GPT-Image-2.6 이미지 생성

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
  "size": "1:1",
  "resolution": "1k",
  "quality": "medium",
  "n": 1
}'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer <token>"},
    json={
        "model": "gpt-image-2.6-flare",
        "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
        "size": "1:1",
        "resolution": "1k",
        "quality": "medium",
        "n": 1
    },
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["data"][0]["task_id"])

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
    "size": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
const result = await response.json();
console.log(result.data[0].task_id);

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  ]
}

POST

images

generations

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
  "size": "1:1",
  "resolution": "1k",
  "quality": "medium",
  "n": 1
}'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer <token>"},
    json={
        "model": "gpt-image-2.6-flare",
        "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
        "size": "1:1",
        "resolution": "1k",
        "quality": "medium",
        "n": 1
    },
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["data"][0]["task_id"])

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
    "size": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
const result = await response.json();
console.log(result.data[0].task_id);

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  ]
}

텍스트 기반 생성, 이미지 편집, GIF, SVG 모두 POST /v1/images/generations를 사용합니다. 제출 응답에서 data[0].task_id를 읽고 작업을 조회해 파일 URL을 받습니다.

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
  "size": "1:1",
  "resolution": "1k",
  "quality": "medium",
  "n": 1
}'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer <token>"},
    json={
        "model": "gpt-image-2.6-flare",
        "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
        "size": "1:1",
        "resolution": "1k",
        "quality": "medium",
        "n": 1
    },
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["data"][0]["task_id"])

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A cozy reading nook by a rainy window, warm lamp light",
    "size": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
const result = await response.json();
console.log(result.data[0].task_id);

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  ]
}

인증

string

필수

Bearer Token 인증을 사용합니다. API 키 관리 페이지에서 키를 발급받으세요.

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

모델 선택

모델	용도
`gpt-image-2.6-flare`	속도를 우선하는 빠른 반복 작업에 적합하며 기본 선택으로 권장합니다.
`gpt-image-2.6-sunburst`	세부 묘사와 편집 일관성을 우선하며, 특히 `medium` / `high` 품질의 반복 편집에 적합합니다.

두 모델은 동일한 설정에서 토큰 단가와 사용량이 같습니다. 속도와 세부 묘사 요구에 따라 선택하세요.

요청 매개변수

string

필수

모델 이름: gpt-image-2.6-flare 또는 gpt-image-2.6-sunburst.

string

필수

생성 또는 편집 지침으로 최대 32,000자입니다. 대상, 구도, 변경하거나 유지할 내용을 설명하세요.

string

기본값:"auto"

정지 이미지와 SVG는 15가지 비율, 1600x1200 같은 픽셀 크기, auto를 지원합니다. 명시적 auto는 업스트림이 결정합니다. 편집 시 생략하면 첫 입력 이미지의 비율과 resolution으로 크기를 선택합니다. GIF는 아래 별도 규칙을 따릅니다.

string

기본값:"1k"

소문자 1k / 2k / 4k. 비율 형식의 size와 함께 픽셀 크기를 결정하며, 정확한 픽셀 크기 지정 시 무시됩니다.

string

기본값:"auto"

low / medium / high / xhigh / max / auto. 다른 값은 제출 시 HTTP 400을 반환합니다. 생략하거나 auto로 지정하면 모델이 품질 단계를 자동으로 선택합니다. 선택된 단계는 달라질 수 있으며 low로 고정되지 않습니다. 고정된 단계가 필요하면 명시적으로 지정하세요.생략하거나 auto로 지정하면 max 단계 기준으로 비용을 사전 확보하고, 실제 선택된 품질 단계에 따라 최종 정산합니다.

integer

기본값:"1"

1–4 사이의 정수. GIF에서는 애니메이션 수를 뜻합니다. SVG는 1만 지원합니다. 명시적인 0, 음수 또는 4보다 큰 값은 기본값으로 대체되지 않고 HTTP 400을 반환합니다.

string

기본값:"png"

png / jpeg / webp / gif / svg. GIF와 SVG는 텍스트 기반 생성만 지원합니다. 다른 값은 제출 시 HTTP 400을 반환합니다.

integer

0–100 사이의 정수이며 jpeg / webp만 지원합니다. 범위를 벗어나거나 png / gif / svg와 함께 사용하면 제출 시 HTTP 400을 반환합니다.

string

transparent / opaque / auto. 생략하면 업스트림 기본값을 사용합니다. 명시적인 transparent는 png / webp만 지원합니다. SVG는 기본 배경이 투명하므로 이 필드를 생략하세요.

string

기본값:"low"

