gpt-image 출력 토큰과 비용 최적화: 이미지 생성 비용을 세트당 0.05달러로 줄인 방법

Figma 플러그인으로 게임 썸네일 세트(가로 썸네일 · 세로 포틀릿 · 큰 로고 3장)를 AI로 만든다. 결과 품질은 만족스러웠는데 비용·시간이 부담돼서 제작 등급을 4단계로 나눴다.

등급	메인 장면	큰 로고 배경	추가 구도	유료 AI 검사
High · 현재 품질	gpt-image-2 · high	gpt-image-2 · high (1024²)	1회	출력마다
M · 균형	gpt-image-2 · high	gpt-image-2 · medium	1회	같은 결과면 재사용
Low · 절약	gpt-image-2.5-flare · high	인물 없는 장면 재사용 / flare high	0회	재사용
Nano · 초절약	gpt-image-2.5-flare · low	재사용 / flare low	0회	안 함

규칙: 어떤 등급도 단계별로 High보다 비싸지면 안 된다. 실패해도 더 비싼 모델로 몰래 바꾸지 않는다.

1. "모델 이름·품질 이름"으로 비용을 짐작하면 틀린다

비용의 대부분은 이미지 출력 토큰이다. 같은 high라도 모델마다 토큰 예산이 다르다. OpenAI 공식 계산식 기준 출력 토큰(1536×1024):

gpt-image-2 high의 1024² 배경은 7,024토큰이라 장면보다 비싸다. 그래서 M은 메인 장면은 그대로 두고 배경만 medium(1,756토큰)으로 내렸다.

견적이 요청마다 최대치로 계산하고 있었다.

실제 사용량을 대시보드에서 내보내 보니(Usage → Export CSV), flare 요청 하나의 실제 토큰은 이 정도였다.

큰 로고 템플릿은 사진을 투명도 30%로 어둡게 깐다. 검사기는 그 어두운 부분을 "빈 영역"으로 보고 실패 처리했다. 그러면 "실패한 것만 다시"가 계속 재시도를 부른다. 결과물이 아니라 판정이 틀린 경우였다.

한 번에 하나씩만 바꾼다.

같은 flare에서 품질만 high → low로 내렸다. 원본 선택·프롬프트·해상도는 그대로 둬서, 결과가 나빠지면 원인을 알 수 있게 했다.
추가 구도 생성 0회. 장면이 출력에 안 맞으면 다시 생성하지 않는다. 장면 안에서 가장 큰 창으로 꽉 채워 배치하고 검토 표시만 남긴다.
배경 재사용. 인물 없는 게임은 메인 장면에 얼굴·몸·글자가 없을 때 그 장면을 큰 로고 배경으로 쓴다.
유료 AI 시각 검사(gpt-4o) 생략. 구조·필수 요소·픽셀 검사는 로컬에서 그대로 한다.
미적 의심만으로 자동 재생성하지 않는다. 결함(글자 남음, 인물 사라짐)이 있을 때만 1회 재시도한다.

2026-10-09, 4게임 Nano 실행 2회 + 재시도 몇 번, OpenAI 사용량 CSV 기준.

단가(공식 가격표): 이미지 입력 $8/1M, 이미지 출력 $30/1M, 텍스트 입력 $5/1M. flare와 gpt-image-2가 같다.

이미지 생성 비용은 출력 토큰 × 호출 횟수로 정해진다.