GPT Image 1.5 리뷰 - OpenAI '코드 레드' 전략의 결과물 (4배 속도, 20% 저렴, Disney 협업)

안녕하세요. 갓대희 입니다.

오늘은 신규 출시된 GPT. Image1.5 에 대해 간단히 리뷰해보려고 한다.  

나노 바나나 Pro가 나온지 얼마 되지 않은 것 같은데 GPT의 신규 모델이 출시되었다니, 안써볼수가 없었다.

 

 

OpenAI, GPT Image 1.5 공식 출시 - 이미지 AI 시장의 판도가 바뀐다
2025년 12월 16일, OpenAI가 새로운 이미지 생성 모델 GPT Image 1.5를 발표했다. 4배 빠른 생성 속도, 정밀한 편집 기능, 20% 저렴해진 API 비용이 특징이다. 이번 출시는 '코드 레드(Code Red)' 전략의 일환으로, Google과의 AI 경쟁이 치열해지는 가운데 이루어졌다.

 

 

AI 이미지 생성 시장에 큰 변화가 찾아왔다. OpenAI가 2025년 12월 16일(현지시간) GPT Image 1.5를 공식 출시했다. 샘 올트먼 CEO가 발령한 '코드 레드(Code Red)'의 연장선에서, Google의 Gemini 3와 Nano Banana Pro에 대응하기 위한 전략적 출시 일 것 이다.

원래 2026년 1월로 예정되었던 출시 일정이 한 달 가량 앞당겨진 것으로 보도되고 있다.

 

'코드 레드' - 무엇이 OpenAI를 긴장하게 만들었나

GPT Image 1.5의 출시 배경을 이해하려면 '코드 레드(Code Red)'를 먼저 알아야 한다. 2025년 11월, 샘 올트먼 CEO는 내부적으로 코드 레드를 발령한 것으로 알려졌다. 이는 Google의 Gemini 3 출시 (특히 nanobanana pro) 이후 시장 점유율 위기감에서 비롯되었다.

( 내가 작성했던 Code Red 선포시의 글도 참고 ) 오픈AI가 '코드 레드' 선포한 이유 - AI 업계 대역전 : 구글이 3년 만에 오픈AI를 추월한 비결?

TechCrunch 보도
"OpenAI CEO 샘 올트먼이 지난달 유출된 내부 메모에서 'code red'를 선언했다. Google의 Gemini 3 출시 이후 시장 점유율을 잃었다고 진단했으며, 이를 회복하기 위해 가속화된 제품 출시 계획을 세웠다."
출처: TechCrunch (2025.12.16)

 

코드 레드 전략의 첫 번째 결과물은 GPT-5.2였다.

그리고 불과 일주일 만에 GPT Image 1.5가 뒤따랐다.

OpenAI는 Google의 Nano Banana Pro와 직접 경쟁하기 위해 이미지 생성 분야에서도 빠르게 대응한 것이다.

코드 레드 이후 OpenAI 출시 타임라인

1. 2025년 11월 - 샘 올트먼, 내부적으로 '코드 레드' 발령
2. 2025년 12월 초 - GPT-5.2 출시
3. 2025년 12월 16일 - GPT Image 1.5 출시 (원래 2026년 1월 예정)

 

GPT Image 1.5 핵심 기능

OpenAI 공식 발표에 따르면, GPT Image 1.5는 단순한 이미지 생성 모델을 넘어 "이미지 편집·제작 도구"로 진화했다. 주요 개선 사항을 살펴보자.

 

1. 이미지 생성 속도 최대 4배 향상

공식 발표 내용
"The new ChatGPT Images is powered by our flagship image generation model, delivering more precise edits, consistent details, and image generation up to 4× faster."
(출처: OpenAI 공식 블로그)

이전 모델 대비 최대 4배 빠른 이미지 생성 속도를 제공한다. 이는 사용자 경험 측면에서 큰 개선이며, 특히 반복적인 편집 작업 시 효율성이 크게 향상된다.

