크기를 줄입니다.
4. 애니메이션 WEBP 저장 노드를 놓고 GIF 노드의 frames를 저장 노드의 images에, fps를 저장 노드의 fps에 연결합니다.
5. 저장 노드만 바꿔 가며 다시 실행할 생각이라면 seed 아래의 control after generate를 fixed로 바꿉니다.
6. 실행하면 ComfyUI의 output 폴더에 .webp 움짤이 저장됩니다.

설정값의 뜻은 노드 소스(v0.45.2)에 적힌 그대로입니다. size는 애니메이션 전체가 아니라 프레임 한 장의 크기로 정사각형 6종과 16:9·9:16 6종 중에서 고르고, frame_count는 2~16(기본 9), frame_duration_ms는 한 프레임이 화면에 머무는 시간으로 20~2000ms를 10ms 단위로 정합니다(기본 200ms, 즉 5fps). Flare와 Sunburst는 품질 단계가 아니라 서로 다른 두 모델 ID이며 입력 항목도 가격 배지도 같습니다. 품질은 low(기본)부터 medium, high, xhigh, max까지 다섯 단계이고, complexity는 렌더링 전에 모델이 애니메이션을 얼마나 계획하는지를 정합니다(기본 high). seed는 노드를 다시 실행할지 정하는 값일 뿐, 같은 seed를 넣어도 결과는 매번 달라집니다.

처음과 끝이 이어지는 루프 동작을 프롬프트에 어떻게 적는지는 GPT Image 2.6 프롬프트 작성법: 문구·편집·GIF 규칙 실측과 한계에서 다룹니다. 아래 실측에서는 "제자리로 돌아온다"와 "루프가 자연스럽게 이어지게"를 함께 적은 영어 프롬프트를 썼습니다.

노드가 실제로 보내는 요청: 2026년 11월 12일 v0.45.2 실측

GIF 노드는 실행할 때 Comfy API의 /proxy/openai/images/generations로 output_format: "gif" 요청을 보내고, 돌아온 GIF를 Pillow로 풀어 프레임 묶음으로 바꾼 뒤 첫 프레임의 시간으로 fps(1000 ÷ 프레임 시간)를 계산합니다. 원본 GIF 파일은 어디에도 저장되지 않습니다. 2026년 11월 12일 macOS의 ComfyUI v0.45.2(CPU)를 --comfy-api-base 옵션으로 로컬 중계 서버에 연결해 실제 노드를 실행하자, 노드가 보낸 요청 본문은 다음과 같았습니다.

{
  "background": "opaque",
  "complexity": "high",
  "frame_count": 6,
  "frame_duration_ms": 200,
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "moderation": "low",
  "output_format": "gif",
  "prompt": "A small orange fox in a teal knitted scarf sits on a mossy rock under falling snow, slowly turns its head toward the camera, blinks once, then turns back to its starting pose. Camera still. Make the motion loop smoothly.",
  "quality": "low",
  "size": "960x960"
}

중계 서버는 같은 GIF 설정을 LaoZhang API의 gpt-image-2.6-web 모델(호출당 $0.03, Flare·Sunburst 선택 불가)로 넘겼고, 유료 호출 3번과 캐시 재실행 1번을 했습니다. 960×960·6프레임·200ms 요청은 정확히 6프레임, 프레임당 200ms, 무한 반복인 3,208,289바이트 GIF로 돌아왔고 노드의 fps 출력은 5.0이었습니다. 1280×720·8프레임·120ms에서는 fps가 8.333…으로 나왔습니다. 실행 대기열에 넣고 끝날 때까지 33.1초가 걸렸고 그중 29.9초가 이미지 생성 쪽 시간이었지만, 이것은 이 중계 경로의 시간입니다.

안내: laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다. 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.

이 실측은 Comfy 크레딧을 쓰지 않았기 때문에 Comfy가 실제로 얼마를 차감하는지, Comfy를 거칠 때 몇 초가 걸리는지는 재지 못했습니다. 아래 가격은 노드의 가격 배지와 Comfy가 공개한 단가에서 나온 값이고, 저장 노드별 결과와 fps 동작은 ComfyUI 쪽 처리라 백엔드와 상관없이 같습니다.

