# GPT Image 2.6 vs 2.5 차이: high부터 같은 값, low·medium은 3~4배

> GPT Image 2.6은 high부터 2.5와 장당 값이 같고 Flare는 더 빠르지만, low·medium은 3~4배 비쌉니다. 완성본과 GIF·SVG는 2.6, 대량 초안은 2.5에 두세요.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-6-vs-2-5
- Published: 2026-11-05
- Updated: 2026-11-05
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ko/about)
- Topic: API 가이드
- Tags: GPT Image 2.6, GPT Image 2.5, Flare, Sunburst, OpenAI API, 모델 비교, GIF, SVG

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2026년 11월 4일 [OpenAI의 Images 2.6 발표](https://openai.com/index/introducing-images-2-6/)와 함께 API에는 `gpt-image-2.6-flare`와 `gpt-image-2.6-sunburst` 두 모델이 추가됐습니다. 토큰 단가는 2.5와 완전히 같지만 장당 비용은 품질 단계에 따라 갈립니다. 1024×1024 한 장 기준으로 `high` 이상은 출력 토큰 수가 2.5와 같아 비용도 같고, `low`와 `medium`에서는 2.6이 토큰을 3.3~4.2배 더 씁니다. 새로 생긴 것은 GIF·SVG 출력, 장면 복잡도를 정하는 `complexity` 파라미터, API 마크업 편집이고, 2.5에만 남은 것은 Batch API와 날짜가 붙은 스냅샷입니다.

그래서 지금 `high` 이상으로 완성본을 뽑고 있거나 움짤·벡터가 필요하다면 요청의 `model`을 `gpt-image-2.6-flare`로 바꾸고 `quality`를 반드시 적어 보내세요. `high` 이상에서는 장당 값이 그대로이고, LaoZhang API 문서팀이 2026년 11월 5일 측정한 `high` 한 장은 2.5 Flare 27초에서 2.6 Flare 12초로 줄었습니다. `quality`를 빼면 2.6 Flare가 프롬프트를 보고 단계를 스스로 고르는데, 묘사가 많은 프롬프트에서는 한 장에 약 $0.17까지 나왔습니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

반대로 `low`·`medium`으로 초안이나 썸네일을 대량으로 만들거나, Batch API로 밤새 처리하거나, 결과를 특정 스냅샷에 고정해야 한다면 2.5에 남는 편이 맞습니다. 이 셋은 2026년 11월 5일 기준 2.6에 없거나 더 비싼 조건입니다.

## 품질별 장당 비용: low·medium은 2.6이 3~4배, high부터 같습니다

2.6과 2.5는 [OpenAI API 가격표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)에서 이미지 출력 100만 토큰당 $30, 이미지 입력 $8, 텍스트 입력 $5로 단가가 같습니다. 차이는 같은 품질 단계에서 쓰는 출력 토큰 수에서 납니다. 아래 표는 LaoZhang API 문서팀이 2026년 11월 5일 OpenAI API를 직접 호출해 같은 프롬프트(비 오는 밤의 타이베이 야시장)로 1024×1024를 한 장씩 만든 결과이고, 2.5의 `xhigh`·`max`는 OpenAI 공식 계산기 값입니다. 2.5 Flare의 `low`~`high` 측정값은 공식 계산기와 정확히 일치했습니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

| `quality` | 2.5 출력 토큰 | 2.5 장당 | 2.6 출력 토큰 | 2.6 장당 | 2.6 ÷ 2.5 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| `low` | 196 | $0.0059 | 824 | $0.0247 | 4.2배 |
| `medium` | 439 | $0.0132 | 1,449 | $0.0435 | 3.3배 |
| `high` | 1,756 | $0.0527 | 1,756 | $0.0527 | 1.0배 |
| `xhigh` | 3,122 | $0.0937 | 3,122 | $0.0937 | 1.0배 |
| `max` | 7,024 | $0.2107 | 7,024 | $0.2107 | 1.0배 |

장당 비용은 출력 토큰 × $30 ÷ 1,000,000으로 계산했습니다. `medium`으로 1,000장을 만들면 2.6은 1,449 × 1,000 × $30 ÷ 1,000,000 ≈ $43.47, 2.5는 약 $13.17이라 같은 작업에 약 $30이 더 듭니다. 표에는 출력만 들어 있고, 프롬프트 텍스트 입력은 보통 $0.001 미만, 편집할 때 넣는 1024 참조 이미지 한 장은 이미지 입력으로 약 $0.008이 더해집니다. 같은 `quality`면 Flare와 Sunburst의 토큰 수는 같습니다. 가로형 `1536x1024`는 2.6에서 `low` 664토큰($0.020), `high` 1,353토큰($0.041)으로 정사각형보다 적고, 네이티브 4K `3840x2160`의 `high`는 3,337토큰으로 약 $0.10입니다.

