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GPT-Image-2.5 API：モデルID、料金、アクセス方法、実装例

GPT-Image-2.5 FlareとSunburstの比較、OpenAI公式API料金、APIMasterの画像料金、画像生成・編集のPython実装例を解説。

GPT-Image-2.5FlareSunburstOpenAI API画像生成

公開 2026-09-09

GPT-Image-2.5は、APIで**gpt-image-2.5-flareとgpt-image-2.5-sunburst**の2つのモデルとして利用できます。OpenAIは2026年9月8日にAPIリリースを発表しました。両モデルとも画像生成と参照画像の編集に対応しており、Flareは高速な日常的なプロダクション用途、Sunburstは編集精度を重視しています。このガイドでは、モデルID、公式トークン料金、APIMasterの画像ごとの個別料金、そして実用的な生成・編集リクエストについて解説します。

GPT-Image-2.5 APIの現在のステータス

2026年9月9日確認時点： 両モデルはOpenAIによってドキュメント化され、APIMasterでも利用可能です。-flareまたは-sunburstを含む完全なモデルIDを使用してください。

質問	現在の回答
公式APIモデルID	`gpt-image-2.5-flare`、`gpt-image-2.5-sunburst`
公式APIの利用可否	2026年9月8日リリース。Image APIおよびResponses APIの画像生成ツールで利用可能
生成または編集？	両方とも画像生成と編集に対応
公式料金	トークンベース。両モデルとも同じ公開トークンレート
OpenAIへの直接アクセス	OpenAI APIキーと対象のAPI組織が必要。組織の認証が必要な場合あり
APIMasterでの利用可否	両モデルとも利用可能。生成と参照画像編集のテスト済み
APIMaster表示のルート料金	1K: $0.25、2K: $0.30、4K: $0.60（画像1枚あたり、どちらのモデルも同額）

出典：OpenAIリリース記録、画像生成ガイド、公式料金、およびAPIMasterライブマーケットプレイス。

GPT-Image-2.5とは？

OpenAIのIntroducing ChatGPT Images 2.5では、ディテール、照明、テクスチャ、参照画像の忠実度、複数ターンにわたる編集指示の追従性の向上が説明されています。開発者にとって、このファミリーは商品写真、キャンペーン用バリエーション、クリエイター向けコンテンツ、既存アセットを繰り返し更新するワークフローに関連します。

ChatGPTとAPIの違いを理解することが重要です。ChatGPT Images 2.5は製品体験であり、FlareとSunburstはAPIのモデル選択肢です。 スケッチ、テンプレート、画像へのコメント配置、プロンプト共有はChatGPTの機能です。発表での言及は、これらがAPIリクエストパラメータになることを意味しません。同様に、ChatGPTのサブスクリプションはOpenAI APIの請求とは別です。

APIMaster経由でGPT-Image-2.5 Flareが生成した商品画像：青い取っ手の赤いティーポット、黄色いレモン3個、ティール色のテーブルに置かれたIMAGE25カード。

APIMaster生成サンプル、2026年9月9日。これはテストプロンプトからの1つの出力を示すものであり、比較品質ベンチマークではありません。

GPT-Image-2.5 APIのモデルIDとバリエーション

選択肢	正確なモデルID	推奨用途
Flare	`gpt-image-2.5-flare`	日常的な画像生成、高速な反復、クリエイター向けコンテンツ、高ボリュームのアプリケーション
Sunburst	`gpt-image-2.5-sunburst`	詳細な編集、洗練された商品画像、より厳密なビジュアルコントロールが必要なキャンペーンアセット

OpenAIはFlareをほとんどのアプリケーションのデフォルトとして位置づけ、GPT-Image-2と比較して50%低いレイテンシーと画像品質の向上を報告しています。これはOpenAIの発表時の主張であり、APIMasterのレイテンシー測定や全プロンプトに対する保証ではありません。OpenAIはSunburstについて、生成時間は長いものの追加の精度を提供すると説明しています。

公式ガイドでは、両モデルでlow、medium、high、xhigh、maxの品質設定がリストされ、autoによる自動選択も可能です。これらは各モデル内の設定であり、FlareとSunburstは品質値ではありません。モデルを文書化されていないgpt-image-2.5エイリアスに短縮しないでください。

直接Image APIを使用する場合は、リクエストのmodelフィールドに画像モデルIDを指定します。OpenAIのResponses APIでは、トップレベルのモデルはサポートされているメインラインモデルであり、画像モデルは画像生成ツールのmodelフィールドに属します。以下のAPIMasterの例は、テスト済みのImage APIルートをカバーしています。

