Wan 2.7 이미지→이미지와 텍스트→이미지의 차이는 무엇인가요?

Wan 2.7 이미지→이미지는 한 장에서 아홉 장의 참조 이미지가 필요하며 프롬프트에 따라 그것들을 편집하거나 결합하는 반면, 텍스트→이미지는 설명만으로 시작합니다. 두 엔드포인트 모두 strength 다이얼이 없으므로 제어는 프롬프트의 구체성과 각 참조가 무엇을 담당하는지 명시하는 데서 나옵니다. 텍스트→이미지에는 편집 엔드포인트에 없는 enable_thinking 스위치도 있습니다.

Wan 2.7 이미지→이미지 API는 어떤 필드를 받나요?

여섯 개입니다. prompt와 image_urls는 필수이고, aspect_ratio, resolution, num_outputs, seed는 선택입니다. strength 값도 네거티브 프롬프트도 없으며, 인식되지 않는 키는 조용히 무시되지 않고 거부됩니다. image_urls는 한 장에서 아홉 장까지의 URL을 받으며, 각 이미지가 어떻게 쓰이는지는 전부 프롬프트 문장으로 전달해야 합니다.

Wan 2.7 이미지→이미지가 image_urls에 받는 이미지 형식은 무엇인가요?

image_urls의 각 이미지는 JPEG, 투명도가 없는 PNG, BMP 또는 WEBP여야 하고, 한 변이 240~8,000픽셀 사이, 화면비는 1:8~8:1, 크기는 20MB 이하여야 합니다. 이 제한은 Alibaba의 모델 문서에서 나온 것이므로, 투명한 PNG는 평탄화하고 지나치게 큰 스캔본은 축소한 뒤 URL을 요청에 넣으세요.

Wan 2.7 Pro의 편집 엔드포인트는 이보다 더 크게 렌더링하나요?

아니요. Wan 2.7 Pro의 편집 엔드포인트는 자체 resolution 필드 없이 2k로 고정되어 있으며, 이는 이 엔드포인트에서 resolution을 2k로 설정했을 때 도달하는 것과 같은 상한입니다. Alibaba 문서는 4K를 텍스트→이미지 전용으로 남겨 둡니다. Pro가 사 오는 것은 하나의 편집 프롬프트에 여러 조건이 동시에 걸릴 때의 충실도입니다. num_outputs 필드도 없어 호출당 한 장만 반환합니다.

Wan 2.7 이미지→이미지에서 편집할 영역을 마스크로 지정할 수 있나요?

아니요. Wan 2.7 이미지→이미지에는 마스크나 인페인팅 필드가 없으므로, 바꿀 영역은 말로 지정해야 합니다. '찻주전자의 유약', '건물 뒤의 하늘' 같은 식입니다. 그대로 두어야 할 것을 같은 문장에 명시하는 것이 나머지 프레임을 안정적으로 유지하는 방법입니다. 요청에는 어떤 픽셀이 대상 밖인지 알려 주는 다른 신호가 없기 때문입니다.

Wan 2.7 이미지→이미지 API에 콘텐츠 플래그나 콘텐츠 토글이 있나요?

아니요. Wan 2.7 이미지→이미지 요청 본문에는 콘텐츠 플래그도 건별 선언도 없고, 플랫폼도 별도의 필터를 추가하지 않습니다. 이 엔드포인트는 무검열이며, 참조 이미지에 대한 무검열 브리프도 쓴 그대로 렌더링됩니다. 등장하는 모든 인물에 대한 동의, 권리, 연령, 해당 지역 법률은 사용자의 책임으로 남습니다.

Wan 2.7 이미지→이미지에서 프롬프트는 얼마나 길 수 있나요?

최대 5,000자로, 이 계열의 텍스트→이미지 엔드포인트와 같은 한도입니다. 최대 아홉 개까지 가능한 참조 각각에 역할을 부여하면서도 결합된 결과의 조명, 포즈, 마감까지 설명할 만큼 넉넉한 여유입니다. 별도의 네거티브 프롬프트 필드도 없으므로 제외할 요소도 같은 설명 안에 넣어야 합니다.

Wan 2.7 이미지→이미지 API는 어떻게 과금되나요?

