AI 이미지 API 5곳, 한 장 값이 70배 갈립니다

글쓴이김성진·발행일2026년 9월 3일

앱에 “그림 만들기” 버튼 하나를 붙이려고 요금표를 열었다가 그대로 닫아 본 적 있다면, 이 글이 그 자리를 대신 봐 드립니다.

이미지 생성 API는 요금표를 나란히 놓기가 유난히 어렵습니다. 어떤 곳은 “한 장에 얼마”라고 적어 두고, 어떤 곳은 토큰으로 적어 두고, 어떤 곳은 타일과 스텝이라는 처음 보는 단위로 적어 둡니다.

그래서 값을 비교하려면 먼저 단위를 맞춰야 하는데, 그 과정에서 실제로 얼마가 나가는지 감을 잃습니다.

이 글은 다섯 곳의 공식 요금표를 2026년 9월 3일 기준으로 직접 읽어 같은 자리에 세워 놓은 기록입니다. 오픈AI, 구글, 엑스AI, 리플리케이트, 클라우드플레어 워커스 AI입니다.

읽고 나면 이미지 생성 API를 고를 때 필요한 세 가지를 알게 됩니다. 내가 만들려는 그림 한 장이 실제로 얼마인지, 그 값을 올리는 스위치가 어디에 있는지, 그리고 다시 돌리는 횟수까지 넣었을 때 어디가 남는지.

전제를 하나 밝혀 둡니다. 아래 숫자는 전부 각 회사가 공개한 요금 페이지에서 그대로 옮긴 값입니다. 공개돼 있지 않은 값은 추정하지 않고 비워 뒀습니다. 원화는 이해를 돕기 위한 환산이고, 1달러를 1,400원으로 가정했습니다(실제 환율은 그날그날 다릅니다).

그림 한 장에 4원, 그리고 295원

먼저 결론부터 보겠습니다. 다섯 곳에서 확인한 “이미지 한 장” 값의 양 끝은 이렇습니다.

가장 싼 칸과 가장 비싼 칸의 차이는 70배입니다. 0.211 나누기 0.003입니다.

여기서 오해하기 쉬운 게 있습니다. 70배가 “70배 좋은 그림”을 뜻하지는 않습니다. 표를 다시 보면 값을 끌어올린 것은 두 가지, 해상도와 품질 스위치입니다. 회사가 달라서 벌어진 차이보다, 같은 회사 안에서 옵션 하나 바꿔서 벌어진 차이가 더 큽니다.

그래서 이 글의 나머지는 회사별 순위 매기기가 아니라, 어떤 스위치가 값을 몇 배로 만드는지를 따라갑니다. 순위는 그 스위치를 어디에 두느냐에 따라 매번 바뀝니다.

정사각형이 세로보다 비싼 요금표

가장 먼저 눈에 걸린 건 오픈AI 표의 한 줄입니다. GPT Image 2의 장당 환산표를 그대로 옮기면 이렇습니다.

세로 1024×1536은 정사각형 1024×1024보다 픽셀이 1.5배 많습니다. 그런데 High 품질에서 값은 $0.211 → $0.165로 약 22% 더 쌉니다.

큰 그림이 더 싸다는 게 오타가 아닙니다. 오픈AI 문서가 이 현상을 직접 적어 두고 있습니다. 같은 품질 설정에서 더 큰 비정사각형 해상도가 더 작은 해상도나 정사각형보다 출력 토큰을 적게 쓸 때가 있다는 설명입니다.

이유는 과금 단위에 있습니다. 오픈AI는 이미지를 토큰으로 팝니다. 그림을 만들 때 나오는 “이미지 출력 토큰”이 몇 개냐로 값이 정해지고, 그 토큰 수는 픽셀 수에 정비례하지 않습니다.

숫자로 보면 이렇습니다. GPT Image 2 이전 세대 모델 기준으로 문서가 공개한 토큰 수는 아래와 같습니다.

실무에서 뭘 하면 되는지 한 줄로 말하면, 인스타 피드용 정사각형을 기본값으로 박아 두고 있었다면 세로형으로 뽑아서 잘라 쓰는 쪽이 쌀 수 있다는 뜻입니다. 값을 아끼려고 크기를 줄였는데 오히려 비싸지는 구간이 실제로 존재합니다.

