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2026年9月8日、OpenAIが画像生成の新モデル GPT Image 2.5 を公開しました[1]。Sunburst（編集精度重視）と Flare（高速な日常生成）の2つで、xhigh と max という品質設定が増えています。トークン単価は旧 GPT Image 2 と同じです。
ただし公式ドキュメントには、「トークン単価が同じでも、1枚あたりのコストが同じとは限らない」とはっきり書いてあります[2]。そこで電脳技巧集団（AI職人ギルド）で、同じプロンプト・同じサイズで9枚を実際に生成して、トークン数と生成時間を測りました。
結論から書きます。同じ high という設定名が、旧世代と新世代で4倍違うものを指していました。 旧 high は5,488トークン、新 high は1,372トークン。設定をそのまま引き継ぐと、料金は4分の1になりますが、作り込みも1段変わります。
この記事で分かること——①何が出たのか ②公式が自分で書いている注意 ③実測した9枚の数字 ④同じ設定名が別物を指す件 ⑤2モデルの差は値段でなく時間だったこと ⑥対応表と実際の挙動が食い違う箇所。
01 何が出たのか、まず事実だけ
2026年9月8日の公式チェンジログに載ったのは、次の2モデルです。
| モデル | 位置づけ（公式の説明） | 既定スナップショット |
|---|---|---|
| gpt-image-2.5-sunburst | 編集の精度がいちばん効く用途に | gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 |
| gpt-image-2.5-flare | 速くて質の高い、日常的な生成に | gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 |
変わった点は3つです。品質設定に2段増えました。 これまで low / medium / high だったところに xhigh と max が加わり、どちらのモデルも既定は auto です。
サイズが自由になりました。 推奨サイズに加えて WIDTHxHEIGHT を直接書けます。条件は、幅と高さが16の倍数・縦横比が1:3〜3:1・どちらの辺も3840ピクセル以下・総画素数が655,360〜8,294,400（4K）。ただし 2560x1440 を超える解像度は「実験的」と明記されています。透過も両モデルで使えます（background: "transparent" と PNG または WebP の組み合わせ）。
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単価は据え置きです。 画像の出力が100万トークンあたり30ドル、画像の入力が8ドル、テキストの入力が5ドル。旧 GPT Image 2 と同じ数字です。
02 公式が自分で書いている、料金の注意
料金の話は、ここで終わりません。同じガイドの「コストと遅延」の節に、こう書かれています。
トークン単価が同じでも、1枚あたりのコストが同じとは限らない。トークン消費はモデルと品質設定で変わりうる。
OpenAI「Image generation」ガイド（日本語訳はCAG）[2]
さらにモデルページには、「GPT Image 2 の計算機は GPT Image 2.5 のトークン消費を見積もれない」とあります。公式が「うちの見積もりツールでは分からない」と言っている状態で、実際に何トークン使うかは、APIの応答に入っている usage を見るしかありません。
単価表を見比べるだけでは、請求がどう動くか分からない。ここが今回の出発点です。
03 実測——同じ指示で9枚
そこで、同じプロンプト・同じサイズ（1536×1024）で9枚を生成し、応答の usage と所要時間を記録しました[3]。題材は細部の差が出るように「暗い机の上のオーディオ機器」（金属のツマミ6個・布地のグリル・編組ケーブル・小さな刻印）にしています。
| モデル | 品質 | 出力トークン | 生成時間 | 1枚あたり |
|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2.5-flare | high | 1,372 | 22.7秒 | 約6.7円 |
| gpt-image-2.5-flare | xhigh | 2,459 | 33.0秒 | 約11.7円 |
| gpt-image-2.5-flare | max | 5,488 | 40.7秒 | 約25.8円 |
