GPT Image 2.6 Sunburst API

GPT Image 2.6 Sunburst는 EvoLink 통합 API로 호출할 수 있으며, 편집 중심 워크플로에 적합합니다. 제품 세부, 참조 이미지, 마스크, 다단계 수정을 테스트하고 생성 전에 비용을 추정해 보세요. 요청 모델 ID: gpt-image-2.6-sunburst.

OpenAI이미지 생성사용 가능

출력 이미지 $0.030 / 1K tokens부터

텍스트→이미지이미지→이미지인페인팅 마스크이미지 내 텍스트포스터 & 인포그래픽멀티 레퍼런스 입력

프로덕션 라우트라이브

라이브

모델 특징

편집 정밀도: 참조 이미지에 충실한 다회차 편집(OpenAI의 포지셔닝)

활용 사례

제품 배경 교체, 마스크 수정, 다단계 편집

입력

텍스트 프롬프트, 참조 이미지와 마스크는 선택

출력

이미지

Playground 가격 Readme API

API를 붙이기 전에 GPT Image 2.6 Sunburst를 먼저 써보세요

정식 연동 전에 출력 품질을 확인하고, 요청 한 건의 토큰 비용을 추정하고, 샘플을 한 장 생성해 볼 수 있습니다.

이미지 태스크 생성

고정 모델 gpt-image-2.6-sunburst

이미지 생성과 편집을 지원하며 실제 토큰 사용량에 따라 최종 청구됩니다.

프롬프트

Create a premium brand image for EvoLink that conveys "refined, complex yet orderly, worth zooming in to explore," for use as the default showcase asset in the Sunburst Playground. Full horizontal 16:9. Theme: "EvoLink Creative Workshop" — a grand, precise cutaway panorama of a future creative workshop, like a handcrafted architectural model, where dense detail and high aesthetics hold together.

A complete four-story creative workshop is elegantly opened at the front, like the precise cutaway of a high-end architectural model, in a wide, horizontal, terraced composition. The camera looks down slightly from a three-quarter angle. At the center is a full-height daylit atrium; cream limestone columns, fine brass railings, a glass skylight and a spiral staircase running through every floor form the visual center. Above the entrance, a clear, elegant architectural sign reads exactly "EvoLink" with correct capitalization; this is the only place the brand name appears. The creative spaces around the atrium connect naturally and belong to one real, walkable building — never a split screen, a four-panel grid or stacked feature cards.

Rich, specific scenes in layers:
Upper left is a miniature-landscape and visual-design studio: a long table holds precise mountain models, easels, miniature buildings, paint dishes and paper rolls; beautiful landscape-painting frames of different sizes stand against the wall, and shelves hold neatly arranged lenses and color tools.
Lower left is a film stage: a miniature camera mounted on a dolly track, several lights with soft diffusers illuminating a realistic miniature street set, a folding director's chair, cables, a costume rack and a script table, each clearly defined, with a few tiny crew members adjusting the equipment.
Upper right is a gracefully tall library and writing room, with double-height neat bookshelves, thin book spines, reading lamps, a long table, open books and papers; a fine metal spiral staircase and a narrow walkway connect the upper and lower levels, and two people are reading and discussing.
Lower right is a precise recording and music studio: through soundproof glass you see a grand piano, string instruments, microphones, headphones, a row of knobs on the mixing console and real wooden acoustic panels, with clear details and believable proportions.
The middle floors also hold a small model-making bench, an exhibition corridor, adjoining glass meeting rooms and display shelves for finished works, making the whole workshop a lived-in creative ecosystem. Simply dressed tiny figures are scattered across the floors, working, talking and walking, in moderate numbers with natural poses. Extremely fine coral-orange light lines set along the edges of walkways and handrails continuously link these creative spaces to express unified connection; the light must never obscure the details.