GPT-Image-2.5 APIの料金

OpenAI公式トークン料金

公式料金ページには、FlareとSunburstで同一の**100万トークンあたりの標準価格（USD）**がリストされています：

トークンカテゴリ	入力	キャッシュ済み入力	出力
テキスト	$5.00	$1.25	記載なし
画像	$8.00	$2.00	$30.00

画像1枚あたり$0.25という普遍的な公式定額料金は存在しません。総コストは、テキスト入力、編集時の参照画像入力、画像出力トークンによって決まります。品質、寸法、選択したモデルがトークン消費量に影響を与える可能性があります。OpenAIは、同じトークンレートが画像1枚あたりの同じコストを意味するわけではないと明示的に述べています。

計算例として、キャッシュされていないテキスト入力トークン100個と画像出力トークン10,000個を使用し、参照画像なしのリクエストのコストは次のようになります：

(100 / 1,000,000 x $5) + (10,000 / 1,000,000 x $30) = $0.3005

これらのトークン数は計算のための仮定であり、測定された1K、2K、4Kの価格ではありません。編集の場合は、画像入力料金が追加されます。ワークロードについては、返されたusageと公式画像コストガイダンスを参照してください。Responses APIリクエストには、メインラインモデルのトークン料金も発生します。

APIMasterの画像ごとのルート料金

APIMasterは現在、以下の個別チャネル料金を表示しています（2026年9月9日確認）：

モデル	1K / 画像	2K / 画像	4K / 画像
GPT-Image-2.5 Flare	$0.25	$0.30	$0.60
GPT-Image-2.5 Sunburst	$0.25	$0.30	$0.60

これらはAPIMasterのルート料金であり、OpenAIのトークンレートや公式の画像あたりの見積もりではありません。予算を立てる前にライブマーケットプレイスと選択したアカウントグループを確認してください。チャネルの供給、価格、アカウント乗数は変更される可能性があります。表示されている基本価格では、1Kティアで100枚の画像は、アカウント固有の調整前に$25になります。

解像度名はチャネルティアであり、固定の正方形寸法を約束するものではありません。9月9日の正方形出力テストでは、2Kは2048x2048、4Kは2880x2880を返しました。アプリケーションで正確なピクセルサイズが必要な場合は、返された画像の寸法を確認してください。

GPT-Image-2.5 APIの呼び出し方

OpenAI直接：画像を生成する

pip install -U openaiで最新のPython SDKをインストールし、環境にOPENAI_API_KEYを設定します。この例は公式Image APIガイドに従っており、OpenAIのデフォルトAPIエンドポイントと請求を使用します。

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="A studio product photograph of a red ceramic teapot on a teal table.",
)
Path("generated.png").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

もう一方のモデルを試すにはgpt-image-2.5-sunburstを使用します。OpenAIは生成用に/v1/images/generations、編集用に/v1/images/editsをドキュメント化しています。組織の認証が必要な場合があります。アクセスとレート制限についてはOpenAIプロジェクトに確認してください。

APIMaster：画像を生成する

APIMasterコンソールでキーを作成し、アカウントに利用可能なクレジットがあることを確認し、requestsをインストールしてAPIMASTER_API_KEYを設定します。これはAPIMasterのテスト済みチャネルスキーマを使用します：sizeはアスペクト比、resolutionは料金ティアを選択します。これらのチャネル規約は、直接OpenAIリクエストにコピーしないでください。

import os
import requests

response = requests.post(
    "https://apimaster.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['APIMASTER_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "gpt-image-2.5-flare",
        "prompt": "A studio product photograph of a red ceramic teapot on a teal table.",
        "size": "1:1",
        "resolution": "1K",
        "n": 1,
    },
    timeout=720,
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["data"][0]["url"])

同期ルートは完了後に生成された画像URLを返します。永続的な保存のために、結果をすぐにダウンロードしてください。この例では、チャネルによって利用可能性が異なる高度な品質オプションとマスクオプションを意図的に省略しています。

APIMaster：アップロードした参照画像を編集する

参照画像をreference.pngに配置し、/v1/images/editsにマルチパートリクエストを送信します。リクエストが完了するまで画像ファイルを開いたままにしてください。requestsがマルチパートのコンテンツタイプとバウンダリを自動的に設定します。

import os
import requests

with open("reference.png", "rb") as image:
    response = requests.post(
        "https://apimaster.ai/v1/images/edits",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['APIMASTER_API_KEY']}"},
        data={
            "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
            "prompt": "Change only the background to pale lavender. Keep all foreground shapes, colors, positions, and printed text unchanged.",
            "size": "1:1",
            "resolution": "1K",
            "n": 1,
        },
        files={"image": ("reference.png", image, "image/png")},
        timeout=720,
    )
response.raise_for_status()
print(response.json()["data"][0]["url"])

