Qwen Image 3 Pro vs GPT Image 2: 같은 5개 프롬프트로 비교한 결과

두 모델 모두 OmniaKey에서 쓸 수 있습니다. Qwen Image 3 Pro와 GPT Image 2입니다. Qwen 금액은 Alibaba가 다섯 개 지역에 적용하는 공식 2K 가격이고, GPT 금액은 이번 요청이 돌려준 사용량으로 계산했습니다.

GPT Image 2는 OpenAI의 최신 이미지 모델이 아닙니다. gpt-image-2.5-sunburst와 gpt-image-2.5-flare가 2026년 9월 8일에 나왔습니다(OpenAI changelog, 2026년 11월 3일 확인). Alibaba는 Pro 모델의 강점을 메뉴와 시험지처럼 빽빽한 레이아웃, 10 px까지 작은 글자로 설명합니다(Model Studio 릴리스 노트, 2026년 11월 3일 확인).

검증 방법

• 모델과 ID: Qwen Image 3 Pro(OmniaKey에서는 qwen-image-3-pro, Alibaba에서는 qwen-image-3.0-pro)와 GPT Image 2(gpt-image-2)입니다.
• 2026년 11월 3일, 프롬프트 다섯 개를 각각 한 번씩 실행해 이미지 열 장과 편집용 원본 한 장을 만들었습니다.
• Qwen 설정은 size=2048*2048, prompt_extend=false, watermark=false입니다. GPT 설정은 size=2048x2048, quality=medium입니다.
• 편집 원본은 GPT Image 2가 만든 1024x1024 찻주전자 이미지입니다.
• 시간은 제출부터 succeeded까지이며 대기 시간과 네트워크가 포함됩니다.
• 이미지 판독은 별도 비전 모델이 원래 해상도에서 글자를 하나씩 옮겨 적는 방식으로 했습니다. 포스터, 간판, 작은 글씨는 원래 해상도로 잘라 낸 이미지를 한 번 더 읽었습니다.
• OmniaKey는 두 모델의 API를 판매하므로 테스트도 OmniaKey를 통해 실행했습니다. 가격은 모두 Alibaba와 OpenAI가 공개한 값입니다.
• 가격과 제한은 Alibaba의 Qwen image API reference와 Model Studio pricing, OpenAI의 image generation guide와 pricing page에서 가져왔고 모두 2026년 11월 3일에 확인했습니다.

프롬프트마다 한 번씩만 실행했으므로 결과는 사례로 읽어 주십시오.

5개 테스트, 같은 프롬프트

테스트 1: 영어 빵집 포스터(1:1)

영어 세 줄을 적힌 그대로 조판하는지 봅니다.

프롬프트:

A printed poster for a neighbourhood bakery's weekend baking class, photographed flat on a wooden table. Top line in large mixed-case letters: "THE FLOUR HOUR". Under it, two smaller lines: "Sourdough from scratch · Saturday 21 March" and "9:00 to 13:00 · 12 seats". A simple line drawing of a loaf in the middle, cream paper, dark brown ink, generous white margins, everything spelled exactly as written here.

• Qwen Image 3 Pro(29.0초): 원래 해상도로 잘라 낸 이미지에서 80자가 모두 정확했습니다. 포스터는 나무 테이블 위에 놓여 있고 주변으로 나뭇결이 보입니다. 제목은 손글씨 느낌이고 빵은 가는 선 그림입니다.
• GPT Image 2(57.6초): 같은 80자가 정확하고 크림색 종이에 판화 느낌의 빵이 있으며 글자 위아래로 가는 괘선과 밀 이삭이 더해졌습니다.

결론: 무승부입니다. 글자는 둘 다 정확했고 GPT는 장식이 많고 57.6초, Qwen은 단순하고 29.0초가 걸렸습니다.

테스트 2: 중국어 국숫집 간판(1:1)

중국어 메뉴 다섯 줄을 보는 테스트라서 프롬프트를 중국어로 썼습니다.