Style: a fusion of real, highly refined architectural-model photography and cinematic production design — cream stone, deep indigo accent walls, walnut, frosted glass and finely brushed brass, with small coral-orange accents. Every material is distinct and accurate: clear glass has clean reflections, wood grain and book pages are crisp, and lamps, railings, window frames, steps and table legs are structurally sound. Warm white interior light interweaves with soft, cool skylight, with precise contact shadows, excellent layering and spatial depth; overall bright and warm, with no cluttered cyberpunk neon.
The complete workshop fills about 90% of the frame, leaving only a little clean warm gray-blue background around it; all important rooms, the top skylight and the ground-floor steps are fully in frame, and no edge may cut off the subject. Wide angle but without severe perspective distortion, finely detailed and sharp from front to back. From afar it is a beautifully composed, clearly ordered building; up close it has many believable small details. Do not use meaningless gears, pipes or random debris to fake detail.
The only deliberately readable text in the image is "EvoLink" at the entrance; book spines and equipment surfaces use natural micro-texture rather than gibberish slogans. No extra titles, labels, model names, prices, performance numbers, watermarks, UI or computer frames. Horizontal 16:9, target 1792×1008, one complete work.

참조 이미지

참조 이미지는 요청의 입력 토큰 사용량에 추가됩니다.

0/16 개 파일

출력

PNG, JPEG 또는 WebP 정지 이미지.

크기

해상도

선택한 비율의 픽셀 예산: 1K 약 1.05MP, 2K 약 4.19MP, 4K는 8.29MP.

화질

low부터 max까지 5단계의 렌더링 강도. 출력 토큰 수를 좌우하므로 가장 큰 비용 요인입니다.

계획 깊이

렌더링 전에 모델이 얼마나 계획할지 정합니다. 낮을수록 부분 편집에, 높을수록 밀도 높은 텍스트와 복잡한 레이아웃에 적합합니다. 추가 요금 없음, 기본값 high.

배경

투명 출력에는 알파 채널이 포함됩니다. 현재 프리뷰 단계의 기능이므로 결과가 일정하지 않을 수 있습니다.

예상 비용 ~$0.0332.2155 크레딧

화질: medium · 16:9 @ 1K · 참조 이미지: 0 · 수량: 1

최종 요금은 실제 토큰 사용량을 기준으로 합니다.

준비 완료

기록

생성 결과는 24시간 동안 보관됩니다. 필요한 파일은 미리 다운로드하세요.

이미지 생성 작업이 여기에 표시됩니다.

충전하기 전에 GPT Image 2.6 Sunburst 테스트 비용을 확인하세요

샘플 한 장의 비용에서 시작해 테스트 예산을 정하고, 계산기로 직접 자신의 사례를 계산해 보세요. 토큰 요금표는 맨 아래에 있습니다.

첫 테스트 비용

GPT Image 2.6 Sunburst - 1K - 1:1 - Low - 이미지 1장

1K Low 샘플

크레딧1.6813

Low 품질 이미지 1장, 참조 이미지 없음

예상 비용$0.025

크레딧 10달러로 약 386회 테스트할 수 있습니다.

이 추정은 1K, 1:1, Low 품질, 이미지 1장, 프롬프트 “Cat”를 기준으로 합니다. 긴 프롬프트와 참조 이미지는 입력 비용을 추가하며 실제 사용량에 따라 청구됩니다.

GPT Image 2.6 Sunburst 테스트 예산 가이드

예상 테스트 횟수에 맞춰 금액을 선택하세요.

크레딧 추가

$10

약 386회 테스트

첫 검증에 적합합니다.

$50

약 2022회 테스트

프롬프트 반복 테스트에 적합합니다.

$100

약 4044회 테스트

프로덕션 연동 전 테스트에 적합합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst 비용 예시

초안 반복Low · 1K · 1장 · 프롬프트만

$0.025/장

1.681 cr/장

참조 이미지 편집Medium · 1K · 1장 · 참조 이미지 1장

$0.056/장

3.7916 cr/장

최종 품질 확인xHigh · 2K · 1장 · 프롬프트만

$0.191/장

12.9398 cr/장

최종 요금은 실제 토큰 사용량을 기준으로 합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst 요금

요금은 1K 토큰 기준입니다. 계산기는 전체 요청 비용을 추정하며 실제 사용량에 따라 청구됩니다.