Wan 2.7 이미지→이미지는 생성된 이미지 한 장당 미국 달러로 과금되며, 참조 장수는 영향을 주지 않습니다. 아홉 장짜리 편집과 한 장짜리 편집의 비용이 같습니다. 호출을 배로 늘리는 필드는 num_outputs이며, 한 장에서 네 장까지 각각 따로 과금됩니다. 실시간 요율은 이 페이지 상단에 있습니다.

Wan 2.7 이미지→이미지에서 참조 이미지의 순서가 중요한가요?

네. Wan 2.7 이미지→이미지는 image_urls를 배열 순서대로 읽으므로, 프롬프트의 'image 1'은 첫 번째 URL을, 'image 2'는 두 번째 URL을 가리킵니다. 목록 순서를 바꾸면 그 번호들이 다른 파일을 가리키게 됩니다. aspect_ratio를 생략하면 배열의 마지막 URL이 출력 비율도 정합니다. 위치는 파일에 번호만 매길 뿐이므로, 각 파일의 역할은 여전히 프롬프트에 써야 합니다.

참조 이미지를 한 장만 보내면 어떻게 되나요?

image_urls에 URL이 한 장뿐이면 Wan 2.7 이미지→이미지가 결합할 대상이 없으므로, 그 호출은 단순한 편집이 됩니다. 그 이미지가 기준이 되고 프롬프트는 무엇을 바꿀지 설명하며, 프롬프트에 이름이 없는 것은 모두 고정된 것으로 읽힙니다. 이 페이지의 역할 지정 안내는 두 번째 참조가 자신의 몫을 더하는 순간부터 중요해집니다.

Wan 2.7 API — 무검열, 레퍼런스 9장 편집

alibaba/wan-2.7/edit

Alibaba의 Wan 2.7 image-to-image는 레퍼런스 1~9장을 지시문 하나로 합치거나 편집해 새 이미지를 만듭니다. 프롬프트로 바꿀 것과 지킬 것을 정해 의상·제품·얼굴이 유지되며 무검열입니다.

엔드포인트마다 필터링 수준이 다릅니다: 이미지 편집 — 무검열, 텍스트→이미지 — 순화됨.

최저가 $0.03/장

모델 실행 API 보기

입력

이미지 편집

프롬프트230/5000

순서를 바꾸면 프롬프트의 참조 번호도 바뀝니다. 자료를 삭제하면 해당 참조도 삭제되니 프롬프트를 확인하세요.

이미지2/9

파일이나 미디어 링크를 끌어오거나 붙여넣기 또는 선택 · 최대 9개 · 개당 최대 10 MB · JPG · PNG · WEBP · GIF

Image 1
Image 2

편집 영역0/18

이미지 위를 드래그해 편집할 영역을 지정하세요. 이미지당 최대 2개까지 가능합니다. 상자는 드래그해 옮기고, 모서리를 끌어 크기를 조절할 수 있습니다.

화면 비율

해상도

컬러 팔레트0/10

시드

안전 검사꺼짐

SpicyAPI는 이 모델에 안전 검사를 적용하지 않습니다. 프롬프트와 소재는 작성한 그대로 모델에 전달되며, 결과는 모델 자체가 결정합니다.

제출과 가격 계산을 열기 전에 계정을 확인하고 있습니다.

출력

실행 대기

샘플 결과

편집

레이어 분해

영상화

{
  "model": "alibaba/wan-2.7/edit",
  "input": {
    "image_urls": [
      "https://cdn.spicyapi.ai/models/examples/inputs/3215457c73f395f5.png",
      "https://cdn.spicyapi.ai/models/examples/inputs/6a3e74dbf296bed6.png"
    ],
    "num_outputs": 1,
    "resolution": "1k",
    "prompt": "Image 1 is the woman — keep her face, hair and pose. Image 2 is the dusty-rose silk slip dress; dress her in it, matching image 1's window-light direction and colour temperature so the silk sheen falls where the light actually is."
  }
}

소개

Wan 2.7 이미지 편집은 제공한 이미지에 의도한 변경을 가합니다. 부분적이거나 스타일상의 결정을 바꾸면서도 원본 이미지의 디테일은 알아볼 수 있게 남아야 할 때 쓰십시오.

