Images 2.5 × Astra: AI Frontier 브랜드 키트 실험

“AI Frontier의 로고를 만들고, 가장 좋은 것을 골라 굿즈까지 만들어줘.” Astra와 Images 2.5에 맡겨봤다. 11분 15초 동안 이미지 15장이 나왔다. 흥미로웠던 것은 그림의 품질보다, 결과를 보고 스스로 고르고 고치는 과정이었다.

Images 2.5, 무엇이 달라졌나

OpenAI가 9월 8일 발표한 Images 2.5는 빠른 생성의 Flare, 정밀한 편집의 Sunburst로 나뉜다. 참조 이미지 보존, 반복 편집의 일관성, 빛과 질감이 주요 개선점이다. Flare는 Images 2.0보다 지연 시간이 최대 50% 줄었다고 한다. 공식 발표

두 모델의 API 단가는 100만 토큰당 텍스트 입력 $5, 이미지 입력 $8, 이미지 출력 $30이다. 실제 장당 가격은 크기와 품질, 참조 이미지에 따라 달라진다. 공식 가격표

여러 번 고쳐도 앞선 결과가 유지되는가? 편집한 이미지들을 이어 붙여 일관성을 보여주는 OpenAI 공식 영상에서 확인할 수 있다.

또 하나는 완성되기 전 이미지를 순서대로 받아보는 스트리밍이다. 아래 공식 API 예시처럼 중간 이미지가 도착하고 마지막에 완성본이 온다. partial_images로 중간 이미지를 최대 3장까지 요청할 수 있다. 공식 문서

특히 눈에 들어온 것은 스톱모션이다. 같은 캐릭터를 조금씩 움직인 이미지로 만들고 연결하는 방식이다. OpenAI의 Charlie Guo가 공개한 아래 사례는 9월 9일 기준 약 39만 조회를 기록했다. 프레임을 이어 붙이는 과정은 별도이며, 전체 제작 과정과 실패 횟수는 공개되지 않았다.

썸네일 비교: 이번에는 최신 모델이 더 쌌다

먼저 같은 참조 이미지와 지시로 썸네일을 비교했다. API 설정은 모두 1536x1024, quality=high였다.

¹ 모델별 두 호출 평균. 사용량과 공식 단가로 계산했으며 청구서 대조값은 아니다. API 12장 합계는 기존 기록의 누락분을 반영해 약 $2.02다. ² Codex 4장은 구독 한도 내 사용이며 내부 모델은 확인하지 못했다.

이번에는 글자보다 구도 지시를 얼마나 잘 지키는지가 실용성을 갈랐다. 다만 세대마다 high의 토큰 예산이 다르고, 샘플도 적다. 이 결과를 모델 전체 순위로 보기는 어렵다.

한 번의 의뢰로 브랜드 키트 만들기

다음은 Astra가 기획·평가하고, Flare가 그리는 실험이다. Responses API의 이미지 생성 도구를 사용하고, 생성된 이미지를 Astra에 다시 보여줬다. 이 도구 연결은 2.5 이전부터 가능했다. API 문서

AI Frontier 홈페이지 설명과 유튜브 썸네일 3장을 자료로 미리 제공했다. 의뢰를 요약하면 이렇다.

서로 다른 로고를 만들고, 실제 결과를 비교해 가장 좋은 것을 골라 개선해줘. 그 로고로 브랜드 키트와 굿즈를 만들고, 가장 부족한 결과 하나는 다시 고쳐줘. 추가 질문 없이 스스로 선택해줘.

후보 4개 → 선택·개선 → 파생 이미지 9개 → 평가·수정. 이 순서와 단계별 자동 지시는 실행기에 정해뒀다. ‘한 프롬프트’는 사람의 의뢰가 한 번이라는 뜻이며, 중간에 사람이 디자인을 고르거나 고쳐주지는 않았다.

Astra는 **A, ‘열린 문턱’**을 골랐다. 마주 보는 두 구조가 대화와 열린 경계를 표현하고, 단색이나 작은 크기에도 적용하기 좋다는 판단이었다. 대신 괄호처럼 보일 수 있고 좌우 획 두께가 다르다는 약점을 짚었다.

이 로고를 공통 참조로 넣고 파생물을 만들었다. 잉크 네이비, 따뜻한 종이색, 파란 포인트와 아이보리 원단이 전체를 연결한다.

같은 브랜드처럼 보이는 것과, 같은 로고를 정확히 유지하는 것은 달랐다. 상품군의 분위기는 잘 맞았지만 로고 형태는 흔들렸다. 결과물은 실제 제작용 파일이 아닌 목업이다.

브랜드 키트 다운로드 PNG 원본·크기별 파일 로고, 무드보드, 썸네일, 배너와 굿즈 목업. 관찰된 오류도 그대로 포함했습니다.

스스로 고쳤지만, 평가도 틀릴 수 있었다

Astra는 가로형 로고의 흐림을 수정 대상으로 골랐다. 편집 후에는 윤곽과 중앙 얼룩이 개선됐다며 수정본을 선택했다.

그런데 평가에도 문제가 있었다. 투명 PNG가 어두운 배경에 표시되자 대비가 나쁘다고 판단한 것이다. 실험 후 같은 이미지를 흰 배경에 놓고 다시 보여주자 Astra는 글자가 읽히지 않는다는 평가를 철회했다. 수정본을 더 좋게 보는 판단은 유지했다.

만들고 보고 고치는 반복은 작동했다. 다만 결과를 제대로 보여주는 환경과, 로고 형태처럼 반드시 지켜야 할 기준도 필요했다. 여기서의 자가개선은 모델 학습이 아니라 산출물의 반복 수정이다.

시간과 비용

본 실험 소계는 약 $2.59, 별도 배경 대조 검사 1회까지 포함하면 약 $2.69다. 이미지 도구의 입력 비용은 응답에 없어 제외했다. 따라서 최종 청구액은 아니다. Astra 비용은 캐시 쓰기를 반영한 사용량 계산이며, 이미지 출력 비용은 크기·품질에 따른 공식 계산기 추정치다. 측정 기록, 계산 기준

프롬프트·코드·원본·사용량 기록 실험 자료 전체 실행 과정과 평가, 비용 계산을 확인할 수 있습니다.

다음에는 로고는 원본으로 합성하고, AI에는 배경과 소재를 맡겨보고 싶다. 스톱모션도 같은 방식으로 캐릭터 12프레임을 만들고, Astra가 어긋난 프레임만 찾아 고치게 할 수 있다. 한 장을 잘 그리는 능력이 실제 제작 과정에서 얼마나 재작업을 줄여줄지가 다음 질문이다.