GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst 중에서 선택해야 한다면, 작업부터 시작하세요. Flare는 OpenAI의 일상적인 이미지 생성을 위한 속도 중심의 선택이며, Sunburst는 미세한 디테일과 제어된 편집이 중요할 때 더 유능한 선택입니다. 둘 다 투명 배경 이미지를 생성, 편집 및 만들 수 있습니다. 가장 유용한 결정은 더 빠른 이미지가 이미 수용 기준을 충족하는지 여부이며, 하나의 모델이 모든 프롬프트에서 승리하는지 여부가 아닙니다. 이 가이드는 자신의 작업에서 실행할 수 있는 비교를 제공합니다. 아래 워크플로 그림은 개념적인 것이며 모델 출력 테스트가 아닙니다.
Flare 대 Sunburst 한눈에 보기
| 결정 지점 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| OpenAI의 포지셔닝 | 빠르고 고품질의 일상적인 생성 | 가장 유능한 생성 및 편집; 까다로운 작업에 대한 더 큰 정밀도 |
| 좋은 첫 번째 테스트 | 소셜 컨셉, 썸네일 방향, 제품 아이디어 초안, 많은 프롬프트 반복 | 최종 캠페인 비주얼, 상세한 제품 이미지, 작은 변경 사항을 제어해야 하는 편집 |
| 생성 및 편집 | 둘 다 지원 | 둘 다 지원 |
| 투명 배경 | PNG 또는 WebP 출력으로 지원 | PNG 또는 WebP 출력으로 지원 |
| API 모델 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| API 토큰 요금 | Sunburst와 동일한 게시 요금 | Flare와 동일한 게시 요금 |
OpenAI는 2026년 9월 8일에 두 API 모델을 모두 출시했습니다. 출시 발표에 따르면 Flare는 대부분의 애플리케이션에 대한 기본값이며 이전 모델인 GPT Image 2보다 50% 낮은 지연 시간을 보고합니다. 이 수치는 GPT Image 2와의 공급업체 비교이며, Flare 대 Sunburst의 측정된 속도 차이가 아닙니다. Sunburst는 추가적인 제어 수준을 위해 더 오래 걸린다고 설명됩니다. 실제 타이밍은 프롬프트, 참조, 치수 및 품질 설정에 따라 달라집니다.
작업에 어떤 모델을 선택해야 할까요?
이 가이드를 위해 만들어진 개념적 그림입니다. 유용한 워크플로를 설명합니다. 썸네일은 Flare 또는 Sunburst 테스트 출력이 아닙니다.
다음 유용한 단계가 여러 방향을 빠르게 확인하는 것일 때 Flare를 먼저 선택하세요. 제품 출시를 계획하는 크리에이터는 어떤 이미지가 상세한 검토를 받을 자격이 있는지 알기 전에 다양한 구성을 필요로 할 수 있습니다. 더 빠른 반복은 첫 번째 후보를 다듬는 것보다 더 중요할 수 있습니다.
이미지에 검토를 통과해야 하는 특정 세부 정보(예: 인식 가능한 제품 모양, 정확한 라벨, 믿을 수 있는 재료 또는 장면의 나머지 부분을 그대로 두어야 하는 로컬 편집)가 있을 때 Sunburst를 먼저 선택하세요. OpenAI는 Sunburst를 정밀 편집 및 프리미엄 시각 작업에 적합하다고 포지셔닝합니다. 실제 결과를 면밀히 확인하는 것이 여전히 중요합니다. 모델 이름만으로는 완벽한 보존을 보장하지 않습니다.
실용적인 순서는 Flare로 탐색하고, 방향을 선택한 다음, 까다로운 편집 또는 최종 프레임을 위해 Sunburst를 시도하는 것입니다. 그러나 모델을 전환한다고 해서 동일한 픽셀이나 구성이 자동으로 보존된다고 가정하지 마세요. 승인된 참조 이미지를 저장하고 변경되지 않아야 하는 것을 다시 명시하세요.
Flare와 Sunburst를 공정하게 비교하는 방법
자신의 대표적인 작업에 대해 작은 테스트를 실행하세요. 하나의 매력적인 샘플만으로는 반복적인 편집에서 두 모델이 어떻게 작동하는지 알 수 없습니다.
- 두세 가지 실제 작업을 선택하세요. 예를 들어, 제품 히어로 이미지, 텍스트가 많은 포스터, 단일 개체 편집. 생성하기 전에 허용 가능한 기준을 정의하세요.
- 각 작업에 대해 동일한 프롬프트와 참조 이미지를 두 모델에 모두 보냅니다. 크기, 품질, 배경, 형식 및 출력 수를 동일하게 유지하세요.
- 모델당 여러 출력을 저장합니다. 지시 사항 준수, 읽을 수 있는 텍스트, 제품 또는 캐릭터 일관성, 원치 않는 변경 사항, 수동 수정 없이 이미지를 사용할 수 있는지 여부를 판단합니다.
