GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst: 어떤 모델을 써야 할까요?
GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst의 차이를 속도, 편집 제어, 파라미터, 비용으로 비교하고, 이미지 작업 종류별로 맞는 모델 ID를 고르는 방법을 정리합니다.
Markdown으로 읽기기본으로는 GPT Image 2.5 Flare를 쓰고, 편집이 정밀해야 할 때 Sunburst로 바꾸세요. Flare는 OpenAI가 대부분의 애플리케이션에 권하는 기본 선택지로, 이미지를 빠르게 반환합니다. Sunburst는 성능이 더 높은 모델로, 편집 전반에서 더 세밀한 제어를 유지하는 대신 렌더링에 시간이 더 걸립니다. 두 모델은 요청 필드를 완전히 똑같이 읽으므로, 작업을 한쪽에서 다른 쪽으로 옮기려면 model의 한 단어만 바꾸면 됩니다.
대부분의 결정은 이 짧은 답으로 충분합니다. 이 가이드의 나머지 부분에서는 차이가 어디서 드러나는지, SeedRouter에서 각 선택지의 비용이 얼마인지, 그리고 일반적인 규칙을 믿는 대신 내 이미지로 선택을 검증하는 방법을 설명합니다.
Flare와 Sunburst의 차이는 무엇인가요?
OpenAI는 2026년 9월 8일 GPT Image 2.5를 하나가 아닌 두 개의 모델로 출시했습니다. 두 모델은 API 계약이 같고, 이미지 한 장에 들이는 작업량이 다릅니다.
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| 용도 | 일상적인 생성, 초안, 대량 작업 | 정밀한 편집과 최종 에셋 |
| 속도 | 빠름 | 느림, 생성 시간이 더 김 |
| 편집 제어 | 좋음 | 편집 전반에서 더 세밀한 제어 |
| 요청 필드 | 같은 12개 필드 | 같은 12개 필드 |
| 품질 단계 | auto부터 max까지 | auto부터 max까지 |
표는 일부러 짧게 두었습니다. 어느 모델도 다른 모델에 없는 파라미터를 추가하지 않으며, 어느 쪽도 더 작은 캔버스로 제한되지 않습니다. 실질적인 차이는 기다리는 시간과, 유지하라고 요청한 부분을 결과가 얼마나 충실하게 지키는지 사이의 절충입니다.
Flare는 언제 고르나요?
많은 이미지를 보고 그중 몇 장만 남길 때는 Flare를 고르세요. SNS 변형본, 콘셉트 탐색, 썸네일, 레이아웃 초안이 모두 여기에 해당합니다. 요청 한 번에 이미지 10장을 받아 그중 한 장을 고를 계획이라면, 빠른 모델이 전체 과정을 단축해 줍니다.
Flare는 새 프롬프트를 시작하기에도 알맞습니다. 프롬프트를 쓰고 Flare에서 low나 medium으로 실행한 뒤, 시도 한 번 한 번이 빠를 때 구도 문제를 고치세요. 프롬프트가 정해지기 전에 Sunburst로 옮기면 대부분 실패한 시도마다 시간만 더 걸립니다.
Sunburst는 언제 기다릴 가치가 있나요?
Sunburst는 편집에서 제값을 합니다. images로 참조 이미지를 보내거나 바꿀 영역 하나를 표시한 mask를 보낼 때, 작업은 대개 "이것만 바꾸고 나머지는 모두 유지"입니다. 편집 전반에서 더 세밀한 제어가 중요한 경우가 바로 이것입니다. 라벨을 움직이면 안 되는 제품 색상 변경이나, 피사체를 그대로 두어야 하는 배경 교체가 그렇습니다.
프롬프트가 확정된 뒤의 최종 에셋에도 더 좋은 후보입니다. 확정된 프롬프트를 Sunburst에서 더 높은 품질 단계로 실행하고 Flare 버전과 나란히 비교하세요. 사용자가 실제로 보게 될 부분에서 차이를 찾을 수 없다면 Flare를 유지하세요.
Flare와 Sunburst는 비용이 다른가요?
SeedRouter에서는 다르지 않습니다. 한 채널 안의 모든 모델 ID는 가격이 같으므로, 같은 채널에서 Flare와 Sunburst의 비용은 같습니다. 청구액을 바꾸는 것은 티어가 아니라 선택한 채널입니다.
