IT/AI
GPT Image 1.5 API, 써보니 비용이 달랐습니다
OpenAI가 2025년 12월 16일 출시한 GPT Image 1.5 API. “4배 빠르고 20% 저렴하다”는 공식 발표가 맞는지, 직접 토큰 단위로 계산해봤습니다. 그냥 숫자를 나열하는 게 아니라, 실제로 이미지 100장을 만들 때 비용이 어떻게 달라지는지까지 뜯어봤습니다.
빠를수록 비싸다는 공식이 안 통한 이유
AI 모델 시장에서 “속도가 빠르면 비용도 올라간다”는 건 거의 상식처럼 굳어져 있었습니다. OpenAI의 GPT-4o 대비 GPT-4o mini가 싼 이유도, Gemini Flash가 저렴한 이유도 전부 성능이나 속도를 낮추는 대신 요금을 내린 구조였으니까요. 그런데 GPT Image 1.5 API는 그 방향이 거꾸로입니다.
💡 공식 발표문과 실제 토큰 요금을 같이 놓고 보니 이런 차이가 보였습니다
OpenAI 공식 발표: “Image inputs and outputs are now 20% cheaper in GPT Image 1.5 as compared to GPT Image 1.”
(출처: OpenAI 공식 릴리스, 2025.12.16)
공식 API 문서에서 수치를 직접 뽑아봤습니다. 원본 gpt-image-1의 이미지 출력 토큰은 1M당 $40.00인데, gpt-image-1.5는 $32.00입니다. (출처: OpenAI API 공식 문서, developers.openai.com) 20%가 아니라 정확히 25% 내려간 수치입니다. 속도는 4배 빨라졌는데 가격이 오히려 떨어진 겁니다.
이건 단순한 프로모션이 아닙니다. OpenAI가 2025년 11월 내부적으로 ‘코드 레드(Code Red)’를 발령하면서 Google Nano Banana Pro에 빼앗긴 이미지 생성 시장을 되찾기 위해 출시 일정을 약 한 달 앞당긴 결과물입니다. (출처: TechCrunch, 2025.12.16) 경쟁 압박이 가격을 눌렀고, 결과적으로 사용자에게 유리한 구조가 만들어졌습니다.
GPT-Image 모델 3종, 공식 요금 전부 꺼내봤습니다
현재 OpenAI의 이미지 생성 API 라인업은 세 개입니다. 많은 글에서 gpt-image-1.5만 다루는데, 실제로는 GPT-Image-1.5, GPT-Image-1-mini, GPT-Image-1(원본) 세 모델이 동시에 존재합니다. Azure OpenAI Service 공식 가격 페이지(azure.microsoft.com)에 세 모델이 나란히 올라와 있습니다.
| 모델명 | 텍스트 입력 (1M토큰) |
이미지 입력 (1M토큰) |
이미지 출력 (1M토큰) |
|---|---|---|---|
| gpt-image-1 (원본, 2025.04) |
$5.00 | $10.00 | $40.00 |
| gpt-image-1.5 (2025.12.16 출시) |
$5.00 | $8.00 | $32.00 |
| gpt-image-1-mini (경량 모델) |
$2.00 | $2.50 | $8.00 |
출처: Azure OpenAI Pricing / OpenAI API 공식 문서 (2026.03.30 조회 기준)
이미지 출력 기준으로만 보면 gpt-image-1-mini는 원본 대비 무려 80% 저렴합니다. 대규모 서비스에서 이미지를 수천 장씩 생성해야 한다면 mini 모델 도입 여부를 먼저 검토해야 하는 이유가 바로 여기 있습니다.
이미지 100장 만들면 얼마? 직접 계산해봤습니다
토큰 단위 요금이 직관적으로 와닿지 않아서 직접 뽑아봤습니다. 1024×1024 이미지 기준, gpt-image-1의 이미지 출력 1장당 토큰 소모량은 약 1,056토큰입니다. Reddit의 실측 데이터(r/OpenAI 스레드, 2025.05)와 공식 문서 계산식을 교차 검증한 수치입니다.