| gpt-image-2.5-sunburst | high | 1,372 | 26.4秒 | 約6.7円 |
| gpt-image-2.5-sunburst | xhigh | 2,459 | 37.5秒 | 約11.7円 |
| gpt-image-2.5-sunburst | max | 5,488 | 77.9秒 | 約25.8円 |
| gpt-image-2（旧） | low | 158 | 37.8秒 | 約1.0円 |
| gpt-image-2（旧） | medium | 1,372 | 38.7秒 | 約6.7円 |
| gpt-image-2（旧） | high | 5,488 | 125.0秒 | 約25.8円 |
max は high のちょうど4.00倍だった04 同じ「high」が、世代で別のものを指している
表をもう一度見てください。旧 high が5,488トークン、新 high が1,372トークンです。そして旧 medium が1,372、新 max が5,488。数字の上では、こう並びます。
| 旧 gpt-image-2 | 出力トークン | GPT Image 2.5 |
|---|---|---|
| low | 158 | （該当なし） |
| medium | 1,372 | high |
| — | 2,459 | xhigh（新設） |
| high | 5,488 | max |
設定名を変えずに新しいモデルへ切り替えると、これまで high で作っていた画像が、旧 medium 相当の作り込みになります。 料金は4分の1になるので、請求書では気づきません。 逆に、これまでと同じ作り込みが要るなら max を明示的に指定する必要があり、そのときの料金は据え置き（約25.8円）です。
念のため書くと、これは「品質が落ちた」という話ではありません。同じ5,488トークンで比べると、新しい世代のほうが速く、指示にも忠実でした。 今回の題材では、旧 high が125.0秒かかったのに対し、Flare の max は40.7秒——3.1倍速い。しかも「status LEDを4つ、うち3つを青・1つを金色」という指示に対して、旧世代は5つ（青4・金1）を描いたのに対し、2.5は4つ（青3・金1）と指定どおりでした。
high（125.0秒）／下＝2.5 Flare の max（40.7秒）。ツマミの数・布地の織り目・小さな刻印はどちらも指示どおりだが、LEDの数と配色は下だけが指定に合っている値段が同じ地点で比べると新しいほうが速くて正確、設定名を同じにすると別物になる。 移行で気をつけるのは、ここだけです。
high（1,372トークン・22.7秒・約6.7円）。4分の1の料金でも、ツマミ・織り目・刻印・LEDの配色は指示どおりに出ている05 FlareとSunburstの差は、値段ではなく時間だった
公式の説明は「Sunburst＝編集精度が効く用途／Flare＝速い日常生成」です。実測すると、この2つはトークン数が3段とも完全に同一でした。つまり料金は同じです。
差が出たのは時間だけで、high で22.7秒 対 26.4秒、xhigh で33.0秒 対 37.5秒、そして max で 40.7秒 対 77.9秒。品質設定を上げるほど差が開きます。
出来上がりは、今回の題材ではどちらも同等でした（刻印の綴り・ツマミの数・布地の織り目・LEDの色分けは、どちらも指示どおり）。ゼロから作るだけなら Flare で足ります。 Sunburst の価値は編集（参照画像を渡して直す）の精度にある、という公式の位置づけと矛盾しません。ただし編集精度そのものは今回測っていないので、そこは公式の説明のままです。
06 対応表と、実際の挙動が食い違う箇所
新機能を紹介するとき、CAGでは公式の対応表を必ず開きます。今回そこに2つ、そのまま読むと誤解する箇所がありました。
Batch API。 モデルページの表では、GPT Image 2.5 の2モデルとも Not supported（旧 gpt-image-2 は Supported）。前世代にあって消えているので、これは新しい制約です。ところが実際にバッチを投げると、エラーにならず受理されました。ファイル登録もバッチ作成も通り、状態は validating から in_progress へ進みます[4]。エラーで止まるのではなく、投げてから待つことになる。 大量生成の仕組みを組むなら、失敗の形が「即座のエラー」ではなく「待ち」になる、と知っておく必要があります。
