완성된 제품 광고를 두 군데 수정해야 합니다. 빨간 머그잔을 코발트 블루로 바꾸고 가격 라벨을 교체하는 것입니다. 로고와 그림자, 레이아웃을 비롯한 나머지는 모두 그대로 유지해야 합니다.
편집 선호도를 우선한다면 GPT Image 2.6 Sunburst (max)가 공개된 결과에서 앞섭니다. 스키마에 문서화된 영역 제어 기능을 우선 고려할 때도 GPT가 첫 번째 후보입니다. 연속적인 자연어 수정이 필요한 경우에는 Seedream 5.5를 후보 목록에 넣어 보세요. ByteDance의 편집 시 보존 시연은 평가할 만한 근거이지만, 확실한 우위를 입증한 것은 아닙니다.
검토한 주요 비교 테스트 중 머그잔과 가격 라벨의 이 정확한 작업을 판가름한 것은 없습니다. 이 글은 출처를 바탕으로 한 선택 가이드이지, 직접 측정한 비교 결과가 아닙니다. 생성 요청도 실행하지 않았습니다. AIHubMix 비교 페이지는 모델을 찾아볼 수 있게 해 줄 뿐, 특정 작업의 승자나 동일 설정에서의 비용 우위를 입증하지는 않습니다.
편집 후에도 유지되어야 할 항목 정하기
직접 소유한 2048×2048 원본 PNG를 사용하세요. 머그잔 색상과 가격 문구를 한 번에 바꾸도록 요청한 다음, 명시적인 승인 기준에 따라 결과를 평가합니다.
- 머그잔의 형태나 재질 표현은 바뀌지 않고 색상만 코발트 블루로 변해야 합니다.
- 라벨의 위치와 모양을 유지하면서 문구가 정확히
US$19.99로 표시되어야 합니다. - 로고와 다른 문구, 그림자, 소품, 배경, 크롭은 바뀌지 않아야 합니다. 전체 해상도로 확인하세요.
- 여러 차례 수정하는 것이 중요하다면, 승인된 각 중간 이미지와 직전 결과물만 비교하지 말고 원본과도 비교하세요.
이는 제안하는 확인 기준이지, 측정된 결과가 아닙니다. 그럴듯해 보이는 이미지라도 광고에 필요한 정확한 문구나 브랜드 요소 보존 기준을 충족하지 못할 수 있습니다.
편집 선호도는 100회 수정에서도 유지된다는 뜻이 아닙니다
2026년 11월 9일 자 ByteDance의 출시 게시물은 100회 연속 편집을 시연하고 편집 영역 밖의 요소를 더 잘 보존한다고 주장합니다. 이는 공급자가 제시한 자료이지, 독립적으로 재현된 결과는 아닙니다. 게시물에 명시된 외부 비교 대상은 GPT Image 2.5 Sunburst와 Nano Banana 2.1이며, GPT Image 2.6 Sunburst는 아닙니다.
독립적인 편집 근거로 Artificial Analysis의 AA-Image-Editing v2.1 리더보드는 같은 원본 이미지와 지시문으로 생성한 결과를 대상으로 블라인드 방식의 사람 간 쌍대 선호 평가를 진행합니다.
UTC 기준 스냅샷: 2026-11-12 06:24:03. 다음은 화면에 표시된 전체 편집 항목과 정확한 변형 모델명입니다.
| 모델 변형 | 순위 | Elo | 95% 신뢰 구간 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Sunburst (max) | 1 | 1210 | 1197–1223 |
| Seedream 5.5 | 6 | 1159 | 1145–1173 |
이 스냅샷에서는 명시된 GPT (max) 변형 모델의 일반 편집 선호도 점수가 더 높습니다. 그러나 이 결과만으로 머그잔과 라벨 작업의 성공률이나 100회 수정 과정에서 구도를 더 잘 보존하는 모델을 알 수는 없습니다. 이 신뢰 구간만으로 통계적 유의성을 추론하지 않습니다.
또한 기본 설정이나 아래 예시의 high 설정에 벤치마크의 (max) 결과를 적용해서는 안 됩니다.
사용할 엔드포인트에서 제어 기능 비교하기
2026년 11월 12일에 확인한 현재 Seedream 게이트웨이 스키마와 GPT 게이트웨이 스키마는 POST /ai/v1/images/generations에서 다음과 같은 차이를 명시합니다.
| 제어 항목 | Seedream 5.5 | GPT Image 2.6 Sunburst |
|---|---|---|
| 참조 입력 | image / images | image / images |
| 영역 안내 | 노출되지 않음 | mask 또는 markup |
| 품질 선택기 | 노출되지 않음 | 최상위 quality |
| 계획 제어 | 노출되지 않음 | complexity |
| 배경 선택기 | 노출되지 않음 | extra.background |
GPT의 최상위 quality에는 low, medium, high, xhigh, max, auto가 나열되어 있습니다. extra.quality는 지원 중단되었으며 최상위 필드 값으로 대체됩니다. 별도의 complexity에는 low, medium, high가 나열되어 있습니다. 스키마에는 허용 값이 모델에 따라 달라진다고 명시되어 있으며, 나열된 값을 모두 사용할 수 있는지는 여기서 검증하지 않았습니다.