저장 노드 고르기: WEBP·APNG·MP4·.gif의 크기와 투명 배경

평소에는 애니메이션 WEBP 저장이 가장 무난합니다. 기본 노드라 따로 설치할 것이 없고, 같은 960×960·6프레임 결과에서 파일이 약 1.0MB로 APNG의 5분의 1 정도였으며 투명 배경도 유지됩니다. .gif만 받는 곳에 올려야 할 때만 VideoHelperSuite를 설치하고, 영상 편집기로 가져갈 때는 MP4를 씁니다. 2026년 11월 12일 실측 결과는 다음과 같습니다.

VideoHelperSuite가 만든 .gif는 OpenAI가 돌려준 원본 GIF를 그대로 꺼낸 것이 아니라, 노드가 풀어 놓은 프레임을 Pillow로 다시 GIF로 인코딩한 파일입니다. 파일 크기는 3,208,289바이트로 똑같았지만 내용까지 같은 파일은 아니었습니다. 이 밖에 기본 노드의 WEBM 저장(Save WEBM)도 vp9 코덱을 고르면 투명 배경을 유지한다고 GIF 노드 설명에 적혀 있지만, 이 노드는 실측에 넣지 않았습니다.

움짤이 너무 빠르게 재생될 때: 저장 노드 fps 기본값 6

저장한 움짤이 설정보다 빠르다면 GIF 노드의 fps 출력이 저장 노드에 연결되지 않은 것입니다. 애니메이션 WEBP 저장과 애니메이션 PNG 저장은 fps 기본값이 6이라, 200ms(5fps)로 만든 프레임을 넣으면 프레임당 약 166ms로 저장됩니다. 2026년 11월 12일 같은 960×960·6프레임 결과를 fps 연결 없이 다시 저장했더니 WEBP와 APNG는 프레임당 166ms, VideoHelperSuite GIF는 160ms가 됐고, MP4는 6fps로 저장돼 1.2초여야 할 루프가 1.0초로 줄었습니다. 비디오 생성 노드는 기본값이 30fps라 연결하지 않으면 차이가 훨씬 커집니다.

fps를 연결해도 소수점 아래는 조금씩 다르게 기록됩니다. 120ms(8.333fps) 결과를 저장하자 WEBP와 APNG는 프레임당 119ms, VideoHelperSuite GIF는 120ms, MP4는 8.333fps로 기록됐는데, 1ms 차이라 눈으로는 구분되지 않습니다.

이 재저장에는 새 요청이 나가지 않았습니다. GIF 노드의 입력이 하나도 바뀌지 않으면 ComfyUI가 캐시된 프레임을 다시 쓰기 때문에, 저장 노드만 바꾼 실행은 3.0초 만에 끝났고 이미지 생성 요청도 기록되지 않았습니다. 반대로 seed의 control after generate가 randomize이면 실행할 때마다 seed가 바뀌어 GIF 노드가 다시 돌고 그만큼 다시 과금되므로, 저장 형식만 시험할 때는 fixed로 두는 편이 안전합니다.

투명 배경 움짤이 되나: 저장 노드는 유지, 생성 결과는 따로 확인

background를 transparent로 두면 노드가 프레임을 알파 채널(RGBA)이 있는 상태로 풀기 때문에, ComfyUI 안에서는 투명도가 저장 노드까지 전달됩니다. 2026년 11월 12일 투명한 384×384·6프레임 GIF를 로컬 모의 서버에서 노드에 돌려준 시험에서는 애니메이션 WEBP 저장, 애니메이션 PNG 저장, VideoHelperSuite GIF가 모두 투명 영역을 유지했고(최소 알파 0), MP4(H.264)만 투명도를 잃었습니다.

문제는 생성 단계입니다. 같은 날 960×960·6프레임·150ms에 transparent를 넣어 실제로 요청하자, 중계한 gpt-image-2.6-web 경로에서 돌아온 GIF에는 투명 픽셀이 하나도 없었습니다(모든 프레임의 최소 알파 255). 이것은 그 경로의 결과이고, Comfy 크레딧으로 OpenAI를 거칠 때 투명 프레임이 오는지는 공개 문서에 따로 나와 있지 않습니다. 투명 움짤이 꼭 필요하다면 가장 싼 조합(384×384, 2~8프레임, low)으로 한 번 만들어 WEBP로 저장한 뒤 배경이 비어 있는지 먼저 확인하세요.

