情報確認日：2026年10月5日
細かな編集精度を重視するならSunburst、日常的な画像制作の速さを重視するならFlare。これが、OpenAIの公式な使い分けです。両モデルは「GPT Image 2.5」の画像生成・編集APIとして、2026年9月8日に公開されました。OpenAIの更新履歴
APIは、外部のアプリから画像生成などの機能を呼び出す仕組みです。両モデルの料金単価は同じですが、画像1枚の制作費は、サイズや品質設定、使った処理量で変わります。モデルと設定を選ぶときは、完成画像と費用の両方を比べてください。
Sunburstは品質、Flareは速さを重視する位置づけ
公式ガイドは、Sunburstを品質を重視する基本モデル、Flareを速度を重視する小型モデルとして説明しています。どちらも、画像の一部を修正する精度や、被写体の特徴を維持する能力の改善をうたっています。画像の頼み方に関する公式ガイド
品質や速さの位置づけは、OpenAIの説明です。本サイトでは、同じ画像を両モデルで作って品質や生成時間を測定していません。
編集部の見方では、SNS用の図案を何案も出す用途と、商品写真の形を保ちながら背景を変える用途では、比較すべき項目が違います。前者なら案が出るまでの時間、後者なら修正してはいけない部分が残るかを確認したいところです。
品質設定は、必要な条件を満たすかを比べて選ぶ
両モデルには、low・medium・highなどに加えて、xhighとmaxという品質設定があります。高い設定を選ぶ前に、今の画像で足りない点を決めてください。公式ガイドも、高い設定がすべての依頼で良い結果を保証するとはしていません。品質設定の説明
まず、画像に必要な条件を具体化します。「きれいな図」だけでは、何を直すべきか判断できません。たとえば「スマートフォンで読める大きな見出し」「指定した数字を変えない」「商品の輪郭を残す」といった条件です。
編集部は、同じ依頼文・参考画像・画像サイズ・品質設定で両モデルを比べる方法を提案します。まず設定をそろえ、モデルによる違いを確かめてください。
条件を満たす画像ができたら、低い設定でも同じ条件を保てるか試してください。必要な品質を満たすモデルと設定の組み合わせを選ぶと、制作時間と費用を管理しやすくなります。
一度の依頼で作るImage APIと、会話を続けるResponses API
Image APIは、依頼文から画像を新しく作る処理や、既存画像の編集に使えます。Responses APIでは、会話や複数段階の作業の中で画像生成ツールを呼び出せます。画像生成APIの公式ガイド
「この案の背景を白にする」「前の画像と同じ人物で別の場面にする」と、修正を続けるサービスを作る場合は、会話の中で扱う構成を検討できます。1回の依頼で画像を作るだけなら、どこまで会話の仕組みが必要かを分けて考えられます。
APIを利用する組織には、確認手続きが必要になる場合があります。開発者向けAPIの利用条件は公式ガイドで確認してください。ChatGPTの各アカウントで両モデルを選べるかは、今回確認していません。APIの利用条件
画像1枚の費用は、使用量と修正回数で確認する
標準処理の公式料金表では、両モデルの画像入力は100万トークン当たり8ドル、画像出力は30ドル、テキスト入力は5ドルです。9月8日の更新履歴では、GPT Image 2と同じトークン単価を使うと説明されています。公式料金表
トークンは、APIで処理量を数える単位です。画像のサイズや品質設定などで使用量が変わるため、生成ガイドの費用計算と実際の使用量を照合し、1枚の金額を確認してください。Responses APIで会話の中から画像を作る場合は、会話を処理するモデルの料金も含めて確認してください。画像生成の費用説明
編集部は、「完成した1枚までの総費用」を記録して比べることを勧めます。最初の生成から修正までの費用を合計すると、実際の制作にかかる金額を確認できます。
完成画像では、日本語の文字、数字、人物や商品の特徴を直接確かめてください。公開するサイズに縮めた画像でも、文字が読めるかを確認しましょう。投稿先での読みにくさを見つけるための確認です。