프롬프트:

一家面馆门口的木质菜单牌，竖排手写中文。最上面一行大字“老陈牛肉面”，下面四行小字分别是“红烧牛肉面 18元”“番茄牛腩面 20元”“酸菜肉丝面 16元”“加蛋 2元”。招牌下方挂着一串红辣椒，背景是虚化的街道，白天自然光，写实摄影。

우리말로 옮기면 국숫집 앞 나무 메뉴판, 손글씨 다섯 줄, 매달린 홍고추, 흐린 거리, 낮 자연광입니다.

• Qwen Image 3 Pro(28.4초): 다섯 줄 모두 정확하고 한 줄에 한 메뉴, 이름 뒤에 가격이 붙습니다. 나무판에 검은 손글씨, 배경은 흐린 거리이고 가장자리에 홍고추가 있습니다. 원래 해상도로 잘라 내 다섯 줄을 글자 단위로 확인했습니다.
• GPT Image 2(32.8초): 다섯 줄 모두 정확하고 두 칸으로 나뉘어 가격이 오른쪽 정렬로 크림색 괘선 아래 놓입니다. 인쇄된 메뉴판처럼 보입니다. 잘라 낸 이미지 확인에서도 결과가 같았습니다.

결론: 무승부입니다. 둘 다 글자를 하나도 틀리지 않았고 두 칸이냐 한 칸이냐는 취향 문제입니다.

테스트 3: 대장장이 인물(1:1)

피부 결, 손에 든 말굽, 작업장이 프롬프트대로 만들어졌는지 봅니다.

프롬프트:

Candid portrait of a blacksmith in his fifties holding a finished horseshoe, standing in a dim workshop with a glowing forge behind him. Soot on his forearms, sweat on his forehead, leather apron worn smooth, deep wrinkles around his eyes. Shot on an 85mm lens at f/2, warm forge light from behind, cool window light on his face.

• Qwen Image 3 Pro(28.7초): 이마 주름, 눈가 주름, 모공, 수염 자국이 사진처럼 보입니다. 손에 든 쇠는 두 조각으로 끊겨 이어지는 곡선이 없어서 말굽으로 보이지 않고 손가락도 겹치고 휘었습니다.
• GPT Image 2(24.0초): 피부와 수염 자국의 사실감은 같고 손에는 완전한 말굽 하나가 들려 있으며 손가락 일부가 그 뒤에 가려져 있습니다. 화덕은 오른쪽, 창은 왼쪽으로 Qwen과 좌우가 반대인 구도입니다.

결론: GPT Image 2입니다. 완전한 말굽을 만든 쪽은 이 모델뿐입니다. 한 번만 실행했고 인물의 다른 부분은 둘 다 같았습니다.

테스트 4: 찻주전자 편집(1:1)

배경을 바꿔도 찻주전자가 남는지, 편집에 얼마나 걸리는지 봅니다. 두 모델이 같은 1024x1024 원본을 편집했습니다.

프롬프트:

Put this exact teapot on a pale linen tablecloth beside a small bowl of loose tea and a wooden scoop, with soft morning light from the left and a simple plaster wall behind. Keep the teapot, its lid, its handle, its glaze and every mark on it exactly as they are.

• Qwen Image 3 Pro(56.6초): 찻주전자와 뚜껑, 주둥이, 손잡이, 유약을 유지하고 리넨 식탁보, 찻잎 그릇, 나무 숟가락, 왼쪽 아침 빛을 더했습니다.
• GPT Image 2(31.0초): 소품과 빛 방향이 같고 찻주전자 모양과 유약도 그대로입니다. 31.0초에 끝나 Qwen보다 25.6초 빨랐습니다.

결론: 피사체를 지키는 점은 무승부입니다. 편집 속도는 GPT Image 2가 25.6초 앞섭니다.