( 나의 경우 grok, gemini, open ai 로 이미지를 생성하여 비교할때가 많았는데, 항상 GPT가 생성도 느리며, 한글이 들어가는 경우 쉽게 깨지는 경우도 많았었다. )

 

2. 정밀 편집 기능 (Precision Editing)

GPT Image 1.5의 가장 주목할 만한 기능은 정밀 편집이다.

기존 이미지 생성 AI의 고질적인 문제였던 "전체 이미지 재생성" 대신, 특정 요소만 선택적으로 수정할 수 있다.

OpenAI 설명
"When you ask for edits to an uploaded image, the model adheres to your intent more reliably—down to the small details—changing only what you ask for while keeping elements like lighting, composition, and people's appearance consistent across inputs, outputs, and subsequent edits."

구체적으로 다음과 같은 편집이 가능하다:

• 객체 추가/제거: 이미지 내 특정 객체를 추가하거나 삭제
• 스타일 변경: 전체 재생성 없이 비주얼 스타일 조정
• 의상 변경: 인물의 옷차림 수정
• 세부 영역 수정: 특정 영역만 정밀하게 보정
• 일관성 유지: 조명, 구도, 인물 유사도를 유지하며 수정

 

3. 텍스트 렌더링 개선

AI 이미지 생성의 오랜 약점 중 하나가 텍스트 렌더링이었다. GPT Image 1.5는 이 부분에서 상당한 개선을 이루었다.

💡 개선된 텍스트 처리
• 더 작고 밀집된 텍스트도 안정적으로 렌더링
• 포스터, 인포그래픽, 모의 신문 등 텍스트가 중요한 레이아웃에 적합
• 마케팅 비주얼 제작에 실용적

 

4. 새로운 Images 인터페이스

ChatGPT 내에 전용 "Images" 사이드바가 도입되었다. OpenAI는 이를 "창의적 스튜디오(creative studio)"로 표현했다.

• 프리셋 필터: 미리 정의된 스타일 필터 제공
• 트렌딩 프롬프트: 인기 있는 프롬프트 추천
• 외모 재사용: 이전에 생성한 인물의 외모를 다른 이미지에 적용
• 동시 생성: 여러 이미지를 한 번에 생성

 

따라해보기

GPT Image 1.5의 핵심 기능들을 직접 체험해볼 수 있는 프롬프트 예시다. OpenAI 공식 블로그에서 소개된 예시들을 포함하여, 각 기능의 개선점을 직접 확인해보자.

 

실습 1: 복잡한 지시 이행 테스트 (6×6 그리드)

이 예시는 GPT Image 1.5의 "지시 이행(Instruction Following)" 능력 향상을 보여주는 대표적인 테스트다. 36개의 서로 다른 객체를 정확한 그리드 형태로 배치하는 것은 이전 모델에서는 매우 어려운 작업이었다.

프롬프트 예시

draw a 6×6 grid

Make a 6 (columns) by 6 (rows) grid of:
- Row 1: beta symbol, beach ball, lemon, toy robot, fish tank, frog
- Row 2: praying mantis, wristwatch, bathtub, sunglasses, butterfly, envelope
- Row 3: postage stamp, picture frame, seashell, skis, toilet, hat
- Row 4: perfume bottle, dragonfly, helmet, bluetooth icon, mute speaker, tissue box
- Row 5: calendar showing 13, green heart, rubik's cube, duck, military helmet, life jacket
- Row 6: white dog, orange vest, rope, keyboard, tissues, number 14

💡 핵심 포인트
• New 모델: 정확한 6×6 그리드 구조 유지, 각 아이콘이 지정된 위치에 배치됨
• Previous 모델: 그리드 구조가 불규칙하고, 아이콘 배치가 흐트러짐
• 이 테스트로 "elements are preserved as intended" 기능을 직접 확인할 수 있다

 

 

-내가 직접 생성요청한 결과

 

 

실습 2: 사진 스타일 변환

기존 사진을 특정 스타일로 변환하는 예시다. OpenAI가 공식 데모에서 샘 올트먼 CEO의 사진을 1980년대 VHS 피트니스 강사 스타일로 변환한 것이 화제가 되었다.

