Head-to-Head Model Comparison

GPT Image 2 vs GPT Image 1.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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GPT Image 2 vs GPT Image 1.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI의 GPT Image 2와 OpenAI의 GPT Image 1.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GPT Image 2는 4.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $5.00/$40.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT Image 1.5는 4.1K 토큰 컨텍스트와 $5.00/$40.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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5-Model Matrix Workbench
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OpenAI

GPT Image 2

AI 이미지 생성 모델

OpenAI의 GPT Image 2 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 4K 컨텍스트 윈도우, 초당 21 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 59/100점(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)을 제공합니다.

Intelligence Index59 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

OpenAI

GPT Image 1.5

AI 이미지 생성 모델

OpenAI의 GPT Image 1.5 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 4K 컨텍스트 윈도우, 초당 17 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 46/100점(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)을 제공합니다.

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • GPT Image 2 is faster at 21 tok/s vs 17 tok/s.
  • GPT Image 2 leads on SWE-bench coding (68.5% vs 52.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT Image 2GPT Image 1.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5946
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$5.00 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$40.00 / 1M$40.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$5.00 / 1M$5.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
4.1K tokens~6 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
21 tok/s17 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68.5%52%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
72.5%66%

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
GPT Image 2
+16.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GPT Image 2
+24% faster generation
Context
Tied
4.1K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT Image 2GPT Image 1.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

68.5%vs52%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

72.5%vs66%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84.8%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1375ptsvs1315pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.2%vs9.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

41.5%vs30.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

40%vs32%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

67%vs56.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

89.6%vs84%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78%vs68.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

21 tok/s vs17 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT Image 26.20s
GPT Image 1.57.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT Image 230.01s
GPT Image 1.536.51s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT Image 2 Monthly API Bill
$43.50 / month
$5/1M in · $40/1M out
GPT Image 1.5 Monthly API Bill
$43.50 / month
$5/1M in · $40/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT Image 2 · Strengths & Key Advantages

  • 4K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 72.5%)
  • 초당 21 토큰의 빠른 처리 속도와 6200ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages

  • 4K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • 초당 17 토큰의 빠른 처리 속도와 7100ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT Image 2GPT Image 1.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.36$0.34
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
9K9K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT Image 2GPT Image 1.5
Official API Model ID (SDK)gpt-image-2gpt-image-1-5
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-042025-11
Knowledge CutoffMarch 2026October 2025
ArchitectureFrontier native multimodal image transformerNative multimodal image generation transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($5/1M in) across full 4K windowFlat rate ($5/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesimageimage

GPT Image 2 vs GPT Image 1.5: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, GPT Image 2 or GPT Image 1.5?

GPT Image 2 is more intelligent. It scores 59 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT Image 2 is faster, generating 21 tokens per second compared with 17 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT Image 2 has lower latency, with a time to first token of 6.20s compared with 7.10s.

종합 평가

GPT Image 2(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT Image 1.5(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT Image 2가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT Image 2가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT Image 2가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GPT Image 2와 GPT Image 1.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT Image 2가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GPT Image 2와 GPT Image 1.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GPT Image 2는 100만 토큰당 입력 $5.00 / 출력 $40.00이며, GPT Image 1.5는 입력 $5.00 / 출력 $40.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT Image 2가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GPT Image 2가 4.1K 토큰, GPT Image 1.5가 4.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT Image 2가 더 빠릅니다.

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공식 출처: OpenAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).