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ChatGPT イメージ 2.5: 新機能、価格、および公式の例
GPT Image 2.5 では、要求の高い品質のためにサンバーストが導入され、速度のためにフレアが導入されています。公式の OpenAI の例、価格、実際の違い、ChatGPT で実際に利用できるものをご覧ください。
OpenAI の新しいイメージ ファミリーは、仕事を 2 つに分割します。Flare は速度を重視して構築されており、Sunburst は最高品質で最も正確な編集を目指しています。
「ChatGPT Image 2.5」を検索すると、劇的なビフォーアフターの主張がたくさん見つかります。公式リリースはより興味深いものであり、もう少し具体的です。 OpenAI がリストに追加されました GPT イメージ 2.5 2 モデル API ファミリとして: GPT イメージ 2.5 フレア 日常の高速生成と GPT イメージ 2.5 サンバースト 品質と編集精度が求められる場合に最適です。
その選択が本当の話です。すべてのリクエストを最も性能の高いレンダラーを待たせる代わりに、開発者はより高速なモデルから始めて、タイポグラフィ、アイデンティティ、製品の詳細、または難しい編集で余分な時間が正当化される画像用にサンバーストを予約することができます。
このガイドでは、何が確認されているか、GPT イメージ 2 から何が改善されているか、公式の例が実際に示していること、価格設定の仕組み、および GPT イメージ 2.5 がすでに ChatGPT 内のイメージ モデルであるかどうかについて説明します。
クイックアンサー — 2026 年 9 月 9 日更新
GPT イメージ 2.5 は、OpenAI の開発者カタログに次のように掲載されています。 サンバースト そして フレア。 OpenAI の現在の ChatGPT イメージ ドキュメントには、依然として統合ジェネレーターが GPT イメージ 2 を使用していると記載されているため、ChatGPT 全体の 2.5 ロールアウトは 公式ドキュメントでは確認されていません 出版当時。
ChatGPT イメージ 2.5 とは何ですか?
「ChatGPT イメージ 2.5」は多くの人が使用するフレーズですが、OpenAI の開発者向けドキュメントではリリースと呼ばれています GPT イメージ 2.5。これは、テキスト プロンプト、1 つ以上の画像入力、またはその両方を受け入れ、画像を返すモデルのファミリーです。モデルは、新しいビジュアルを生成したり、既存のビジュアルを編集したりできます。
家族には次の 2 人のメンバーがいます。
- GPT イメージ 2.5 フレア は、より小型で速度が最適化されたモデルです。 OpenAI によれば、その画質は GPT Image 2 に匹敵するとのこと。
- GPT イメージ 2.5 サンバースト 品質が最適化された基本モデルです。 OpenAI は、GPT Image 2 よりも高い画質の上限に達しており、編集精度が最も重要な場合には GPT Image 2 を推奨すると述べています。
どちらのモデルも、画像の生成、編集、透明な背景、カスタム出力サイズ、および同じ一連の品質コントロールをサポートしています。 Cody のモデル ライブラリで、API の正確な事実を調べることができます。 GPT イメージ 2.5 フレア そして GPT イメージ 2.5 サンバースト.
GPT イメージ 2.5 サンバーストとフレア
名前は多彩ですが、決定は現実的です。品質基準を確実にクリアできる最速のモデルから始めます。
| 質問 | GPT イメージ 2.5 フレア | GPT イメージ 2.5 サンバースト |
|---|---|---|
| 主な優先事項 | スピードと日常の生成 | 品質と編集精度 |
| OpenAIの位置付け | 最速の高画質モデル | 最も性能の高い画像モデル |
| GPT画像2との比較 | 同等の画質、テストの理由は速度 | より厳しい要件に対応する高画質 |
| 生成と編集 | はい | はい |
| 品質設定 | 低、中、高、xhigh、最大、自動 | 低、中、高、xhigh、最大、自動 |
| 公開されたトークンレート | サンバーストと同じ | フレアと同じ |
| 最適な出発点 | 大量のドラフト、イテレーション、およびすでに良好に見える既存の GPT Image 2 ワークフロー | 厳密なブランドワーク、難しい編集、主題の保存、品質第一の最終アセット |
OpenAI は、「フレアは X 秒速い」という普遍的な数値を公表していません。遅延は、プロンプト、参照画像、寸法、品質設定、サービス負荷によって変化します。したがって、有用な比較は、1 回のデモ実行ではなく、独自の繰り返しテストです。
GPT Image 2 から何が変わりましたか?