출발 소재로 고르는 Wan 2.7 모드

처음에 가진 것	모드
글로 쓴 시각 브리프	Wan 2.7 텍스트→이미지
의도한 변경이 필요한 이미지	Wan 2.7 이미지 편집

핵심 기능 및 하이라이트

아홉 장 편집은 적은 대로 그립니다

레퍼런스를 주면 image-to-image는 보낸 브리프대로 그립니다. 의상도 구도도 그대로입니다. 이 플랫폼에는 콘텐츠 플래그도 요청별 선언도 없고, 두 엔드포인트 모두 마찬가지입니다. 차이는 모델에 있습니다. text-to-image는 수위 높은 프롬프트에 더 절제된 화면으로 답합니다. 이 페이지의 카페 장면은 text-to-image로, 오버사이즈 흰 셔츠에 창에는 비가 내리는 화면이며, 텍스트 엔드포인트는 대략 거기서 멈춥니다.

마스크를 칠하지 않고 이미지를 아홉 장까지 합칩니다

image-to-image는 원본 이미지를 한 번의 요청에 한 장에서 아홉 장까지 받습니다. 그래서 의상과 얼굴, 공간, 색 레퍼런스가 같은 편집에 함께 들어갈 수 있습니다. 각 원본이 무엇을 위한 것인지 프롬프트에 적으십시오. 이름 붙이지 않고 쌓으면 평균이 나오는데, 아홉 장짜리 편집이 탁하게 돌아오는 가장 흔한 이유입니다.

그리기 전에 배치를 먼저 잡습니다

Wan 2.7은 그리기 전에 프레임을 계획합니다. 그건 공간적 판단이 필요한 것들에서 드러납니다. 누가 앞에 있는지, 손에 무엇을 들고 있는지, 광원이 어디 있는지 같은 것들입니다. 여기서는 주어가 분명하고 관계 하나가 분명한 긴 서술형 프롬프트가 키워드 더미보다 잘 통합니다.

요청 파라미터

Wan 2.7 · Image Editing 요청 파라미터
파라미터	필수	설명
`prompt`	예	무엇이 바뀌고 무엇이 바뀌면 안 되는지 적으세요. 이미지 1, 이미지 2처럼 위치로 원본을 가리켜야 모델이 어느 쪽이 주제이고 어느 쪽이 바닥인지 압니다. 1자 이상 · 5000자 이하
`image_urls`	예	한 번의 호출에 레퍼런스 이미지 1~9장입니다. 순서가 중요합니다. 1개 이상 · 9개 이하
`bounding_boxes`	아니요	편집할 위치를 표시하는 선택 사항인 사각형으로, 참조 이미지 1장당 최대 2개입니다. image_index는 상자가 놓인 참조 이미지로, 업로드 순서대로 1부터 셉니다. 18개 이하
`aspect_ratio`	아니요	1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3 중 하나이고 기본값은 없습니다. 비워 두면 마지막 레퍼런스의 비율을 따릅니다. `1:1` · `4:3` · `3:4` · `16:9` · `9:16` · `3:2` · `2:3`
`num_outputs`	아니요	1에서 4까지이고, 모두 같은 브리프에 seed만 다른 결과입니다. seed 말고는 움직인 게 없어서 한 구도의 네 가지 해석을 그대로 비교할 수 있습니다. `≥ 1` · `≤ 4` · 기본값: `1`
`resolution`	아니요	1k 또는 2k이고 기본값은 1k입니다. 2k는 1k의 네 배 픽셀이며, 화면 비율은 aspect_ratio를 따릅니다. `1k` · `2k` · 기본값: `1k`
`color_palette`	아니요	3~10가지 색으로 이루어진 선택 사항인 색상 테마입니다(권장은 8가지). 각 색을 #RRGGBB 16진수 코드로 입력하고, 원하면 이미지에서 차지할 비율을 퍼센트로 지정하십시오. 3개 이상 · 10개 이하
`seed`	아니요	0에서 2147483647까지입니다. 변형 세트 전체에 고정해 두면 편집 두 개의 차이가 직접 바꾼 문장뿐이 됩니다. `≥ 0` · `≤ 2147483647`

요금

$0.03 / 장

활용 사례

승인된 이미지를 새 캠페인 맥락에 맞추기

승인된 이미지를 레퍼런스로 보내고, 바뀔 요소 하나(배경, 색 처리, 소품)와 바뀌면 안 되는 모든 것을 적으십시오. aspect_ratio를 빼면 결과는 마지막 레퍼런스의 비율을 따릅니다.