![1024×1024 한 장 기준 GPT Image 2.5와 2.6의 품질 단계별 장당 비용 막대 비교, low 4.2배·medium 3.3배·high 이상 1.0배](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gpt-image-2-6-vs-2-5/img/quality-cost-per-image.webp)

## 2.6은 정말 50% 빨라졌나: Flare는 빨라졌고 Sunburst는 느립니다

OpenAI는 Images 2.6이 "이전보다 50% 빠르게" 이미지를 만들고, Flare는 `low`에서 6초 만에 끝날 수도 있다고 발표했습니다. LaoZhang API 문서팀의 2026년 11월 5일 테스트에서 2.6 Flare는 이 주장에 가깝게 나왔지만, 2.6 Sunburst는 같은 단계의 2.6 Flare보다 4배 안팎 오래 걸렸습니다. 시간은 OpenAI 직접 호출 1회씩의 값이라 대기열 상황에 따라 달라집니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

| `quality` | 2.5 Flare | 2.6 Flare | 2.6 Sunburst |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| `low` | 15초 | 8초 | 34초 |
| `medium` | 16초 | 11초 | 42초 |
| `high` | 27초 | 12초 | 59초 |
| `xhigh` | 측정 안 함 | 23초 | 86초 |
| `max` | 측정 안 함 | 39초 | 157초 |

Flare끼리 비교하면 `high`에서 27초가 12초로 절반 넘게 줄었고, `low`는 15초에서 8초로 줄었습니다. 같은 값을 내는 `high` 완성본이라면 2.6 Flare로 옮겼을 때 대기 시간만 줄어드는 셈입니다. 2.5 Sunburst는 이 테스트에서 시간을 재지 않았기 때문에, Sunburst끼리 빨라졌는지는 이 숫자로 말할 수 없습니다.

## 2.6에 새로 생긴 기능과 2.5에만 남은 기능

2.6이 더한 것은 출력 형식과 편집 제어이고, 2.6이 아직 갖추지 못한 것은 운영 쪽 기능입니다. 2026년 11월 5일 기준 [OpenAI의 GPT-Image-2.6 Flare 모델 페이지](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare)와 [OpenAI 이미지 생성 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)를 나란히 놓으면 다음과 같습니다.

| 기능 | GPT Image 2.5 | GPT Image 2.6 |
| --- | --- | --- |
| 애니메이션 GIF (`output_format: "gif"`) | 없음 | `/v1/images/generations`에서 지원 |
| SVG 벡터 (`output_format: "svg"`) | 없음 | `/v1/images/generations`에서 지원, `n`은 1 |
| 장면 복잡도 `complexity` | 없음 | `low`·`medium`·`high`, 생략하면 `high`, 추가 요금 없음 |
| 마크업 편집 (`markup` 필드) | 가이드에 "지원되는 2.5·2.6 모델"로 표기 | 지원, 가이드 예시는 2.6 Flare |
| 품질 단계 | `low`~`max` 5단계 | `low`~`max` 5단계 |
| Batch API | 지원, 이미지 출력 100만 토큰당 $15 | 모델 페이지에 "Not supported" |
| 날짜 스냅샷 | `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08` | 없음, 별칭만 |
| 공개된 속도 제한 표 | 있음 (Build 250,000 TPM·20 IPM 등) | 없음, "등급과 계정에 따라 다름", 조직 설정 Limits 화면에서 확인 |

`complexity`는 화질 단계가 아닙니다. 모델이 그리기 전에 장면을 얼마나 계획할지를 정하는 값이고, 렌더링 품질은 여전히 `quality`가 정합니다. OpenAI는 배경이나 간판만 바꾸는 편집에는 `low`를, 요소가 많거나 글자·배치 조건이 까다로운 장면에는 `medium`이나 `high`를 권하며, 높일수록 지연이 늘고 원치 않는 변경이 생길 수 있다고 설명합니다. 문서팀 측정에서도 같은 `quality`라면 `complexity`를 바꿔도 출력 토큰은 그대로였습니다.

