GPT Image 2 온라인: ChatGPT Plus 없이 장당 $0.03, 30가지 정확한 크기
GPT Image 2 VIP를 장당 $0.03로. 1K~4K의 정확한 크기 30가지, low / medium / high 품질, 참조 이미지 편집. 포스터와 글자가 들어간 이미지에 적합.
정확한 크기가격 $0.03/ 장1K / 2K / 4K이미지 편집: 지원신규 사용자 $0.1
GPT Image 2 VIP는 OpenAI Images API로 동작하는 모델이에요. YingTu에서는 장당 $0.03이고, 1K·2K·4K의 정확한 크기 30가지, low·medium·high 품질, 참조 이미지 편집을 지원해요. 정확한 픽셀 크기, 이미지 속 글자, OpenAI 호환 작업이 필요할 때 고르세요. GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst도 같은 가격으로 스튜디오에 있어요.
OpenAI 호환텍스트로 이미지이미지 편집품질 단계
모델 ID
gpt-image-2-vip
가격
$0.03/ 장
출력 크기
1K / 2K / 4K
API 형식
OpenAI Images
이미지 편집
지원
화면 비율
핵심 정보(2026년 10월 5일 기준)
GPT Image 2는 OpenAI의 이미지 모델로, ChatGPT Images 2.0(2026년 4월 21일 발표)의 바탕이에요. OpenAI 공식 사용처는 ChatGPT와 OpenAI API이고, YingTu는 LaoZhang의 gpt-image-2-vip 경로로 써요.
가격: 장당 $0.03(1K~4K 30가지 정확한 크기, 품질 낮음·보통·높음). 구독 없이 LaoZhang이 장당 과금해요.
실측 시간: YingTu 실제 생성 84회의 중앙값 45초(최단 35초, 최장 64초).
이미지 편집: 참조 이미지 최대 5장, 장당 20 MB까지.
Gmail로 로그인한 신규 사용자는 $0.1 크레딧을 받아요: GPT Image 2 약 3장.
바로 쓰는 프롬프트
누르면 그 프롬프트와 비율이 들어간 이미지 스튜디오가 열려요.
글자 포스터
4:5
A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.
제품 배너
16:9
A clean e-commerce banner with a centered product, generous copy space, neutral background, and precise visual hierarchy.
UI 일러스트
1:1
A polished onboarding illustration with a simple interface motif, restrained colors, crisp shapes, and generous negative space.
YingTu에서 GPT Image 2로 만든 예시
프롬프트 라이브러리의 실제 결과물이에요. 프롬프트와 생성에 걸린 시간을 함께 보여 주고, 열면 같은 프롬프트로 바로 생성할 수 있어요.
할로윈 파티 포스터 · 47초프롬프트
A Halloween party poster: a silhouetted castle under a huge orange full moon, bats flying past, a row of grinning jack-o'-lanterns in the foreground. Headline "HALLOWEEN NIGHT PARTY", subtitle "Oct 31 · 8 PM · The Old Warehouse", a small line at the bottom "Costumes required · Prize for best look". Deep purple and orange, vintage screen-print texture, crisp text.
Draw the person in the reference image as a caricature: big head, small body, features exaggerated but instantly recognizable, same glasses. He sits at a desk crowded with monitors, coffee cups and sticky notes, holding a stylus in one hand and a coffee in the other, with a sleepy orange cat beside him. Bright hand-drawn watercolor and marker style, white background, playful and friendly.
Design a logo for a specialty coffee shop called "Moonbean": the center line of a coffee bean becomes a crescent moon, clean geometric lines. Below it the name "MOONBEAN COFFEE" and a small line "SINCE 2026". Deep ink green with warm gold, flat vector style, centered on white, plus a small mockup of the logo printed on a kraft paper cup in the lower right.
A poster for a city jazz festival: a golden saxophone as the hero image surrounded by flowing neon lines and notes. Headline "CITY JAZZ NIGHTS", subtitle "Oct 18 — 20 · Riverside Lawn", a small line at the bottom "Scan to get tickets". Deep navy with gold and coral, retro Art Deco style, layered layout, crisp text.
An illustrated recipe card for "Tomato & Egg Stir-fry": a watercolor of the finished dish at the top, ingredients on the left: 2 tomatoes, 3 eggs, 1 scallion, a pinch of salt and sugar; four steps on the right with small illustrations: beat the eggs, scramble and set aside, cook tomatoes until juicy, combine and season. Hand-painted watercolor on off-white paper, crisp text.
import base64
import mimetypes
import os
import sys
import requests
API_KEY = os.environ.get("LAOZHANG_API_KEY")
ifnot API_KEY:
raise RuntimeError("Set the LAOZHANG_API_KEY environment variable before running this example.")
