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title: GPT Image 2 API 비용: 생성과 편집 50% 절감
description: "text input, image input, cached input, image-output token으로 GPT Image 2 생성·편집 비용과 apiToken.sale B2C 50% 할인을 계산하세요."
url: https://apitoken.sale/ko/docs/learn/gpt-image-2-api-cost
language: ko
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# GPT Image 2 API 비용과 B2C 50% 할인

GPT Image 2에는 정직한 이미지당 고정 가격이 없습니다. 모든 요청은 terminal usage로 정산되며 text input, image input, cached input, image output의 공식 fresh 요금은 백만 token당 각각 $5, $8, $30이고 cached input은 fresh 요금의 25%입니다. apiToken.sale 일반 B2C 계정은 계산된 공식 총액의 정확히 절반을 냅니다. 즉 같은 leg가 여기서는 백만 token당 $2.50, $4, $15입니다. 아래에서 전체 요금표, 실제 계산 예시, batch 예산을 지키는 측정 절차를 다룹니다.

## 모든 GPT Image 2 청구서의 다섯 usage leg

| Usage leg | 공식 1M당 | 일반 B2C 가격 |
| --- | --- | --- |
| Fresh text input | $5 | $2.50 |
| Fresh image input | $8 | $4 |
| Cached text input | $1.25 | $0.625 |
| Cached image input | $2 | $1 |
| Image output | $30 | $15 |

일반 B2C의 요청 한 건 청구액은 각 leg token × 공식 요금의 합 × 0.5입니다. cached text/image input은 fresh 공식 요금의 25%로 먼저 계산되며, 그래서 백만당 $1.25와 $2가 여기서 $0.625와 $1이 됩니다. 건당 올림은 없습니다. terminal usage event가 보고한 정확한 token만 과금되고 호출당 수수료나 이미지 최소 요금도 없습니다.

계산 예시. 한 edit 요청의 terminal usage가 fresh text-input token 400개, PNG reference 한 장의 fresh image-input token 1,500개, cached text-input token 600개, image-output token 2,000개를 보고한다고 가정합니다. 공식적으로는 백만당 400 × $5 + 1,500 × $8 + 600 × $1.25 + 2,000 × $30 = $0.0015 + $0.012 + $0.00075 + $0.06 = $0.07425이고 일반 B2C 청구액은 정확히 절반인 $0.037125입니다. cached leg가 fresh input 대비 공식 $0.00225를 절약했지만 $0.06 output leg에 비하면 작습니다. 그래서 cache 추적보다 output 관리가 예산을 더 크게 움직입니다.

## Generation과 edit: 엔드포인트가 input 비용을 결정

POST /v1/images/generations는 text prompt로 새 asset을 만들므로 청구는 text input과 image output뿐입니다. POST /v1/images/edits는 PNG, JPEG, WebP reference 1~5장(각 ≤50 MB)을 받으며 각 reference는 공식 $8/M(B2C 할인 후 $4/M)의 image input으로 계량됩니다. 2,000 token reference 한 장은 공식 $0.016(여기서 $0.008)을 더합니다. acceptance를 높일 때는 저렴하지만 prompt만으로 통과될 작업이면 낭비입니다. Responses image_generation region inpaint도 같은 image token leg로 정산되며 마스크는 두 번째 reference로 청구되지 않습니다.

- asset이 새 것이고 prompt가 완전히 설명하면 generation을 쓰세요. 공식 $5/M text input이 요금표에서 가장 저렴한 leg입니다.
- reference가 구도, 브랜드 컬러, 제품 형상을 고정할 때 edit을 쓰세요. retry로 image-output token을 태우는 대신 image-input을 한 번만 냅니다.
- reference는 PNG, JPEG 또는 WebP로, 개수는 제한해 두세요. 엔드포인트는 파일당 최대 50 MB의 1~5장을 받고 파일 하나마다 과금되는 image input이 늘어납니다.
- 배포된 profile은 고정으로 간주하세요. 문서화된 opaque 또는 transparent / low / 비율 프리셋 control의 non-streaming PNG 한 장이며 이 subscription wire는 정확한 pixel dimensions를 약속하지 않습니다.

[프로덕션 이미지 편집 workflow: reference, 검증, retry](/docs/learn/image-editing-api-guide)

## batch 예산 전 실제 요청 한 건 측정

1. 새 asset은 gpt-image-2의 POST /v1/images/generations를, PNG, JPEG, WebP reference 1~5장이 실제로 결과를 개선할 때는 /v1/images/edits를 호출합니다.
2. 배포된 profile을 제한적으로 유지합니다. 문서화된 control(background opaque 또는 transparent, quality low, size as a proportion preset)만 쓰는 non-streaming PNG 한 장입니다.
3. PNG bytes나 dimensions로 output token을 추정하지 말고 응답의 terminal usage를 읽으세요. billing authority는 usage event입니다.
4. request를 dashboard charge와 대조하고 ID를 생성 asset 옆에 보관해 이미지당 비용을 추정이 아닌 측정값으로 만듭니다.

```
curl https://router.apitoken.sale/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $APITOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"A clean studio product photograph","background":"opaque","quality":"low","size":"auto"}'
```

다듬은 응답은 이렇습니다. 비용은 b64_json 페이로드 크기가 아니라 usage 객체에서 나옵니다.

```
{
  "created": 1771000000,
  "data": [{ "b64_json": "…" }],
  "usage": {
    "total_tokens": 3900,
    "input_tokens": 1900,
    "input_tokens_details": { "text_tokens": 1000, "image_tokens": 900 },
    "output_tokens": 2000
  }
}
```

> 가짜 이미지당 가격을 게시하지 마세요. output usage는 요청마다 다르고 이 subscription wire는 정확한 dimensions를 약속하지 않으며 billing authority는 terminal usage event입니다. 측정값은 request ID와 함께 인용하거나 요금표를 인용하세요.

