GPT Image 2.5は画像1枚いくら？

共通の固定料金はありません。実際の使用量に単価を適用し、その他の課金要素も含めます。公式計算機は出力費用のみを推定します。

FlareとSunburstの単価は違う？

2026年9月9日確認時点の公式単価は同じです。ただし請求総額が同じとは限りません。

2.5の消費量推定には使えません。2.5専用の出力見積もりを使い、対象外の費用も計算します。

GPT Image 2.5 FlareとSunburstのOpenAI公開単価は同じで、100万トークンあたりテキスト入力5ドル、画像入力8ドル、画像出力30ドルです。 キャッシュ入力には別の単価があります。これはトークン料金であり、画像1枚の固定料金ではありません。

確認日は2026年9月9日です。現在の公式画像生成ガイドにはGPT Image 2.5の出力トークン計算機があります。ただし請求全体を見積もるものではなく、旧GPT Image 2の1枚あたりの推定費用をそのまま使うこともできません。

項目	Flare	Sunburst	単位
テキスト入力	$5.00	$5.00	100万トークン
キャッシュ済みテキスト入力	$1.25	$1.25	100万トークン
画像入力	$8.00	$8.00	100万トークン
キャッシュ済み画像入力	$2.00	$2.00	100万トークン
画像出力	$30.00	$30.00	100万トークン

金額はすべて米ドルで、OpenAIのモデルページに基づきます。Ofoxや他のゲートウェイの請求額を示すものではありません。実際に呼び出すプロバイダーの単価と課金区分を確認してください。

画像モデル自体は画像を出力します。Responses APIで言語モデルから画像生成ツールを呼ぶ場合、その言語モデルの使用量も別途課金されます。上の表だけでは複数ツールを使う会話全体の費用になりません。

使用量を重複のない区分に分けます。キャッシュ済みトークンを通常入力にも重複して数えないでください。

費用（米ドル）= (
    非キャッシュのテキスト入力トークン × 5
  + キャッシュ済みテキスト入力トークン × 1.25
  + 非キャッシュの画像入力トークン × 8
  + キャッシュ済み画像入力トークン × 2
  + 画像出力トークン × 30
) / 1,000,000

プロバイダーのusage定義に従ってください。入力合計にキャッシュ分が含まれる場合は、適切に差し引いて通常単価を適用します。同じ画像を再利用するだけでキャッシュ割引が確定するわけではありません。

計算例として、通常のテキスト入力1,000トークン、画像入力2,000トークン、画像出力4,000トークンを使い、キャッシュや追加料金がないと仮定します。

これらの使用量は仮定です。特定のモデル、解像度、画質設定の実測価格ではありません。

画像生成ガイドの2.5計算機は、画像出力トークンと出力費用を推定します。テキスト入力、画像入力、ストリーミングの途中画像は対象外です。リクエスト全体の請求見積もりとして扱わないでください。

モデルページでは、GPT Image 2と単価が同じでも、GPT Image 2の計算機では2.5の消費量を推定できないと説明しています。単価の一致と消費量推定の互換性は別の話です。

見積もりにはモデル、寸法、画質、確認日、対象外項目を添えます。アプリの予算では他の課金要素を足し、実際のusageと照合してください。

同じ作業でもモデルごとにトークン消費量や修正回数が異なる可能性があります。単価が同じだから同額、速度重視だからFlareのほうが安い、とは判断できません。

採用画像1枚の費用 = 評価対象の試行にかかった請求総額 / 合格した画像数

たとえば10回の試行で合計$1.41を使い、使える画像が6枚なら、1枚あたり$0.235です。これも計算例であって、実測成功率ではありません。課金された再試行と修正を含めますが、すべての失敗が課金される、あるいは再試行は無料とは決めつけないでください。

複数ターンの編集では参照画像入力や外側の言語モデルの使用量も発生し得ます。最後に保存した画像だけでなく、利用者が完了する手順全体を予算化します。

プロバイダー、正確なモデルID、寸法、画質、参照画像数、usageの各区分、採用枚数を記録します。通常の作業と難しい作業を含め、都合のよい1例ではなく費用の幅を示してください。

候補選びはFlareとSunburstの比較、実装はAPIガイド、既存環境との比較は移行チェックリストを参照してください。本記事では有料推論ベンチマークを実施していません。