GPT Image 2.6 Sunburst토큰 기준gpt-image-2.6-sunburst

이미지당 고정 가격은 없으며 프롬프트, 크기, 품질, 참조 이미지, 생성 수에 따라 비용이 달라집니다.

항목	규칙	요금	과금 방식
이미지 출력 토큰	출력 토큰 사용량은 이미지 크기와 품질에 따라 달라집니다.	$0.030/1K tokens 2.04 cr/1K tokens	출력 토큰
이미지 입력 토큰	참조 이미지와 마스크는 이미지 입력 토큰에 추가됩니다.	$0.0080/1K tokens 0.544 cr/1K tokens	입력 토큰
이미지 캐시 입력 토큰	상위 제공자의 사용량에 이미지 캐시 토큰이 보고되면 청구됩니다.	$0.0020/1K tokens 0.136 cr/1K tokens	입력 토큰
텍스트 입력 토큰	프롬프트에 사용된 텍스트 토큰.	$0.0050/1K tokens 0.34 cr/1K tokens	입력 토큰
텍스트 캐시 입력 토큰	상위 제공자의 사용량에 텍스트 캐시 토큰이 보고되면 청구됩니다.	$0.0013/1K tokens 0.085 cr/1K tokens	입력 토큰

이미지 출력 토큰

출력 토큰 사용량은 이미지 크기와 품질에 따라 달라집니다. - 출력 토큰

$0.030/1K tokens

2.04 cr/1K tokens

이미지 입력 토큰

참조 이미지와 마스크는 이미지 입력 토큰에 추가됩니다. - 입력 토큰

$0.0080/1K tokens

0.544 cr/1K tokens

이미지 캐시 입력 토큰

상위 제공자의 사용량에 이미지 캐시 토큰이 보고되면 청구됩니다. - 입력 토큰

$0.0020/1K tokens

0.136 cr/1K tokens

텍스트 입력 토큰

프롬프트에 사용된 텍스트 토큰. - 입력 토큰

$0.0050/1K tokens

0.34 cr/1K tokens

텍스트 캐시 입력 토큰

상위 제공자의 사용량에 텍스트 캐시 토큰이 보고되면 청구됩니다. - 입력 토큰

$0.0013/1K tokens

0.085 cr/1K tokens

EVOLINK · 예상 비용gpt-image-2.6-sunburst

× 1 · 실시간

최종 요금은 실제 토큰 사용량을 기준으로 합니다.

예상 비용

~$0.0251.681

10달러 기준

≈ 386 장

화질: low · 1K · 1:1

이미지당 토큰 사용량

이미지 출력 토큰824

이미지 입력 토큰0

텍스트 입력 토큰0

출력

화질

크기

해상도

화면 비율

수량

참조 이미지

프롬프트

0 자 · ~0 tokens

GIF 출력도 같은 토큰 단가를 사용합니다. 모든 프레임을 한 장의 시트에 배치해 그 크기의 이미지 1장으로 과금합니다. 계산기에서 시트 크기와 프레임 수 구간별 가격을 확인할 수 있습니다.

GPT Image 2.6 Sunburst 세밀한 이미지 편집을 위한 API

GPT Image 2.6 Sunburst API: EvoLink에서 Sunburst를 사용해 제품 사진을 수정하고, 캠페인 이미지를 조정하고, 선택한 초안을 다듬으세요. 참조 이미지, 텍스트 지시, 마스크를 함께 사용해 세부 제어가 중요한 편집 작업을 진행할 수 있습니다.