공식 가이드는 2.6을 Image API(`/v1/images/generations`, `/v1/images/edits`)로만 설명하고, Responses API 이미지 도구 예시는 아직 2.5로만 적혀 있습니다. Responses API에서 2.6을 쓸 계획이라면 해당 모델 페이지에 이미지 도구 지원이 표시됐는지 먼저 확인해야 합니다.

## 용도별로 2.5에 남을지 2.6으로 옮길지

옮길지는 품질 단계와 필요한 출력 형식 두 가지로 거의 정해집니다. `high` 이상이거나 GIF·SVG가 필요하면 2.6, `low`·`medium` 대량 작업이거나 Batch·스냅샷이 필요하면 2.5입니다.

![GIF·SVG 출력, Batch·스냅샷, 품질 단계 순서로 GPT Image 2.5와 2.6 중 하나를 고르는 판단 흐름도](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gpt-image-2-6-vs-2-5/img/migration-decision.webp)

| 용도 | 고를 모델 | 이유 |
| --- | --- | --- |
| `low`·`medium` 대량 초안, 썸네일, A/B 시안 | 2.5 Flare | 장당 $0.0059·$0.0132, 2.6은 같은 단계에서 3.3~4.2배 |
| `high` 이상 완성본, 포스터·상품 이미지 | 2.6 Flare | 장당 비용이 같고 `high` 기준 27초 → 12초, OpenAI는 포스터·상품 레이아웃 개선을 내세움 |
| 움짤(GIF), 아이콘·로고 벡터(SVG) | 2.6 Flare 또는 Sunburst | 2.5에는 이 출력 형식이 없음 |
| Batch API로 몰아서 처리 | 2.5 | 2.6은 Batch 미지원, 2.5는 Batch 출력 단가가 절반 |
| 결과를 날짜 스냅샷에 고정 | 2.5 | 2.6은 별칭 하나뿐이라 동작이 바뀌어도 고정할 수 없음 |
| 같은 인물·상품을 유지하는 편집 | 2.6 Sunburst, `quality` `medium`·`high`, `complexity` `low` | OpenAI는 이 조건에서 편집 간 일관성이 높아졌다고 발표 |
| 호출당 고정 요금으로 `xhigh`·`max`·4K | LaoZhang API의 2.5 VIP 모델 | 2.6 VIP는 `xhigh`·`max`를 받지 않음 |

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

마지막 줄은 게이트웨이를 쓰는 경우입니다. LaoZhang API의 `gpt-image-2.5-flare-vip`·`gpt-image-2.5-sunburst-vip`는 크기와 품질 단계에 관계없이 장당 $0.03이고, 2026년 11월 5일 열린 `gpt-image-2.6-flare-vip`도 장당 $0.03이지만 `quality`는 `high`까지, 출력은 PNG만 받습니다. 2.5 쪽 호출당 요금과 토큰 요금의 차이는 [GPT Image 2.5 Sunburst 가격: 호출당 $0.03과 공식 토큰 요금 비교](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-api-pricing)에 정리돼 있습니다. 아직 GPT Image 2를 쓰고 있다면 2.5로 옮길지부터 [GPT Image 2.5 vs GPT Image 2: 옮길지 판단 기준](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-vs-gpt-image-2)에서 판단하세요.

## 2.6 Flare vs Sunburst: 값은 같고 속도가 4배 차이

같은 크기와 `quality`라면 두 모델의 출력 토큰이 같기 때문에, 고르는 기준은 비용이 아니라 시간과 편집 안정성입니다. 위 시간 표에서 Sunburst는 같은 단계의 Flare보다 3.7~4.9배 오래 걸렸습니다. 사용자가 화면 앞에서 기다리는 서비스, 여러 장을 돌려 보며 고르는 작업, 포스터·상품 이미지처럼 배치가 중요한 생성에는 Flare가 맞습니다.