토큰 단가 자체는 이렇습니다. 오픈AI 요금 페이지 기준으로 gpt-image-2는 이미지 입력 100만 토큰당 $8.00, 캐시된 입력 $2.00, 출력 $30.00입니다. 텍스트 입력은 $5.00, 캐시된 입력 $1.25입니다.

(100만 토큰당, 표준 요금)

여기서 초심자가 걸리는 지점을 하나 풀고 갑니다. 토큰은 원래 글자를 세는 단위인데, 이미지 모델은 그림을 잘게 쪼갠 조각도 같은 단위로 셉니다. 그래서 “글자 수로 파는 그림”이라는 어색한 조합이 나옵니다. 값을 알고 싶으면 요금표가 아니라 위의 장당 환산표를 봐야 하는 이유입니다.

품질 스위치 하나에 35배

같은 GPT Image 2, 같은 1024×1024인데 품질만 바꾸면 이렇게 됩니다.

• Low: $0.006 (약 8원)
• Medium: $0.053 (약 74원)
• High: $0.211 (약 295원)

Low에서 High로 올리면 35배입니다. 회사를 바꿔서 얻을 수 있는 절약폭보다, 이 스위치 하나가 훨씬 큽니다.

구세대 모델도 같은 구조입니다. 참고용으로 네 모델의 장당 표를 그대로 옮깁니다.

표를 세로로 훑어보면 재미있는 게 보입니다. 1.5세대에서는 세로형이 더 비쌌는데(High $0.133 대 $0.2), 2세대에서 뒤집혔습니다(High $0.211 대 $0.165). 세대가 바뀌면 “어느 비율이 싼가”라는 답도 바뀝니다. 예전 글에서 읽은 절약 요령이 지금도 맞는지 확인해야 하는 이유입니다.

그리고 Mini의 존재를 기억해 둘 만합니다. GPT Image 1 Mini의 High가 $0.036인데, 이건 GPT Image 2의 Medium($0.053)보다 쌉니다. 큰 모델의 중간 품질보다 작은 모델의 최고 품질이 싼 구간이 있다는 뜻입니다.

구글은 해상도표로 값을 매긴다

구글은 접근이 다릅니다. 토큰 단가도 적어 두지만, 해상도별 장당 값을 그대로 공개합니다.

Gemini 3.1 Flash Image(별칭 나노 바나나 2)의 장당 값입니다.

0.5K에서 4K로 올리면 3.36배입니다. 오픈AI의 품질 스위치(35배)에 비하면 훨씬 완만한 계단입니다. 해상도를 올려도 값이 폭발하지 않는다는 게 이 표의 성격입니다.

같은 계열의 다른 모델은 이렇습니다.

한 가지 주의할 대목이 있습니다. Gemini 3 Pro Image는 표준 요금이 토큰으로만 적혀 있고, 장당 값은 배치 기준으로 공개돼 있습니다. 그래서 위 표의 프로 줄만 조건이 다릅니다. 프로의 배치 4K가 $0.12인데 플래시의 표준 4K가 $0.151이라고 해서 “프로가 더 싸다”고 읽으면 안 됩니다. 줄을 서서 받는 값과 즉시 받는 값을 비교한 셈이니까요.

그리고 구글 요금표에서 확인한 것 중 실무에 바로 걸리는 조건이 하나 있습니다. 이미지 생성은 유료 티어에서만 됩니다. 무료 티어로 텍스트 모델을 만져 보던 감각으로 이미지를 붙이려다 여기서 막힙니다.

엑스AI는 크기를 묻지 않는다

엑스AI는 반대편 극단입니다. 모델 문서에 적힌 값이 전부입니다.

해상도별 계단도, 품질 스위치도 요금표에 없습니다. 모델을 고르면 그 값입니다. 문서는 셋 중 Grok Imagine Image 2.0을 표준 선택지로 권합니다.

