GPT Image 2 APIの料金とグループ：ネイティブ4Kも$0.03

LaoZhang APIでは、gpt-image-2 を回数課金にするかトークン従量にするかを、model フィールドではなく、トークンのグループと課金方式で決めます。このページは既存のGPT Image 2の連携向けです。新しいプロジェクトはGPT Image 2.5から始めてください。 gpt-image-2-vip は、1Kから4Kまでのどのサイズでも、low から high までのどの品質でも1枚$0.03です。4K出力は拡大ではなく、指定したサイズでネイティブに生成されます。どのグループにも同時実行数の上限やレート制限はなく、リクエストは複数の上流ルートへ自動でフェイルオーバーします。

トークングループを選ぶ

トークングループ	課金方式	モデルID	`size` と `quality`	料金
`default`	回数課金	`gpt-image-2`	非対応	1回$0.03
`default`	回数課金	`gpt-image-2-vip`	1K、2K、4Kのサイズ。`low`、`medium`、`high`	1回$0.03
`OpenAI Official`（旧Sora2Official）	従量課金	`gpt-image-2`	対応	トークン従量。後述の「公式フォワードの料金」を参照
`OpenAI Official Enterprise`（旧GPTImage2 Sora2 Enterprise）	従量課金	`gpt-image-2`	対応	トークン従量。後述の「公式フォワードの料金」を参照

各行の背後にあるルートは次のとおりです。

default の gpt-image-2：標準の回数課金ルート
default の gpt-image-2-vip：VIPルート
OpenAI Official：OpenAIの価格での公式APIフォワーディング
OpenAI Official Enterprise：OpenAIの価格に20%を上乗せした公式APIフォワーディング

どのグループでも、1つのキーにRPM（1分あたりのリクエスト数）、IPM（1分あたりの画像数）、同時実行数の上限はありません。429 は上流の処理能力に由来します。詳しくは同時リクエストと429を参照してください。上流が200以外を返したリクエストは課金されません。課金方式はトークンの作成時に、回数課金（按次计费）か従量課金（按量计费）から選びます。価格は2026年9月24日時点の公開価格です。最新の価格はAIモデルのAPI料金一覧を参照してください。 4つのルートとも、テキストからの生成は POST /v1/images/generations、画像の編集は POST /v1/images/edits を使います。どちらのモデルも、別の画像グループでも提供しています（グループ名はコンソールで確認できます）。GPT Image 2.5では、FlareとSunburstの2種類と、品質の xhigh と max が加わります。

model フィールドにグループ名を入れないでください。

グループはトークンの作成時に選びます。リクエスト本文では model="gpt-image-2" のままです。
model を変えても、回数課金のトークンが従量課金に変わることはありません。

どのルートを使うか

目的	使うもの
回数課金にしたい	`default` グループの回数課金トークン。`size` や `quality` が必要なら `gpt-image-2-vip`
OpenAIのパラメーターでトークン課金にしたい	`OpenAI Official` または `OpenAI Official Enterprise` の従量課金トークンと `model="gpt-image-2"`
既存の `gpt-image-2-vip` のコードがある	回数課金トークンのまま、`size` と `quality` もそのまま送る
既存のOpenAI GPT Image 2のコードがある	公式フォワードの従量課金トークン。リクエスト本文と `model="gpt-image-2"` はそのまま
課金額が想定と違う	リクエストを変える前に、コンソールでトークンのグループを確認する

公式フォワードの料金

OpenAI Official の gpt-image-2 は、実際のトークン使用量に対してOpenAIの公式料金で課金されます。

使用量の種類	100万トークンあたりの料金
テキスト入力	$5
キャッシュされたテキスト入力	$1.25
画像入力	$8
キャッシュされた画像入力	$2
画像出力	$30

OpenAI Official Enterprise グループは、公式価格に20%を上乗せします（これらの料金にグループ倍率1.2を掛けたもの）。自分のトークンの倍率はコンソールで確認できます。法人向けの見積もりはサポートにお問い合わせください。