Sunburst는 OpenAI가 `medium`·`high`에서 "편집 간 일관성"이 더 높다고 소개한 모델이라, 같은 캐릭터나 상품을 여러 번 고쳐 나가는 편집에 둘 만합니다. 다만 이 주장은 발표 내용이고 독립 측정은 아직 없습니다. `quality`를 생략했을 때의 동작도 다릅니다. 문서팀 테스트에서 Sunburst는 `high`로 처리됐고(1,756토큰, 64초), Flare는 프롬프트에 따라 단계를 골랐습니다. 2.5 두 모델의 차이는 [GPT Image 2.5 Sunburst vs Flare: 실측 차이](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)에서 따로 다룹니다.

## 2.6 화질은 2.5보다 나은가: 독립 평가는 아직 없습니다

2026년 11월 5일 기준 [Artificial Analysis 텍스트→이미지 리더보드](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image)에는 GPT Image 2.6 항목이 없습니다. 같은 날 1위는 GPT Image 2.5 Sunburst(`max`, Elo 1225), 2위는 2.5 Flare(`max`, 1208)입니다. 그래서 "2.6이 더 잘 그린다"는 말을 뒷받침하는 것은 지금으로서는 OpenAI 발표뿐이고, 발표 내용도 Sunburst의 편집 일관성과 Flare의 포스터·상품 레이아웃 개선 정도로 범위가 좁습니다.

출시 첫날 초기 사용자들의 반응은 엇갈립니다. Reddit r/singularity에서는 "여전히 워터마크 같은 패턴 문제가 있다(It still has the watermark pattern problem)"는 댓글이 호응을 얻었고, X에서는 GIF와 참조 이미지 저장 기능을 반기면서도 "여전히 약간의 그레인과 노이즈(still some grain and noise)"가 보인다는 평이 나왔습니다. 2.5에서 겪던 격자무늬·노이즈를 2.6이 해결해 줄 거라고 기대하고 옮기기보다는, 자신의 프롬프트로 `high` 몇 장을 비교해 보는 편이 안전합니다. 노이즈 원인을 찾는 방법은 [GPT Image 2.5 노이즈·격자무늬: 어디서 거칠어졌는지 찾는 법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-image-2-5-noise-grainy)에 있습니다.

## 2.5 요청을 2.6으로 바꾸는 법: model, quality, complexity

엔드포인트와 요청 본문 구조는 2.5와 같아서, 바꿀 것은 `model` 한 줄이고 `quality`는 반드시 명시합니다. 편집이나 요소가 많은 장면이라면 `complexity`를 더합니다.

```bash
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": "나무 책상 위 도자기 머그잔과 노트, 부드러운 아침 햇살, 제품 사진",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high"
  }'
```

마크업 편집은 `/v1/images/edits`에 원본 이미지와 수정할 곳을 표시한 투명 오버레이(`markup`)를 함께 보냅니다. 마크업은 `mask`와 함께 쓸 수 없고, 추가 요금 없이 일반 편집과 같은 토큰 단가가 적용됩니다.

```bash
curl https://api.openai.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -F model=gpt-image-2.6-sunburst \
  -F quality=medium \
  -F complexity=low \
  -F 'image=@kitchen.webp;type=image/webp' \
  -F 'markup=@overlay.png;type=image/png' \
  -F 'prompt=빨간 원 안의 줄무늬 꽃병만 코발트 블루 도자기로 바꾸고 나머지는 그대로 두세요. 빨간 원은 결과에서 지우세요.'
```

GIF는 생성 엔드포인트에서 `output_format`을 `gif`로 바꾸고 프레임 수와 프레임 길이를 정합니다. `frame_count`는 2~64(기본 9), `frame_duration_ms`는 20~2000밀리초(기본 200)이고, `size`는 프레임 한 장의 크기입니다. 문서팀 테스트에서 512×512, `medium`, 9프레임은 2,073토큰으로 약 $0.06에 11~12초, `low` 4프레임은 1,172토큰(약 $0.035)이었습니다. 응답의 `data[0].b64_json`을 디코딩해 `.gif`로 저장합니다.

```json
{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "창가에서 기지개를 켜고 하품하는 주황색 고양이, 창밖에 가랑비, 플랫 일러스트, 자연스럽게 반복되는 애니메이션",
  "output_format": "gif",
  "size": "512x512",
  "frame_count": 9,
  "frame_duration_ms": 200,
  "quality": "medium"
}
```