Responses API。 同じくモデルページの表は v1/responses を Not supported としています。しかし同じページの本文とガイドには、「Responses API では、上位のモデルを選んだうえで、画像生成ツールの model フィールドに gpt-image-2.5-* を指定する」と書かれています。表が言っているのは「トップレベルのモデルとしては選べない」で、ツール経由なら使えます。 表だけ見ると「Responses API では使えない」と読めてしまいます。
07 何を選べばいいか、6行のチェックリスト
- 請求を据え置きたいなら、設定を変えずに
highのまま移す。1枚あたりの料金は4分の1になります（作り込みも1段変わります）。 - これまでと同じ品質が要るなら、
maxを明示する。料金は今までと同じで、生成時間は3.1倍速くなります。 - 迷ったら
xhigh。 中間（約11.7円・33.0秒）です。 - 既定は
auto。 何も指定しないと料金が読めません。社内で使うなら品質は明示的に固定するのが安全です。 - ゼロから作るだけなら Flare。 Sunburst と料金は同じで、
maxでは倍近く速い。 - 大量生成をバッチで回しているなら、先に対応表を見る。 エラーで止まらないので、動いているように見えてしまいます。
持ち帰り：旧世代と何が変わったか
| 観点 | 旧 gpt-image-2 | GPT Image 2.5（Flare / Sunburst） |
|---|---|---|
| 品質設定 | low / medium / high | low / medium / high / xhigh / max（既定 auto） |
| high の実測トークン | 5,488 | 1,372（＝旧 medium と同数） |
| 同じ5,488トークンでの生成時間 | 125.0秒 | 40.7秒（Flare の max） |
| トークン単価 | 出力 100万あたり30ドル | 同じ |
| サイズ | 推奨サイズ中心 | 16の倍数で自由指定（2560×1440超は実験的） |
| Batch API（対応表） | Supported | Not supported（ただし投げると受理される） |
紹介する前に、自分で1回叩いてみる
電脳技巧集団（AI職人ギルド）は、外部の発表を紹介するときも、自分たちの手元で測れるところは測ってから書いています。AIの導入効果を数字にしたい、という相談は こちら からどうぞ。
出典・注記
- OpenAI 公式チェンジログ 2026年9月8日の項、および
gpt-image-2.5-flare/gpt-image-2.5-sunburst/gpt-image-2の各モデルページ（いずれもCAGが2026年9月9日に取得）。developers.openai.com/api/docs/changelog - OpenAI「Image generation」ガイド（2026年9月9日取得）。「トークン単価が同じでも1枚あたりのコストが同じとは限らない」「GPT Image 2 の計算機は GPT Image 2.5 のトークン消費を見積もれない」はいずれも公式の記述（日本語訳はCAG）。developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
- CAG実測（2026年9月9日）：同一プロンプト・
1536x1024・各設定1回ずつ、計9枚を生成し、APIレスポンスのusage.output_tokensと実測の所要時間を記録した。円換算は1ドル＝155円で、画像出力（100万あたり30ドル）とテキスト入力（同5ドル・入力346トークン）を合算している。各1回の測定だが、Flare と Sunburst が3段とも完全に同一の値を返し、旧mediumと新highも一致したことから、トークン数はサイズと品質で決まる値と見られる（公式にその旨の記載は確認できていない）。生成時間は実行環境と時間帯で変わる。 - CAG実測（同日）：
/v1/images/generationsを対象にgpt-image-2.5-flareでバッチを作成したところ、ファイル登録・バッチ作成とも成功し、状態はvalidatingからin_progressへ進んだ。完了までは確認していない（バッチの実行窓は24時間ある。作成した3本のうち2本は費用を抑えるため取り消し、残る1本は本記事の公開時点でもin_progressのままだった）。したがって「最終的に成功するかどうか」は本記事では確定していない。確認できたのは「作成時点でエラーにならず、処理待ちに入る」ところまで。 - 本記事の数値はすべて2026年9月9日時点。仕様・価格はいずれも変更されうる。