이런 정찰제가 어울리는 자리가 따로 있습니다. 원가를 미리 확정해야 하는 서비스입니다. 사용자 한 명이 그림 다섯 장을 만들면 얼마인지 곱셈 한 번으로 끝나기 때문에, 무료 체험 한도나 크레딧 정책을 설계할 때 계산이 단순해집니다.

반대로 “썸네일은 작게, 배너는 크게” 식으로 크기를 나눠 쓰면서 값을 아끼려는 설계는 여기서 통하지 않습니다. 작게 만들어도 같은 값이니까요.

클라우드플레어 요금표에 ‘장당’이라는 줄은 없다

가장 낯선 표가 클라우드플레어 워커스 AI입니다. 먼저 공통 기준부터 옮깁니다.

• 하루 10,000 뉴런까지 무료
• 그 위로는 1,000 뉴런당 $0.011

뉴런은 클라우드플레어가 쓰는 계산량 단위입니다. 문제는 이미지 모델의 값이 뉴런이 아니라 타일과 스텝으로 적혀 있다는 점입니다.

타일은 그림을 512×512 크기로 자른 조각입니다. 1024×1024 그림은 조각이 네 개죠. 스텝은 그림을 다듬는 반복 횟수입니다. 같은 모델이라도 스텝을 20으로 두느냐 4로 두느냐에 따라 계산이 몇 배로 갈립니다.

즉 여기서는 장당 값이 요금표에 존재하지 않고, 내 설정이 정해질 때 비로소 생깁니다. 이게 단점만은 아닙니다. 스텝을 줄이는 만큼 정직하게 값이 내려가니까요. 대신 “한 장에 얼마”를 상사에게 보고해야 하는 사람에게는 표를 한 번 더 만들어야 하는 일이 생깁니다.

예외가 하나 있습니다. FLUX 2 Klein 9B는 1MP 단위로 값이 적혀 있어서 이 목록에서 유일하게 장당 값을 바로 읽을 수 있습니다. 1024×1024는 약 1MP니까 첫 장 $0.015, 그보다 큰 그림은 초과분을 1MP당 $0.002씩 더합니다.

같은 자리에서 30배가 갈리는 곳

리플리케이트는 성격이 다릅니다. 자기 모델을 파는 게 아니라 여러 회사의 모델을 한 자리에서 돌려 주는 중개 플랫폼입니다. 그래서 한 페이지 안에서 값이 가장 크게 벌어집니다.

맨 위와 맨 아래가 30배입니다. 같은 서비스, 같은 API 호출 방식인데 모델 이름 한 줄만 바꾸면 이만큼 갈립니다.

리플리케이트는 과금 방식이 모델마다 다르다는 점도 밝혀 둡니다. 어떤 모델은 하드웨어와 시간으로, 어떤 모델은 입력과 출력으로 계산한다고 안내하고 있습니다. 그래서 위 표에 없는 모델을 쓸 생각이라면 그 모델 페이지에서 값을 다시 확인해야 합니다.

FLUX Schnell의 1,000장당 $3.00은 이 글 전체에서 가장 싼 칸입니다. 대량으로 초안을 뽑아 놓고 그중에서 고르는 작업 방식이라면 여기부터 보는 게 맞습니다.

같은 그림을 절반 값에 받는 조건

오픈AI와 구글에는 배치라는 창구가 따로 있습니다. 즉시 답을 받는 대신 줄을 서면 값이 내려가는 방식입니다.

전부 정확히 절반입니다. 이 규칙은 예외가 없어서 외우기 쉽습니다.

배치가 맞는 자리와 안 맞는 자리는 명확합니다. 사용자가 버튼을 누르고 결과를 기다리는 화면이면 못 씁니다. 반대로 상품 이미지 5,000장을 밤새 돌려 두는 일이라면 안 쓸 이유가 없습니다.

그래서 뭘 하면 되냐면, 지금 만들고 있는 기능을 “사람이 보고 있는가”로 한 번 갈라 보세요. 보고 있지 않은 작업을 배치로 옮기는 것만으로 그 부분 청구서는 반이 됩니다.

열 장 뽑아 한 장 건지는 사람의 계산

여기서부터는 요금표에 안 적혀 있지만 청구서에는 반드시 반영되는 항목입니다. 재시도입니다.

