GPT Image 2.5 요금, 이미지 한 장에 실제로 얼마가 들까?
Flare와 Sunburst의 토큰 단가, 요청 비용 계산 예시, GPT Image 2.5 계산기의 제외 항목을 확인하고 이미지 생성 예산을 세워 보세요.
Ofox 
OpenAI가 공개한 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst의 토큰 단가는 같습니다. 100만 토큰당 텍스트 입력은 5달러, 이미지 입력은 8달러, 이미지 출력은 30달러입니다. 캐시된 입력에는 별도 요율이 적용됩니다. 이는 토큰 가격이지 모든 이미지에 적용되는 장당 고정 가격이 아닙니다.
2026년 9월 9일 기준 OpenAI 이미지 생성 가이드에는 GPT Image 2.5 출력 토큰 계산기가 있습니다. 다만 전체 청구액의 일부만 추정하므로 기존 GPT Image 2의 장당 비용 추정치를 2.5에 그대로 적용하면 안 됩니다.
공식 토큰 단가
| 과금 항목 | Flare | Sunburst | 단위 |
|---|---|---|---|
| 텍스트 입력 | $5.00 | $5.00 | 100만 토큰 |
| 캐시된 텍스트 입력 | $1.25 | $1.25 | 100만 토큰 |
| 이미지 입력 | $8.00 | $8.00 | 100만 토큰 |
| 캐시된 이미지 입력 | $2.00 | $2.00 | 100만 토큰 |
| 이미지 출력 | $30.00 | $30.00 | 100만 토큰 |
금액은 모두 공식 OpenAI 모델 페이지에 나온 미국 달러 기준입니다. Ofox나 다른 게이트웨이의 요금 또는 청구액을 의미하지는 않습니다. 실제 호출하는 업체의 단가와 과금 항목을 확인하세요.
이미지 모델은 텍스트가 아닌 이미지를 출력합니다. Responses API에서 대화 모델이 이미지 생성 도구를 호출하면 해당 모델의 사용량은 이미지 생성과 별도로 과금됩니다. 위 표는 여러 도구를 사용하는 대화의 전체 비용표가 아닙니다.
요청의 이미지 모델 비용 계산하기
실제 사용량을 겹치지 않는 과금 항목으로 나누세요. 캐시된 토큰을 일반 입력 토큰에도 중복해서 포함하면 안 됩니다.
비용(USD) = (
캐시되지_않은_텍스트_입력_토큰 * 5
+ 캐시된_텍스트_입력_토큰 * 1.25
+ 캐시되지_않은_이미지_입력_토큰 * 8
+ 캐시된_이미지_입력_토큰 * 2
+ 이미지_출력_토큰 * 30
) / 1_000_000사용량 필드의 정의는 제공업체 문서를 따르세요. 전체 입력 필드에 캐시 토큰이 포함된다면 일반 입력 요율을 적용하기 전에 해당 캐시 부분을 빼야 합니다. 같은 이미지를 재사용했다는 사실만으로 캐시 할인 적용을 확정할 수는 없습니다.
계산 예시로 캐시되지 않은 텍스트 입력 1,000토큰, 이미지 입력 2,000토큰, 이미지 출력 4,000토큰을 사용했다고 가정하겠습니다. 캐시나 추가 과금은 없다고 가정합니다.
| 항목 | 계산 | 비용 |
|---|---|---|
| 텍스트 입력 | 1,000 × $5 / 1,000,000 | $0.005 |
| 참조 이미지 입력 | 2,000 × $8 / 1,000,000 | $0.016 |
| 이미지 출력 | 4,000 × $30 / 1,000,000 | $0.120 |
| 위 항목 합계 | 합산 | $0.141 |
토큰 수는 모두 가정입니다. 특정 모델, 해상도, 품질에서 측정한 가격이 아니라 사용량을 알고 있을 때의 계산 방법을 보여 주는 예시입니다.
