WorkBuddy에서 GPT Image 2를 사용할 수 있나요?

네. WorkBuddy는 MCP를 기본으로 지원하므로 RunAPI를 MCP 서버로 등록하면 GPT Image 2를 도구로 사용할 수 있습니다. 워크벤치 에이전트에게 gpt-image-2 모델로 text_to_image 작업을 요청하세요. 채팅에 사용하는 RUNAPI_API_KEY 하나로 커버되며, 별도 스킬이나 플러그인이 필요 없습니다.

GPT Image 2와 GPT-4o Image의 차이점은 무엇인가요?

GPT Image 2는 OpenAI의 전용 이미지 생성 모델로 더 높은 품질과 최대 4K 출력을 지원합니다. GPT-4o Image는 채팅 컨텍스트 내에서 이미지를 생성하지만 1:1, 3:2, 2:3 종횡비로 제한됩니다. 두 모델 모두 RunAPI를 통해 사용할 수 있습니다 — 독립 생성에는 gpt-image-2를, 채팅 통합 이미지 출력에는 gpt-4o-image를 사용하세요.

GPT Image 2는 어떤 화면 비율과 해상도를 지원하나요?

aspect_ratio는 auto 또는 1:1부터 21:9, 9:21까지의 비율로, output_resolution은 1k, 2k, 4k 중 하나로 설정합니다. 기본 해상도는 1k입니다.

RunAPI에서 GPT Image 2 가격은 어떻게 책정되나요?

GPT Image 2는 이미지당 과금됩니다. text_to_image 요금은 출력 해상도에 따라 달라지며, 1k가 가장 저렴하고, 2k는 중간, 4k가 가장 비쌉니다. edit_image는 모든 해상도에서 이미지당 같은 요금이 적용됩니다. 현재 이미지당 요금은 RunAPI 가격 페이지를 확인하세요. 생성 실패 시 요금이 청구되지 않습니다.

WorkBuddy에서 GPT Image 2로 기존 이미지를 편집할 수 있나요?

네. WorkBuddy에게 gpt-image-2 모델로 edit_image 작업을 실행하도록 요청하세요. source_image_urls에 원본 이미지 URL을 전달하고 프롬프트에 편집 내용을 설명하세요(예: "배경을 해질녘 해변으로 변경" 또는 "사람에게 빨간 모자 추가"). GPT Image 2는 자연어 편집 지시를 따릅니다.

Claude visitors: new accounts receive $1.00 in bonus API credit within 30 days. One per person; usage credits only.

WORKBUDDY + GPT IMAGE

WorkBuddy에서 GPT Image를 사용하세요.

GPT Image 2는 OpenAI의 전용 이미지 생성 모델로, 텍스트-이미지 변환과 지시 기반 이미지 편집을 지원하며 종횡비를 선택할 수 있고 최대 4K 출력 해상도를 제공합니다. WorkBuddy는 채팅에 사용하는 것과 동일한 RunAPI 서버 및 RUNAPI_API_KEY를 통해 MCP 도구로 호출하며, 별도 설치가 필요 없습니다.

API Key 받기 문서 읽기

MCP 서버 하나 · 텍스트-이미지 변환 + 이미지 편집 · 최대 4K 출력

Use the runapi MCP server to generate an image with OpenAI GPT Image 2.

Requirements:
- Call the runapi create_task tool with the text_to_image action.
- Set the model to "gpt-image-2".
- Write a descriptive prompt. GPT Image 2 follows natural language instructions
  closely — describe layout, style, and text overlays.
- Optionally set output_resolution to 1k, 2k, or 4k. Default is 1k.
- The task is async. Poll it with get_task until it completes, then report the
  output image URL.

{
  "mcp_servers": {
    "runapi": {
      "url": "https://runapi.ai/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "task_id": "tsk_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-image-2",
  "output": {
    "image_url": "https://media.runapi.ai/outputs/tsk_abc123.png",
    "output_resolution": "2k"
  }
}

WorkBuddy에서 테스트할 프롬프트 복사하기 gpt-image

작동 방식

세 단계로 WorkBuddy에서 GPT Image 사용하기

RunAPI MCP 서버 추가

WorkBuddy에서 runapi라는 이름의 MCP 서버를 등록하고, RUNAPI_API_KEY에서 읽은 키와 함께 스트리밍 가능한 HTTP를 통해 https://runapi.ai/mcp를 지정하세요. RunAPI가 이미 채팅용으로 연결되어 있다면 GPT Image 도구가 동일한 서버에서 제공되므로 추가 설정이 필요 없습니다.

url: https://runapi.ai/mcp
auth: Bearer $RUNAPI_API_KEY

WorkBuddy에 GPT Image 작업 요청하기

워크벤치 에이전트에게 text_to_image 액션과 gpt-image-2 모델을 사용하여 runapi create_task 도구를 호출하도록 요청하고, 레이아웃 및 스타일 지시가 포함된 상세한 프롬프트를 제공하세요. 더 높은 디테일을 위해 output_resolution을 2k 또는 4k로 설정하세요. 기존 이미지 편집 시에는 gpt-image-2와 source_image_urls를 사용하는 edit_image 액션을 사용하세요.

create_task(service="gpt-image-2",
            action="text_to_image",
            model="gpt-image-2",
            prompt="...",
            output_resolution="2k")

결과 가져오기

도구 호출은 즉시 task_id를 반환합니다. WorkBuddy는 get_task 도구로 폴링하여 상태가 completed로 변경되면 대화에서 출력 이미지 URL을 보고합니다.

get_task(task_id="tsk_abc123")

파라미터

GPT Image 작업 파라미터

파라미터	유형	설명
`model`	`string`	gpt-image-2. text_to_image와 edit_image 액션 모두 같은 모델 ID를 사용합니다.
`prompt`	`string`	필수. 원하는 이미지에 대한 자연어 설명. 레이아웃, 텍스트 오버레이, 스타일에 대한 상세한 지시를 지원합니다.
`output_resolution`	`string`	선택 사항. 출력 해상도 — 1k (기본값), 2k, 또는 4k. text_to_image는 해상도가 높을수록 이미지당 비용이 증가하며, edit_image는 모든 해상도에서 같은 요금이 적용됩니다.
`aspect_ratio`	`string`	선택 사항. 기본값은 auto. 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16 등을 지원합니다.
`source_image_urls`	`array`	edit_image 액션에 필수입니다. 편집할 원본 이미지의 URL을 하나 이상 지정합니다.

WorkBuddy에서 GPT Image란?

GPT Image 2는 키워드 기반 생성기보다 구조화된 디자인 어시스턴트에 가깝게 작동하는 OpenAI의 전용 이미지 모델입니다. 레이아웃, 텍스트 배치, 스타일 제약 등 제작 요강을 제공하면 지시를 충실히 따릅니다. 캐릭터 일관성, 깔끔한 텍스트 렌더링, 가독성 높은 레이아웃이 강점으로 꼽히지만, 여러 번의 반복 수정을 거치면 품질이 저하될 수 있습니다. WorkBuddy 에이전트는 채팅에 사용하는 것과 동일한 RunAPI MCP 서버에서 도구로 호출합니다.