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

> Qwen Image 3 Pro와 GPT Image 2에 프롬프트 5개를 넣고 영어 포스터, 중국어 간판, 인물, 편집, 작은 글씨를 시간과 가격으로 비교합니다.

- Canonical HTML: https://omniakey.com/ko/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2
- Markdown: https://omniakey.com/ko/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2.md
- Published: 2026-11-03 (updated 2026-11-03)
- Author: Kiki, COO at OmniaKey
- Language: ko
- Category: Comparison
- Reading time: 13 min
- All posts: https://omniakey.com/blog/llms.txt

---

![같은 프롬프트 테스트 두 개를 위아래로 놓은 이미지. 위는 빵집 포스터, 아래는 중국어 국숫집 간판이고 왼쪽이 Qwen Image 3 Pro, 오른쪽이 GPT Image 2](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/overview.b4857eed.1600.webp)

_다섯 개 중 두 개입니다. 위는 빵집 포스터, 아래는 중국어 국숫집 간판입니다. 왼쪽 Qwen Image 3 Pro, 오른쪽 GPT Image 2이고 둘 다 모든 줄을 정확히 썼습니다._

- **Qwen Image 3 Pro** (2048 px 고정): 요청 다섯 번 모두 2048×2048을 돌려줬고 중국어 메뉴 글자도 하나도 틀리지 않았습니다. Alibaba 가격으로 2K 한 장 $0.068761이고 편집은 56.6초입니다.
- **GPT Image 2** (인물과 빠른 편집): 인물 테스트에서 유일하게 말굽을 완전한 모양으로 그렸습니다. 편집은 31.0초입니다. OpenAI 가격으로 한 장 약 $0.0622이지만 다섯 번 중 네 번은 1254×1254로 돌려줬습니다.

||Qwen Image 3 Pro|GPT Image 2|
|-|-|-|
|영어 포스터 글자|80자 모두 정확|80자 모두 정확|
|중국어 간판 글자|다섯 줄 모두 정확|다섯 줄 모두 정확|
|인물 세부|말굽이 두 조각|말굽이 완전|
|찻주전자 편집|유지|유지|
|돌려준 크기|매번 2048×2048|다섯 번 중 네 번 1254×1254|
|새 이미지 중간값|28.55초|29.55초|
|편집 중간값|56.6초|31.0초|
|새 이미지 실비|$0.068761|$0.0622|
|편집 실비|$0.0715|$0.0636|

두 모델 모두 OmniaKey에서 쓸 수 있습니다. [Qwen Image 3 Pro](https://omniakey.com/ko/qwen-image-3-pro)와 [GPT Image 2](https://omniakey.com/ko/gpt-image-2)입니다. 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=false`입니다. GPT 설정은 `size=2048x2048`, `quality=medium`입니다.
- 편집 원본은 GPT Image 2가 만든 1024x1024 찻주전자 이미지입니다.
- 시간은 제출부터 `succeeded`까지이며 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 reference](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-generation-and-editing-api-reference)와 [Model Studio pricing](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing), OpenAI의 [image generation guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)와 [pricing page](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)에서 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 Pro와 GPT Image 2가 같은 빵집 포스터 프롬프트로 만든 이미지. 모델 이름을 붙였습니다](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/t1-compare.7764179f.1872.webp)

_같은 프롬프트로 Qwen Image 3 Pro 29.0초, GPT Image 2 57.6초입니다. 세 줄 모두 정확합니다._

- **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 Pro와 GPT Image 2가 만든 중국어 국숫집 간판. 모델 이름을 붙였습니다](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/t2-compare.cd00645d.1872.webp)

_같은 중국어 프롬프트로 Qwen Image 3 Pro 28.4초, GPT Image 2 32.8초입니다. 둘 다 글자를 하나도 틀리지 않았습니다._

- **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 Pro와 GPT Image 2가 그린 대장장이 인물. 모델 이름을 붙였습니다](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/t3-compare.381d57b1.1872.webp)

_같은 프롬프트로 Qwen Image 3 Pro 28.7초는 말굽이 두 조각으로 끊겼고 GPT Image 2 24.0초는 완전한 모양이었습니다._

- **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.