공식 계산기는 어디까지 포함하나요?
이미지 생성 가이드의 GPT Image 2.5 계산기는 이미지 출력 토큰과 출력 비용을 추정합니다. 텍스트 입력, 이미지 입력, 스트리밍 중간 이미지는 제외합니다. 따라서 전체 요청의 견적서가 아닌 출력 비용 추정치로 봐야 합니다.
OpenAI 모델 페이지는 토큰 단가가 GPT Image 2와 같지만 GPT Image 2 계산기로는 2.5 소비량을 추정할 수 없다고 설명합니다. 두 설명은 모순되지 않습니다. 단가가 같다고 이전 모델의 소비량 추정치까지 새 모델에 맞는 것은 아니기 때문입니다.
추정치를 기록할 때는 선택한 모델, 크기, 품질, 계산 날짜, 제외 항목을 함께 남기세요. 애플리케이션 예산에는 다른 과금 항목을 더하고 실제 사용량과 대조해야 합니다.
같은 단가여도 이미지 비용이 달라지는 이유
두 모델이 같은 작업에 소비하는 토큰 수는 다를 수 있습니다. 원하는 결과를 얻기 위한 수정 횟수도 달라질 수 있습니다. 같은 단가나 Flare의 속도 중심 설계만으로 Flare가 더 저렴하다고 결론 내릴 수는 없습니다.
실제 작업에는 다음 지표가 유용합니다.
합격 이미지당 비용 = 평가한 시도에 청구된 총비용
/ 합격 기준을 만족한 이미지 수예를 들어 10번의 시도에 총 1.41달러가 들고 6장만 사용할 수 있었다면 합격 이미지당 비용은 0.235달러입니다. 이 역시 계산 예시이며 측정한 성공률이 아닙니다. 과금된 재시도와 수정 비용을 포함하세요. 모든 실패 요청이 과금된다거나 모든 재시도가 무료라고 가정해서는 안 됩니다.
여러 차례 편집하는 작업에는 최종 이미지 출력 외에 참조 이미지 입력과 대화 모델 사용량이 포함될 수 있습니다. 사용자가 마지막으로 다운로드하는 파일만이 아니라 실제 수행하는 작업 전체를 기준으로 예산을 잡으세요.
예산을 정하기 전에 기록할 항목
제공업체, 정확한 모델 ID, 출력 크기, 품질, 참조 이미지 수, 반환된 사용량 항목, 합격 결과 수를 기록하세요. 일반적인 작업과 어려운 작업을 모두 살펴보고 잘 나온 한 사례가 아닌 여러 작업의 비용 범위를 확인하는 편이 좋습니다.
첫 후보는 Flare와 Sunburst 비교로 고르고, 생성·편집 구현은 API 가이드를 참고하세요. 기존 GPT Image 2와 비교할 때는 마이그레이션 체크리스트를 사용할 수 있습니다. 이 요금 글을 위해 유료 추론 벤치마크를 진행하지는 않았습니다.
출처
자주 묻는 질문
- GPT Image 2.5로 이미지 한 장을 만드는 비용은 얼마인가요?
- 모든 이미지에 적용되는 고정 단가는 없습니다. 실제 사용량에 해당 요율을 적용하고 다른 과금 항목도 더해야 합니다. 공식 계산기는 출력 비용만 추정합니다.
- Flare와 Sunburst의 토큰 단가는 다른가요?
- 2026년 9월 9일 기준 공식 모델 페이지의 토큰 단가는 같습니다. 단가가 같아도 전체 비용이 같다는 뜻은 아닙니다.
- GPT Image 2 계산기를 2.5에도 사용할 수 있나요?
- 아닙니다. OpenAI는 GPT Image 2 계산기로 2.5 소비량을 추정할 수 없다고 안내합니다. 2.5 출력 계산기를 사용하되 제외된 항목도 계산해야 합니다.
