GPT Image 2.5の選び方：FlareとSunburstの違いは？

速度を優先するならGPT Image 2.5 Flare、厳しい画質要件や精密な編集を重視するならSunburstから試すのが出発点です。 OpenAIはFlareをGPT Image 2と同等の画質を備える速度重視の小型モデル、SunburstをGPT Image 2より高画質な基本モデルと説明しています。これは公式の位置付けであり、Ofoxによるベンチマーク結果ではありません。

APIで指定する名前はgpt-image-2.5-flareとgpt-image-2.5-sunburstです。公式資料の確認日は2026年9月9日です。

用途別に選ぶ

どちらもテキストと画像を入力でき、画像を出力します。生成、編集、透明背景に対応しています。ただし、速度重視という説明から一定の高速化倍率を導くことはできません。

必要な出力を先に定義する

商品写真なら、ボトルの形を保つ、ラベルを読める状態にする、輪郭をきれいに仕上げ、背景だけを変更する、といった基準が考えられます。SNS用イラストでは構図と待ち時間のほうが重要かもしれません。一般的な画質順位だけでは、両方の用途を判断できません。

OpenAIの画像プロンプトガイドは、既存の品質を出発点にするよう勧めています。GPT Image 2で基準を満たしていればFlareから試し、複雑な用途で不足があればSunburstで品質を確認してから速度を最適化します。

編集指示では変更点と保持する部分を分けます。

無地の背景を柔らかい照明のスタジオ背景に変更してください。商品の形、ラベルの文言、撮影角度、トリミングは保持し、物や文字を追加しないでください。

これは指示の例であり、完全な保持を保証するものではありません。文字、輪郭、影を元画像と比較してください。両モデルとも精密な編集と被写体保持の改善をうたっていますが、個別画像の検証は必要です。

画質設定はどう選ぶ？

両モデルの対応設定はauto、low、medium、high、xhigh、maxです。最初の比較では、両方が対応する明示的な設定を固定し、プロンプト、参照画像、寸法もそろえます。同名の設定が同じ見た目や処理時間を意味するわけではありません。

基準に届かなければ設定を上げ、満たしたら下げても品質を維持できるかを試します。xhighやmaxは、具体的な画質上の問題を許容できる処理時間の範囲で解消できる場合に使います。OpenAIは、設定を上げてもすべてのプロンプトで結果が改善するとは限らないとしています。

Flareの小さな画像とSunburstの大きな画像を比較し、差をすべてモデルの違いによるものと判断しないでください。autoは実運用には便利でも、最初の比較では明示的な設定のほうが結果を解釈しやすくなります。

Flareのほうが安い？

料金表だけでは判断できません。 公開されたトークン単価は同じですが、応答が速いことと課金トークンが少ないことは別です。GPT Image 2の計算機では2.5の消費量を推定できません。現在の公式ガイドには2.5専用の出力費用見積もりがありますが、対象外の費用もあります。

GPT Image 2.5の料金解説で内訳を確認してください。課金された修正も含め、採用できる画像1枚あたりの費用で比べるのが実用的です。

比較の手順

1. 実際のプロンプトと参照画像を集め、難しい事例も含めます。
2. 結果を見る前に文字の読みやすさ、被写体、構図、形式などの合格基準を決めます。
3. 初回は入力、寸法、明示的な画質設定を固定します。
4. 応答時間、失敗、再試行、返された使用量、合否を記録します。
5. 品質と時間・費用の要件を満たすモデルを選び、失敗例も残します。

本記事では有料推論テストを実施していません。固定の高速化倍率や、Sunburstがすべての用途で勝るという実測結果は示していません。

実装はAPIでの生成・編集ガイド、既存アプリの更新はGPT Image 2からの移行チェックリストを参照してください。

公式資料

• Flare
• Sunburst
• 画像プロンプトガイド
• 画像生成と費用見積もり