이미지 생성은 한 번에 원하는 그림이 나오는 일이 드뭅니다. 손가락이 여섯 개로 나오거나, 글자가 깨지거나, 구도가 어긋나서 다시 돌립니다. 그러면 실제 단가는 표의 값에 재시도 횟수를 곱한 값이 됩니다.

가정을 하나 세워 보겠습니다. 쓸 만한 한 장을 건지기까지 평균 세 번 돌린다고 치면 이렇게 됩니다. (이건 확인된 수치가 아니라 계산을 위한 가정입니다.)

여기서 순위가 바뀌지는 않지만 간격이 벌어집니다. 표에서 0.208달러였던 차이가 0.624달러가 됩니다.

그래서 실전에서는 이런 조합이 자주 나옵니다. 초안은 싼 모델로 여러 장 뽑고, 방향이 정해진 다음에 비싼 모델로 최종본 한 장만 뽑는 방식입니다. 리플리케이트의 FLUX Schnell과 오픈AI의 High 품질처럼 70배 차이가 나는 구간이 있다면, 이 두 단계를 나누는 것만으로 값이 크게 달라집니다.

이미지 생성 API로 썸네일 1,000장을 만든다면

숫자를 실감하려면 규모를 붙여 보는 게 빠릅니다. 블로그 썸네일 1,000장을 만든다고 하고, 재시도 없이 한 번에 성공한다고 가정하겠습니다.

맨 위와 맨 아래의 차이가 4,200원과 29만 원입니다. 개인 프로젝트에서 이 정도 폭이면 “쓸 수 있느냐 없느냐”가 갈립니다.

여기에 앞 절의 재시도 3회를 곱하면 맨 아래는 88만 원대가 됩니다. 요금표 한 줄을 잘못 고르면 개인이 감당할 수 있는 금액이 아니게 됩니다.

같은 계산을 GPU를 직접 빌려서 돌리는 쪽과 비교하고 싶다면 GPU 클라우드 5곳 시간당 요금 비교를 같이 보시면 손익분기점을 잡기 쉽습니다.

만드는 것보다 고치는 게 비싸질 때

새로 만드는 것과 있는 그림을 고치는 건 요금 구조가 다릅니다.

오픈AI 기준으로 최종 비용은 세 가지의 합입니다. 입력 텍스트 토큰, (편집이라면) 입력 이미지 토큰, 그리고 이미지 출력 토큰입니다. 여기서 편집이 붙는 순간 입력 이미지 토큰이 추가됩니다.

문서에 적힌 조건이 하나 더 있습니다. gpt-image-2는 입력 이미지를 항상 높은 충실도로 처리합니다. 그래서 참조 이미지를 넣는 편집 요청은 입력 토큰을 더 많이 쓰게 됩니다.

스트리밍도 값이 붙습니다. partial_images 옵션으로 그려지는 중간 과정을 보여 주면, 중간 이미지 한 장마다 이미지 출력 토큰 100개가 추가로 붙습니다. 사용자 경험을 위해 켜는 옵션에 값표가 달려 있는 셈입니다.

클라우드플레어 쪽도 같은 결이 보입니다. FLUX 2 Dev와 FLUX 2 Klein은 입력 타일과 출력 타일 값이 따로 적혀 있습니다. 참조 이미지를 넣으면 입력 쪽 계산이 늘어나는 구조입니다.

정리하면, 요금을 계산할 때 “몇 장 만드나”만 세면 편집 기능을 붙인 순간 예산이 빗나갑니다. 편집을 주력으로 쓸 서비스라면 입력 쪽 값을 반드시 같이 세야 합니다.

하루치 무료가 붙어 있는 한 곳

무료 구간은 다섯 곳이 다 다릅니다. 그리고 이 항목은 확인된 것만 적겠습니다.

• 클라우드플레어 워커스 AI: 하루 10,000 뉴런까지 무료. 넘으면 1,000 뉴런당 $0.011.
• 구글: 이미지 생성은 유료 티어 전용입니다. 무료 티어에 이미지 생성 자리는 없습니다.
• 오픈AI · 엑스AI · 리플리케이트: 이번에 읽은 공개 요금 페이지에서는 이미지 생성용 무료 구간을 확인하지 못했습니다.