프롬프트 예시

Transform me into an iconic 1980s VHS fitness instructor.

Include:
- Bright neon leotard and leg warmers
- Big, teased hair with a sweatband
- VHS static effect and retro scan lines
- "GET FIT!" text overlay in vintage font
- Warm, saturated colors typical of 80s video

💡 팁
• ChatGPT에 자신의 사진을 업로드한 후 위 프롬프트를 입력하자
• "조명, 구도, 얼굴 유사성을 유지하면서" 스타일만 변경된다
• 80년대 외에도 다양한 시대/스타일로 응용 가능 (예: 르네상스 초상화, 애니메이션 스타일 등)

샘 올트먼 원본 사진 → 1980s VHS 피트니스 스타일 변환 예시

 

실습 3: 텍스트 렌더링 테스트

GPT Image 1.5의 주요 개선점 중 하나인 텍스트 렌더링을 테스트해보자. 포스터, 인포그래픽, 신문 레이아웃 등에서 작고 밀집된 텍스트도 읽기 쉽게 생성된다.

프롬프트 예시 - 이벤트 포스터

Create a tech conference poster with the following text:

Title: "AI SUMMIT 2025"
Subtitle: "The Future of Artificial Intelligence"
Date: "December 20-22, 2025"
Location: "Seoul Convention Center"
Speakers: "Sam Altman, Sundar Pichai, Jensen Huang"

Use modern, clean design with blue and white colors.
Include subtle AI-themed graphics in the background.

프롬프트 예시 - 인포그래픽

Create an infographic comparing AI image models:

Title: "AI Image Generation: 2025 Comparison"

Include these stats in a clean chart:
- GPT Image 1.5: Speed 4x, Cost -20%, Text: Excellent
- DALL-E 3: Speed 1x, Cost baseline, Text: Good
- Midjourney v6: Speed 2x, Cost varies, Text: Limited

Use icons and visual elements to make data clear.

 

실습 3-1: 한글 텍스트 렌더링 테스트

한국 사용자에게 중요한 한글 텍스트 렌더링 성능을 테스트해보자. AI 이미지 생성에서 한글은 영문보다 어려운 경우가 많았다.

한글 포스터 프롬프트

Create a Korean cafe menu poster with the following text:

Title: "오늘의 커피"
Items:
- "아메리카노 4,500원"
- "카페라떼 5,000원"
- "바닐라라떼 5,500원"

Use warm, cozy cafe aesthetic with coffee bean decorations.
Make sure Korean text is clearly readable.

한글 타이포그래피 테스트

Create a minimalist poster with large Korean typography:

Main text: "새로운 시작"
Subtitle: "2025년을 맞이하며"

Use clean sans-serif font style, white background with black text.
Text should be the main visual element.

 

 

실습 4: 정밀 편집 (Localized Editing)

이미지의 특정 부분만 수정하고 나머지는 그대로 유지하는 기능이다. 조명, 구도, 인물 유사도를 보존하면서 원하는 부분만 변경할 수 있다.

단계별 편집 예시

Step 1: 기본 이미지 생성

Create a professional headshot of a businesswoman in a navy blue blazer, neutral gray background

 

Step 2: 의상 색상 변경

Change the blazer color from navy blue to burgundy red

 

 

Step 3: 배경 변경

Replace the gray background with a modern office setting

 

 

Step 4: 액세서리 추가

Add elegant pearl earrings > 쇼핑 어시스턴트를 통해 실제 악세사리를 검색 하는 기능으로 보인다.

 

 - 그냥 간단하게 목걸이 추가, 귀걸이를 조금 화려하게 변경 요청을 해보았다. 자연스럽게 변경해주는 모습이다.