![2×2 이미지: 원본 찻주전자와 Qwen Image 3 Pro, GPT Image 2의 편집 결과](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/t4-compare.c8588646.2072.webp)

_왼쪽 위가 원본이고 나머지가 편집 결과입니다. 찻주전자, 뚜껑, 주둥이, 손잡이, 청자 유약이 둘 다 그대로 남았습니다._

- **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 Pro와 GPT Image 2가 만든 작은 글씨 스펙 카드. 모델 이름을 붙였습니다](https://omniakey.com/_img/blog/qwen-image-3-pro-vs-gpt-image-2/t5-compare.a3bfbaf8.1872.webp)

_같은 프롬프트로 Qwen Image 3 Pro 24.9초, GPT Image 2 26.3초입니다. 각주를 둘 다 정확히 읽었습니다._

- **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

|테스트|승자|결정 요인|
|-|-|-|
|1. 영어 포스터|무승부|80자를 둘 다 정확히 씀|
|2. 중국어 간판|무승부|다섯 줄 모두 정확, 배치가 다름|
|3. 대장장이 인물|GPT Image 2|말굽이 완전, Qwen은 두 조각|
|4. 찻주전자 편집|무승부|둘 다 유지, GPT가 25.6초 빠름|
|5. 작은 글씨 카드|무승부|각주를 둘 다 정확히 읽음|

## 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

|작업|선택|이유|
|-|-|-|
|글자를 그대로 살려야 하는 포스터와 메뉴|둘 다|모든 줄을 둘 다 정확히 씀|
|중국어 간판|둘 다|다섯 줄 모두 정확|
|2048 px 고정 파일|Qwen Image 3 Pro|다섯 번 요청 모두 2048×2048|
|손과 소품이 있는 인물|GPT Image 2|유일하게 완전한 말굽|
|빠른 배경 편집|GPT Image 2|31.0초 대 56.6초|
|파일 한 장당 낮은 비용|GPT Image 2|$0.0636 대 $0.0715, 단 1254×1254|

## 키 하나로 두 모델 실행

OmniaKey는 두 모델을 같은 media-task 엔드포인트에서 제공하므로 `model`과 `parameters`만 바꾸면 됩니다. 아래는 Qwen Image 3 Pro로 2K 포스터를 한 장 만드는 요청입니다.

```bash
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.

```bash
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"}
  }'
```

> 크기 구분자가 다릅니다. Qwen은 별표를 쓴 `2048*2048`, GPT Image 2는 알파벳 x를 쓴 `2048x2048`입니다. Qwen의 `prompt_extend`는 기본으로 켜져 있어서 프롬프트를 그대로 전달하려고 껐습니다.

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

편집할 때는 `operation`을 `edit`으로 두고 원본 이미지를 `input.image`에 넣습니다. Qwen에서는 `prompt_extend`와 `watermark`도 같이 지정합니다. [Qwen Image 3 Pro](https://omniakey.com/ko/qwen-image-3-pro)와 [GPT Image 2](https://omniakey.com/ko/gpt-image-2) 모델 페이지에 현재 장당 가격이 있습니다. 코드 없이 해 보려면 [AI Image Generator](https://omniakey.com/ko/ai-image-generator)를 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 `model`과 `parameters`만 바꾸면 되고 확인 단계는 같습니다. [Qwen Image 3 Pro](https://omniakey.com/ko/qwen-image-3-pro)와 [GPT Image 2](https://omniakey.com/ko/gpt-image-2) 페이지에 현재 가격이 있습니다.

## 확인한 출처

- [Qwen Image generation and editing API reference](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-generation-and-editing-api-reference), Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
- [Model Studio model pricing](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing), Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
- [Newly released models](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/newly-released-models), Alibaba Model Studio, 2026년 11월 3일 확인.
- [Image generation guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation), OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.
- [Pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.
- [Changelog](https://developers.openai.com/api/docs/changelog), OpenAI, 2026년 11월 3일 확인.

## 업데이트 기록

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