ルートごとのパラメーター

defaultグループのgpt-image-2

標準の回数課金ルートで、最も簡単に連携できます。size と quality は受け付けないため、どちらも省略してください。

defaultグループのgpt-image-2-vip

回数課金のまま、画像のサイズと品質を指定したいときに使います。

size：よく使う値は 1024x1024 と 2048x2048 です。
4Kのサイズ：横長は 3840x2160、縦長は 2160x3840、正方形は 2880x2880 です。2Kと4Kはネイティブに生成されます。
quality：low、medium、high のいずれかです。
サイズと品質を変えても、1回$0.03の料金は変わりません。
レスポンスには通常 data[0].b64_json が入り、まれに画像のリンクが入ります。常にBase64で受け取るには response_format: "b64_json" を、期限付きのリンクで受け取るには url を指定します。
編集では、image[] フィールドを繰り返すと、1回のリクエストで複数の参照画像を送れます。
mask は使えません。マスクした範囲だけを確実に編集する動作にならないためです。
透過背景には対応しておらず、background="transparent" は400を返します。透過PNGが必要な場合は、GPT Image 2.5の -vip モデルを使ってください。

品質を上げるほど時間がかかります。プレビューやバッチのテストには low か medium を、最終的な素材には high を使ってください。公式キーでのルーティングや、OpenAIのすべてのオプションが必要な場合は、公式フォワードのグループを使ってください。

公式フォワードグループのgpt-image-2

OpenAI Official は、OpenAIの公式価格で課金する公式フォワードのグループです。OpenAI Official Enterprise は法人向けの公式フォワードグループで、公式価格に20%を上乗せします（グループ倍率1.2）。OpenAI Official はOpenAIのキーとAzure OpenAIを併用し、OpenAI Official Enterprise はOpenAIのキーだけを使います。

トークン管理で、従量課金のトークンを新しく作成します。
グループに OpenAI Official か OpenAI Official Enterprise を選びます。
model="gpt-image-2" と公式のリクエスト本文はそのまま使い、ベースURLとAPIキーだけを置き換えます。

パラメーターはOpenAIのものを使い、送るフィールドはすべて、選んだルートで使えるか確認してください。よく使う値は次のとおりです。

パラメーター	値
`size`（正方形）	`1024x1024`、`2048x2048`
`size`（横長）	`1536x1024`、`2048x1152`、`3840x2160`
`size`（縦長）	`1024x1536`、`2160x3840`
`size`（自動）	`auto`
`quality`	`low`、`medium`、`high`、`auto`

準備する

使うルートに合ったグループのキーと、OpenAI互換のベースURLを環境変数に設定します。

export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1"

ベースURLは /v1 までにして、モデル固有のパスは付け足さないでください。以下の例では、レスポンスをJSONファイルに保存し、小さなPythonスクリプトで画像を取り出します。

画像を生成する

gpt-image-2（defaultグループ）で生成する

size と quality は送りません。

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "グレーのデスクに置かれた白いセラミックのマグカップの、すっきりした商品レンダリング。やわらかな自然光、シンプルな背景"
  }' \
  -o gpt-image-2.json

gpt-image-2-vipで生成する

リクエスト本文に size と quality を入れます。

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-vip",
    "prompt": "グレーのデスクに置かれた白いセラミックのマグカップの、すっきりした商品レンダリング。やわらかな自然光、シンプルな背景",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }' \
  -o gpt-image-2-vip.json

公式フォワードのgpt-image-2で生成する

OpenAI Official か OpenAI Official Enterprise の従量課金トークンを使います。

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "グレーのデスクに置かれた白いセラミックのマグカップの、すっきりした商品レンダリング。やわらかな自然光、シンプルな背景",
    "size": "1536x1024",
    "quality": "high"
  }' \
  -o gpt-image-2-official.json

画像を保存する

Images APIのレスポンスでは、data[] の各画像が次のどちらかのフィールドで返ります。

b64_json：Base64の画像データです。先頭に data:image/...;base64, が付いていたり、末尾の = のパディングが欠けていたりすることがあります。
url：画像のダウンロードリンクです。

次のスクリプトは、これらのケースをすべて処理します。save_images.py として保存してください。

save_images.py

import base64
import json
import sys
import urllib.request
from pathlib import Path

response_file, stem = sys.argv[1], sys.argv[2]
response = json.loads(Path(response_file).read_text())
if not response.get("data"):
    sys.exit(f"{response_file} に画像がありません: {response}")

for number, item in enumerate(response["data"], start=1):
    if item.get("b64_json"):
        # 先頭の data:image/...;base64, を取り除き、欠けたパディングを補う
        value = item["b64_json"].split(",", 1)[-1]
        image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
    else:
        with urllib.request.urlopen(item["url"], timeout=120) as download:
            image = download.read()
    if image.startswith(b"\x89PNG"):
        extension = "png"
    elif image[:4] == b"RIFF" and image[8:12] == b"WEBP":
        extension = "webp"
    else:
        extension = "jpg"
    path = Path(f"{stem}-{number}.{extension}")
    path.write_bytes(image)
    print(f"保存しました: {path}")

