2026年10月現在、gpt-image-2.5 APIは Flare と Sunburst の2モデルを選べます。新規生成・日常用途は Flare、編集精度を優先する工程は Sunburst が公式の位置づけです。
gpt-image-2.5は、OpenAIが2026年9月8日に公開した画像生成APIの新世代で、トークン単価は gpt-image-2 と同額のまま、既定の gpt-image-2.5-flare が「高品質かつ待ち時間50%短縮」、gpt-image-2.5-sunburst が「編集精度優先」という2モデル体制になりました。品質レベルに xhigh と max、サイズに任意解像度、背景に opaque が加わり、出力は PNG のほか JPEG と WebP を圧縮率付きで選べます。この記事は公式モデルページ・料金ページ・画像生成ガイドで確認できた事実だけをもとに、移行の判断材料と手順を整理します（初版 2026年9月9日・最終確認 2026年9月24日）。ChatGPT側の変更（コメント編集・Sketch・テンプレート）はChatGPT Images 2.5の解説記事にまとめています。
2モデルの違い：flare と sunburst
| gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | |
|---|---|---|
| 公式の位置づけ | Fast, high-quality everyday image generation（既定） | Use it for workflows where editing precision matters most（編集精度が最も重要なワークフロー向け・2026年9月24日確認） |
| 速度 | gpt-image-2 比で待ち時間50%短縮 | 生成時間は長め |
| 品質 | gpt-image-2 より高品質（OpenAI公表） | 細部の再現性・編集の精度を優先 |
| スナップショット | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 | gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08（個別ページは9月24日時点で公開済み） |
| レート制限（TPM／IPM） | 両モデル共通。Tier 1: 100,000／5、Tier 2: 250,000／20、Tier 3: 800,000／50、Tier 4: 3,000,000／150、Tier 5: 8,000,000／250（2026年9月24日・公式モデルページ） | |
| 入出力 | 入力: テキスト・画像／出力: 画像 | |
| エンドポイント | images/generations、images/edits（inpainting 対応） | |
選び方は単純で、迷ったら flareです。単価が同じで速く高品質なら、日常の生成や大量処理で sunburst を選ぶ理由はありません。sunburst が効くのは「同じ画像を参照して何度も直す」「細部の再現がそのまま成果物の品質になる」工程で、生成時間の長さを許容できる場合に限られます。
料金：トークン単価は gpt-image-2 と同額
| モデル | 画像入力 | 画像入力（キャッシュ） | テキスト入力 | テキスト入力（キャッシュ） | 画像出力 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2.5-flare | $8.00 | $2.00 | $5.00 | $1.25 | $30.00 |
| gpt-image-2.5-sunburst | $8.00 | $2.00 | $5.00 | $1.25 | $30.00 |
| gpt-image-2 | $8.00 | $2.00 | $5.00 | $1.25 | $30.00 |
| gpt-image-1.5 | $8.00 | $2.00 | $5.00 | $1.25 | $32.00 |
| gpt-image-1-mini | $2.50 | $0.25 | $2.00 | $0.20 | $8.00 |
単位は100万トークンあたり・米ドル・Standard処理。出典は OpenAI API 料金ページ（2026年9月9日参照・2026年9月24日に再確認、単価は変更なし）。
ここで2つ、公式ページの記述をそのまま押さえておきます。第一に、モデルページには「トークン単価は GPT Image 2 と同じ。ただし GPT Image 2 の計算ツールは GPT Image 2.5 のトークン消費を見積もらない」と明記されています。つまり単価は同じでも、1枚あたりに消費するトークン数は同じとは限らず、2.5向けの見積表は9月24日時点でも存在しません（モデルページに「Token rates match GPT Image 2. The GPT Image 2 calculator does not estimate GPT Image 2.5 token consumption.」）。第二に、Batch処理の料金表には gpt-image-2 までしか載っておらず、2.5の2モデルはBatch未掲載です（9月24日時点でも同じ。掲載は gpt-image-2・1.5・1-mini・1・chatgpt-image-latest）。半額のBatchで大量生成していたチームは、その処理を当面 gpt-image-2 に残すのが安全です。
仕様の変更点：品質・サイズ・背景・出力
品質レベル
従来の low／medium／high に加えて xhigh／max が増え、既定は auto です。上位品質ほど消費トークンが増えると考えるのが自然なので、コスト管理をするなら auto に任せず明示指定します。
サイズと任意解像度
- 推奨サイズは 1024×1024、1536×1024、1024×1536 の3種。
- 任意解像度は「幅×高さ」で指定でき、条件は幅・高さが16の倍数、縦横比 1:3〜3:1、長辺 3,840px 以下、総画素 655,360〜8,294,400（4K相当が上限）。
- 2560×1440 を超える解像度は「実験的」扱いと明記されています。
背景と出力形式
- 背景:
transparent（PNG または WebP のみ）、opaque、auto。 - 出力形式: PNG（既定）、JPEG、WebP。JPEG と WebP は
output_compression（0〜100）で圧縮率を指定でき、速度を優先するなら JPEG が推奨されています。 - 処理時間: 複雑なプロンプトは最大2分かかる場合があるとガイドに明記。タイムアウト値は余裕を持たせます。
移行手順：4ステップ
1. モデルIDを差し替え、品質を明示する
パラメータ名は従来の Images API と同じです。モデル名を差し替えたうえで、品質と出力形式を明示します。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
result = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-flare",
