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GPT Image 2.5の使い方:FlareとSunburstの違い・API料金

GPT Image 2.5の使い方:FlareとSunburstの違い・API料金

GPT Image 2.5は、ChatGPTに画像の作成を依頼するか、Images APIで gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst を指定して使います。 素早く案を試すならFlare、待ち時間より編集の精度を重視するならSunburstが出発点です。この記事では、商品写真の指示文を作り、一部分を編集して、書き出す前に仕上がりを確認する手順を紹介します。

OpenAIは2026年9月8日にChatGPT Images 2.5を発表 (opens in a new tab)し、ChatGPT、ChatGPT Work、Codexの各プランで展開を開始しました。テキストや参考画像から画像を生成し、既存の画像を編集できます。自分の画像制作に取り組む入口として、VizGPTの画像ワークスペース (opens in a new tab)も利用できます。

更新日

GPT Image 2.5で商品画像を生成・編集する手順を解説。FlareとSunburstの選び方、公式API料金、Pythonの実装例と仕上がりの確認項目を紹介します。

カバー画像:OpenAI が公開した ChatGPT Images 2.5 の公式作例。 (opens in a new tab)

GPT Image 2.5で何が変わった?

OpenAIによると、Images 2.0と比べて画像生成の待ち時間が最大50%短縮されました。参考画像の被写体を保つ能力、自然な照明、質感、繰り返し編集した際の一貫性も改善したとしています。待ち時間の数値はOpenAIによる比較であり、1枚ごとの生成時間を保証するものではありません。ChatGPTにはSketch、画像へのコメント、テンプレート、プロンプト共有も追加されました。出典:OpenAIの発表 (opens in a new tab)

実際の作業で確認したいのは、一部分を変えたときに、残したい部分がそのまま使えるかどうかです。背景を変えただけで商品のラベルが崩れれば、修正がもう一度必要になります。

公式作例:人物写真を保ちながら服装を変更

OpenAIの参考画像:赤いシャツを着た子どもの、プリントされたスタジオ写真
参考画像
OpenAIによるChatGPT Images 2.5の作例:服装をアイボリーのタキシードと黒い蝶ネクタイに変更した人物写真
ChatGPT Images 2.5の出力

画像はOpenAIのImages 2.5発表ページの作例 (opens in a new tab)を本記事用に再ホストしたものです。筆者が生成した画像ではありません。服装の変化に加え、顔、青い背景、プリント写真の縁がどう保たれているかを見比べてください。

FlareとSunburstはどう選ぶ?

やりたいこと最初に試すモデル確認する点
複数のビジュアル案を試すFlare構図が制作意図に合っているか
SNS用画像や商品画像の下書きを作るFlare文字、物の形、案ごとの一貫性
採用した広告画像を仕上げるSunburst一部分の変更で、承認済みの部分が変わらないか
細部の多い商品写真を編集するSunburstラベルの形、質感、輪郭、意図しない変更

この選び方は、OpenAIが説明するFlare (opens in a new tab)Sunburst (opens in a new tab)の位置づけに基づく作業上の提案です。どちらもテキストと画像を入力でき、品質設定は lowmediumhighxhighmaxauto に対応します。すべての下書きで高品質設定を使う前に、最も難しい画像で設定を変えて比較すると判断しやすくなります。

商品画像を作り、一か所だけ編集する

1. 作りたい画像を具体的に伝える

ChatGPT (opens in a new tab)を開き、画像の作成を依頼します。特定の被写体を維持したい場合は、その参考写真をアップロードしてください。まずは作るものを一つに絞り、装飾的な細部より先に構図を指定します。OpenAIの画像プロンプトガイド (opens in a new tab)でも、画像内の文字、参考画像の役割、変更せずに残す条件を明示するよう勧めています。

次のプロンプトは、本記事で作成した例です。自分の商品に合わせて書き換えてください。

コバルトブルーの陶器製マグカップを、正方形のスタジオ商品写真として作成してください。
マグカップは中央より少し右に置き、持ち手を右に向けてください。
背景は薄いグレーにし、左から柔らかな光を当ててください。
後から見出しを入れるため、左上の4分の1は空けてください。
陶器の質感が見えるようにしてください。文字、ロゴ、余分な物は追加しないでください。

見出しを後から入れると、写真を再生成せずに広告の文言を修正できます。画像自体に文字を入れる必要がある場合は、正確な文言を引用符で囲み、配置する場所も指定してください。