이미지 100장 기준 비용 역산
계산 조건: 1024×1024, 이미지 출력 100장, 텍스트 프롬프트 평균 50토큰/장
• 텍스트 입력: 50 × 100 = 5,000 토큰 → $5.00 ÷ 1,000,000 × 5,000 = $0.025
• 이미지 출력: 1,056 × 100 = 105,600 토큰 → $40.00 ÷ 1,000,000 × 105,600 = $4.22
→ 합계: 약 $4.25 (약 6,200원)
gpt-image-1.5
• 텍스트 입력: 50 × 100 = 5,000 토큰 → $5.00 ÷ 1,000,000 × 5,000 = $0.025
• 이미지 출력: 1,056 × 100 = 105,600 토큰 → $32.00 ÷ 1,000,000 × 105,600 = $3.38
→ 합계: 약 $3.40 (약 4,960원)
gpt-image-1-mini
• 이미지 출력: 1,056 × 100 = 105,600 토큰 → $8.00 ÷ 1,000,000 × 105,600 = $0.84
→ 합계: 약 $0.86 (약 1,260원)
gpt-image-1.5와 원본을 비교하면 100장 기준 약 $0.85 절약됩니다. 월 1,000장을 쓴다면 $8.50, 약 12,400원이 차이납니다. 이미지 품질이 올라가면서 비용이 줄어든 건데, 이 계산이 맞는지 플랫폼 독립 벤치마크 사이트 Artificial Analysis의 실측 가격표(artificialanalysis.ai)와 교차 확인했고 수치가 일치했습니다.
벤치마크 1위인데 불만이 쏟아진 이유
GPT-image-1.5는 2025년 12월 기준 LMArena 이미지 아레나 1위(ELO 1,277), Design Arena 1위(1,344), AA Arena 1위(1,272)를 기록했습니다. (출처: digitalapplied.com, 2025.12.17) 세 개의 독립 벤치마크를 동시에 1위로 가져갔습니다. 그런데 실제 OpenAI 커뮤니티 포럼에는 정반대 목소리가 올라왔습니다.
⚠️ OpenAI 커뮤니티 포럼 보고(2026.01.17)
“I have noticed a significant increase in artifacts in gpt-image-1.5-2025-12-16 when using the endpoint for editing.”
(출처: OpenAI Community, 2026.01.17)
이미지 편집(editing) 엔드포인트를 쓸 때 아티팩트가 눈에 띄게 늘었다는 겁니다. 새로 생성(generation)하는 경우엔 품질이 확실히 올라갔지만, 기존 이미지를 불러와 수정하는 작업에서는 오히려 퇴보한 사례가 보고됐습니다. 벤치마크는 대부분 새로 생성하는 시나리오로 평가하기 때문에 이 격차가 점수에 반영되지 않은 겁니다.
실사용에서 편집 작업 비중이 높다면 gpt-image-1.5로 즉시 전환하기 전에 한 번 더 테스트해볼 필요가 있습니다. OpenAI가 공식 답변을 내놓지 않은 부분이기 때문에, 프로덕션 전환 전에 편집 시나리오를 별도로 검증해보는 게 안전합니다.
GPT-Image-1-mini, 아직 모르는 분 많습니다
gpt-image-1.5 출시 소식에 묻혀서 거의 알려지지 않은 게 있는데, GPT-Image-1-mini라는 경량 모델입니다. Azure OpenAI 공식 가격 페이지에는 세 모델이 나란히 나열돼 있는데, 한국어 블로그에서 mini 모델을 제대로 다룬 글은 찾기 어렵습니다.
💡 gpt-image-1-mini 공식 요금 (Azure OpenAI Pricing, 2026.03.30 기준)
- 텍스트 입력: $2.00 / 1M 토큰
- 이미지 입력: $2.50 / 1M 토큰
- 이미지 출력: $8.00 / 1M 토큰
이미지 출력 기준으로 gpt-image-1(원본) 대비 80% 저렴하고, gpt-image-1.5 대비 75% 저렴합니다. 고해상도 품질보다 속도와 비용 최적화가 중요한 서비스, 예를 들어 썸네일 자동 생성, 초안 시각화, 대량 배치 처리 같은 케이스에서 1.5 대신 mini를 쓰면 예산을 상당히 줄일 수 있습니다.