한 번에 얼마: 크기 × 프레임 구간별 가격 배지

GIF 노드 위에 표시되는 금액은 실행 전 추정치(달러)이고, Comfy는 생성이 끝난 뒤 실제 토큰 사용량으로 크레딧을 차감합니다. 배지는 프레임을 한 장씩이 아니라 2~8, 9, 10~12, 13~16의 네 구간으로 매기며, 품질·크기·프레임 구간만 보고 정해지므로 Flare와 Sunburst에서 같은 금액이 나옵니다. v0.45.2 노드 소스의 배지 값을 2026년 11월 12일 low 품질 기준으로 계산해 정리하면 다음과 같습니다. 9:16 크기(288×512, 576×1024, 720×1280)는 각각 16:9와 같습니다.

같은 날 배지 값 전체(품질 5단계 × 크기 12종)를 비교해 보면 바로 쓸 수 있는 규칙이 두 가지 나옵니다. 10~12프레임을 고를 수 있는 정사각형 크기(384~768)에서는 기본값 9프레임이 10~12프레임보다 비싸고, 이 관계는 다섯 품질 모두에서 같습니다. 그래서 정사각형으로 9프레임을 만들 생각이었다면 12프레임으로 올리는 편이 더 싸고 프레임도 3장 더 받습니다. 반대로 16:9·9:16 크기에서는 9프레임이 가장 싼 구간이라, 512×288은 9프레임 $0.0216으로 2~8프레임($0.0323)보다 쌉니다. 512×512 low를 프레임 한 장으로 나누면 8프레임 $0.0030, 9프레임 $0.0056, 12프레임 $0.0037, 16프레임 $0.0045입니다.

선택 불가 칸은 배지에 "Size too large for this frame count"가 뜨는 조합입니다. 960×960과 1280×720·720×1280은 9프레임까지, 768×768과 1024×576·576×1024는 12프레임까지이고, 13~16프레임은 720×720 이하 정사각형과 512×288·288×512에서만 됩니다. 품질을 올리면 값이 빠르게 커져서, 512×512·9프레임은 medium $0.0889, high $0.1077, xhigh $0.1915, max $0.4309로 올라가고, 가장 비싼 배지는 max 품질의 720×720·13~16프레임과 960×960·9프레임으로 1회 $1.0175입니다. 실행 후 차감 방식이라 잔액보다 비싼 작업 한 번으로 잔액이 마이너스가 될 수 있고, Comfy 크레딧 문서에 따르면 마이너스인 동안에는 충전 전까지 파트너 노드가 모두 막히며 쓰지 않은 크레딧은 환불되지 않습니다. 정지 이미지 한 장의 가격은 GPT Image 2.6 가격: Sunburst·Flare 1장 $0.025~$0.21, 호출당 $0.03 분기점에 따로 있습니다.

OpenAI 직접 호출보다 비싼가: 같은 GIF 기준 약 1.43배

같은 GIF라면 ComfyUI 노드가 OpenAI API를 직접 부르는 것보다 약 1.43배 비쌉니다. Comfy 파트너 노드 가격 문서는 GPT Image를 생성 후 토큰 사용량으로 과금한다고 적고 있고, 2026년 11월 12일 기준 2.6 단가 행은 없지만 GPT Image 2.5의 이미지 출력 단가는 100만 토큰당 9,051.9크레딧입니다. Comfy Cloud 요금제의 가격과 연간 제공 크레딧으로 계산하면 1달러가 약 210~211크레딧이고, GIF 노드의 배지 금액은 이 출력 단가와 맞아떨어집니다.