 

 

핵심 확인 포인트
• 각 편집 단계에서 얼굴, 표정, 포즈가 일관되게 유지되는지 확인하자
• 조명 방향과 색온도가 변하지 않는지 체크하자
• 편집하지 않은 영역이 그대로 보존되는지 살펴보자

 

새로운 Images UI 사용 가이드

ChatGPT에 새롭게 추가된 전용 "Images" 인터페이스를 활용하는 방법이다. OpenAI는 이를 "창의적 스튜디오(creative studio)"라고 표현했다.

Images UI 주요 기능

전용 사이드바	ChatGPT 왼쪽에 Images 전용 입구가 생긴다. 탐색과 생성 과정이 단축된다
프리셋 필터	수십 가지 미리 정의된 스타일 필터를 제공한다. 클릭 한 번으로 스타일 적용 가능
트렌딩 프롬프트	인기 있는 프롬프트를 추천해준다. 영감을 얻거나 바로 사용 가능
외모 재사용	이전에 생성한 인물의 외모를 다른 이미지에 일관되게 적용할 수 있다
병렬 생성	하나의 이미지가 생성되는 동안 다른 이미지 생성을 시작할 수 있다

 

스타일 프리셋 (Style Presets)

ChatGPT Images UI 하단에는 다양한 스타일 프리셋이 준비되어 있다. 복잡한 프롬프트 없이 원클릭으로 특정 스타일을 적용할 수 있다.

주요 스타일 프리셋 예시

프리셋	설명
가샤폰 (Gashapon)	일본 캡슐 토이 스타일의 귀여운 피규어 느낌
치비 (Chibi)	머리가 큰 일본 만화풍 캐릭터 스타일
민화 (Minhwa)	한국 전통 민화 스타일 (호랑이, 까치 등)
웹툰 (Webtoon)	한국 웹툰 스타일의 디지털 만화풍

※ 위 스타일 외에도 다양한 프리셋이 지속적으로 추가되고 있다.

 

ex) 평소 처럼 대화형으로 이미지 생성 후 하단에 프리셋이 노출 된다.

 

 

 - 클릭하면 다음과 같이 기존과는 다른 UI가 보이며 

 

 - 치비를 선택하고, 방금 생성한 이미지를 선택해보았다.

 

 - 다음과 같이 알아서 프롬프트가 적용 된 후 이미지가 생성된다. 

 

사용 방법
• 이미지 생성 화면 하단의 스타일 프리셋 중 하나를 클릭
• 기본 프롬프트 또는 업로드한 이미지에 해당 스타일이 자동 적용
• 여러 스타일을 조합하거나 추가 지시로 커스터마이징 가능

 

보관함 (Library) 기능

ChatGPT Images에서 생성한 이미지들은 보관함(Library)에 자동 저장된다. 이를 통해 이전에 만든 이미지를 쉽게 찾고 재활용할 수 있다.

보관함 주요 기능

• 자동 저장: 생성된 모든 이미지가 보관함에 기록된다
• 검색/필터: 키워드나 날짜로 과거 이미지를 찾을 수 있다
• 재편집: 보관함에서 이미지를 불러와 추가 편집 가능
• 외모 재사용: 이전에 생성한 캐릭터/인물의 외모를 새 이미지에 적용

 

이미지 편집 워크플로우

ChatGPT Images의 편집 기능을 활용하는 전형적인 워크플로우다:

1. 이미지 생성 또는 업로드: 텍스트 프롬프트로 새 이미지를 만들거나 기존 이미지를 업로드한다
2. 스타일 프리셋 적용: 원하는 스타일(가샤폰, 치비, 민화 등)을 선택한다
3. 정밀 편집 요청: "배경을 바다로 바꿔줘", "옷 색상을 빨간색으로" 등 세부 지시
4. 반복 수정: 만족할 때까지 특정 부분만 계속 수정 (일관성 유지)
5. 최종 다운로드: 완성된 이미지를 다운로드하여 사용

💡 공식 문서 참고
ChatGPT Images 기능에 대한 더 자세한 내용은 OpenAI 공식 문서를 참조하자:
• OpenAI Help Center - ChatGPT Images
• OpenAI Blog - The new ChatGPT Images is here

⚠️ 참고 사항
• Business 및 Enterprise 사용자는 새 Images UI 접근이 약간 늦을 수 있다 (공식 발표)
• 모든 ChatGPT 사용자에게 순차적으로 롤아웃 중이다
• 위 프롬프트 예시들은 공식 문서 및 데모를 참고하여 구성했다

 

API 접근 및 가격 정책

GPT Image 1.5는 ChatGPT 사용자와 API 개발자 모두에게 제공된다. 특히 API 가격이 대폭 인하되어 개발자들에게 좋은 소식이다.