적합한 용도: 정밀한 참조 이미지 편집, 다회차 수정, 캠페인·제품 이미지 · 비용 기준: 프롬프트, 크기, 품질, 참조 이미지 입력 · 출력 한계: 사용자 지정 크기는 한 변 최대 3840 px, 큰 출력은 아직 실험적 기능입니다

입력

텍스트 / 이미지

출력

이미지

크기

Auto / 15가지 비율 / 사용자 지정 픽셀

품질

Low / Medium / High / xHigh / Max

모델 ID

gpt-image-2.6-sunburst

GPT Image 2.6 Sunburst API — 모델 ID와 엔드포인트

GPT Image 2.6 Sunburst

gpt-image-2.6-sunburst

POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations · Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY · model: gpt-image-2.6-sunburst · GET /v1/tasks/{task_id} · 응답의 작업 ID로 결과를 비동기 조회합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst API — 참조 이미지·마스크·편집 파라미터

EvoLink JSON 요청 필드입니다. quality와 complexity를 별도로 설정하고 GIF 옵션은 model_params에 넣습니다. 다른 SDK는 구조가 다를 수 있으므로 아래 표에서 조합을 확인하세요.

파라미터	타입	역할
model	string · 필수	'gpt-image-2.6-sunburst': 토큰 과금 GPT Image 2.6 Sunburst 라우트. 같은 엔드포인트에서 'gpt-image-2.6-flare'를 쓰면 GPT Image 2.6 Flare 변형입니다.
prompt	string · 필수	텍스트 지시문. 토큰 라우트에서는 프롬프트 토큰이 텍스트 입력으로 계산됩니다.
size	string · 기본 auto	'auto', 1:1이나 16:9 같은 15가지 비율 중 하나, 또는 16의 배수로 직접 지정한 WxH 픽셀.
resolution	string · 1K / 2K / 4K	비율 모드의 픽셀 예산. size가 auto이거나 픽셀을 직접 지정하면 무시됩니다.
quality	string · low / medium / high / xhigh / max	기본값 medium. 재현 가능한 테스트를 위해 명시적인 옵션을 지정하세요. 품질을 올린다고 최종 이미지 합격이 보장되지는 않습니다.
complexity	string · low / medium / high	기본값 high. 렌더링 전에 모델이 계획하는 정도로 quality와 독립적이며 추가 요금이 없습니다.
background	string · opaque / transparent	출력의 알파 채널. 기본값은 opaque이며, transparent 는 Preview 기능으로 결과가 불안정할 수 있습니다.
output_format	string · png / jpeg / webp / gif	기본값 png. gif는 애니메이션 GIF를 반환하며 프레임 시트 크기로 청구되고 n = 1만 가능합니다. svg는 아직 지원하지 않습니다.
n	integer · 1–10	정적 이미지 요청은 1~10개를 허용합니다. 실제 출력 개수는 results에서 확인하며 요청보다 적을 수 있습니다. 안정적인 배치 처리를 위해 n: 1인 작업을 각각 제출하세요. GIF는 n: 1이 필요합니다.
image_urls	array · 최대 16장	image-to-image와 편집용 참조 이미지. 한 장마다 이미지 입력 토큰이 추가됩니다.
mask_url	string · 선택	알파 채널 PNG로, 픽셀 크기는 참조 이미지와 일치해야 하며 투명 영역이 다시 생성됩니다.
markup_url	string · 선택	첫 번째 참조 이미지 위에 겹치는 같은 크기의 투명 PNG 마크업으로 편집할 위치를 알려 줍니다. 편집 모드 전용이며 mask_url과 함께 쓸 수 없습니다.
model_params	object · 선택	GIF: frame_count 2–16(기본 9), frame_duration_ms 20–2000(기본 200). output_format이 gif일 때만 보냅니다. SVG 필드는 아직 지원하지 않습니다.
callback_url	string · 선택	작업 결과를 받는 HTTPS webhook. 폴링 대신 사용할 수 있습니다.

GPT Image 2.6 Sunburst API — 애플리케이션 또는 에이전트에 연결

서버 통합과 에이전트 호출에 동일한 EvoLink 인증 정보를 사용하고 이 경로의 모델 ID와 요청 필드를 설정합니다.

방법 1

EvoLink API로 연동

추천: 제품 백엔드, 배치 작업, 자동화 워크플로

서버에서 EvoLink 통합 이미지 API를 직접 호출하고 모델 ID, 파라미터, 작업 큐, callback, 결과 저장을 제어합니다.