LaoZhang API 문서팀이 2026년 11월 5일 OpenAI에 직접 512×512·medium·9프레임 GIF를 요청했을 때 출력 토큰은 2,073개였습니다. 이 토큰 수를 Comfy 단가에 넣으면 2,073 × 9,051.9 ÷ 211 ÷ 1,000,000 = $0.0889로 같은 조합의 배지 금액과 일치하고, OpenAI 단가(100만 토큰당 $30)로는 2,073 × 30 ÷ 1,000,000 = $0.0622입니다. 토큰 측정이 한 번뿐이라 정밀한 값은 아니지만, 배율 자체는 출력 토큰 단가의 비율(100만 토큰당 약 $42.90 대 $30)에서 나오므로 크기나 품질이 달라도 크게 변하지 않습니다.

안내: laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다. 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.

몇 개 만들어 보는 정도라면 이 차이보다 캔버스 안에서 바로 저장되는 편의가 큽니다. 움짤을 많이 뽑을 계획이라면 ComfyUI 밖에서 API를 코드로 부르는 쪽을 따져 볼 만합니다. LaoZhang API의 gpt-image-2.6-web은 크기와 프레임 수에 관계없이 호출당 $0.03이지만, 프레임이 960×960이나 1280×720처럼 커야 받고 512×512 같은 작은 프레임은 거절하며 공식 ComfyUI 노드에는 연결할 수 없습니다. 코드 예제와 경로별 비용은 GPT Image 2.6 GIF API 사용법: 움짤 한 개 $0.03~0.06, 프레임·용량 실측에 있습니다.

Size too large, 로그인 반복, 잔액 마이너스: 증상별 조치

GIF 노드가 실행되지 않거나 결과가 이상할 때는 대부분 버전, 로그인 위치, 크레딧, 크기×프레임 조합 중 하나입니다. 아래 표의 영어 오류 문구 두 개는 v0.45.2의 API 노드 코드에 들어 있는 것으로, 각각 HTTP 401과 402 응답일 때 노드에 표시됩니다(2026년 11월 12일 기준).

2026년 11월 12일 모의 서버 시험에서 960×960·16프레임처럼 막힌 조합을 넣어도 노드는 별도 검사 없이 요청을 그대로 보냈습니다. Comfy 백엔드가 이런 요청을 받아 주는지는 공개 문서에 나와 있지 않고, OpenAI API 레퍼런스는 GIF 크기가 모델별 한도 안에 있어야 한다고 적고 있으므로 배지에 경고가 뜬 채로 실행하지 않는 것이 안전합니다.

ComfyUI 밖으로 가야 할 때: 내 이미지, 내 OpenAI 키, 16프레임 초과

공식 GIF 노드에는 OpenAI 키를 넣는 칸이 없어 Comfy 크레딧으로만 실행됩니다. 개발자용 Comfy Router(COMFY_API_KEY)의 GPT Image 2.6 Flare 문서도 결과를 png·webp·jpeg로만 돌려주고 gif 입력은 거부한다고 적고 있어 GIF 대안이 되지 않습니다. 자기 OpenAI 키로 GIF를 받는 커뮤니티 노드로는 belgacmyk/comfyui-gpt-image2-parallel이 2026년 11월 7일 GPT Image 2.6 파일 노드를 추가했지만, 별 2개의 작은 프로젝트이고 실행해 보지 않은 노드입니다. 이 노드는 GIF 원본 바이트를 파일로 저장하고 파일 정보를 돌려주는 방식이라 IMAGE를 받는 저장 노드에는 바로 연결되지 않는다고 설명돼 있습니다.

GIF 노드에는 이미지 입력이 없어서 가지고 있는 사진을 움직이게 만들 수는 없습니다. 코드 없이 내 사진으로 움짤을 만들려면 챗GPT GIF 만들기: 코드 없이 움짤 바로 생성, 프레임·속도 설정법을 참고하세요.

프레임 상한도 ComfyUI 안에서는 16장입니다. 노드의 2~16은 OpenAI API 레퍼런스와 같고, 64프레임이라는 숫자는 OpenAI 이미지 가이드에 적힌 값이라 두 문서가 서로 다릅니다. 이 차이와 경로별로 실제 받아 본 최대 프레임 수는 GPT Image 2.6 GIF API 사용법: 움짤 한 개 $0.03~0.06, 프레임·용량 실측에 정리돼 있습니다.