上のどのレスポンスにも使えます。

python3 save_images.py gpt-image-2-vip.json mug

保存しました: mug-1.png のような行が表示されます。画像を開いてサイズを確認し、呼び出しログでモデル、グループ、課金額を確認してください。

画像を編集する

カレントディレクトリにローカルの source.png を置きます。編集はマルチパートのアップロードです。ファイルは -F で渡し、Content-TypeはcURLに任せてください。

gpt-image-2（defaultグループ）で編集する

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=渡した画像を元にしてください。被写体、構図、文字はそのままにし、ステッカーを赤に変え、マグカップの縁にごく細い金のラインを加えることだけを行ってください。" \
  -F "image=@source.png" \
  -o gpt-image-2-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-edit.json edit

gpt-image-2-vipで編集する

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2-vip" \
  -F "prompt=渡した画像を元にしてください。被写体、構図、文字はそのままにし、ステッカーを青に変えることだけを行ってください。" \
  -F "image=@source.png" \
  -o gpt-image-2-vip-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-vip-edit.json vip-edit

公式フォワードのgpt-image-2で編集する

公式フォワードの編集は、OpenAIのパラメーターで /v1/images/edits を呼び出します。

curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=渡した画像を元にしてください。被写体、構図、文字はそのままにし、ステッカーを緑に変えることだけを行ってください。" \
  -F "image=@source.png" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=high" \
  -o gpt-image-2-official-edit.json

python3 save_images.py gpt-image-2-official-edit.json official-edit

保存した画像では、指示した変更と、変えてはいけない部分の両方を確認してください。

よくある質問

グループによって動作が違うのはなぜ？

ルートはトークンのグループで決まります。gpt-image-2 は、default では回数課金、OpenAI Official と OpenAI Official Enterprise では公式APIフォワーディングによるトークン課金です。ルートの比較は前述の「トークングループを選ぶ」にあります。課金額が想定と違う場合は、呼び出しログで各リクエストのグループと課金額を確認してください。

defaultのgpt-image-2でsizeは使える？

使えません。回数課金でサイズを指定したい場合は gpt-image-2-vip を、OpenAIのサイズのオプションを使いたい場合は公式フォワードグループの gpt-image-2 を使ってください。

gpt-image-2-vipで4K画像は出せる？

出せます。4Kはネイティブで、小さく描いてから拡大するのではなく、指定した size で直接生成されます。4Kの high でも、1Kと同じ1回$0.03です。

横長：3840x2160
縦長：2160x3840
正方形：2880x2880

GPT Image 2 APIを安く使うには？

LaoZhang APIの gpt-image-2-vip を使ってください。1回$0.03で、4Kや high でも追加料金はなく、OpenAIアカウントは不要で、同時実行数の上限やレート制限もありません。 OpenAIのAPIと同じパラメーターが必要な場合は、公式フォワードグループの gpt-image-2 を使います。OpenAIの価格でトークン課金されます。新しい連携では、同じ$0.03のGPT Image 2.5の -vip モデルから始めることもできます。

OpenAI公式のコードを移行するには？

公式のリクエスト本文はそのままにして、トークンとベースURLだけを置き換えます。

OpenAI Official か OpenAI Official Enterprise で従量課金のトークンを作成します。
model="gpt-image-2" はそのままで、ベースURLを https://api.laozhang.ai/v1 に変えます。
LaoZhang APIのキーを使います。

response_formatとinput_fidelityが失敗するのは？

公式フォワードでは、この2つのフィールドを削除してください。OpenAIの仕様では、GPT Imageモデルは常にBase64の画像データを返し、response_format に対応していません。また gpt-image-2 はすべての入力画像を自動的に高忠実度で処理するため、input_fidelity は変更できません。DALL·Eや以前のGPT Imageモデルから移行したコードは、これらを送ったままのことがよくあります。画像のリンクが必要な場合は、APIにURLを求めるのではなく、b64_json をデコードして自分のストレージにアップロードしてください。