콘텐츠 검토 수준: auto / low. 다른 값은 제출 시 HTTP 400을 반환합니다.

string[]

최대 16장의 참조 이미지이며 지정하면 편집 모드가 됩니다. 공개 접근 가능한 HTTP(S) 이미지 URL을 사용하세요. 로컬 파일은 이미지 업로드 API에 먼저 업로드한 뒤 반환된 url을 전달합니다.

string

부분 편집 마스크이며 image_urls가 필요합니다. 첫 이미지와 크기가 같은 알파 채널 PNG를 사용하며 완전히 투명한 영역이 편집 대상입니다. 이미지 URL 또는 PNG Data URL을 지원합니다. 마크업과 함께 사용할 수 없으며 마스크 밖 픽셀의 완전한 보존은 보장하지 않습니다.

string

계획 강도: low / medium / high. 업스트림 기본값은 high이며 렌더링 quality와 독립적입니다. 국소 수정에는 low, 많은 텍스트·복잡한 배치·객체 관계에는 high가 적합하지만 느려지거나 추가 변경이 생길 수 있습니다. 별도 요금은 없으며 2.6만 지원합니다.

string

선택 사항인 안정적인 최종 사용자 식별자, 최대 128자. 사용자명이나 이메일의 해시를 권장합니다. APIMart는 기본적으로 업스트림에 전달하지 않으며 채널이 허용할 때만 전달합니다. 생략해도 사용에 영향이 없습니다.

정지 이미지 및 SVG 크기

정확한 픽셀 크기는 가로·세로 모두 16의 배수, 각 변 최대 3840, 긴 변과 짧은 변의 비율 최대 3:1, 전체 픽셀 655,360–8,294,400이어야 합니다. 2560×1440을 초과하는 해상도는 실험적입니다. 아래 매핑은 GPT-Image-2.5와 같으며 이 정지 이미지 제한을 GIF 개별 프레임에 직접 적용하지 마세요.

`size`	`1k`	`2k`	`4k`
`1:1`	1024×1024	2048×2048	2880×2880
`3:2`	1536×1024	2048×1360	3520×2336
`2:3`	1024×1536	1360×2048	2336×3520
`4:3`	1024×768	2048×1536	3312×2480
`3:4`	768×1024	1536×2048	2480×3312
`5:4`	1280×1024	2560×2048	3216×2576
`4:5`	1024×1280	2048×2560	2576×3216
`16:9`	1536×864	2048×1152	3840×2160
`9:16`	864×1536	1152×2048	2160×3840
`2:1`	2048×1024	2688×1344	3840×1920
`1:2`	1024×2048	1344×2688	1920×3840
`21:9`	2016×864	2688×1152	3840×1648
`9:21`	864×2016	1152×2688	1648×3840
`3:1`	1536×512	3072×1024	3840×1280
`1:3`	512×1536	1024×3072	1280×3840

이미지 편집과 마스크

다음 요청은 첫 이미지를 부분 편집합니다. mask_url을 생략하면 프롬프트에 따라 전체 이미지를 편집하고, size를 생략하면 첫 이미지 비율과 resolution으로 출력 크기를 선택합니다. 예제 URL은 접근 가능한 실제 이미지로 교체하세요.

{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "Replace the fully transparent masked area with a gold ribbon. Preserve the product and the rest of the background.",
  "image_urls": [
    "https://example.com/product.png"
  ],
  "mask_url": "https://example.com/product-mask.png",
  "resolution": "2k",
  "quality": "high",
  "complexity": "low"
}

마크업 기반 편집

markup_url에 HTTPS 또는 Base64 Data URL을 전달합니다. 별칭 markup은 문자열이나 {"image_url":"..."} 객체를 받습니다. file_id는 지원하지 않습니다.

image_urls가 필수입니다. 마크업은 첫 이미지에 적용되고 나머지는 참조로 사용됩니다.
첫 이미지와 정확히 같은 크기의 별도 투명 PNG 레이어를 사용하세요. 원본에 표시를 합성하지 마세요.
첫 이미지와 레이어는 각각 최대 16,777,216픽셀이며 레이어 파일은 최대 50 MB입니다.
mask_url과 함께 사용할 수 없습니다. 레이어에는 이미지 토큰이 부과되지 않지만 추가 텍스트 토큰이 발생할 수 있습니다.

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "Recolor the striped vase inside the red circle to solid cobalt blue ceramic. Keep everything else unchanged. Remove the red circle.",
  "image_urls": [
    "https://example.com/kitchen.webp"
  ],
  "markup_url": "https://example.com/vase-circle-overlay.png",
  "quality": "medium"
}

GIF 애니메이션

output_format: "gif"로 설정합니다. 텍스트 기반 생성만 지원하므로 image_urls, mask_url, markup_url, markup, output_compression을 전달하지 마세요.

