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GPT Image 2.5はOpenAIの最新の画像モデルで、高速かつ高品質な生成向けのFlareと、精密な編集向けのSunburstの2種類があります。LaoZhang APIでは3つのルートで提供しているため、リクエストをコピーする前にルートを選んでください。 VIPモデル(-vip)は、1Kから4Kまでのどのサイズでも、low から max までのどの品質でも、生成・編集ともに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。どのルート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。

ルートを選ぶ

  • 公式フォワードでは、OpenAI Official(旧Sora2Official)または OpenAI Official Enterprise(旧GPTImage2 Sora2 Enterprise)のトークンを使い、課金方式は従量優先(コンソールの表示は「按量优先」)か従量課金(按量计费)にします。トークン料金は公式フォワードの gpt-image-2 と同じです。詳しくは、後述の「公式フォワードの課金」を参照してください。
  • VIPルートとWebルートでは、課金方式が従量優先(按量优先)か回数課金(按次计费)のトークンを使います。コンソールでは、その他の画像グループの名前が表示されます。
  • Webルートのネイティブ出力は最大約2Kです。4Kの細部が必要なときは、VIPか公式フォワードのモデルを使ってください。詳しくは、後述の「Webルート:gpt-image-2.5-web」を参照してください。
  • リクエストのルーティングと課金は、トークンのグループと課金方式で決まります。model フィールドだけでは変えられません。3つのルートとも、使うエンドポイントは /v1/images/generations と /v1/images/edits です。GPT Image 2の既存の連携については、GPT Image 2のガイドを参照してください。

料金と機能の早見表

公開価格は2026年9月24日時点のもので、2026年10月14日に確認しています。最新の価格はモデルと料金を参照してください。VIPルートとWebルートでは、サイズも5段階の品質も料金は同じで、編集も生成と同じ料金です。 モデルはOpenAIの公式チャネルのものです。公式フォワードはOpenAIのトークン料金どおりに課金し、回数課金のルートは固定の1回料金で、高解像度や高品質ではトークン課金より低くなります。

品質ごとの1枚あたりの料金

どちらのルートも同じモデルなので、同じリクエストなら使うトークン数も同じで、違うのは課金方法だけです。次のトークン数は、このページの生成リクエストを1024×1024で実行し、2026年9月9日と10月14日にLaoZhang APIで測定した値です。
  • 公式フォワードの料金 = 画像出力トークン × OpenAI Official の$30/100万トークン。テキストと参照画像の入力トークンは別に加算され、OpenAI Official Enterprise では20%が上乗せされます。
  • VIPの料金は、サイズ、品質、参照画像の有無、生成か編集かにかかわらず同じです。
  • high 以上では、1枚あたりの料金はVIPルートのほうが低くなります。
やわらかな自然光の下、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。GPT Image 2.5 Flare VIPで生成

VIPでの生成例:Flare VIP、2048×2048、medium。プロンプト:A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light

GPT Image 2.5 Sunburst VIPで編集した同じマグカップ。構図と照明はそのままで、本体がダークブルーになっている

VIPでの編集例:Sunburst VIPでマグカップの本体だけをダークブルーに変更。プロンプト:Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue.

公式フォワードのモデルとグループ

ほとんどの連携では日付なしのエイリアスを使い、スナップショットを固定したい場合は日付付きのIDを使います。エイリアスは、将来、新しいスナップショットを指す可能性があります。
  1. トークン管理で、課金方式を従量優先(按量优先、推奨)または従量課金(按量计费)にしてトークンを作成し、対象のモデルを許可していることを確認します。
  2. そのトークンを公式フォワード用のグループに入れます。グループはトークンの設定であり、リクエストには含めません。
    • OpenAI Official:OpenAIの公式価格で課金します。
    • OpenAI Official Enterprise: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)。
    • 経路: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。
  3. 認証や結果の処理を含め、公式フォワードの既存のImages APIのコードはそのまま使います。変更するのは model だけで、上の表のエイリアスかスナップショットを指定します。