REQUEST_TIMEOUT_SECONDS = 500
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
defextension_for_mime(mime_type):
return {
"image/jpeg": "jpg",
"image/png": "png",
"image/webp": "webp",
"image/gif": "gif",
}.get(mime_type, "bin")
defdecode_base64_image(value, fallback_mime="image/png"):
mime_type = fallback_mime
encoded = value
if value.startswith("data:"):
header, encoded = value.split(",", 1)
mime_type = header[5:].split(";", 1)[0] or fallback_mime
return base64.b64decode(encoded, validate=True), mime_type
defparse_json_response(response):
try:
result = response.json()
except ValueError as error:
print("API returned a non-JSON response.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1) from error
ifnotisinstance(result, dict):
print("API returned an unexpected JSON shape.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
return result
defextract_image(result):
ifnotisinstance(result, dict):
returnNone
images = result.get("data") or []
first_image = images[0] if images andisinstance(images[0], dict) else {}
encoded = first_image.get("b64_json")
ifisinstance(encoded, str) and encoded:
return decode_base64_image(encoded)
image_url = first_image.get("url")
ifisinstance(image_url, str) and image_url:
image_response = requests.get(image_url, timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS)
image_response.raise_for_status()
mime_type = image_response.headers.get("Content-Type", "image/png").split(";", 1)[0]
return image_response.content, mime_type
returnNonedefsave_result_image(result):
extracted = extract_image(result)
ifnot extracted:
keys = sorted(result.keys()) ifisinstance(result, dict) else []
print(f"No image data in response. Top-level keys: {keys}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
image_bytes, mime_type = extracted
output_path = f"output.{extension_for_mime(mime_type)}"withopen(output_path, "wb") as output_file:
output_file.write(image_bytes)
print(f"Image saved: {output_path} ({mime_type})")
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations"
headers["Content-Type"] = "application/json"
payload = {
"model": "gpt-image-2-vip",
"prompt": "A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.",
"size": "2048x2048",
"quality": "high"
}
try:
response = requests.post(
API_URL,
headers=headers,
json=payload,
timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS,
)
except requests.Timeout as error:
print(
"Request timed out after 500 seconds. The result status may be unknown; ""check call and billing logs before retrying.",
file=sys.stderr,
)
raise SystemExit(1) from error
if response.status_code != 200:
print(f"API error {response.status_code}: {response.text}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
save_result_image(parse_json_response(response))
자주 묻는 질문
여기가 GPT Image 2 공식 사이트인가요?
아니요. GPT Image 2는 OpenAI의 모델이고, 공식 사용처는 ChatGPT와 OpenAI API예요. YingTu는 LaoZhang의 gpt-image-2-vip 경로로 호출하고 장당 과금하는 독립 스튜디오예요.
ChatGPT Plus 없이 GPT Image 2를 쓸 수 있나요?
네. YingTu에서는 LaoZhang 키로 장당 $0.03, 구독이 없어요. Gmail로 로그인한 신규 사용자는 먼저 $0.1(약 3장)을 받아요.
GPT Image 2 요금은 얼마인가요?
여기서는 장당 $0.03. 30가지 크기와 3단계 품질 모두 같은 가격이고, YingTu 주요 모델 셋 중 가장 저렴해요(Nano Banana 2 $0.055, Nano Banana Pro $0.09).
GPT Image 2는 글자를 정확히 쓰나요?
AI 포스터 만들기 페이지의 테스트에서 영어·중국어·일본어·한국어·러시아어·스페인어 세 줄을 모두 정확히 썼어요(6/6). 긴 문단과 작은 글씨는 교정이 필요해요.
GPT Image 2는 왜 느린가요?
여기서 장당 중앙값은 45초예요(Nano Banana 2는 14초). 빠른 시안이 많이 필요하면 Nano Banana 2로 시작하고 최종본에서 바꾸세요.
고를 수 있는 크기는?
1K·2K·4K에 걸친 30가지 정확한 픽셀 크기라서, 배너와 인쇄 파일이 지정한 크기로 나와요. 단계마다 같은 비율 10가지(1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9)가 있고, 가장 큰 크기는 3840×2160와 2880×2880예요.
내 코드에서 호출할 수 있나요?
네. 이 페이지의 코드는 스튜디오가 보내는 것과 같은 OpenAI 호환 Images 요청이에요. GPT Image 2 API 페이지에 예시가 더 있어요.
ChatGPT 이미지 생성 한도를 다 쓰면 어떻게 하나요?
YingTu에서 GPT Image 2를 장당 결제로 계속 쓰면 돼요. ChatGPT 요금제 없이 LaoZhang 잔액에서 장당 $0.03씩 빠져요. Gmail로 로그인한 신규 사용자는 먼저 $0.1(약 3장)을 받아요.
GPT Image 2로 4K 이미지를 만들 수 있나요?
네. 스튜디오에서 4K 크기 10가지 중 하나를 고르면 돼요. 예: 3840×2160(16:9), 2160×3840(9:16), 2880×2880(1:1). 4K도 1K·2K와 같은 장당 $0.03예요.
GPT Image 2 사용법은?
이 페이지 위쪽 버튼으로 이미지 스튜디오를 열면 GPT Image 2가 이미 선택돼 있어서, 프롬프트를 쓰고 '이미지 생성'을 누르면 돼요. 먼저 Google로 로그인(Gmail 신규 사용자는 $0.1)하거나 LaoZhang API 키를 붙여 넣고, 편집하려면 참조 이미지를 최대 5장 올린 뒤 크기와 품질을 고르세요. 장마다 따로 과금돼요.