항목	GPT Image 1	GPT Image 1.5	변화
이미지 입출력 비용	기준	20% 절감	↓ 20%
생성 속도	기준	최대 4배	↑ 4x
API 모델명	gpt-image-1	gpt-image-1.5	-

※ 정확한 가격 정보는 OpenAI 공식 가격 페이지(platform.openai.com/docs/pricing)에서 확인하자.

공식 발표
"Image inputs and outputs are now 20% cheaper in GPT Image 1.5 as compared to GPT Image 1, so you can generate and iterate on more images with the same budget."
(GPT Image 1.5에서는 이미지 입력과 출력 비용이 GPT Image 1 대비 20% 더 저렴해졌습니다. 그 결과, 같은 예산으로 더 많은 이미지를 생성하고 반복(iteration) 작업을 수행할 수 있습니다.)

 

API 접근 방법

API 호출 예시 (Python)

# GPT Image 1.5 API 호출 예시
# 실제 사용 전 OpenAI 공식 문서에서 최신 API 사양 확인 필요

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    prompt="A futuristic city at sunset with flying cars",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    n=1
)

⚠️ [실제 테스트 필요]
• 위 코드는 공식 문서 구조를 참고한 예시다
• 실제 파라미터와 응답 형식은 OpenAI API 문서에서 확인하자
• API 버전에 따라 호출 방식이 다를 수 있다

 

이미지 편집 API 호출 (개발자용)

GPT Image 1.5의 핵심인 정밀 편집 기능을 API로 활용하는 예시다. 기존 이미지를 업로드하고 특정 부분만 수정할 수 있다.

이미지 편집 API 예시 (Python)

# 이미지 편집 API 호출 예시
# 실제 사용 전 OpenAI 공식 문서에서 최신 API 사양 확인 필요

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI()

# 기존 이미지를 base64로 인코딩
with open("original_image.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-1.5",
    image=image_data,
    prompt="Change the blazer color to burgundy red, keep everything else the same",
    size="1024x1024"
)

# 결과 이미지 URL 또는 base64 데이터
edited_image = response.data[0]

API 응답 형식 예시 (JSON)

{
  "created": 1734393600,
  "data": [
    {
      "url": "https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/...",
      "revised_prompt": "A futuristic city at sunset..."
    }
  ]
}

// 또는 response_format="b64_json" 사용 시
{
  "created": 1734393600,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
    }
  ]
}

에러 핸들링 예시

from openai import OpenAI, RateLimitError, APIError

client = OpenAI()

try:
    response = client.images.generate(
        model="gpt-image-1.5",
        prompt="A beautiful landscape",
        size="1024x1024"
    )
except RateLimitError as e:
    print(f"Rate limit 초과: {e}")
    # 지수 백오프로 재시도
except APIError as e:
    print(f"API 오류: {e.status_code} - {e.message}")
except Exception as e:
    print(f"예상치 못한 오류: {e}")

 

비용 계산 예시 (개발자용)

월간 비용 시뮬레이션

사용 시나리오	월 이미지 수	예상 비용 (20% 절감 적용)
개인 프로젝트	100장	공식 가격표 참조
소규모 서비스	1,000장	공식 가격표 참조
대규모 서비스	10,000장+	Volume 할인 문의 필요

※ 정확한 가격은 OpenAI Pricing에서 확인하자. 이미지 크기(1024x1024, 1792x1024 등)에 따라 가격이 다르다.