SVG는 `output_format: "svg"`, `n: 1`로 보냅니다. API가 먼저 참조 이미지를 만들고(이 부분은 이미지 모델 단가, `quality`가 좌우) 별도의 텍스트 모델이 SVG 코드를 작성하는데(그 모델의 토큰 단가) 결과는 스크립트·외부 리소스·내장 래스터가 없는 정적 벡터입니다. 문서팀 테스트에서 단순한 아이콘은 안정적으로 나왔고, SVG 작성 비용은 `gpt-6.1-terra`로 약 $0.011~0.015, `gpt-5.5`로는 약 $0.09~0.16이었습니다. 반면 요소가 많은 전체 장면 일러스트는 150~170초 뒤 OpenAI 502로 끝난 경우가 대부분이어서, SVG는 아이콘과 로고, 단순한 도형에 쓰는 편이 맞습니다.

LaoZhang API로 호출한다면 주소를 `https://api.laozhang.ai/v1/images/generations`로 바꾸고, 토큰 그룹을 `OpenAI Official` 또는 `OpenAI Official Enterprise`로 만든 토큰을 씁니다. `OpenAI Official`은 OpenAI 공식 토큰 단가 그대로 사용량만큼 과금하는 그룹이고, Enterprise 그룹은 여기에 20%가 붙습니다. 이 경로에서 SVG 작성 모델은 기본값이 `gpt-6.1-terra`이며 `svg.model`로 바꿀 수 있습니다. 요청 본문은 2.5 토큰 과금 호출과 같고, 그룹 설정은 [LaoZhang API의 GPT Image 2.6 공지](https://docs.laozhang.ai/announcements/gpt-image-2-6-2026-11)에 나와 있습니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

## 2.6 호출 오류: 원문별 원인과 해결

2.6으로 바꾼 첫날 나온 오류는 대부분 출력 형식의 제약이나 토큰 그룹 설정에서 생겼습니다. 표의 앞 다섯 줄은 LaoZhang API 문서팀 테스트와 OpenAI 공식 가이드, 그다음 세 줄은 2026년 11월 5일 저녁 블로그 운영용 키로 LaoZhang API를 직접 호출한 응답, 마지막 줄은 LaoZhang API 문서의 안내에서 나왔습니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

| 증상·오류 원문 | 원인 | 해결 |
| --- | --- | --- |
| `quality` 없이 보냈더니 한 장 약 5,800토큰(약 $0.17) | Flare가 프롬프트를 보고 단계를 고름, 묘사가 많은 프롬프트에서 3회 연속 약 5,795토큰 | 항상 `quality`를 명시 |
| `No supported sheet fits`로 시작하는 오류 | GIF 프레임을 한 장의 시트에 모아 그리는데, 프레임 크기에 비해 프레임 수가 많음 (256×256 2프레임도 실패) | `512x512`에 4~9프레임 |
| GIF 요청에 `stream`을 넣으면 실패 | GIF·SVG는 스트리밍, 부분 이미지, `output_compression`을 지원하지 않음 | 해당 필드 제거 |
| 복잡한 장면 SVG가 150~170초 뒤 502 | SVG 작성 단계가 길어지며 OpenAI 쪽에서 실패 | 아이콘·단순 도형으로 범위 축소 |
| `/v1/images/edits`에서 GIF·SVG 요청 | 공식 가이드상 편집 엔드포인트는 GIF·SVG 출력을 지원하지 않음 | `/v1/images/generations`로 생성 |
| `Current group default has no available channels for model gpt-image-2.6-flare under billing mode [pay-per-request]` (HTTP 503) | LaoZhang API의 `default` 그룹 토큰으로 토큰 과금 모델을 부름 | `OpenAI Official` 그룹 토큰을 새로 만들거나 `gpt-image-2.6-flare-vip` 사용 |
| `请求未被上游接受，请检查请求参数和内容后重试…` (HTTP 400) | LaoZhang API의 2.6 VIP 요청이 상류에서 거절됨 | 프롬프트와 파라미터를 점검한 뒤 다시 요청 |
| `GIF and SVG output are not supported on this route…` (HTTP 400) | VIP 모델은 PNG만 출력 | GIF·SVG는 `OpenAI Official` 그룹의 `gpt-image-2.6-flare`·`gpt-image-2.6-sunburst` |
| `output_format: "webp"`가 HTTP 400 | `OpenAI Official` 그룹 요청 일부를 처리하는 Azure OpenAI가 WebP를 받지 않음 | `png`·`jpeg`로 받아 변환하거나 Enterprise 그룹 사용 |