GPT의 markup은 첫 번째 원본 이미지와 크기가 같은 투명 PNG 주석 레이어이며, mask와 함께 사용할 수 없습니다. 이는 공개된 스키마상 제어 기능일 뿐, 적용 여부나 충실도를 테스트하거나 보장한 것은 아닙니다. 마스크를 지정하지 않은 모든 픽셀이 변경 없이 보존된다는 증거로 여겨서는 안 됩니다.
Seedream은 이 엔드포인트에서 이러한 선택기를 제공하지 않으며 layer_decomposition도 노출하지 않습니다. 이는 게이트웨이 계약상의 차이일 뿐, 모델 자체가 해당 기능을 수행할 수 없다는 증거는 아닙니다. 지원되지 않는 필드가 그대로 전달된다고 가정하지 마세요.
ByteDance는 네이티브 전체 투명도와 부분 투명도도 설명합니다. 하지만 이것이 이 게이트웨이를 통한 Seedream 출력의 투명성을 보장하지는 않습니다. PNG라는 사실만으로 알파 채널의 존재를 입증할 수는 없습니다. GPT 스키마에는 PNG 또는 WebP에서 extra.background="transparent"를 설정하는 방법이 문서화되어 있습니다. 알파 채널이 필수라면 실제 엔드포인트에서 반환된 파일의 알파 채널을 확인하세요. 여기서는 어느 모델의 출력도 검증하지 않았습니다.
완성 이미지 비용을 가정하지 말고 토큰 가격부터 확인하기
OpenAI의 모델 페이지에는 GPT Image 2.6 Sunburst의 공식 요금이 USD 기준 토큰 100만 개당 다음과 같이 나와 있습니다. 텍스트 입력 $5, 이미지 입력 $8, 이미지 출력 $30. 이 모델에는 이미지당 고정 가격이 제시되어 있지 않습니다.
캐시되지 않은 이 세 가지 항목을 기준으로 보면 다음과 같습니다.
USD = (5 × text_input_tokens
+ 8 × image_input_tokens
+ 30 × image_output_tokens) / 1,000,000
가상 계산이며 실제 측정값이 아닙니다. 한 번의 편집에 텍스트 입력 토큰 1,000개, 캐시되지 않은 이미지 입력 토큰 1,000개, 이미지 출력 토큰 2,000개가 든다고 가정합니다. 계산은 $0.005 + $0.008 + $0.060 = $0.073입니다.
이 토큰 수는 특정 해상도나 high 설정, AA의 max 구성을 나타내지 않습니다. 이 예시는 캐시되지 않은 공식 토큰 요금을 사용하고 재시도 비용은 제외합니다. AIHubMix 견적도 아니며, 실제 청구액을 측정한 것도 아닙니다.
검토한 공식 자료에서는 Seedream 5.5의 완전한 요금표를 찾지 못했습니다. 따라서 동일한 설정에서 어느 쪽이 더 저렴한지, 비용 절감 비율이 얼마인지 신뢰성 있게 판단할 근거가 없습니다. 구매를 검토할 때는 품질 요구 사항과 실제 사용량을 파악한 후 재시도까지 포함한 승인 편집당 비용을 비교하세요.
벤치마크가 아닌 시작용 요청 예시 두 가지
통합 이미지 API 가이드에는 참조 이미지 입력과 공통 엔드포인트가 문서화되어 있습니다. 아래 두 요청은 같은 로컬 PNG와 프롬프트를 사용하며 n=1, 크기, 출력 형식도 동일합니다. GPT 요청에는 최상위 quality="high"가 추가로 설정되어 있습니다. Seedream에는 이에 대응하는 선택기가 없습니다. 크기가 같다고 연산량까지 같은 것은 아니며, AA의 (max) 결과를 재현하지도 않습니다.
Bash에서 curl, jq, base64를 사용하세요. 환경 변수에 AIHUBMIX_API_KEY를 설정하고, 직접 소유한 원본 파일을 ./source-ad.png 경로에 둡니다. 이 예시를 실행하면 요금이 발생하는 요청이 제출됩니다. 이 글을 위해 실행한 예시는 아닙니다.
set -euo pipefail
: "${AIHUBMIX_API_KEY:?Set AIHUBMIX_API_KEY first}"
SOURCE_IMAGE="./source-ad.png"
test -r "$SOURCE_IMAGE"
SOURCE_DATA_URI="data:image/png;base64,$(base64 < "$SOURCE_IMAGE" | tr -d '\r\n')"
PROMPT='Change only the red mug to cobalt blue and replace the price label text with exactly "US$19.99". Preserve the label position and shape, logo, shadows, other objects, background, framing, and all other text.'