테스트 5: 작은 글씨 스펙 카드(1:1)

제목, 두 칸 네 줄 표, 회색 작은 글씨 각주를 봅니다.

프롬프트:

A clean product comparison card, portrait orientation, white background. Title at the top in bold: "TRAIL RUNNER X2". Below it a table with four rows and two columns. Left column: "Weight", "Drop", "Price", "Sizes". Right column: "268 g", "6 mm", "$149", "EU 39-47". Under the table a single line in small grey type: "Prices include VAT. Weights are for a EU 42." All text in a modern sans-serif, left aligned, nothing else in the frame.

• Qwen Image 3 Pro(24.9초): 268 g, 6 mm, $149, EU 39-47과 각주의 "a EU 42"까지 글자와 숫자가 모두 정확합니다. 네 줄 두 칸, 옅은 회색 괘선, 왼쪽 정렬 라벨입니다.
• GPT Image 2(26.3초): 글자와 숫자가 모두 정확하고 각주도 맞습니다. 라벨 칸에 옅은 회색 바탕이 깔리고 가격 칸이 더 넓습니다.

결론: 무승부입니다. 작은 글씨를 둘 다 정확히 읽었고 차이는 표 모양뿐입니다.

테스트별 결과

가격과 속도

Alibaba는 Qwen Image 3 Pro를 장당으로 매깁니다. 2K 출력은 중국, 홍콩, 프랑크푸르트, 버지니아, 도쿄에서 한 장 $0.068761이고 싱가포르에서는 $0.075입니다(Model Studio pricing, 2026년 11월 3일 확인).

편집에는 입력 이미지 비용이 더해집니다. 위 다섯 지역은 장당 $0.00275, 싱가포르는 $0.003입니다. 이번 찻주전자 편집은 다섯 지역에서 $0.068761 + $0.00275 = $0.071511이고 싱가포르에서는 $0.075 + $0.003 = $0.078입니다.

OpenAI는 GPT Image 2를 장수가 아니라 토큰으로 청구합니다. 이미지 출력 100만 토큰에 $30, 이미지 입력 $8, 텍스트 입력 $5입니다(OpenAI pricing, 2026년 11월 3일 확인).

이미지 한 장을 만들면 이미지 출력 2,058토큰과 텍스트 입력 97토큰이 돌아왔습니다. 2,058 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.0617이고 97 × $5 ÷ 1,000,000 = $0.0005로 합계는 약 $0.0622입니다. 편집은 이미지 출력 2,058, 이미지 입력 194, 텍스트 입력 60토큰이 돌아왔고 2,058 × $30 + 194 × $8 + 60 × $5를 100만으로 나누면 $0.0636입니다.

두 금액을 비교할 때 주의할 점이 하나 있습니다. Qwen의 $0.068761은 2048×2048 파일이고 GPT Image 2의 $0.0622는 다섯 번 중 네 번이 1254×1254여서 화소 수가 절반에 못 미칩니다. 화소당으로 보면 차이가 더 벌어집니다. OpenAI 가이드의 장당 표에는 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024만 있어서 2048 가격은 요청이 돌려준 사용량으로 계산해야 합니다.

속도는 작업에 따라 갈렸습니다. Qwen은 새 이미지 중간값이 28.55초, 편집이 56.6초입니다. GPT는 새 이미지가 29.55초, 편집이 31.0초여서 차이는 편집에서 벌어집니다.

실무에서 중요한 차이는 크기입니다. GPT Image 2는 size=2048x2048 요청에 다섯 번 중 네 번(포스터, 간판, 편집, 카드) 1254×1254를 돌려줬고 2048×2048은 인물 한 번뿐이었습니다. Qwen은 매번 2048×2048을 돌려주므로 2048 px 고정 파일이 필요한 인쇄 흐름은 Qwen이 더 간단합니다.