1실제 브리프로 Playground에서 결과와 비용 검증
2콘솔에서 EvoLink API 키 생성
3위 라우트 카드에서 작업에 맞는 모델 ID 선택
4작업을 제출하고 폴링 또는 HTTPS callback으로 결과 수신

EvoLink API 키 생성

방법 2

Agent로 호출

추천: Codex, Claude, Gemini의 제작 및 개발 작업

생성 목표, 자료, 검수 조건을 Agent에 전달하면 라우트 선택, 요청 구성, 작업 추적, 결과 반환까지 맡길 수 있습니다. 각 단계를 직접 코딩할 필요가 없습니다.

1EVOLINK_API_KEY를 로컬 환경 변수로 설정하고 코드나 Prompt에 넣지 않기
2출력 목표, 참조 자료, 핵심 파라미터 설명
3Agent가 GPT Image 2.6 Sunburst 라우트를 호출하고 task ID를 저장하도록 요청
4최종 상태 확인, 결과 다운로드, 실패 원인 보고를 Agent에 맡기기

GPT Image 2.6 Sunburst API — 제품 이미지 수정 작업

GPT Image 2.6 Sunburst — 제품 배경 편집

제품 사진을 image_urls 첫 번째로 보내고 배경과 보존할 모양, 색상, 라벨을 설명합니다. 부분 편집에는 맞는 mask_url을 추가하고 경계를 확인합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst — markup 기반 편집

첫 참조 이미지와 별도의 투명 PNG를 markup_url로 보내고 prompt에 변경 내용을 적으며 mask_url은 제외합니다. 다른 픽셀의 보존은 보장되지 않습니다.

GPT Image 2.6 Sunburst — 연속 수정

작업 A 완료 후 승인된 결과 URL을 작업 B의 image_urls에 보냅니다. ID와 파일을 보관하고 매 요청에 보존 조건을 반복합니다. 각 요청의 usage는 별도입니다.

GPT Image 2.6 Sunburst — 텍스트와 레이아웃 편집

prompt에 문구와 위치를 적고 승인된 레이아웃을 참조로 보냅니다. 철자, 동일성과 위치를 확인하고 원본 픽셀이 필요하면 합성합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst API — 요청 예제 및 문제 해결

참조 이미지 편집 예제입니다. URL을 서버에서 접근 가능한 제품 사진으로 바꾸고 response.id를 저장해 조회한 후 completed에서 results를 읽습니다. mask_url 또는 markup_url에는 참조 이미지가 필요합니다.

전체 API 문서 보기

cURL

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "prompt": "Replace only the background with a pale gray studio. Preserve the product shape, colors and label text.",
    "size": "auto",
    "quality": "medium",
    "complexity": "low",
    "output_format": "png",
    "n": 1,
    "image_urls": [
      "https://example.com/product.png"
    ]
  }'

# Save id from the create response, then query that task:
curl https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY"

# pending / processing: keep querying the same task.
# completed: download the URLs in results within 24 hours.
# failed: inspect error.code and error.message before retrying.

필드 또는 조합 오류

값과 중첩 구조를 확인하세요. PNG에 GIF 필드를 보내거나 mask_url과 markup_url을 함께 사용하지 말고 GIF에는 n: 1을 설정합니다. output_format svg는 아직 지원하지 않습니다.

참조 이미지 또는 레이어 거부

서버에서 다운로드할 수 있는 URL을 사용하세요. 마스크에는 알파가 필요하며 마스크 또는 markup은 방향 보정 후 첫 참조 이미지와 크기가 같아야 합니다. 참조 이미지도 함께 보내세요.

인증 또는 잔액 오류

EvoLink Bearer 키와 잔액을 확인하고 키는 서버 또는 로컬 환경에 보관합니다.

시간 초과 또는 작업 실패

id를 받았다면 먼저 해당 작업을 조회하세요. pending과 processing은 실패가 아닙니다. failed이면 error.code와 error.message를 확인해 원인을 수정한 뒤 재시도합니다. 실패한 작업은 청구되지 않습니다.