통제된 아트 디렉션 변경 탐색하기

제품 사진과 색 레퍼런스를 보내고, 리넨과 소품과 창문 빛은 그대로 둔 채 유약, 원단, 마감을 바꿔 달라고 요청하십시오. 호출 한 번, 마스크 없이, seed를 고정하면 변형 세트를 비교할 수 있습니다.

일관된 변형 세트 준비하기

이미지 편집은 한 번의 호출에 레퍼런스를 1~9장 받으므로 옷, 얼굴, 공간, 색 레퍼런스가 같은 편집에 들어갈 수 있습니다. 세트 전체에서 seed를 고정하면 두 편집의 차이는 바꾼 부분뿐입니다.

주요 활용 사례 튜토리얼 보기

프롬프트 가이드 및 실전 팁

남길 것과 바꿀 수 있는 것 밝히기

원본을 1번 이미지, 2번 이미지처럼 위치로 부르면 모델이 무엇이 피사체이고 무엇이 표면인지 압니다. 먼저 그대로 남아야 할 것을, 다음으로 변경을 적으십시오. 이름 없이 쌓은 레퍼런스는 평균이 되어 버립니다.

수정 사항을 부분별로 확인할 수 있게 하기

목표를 좁힌 조정 하나만 요청하고 원본과 비교하십시오. num_outputs는 같은 편집을 다른 seed로 최대 네 가지 돌려주며 각각 과금됩니다. 문제가 지시문인지 추첨인지 금방 알 수 있습니다.

원본에 따라 달라지는 결과 검증하기

레퍼런스는 JPEG, 투명도 없는 PNG, BMP, WEBP 중 하나여야 하며, 한 변이 240~~8,000픽셀, 비율은 1:8~~8:1, 크기는 20MB 이하여야 합니다. 기본값 1k에서는 편집 결과가 약 100만 화소이며, 네 배가 필요하다면 resolution을 2k로 두십시오.

API 빠른 시작

# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
  -d '{
  "model": "alibaba/wan-2.7/edit",
  "input": {
    "image_urls": [
      "https://example.com/reference.png"
    ],
    "num_outputs": 1,
    "prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
    "resolution": "1k"
  }
}'

# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"

인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.

참조 아홉 장, 지시 하나, 결과 한 장

Wan 2.7 이미지→이미지 API는 한 번의 호출에 참조 이미지를 한 장에서 아홉 장까지 받아 지시 하나로 결합합니다. 포즈는 이 장에서, 팔레트는 저 장에서, 배경은 또 다른 장에서 가져오는 식입니다. 역할은 프롬프트에서 정해지며, 각 파일을 image_urls 안의 위치로 지칭하고('image 1', 'image 2') 세기를 조절하는 strength 다이얼은 없습니다. 화면비도 일곱 가지가 여기에 동일하게 적용되며, aspect_ratio를 생략하면 마지막 소스 이미지의 형태를 그대로 따릅니다.

플레이그라운드 열기

참조 이미지: 호출당 1~9장, image_urls 배열
화면비: 선택 사항. 생략하면 결과가 마지막 소스 이미지의 비율을 따름
캔버스 예산: 이 계열의 텍스트→이미지와 같은 1k·2k 두 단계, 약 100만 또는 400만 화소
가격: 출력 장당 과금, 호출당 1~4장, 참조 장수와 무관
프롬프트 길이: 역할을 지정하고 결과를 설명하기 위해 최대 5,000자
Seed: 0~2,147,483,647, 비교를 안정시키지만 동일한 결과를 보장하지는 않음

