GPT 이미지 모델 프롬프팅 노트 (gpt-image-2)
이미지 모델을 처음 만지는 사람들이 자주 하는 실수가 있다. 프롬프트를 코드처럼 쓰려는 것이다. 토큰을 욱여넣고, 가중치 문법을 외우고, 마법의 키워드를 찾는다.
gpt-image-2는 그렇게 동작하지 않는다. 프롬프트는 코드가 아니라 디자이너에게 주는 브리프다. 좋은 디렉터가 사진가에게 말하듯 쓰면 된다 — 무엇을, 어떤 분위기로, 무엇을 건드리지 말고.
어떤 모델을, 어떤 품질로
2026년 4월 21일 공개된 gpt-image-2는 GPT-5.4 백본 위에 올라간다. 텍스트 정확도가 라틴·CJK·힌디·벵골 기준 약 99%에 이르고, 최대 4K 해상도, 이전 세대보다 약 2배 빠르다. 새 작업이라면 기본값은 고민할 것 없이 gpt-image-2다.
판단 기준은 단순하다.
- 기본:
gpt-image-2. 최고 품질 생성·편집, 텍스트가 많은 이미지, 신원에 민감한 편집. - 속도·단가가 중요할 때:
gpt-image-2에quality: low. 대량 생성과 실험에 충분하다. 그보다 더 싸게 가야 하면gpt-image-1-mini. - 레거시 유지: 마이그레이션 검증·회귀 테스트 기간에만
gpt-image-1.5/gpt-image-1.
크기는 표준 세 가지(1024x1024, 1536x1024, 1024x1536)를 기본으로 두되, gpt-image-2는 제약만 지키면 임의 해상도를 받는다 — 변은 3840px 미만·16의 배수, 긴변:짧은변 ≤ 3:1, 총 픽셀 655,360 ~ 8,294,400. 단 2K(2560×1440)를 넘으면 결과 편차가 커지므로 실험적으로 다뤄야 한다.
구조부터 잡는다
복잡한 요청일수록 긴 한 문단이 아니라 라벨 구획으로 쪼개는 게 유리하다. 순서는 대체로 장면/배경 → 주체 → 핵심 디테일 → 제약.
몇 가지 반복해서 효과를 본 원칙:
- 사실적으로 가려면 “photorealistic”을 직접 박는다. “real photograph”, “shot on a 50mm lens” 같은 표현이 모델의 사실주의 모드를 강하게 켠다. 단 카메라 사양은 정밀 시뮬레이션이 아니라 전반적 룩을 위한 단서로 쓰일 뿐이다.
- 편집은 “change only X, keep everything else the same”. 그리고 매 반복마다 보존 목록을 다시 적는다. 드리프트를 막는 가장 싼 방법이다.
- 이미지 내 텍스트는 따옴표나 ALL CAPS로. 브랜드명·희귀 철자는 한 글자씩 풀어 써서 정확도를 높인다. 작고 빽빽한 텍스트는
quality: high. - 과부하 대신 반복. 깨끗한 베이스에서 시작해 “조명 더 따뜻하게”, “여분 객체 제거” 식 단일 변경으로 다듬으면 디버깅이 쉽다.
실제로 먹히는 사용 사례
이론보다 사례가 빠르다. 우리가 GESTEL을 만들며 자주 돌리는 패턴 위주로.
인포그래픽. 구조화된 정보를 한 장에 담는 작업. 밀도가 높으니 quality: high가 정답이다.
Create a detailed infographic of the functioning and flow of an automatic
coffee machine like a Jura. From bean basket, to grinding, to scale, water
tank, boiler, etc. I'd like to understand technically and visually the flow.
라벨·화살표·범례가 한 번에 정렬된다. gpt-image-2의 텍스트 렌더링이 강해진 덕이 크다.
이미지 내 번역(현지화). 레이아웃을 새로 만들지 않고 텍스트만 다른 언어로 갈아끼우는 작업. 이커머스 상세페이지를 시장별로 까는 데 직결된다. 핵심은 “텍스트를 제외한 모든 것 보존”.
Translate the text in the infographic to Spanish.
Do not change any other aspect of the image.
“연출하지 않은 듯한” 사실적 사진. 광택과 스튜디오 냄새를 빼고, 실제 질감(모공·주름·옷감 마모)을 명시적으로 요청하는 게 핵심이다.
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor on a small
fishing boat. Weathered skin with visible wrinkles, pores, sun texture.
Shot like a 35mm film photograph, 50mm lens, soft coastal daylight,
shallow depth of field, subtle grain. Honest and unposed. No glamorization,
no heavy retouching.
UI 목업. 이미지 내 텍스트 렌더링이 좋아지면서 실제로 쓸 만한 화면 목업이 나온다. 디바이스 프레임, 폰트, 레이아웃을 제약으로 못 박으면 된다.
한 줄 요약
모델은 gpt-image-2로 고정하고, 품질만 용도에 맞춰 내린다. 프롬프트는 코드가 아니라 브리프처럼 — 구조를 잡고, 보존할 것을 못 박고, 한 번에 완성하려 들지 말 것.
OpenAI의 GPT Image Generation Models Prompting Guide를 바탕으로 핵심을 추려 정리한 노트다. 예시 프롬프트와 이미지는 원문 가이드의 것을 인용했다.