💡 Rate Limit 참고사항
• Tier별 한도: OpenAI 계정 Tier(Free, Tier 1-5)에 따라 분당 요청 수가 다르다
• 이미지 모델: 텍스트 모델과 별도의 Rate Limit이 적용된다
• 배치 처리 시: 429 에러 대비 지수 백오프(exponential backoff) 구현 권장
• Tier 확인: platform.openai.com/account/limits

 

배포 현황 및 지원 플랫폼

GPT Image 1.5는 즉시 배포되며, 별도의 모델 선택 없이 자동 적용된다.

• ChatGPT: 모든 사용자에게 롤아웃 중
• API: gpt-image-1.5로 즉시 사용 가능
• 파트너 통합: Wix, Canva, Figma, Envato 등에서 이미 활용 중

 

이미지 크기 및 해상도 가이드 (디자이너용)

디자인 작업 시 출력 크기와 해상도는 중요한 고려사항이다. GPT Image 1.5에서 지원하는 크기 옵션을 정리한다.

지원 이미지 크기

크기	비율	적합한 용도
1024×1024	1:1	SNS 프로필, 인스타그램 피드, 썸네일
1792×1024	16:9	유튜브 썸네일, 블로그 헤더, 프레젠테이션
1024×1792	9:16	인스타그램 스토리, 틱톡, 모바일 배경

※ 실제 지원 크기는 API 버전에 따라 달라질 수 있다. 공식 문서에서 확인하자.

💡 디자이너를 위한 해상도 팁
• 인쇄물: AI 생성 이미지는 72-150 DPI 수준이다. 대형 인쇄 시 업스케일링 도구(Topaz, Real-ESRGAN 등) 병행 권장
• 웹/SNS: 1024px 이상이면 대부분의 웹 용도에 충분하다
• 배경 제거: 생성된 이미지를 Figma/Photoshop에서 추가 편집 시 깔끔한 배경이 작업 효율에 도움이 된다

 

디자인 도구 연동 가이드 (디자이너용)

주요 디자인 도구 연동 현황

Figma	OpenAI 플러그인 또는 ChatGPT에서 생성 후 복사/붙여넣기. 벡터 변환 필요 시 Image Trace 활용
Canva	Canva 내 AI 이미지 생성 기능에서 GPT Image 모델 활용 가능 (파트너 통합)
Adobe Creative Cloud	Photoshop에서 생성 이미지 불러와 후보정. Firefly와 병행 사용 가능
Notion / Docs	ChatGPT에서 생성 후 드래그앤드롭으로 삽입. 문서 삽화에 적합

디자이너 워크플로우 추천

1. ChatGPT Images에서 초안 생성 (여러 변형 시도)
2. 정밀 편집으로 세부 조정 (색상, 객체 추가/제거)
3. 최종 이미지 다운로드 후 Figma/Photoshop에서 후보정
4. 필요 시 업스케일링 도구로 해상도 향상

 

알려진 제한사항

OpenAI는 공식 블로그에서 GPT Image 1.5의 제한사항도 함께 공개했다. 기대 관리를 위해 알아두어야 할 내용이다.

공식 발표된 제한사항
• 특정 그리기 스타일: 일부 드로잉 스타일에 대한 지원이 제한적이다
• 과학적 지식: 과학 지식이 필요한 이미지 생성에서 오류가 발생할 수 있다
(출처: OpenAI 공식 블로그)

커뮤니티에서 보고된 추가 제한사항
• 다수의 작은 얼굴 렌더링: 여러 개의 작은 얼굴을 동시에 렌더링할 때 품질이 저하될 수 있다
• 주관적/미묘한 요구사항: "Vibe Check"라 불리는 주관적이거나 미묘한 뉘앙스의 요청에서 기대와 다른 결과가 나올 수 있다
• DALL·E 3 대비: 지시 이행률(instruction adherence)은 약 35% 개선되었으나, 여전히 복잡한 멀티 요소 지시에서 어려움이 있을 수 있다
(⚠️ 추정: 커뮤니티 보고 기반, 공식 확인 필요)

 

AI 이미지 식별: C2PA 메타데이터 워터마크

GPT Image 1.5로 생성된 모든 이미지에는 C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity) 표준에 따른 메타데이터가 포함된다. 이는 AI 생성 이미지의 출처를 투명하게 밝히기 위한 안전 기능이다.