하루 단위 무료가 붙어 있다는 건 개인 프로젝트에 의미가 큽니다. 월 한도와 달리 매일 리셋되기 때문에, 하루에 조금씩 쓰는 취미 프로젝트는 사실상 값을 안 낼 수도 있습니다.

한편 구글의 “이미지는 유료 티어만”이라는 조건은 처음 붙일 때 반드시 걸리는 지점입니다. 무료로 텍스트 모델을 붙여 보던 흐름이 이미지에서 한 번 끊깁니다.

요금표가 답하지 않는 질문 두 개

정직하게 비워 둔 칸을 밝힙니다.

첫째, 실패한 요청도 돈을 내는가. 안전 필터에 걸려 그림이 안 나온 경우의 과금 규칙은 다섯 곳의 공개 요금 페이지만으로는 확인하지 못했습니다. 그래서 이 글의 계산에는 실패 요청 비용이 들어 있지 않습니다.

둘째, 상업적 이용 조건. 만든 그림을 상품에 써도 되는지, 학습 데이터로 써도 되는지는 요금이 아니라 약관의 영역이라 여기서 다루지 않았습니다. 다만 요금 페이지에서 눈에 띈 조건 하나는 적어 둡니다. 오픈AI는 데이터 레지던시(지역 처리) 엔드포인트에 10% 할증이 붙는다고 안내합니다. 2026년 3월 5일 이후 출시된, 해당 기능을 지원하는 모델이 대상입니다. 국내 규제 때문에 데이터 처리 지역을 지정해야 하는 조직이라면 계산에 넣어야 합니다.

이미지 생성 도구 자체를 고르는 이야기, 그러니까 API가 아니라 사람이 직접 쓰는 구독형 서비스 비교는 AI 이미지 생성 툴 5종 비교에 따로 정리해 뒀습니다. 여러 모델을 한 API로 바꿔 가며 쓰는 구조가 궁금하다면 AI 게이트웨이 5곳 비교가 이어지는 글입니다.

결정은 ‘몇 번 다시 돌릴까’에서 끝난다

지금까지 나온 것을 실제 선택으로 옮기면 이렇게 됩니다.

초안을 많이 뽑는 작업이라면 리플리케이트의 FLUX Schnell이 압도적입니다. 1,000장에 $3.00이라 재시도를 열 번 해도 다른 곳의 한 번보다 쌉니다.

원가를 미리 확정해야 한다면 엑스AI입니다. 해상도와 품질로 값이 흔들리지 않아서 사용자당 원가 계산이 곱셈 한 번으로 끝납니다.

해상도를 나눠 쓰고 싶다면 구글입니다. 0.5K에서 4K까지 계단이 3.36배로 완만해서, 썸네일과 큰 이미지를 한 모델로 처리하면서 값을 조절할 수 있습니다.

최고 품질 한 장이 필요하다면 오픈AI입니다. 대신 정사각형 대신 세로·가로형을 쓰면 같은 품질에서 22% 아낍니다. 이건 요령이 아니라 공식 표에 적힌 값입니다.

이미 클라우드플레어에서 서비스를 돌리고 있다면 워커스 AI의 하루 10,000 뉴런 무료 구간부터 써 보는 게 순서입니다. 다만 장당 값을 알려면 타일과 스텝을 직접 세야 합니다.

이미지 생성 API를 처음 붙이는 분이라면 마지막으로 하나만 기억하시면 됩니다. 이 표에서 가장 크게 움직이는 변수는 회사 이름이 아니라 품질 스위치와 재시도 횟수입니다. 70배 차이 중 35배가 품질 스위치 하나에서 나왔습니다. 어디를 고를지 정하기 전에, 내가 진짜 High 품질이 필요한지부터 정하는 게 값을 가장 크게 줄입니다.

확인 기준일: 2026년 9월 3일. 요금은 각 회사의 공개 요금 페이지 기준이며, 예고 없이 바뀔 수 있습니다. 실제 결제 전에 해당 페이지에서 다시 확인하세요.