- 경과 시간과 재시도를 포함한 허용된 이미지당 비용을 기록합니다. 게시된 API 토큰 요금은 동일하지만 출력 토큰 사용량은 다를 수 있으므로 동일한 요금이 동일한 청구서를 보장하지는 않습니다.
- Flare가 시각적 체크리스트를 통과하면 측정된 속도가 도움이 되는 곳에 사용하세요. Sunburst가 지속적으로 충족하는 요구 사항을 Flare가 놓치면 해당 작업에 Sunburst를 사용하세요. 프롬프트를 다시 작성하기 전에 한 번에 하나의 품질 설정을 변경해 보세요.
OpenAI의 이미지 프롬프트 가이드는 이러한 워크로드 기반 접근 방식을 권장합니다. 또한 더 높은 품질 설정이 모든 프롬프트를 개선하지는 않는다고 경고합니다. xhigh 또는 max를 테스트하는 것은 시간 및 비용 예산 내에서 특정 미충족 요구 사항을 해결할 때만 의미가 있습니다.
생성 테스트를 위한 복사 가능한 프롬프트
재사용 가능한 유리 물병을 위한 풍경 히어로 이미지를 만드세요. 옅은 돌 표면에 물병 하나를 보여주고, 왼쪽에서 부드러운 햇빛이 비치며, 나중에 페이지 카피를 위한 깨끗한 영역을 오른쪽에 두세요. 물병 실루엣, 뚜껑 색상, 인쇄된 단어 “CLEAR”를 일관되게 유지하세요. 다른 텍스트, 로고, 손 또는 추가 물병은 없어야 합니다.
Flare와 Sunburst에 동일한 크기와 품질을 사용하세요. 물병 기하학, 정확한 단어, 비어 있는 카피 영역을 확인하세요. 첫 번째 비교를 위해 모델만 변경하세요.
정밀 편집을 위한 복사 가능한 프롬프트
물병 뚜껑만 은색에서 무광 검정으로 변경하세요. 물병 모양, 라벨 텍스트 “CLEAR,” 배경, 빛 방향, 반사, 프레이밍 및 다른 모든 개체는 변경하지 마세요. 텍스트나 소품을 추가하지 마세요.
동일하게 승인된 원본 이미지를 두 모델에 모두 제공하세요. 뚜껑 변경 사항을 비교하고 프레임의 나머지 부분을 전체 크기로 검사하세요. 다단계 작업의 경우 각 라운드마다 보존 지침을 반복하세요. OpenAI는 반복적인 편집에서 세부 사항이 달라질 수 있다고 언급합니다. 특정 영역이 픽셀 단위로 동일하게 유지되어야 하는 경우, 승인된 편집을 원본 이미지에 합성하여 마무리하세요.
속도, 품질 설정, 가격은 실제로 무엇을 의미할까요?
API는 두 모델 모두에 대해 auto, low, medium, high, xhigh, max 품질을 제공합니다. 둘 다 OpenAI의 문서화된 제한 내에서 사용자 지정 크기를 허용합니다. 더 높은 품질 수준은 더 많은 시간과 이미지 출력 토큰을 소비할 수 있지만, 특정 실패를 해결하지 못할 수도 있습니다. 실용적인 설정으로 시작하여 결과를 검사하고 한 번에 하나의 변수만 변경하세요.
두 모델은 현재 동일한 게시된 토큰당 API 요금을 가지고 있습니다. 총 비용은 텍스트 및 이미지 입력, 생성된 출력 토큰 및 재시도도 반영합니다. 타사 생성 사이트의 가격은 다른 크레딧 시스템을 사용할 수 있으므로 실제로 생성하는 곳에서 표시되는 가격을 확인하세요.
투명한 자산의 경우 투명 배경을 요청하고 PNG 또는 WebP로 내보내세요. JPEG는 투명도를 보존할 수 없습니다. 디자인에서 잘라낸 이미지를 사용하기 전에 알파 가장자리를 검사하세요. 최종 이미지가 배치하기에 너무 작다면, 구성이 승인된 후 이미지 업스케일러를 사용하여 확대가 잘못된 콘텐츠에 대한 수정책으로 간주되지 않도록 하세요.
워크플로를 어디서 시도할 수 있나요?
Nano Banana의 GPT Image 2.5 작업 공간에서는 텍스트-이미지 및 참조 기반 편집을 위해 Flare 또는 Sunburst를 선택할 수 있습니다. 전용 브라우저 인터페이스에서 gpt image 2.5를 탐색할 수도 있습니다. 제어된 비교 전에 더 많은 시작 개념을 위해 프롬프트 아이디어를 찾아보고 실제 브리핑에 맞게 조정하세요.
짧은 권장 사항
허용 가능한 여러 방향이 가능한 경우 Flare를 사용하여 빠르게 탐색하세요. 까다로운 이미지 또는 편집에 더 면밀한 제어가 필요한 경우 Sunburst를 사용하세요. 최종 선택을 위해 동일한 입력으로 둘 다 비교하고 서면 체크리스트에 따라 결과를 판단하세요. 이렇게 하면 결정이 반복 가능해지고 공식적인 포지셔닝이 자신의 측정된 결과와 분리됩니다.