## Cached input: 가정이 아니라 검증하는 75% 할인

cached text input은 공식 $1.25/M, cached image input은 공식 $2/M(fresh 요금의 25%)이며 같은 50% B2C 할인 후 $0.625와 $1이 됩니다. 이 route에서는 무엇이 cached인지 provider가 결정하므로 같은 파일을 다시 본낸다고 cached leg가 보장되지 않습니다. 유일한 증거는 해당 요청의 cached input을 보고하는 terminal usage이므로 cache 절감은 usage가 확인한 뒤에만 예산에 반영하세요.

- 안정적인 prompt prefix를 batch 항목 전체에서 byte 단위로 동일하게 유지하고 항목별 변동은 끝에 배치해 공유 prefix가 cache 후보로 남게 합니다.
- 호출 사이에 PNG를 재인코딩하지 말고 batch 전체에서 정확히 같은 reference bytes를 재사용합니다.
- dashboard로 cache를 평가합니다. batch 전체 terminal usage의 cached leg를 비교하고 usage가 확인하지 못한 가정은 버립니다.
- 기본 예산을 cached 요금으로 잡지 마세요. fresh 요금으로 예산을 잡고 확인된 cache 적중은 추가 이득으로 취급합니다.

## batch 볼륨에서도 유지되는 비용 통제

50%는 official usage 계산 뒤 적용되는 일반 B2C 정책입니다. B2B 계정은 협상 정책을 따르고 OpenKeys는 공식 가격 1:1로 청구됩니다. 할인 문구가 내 계정 클래스 확인을 대신하지는 않습니다.

- 새 asset에는 generation을 쓰고 reference가 acceptance를 측정 가능하게 높일 때만 edit을 사용합니다. reference마다 image-input 비용이 붙습니다.
- 고정 visual checklist로 실패 output을 거부하고 asset당 retry 횟수를 제한하세요. 무한 prompt retry는 명목 할인을 지웁니다.
- image worker 전용 API key에 평생 누적 지출 한도를 둬서 폭주한 batch가 계정 잔액 전체를 소진하지 못하게 합니다.
- 첫 호출 이후와 정기적으로 terminal usage를 dashboard charge와 대조하세요. 이미지당 비용은 블로그 평균이 아니라 측정된 usage에서 나와야 합니다.

[GPT Image 2 모델 페이지: 요금, 스냅샷 alias, 제한](/models/gpt-image-2)

## 자주 묻는 질문

### apiToken.sale에서 GPT Image 2 비용은 얼마인가요?

일반 B2C 계정은 fresh text input $2.50/M, fresh image input $4/M, image output $15/M을 냅니다. 공식 백만당 $5, $8, $30의 정확히 절반입니다. cached input은 fresh 공식 요금의 1/4로 계산한 뒤 같은 50% 할인을 받아 text $0.625/M, image $1/M이 됩니다. 모든 요청의 정산액은 terminal usage를 따릅니다.

### 왜 GPT Image 2 이미지 한 장의 고정 가격이 없나요?

실제 text input, 선택적 image reference, cached input, 해당 요청에 보고된 image-output token을 합산해 청구하고 output usage는 prompt마다 달라지기 때문입니다. 출력 파일 크기나 pixel dimensions는 과금 공식이 아니며 terminal usage event가 공식입니다.

### edit에도 50% 할인이 적용되나요?

일반 B2C에는 적용됩니다. reference image input과 image output을 포함한 edit 전체 공식 비용에 정책이 적용됩니다. B2B 계정은 협상 정책을 따르고 OpenKeys는 공식 가격 1:1로 청구됩니다.

### 여기 GPT Image 2는 투명 배경을 지원하나요?

지원합니다. background=transparent를 보내면 실제 alpha 채널 PNG를 요청하고, 필드를 생략하거나 opaque를 보내면 불투명 배경입니다. 과금은 해당 요청의 terminal usage를 따릅니다. 파일을 검사하세요. alpha가 없어도 HTTP 200이며 502가 아닙니다.

### 결제 전에 GPT Image 2 비용을 측정할 수 있나요?

네. Google 또는 GitHub로 만든 신규 계정은 실제 과금 잔액인 $5 플랫폼 보너스 크레딧으로 시작해 GPT Image 2 요청에 쓰며 terminal usage를 읽을 수 있습니다. 이메일/비밀번호 계정은 보너스를 받지 않습니다.

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