다중 참조: 한 요청에서 아홉 개의 소스를 정리한다최대 아홉 장의 이미지가 같은 호출에 들어가며, 각각 얼굴, 의상, 공간, 색 참조처럼 서로 다른 요소를 담을 수 있습니다. 결과는 단일 참조 편집을 연이어 실행한 사슬이 아니라 하나로 결합된 이미지입니다.
역할 지정: 각 참조의 역할은 프롬프트가 정한다참조가 둘 이상이면 image_urls 안의 위치로 각각이 무엇을 담당하는지 명시하세요. '포즈는 image 1에서, 배경은 image 2에서' 식입니다. 배열 순서는 파일에 번호를 매길 뿐이고, 역할은 여전히 글로 써야 합니다.
다이얼 없음: 제어는 온전히 프롬프트에서 나온다이 엔드포인트에는 0~1 사이의 strength 파라미터가 없습니다. 각 참조가 얼마나 남는지는 결과를 얼마나 구체적으로 서술하느냐에 달려 있습니다.

Wan 2.7 API는 무엇을 잘하나

여러 소스의 요소를 결합한다

포즈는 한 이미지에서, 팔레트는 다른 이미지에서, 배경은 또 다른 이미지에서 — 단일 참조 편집을 연이어 쌓는 대신 한 번의 호출로 가져옵니다. 각 참조는 프롬프트가 부여한 역할에 맞춰 읽히므로, 세 소스가 서로 쌓인 세 가지 효과가 아니라 하나의 일관된 결과로 자리 잡습니다.

aspect_ratio는 선택 사항

생략하면 결과가 선택한 해상도 단계에서 마지막 소스 이미지의 비율을 그대로 따르고, 일곱 값 중 하나를 지정하면 다른 형태를 강제할 수 있습니다. 목록의 마지막 이미지가 이미 납품 비율을 가진 편집이라면 생략하는 편이 맞고, 출력 형태가 달라야 할 때만 명시적으로 지정하세요.

참조 장수와 무관한 균일 가격
참조가 한 장이든 아홉 장이든 가격은 같으므로, 편집에 실제로 필요한 것보다 참조를 줄일 이유가 없습니다. 청구액을 움직이는 필드는 num_outputs이며, 최대 네 장까지 각 이미지가 따로 과금됩니다.
변경 하나가 무엇을 했는지 분리해서 본다
seed와 참조 목록, 프롬프트를 고정한 채 호출마다 정확히 한 가지만 바꾸세요. 절 하나거나, 참조 하나를 다른 것으로 바꾸는 식입니다. 나머지 결과는 충분히 가깝게 유지되어 그 차이가 바로 바꾼 항목으로 읽힙니다. 입력이 완전히 같아도 동일한 이미지가 반환되지는 않습니다.
텍스트→이미지와 캔버스를 공유한다
양쪽에서 같은 1k·2k 단계를 쓰므로, 이 계열의 텍스트→이미지에서 만든 초안과 그 뒤를 잇는 편집이 같은 크기로 나옵니다. 둘은 서로 다른 계약이고 image_urls는 이쪽에만 존재하지만, 작업이 한쪽에서 다른 쪽으로 옮겨 가도 화소 예산은 바뀌지 않습니다.

Wan 2.7 API는 누구를 위한 것인가

캐릭터 시트
여러 참조 스케치를 한 번에 결합해 만든다
얼굴 참조, 의상 참조, 포즈 참조를 한 호출에 결합하세요. 단일 리스타일을 반복해서 돌리는 대신입니다. 각 참조의 역할을 미리 지정하면 한 번에 하나씩 편집하던 사슬이 세 가지를 한 번에 정리하는 호출 하나로 바뀝니다.
제품 재구성
배경을 바꾸고 빛을 맞춘다
한 이미지에서 제품을, 두 번째 이미지에서 배경을 가져오면서, 어느 참조가 빛의 방향과 색온도를 결정할지 프롬프트에 명시하세요. 광원을 명시하면 그림자와 하이라이트가 원래 스튜디오 세팅을 그대로 가져오는 대신 새 배경과 일치하게 유지됩니다.
에디토리얼 콘셉트
하나의 조합에 얽매이지 않고 여러 조합을 시험한다
가격이 참조 장수에 따라 달라지지 않으므로, 세 장 조합과 다섯 장 조합을 비교하는 비용이 단일 편집과 같습니다. 그래서 네 번째나 다섯 번째 참조가 실제로 결과를 개선하는지 최종 조합을 정하기 전에 저렴하게 시험할 수 있습니다.
반복 수정
전체를 다시 만들지 않고 한 요소만 고친다
거의 맞는 결과를 수정 참조와 함께 하나의 참조로 다시 넣고, 무엇을 바꿔야 하는지 정확히 명시하세요. 프롬프트에 이름이 없는 것은 고정된 것으로 읽히므로, 이미 맞았던 부분을 건드리지 않고 수정만 반영됩니다.

