gpt-image-2 기반 Base64 기반 이미지 생성 파이프라인 구축 및 최적화

Context

마케팅 에셋의 빠른 반복 생성 및 자동화를 위한 AI 이미지 생성 인터페이스 필요성 대두. API 응답 데이터의 Base64 인코딩 방식에 따른 클라이언트 측 디코딩 및 스토리지 저장 로직 설계가 핵심 요구사항임.

Technical Solution

• gpt-image-2 모델 채택을 통한 고해상도 이미지 생성 및 32,000자 분량의 세밀한 Prompt 제어 체계 구축
• Stable behavior 확보를 위해 특정 날짜 스냅샷 버전을 Pinning 하여 배포 간 일관성 유지
• output_format 및 output_compression 설정을 통한 Latency 감소와 파일 크기 최적화 간의 Trade-off 조절
• size 파라미터의 16배수 제약 및 1:3~3:1 Aspect Ratio 준수를 통한 이미지 왜곡 방지 설계
• background: 'transparent' 기능 필요 시 gpt-image-1.5 모델로 Fallback 하는 버전별 기능 분기 전략 적용
• image_generation_user_error 예외 처리를 통한 Moderation Block 발생 시 무분별한 Retry 방지 로직 구현