OpenAI, ChatGPT Images 2.5 공개

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TL;DR

OpenAI가 ChatGPT Images 2.5를 출시하면서 여러 차례 대화에서 지시를 반영하는 능력과 응답 속도, 참조 사진 속 대상 보존을 개선했습니다. API에는 gpt-image-2.5-sunburst와 gpt-image-2.5-flare라는 두 모델 ID가 추가됐으며, 글쓴이는 편집 정밀도가 중요할 때 Sunburst를, 빠른 일상적 생성에는 Flare를 선택하겠다고 정리했습니다. Simon Willison은 openai_image.py CLI 도구에 하나 이상의 참조 이미지 입력을 추가하고, 차트에 라쿤 과학자를 배치하는 명령어를 제시했습니다. OpenAI는 ChatGPT Images와 API의 GPT-Image 모델이 30억 개가 넘는 이미지를 생성했다고 밝혔습니다.

섹션별 상세

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OpenAI의 새 이미지 생성 모델은 여러 차례 이어지는 대화에서 앞선 지시와 수정 요청을 더 잘 반영하도록 개선됐습니다. 응답 속도도 빨라졌고 참조 사진에 담긴 대상의 특징을 유지하는 능력도 강화됐습니다. OpenAI는 ChatGPT Images와 API의 GPT-Image 모델이 30억 개가 넘는 이미지를 생성했다고 밝혔으며, 이번 출시는 대화형 편집과 이미지 생성의 반복 작업을 겨냥합니다.

bash

uv run https://tools.simonwillison.net/python/openai_image.py \
'add a raccoon scientist studying the chart thoughtfully' \
-i https://static.simonwillison.net/static/2026/openai-agent-usage.webp \
-m gpt-image-2.5-sunburst

참조 이미지 URL과 텍스트 프롬프트를 gpt-image-2.5-sunburst에 전달해 차트를 살펴보는 라쿤 과학자를 추가하는 이미지 생성 명령입니다.

2026년 2월부터 8월까지 연구원 1인당 내부 코딩 에이전트 사용 비용의 일일 추이를 나타낸 선형 차트입니다. — Chart선은 4월까지 거의 0에 머물다가 6월 이후 상승하고, 8월 말에는 연구원 1인당 일일 약 600달러까지 급격히 올라갑니다. 차트 앞에는 안경과 흰 가운을 착용한 라쿤 과학자가 있고, OpenAI 로고가 있는 컵과 AI AGENTS·SOFTWARE ENGINEERING·PRODUCTIVITY라는 제목의 책이 배치돼 있습니다. 글에서는 이 차트에 라쿤 과학자를 추가하는 참조 이미지 기반 생성 사례가 사용됐으며, 이미지는 이미지 생성 모델의 입력과 결과 맥락을 시각적으로 연결합니다.

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API에는 gpt-image-2.5-sunburst와 gpt-image-2.5-flare라는 두 모델 ID가 새로 추가됐습니다. 글쓴이는 편집 정밀도가 가장 중요한 작업에는 Sunburst를, 빠르고 높은 품질의 일반적인 이미지 생성에는 Flare를 선택하는 기준을 제시했습니다. 두 모델의 구체적인 성능 수치는 제시되지 않았지만, 선택 기준은 정밀도와 생성 속도라는 작업 목적에 맞춰져 있습니다.

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Simon Willison은 openai_image.py CLI 도구를 수정해 하나 이상의 참조 이미지를 입력할 수 있도록 했습니다. 사용자는 uv run 명령으로 도구를 실행하고, 라쿤 과학자를 추가하라는 프롬프트와 차트 이미지 URL, gpt-image-2.5-sunburst 모델 ID를 함께 전달합니다. 이 입력 흐름은 기존 이미지를 기준으로 텍스트 지시를 적용하는 편집 작업을 명령줄에서 재현하게 합니다.

용어 해설

지시 따르기(Instruction-following): — 이미지 생성 모델이 사용자의 텍스트 지시를 이미지 결과에 얼마나 정확하게 반영하는지를 뜻합니다. 여러 차례 대화가 이어질 때 앞선 요청과 수정사항을 유지하면서 장면, 객체, 스타일을 바꾸는 능력과 관련됩니다. 이번 업데이트에서는 다중 턴 지시 반영과 참조 사진 속 대상 보존이 개선됐다고 소개됩니다.
참조 이미지(Reference Image): — 이미지 생성 과정에서 모델이 결과의 시각적 기준으로 활용하는 입력 이미지입니다. 사용자는 기존 사진이나 차트를 텍스트 프롬프트와 함께 전달하고, 모델은 원본의 주요 대상이나 구성을 참고해 새로운 결과를 만듭니다. 이번 사례에서는 차트에 새로운 캐릭터를 추가하는 입력에 사용됐습니다.
텍스트 이미지 생성(Text-to-image): — 자연어 프롬프트를 입력으로 받아 새로운 이미지를 생성하는 방식입니다. 프롬프트의 장면, 객체, 행동을 해석한 뒤 모델이 픽셀 단위의 시각적 결과를 만들며, 참조 이미지를 함께 넣으면 기존 이미지와 결합된 편집 작업도 수행할 수 있습니다. 글에서는 OpenAI의 이미지 생성 모델과 관련 태그로 등장합니다.
명령줄 도구(CLI Tool): — 터미널에서 명령어와 인자를 입력해 특정 작업을 실행하는 프로그램입니다. 이번 글의 openai_image.py는 텍스트 프롬프트, 하나 이상의 참조 이미지 URL, 모델 ID를 받아 이미지 생성 요청을 보냅니다. 반복적인 이미지 생성 실험을 코드나 셸 명령으로 재현할 수 있다는 점이 핵심입니다.

기술

ChatGPT Images 2.5
gpt-image-2.5-sunburst
gpt-image-2.5-flare
openai_image.py
uv
OpenAI
text-to-image

활용 사례

차트나 기존 이미지에 새로운 캐릭터와 객체 추가
참조 사진의 주요 대상을 유지하는 이미지 편집
명령줄에서 반복 가능한 이미지 생성 실험
다중 턴 프롬프트를 활용한 이미지 수정

언급된 리소스

문서openai_image.py