GPT Image 2 はすでに、詳細な生成、テキストの多いレイアウト、カスタム解像度、および高忠実度の画像入力に対応していました。 GPT Image 2.5 はそのワークフローを放棄しません。これにより、品質と速度をより慎重に選択することになります。
品質モデルとスピードモデル
製品の最大の変更点は分割です。 Flare を使用すると、チームは日常業務のテストをより迅速に行うことができます。サンバーストは、より高速なモデルが概要を満たせない場合に、より高い上限を与えます。これは、すべてのリクエストのデフォルトになろうとする単一のモデルよりも実稼働環境で役立ちます。
正確な編集をより重視
OpenAI は特に以下の改善点を強調しています。 正確な編集と主題の保存 両方の 2.5 モデルにわたって。これは、製品写真、アパレルの変更、インテリアのモックアップ、ローカリゼーション、およびまったく新しいシーンを発明するよりも「これだけを変更する」ことが重要なワークフローにとって重要です。
最上位の 2 つの新しい品質レベル
GPT Image 2 は、低、中、高、および自動をサポートします。 GPT イメージ 2.5 の追加 高さ そして 最大。これらの設定により、難しい品質要件を追求する余地が広がりますが、OpenAI は、設定を高くしてもすべてのプロンプトでより良い結果が保証されるわけではないことも警告しています。目に見える障害を修正した場合にのみ品質を向上させてください。
4K 形状の出力を含む同じ柔軟なキャンバス
2.5 ファミリは、両方の寸法が 16 の倍数で、長辺が短辺の 3 倍以下である場合に限り、どちらかの辺で最大 3,840 ピクセル、合計で最大 8,294,400 ピクセルのカスタム解像度を受け入れます。 OpenAI には、1024×1024 から 3840×2160 および 2160×3840 までの一般的な形式がリストされています。 2560×1440 を超える出力は実験的としてマークされます。
公式 GPT イメージ 2.5 の例
以下の画像は直接引用したものです OpenAI の GPT イメージ 2.5 プロンプト ガイド。 OpenAI は、一致するプロンプトと設定を使用して 2 つのモデルを並べて表示しました。これらは、意図された動作を示す有益な図ですが、厳選されたプロバイダーの例であり、独立したベンチマークや、すべての実行が良好に見えることを保証するものではありません。
フォトリアリズムと自然なディテール
OpenAI は、年配の船員が犬の横で網を修理している率直な 35mm スタイルの写真を求めました。風化した肌、摩耗した素材、柔らかな海岸の光があり、激しいレタッチはしていません。以下の両方の例では、中品質の 1024 × 1536 キャンバスを使用しました。
このペアは、「品質」とは単一のスライダーではないことを思い出させてくれます。構成、質感、手、衣服、犬、漁網はすべて検査が必要です。どのバージョンが好ましいかは、普遍的な勝者ではなくブランドの概要によって決まります。
キャンペーン画像内の読みやすいテキスト
次の例では、OpenAI は、Thread という架空のブランドの洗練されたストリートウェア キャンペーンをリクエストし、キャッチフレーズ「Yours to Create」を要求しました。まさに一度。どちらの出力も、要求されたキャッチフレーズを写真の構成に統合しながら、明確にレンダリングします。
これは、広告、ポスター、ソーシャル グラフィックス、初期のレイアウト コンセプトに有望です。校正の必要性がなくなるわけではありません。小さなコピー、法的境界線、価格、日付、および事実に基づくラベルは、やはり一字一句チェックし、デザイン ツールで仕上げる必要があります。
ターゲットを絞った家具の編集