同じアップロードパターンはgpt-image-2.5-flareでも機能します。APIMasterは/v1/images/editsでクライアントリクエストを受け付け、参照画像入力を選択したアップストリームチャネルに適応させます。これは、すべてのアップストリームが同じネイティブエンドポイントを使用する、またはOpenAIのすべての編集オプションをサポートすることを意味するものではありません。アップロードされたマスクは現在のルートではサポートされていません。

編集前の参照画像：クリーム色の背景に色付きの幾何学図形とコード47A。

編集テスト用の参照入力。

APIMaster経由のGPT-Image-2.5 Sunburst編集結果：幾何学図形とコード47Aはそのまま、背景がペールラベンダーに変更。

Sunburst参照画像編集、2026年9月9日。指示は、図形、色、位置、テキストを保持しながら背景のみを変更するよう要求しました。本番環境で使用する前に、出力を独自の受け入れ基準に照らして確認してください。

GPT-Image-2.5はAPIMasterで利用できますか？

はい。 Flareのモデル詳細ページまたはSunburstのモデル詳細ページを開いてください。各ページで対応するモデルが選択され、解像度別の料金が表示され、サインイン後に画像の生成または画像間編集のための参照画像のアップロードがサポートされます。

9月9日の本番受け入れテストでは、両モデルで24のAPIケースが合格し、30枚の画像が返されました。カバレッジには、生成、マルチパートおよびJSON参照画像編集、2Kおよび4Kティア、非同期リクエスト、複数画像結果が含まれていました。統合テストはテスト済みのリクエストパスと出力を確認するものであり、モデル同一性のフィンガープリント認証、品質ベンチマーク、または将来の稼働時間の保証ではありません。

継続的な統合については、GPT Imageモデルページ、画像APIドキュメント、画像モデル比較を確認してください。まず1枚の画像から始め、返されたアセットが要件を満たしていることを確認してから、アカウントの制限内でリクエスト量を増やしてください。

FAQ

GPT-Image-2.5 APIのモデル名は？

gpt-image-2.5-flareまたはgpt-image-2.5-sunburstを使用します。OpenAIはこれらを2つの別々のAPIモデルとしてドキュメント化しています。FlareとSunburstはqualityパラメータの値ではありません。

GPT-Image-2.5の料金はいくらですか？

OpenAIの両モデルの標準レートは、テキスト入力トークン100万あたり$5.00、キャッシュ済みテキスト入力$1.25、画像入力$8.00、キャッシュ済み画像入力$2.00、画像出力$30.00です。APIMasterは別途、2026年9月9日時点で1K、2K、4Kチャネルティアについて画像1枚あたり$0.25、$0.30、$0.60を表示しています。アカウント調整が適用される場合があります。

GPT-Image-2.5はAPIで利用できますか？

はい。OpenAIの2026年9月8日リリース記録は、Image APIとResponses API画像生成ツールを通じた両モデルの生成と編集を確認しています。直接アクセスはAPI組織によって異なり、認証が必要な場合があります。

FlareとSunburstの違いは何ですか？

OpenAIは、ほとんどのアプリケーションと高速な日常的な画像生成にFlareを推奨しています。Sunburstは、より精密な編集とプレミアムなクリエイティブ作業を対象としており、生成時間が長くなります。トークンレートは同じですが、トークン使用量が異なるため、特定の画像のコストは異なる場合があります。

APIMasterはGPT-Image-2.5の画像間編集をサポートしていますか？

はい。両モデルとも/v1/images/editsでのテスト済みマルチパートアップロードフローをサポートし、オンライン画像プレイグラウンドでも両方を選択できます。現在のチャネルはアップロードされたマスクをサポートしていません。追加オプションに依存する前に、ライブルートを確認してください。

ChatGPTのスケッチやテンプレートをAPIパラメータとして使用できますか？

ChatGPTの発表では、そのようなAPIパラメータは確立されていません。スケッチ、テンプレート、画像コメント、プロンプト共有はChatGPTの製品機能を説明するものです。API統合には、ドキュメント化された画像入力とリクエストフィールドを使用してください。

出典

公式ドキュメントとAPIMasterの利用可能性は2026年9月9日に確認されました。料金とアクセス方法は変更される可能性があります。購入または統合の決定を行う際は、リンクされたライブソースを使用してください。

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