GPT Image 2 vs GPT Image 1.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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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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GPT Image 2
AI 이미지 생성 모델OpenAI의 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.
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
68.5%
GPT Image 1.5
AI 이미지 생성 모델OpenAI의 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.
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
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%).
| Feature | GPT Image 2 | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 59 | 46 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
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 text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 21 tok/s | 17 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 framework검증된 벤치마크 점수 비교
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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.
| Metric | GPT Image 2 | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.36 | $0.34 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 9K | 9K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT Image 2 | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-image-2 | gpt-image-1-5 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-04 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | October 2025 |
| Architecture | Frontier native multimodal image transformer | Native multimodal image generation transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 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 window | Flat rate ($5/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
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.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
공식 출처: OpenAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).