OpenAI の編集プロンプトは意図的に狭く、部屋、カメラの角度、照明、影、周囲のオブジェクトを維持しながら、白い椅子だけを木製の椅子に置き換えます。サンバーストの結果により、要求された家具を変更しながら、キッチン全体が認識できるようになります。
この結果は有益ですが、生産レビューがなぜ重要なのかも示しています。 「1 つだけ変更する」というリクエストであっても、ジオメトリ、トリミング、反射、エッジ、背景の詳細に小さな変化がないかどうかを確認する必要があります。
GPT Image 2 と 2.5 の実践的なテストを見る
OpenAI の厳選されたサンプルを超えるクリエイター向けのチュートリアルとして、Brendan Jowett が以下のビデオで GPT Image 2 と新しい 2.5 ファミリを比較しています。単一の作成者テストは、普遍的なベンチマークではなくデモンストレーションとして扱いますが、実際のプロンプトが複数のタスクにわたってどのように動作するかを確認するのに役立ちます。
Brendan Jowett による独立したビデオ。読者のリクエストに応じて埋め込まれます。 OpenAI ベンチマークではありません。
GPT イメージ 2.5 の価格
サンバーストとフレアの公開トークンレートは同じです。画像の最終的な価格は、リクエストで使用されるテキスト、入力画像、出力画像のトークンの数によって異なります。より大きなキャンバス、より高品質、参照、編集、再試行、部分画像のストリーミングなどによって料金が変わる可能性があります。
| トークンの種類 | GPT イメージ 2.5 サンバースト | GPT イメージ 2.5 フレア | GPT画像2 |
|---|---|---|---|
| テキスト入力 | 5ドル/100万 | 5ドル/100万 | 2.50ドル / 100万ドル |
| キャッシュされたテキスト入力 | 1.25ドル / 100万ドル | 1.25ドル / 100万ドル | 0.625ドル/100万 |
| 画像入力 | 8ドル / 100万ドル | 8ドル / 100万ドル | 4ドル/100万 |
| キャッシュされた画像入力 | 2ドル/100万 | 2ドル/100万 | 1ドル/100万ドル |
| 画像出力 | 30ドル / 100万ドル | 30ドル / 100万ドル | 15ドル/100万 |
2.5 トークン レートは、GPT Image 2 の現在の標準レートの 2 倍です。 ただし、すべての 2.5 イメージのコストが正確に 2 倍になるという意味ではありません。モデルは、同じ公称サイズと品質でも異なるトークン数を消費する可能性があるためです。 OpenAI は、応答の使用状況データを確認し、計算することを推奨します。 受け入れられた画像ごとのコストこれには、API 呼び出しごとのコストだけでなく、再試行も含まれます。
公式計算機は現在、テキスト入力、画像入力、または部分画像の料金を支払う前に、画像出力トークンで約 0.00588 ドルかかる低品質の例を示しています。これは一般的な開始価格ではなく、構成例として扱ってください。
画像サイズ、品質設定、透明度
両方の 2.5 モデルは以下をサポートします。
- 品質: 自動、低、中、高、xhigh、および最大。
- 一般的なサイズ: 1024×1024、1536×1024、1024×1536、2048×2048、2048×1152、3840×2160、2160×3840。
- 背景: 自動、不透明、または透明。
- 透過的な出力: アルファ チャネルが保持された PNG または WebP。
実際的なルールは簡単です。最初にモデルを選択し、プロンプトと寸法を一定に保ち、次に品質を 1 段階ずつ上げたり下げたりします。直接最大値にジャンプすると、改善がモデルによるものなのか、品質設定によるものなのか、プロンプトの書き換えによるものなのかを知ることが難しくなります。
どの GPT Image 2.5 モデルを選択する必要がありますか?