직접 호출한 순서는 이렇습니다. 2.5 VIP를 쓰던 `default` 그룹 토큰으로 `gpt-image-2.6-flare`(1024, `low`)만 바꿔 부르자 위 503이 1초 만에 돌아왔고 요금은 청구되지 않았습니다. 같은 날 열린 `gpt-image-2.6-flare-vip`는 같은 토큰으로 두 번 호출했는데, 첫 요청(1024, `high`, 야시장 프롬프트)은 15.8초 뒤 위 400 메시지로 거절됐고, 두 번째 요청(1024, `medium`, 머그잔 프롬프트)은 31.7초 만에 1024×1024 PNG를 돌려줬습니다. 같은 VIP 모델에 `output_format: "gif"`를 넣으면 1.2초 만에 400이 왔습니다. LaoZhang API 문서는 HTTP 200이 아닌 응답에는 요금을 매기지 않는다고 안내합니다.

## ChatGPT·Codex에서 Images 2.6을 쓰는 경우

OpenAI는 Images 2.6을 2026년 11월 4일부터 ChatGPT와 Codex의 모든 구독 등급에 데스크톱·모바일·웹으로 전 세계 동시에 배포했다고 발표했습니다. 다만 요금제별로 이미지나 GIF를 몇 장까지 만들 수 있는지는 발표 페이지에 공개되지 않았고, 무료 사용자가 GIF를 만들 수 있는지도 적혀 있지 않습니다. 2.5 시절 ChatGPT에서 Sunburst와 Flare를 고르던 방법은 [ChatGPT Images 2.5 사용법: Sunburst와 Flare는 어디서 고르나요?](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/chatgpt-images-2-5)를 참고하세요. ChatGPT에서 바로 GIF를 만드는 방법과 프레임 수 정하는 법은 [챗GPT GIF 만들기: 코드 없이 움짤 바로 생성, 프레임·속도 설정법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/how-to-make-a-gif-in-chatgpt)에 정리했습니다.

## GPT Image 2.6 전환 전에 묻는 질문

### 2.6도 곧 Batch API를 지원하나요?

알 수 없습니다. 2026년 11월 5일 기준 OpenAI의 `gpt-image-2.6-flare`·`gpt-image-2.6-sunburst` 모델 페이지는 Batch를 "Not supported"로 표시하고, 가격 페이지의 Batch 표에도 2.6 줄이 없습니다. 지원 일정은 발표되지 않았기 때문에, 지금 Batch에 의존하는 파이프라인은 2.5로 유지하고 모델 페이지가 바뀌면 그때 옮기는 것이 안전합니다.

### GIF를 64프레임까지 늘릴 수 있나요?

가이드상 `frame_count`의 상한은 64지만, 그만큼 늘리려면 프레임 한 장의 크기를 줄여야 합니다. 2.6은 모든 프레임을 한 장의 시트에 모아 그리기 때문에 프레임 수 × 프레임 크기가 모델의 크기 한도와 요청 전체 픽셀 예산 안에 들어가야 하고, 넘으면 `No supported sheet fits` 오류가 납니다. OpenAI 가이드는 이때 `frame_count`나 프레임 크기, `n`을 줄이거나 `size`를 `auto`로 두어 API가 프레임 크기를 고르게 하라고 안내합니다.

## 참고 자료

이 글이 링크한 외부 페이지를 본문에 나온 순서대로 정리했습니다. 마지막 업데이트: 2026-11-05.

- [OpenAI의 Images 2.6 발표](https://openai.com/index/introducing-images-2-6/) (openai.com)
- [OpenAI API 가격표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [OpenAI의 GPT-Image-2.6 Flare 모델 페이지](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare) (developers.openai.com)
- [OpenAI 이미지 생성 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) (developers.openai.com)
- [Artificial Analysis 텍스트→이미지 리더보드](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image) (artificialanalysis.ai)