콜백을 받지 못함

빠르게 2xx를 반환하는 공개 HTTPS callback_url을 사용하세요. 전달이 실패해도 최종 상태를 조회할 수 있도록 작업 ID를 보관합니다.

GPT Image 2.6 Sunburst API — 입력 및 출력 규칙

요청 규칙	정적 이미지 생성	참조 이미지 편집	애니메이션 GIF	SVG(아직 미지원)
요청 입력	prompt	prompt + image_urls	prompt, 선택적 image_urls	—
output_format	png / jpeg / webp	png / jpeg / webp	gif	svg
요청당 결과	n = 1–10	n = 1–10	n = 1	—
편집 및 형식 설정	size / resolution / quality / complexity	mask_url 또는 markup_url	model_params: frame_count, frame_duration_ms; mask_url 제외	—
과금 대상 작업	텍스트 입력 + 이미지 출력	텍스트/참조 입력 + 이미지 출력	입력 + 프레임 시트 생성	—

요청 입력

정적 이미지 생성prompt

참조 이미지 편집prompt + image_urls

애니메이션 GIFprompt, 선택적 image_urls

SVG(아직 미지원)—

output_format

정적 이미지 생성png / jpeg / webp

참조 이미지 편집png / jpeg / webp

애니메이션 GIFgif

SVG(아직 미지원)svg

요청당 결과

정적 이미지 생성n = 1–10

참조 이미지 편집n = 1–10

애니메이션 GIFn = 1

SVG(아직 미지원)—

편집 및 형식 설정

정적 이미지 생성size / resolution / quality / complexity

참조 이미지 편집mask_url 또는 markup_url

애니메이션 GIFmodel_params: frame_count, frame_duration_ms; mask_url 제외

SVG(아직 미지원)—

과금 대상 작업

정적 이미지 생성텍스트 입력 + 이미지 출력

참조 이미지 편집텍스트/참조 입력 + 이미지 출력

애니메이션 GIF입력 + 프레임 시트 생성

SVG(아직 미지원)—

요청 검증

정적 이미지 픽셀 크기

WxH를 직접 지정할 때 각 변은 16의 배수이면서 최대 3840 px, 전체 655,360–8,294,400픽셀, 비율은 1:3–3:1이어야 합니다. 3,686,400픽셀 초과는 실험적입니다. resolution은 비율 모드에만 적용됩니다.

GIF 프레임 크기

size: auto는 512×512 프레임을 생성하며 직접 지정한 WxH는 16의 배수여야 합니다. 비율 문자열과 resolution은 사용하지 않습니다. 프레임 수는 시트 제한을 충족해야 하며 프레임별 한도는 API 문서를 확인하세요. 이 경로는 2–16프레임을 지원합니다.

투명 래스터 출력

PNG 또는 WebP와 background: transparent를 설정하고 알파 채널을 확인하세요. JPEG는 투명도를 보존하지 못합니다. 투명 출력은 Preview이며 이 경로의 GIF는 불투명 출력이 필요합니다.

참조 이미지와 레이어

서버에서 접근 가능한 URL로 JPEG/PNG/WebP 참조 이미지를 최대 16개, 각 50MB 이하로 보냅니다. 마스크 또는 markup은 방향 보정 후 첫 이미지와 크기가 같은 투명 PNG여야 합니다. markup은 별도로 보내고 첫 참조 이미지와 각각 16,777,216픽셀 이하여야 합니다.

최신 제한 사항은 OpenAI 이미지 생성 가이드에서 확인하세요

GPT Image 2.6 Sunburst API — 작업 결과와 사용량 확인

ID 저장 및 상태 추적

생성 응답의 id와 status를 저장하고 pending 또는 processing 동안 GET /v1/tasks/{task_id}를 조회합니다. failed이면 error.code와 error.message를 확인하세요. id가 이미 있다면 클라이언트 시간 초과만으로 작업을 다시 제출하지 마세요.