2. 一つの要素だけ変える

選んだ画像を使って、同じ会話内で編集を続けます。例えば、背景だけを変えてみます。

背景だけを薄いグレーから温かみのあるベージュに変更してください。
マグカップの形、コバルトブルーの色、持ち手の向き、
位置、陶器の質感、照明、影は維持してください。
左上の余白を残し、新しい物や文字は追加しないでください。

位置関係を言葉で伝えにくい場合は、ChatGPTで @Sketch と入力し、配置の参考図を描けます。画像へのコメントで、変更したい部分を指定することもできます。これらの操作は公式の発表ページ (opens in a new tab)で紹介されています。

3. 次の修正に進む前に確認する

確認項目今回の指示で満たすべき条件条件を満たさない場合
依頼した変更背景が温かみのあるベージュになっている他の変更を加えず、必要な背景色をもう一度指定する
被写体の維持マグカップの輪郭、持ち手、青い表面が元の画像と一致している選んだ画像に戻り、維持する条件を再指定する
配置見出し用の余白が残っている空けておく領域を明示する
細部飲み口、持ち手の接合部、影に不自然さがない原寸大の出力を確認し、問題箇所だけを修正する

次の変更を加える前に、採用した版を保存しておきましょう。このチェックリストは確認手順の提案であり、ベンチマークの結果ではありません。

APIでGPT Image 2.5を使う

1枚の画像を生成するならImages APIを使います。会話を続けながら画像を編集するアプリでは、Responses APIの画像生成ツールを使います。後者では、画像モデルをツール内の model フィールドに指定し、リクエストのトップレベルには対応するメインモデルを指定します。公式APIガイド (opens in a new tab)

まず、Python SDKをインストールします。

python -m pip install --upgrade openai

環境変数 OPENAI_API_KEY を設定し、次のコードを generate_image.py として保存してください。

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt=(
        "Create a square studio product photo of a cobalt-blue ceramic mug. "
        "Pale gray background, soft light from the left, handle on the right. "
        "Leave the upper-left quarter empty. No text or extra objects."
    ),
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)
 
Path("mug.png").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

スクリプトを実行すると、画像をリクエストし、返されたデータをPNGファイルに保存します。

python generate_image.py

同じ指示で比較するには、モデル名を gpt-image-2.5-sunburst に変更します。この例は9月8日時点のドキュメントと照合しました。ただし、実際のリクエストはAPI認証で止まったため、画像生成の成功までは確認していません。認証に失敗した場合は、プロンプトを変える前にAPIキーとAPIプロジェクトへのアクセスを確認してください。

GPT Image 2.5のAPI料金

公式モデルページでは、FlareとSunburstの両方について、100万トークン当たりの料金を次のように掲載しています。通貨は米ドルです。

トークンの種類通常の入力キャッシュ済み入力出力
テキスト$5$1.25
画像$8$2$30

出典:Flareの料金 (opens in a new tab)Sunburstの料金 (opens in a new tab)。これはトークン単価であり、画像1枚の定額料金ではありません。OpenAIによると、GPT Image 2の料金計算ツールでは2.5のトークン消費量を見積もれません。旧モデルの1枚当たりの見積もりを、そのまま2.5の料金として使わないでください。

VizGPTで次の画像制作を始める

VizGPTの画像ワークスペース (opens in a new tab)を開き、生成画面に表示されているモデルを選んで、マグカップの指示文を自分の被写体に合わせて調整できます。まず使える構図を作り、気に入った結果を選び、一度に一つずつ変更を加えましょう。

データを中心としたビジュアルでは、グラフの数値は作図ツールで扱い、その周囲のイラストに画像生成を使うと役割が明確になります。Pythonのデータ可視化ガイドでは、実際のデータに沿った形でグラフを描くためのライブラリを紹介しています。

よくある質問

GPT Image 2.5のAPIモデル名は?

gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst を使います。公式モデルページには、2026年9月8日付のスナップショットも掲載されています。

GPT Image 2.5は常に2倍速い?

いいえ。OpenAIが公表しているのは、Images 2.0と比べて待ち時間が最大50%短縮されたという数値です。すべてのプロンプトや設定で、一定の高速化を保証するものではありません。

最初はどちらのモデルを使うべき?

素早く下書きを作るならFlareから始めます。編集を重ねても細部を維持することが主な要件なら、Sunburstと比較してください。

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