장점과 단점

Qwen Image 3 Pro

• 장점: 매번 2048×2048, 글자 테스트 세 개에서 한 글자도 틀리지 않음, 새 이미지 중간값 28.55초.
• 단점: 편집에 56.6초, 인물의 말굽이 두 조각으로 끊김.

GPT Image 2

• 장점: 유일하게 완전한 말굽, 편집 31.0초, medium 화질에서 장당 약 $0.0622.
• 단점: 다섯 번 중 네 번이 1254×1254, 포스터는 57.6초.

용도별 선택

키 하나로 두 모델 실행

OmniaKey는 두 모델을 같은 media-task 엔드포인트에서 제공하므로 model과 parameters만 바꾸면 됩니다. 아래는 Qwen Image 3 Pro로 2K 포스터를 한 장 만드는 요청입니다.

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: flour-hour-qwen-001" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-3-pro",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A printed poster for a neighbourhood bakery. Top line: THE FLOUR HOUR."},
    "parameters": {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}
  }'

같은 요청을 GPT Image 2로 보낼 때는 이 모델의 크기와 화질 항목을 씁니다.

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: flour-hour-gpt-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A printed poster for a neighbourhood bakery. Top line: THE FLOUR HOUR."},
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "medium"}
  }'

1. 응답은 202와 작업 id입니다.
2. 몇 초마다 https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}를 확인하고 status가 succeeded가 될 때까지 기다립니다.
3. assets[0].url에서 이미지를 내려받고 배포 전에 화소 크기를 확인합니다. GPT Image 2는 2048 요청에 1254×1254로 돌려준 경우가 다섯 번 중 네 번 있었습니다.

편집할 때는 operation을 edit으로 두고 원본 이미지를 input.image에 넣습니다. Qwen에서는 prompt_extend와 watermark도 같이 지정합니다. Qwen Image 3 Pro와 GPT Image 2 모델 페이지에 현재 장당 가격이 있습니다. 코드 없이 해 보려면 AI Image Generator를 여십시오.

자주 묻는 질문

Qwen Image 3 Pro와 GPT Image 2 중 어느 쪽이 글자를 더 정확히 씁니까?

다섯 테스트에서는 우열이 갈리지 않았습니다. 영어 포스터 80자, 중국어 메뉴 다섯 줄, 작은 글씨 카드 전체를 둘 다 정확히 썼습니다.

Qwen Image 3 Pro가 GPT Image 2보다 쌉니까?

파일 한 장 기준으로는 싸지 않습니다. OpenAI 토큰 가격으로 GPT Image 2는 새 이미지 장당 약 $0.0622, 편집 약 $0.0636이었습니다. Qwen은 Alibaba 2K 정가로 장당 $0.068761이고, 편집은 입력 이미지 $0.00275를 더해 $0.0715입니다. 다만 다섯 번 중 네 번은 GPT가 1254×1254를, Qwen은 2048×2048을 돌려줬습니다. 같은 돈으로 받는 화소는 Qwen이 더 많습니다.

2048×2048을 요청했는데 GPT Image 2가 1254×1254를 돌려주는 이유는 무엇입니까?

이번 다섯 번 중 네 번이 그랬습니다. 내려받은 파일의 가로와 세로를 읽은 뒤 배포하고 2048 px가 필요하면 요청을 다시 보내십시오.

키 하나로 두 모델을 모두 호출할 수 있습니까?

가능합니다. 두 모델 모두 OmniaKey의 media-task 엔드포인트에서 돌아가므로 model과 parameters만 바꾸면 되고 확인 단계는 같습니다. Qwen Image 3 Pro와 GPT Image 2 페이지에 현재 가격이 있습니다.

확인한 출처

• Qwen Image generation and editing API reference, Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
• Model Studio model pricing, Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
• Newly released models, Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
• Image generation guide, OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.
• Pricing, OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.
• Changelog, OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.

업데이트 기록

• 2026년 11월 3일: 첫 버전. 같은 프롬프트 테스트 다섯 개, 소요 시간, 장당 비용을 담았습니다.