公式フォワードで編集が生成より高いのは？

参照画像も課金されるためです。gpt-image-2 は入力画像を常に高忠実度で処理し、画像入力トークンとして課金します。そのため参照画像付きの編集は、テキストからの生成よりも入力トークンが目に見えて増え、参照画像を1枚足すごとにさらに増えます。出力トークンは、これまでどおりサイズと品質で決まります。代表的な編集リクエストをいくつか送り、usage から予算を見積もってください。実際の課金額は呼び出しログで確認できます。回数課金のルートは参照画像の影響を受けず、1回あたりの料金のままです。

b64_jsonのデコードに失敗するのは？

値の先頭に data:image/png;base64, が付いているか、末尾の = のパディングが欠けていることがよくあります。前述の「画像を保存する」のスクリプトは、どちらにも対応しています。それでも失敗する場合は、レスポンスが実はエラーのJSONでないか確認してください。

GPT Image 2.5に移行すべき？

既存のGPT Image 2の連携は、そのまま使い続けられます。新しい開発ではGPT Image 2.5を使ってください。-vip モデルは gpt-image-2-vip と同じ回数課金の連携方法で、公式フォワードのモデルは公式フォワードの gpt-image-2 と同じグループとImages APIのリクエストで使えます。公式フォワードでは、同じ quality でも2.5のほうが使うトークン数や所要時間が変わることがあります。切り替える前に、本番のプロンプトで試してください。モデルIDとオプションは、GPT Image 2.5のガイドと、そのページの「よくある質問」を参照してください。

はじめに

画像生成・編集API

動画生成API

テキストAPI

GPT Image 2 APIの料金とグループ：ネイティブ4Kも$0.03

トークングループを選ぶ

どのルートを使うか

公式フォワードの料金

ルートごとのパラメーター

defaultグループのgpt-image-2

defaultグループのgpt-image-2-vip

公式フォワードグループのgpt-image-2

準備する

画像を生成する

gpt-image-2（defaultグループ）で生成する

gpt-image-2-vipで生成する

公式フォワードのgpt-image-2で生成する

画像を保存する

画像を編集する

gpt-image-2（defaultグループ）で編集する

gpt-image-2-vipで編集する

公式フォワードのgpt-image-2で編集する

よくある質問

グループによって動作が違うのはなぜ？

defaultのgpt-image-2でsizeは使える？

gpt-image-2-vipで4K画像は出せる？

GPT Image 2 APIを安く使うには？

OpenAI公式のコードを移行するには？

response_formatとinput_fidelityが失敗するのは？

公式フォワードで編集が生成より高いのは？

b64_jsonのデコードに失敗するのは？

GPT Image 2.5に移行すべき？

関連ドキュメント

参考資料

​トークングループを選ぶ

​どのルートを使うか

​公式フォワードの料金

​ルートごとのパラメーター

​defaultグループのgpt-image-2

​defaultグループのgpt-image-2-vip

​公式フォワードグループのgpt-image-2

​準備する

​画像を生成する

​gpt-image-2（defaultグループ）で生成する

​gpt-image-2-vipで生成する

​公式フォワードのgpt-image-2で生成する

​画像を保存する

​画像を編集する

​gpt-image-2（defaultグループ）で編集する

​gpt-image-2-vipで編集する

​公式フォワードのgpt-image-2で編集する

​よくある質問

​グループによって動作が違うのはなぜ？

​defaultのgpt-image-2でsizeは使える？

​gpt-image-2-vipで4K画像は出せる？

​GPT Image 2 APIを安く使うには？

​OpenAI公式のコードを移行するには？

​response_formatとinput_fidelityが失敗するのは？

​公式フォワードで編集が生成より高いのは？

​b64_jsonのデコードに失敗するのは？

​GPT Image 2.5に移行すべき？

​関連ドキュメント

​参考資料

トークングループを選ぶ

どのルートを使うか

公式フォワードの料金

ルートごとのパラメーター

defaultグループのgpt-image-2

defaultグループのgpt-image-2-vip

公式フォワードグループのgpt-image-2

準備する

画像を生成する

gpt-image-2（defaultグループ）で生成する

gpt-image-2-vipで生成する

公式フォワードのgpt-image-2で生成する

画像を保存する

画像を編集する

gpt-image-2（defaultグループ）で編集する

gpt-image-2-vipで編集する

公式フォワードのgpt-image-2で編集する

よくある質問

グループによって動作が違うのはなぜ？

defaultのgpt-image-2でsizeは使える？

gpt-image-2-vipで4K画像は出せる？

GPT Image 2 APIを安く使うには？

OpenAI公式のコードを移行するには？

response_formatとinput_fidelityが失敗するのは？

公式フォワードで編集が生成より高いのは？

b64_jsonのデコードに失敗するのは？

GPT Image 2.5に移行すべき？

関連ドキュメント

参考資料