Wan 2.7 API 쓰는 방법

각 참조가 무엇을 담당할지 먼저 정한다
작성에 들어가기 전에 각 파일이 무엇을 위한 것인지 정리하세요. 정체성, 포즈, 팔레트, 배경 같은 것들입니다. 흔한 실수는 참조 두 장이 같은 역할을 맡는 것이며, 이런 중복을 계획 단계에서 잡는 편이 세트를 편집하다가 프롬프트를 다시 쓰는 것보다 저렴합니다.
프롬프트에서 각 참조의 역할을 명시한다
'image 1'과 'image 2'는 image_urls 배열의 위치를 세는 것이므로, 번호가 매겨진 역할은 정확히 하나의 파일을 가리킵니다. 모델이 맥락에서 추론하게 두지 말고 번호 옆에 역할을 직접 쓰고, 프롬프트가 그 순서를 참조하는 동안에는 배열 순서를 고정하세요.
재정의가 필요할 때만 aspect_ratio를 지정한다
생략하면 출력이 image_urls의 마지막 이미지 비율을 따르므로, 형태가 그대로 이어져야 할 파일을 목록 마지막에 두세요. 납품 형태가 달라야 할 때만 지정하세요. 불필요한 재정의는 참조들이 암시하지 않은 방식으로 프레임을 다시 구성할 수 있습니다.
조합이 맞으면 seed를 고정한다
seed와 참조 세트를 고정한 다음 한 번에 절 하나씩만 바꿔 각 지시가 실제로 무엇을 제어하는지 분리하세요. 이렇게 하면 프롬프트를 바꿀 때마다의 효과가 분리되어, 새 무작위 seed가 편집 자체가 효과가 있었는지를 흐리는 일을 막습니다.

Wan 2.7 실제 예시

나머지는 그대로 두고 색만 바꾸기
유약 색만 바꾸는 단일 참조 편집이며, 나머지 구도는 고정된 것으로 읽히도록 명시적으로 서술했습니다.
```
Recolor the teapot's glaze from celadon to a matte oxblood red, keep the linen cloth, the chrysanthemum stem and the window light exactly as they are
```

피사체와 새 배경을 결합하기

역할이 명시적으로 지정된 두 참조입니다. 하나는 사물을, 다른 하나는 환경과 그 조명을 제공합니다.

Take the whisky glass from image 1 and place it on the marble counter shown in image 2, matching image 2's lighting direction and color temperature; keep the glass's shape and condensation untouched

세 소스로 룩을 조립하기

세 참조 각각이 정체성, 의상, 배경이라는 하나의 역할을 맡으며, 모델이 셋을 평균 내지 않고 정리할 재료를 갖도록 명시적으로 이름 붙였습니다.

Image 1 is the woman — keep her face and hair exactly. Image 2 is the burgundy velvet blazer; dress her in it. Image 3 is the rain-streaked window behind a bar; place her leaning against the counter in front of that window, matching image 3's warm interior light and the blue night tones outside

Wan 2.7 API 자주 묻는 질문

참조마다 역할이 필요합니다. 역할을 명시하지 않은 이미지 더미는 모호함을 정리할 재료를 모델에 주지 못하므로, 원하는 결과를 서술하기 전에 각 참조가 무엇을 담당하는지 먼저 이름 붙이세요. 무엇을 바꿀지뿐 아니라 무엇을 유지할지도 명시하세요. 변경 사항만 나열한 프롬프트는 나머지를 전부 흔들릴 여지로 남기지만, 유지할 것까지 함께 명시한 프롬프트는 하나의 일관된 지시로 읽힙니다.