C2PA 워터마크 특징

• 비가시적(Invisible): 이미지에 눈에 보이는 워터마크 없이 메타데이터로 저장
• 검증 가능: Content Credentials Verify 사이트에서 이미지의 AI 생성 여부 확인 가능
• 투명성: 이미지가 OpenAI의 어떤 모델로 생성되었는지 추적 가능

⚠️ 주의사항
C2PA 메타데이터는 소셜 미디어 플랫폼에 업로드할 때 제거될 수 있다. 대부분의 소셜 미디어는 이미지를 압축하면서 메타데이터를 삭제하기 때문이다. 따라서 소셜 미디어에서 본 이미지의 AI 생성 여부를 C2PA로 확인하는 것은 제한적일 수 있다.
(출처: OpenAI 도움말 센터)

💡 활용 팁
원본 이미지의 AI 생성 여부를 확인하려면 Content Credentials Verify 사이트를 이용하자. 이미지를 업로드하면 C2PA 메타데이터가 있는 경우 생성 정보를 확인할 수 있다.

 

AI 이미지 생성 시장 경쟁 구도

GPT Image 1.5 출시는 단순한 제품 업데이트가 아니라, AI 시장의 치열한 경쟁을 반영한다. 특히 Google과의 경쟁이 핵심이다.

현재 경쟁 상황

• Google Gemini 3: LLM 영역에서 시장 점유율 확대 중
• Google Nano Banana Pro: 이미지 생성 분야에서 강력한 경쟁자로 부상
• OpenAI GPT Image 1.5: Artificial Analysis 리더보드 1위 (1264점) - 2위보다 29점 앞선 것으로 보도됨

TechCrunch에 따르면, OpenAI가 원래 2026년 1월로 계획했던 출시 일정을 한 달 앞당긴 것은 Google의 빠른 행보에 대응하기 위한 것으로 분석된다.

💡 팁
GPT Image 1.5가 마케팅, 전자상거래 이미지 생성에 최적화되었다는 점에 주목하자. 브랜드 로고, 핵심 비주얼의 일관성 유지 기능은 기업용 애플리케이션에서 특히 유용하다. 또한 20% 비용 절감으로 대량 이미지 처리가 더 경제적이 되었다.

 

코드 레드 전략의 의미

'코드 레드'는 OpenAI 역사상 중요한 전환점으로 기록될 것이다. 이 전략이 시사하는 바를 정리하면:

• 경쟁 심화: AI 시장의 리더십이 더 이상 당연하지 않음을 인정
• 속도 경쟁: 완성도보다 시장 선점을 우선시하는 전략
• 연속 출시: GPT-5.2에 이어 일주일 만에 Image 1.5 출시
• 다각화: 텍스트 모델뿐 아니라 이미지, 멀티모달 전 영역에서 대응

시장 분석
"It's the latest escalation in the competition with Google's Gemini after OpenAI CEO Sam Altman last month declared a 'code red' in a leaked internal memo."
출처: TechCrunch

 

Disney와의 대규모 파트너십

GPT Image 1.5 출시와 함께 주목할 만한 또 다른 소식이 있다. OpenAI가 Disney와 10억 달러(약 1.4조 원) 규모의 파트너십을 체결했다는 보도다.

Disney 파트너십 핵심 내용

• 규모: 10억 달러(약 1.4조 원) 투자
• 캐릭터: 200개 이상의 Disney 캐릭터가 ChatGPT Images와 Sora에 적용 예정
• 포함 캐릭터: 미키 마우스, 아리엘(인어공주), 벨(미녀와 야수), 베이맥스, 심바 등
• 출시 시기: 2026년 초 예정
• 독점 기간: 1년간 OpenAI 플랫폼 독점 제공

이 파트너십이 실현되면, 사용자들은 ChatGPT에서 직접 Disney 캐릭터를 활용한 이미지를 생성할 수 있게 된다. 예를 들어 "미키 마우스가 우주에서 피자를 먹는 모습"과 같은 창작이 공식적으로 가능해지는 것이다.