フレアから始める ドラフトを作成しているとき、多くのバリエーションを生成しているとき、またはすでにレビューに合格した既存の GPT Image 2 ワークフローを移行しているとき。要件を満たしている場合、その速度が維持される理由になります。
サンバーストから始める 現在のモデルが、認識可能な製品、安定した主題、正確なローカル編集、緻密な図、洗練された最終ビジュアルなどの難しい要件を満たしていない場合。 Sunburst が合格したら、Flare で同じテストを実行します。フレアも合格して速い場合はそれを使用してください。それ以外の場合は、そのワークフロー用にサンバーストを保持します。
これは、1 つのグローバルなデフォルトではなく、有用なルーティング パターンを示唆しています。
- 探索用のフレアと大量のバリエーション。
- 選択された最終および難しい編集用のサンバースト。
- GPT イメージ 2 は、新しい機能よりも移行コストやトークン レートの低下が重要な検証済みのワークフロー用です。
GPT イメージ 2.5 が最も役立つ場合
マーケティングとブランドプロデュース
キャンペーンのコンセプト、ソーシャル クリエイティブ、製品モックアップ、タイポグラフィ主導のレイアウトは、高速な反復と高品質の最終パスのどちらかを選択することで恩恵を受けます。精度が交渉の余地のない場合は、ロゴと法的コピーを編集可能なレイヤーに保存してください。
電子商取引と商品編集
被写体の保存と部分的な編集は、背景のクリーンアップ、家具やアパレルの交換、製品の切り抜き、ビジュアル マーチャンダイジングに役立ちます。元の製品の形状、ラベル、色、スケールは、受け入れチェックリストの一部である必要があります。
教育とビジネスコミュニケーション
OpenAI のガイドには、図、インフォグラフィック、インターフェイス プレビュー、科学的なビジュアル、プレゼンテーション スライドが含まれています。これらは強力な概念の使用法ですが、すべての事実、ラベル、番号、引用は依然として人間による検証が必要です。
クリエイティブツールと自動化されたワークフロー
個別の画像エンドポイントは、直接生成または編集に適しています。 Responses API イメージ ツールは、言語モデルがリクエストについて推論し、より広範なワークフロー内でイメージ生成を呼び出す必要がある場合に役立ちます。メイン モデルの使用量は、イメージ生成の呼び出しに加えて請求されることに注意してください。
GPT イメージ 2.5 を要求する方法
OpenAI のアドバイスは非常に単純です。結果を定義し、何が表示されるべきかを説明し、構成と制約を述べてから、一度に 1 つずつ改良していきます。
- 成果物に名前を付けます。 製品の写真、ポスター、図表、モバイル インターフェイス、または編集が必要かどうかを伝えます。
- 主題とアクションを説明します。 具体的なビジュアルの詳細は、「美しい」や「プロフェッショナル」などの広範な言葉よりも優れています。
- 構図や照明を設定します。 重要な場合には、フレーミング、視点、配置、素材、光がどこから来るかについて言及します。
- 正確なテキストを引用します。 必要なコピーを引用符で囲み、それが表示される場所を指定し、余分なテキストを求めないでください。
- 編集を不変条件から分離します。 「X のみ変更」と記入し、変更しない必要があるアイデンティティ、製品、レイアウト、照明、または背景の詳細をリストします。
- 参照に役割を割り当てます。 どの入力が主題、スタイル、服装、または背景を提供するかを説明します。
公平なサンバースト対フレアのテストを行うには、同じプロンプト、参照、サイズ、形式、および明示的な品質設定を使用します。数世代を実行します。指示のフォロー、テキストの正確さ、保存された詳細、不要な変更、遅延、失敗、承認された出力ごとの総コストを比較します。
GPT イメージ 2.5 へのアクセス方法
開発者は、OpenAI のイメージ API で直接モデルを選択することも、レスポンス API 内のイメージ生成ツールとして選択することもできます。 OpenAI は、修正バージョンを必要とするチームに日付のないエイリアスと日付の付いたスナップショットを提供します。
const result = await openai.images.generate({
model: "gpt-image-2.5-flare",
prompt: "A clean editorial product photograph...",
size: "1536x1024",
quality: "medium"
});この例は意図的に短くしています。運用環境では、エラー処理、モデレート処理、使用状況ログ、ファイル ストレージ、および生成されたメディアを公開する前のレビュー手順を追加します。
GPT イメージ 2.5 は ChatGPT で利用できますか?
私たちが確認した公式ドキュメントでは ChatGPT モデルのロールアウトが確認されていません。 OpenAI の開発者サイトには、API モデルとしてサンバーストとフレアがリストされています。そんな中、現在は ChatGPT イメージ生成ガイド 統合されたイメージ生成は GPT Image 2 を使用すると依然として述べられています。
これはすぐに変化する可能性があり、ChatGPT は基になる正確なモデル名をすべてのユーザーに公開せずにイメージ リクエストをルーティングする可能性があります。現時点では、正確な表現は次のとおりです。GPT イメージ 2.5 は、API を通じて開発者に正式に利用可能です。 2026 年 9 月 9 日の時点で、ChatGPT 2.5 の広範なロールアウトは OpenAI の ChatGPT ガイドに文書化されていません。
本番環境で使用する前に何をテストするか
- 再現性: 各代表的なプロンプトを 1 回ではなく複数回生成します。
- テキストの精度: すべての単語、数字、句読点を検査します。
- ドリフトを編集: シーケンス内のすべての編集の前後で、保護された詳細を比較します。
- 透明度: 髪の毛、ガラス、影、ソフト エッジ、描画されたチェッカーボードではなく実際のアルファを検査します。
- 費用: 応答を使用する場合、拒否された出力、再試行、参照イメージ トークン、およびメインモデル トークンが含まれます。
- レイテンシ: 実際のサイズと品質設定に対する典型的な遅いリクエストを記録します。
- 権利とプライバシー: 機密資産や実際の人物をアップロードする前に、承認されたソース画像を使用し、現在の API データ管理を確認してください。
よくある質問
ChatGPT イメージ 2.5 とは何ですか?