매개변수	기본값	설명
`frame_count`	`9`	정수 2–16. APIMart의 현재 상한은 16이며 업스트림 가이드의 64프레임 제한은 적용되지 않습니다.
`frame_duration_ms`	`200`	프레임별 표시 시간, 정수 밀리초. 최소 20이며 10 ms 단위로 반올림됩니다.
`size`	`auto`	각 프레임의 픽셀 크기이며 가로·세로는 16의 배수입니다. 생략 또는 `auto`는 현재 512×512입니다. `1:1` 같은 비율 이름은 지원하지 않습니다.

업스트림은 프레임을 시트에 배치합니다. 2–8프레임은 4×2, 9프레임은 3×3, 10–12프레임은 4×3, 13–16프레임은 4×4입니다. 정사각형에 가깝게 행과 열을 바꿀 수 있습니다. 전체 시트의 각 변은 최대 3840, 총 픽셀은 최대 8,294,400, 긴 변과 짧은 변의 비율은 최대 3:1이어야 하며 초과 시 제출 단계에서 400을 반환합니다.

512x512는 2–16프레임 모두, 768x768는 최대 12프레임을 지원합니다. 1024x1024는 2프레임만으로도 시트 변 길이 상한을 초과합니다. 각 애니메이션의 전체 시트를 기준으로 과금하며 n > 1이면 여러 애니메이션을 생성하고 각각 과금합니다.

{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A paper lantern swaying gently in the night breeze, seamless loop",
  "output_format": "gif",
  "frame_count": 9,
  "frame_duration_ms": 200,
  "quality": "low"
}

SVG 출력

object

output_format: "svg"로 설정합니다. 이미지 모델이 참조 이미지를 생성한 다음 svg.model의 텍스트 모델이 SVG를 작성합니다.

표시 svg

string

필수

필수. gpt-5.4-mini, gpt-5.6-sol 등 플랫폼에 텍스트 토큰 요금이 있는 모델을 선택하세요.

object

표시 reasoning

string

선택 사항: none / minimal / low / medium / high / xhigh / max. 지원 값은 텍스트 모델마다 다릅니다. 생략해 모델 기본값을 사용하는 것을 권장합니다.

텍스트 기반 생성만 지원하며 n은 1이어야 합니다. 참조 이미지, 마스크, 마크업, output_compression은 사용할 수 없습니다.
quality와 complexity는 중간 참조 이미지에 적용됩니다. 결과는 스크립트, 외부 리소스, 내장 비트맵이 없는 정적 .svg입니다.
이미지 생성 비용 외에 svg.model의 텍스트 사용량이 추가 과금됩니다. 이미지당 고정 요금 계약 계정은 현재 SVG를 지원하지 않아 제출 시 400을 반환합니다.

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A minimalist bakery logo with a wheat stalk, flat colors",
  "output_format": "svg",
  "svg": {
    "model": "gpt-5.4-mini"
  },
  "size": "1:1",
  "quality": "low",
  "n": 1
}

작업 결과 조회

작업 조회 API를 2–5초마다 호출해 completed 또는 failed까지 확인하세요. 대기 중 생성 요청을 반복 제출하지 마세요.

curl --request GET \
  --url https://api.apimart.ai/v1/tasks/task_01KXXXXXXXXXXXXXXX \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

완료되면 data.result.images[].url[]에서 파일 URL을 읽어 바로 저장하세요. 아래 예시는 주요 필드만 표시합니다. failed일 때는 data.error.message를 확인하세요. 여러 작업은 POST /v1/tasks/batch로 일괄 조회할 수 있습니다.

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://upload.apimart.ai/f/image/example.png"
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

SVG 사용량과 응답 예제

작업 조회 응답의 data.usage.svg_usage는 SVG를 작성하는 텍스트 모델의 사용량입니다. data.usage의 나머지 토큰 필드는 참조 이미지를 생성하는 이미지 모델의 사용량입니다. 각 부분을 해당 모델의 과금 규칙에 따라 별도로 집계하세요.

필드	유형	설명
`model`	string	SVG 작성에 실제 사용된 텍스트 모델.
`input_tokens`	integer	텍스트 모델의 입력 토큰 수.
`output_tokens`	integer	텍스트 모델의 출력 토큰 수로, 추론 토큰이 포함됩니다.
`reasoning_tokens`	integer	출력 토큰 중 추론에 사용된 부분입니다. `output_tokens`에 다시 더하지 마세요.