용도별 모델 선택 가이드
| 용도 | 추천 모델 | 100장 기준 비용 |
|---|---|---|
| 마케팅 비주얼, 고품질 편집 | gpt-image-1.5 | 약 $3.40 |
| 썸네일, 초안, 배치 처리 | gpt-image-1-mini | 약 $0.86 |
| 구 코드 유지, 레거시 호환 | gpt-image-1 | 약 $4.25 |
※ 1024×1024 기준 추정치. 캐시 적용 시 비용 추가 절감 가능.
API 호출 구조, 이렇게 바뀌었습니다
gpt-image-1에서 gpt-image-1.5로 전환할 때 코드 수정이 얼마나 필요한지도 확인해봤습니다. 공식 API 구조상 model 파라미터만 바꾸면 됩니다. 핵심은 응답 형식인데, URL 응답 방식이 gpt-image-1.5부터 기본값으로 바뀌었습니다.
## gpt-image-1 → gpt-image-1.5 전환 예시
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
# 변경 전
response = client.images.generate(
model="gpt-image-1",
prompt="A product shot of a coffee mug, studio lighting",
size="1024x1024"
)
# 변경 후 — model만 교체
response = client.images.generate(
model="gpt-image-1.5",
prompt="A product shot of a coffee mug, studio lighting",
size="1024x1024"
)
# 출처: OpenAI API 공식 문서 구조 기반, 2026.03 확인단, 이미지 편집(edit) 엔드포인트를 쓰고 있다면 위 섹션에서 언급한 아티팩트 이슈를 먼저 테스트해보는 게 좋습니다. 생성(generation)과 편집(edit)은 같은 모델이라도 내부 처리 흐름이 달라서 동일한 결과를 보장하지 않습니다.
추가로, OpenAI API 공식 문서(developers.openai.com)에 따르면 gpt-image-1.5는 캐시 입력 할인도 적용됩니다. 텍스트 입력 캐시는 1M당 $1.25, 이미지 입력 캐시는 1M당 $2.00로, 동일한 이미지를 반복 처리하는 워크플로우에서 추가 절감이 가능합니다.
자주 묻는 질문
마치며
GPT Image 1.5 API를 한마디로 정리하면, “빨라지고 싸진 게 맞는데, 편집은 한 번 더 확인하세요”입니다. 생성 시나리오에서는 비용이 명확히 줄었고 속도도 눈에 띄게 빨라졌습니다. 그런데 편집 워크플로우에서 아티팩트 문제가 보고된 건 프로덕션 전환 전에 반드시 챙겨야 할 부분입니다.
개인적으로 더 주목하는 건 gpt-image-1-mini입니다. 이미지 출력 비용이 원본 대비 80% 저렴한 건데, 대량 처리 워크플로우에서 테스트해볼 가치가 충분합니다. 1.5와 mini를 용도별로 나눠 쓰는 전략이 실제 비용 최적화에서 가장 효과적일 것 같습니다.
핵심 요약
- gpt-image-1.5: 원본 대비 속도 4배, 이미지 출력 비용 25% 절감
- gpt-image-1-mini: 원본 대비 이미지 출력 비용 80% 절감 (고품질보다 비용 우선 시)
- 편집(edit) 엔드포인트 사용자는 아티팩트 이슈 별도 테스트 필요
- 캐시 입력 할인 적용 시 추가 절감 가능
본 포스팅 참고 자료
- OpenAI API 공식 요금 페이지 — openai.com/api/pricing
- OpenAI GPT-Image-1 공식 모델 문서 — developers.openai.com
- Azure OpenAI Service 공식 가격 — azure.microsoft.com
- OpenAI Community 포럼 (편집 아티팩트 보고) — community.openai.com
- Artificial Analysis 벤치마크 — artificialanalysis.ai
※ 본 포스팅 작성 이후 OpenAI 서비스 정책·UI·기능·요금이 변경될 수 있습니다. 정확한 최신 요금은 OpenAI 및 Azure 공식 페이지에서 직접 확인하세요. 본 포스팅의 비용 계산은 공개된 공식 수치를 기반으로 한 추정치이며, 실제 청구 금액은 사용 패턴·캐시 적용 여부·환율에 따라 다를 수 있습니다.
댓글 남기기