# Seedream 5.5: no quality field on this route.
printf '%s' "$SOURCE_DATA_URI" |
jq -Rs --arg prompt "$PROMPT" '{
model: "doubao-seedream-5-5", prompt: $prompt, image: .,
n: 1, size: "2048x2048", output_format: "png",
extra: {watermark: false}
}' |
curl --fail-with-body --silent --show-error \
https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" --data-binary @-
# GPT Image 2.6 Sunburst: high is not the leaderboard's max.
printf '%s' "$SOURCE_DATA_URI" |
jq -Rs --arg prompt "$PROMPT" '{
model: "gpt-image-2.6-sunburst", prompt: $prompt, image: .,
n: 1, size: "2048x2048", output_format: "png", quality: "high"
}' |
curl --fail-with-body --silent --show-error \
https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" --data-binary @-
Seedream 스키마에는 눈에 보이는 워터마크의 기본값이 true로 선언되어 있습니다. 위 요청에서는 워터마크를 생략하도록 extra.watermark=false를 설정했습니다. 이 동작은 출력으로 테스트하지 않았습니다.
두 스키마 모두 선택적 비동기 실행을 허용합니다. 네이티브 작업 API를 사용하기 전에 계정 수준에서 작업 기능이 활성화되어 있는지 확인하세요. 403 async_not_enabled 오류가 발생하면 활성화가 필요합니다. 반환된 content_url은 해당 작업을 생성할 때 사용한 동일한 API 키/Bearer 토큰으로 다운로드하세요. 이 URL은 공개 참조 이미지 URL이 아닙니다. 다음 수정 작업에서는 승인된 이미지를 다운로드한 후 새 데이터 URI를 만드세요. 보호된 해당 URL을 공개 입력으로 취급해서는 안 됩니다.
결과를 탈락시킬 수 있는 요구 사항을 기준으로 선택하기
명시적인 영역 안내 기능이나 공개된 편집 선호도 지표가 가장 중요하다면 GPT를 첫 번째 후보로 선택하세요. 워크플로에 연속적인 자연어 수정이 꼭 필요하다면 Seedream을 평가해 보되, 공급자의 시연을 비교 입증 자료로 과장해서는 안 됩니다.
이 광고 작업에서는 순위만으로 어느 쪽도 승인하지 마세요. 머그잔과 라벨, 보호해야 할 영역을 확인하세요. 라벨 문구의 정확성이 여전히 기준을 충족하지 못한다면, 시각적으로 그럴듯한 오류를 받아들이는 대신 가격 라벨을 편집 가능한 디자인 요소로 유지하세요.
자주 묻는 질문
머그잔과 가격 라벨을 바꾸는 데는 어느 모델이 더 나은가요?
검토한 주요 비교 테스트 중 이 정확한 작업을 판가름한 것은 없습니다. GPT의 max 변형 모델은 공개된 편집 점수가 더 높습니다. Seedream의 연속 편집 시연은 평가해 볼 이유이지, 해당 작업에서 이겼다는 증거는 아닙니다.
Seedream의 100회 편집 시연으로 GPT Image 2.6보다 낫다는 점이 입증되나요?
아니요. 이는 공급자가 제시한 자료이지, GPT Image 2.6과 독립적으로 비교한 100회 편집 테스트가 아닙니다. 출시 게시물에 명시된 비교 대상에는 GPT Image 2.5 Sunburst가 포함되어 있습니다.
AIHubMix에서 두 모델 모두 참조 이미지를 입력할 수 있나요?
현재 두 모델의 통합 스키마에는 image 및 images 입력이 문서화되어 있습니다. 예시에서는 동일한 원본 이미지를 사용하지만, 여기서는 결과를 생성하거나 확인하지 않았습니다.
GPT에서 mask와 markup을 함께 사용할 수 있나요?
아니요. 공개된 스키마에는 둘 다 나와 있지만, 서로 함께 사용할 수 없다고 명시되어 있습니다. Markup의 크기는 첫 번째 원본 이미지와 같아야 합니다. 제어 기능이 문서화되어 있다고 해서 보존이 보장되는 것은 아닙니다.
GPT의 quality는 extra 안에 넣어야 하나요?
최상위 quality를 사용하세요. 호환성을 위해 제공되는 extra.quality 필드는 지원 중단되었으며 최상위 필드 값으로 대체됩니다. 예시의 high 설정은 벤치마크의 max 변형 모델과 다릅니다.
PNG라면 Seedream 결과물이 투명하다고 보장되나요?
아니요. 네이티브 투명도는 공급자의 주장인 반면, 이 게이트웨이 스키마에는 Seedream용 배경 선택기가 없습니다. GPT에는 투명 배경 선택기가 문서화되어 있지만, 실제 알파 출력은 여전히 확인해야 합니다.
승인된 편집당 어느 쪽이 더 저렴한가요?
이 가이드로는 판단할 수 없습니다. GPT의 $0.073 예시는 가상의 토큰 수를 사용한 것으로 실제 사용량을 측정한 값이 아닙니다. 검토한 자료에서는 Seedream의 비교 가능한 완전한 공식 요금표를 찾지 못했습니다.
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- 두 옵션 중 하나를 통합하기 전에 생성과 편집, 마이그레이션에 대한 자세한 내용이 필요하신가요? Seedream 5.5 API 튜토리얼: 생성, 편집, 마이그레이션을 읽어 보세요.