- Standard ID(
gpt-image-2.5-flare,gpt-image-2.5-sunburst)는 크기나 품질과 상관없이 전달된 이미지 1장마다 고정 가격을 청구합니다. - Official ID(
gpt-image-2.5-flare-official,gpt-image-2.5-sunburst-official)는 렌더링마다 보고되는 토큰으로 과금하므로, 품질과 크기에 따라 비용이 달라집니다.
아래는 계정에 청구하는 것과 같은 표에서 실시간으로 불러온 현재 요금입니다.
Current rates are temporarily unavailable. No price estimate is provided; unavailable rates must not be interpreted as free usage.
고정 가격이므로 Standard 채널에서는 high, xhigh, max도 low와 비용이 같습니다. Official 채널에서는 높은 단계일수록 출력 토큰을 더 쓰기 때문에, 위 표는 품질별로 따로 보여 줍니다.
GPT Image 2에서 무엇이 달라졌나요?
연동에 중요한 변화는 세 가지입니다. 첫째, GPT Image 2.5는 GPT Image 2가 멈추는 high 위에 xhigh와 max 두 품질 단계를 추가했습니다. 둘째, 모델이 하나가 아니라 둘이며, 이 가이드가 다루는 선택이 바로 그것입니다. 셋째, 요청 형태는 그대로입니다. 같은 엔드포인트, 같은 필드 이름, 참조 이미지와 마스크의 URL 입력, 같은 비동기 작업 흐름을 씁니다.
마지막 점 덕분에 업그레이드를 부담 없이 시험해 볼 수 있습니다. GPT Image 2 요청은 그대로 두고 model을 gpt-image-2.5-flare로 바꾼 뒤 출력을 비교하세요. 새 품질 단계를 쓰고 싶다면 GPT Image 2.5 레퍼런스에 모든 필드와 제약이 정리되어 있습니다.
내 이미지로 선택을 검증하려면 어떻게 하나요?
일반적인 규칙은 출발점일 뿐 결론이 아닙니다. 실제로 서비스에 쓰는 프롬프트로 작은 비교를 해 보세요.
- 브리프 세 개를 고르세요. 일반 생성, 참조 이미지 편집, 그리고 만들게 될 이미지 중 가장 어려운 것입니다.
- 각각을 같은
size,quality, 프롬프트로 Flare와 Sunburst에 제출하세요. - 라벨, 얼굴, 제품 가장자리처럼 내 용도에서 중요한 부분만 보세요.
- 이미지와 함께 작업마다 기다린 시간을 기록하세요.
Sunburst가 편집 브리프에서만 앞선다면, 편집은 Sunburst로, 나머지는 모두 Flare로 보내세요. 필드가 똑같으므로 이 분기는 코드에서 조건 하나면 됩니다.
자주 묻는 질문
요청을 바꾸지 않고 Flare와 Sunburst를 전환할 수 있나요?
네. model 필드만 바꾸고 나머지는 그대로 두세요. 두 모델 모두 같은 프롬프트, 크기, 품질, 배경, 출력 형식, 이미지 수, 참조 이미지, 마스크를 받습니다.
투명 배경에는 어떤 모델을 써야 하나요?
어느 쪽이든 됩니다. background를 transparent로, output_format을 png로 설정하세요. 투명 배경은 요청 설정이지, 특정 티어의 기능이 아닙니다.
Sunburst가 항상 품질이 더 좋은가요?
성능이 더 높은 모델이지만, "더 좋은지"는 작업에 따라 다릅니다. 빠른 초안에서는 추가 시간을 정당화할 만한 차이가 보이지 않을 수도 있습니다. 결정하기 전에 내 브리프로 둘을 비교하세요.
Flare로 시작하고, Sunburst는 필요를 확인한 뒤에
기본은 Flare로 두고 Flare에서 프롬프트를 확정한 뒤, 나란히 비교했을 때 사용자가 알아챌 차이가 확인되는 작업만 Sunburst로 옮기세요. GPT Image 2.5 Playground에서 둘 다 사용해 보고, 두 모델에 대한 OpenAI의 설명은 OpenAI의 GPT Image 2.5 발표에서 확인하세요.
