GPT Image 2.5 Flare·Sunburst

글 Colin Draper 감수 Aaron Pike

데모용 프롬프트 말고, 실제 업무를 일주일 내내 GPT Image 2.5에 맡겨봤어요. 지정한 시각을 정확히 가리켜야 하는 시계, 가장자리까지 가득 채운 와인 잔, 뒷줄 얼굴이 뭉개지면 안 되는 군중까지요. 대부분은 제대로 나왔어요. 딱 한 번, 시계가 두 개 달려서 돌아왔고요.

이 글에 실린 결과물은 전부 제가 이 사이트의 gpt image 2.5 패널에서 직접 돌린 것이고, 인용한 크레딧 가격도 같은 화면에서 가져왔어요.

한 줄 요약 GPT Image 2.5는 OpenAI가 내놓은 GPT Image 2의 후속작이고, 속도를 앞세운 Flare와 무거운 장면을 맡는 Sunburst 두 가지로 나뉘어요. 지시를 문자 그대로 따르는 게 최대 강점, 지시를 여러 겹 쌓았을 때 무너지는 게 최대 약점이에요. 여기서 GPT Image 2.5 한 번 돌리는 비용은 1K 6크레딧, 2K 10크레딧, 4K 16크레딧이고, 4K를 네이티브로 뽑기 때문에 뒤에 업스케일 단계를 붙일 필요가 없어요.

Flare와 Sunburst, 그리고 어느 쪽이 걸리느냐

OpenAI는 GPT Image 2.5를 두 가지 변형으로 내놨어요. Flare는 가볍고 빠른 쪽, Sunburst는 기다림보다 결과가 중요한 작업을 맡는 무거운 형제예요. ChatGPT와 Codex 안에서 어느 GPT Image 2.5 변형이 응답하는지는 공개되지 않았지만, 결과물이 움직이는 방식만 보면 저는 Flare 쪽에 걸겠어요.

여기서는 선택이 명시적이에요. Flare 패널을 열면 기본으로 잡히는 GPT Image 2.5 변형이 Flare고, Sunburst는 클릭 한 번 거리에서 대기하다가 처음부터 무겁게 가고 싶으면 전용 페이지로 바로 들어갈 수 있어요. 각 GPT Image 2.5 변형이 무엇을 감당하는지는 2.5 개요에 정리돼 있고요.

같은 프롬프트 6개를 두 변형에 모두 넣어봤어요. 이 분리에는 OpenAI가 생각하는 역할 분담이 그대로 담겨 있어요. 빠르게 훑을 때는 Flare, 서두르면 아까운 컷에는 Sunburst죠. GPT Image 2.5 변형 선택은 결국 브리프의 성격을 묻는 질문이고, 비용은 어느 쪽이든 똑같아요.

크레딧 관련 참고: 크기는 1K, 2K, 4K 세 가지뿐이고 중간값은 없어요. GPT Image 2.5 생성이 실패하면 크레딧은 자동으로 돌려받고요. 시작 크레딧은 무료로 주어지고, 그다음부터는 요금제 페이지에서 플랜이나 1회성 패키지를 골라야 GPT Image 2.5를 계속 돌릴 수 있어요. 어떤 플랜에도 워터마크는 없어요.

문자 그대로 따르는지 시험해보기

디퓨전 모델에 5시 15분을 가리키는 시계를 요구하면 10시 10분이 나오고, 가장자리까지 채운 와인 잔을 요구하면 소믈리에가 지켜보는 듯 우아하게 따른 잔이 나와요. 그런 모델은 해당 사진이 대개 어떻게 생겼는지를 평균 내니까요. GPT Image 2.5는 그러지 않아요. 5시 15분을 요구했더니 바늘이 정확히 5시 15분에 놓였고, 채워달라고 한 잔은 가득 찬 채로 돌아왔어요.

GPT Image 2.5는 프롬프트에 적힌 숫자를 진짜 숫자로 다뤄요. 시각이든 개수든 채움 정도든 마찬가지고요. 그래서 수치가 들어간 브리프는 요즘 GPT Image 2.5에 먼저 보내요.

GPT Image 1 대비 향상 폭은 버전 숫자가 주는 인상보다 좁아요. GPT Image 2.5가 실제로 끌어올린 건 대화형 편집과 노이즈 바닥이지, 순수한 묘사력이 아니거든요.

지시를 잘 따르는 대가로 GPT Image 2.5는 감각을 조금 잃었어요. 손대지 않은 GPT Image 2.5 결과물은 Midjourney 옆에 놓으면 밋밋하게 느껴질 수 있고, 브리프가 분위기로 적혀 있을 때는 여전히 Midjourney가 더 좋은 악기예요.

GPT Image 2.5가 여전히 무너지는 지점

지시를 네 개쯤 쌓으면 GPT Image 2.5의 이음매가 드러나요. 제 테스트는 이랬어요. 자전거를 탄 펠리컨이, 5시 15분에, 와인 잔을 들고 있을 것. 돌아온 그림에는 시각을 정확히 맞춘 아날로그 시계와 함께 부르지도 않은 디지털 시계가 하나 더 붙어 있었고, 페달은 둘 다 자전거 한쪽에 몰려 있는데 거기까지 닿으려고 다리가 홍학처럼 길게 늘어나 있었어요.

GPT Image 2.5의 직해주의는 장면 단위가 아니라 지시 단위로 작동해요. 각 조항은 하나씩 충족되지만, 그 전부를 만족시킨 결과가 존재할 수 없는 해부 구조라는 걸 GPT Image 2.5 내부의 무엇도 알아채지 못해요. 빡빡한 제약이 네 개라면 작업을 GPT Image 2.5 두 번으로 쪼개야 한다는 뜻이에요.