다음은 SVG 작업 응답의 주요 필드입니다. 토큰 수는 필드 관계를 설명하기 위한 예시이며 고정 사용량을 뜻하지 않습니다.

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01KXXXXXXXXXXXXXXX",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://upload.apimart.ai/f/image/example.svg"
          ]
        }
      ]
    },
    "usage": {
      "input_tokens": 40,
      "output_tokens": 1800,
      "total_tokens": 1840,
      "svg_usage": {
        "model": "gpt-5.4-mini",
        "input_tokens": 1200,
        "output_tokens": 800,
        "reasoning_tokens": 200
      }
    }
  }
}

자주 발생하는 매개변수 오류

다음 매개변수 검증 오류는 제출 시 동기적으로 HTTP 400을 반환합니다. 작업이 생성되지 않고 요금도 부과되지 않습니다. 매개변수를 수정한 뒤 다시 제출하세요.

오류	해결 방법
`quality "ultra" is not supported by gpt-image-2.6-flare`	`low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` / `auto`를 사용하세요. `ultra` 같은 다른 값은 지원하지 않습니다.
`n` must be an integer from 1 to 4	`n`을 1–4 사이의 정수로 지정하세요. `0`, 음수, 4보다 큰 값은 유효하지 않습니다.
`output_compression must be an integer from 0 to 100`	`output_compression`을 0–100 사이의 정수로 지정하세요.
`output_compression is only supported with output_format jpeg or webp`	압축은 JPEG / WebP에서만 사용하세요. PNG / GIF / SVG 요청에서는 이 매개변수를 제거하세요.
`moderation "xxx" is not supported`	`moderation`을 `low` 또는 `auto`로 설정하세요.
`markup requires image_urls`	`image_urls`를 추가하고 레이어를 첫 이미지에 맞추세요.
`markup cannot be combined with mask`	마크업 또는 마스크 중 하나만 사용하세요.
`frame_count must be an integer from 2 to 16`	`frame_count`를 2–16 사이의 정수로 설정하세요.
`no supported sheet fits N GIF frames at size WxH`	프레임 크기나 개수를 줄이세요. 비율 이름은 사용할 수 없습니다.
`output_format=svg requires svg.model`	지원하는 텍스트 모델을 지정한 `svg` 객체를 추가하세요.
`output_format=svg requires n=1`	SVG는 `n: 1`로 설정하세요.
`background=transparent requires an alpha-capable output_format`	명시적인 투명 배경은 PNG / WebP만 지원합니다. SVG에서는 생략하세요.

미지원 매개변수와 과금

stream, partial_images, input_fidelity, prompt_rewriter, response_format을 전달하지 마세요. 이 API는 비동기 작업과 CDN URL을 반환하며 부분 이미지 스트리밍이나 Base64 이미지 응답은 제공하지 않습니다. frame_count / frame_duration_ms는 GIF 전용, svg 설정은 SVG 전용입니다. Flare와 Sunburst의 과금 기준은 같습니다. 2.6의 low / medium은 2.5보다 토큰을 많이 사용하므로 기존 비용 추정을 그대로 적용하지 마세요. 최신 요금은 APIMart 가격 페이지 또는 /api/pricing을 참고하세요. 이 페이지에는 고정 가격을 기재하지 않습니다. 업스트림 기능 설명은 OpenAI 이미지 생성 가이드를 참고하세요. APIMart 호출 시 엔드포인트, 비동기 응답, 매개변수 제한은 이 페이지를 따릅니다.

개요

모델

텍스트 시리즈

이미지 시리즈

비디오 시리즈

오디오 시리즈

모더레이션 시리즈

업로드 관리

작업 관리

계정 관리

GPT-Image-2.6 이미지 생성

인증

모델 선택

요청 매개변수

정지 이미지 및 SVG 크기

이미지 편집과 마스크

마크업 기반 편집

GIF 애니메이션

SVG 출력

작업 결과 조회

SVG 사용량과 응답 예제

자주 발생하는 매개변수 오류

미지원 매개변수와 과금

​인증

​모델 선택

​요청 매개변수

​정지 이미지 및 SVG 크기

​이미지 편집과 마스크

​마크업 기반 편집

​GIF 애니메이션

​SVG 출력

​작업 결과 조회

​SVG 사용량과 응답 예제

​자주 발생하는 매개변수 오류

​미지원 매개변수와 과금

인증

모델 선택

요청 매개변수

정지 이미지 및 SVG 크기

이미지 편집과 마스크

마크업 기반 편집

GIF 애니메이션

SVG 출력

작업 결과 조회

SVG 사용량과 응답 예제

자주 발생하는 매개변수 오류

미지원 매개변수와 과금