prompt="白背景に置かれた木製の名刺ケース。商品写真風、自然光、影は柔らかく。",
size="1536x1024",
quality="high", # auto 任せにしない（コスト管理）
output_format="jpeg", # 速度優先なら jpeg
output_compression=85,
)
image_b64 = result.data[0].b64_json編集は images.edit に参照画像を渡します。sunburst を使うのはこちら側です。
result = client.images.edit(
model="gpt-image-2.5-sunburst",
image=open("product.png", "rb"),
prompt="背景だけを木目のテーブルに変更。商品の形・ロゴの位置・色は変えない。",
size="1536x1024",
quality="high",
)パラメータ名は9月9日時点の公式ガイドに基づきます。SDKのバージョンによって受け付ける引数が異なるため、実行前に手元の SDK とガイドの差分を確認してください。
2. 10枚生成して1枚あたりの実消費を出す
本番と同じサイズ・品質・出力形式で10枚生成し、利用ダッシュボードの消費トークンから1枚単価を計算します。公式の見積ツールが2.5に未対応なので、これが唯一の根拠になります。gpt-image-2 と同じ条件で並べて比較すると、移行で単価が上がるか下がるかが見えます。
3. 任意解像度のバリデーションを入れる
16の倍数・縦横比・総画素の3条件を満たさない指定はエラーになります。ユーザー入力からサイズを組み立てている実装では、送信前に丸め処理を入れておくと無駄なリトライを防げます。
4. Batch と大量処理は据え置く
Batch料金が2.5に掲載されるまで、半額前提の大量処理は gpt-image-2 のままにします。2.5へ移すのはリアルタイム生成と編集の工程だけ、という段階移行が現実的です。
失敗パターン3つ
❌ 品質 auto のまま旧単価で予算を組む
⭕ 品質を明示し、実消費トークンで1枚単価を出してから予算表を更新する。上位品質が自動で選ばれると消費が読めません。
❌ gpt-image-2 の見積ツールで2.5のコストを試算する
⭕ 公式が「2.5には未対応」と明記している以上、試算はダッシュボードの実測値だけを根拠にする。
❌ Batch処理をそのまま2.5に切り替える
⭕ 2.5はBatch料金が未掲載。掲載されるまで大量処理は gpt-image-2 に残し、リアルタイム系だけ先に移す。
どこから移すか：用途別の優先順位
| 用途 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| ECの商品画像の背景差し替え（毎日） | flare（生成）→ 主力商品のみ sunburst（編集） | 量は flare で速く、売上に直結する少数だけ精度を買う |
| SNS・広告バナーの量産 | flare | 50%短縮が制作リードタイムに直結 |
| 社内資料の図解たたき台 | flare | 細部より速度。JPEG 出力でさらに短縮 |
| パンフレットなど印刷物の最終画像 | sunburst | 編集を重ねても崩れにくい。任意解像度で入稿サイズに合わせる |
| 夜間のバッチ大量生成 | 当面 gpt-image-2（Batch） | 2.5のBatch料金が未掲載 |
コスト管理の考え方全般はAIエージェントのコスト管理｜API従量とサブスク徹底比較、他社モデルとの並びはNano Banana Proはどこで使える？、同時期のOpenAI側の移行はGPT-6 Astra API｜料金・移行手順が参考になります。
よくある質問
Q. gpt-image-2 はいつまで使えますか？
2026年9月24日時点で提供終了の告知はなく、料金ページにも掲載されたままです。Batchを使う処理は当面 gpt-image-2 が現実的です。
Q. flare と sunburst で料金は変わりますか？
トークン単価は同額です。ただし1枚あたりの消費トークン数が同じとは公式に書かれていないため、実測で比べてください。
Q. 透過背景は使えますか？
使えます。background: "transparent" を指定し、出力形式を PNG または WebP にします。JPEG では透過にできません。
Q. レート制限は？
2026年9月24日時点で、flare・sunburst とも公式モデルページにティア別の上限が載っています。Tier 1 が 100,000 TPM／5 IPM、Tier 2 が 250,000／20、Tier 3 が 800,000／50、Tier 4 が 3,000,000／150、Tier 5 が 8,000,000／250 です。大量生成は IPM（1分あたりの画像数）が先に詰まるので、Tier 1〜2 のうちはキュー側で並列度を絞ってください。
Q. flare と sunburst はどう使い分けますか？
新規生成・大量処理・速度が要る用途は flare（既定）、同じ画像を何度も部分修正する・細部の再現がそのまま品質になる用途だけ sunburst です。単価は同じなので、まず flare で作り、修正の往復が増えた工程だけ sunburst に切り替えるのが費用面で無駄がありません。
Q. ChatGPT側の Images 2.5 とAPIのモデルは同じものですか？
同じ世代の技術ですが、ChatGPT側は「Images 2.5」という機能名で、コメント編集や Sketch などのUI機能が乗っています。APIは flare／sunburst の2モデルとして提供されます。
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参考・出典
- OpenAI モデルページ「gpt-image-2.5-flare」（スナップショット 2026-09-08）developers.openai.com（参照日 2026年9月9日・9月24日）
- OpenAI モデルページ「gpt-image-2.5-sunburst」（スナップショット 2026-09-08）developers.openai.com（参照日 2026年9月24日）
- OpenAI API 料金ページ developers.openai.com/api/docs/pricing（参照日 2026年9月9日・9月24日）
- OpenAI 画像生成ガイド developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation（参照日 2026年9月9日）
- OpenAI「Introducing ChatGPT Images 2.5」（2026年9月8日）openai.com（参照日 2026年9月9日）
- OpenAI Developer Community「Introducing GPT Images 2.5 in the API and ChatGPT」community.openai.com（参照日 2026年9月9日）