그레인은 줄었고, 전경 피사체에서 느껴지던 오려붙인 듯한 질감도 사라지진 않았지만 덜해졌어요. 가장 확실한 개선은 군중이에요. 예전에는 배경 인물이 팔다리를 하나 더 달고 얼굴이 뭉개진 채 나왔는데, 지금은 초점이 나간 진짜 사람처럼 읽혀요. 덕분에 GPT Image 2.5에 맡기는 작업의 폭도 넓어졌고요.

해상도는 체감되는 차이예요

ChatGPT와 Codex에서 나오는 GPT Image 2.5 기본 출력은 대략 1672x941이에요. 1080p에도 못 미치니, 거기서 실무를 하려면 업스케일 과정부터 거쳐야 해요.

여기서는 같은 모델이 16크레딧에 네이티브 4K로 돌고 업스케일 단계가 필요 없어요. 주장은 딱 여기까지고 더 부풀리지 않을게요. 픽셀은 고른 크기 그대로 GPT Image 2.5에서 나와요. gpt image 2.5를 2K로 돌리면 10크레딧이고, 웹 작업은 대부분 이 정도면 충분해요.

결과물은 My Creations에 원본 크기로 들어와요. 돈을 낸 4K GPT Image 2.5 파일을 그대로 돌려받는다는 뜻이죠. 같은 세 가지 크기는 text to image 목록에도 표시돼요.

패널을 열기 전에 하나는 알고 가세요. 여기서 되는 건 텍스트로 이미지를 만드는 것뿐이에요. 레퍼런스 슬롯이 없어서 모든 GPT Image 2.5 생성은 빈칸에서 출발해요. 저는 이걸 몰라서 20분을 날렸고, 그때 하려던 작업은 애초에 image to image 쪽 일이었어요.

OpenAI 쪽에서 Astra가 더해주는 것

OpenAI의 추론 시스템 Astra와 짝을 이루면 GPT Image 2.5는 프롬프트 입력창만으로는 못 하는 일을 해내요. 수정하기 전에 먼저 조사부터 한다는 점이 시작이죠. 레퍼런스 이미지 한 장으로 네 각도짜리 그리드를 깔끔하게 뽑아냈는데, 그 과정 내내 GPT Image 2.5가 캐릭터 동일성을 지켜낸 정도가 Nano Banana 2나 Nano Banana Pro보다 나았어요. 스타일 전이도 막연한 분위기를 넘어, 특정 영화의 색보정까지 짚어냈고요.

기억에 남은 장면은 더 사소했어요. 결과물 하나에서 인물의 발이 잘려 있었는데, GPT Image 2.5가 시키지도 않았는데 구도를 고쳐놨거든요.

Astra는 일반 생성 패널에는 포함되지 않아요. 이 패널도 마찬가지고요. 넘어오는 건 그 아래에서 돌아가는, 곧이곧대로 알아듣는 GPT Image 2.5 모델 자체예요.

이웃 모델들과 비교하면 GPT Image 2.5는 어디쯤일까

같은 선택 창에 있는 이웃 모델 4개가 GPT Image 2.5와 영역이 겹쳐요. 아래는 벤치마크가 아니라 일주일 동안 실제 작업을 돌리면서 정리된 인상이고, 넷 다 GPT Image 2.5가 못 이기는 구석을 하나씩 갖고 있어요.

제 결과를 믿기보다 직접 의뢰서를 돌려보세요. 1K GPT Image 2.5 테스트 한 번이면 6 크레딧으로 판가름이 나고, 같은 작업 공간에서 전체 모델 목록도 클릭 한 번 거리에 있어요.

GPT Image 2.5가 답이 아닐 때

그 일주일 동안 다른 모델을 열었어야 했던 순간이 세 번 있었어요.

순수하게 감성을 뽑는 작업. 의뢰가 곧 느낌이고 아무도 개수를 세지 않는 상황이라면 Midjourney가 여전히 손대지 않은 상태로 더 예쁘게 나와요. GPT Image 2.5는 설명을 충실히 그려내지만 분위기가 아쉽게 남아요.

레퍼런스에서 출발하는 작업. 이 패널은 텍스트 투 이미지 전용이라 그런 작업은 이미지 투 이미지로 넘기고, 누끼만 필요하다면 무료인 배경 제거와 객체 제거를 쓰면 돼요.

물량으로 밀어붙이는 초안 작업. 썸네일 40장을 장당 6 크레딧에 뽑는 건 남는 장사가 아니라서, 저는 더 싼 모델로 후보를 추린 뒤 최종 한 장만 4K GPT Image 2.5로 넘겨요.

일주일 써 본 결론

계속 돌아오게 되는 이유는 GPT Image 2.5가 시킨 대로 그려 주기 때문이에요. 말로만 들으면 기준이 낮아 보이지만, 말을 안 듣는 모델과 씨름해 본 사람이라면 얘기가 다르죠. 밋밋함도 사실이고 지시를 쌓았을 때 무너지는 것도 사실이지만, 그렇다고 숫자가 들어간 작업의 기본값 자리가 흔들리지는 않았어요.

제대로 시험해 보고 싶다면 예쁜 프롬프트는 접어 두세요. 그림 안에서 반드시 참이어야 할 조건 4개를 적고 gpt image 2.5를 1K로 돌린 다음, 살아남은 개수를 세면 돼요.

aiimage.com은 OpenAI와 아무런 제휴 관계가 없어요. GPT Image 2.5를 포함한 모델 이름은 각 소유자의 것이고요. 여기 적힌 크레딧 비용과 크기는 테스트 기간에 aiimage.com에서 실제로 적용되던 값이라 바뀔 수 있어요.