GPT Image 2からGPT Image 2.5へ移行する前に確認したい品質・速度・費用
GPT Image 2の設定と出力を基準にFlareやSunburstを評価。画質、対応サイズ、透明度、採用画像の費用を比較し、本番環境を段階的に切り替える手順を解説します。
Ofox 
GPT Image 2からGPT Image 2.5への移行は、FlareかSunburstを選び、実際に必要な画像を評価するところから始まります。 GPT Image 2の設定を比較基準として残し、明示的な出力設定で品質、応答時間、採用画像あたりの費用を確認してから本番の既定値を変更します。
本チェックリストは公式画像生成文書とプロンプトガイドに基づき、2026年9月9日に確認しました。有料APIベンチマークの報告ではなく、評価手順です。
1. 用途に合う候補を選ぶ
OpenAIはFlareをGPT Image 2と同等の画質を備えた速度重視の小型モデル、Sunburstを高品質と精密な編集を重視するモデルと位置付けています。
| 既存の用途 | 最初の候補 | 採用を見直す条件 |
|---|---|---|
| 多数の構図案 | Flare | 再試行が増えて速度の利点を相殺する |
| 最終的な商品写真 | Sunburst | 細部が増えても採用率が上がらない |
| ラベルを保つ参照編集 | Sunburst | 文字や形状が意図せず変わる |
| 多様な制作依頼 | 両方 | 用途ごとに適切な既定値が異なる |
モデル比較も参照してください。公式の位置付けは検証の仮説であり、実際の用途での測定結果ではありません。
2. 現在の基準を保存する
モデル文字列を変える前に、代表的なプロンプト、元画像、モデルID、寸法、画質、形式、後処理設定を保存します。得意な例だけでなく、よく再試行する例も含めます。
新しい結果を見る前に採用基準を決めます。商品切り抜きならラベルの可読性、比率の保持、輪郭、アルファチャンネルの有無、ポスターなら正確な文字とレイアウトが重要でしょう。
同じ入力を各候補に使います。可能なら評価時にモデル名を隠し、新しいモデルだから良いはずという思い込みを避けます。
3. モデルを明示的に変え、設定を点検する
Images APIを直接使う場合は生成にimages.generate()、参照編集にimages.edit()を使います。
# 既存の比較基準
model = "gpt-image-2"
# 同じプロンプトと出力設定で個別に評価
model = "gpt-image-2.5-flare"
# または
model = "gpt-image-2.5-sunburst"正常に動作する唯一の設定を上書きせず、基準と候補を別々に保存します。APIガイドには文書と照合したコード例があります。
- 画質：
auto、low、medium、high、xhigh、maxに対応。最初は共通の明示的な設定で比較し、高い設定は別に評価します。 - 寸法： 辺は16の倍数で最大3,840ピクセル、長辺と短辺の比は3:1以内、総画素数は655,360〜8,294,400。
2560x1440を超える解像度は実験的対応です。 - 透明度： PNGまたはWebPで
background="transparent"を要求し、後処理でもアルファチャンネルを保持します。 - 圧縮：
output_compressionはJPEGまたはWebPにのみ適用します。 - 旧パラメーター： 古いモデル用のフィールドを、対応状況を確認せずに引き継がないでください。ここでの例は
input_fidelityを必要としません。
Responsesではimage_generationツール内のモデルを変更します。外側の言語モデルは別の選択です。ゲートウェイではルートとパラメーター対応を確認してください。
4. トークン単価ではなく採用画像の費用を比べる
両モデルの公開単価は同じでも、トークン消費量、応答時間、使える画像の費用は同じとは限りません。
リクエスト費用 = そのリクエストの課金対象使用量に対する料金
採用画像1枚の費用 = 評価中の画像関連料金総額 / 採用画像数不採用画像や再試行の料金も分子に含めます。仮に10回の生成で$1、採用が5枚なら1枚$0.20です。これは計算例であり、2.5の実測価格ではありません。人による確認や後処理の費用は別です。
公式には2.5出力トークン見積もりがあります。対応するモデルファミリーと設定を使ってください。出力見積もりには他の使用量が含まれないため、完了したリクエストではusageとプロバイダー単価で計算します。Responsesの外側モデルの使用量も含め、料金内訳を確認してください。
5. 出力確認後に段階的に切り替える
採用基準が明確な本番環境の一部の用途から始めます。GPT Image 2の動作する設定を残し、失敗、応答時間、採用率、請求を比較して、事前の要件を満たしてから拡大します。
リサイズと圧縮を含め、利用者に届く最終ファイルを確認してください。正しい透明PNGも後処理でアルファチャンネルを失うことがあり、読めるラベルも縮小後に読めなくなる場合があります。
Flareを画像の試作に、Sunburstを一部の編集に使う構成も、十分に機能する用途でGPT Image 2を残す構成もあり得ます。移行の成果は、新しい名前への統一ではなく、結果と費用、失敗時の処理を把握できる構成です。
よくある質問
- 移行はモデル名を変えるだけ？
- 基本の生成・編集呼び出しは似ていますが、FlareかSunburstを選び、品質、応答時間、使用量、プロバイダー対応を再確認します。
- 旧モデルの1枚単価を使える？
- 引き継げるとは限りません。2.5出力見積もりと実際のusageを使い、対象外の料金も計算してください。
- GPT Image 2の代わりにどちらを使う？
- 速度重視ならFlare、高品質や精密な編集ならSunburstを比較し、代表的な入力と採用基準で選びます。