これは、OpenAI の GPT Image 2.5 API ファミリの共通検索名です。このファミリーには、スピード最優先の Flare モデルと品質最優先の Sunburst モデルが含まれます。
GPT Image 2.5 サンバーストとフレアの違いは何ですか?
Flare は、毎日の高速かつ高品質な生成のために最適化されています。サンバーストは、最高の品質と正確な編集を実現するために最適化されています。これらは同じ広範な設定をサポートし、同じ公開トークン レートを共有します。
GPT イメージ 2.5 は GPT イメージ 2 よりも優れていますか?
OpenAI によれば、Sunburst は GPT Image 2 よりも画質が高く、Flare は速度を優先して同等の画質を提供します。どちらの 2.5 モデルでも、正確な編集と被写体の保存が向上しています。独自のプロンプトでは、さまざまなトレードオフが生じる可能性があります。
GPT Image 2.5 の価格はいくらですか?
どちらのモデルも、テキスト入力トークン 100 万件あたり 5 ドル、画像入力トークン 100 万件あたり 8 ドル、画像出力トークン 100 万件あたり 30 ドルのコストがかかり、キャッシュ入力レートは低くなります。イメージごとのコストは、トークンの使用、サイズ、品質、参照、および再試行によって異なります。
GPT Image 2.5 は既存のイメージを編集できますか?
はい。サンバーストとフレアはどちらも画像入力を受け入れ、編集をサポートします。 OpenAI は、精度の向上と主題の保存を特に強調していますが、編集を繰り返すと、保持するつもりだった詳細が変更される可能性があります。
GPT Image 2.5 は透明な背景をサポートしていますか?
はい。背景を透明に設定し、PNG または WebP を使用します。結果として得られるアルファ チャネル、特に細かいエッジや半透明のエッジの周囲を注意深く検査してください。
GPT 画像 2.5 の最大解像度はどれくらいですか?
各エッジは最大 3,840 ピクセル、最大総面積は 8,294,400 ピクセル、最大アスペクト比は 3:1 です。 OpenAI は、2560×1440 を超える出力を実験的としてマークします。
GPT イメージ 2.5 はすでに ChatGPT にありますか?
OpenAI の現在の開発者カタログでは 2.5 API モデルが確認されていますが、その ChatGPT イメージ ガイドでは依然として GPT イメージ 2 が統合ジェネレーターとして識別されています。したがって、広範な ChatGPT のロールアウトは、レビューされた公式ドキュメントでは確認されていません。
情報源と方法論
この記事は、2026 年 9 月 9 日にファーストパーティの OpenAI 資料と照合してチェックされました。埋め込まれたビデオは独立したデモンストレーションであり、確認された製品事実の情報源ではありません。
- OpenAI: GPT-Image-2.5 サンバースト モデル ページ
- OpenAI: GPT-Image-2.5 Flare モデル ページ
- OpenAI: GPT イメージ 2.5 プロンプト ガイドと公式サンプル
- OpenAI: イメージ生成 API ガイドおよびコスト計算ツール
- OpenAI: API の価格
- OpenAI: ChatGPT でのイメージ生成
結論
GPT Image 2.5 は、単に「GPT Image 2 をさらに改良したもの」です。これは、より便利な制作上の選択肢です。 スピードが目標の場合はフレア、品質と編集の精度がそれを正当化する場合はサンバーストです。 公式の例では、優れた写真、読みやすいキャンペーン テキスト、的を絞った編集が示されていますが、最良の証拠は、独自の製品、人物、レイアウト、承認基準を繰り返し実行することによって得られます。
実際のワークフロー用のイメージ モデルを選択する場合は、比較してください。 サンバースト, フレア, GPT画像2、およびその他の主要なシステム Cody イメージ モデル ライブラリ.
