GPT Image 2が遅い？quality・サイズ・待ち時間を確認

GPT Image 2が遅い場合は、まずqualityとsizeを確認し、その後にリクエスト経路を調べてください。 2026年9月7日のOfox・1024×1024テストでは、highが117.1–132.1秒、lowが16.6–19.6秒でした。ただし、遅いリクエストの原因が必ずhighであるとは言えません。

この記事は生成設定の選択やAPI遅延の調査を行う開発者向けです。9月8日に保存された6件のレスポンスと元のクライアント計測ログを確認しました。新たな有料テストは行っていません。

quality別の時間と画像出力コスト

元テストはOfoxの/v1/images/generationsからopenai/gpt-image-2を呼び出し、同じプロンプト、1024×1024、各品質2回で実施されています。

6枚ともPNGの実寸は1024×1024でした。同じ品質の2件では画像トークン数も一致しています。金額は当時の画像出力単価$30/Mによる計算で、入力分は含みません。各レスポンスには別途14テキスト入力トークンが記録されています。

OpenAIの公式料金表の方形画像の値は約$0.006、$0.053、$0.211で、上表の丸めた値と一致します。現在のプロバイダー情報はOfoxモデルページで確認してください。

high/lowのトークン比は約35.84倍、平均クライアント時間の比は約6.88倍です。これは元記事の「ほぼ線形」という説明を裏付けません。各2回だけでは遅延の分布や保証値も得られません。計測時間には通信やプロバイダー側の待機が含まれます。

パラメーターを省略したレスポンス

qualityとsizeを省略した1件は、次の情報を返しました。

{"quality":"low","size":"1322x1190","usage":{"output_tokens":201,"output_tokens_details":{"image_tokens":201}}}

デコードした画像も1322×1190でした。lowという返却値は確認できますが、1024×1024の比較対象とは寸法が異なります。201と196が近いからといって、すべてのプロンプトやルートのデフォルトを確定することはできません。

再現性が必要な処理では両パラメーターを明示し、レスポンスを確認してください。

遅延を減らすための手順

下書きでは、OfoxのPOST /v1/images/generationsにmodel: openai/gpt-image-2、size: 1024x1024、quality: lowとプロンプトを明示するところから始められます。キーはサーバー側で管理します。

curl -X POST https://api.ofox.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "A single red apple on a white table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

lowで用途を満たすなら反復作業に使い、mediumやhighの追加コストと待ち時間に見合うかを確認してください。これは作業手順の提案であって、画質の比較評価ではありません。元テストでは画像の有用性や好みを採点していません。

遅さが続く場合は、プロバイダー、モデル、プロンプト、サイズ、品質、経過時間、ステータスを記録します。再送前に完了・タイムアウト・エラーを区別してください。再送で追加の有料生成が発生する場合があります。同条件の成功例を複数集め、失敗は別に扱います。

OpenAIのガイドは複雑なプロンプトによる処理時間の増加に触れています。固定プロンプトの実験から、その影響が小さいとは言えません。通信やサービス状況も確認対象です。

画面で長時間待たせられない場合は、アプリ側のバックグラウンドジョブで生成を実行し、自分のアプリのジョブ状態を返す設計にできます。Ofox images APIがネイティブの非同期IDやポーリングを提供しているという意味ではありません。

Nano Banana 2との比較

Nano Banana 2の料金検証では、1K画像が1,120画像トークン、当時の画像部分の計算額は$0.0672でした。この例ではGPT Image 2のmediumとhighの間にあります。

これは設定を限定したコスト比較です。同等の画質や速度順位を示すものではありません。異なるモデルのトークンは共通の時間単位ではなく、Nano Banana 2にはthinkingもあります。モデルページで仕様を確認し、GPTの設定をそのまま転用しないでください。

本番利用の判断では、自分のプロンプトで使える成果物、請求総額、クライアント時間を一緒に比較します。

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• GPT Image 2の生成エラー対策（英語）
• GPT Image 2の機能ガイド（英語）

9月8日の英語版訂正を反映しています。省略時の実寸を追加し、普遍的なデフォルトlow、線形な遅延機構、モデル間の速度順位という主張を削除しました。時間は9月7日の特定ルートの記録で、価格は画像出力分です。