💡 의미
이번 파트너십은 AI 이미지 생성과 지적재산권(IP) 협력의 새로운 모델이 될 수 있다. 기존에는 저작권 문제로 불가능했던 유명 캐릭터 활용이 공식 라이선스를 통해 합법적으로 가능해진다. 콘텐츠 크리에이터와 마케터에게 큰 기회가 될 것이다.

 

자주 묻는 질문 ❓

Q: GPT Image 1.5는 무료로 사용할 수 있나?

A: ChatGPT 구독자는 ChatGPT 내에서 사용할 수 있다. API 사용의 경우 토큰/이미지 기반 과금이 적용된다. 정확한 가격은 OpenAI 공식 가격 페이지에서 확인하자.

Q: 기존 gpt-image-1과 무엇이 다른가?

A: 주요 차이점은 최대 4배 빠른 속도, 정밀 편집 기능, 개선된 텍스트 렌더링, 그리고 20% 저렴해진 API 비용이다.

Q: DALL·E 3와의 관계는 어떻게 되나?

A: GPT Image 시리즈는 DALL·E와 별개의 제품 라인이다. GPT Image 1.5는 ChatGPT에 통합된 최신 이미지 생성 모델로, 편집 기능에 특히 최적화되어 있다.

Q: '코드 레드'가 사용자에게 미치는 영향은?

A: 코드 레드 전략으로 인해 OpenAI의 제품 출시 속도가 빨라지고 있다. 사용자 입장에서는 더 빠르게 새로운 기능을 접할 수 있지만, 일부에서는 충분한 테스트 없이 급하게 출시되는 것 아니냐는 우려도 있다.

 

핵심 요약

• 발표일: 2025년 12월 16일 (현지시간)
• 속도: 이미지 생성 최대 4배 향상
• 편집: 조명, 구도, 인물 유사도 유지하며 정밀 편집
• 텍스트: 작고 밀집된 텍스트 렌더링 개선
• 가격: API 입출력 비용 20% 절감
• 배경: '코드 레드' 전략, Google 경쟁 대응
• 배포: ChatGPT 및 API에서 즉시 사용 가능

참고 자료

• OpenAI 공식 블로그 - The new ChatGPT Images is here - 공식 발표 원문
• TechCrunch - OpenAI continues on its 'code red' warpath - 코드 레드 배경 분석
• SiliconANGLE - GPT Image 1.5 optimized for image editing - 기능 상세 분석
• GeekNews - GPT Images 1.5 요약 - 한국어 정리
• 한경닷컴 - OpenAI 코드 레드 보도 - 출시 배경
• OpenAI API Pricing - 공식 가격 정보
• OpenAI Help - C2PA in DALL·E 3 and ChatGPT - C2PA 워터마크 설명
• Content Credentials Verify - AI 이미지 출처 검증 도구
• Artificial Analysis - Image Generation Leaderboard - AI 이미지 생성 성능 순위

GPT Image 1.5의 출시는 AI 이미지 생성 시장의 새로운 장을 열었다. '코드 레드' 전략으로 인해 앞으로도 OpenAI의 빠른 제품 출시가 이어질 것으로 예상된다. 개발자와 크리에이터 모두에게 더 강력하고 경제적인 도구가 제공되는 것은 분명히 긍정적이다. 다만, 급한 출시로 인한 안정성 우려도 일부 있으므로, 프로덕션 적용 시에는 충분한 테스트를 권장한다.

이 글은 2025년 12월 17일 작성되었으며, OpenAI 공식 발표 및 신뢰할 수 있는 기술 미디어 보도를 기반으로 한다. 최신 정보는 OpenAI 공식 채널을 통해 확인하자.