公式フォワードで生成・編集する

生成は POST /v1/images/generations、編集は POST /v1/images/edits です。OpenAI SDKでは、それぞれ images.generate と images.edit にあたります。まず、公式フォワード用グループのキーとベースURLを設定します。

Flareで生成する

Sunburstで編集する

カレントディレクトリに source.png を置いてから、次を実行します。
どちらのモデルも、テキストと画像を入力にできます。Flareで編集することも、Sunburstで生成することもできます。公式フォワードのリクエストにはOpenAIのパラメーターを使います。詳しくはOpenAIの画像生成ガイドを参照してください。このページ後半の回数課金のオプションとは分けて扱ってください。

画像を保存して確認する

次のスクリプトを save_images.py として保存します。レスポンスに含まれるすべての画像を、b64_json でも url でもディスクに保存します。
save_images.py
保存したファイルを開き、指定したサイズになっているか確認してください。編集では、依頼した変更が反映されているかと、変えたくない部分が保たれているかを見ます。そのあと、呼び出しログでモデル、グループ、使用量、課金額を確認します。 認証エラーやモデルへのアクセスエラーが出たときは、キー、そのグループ、モデルIDの順に確認してください。無効なパラメーターは、エラーメッセージに従って直します。 レスポンスに画像がない場合は、機密情報を伏せたエラー内容とリクエストの時刻を控え、Images APIリファレンスを確認してください。それでも解決しないときは、キー全体を伝えずにサポートへ連絡してください。

公式フォワードの課金

gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst は、実際のテキスト入力、画像入力、画像出力に対する従量課金で、トークン料金は公式フォワードの gpt-image-2 と同じです。OpenAI Official グループでの料金は次のとおりです。 これらの料金は、OpenAIが公開しているトークン価格と一致しています。OpenAI Official Enterprise グループでは20%が上乗せされる(グループ倍率1.2)ので、画像出力は100万トークンあたり$36です。 最新の価格はモデルと料金と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。トークン料金が同じでも、1枚あたりの料金が同じとは限りません。サイズ、品質、参照画像によって使用量が変わるため、代表的なリクエストで見積もってください。

回数課金のVIPモデル

2つのVIPモデルは、gpt-image-2-vip と同じ連携方法と回数課金で使えます。default グループのトークンで、課金方式は従量優先(按量优先、推奨)または回数課金(按次计费)にします。 -vip の接尾辞は必ず付けてください。接尾辞のないIDはトークン課金の公式フォワードのモデルで、default グループでは提供していません。 このセクションのオプションが使えるのは、2つの -vip モデルだけです。gpt-image-2.5-web でも使えるとは想定しないでください。 2つの -vip モデルは、2026年9月16日から9月22日まで利用できませんでしたが、現在は再び利用できます。詳しくは復旧のお知らせを参照してください。

サイズと品質

どちらのVIPモデルも、生成で size と quality を指定できます。値を選ぶ必要がなければ、どちらも省略できます。 両モデルは、正方形、横長、縦長の標準的な1K、2K、4Kサイズに対応しています。次の条件をすべて満たすカスタムの size(例:1440x960、1536x864、2048x1152)も指定できます。
  • 幅と高さがどちらも16の倍数であること。
  • どちらの辺も3840ピクセルを超えないこと。
  • 長辺が短辺の3倍以内であること。つまり、アスペクト比が1:3から3:1の範囲内であること。
  • 総ピクセル数(幅 × 高さ)が655,360以上、8,294,400以下であること。
同じサイズ指定の書式と制限は、OpenAIの画像生成ガイドにも記載されています。ワークスペースのドロップダウンには一般的なプリセットしか表示されない場合がありますが、APIを直接呼び出すときは、有効なカスタムサイズなら何でも指定できます。代表的な例は次のとおりです。
最初は size="2048x2048" と quality="medium" で試してください。品質は細部の描写と待ち時間に影響しますが、料金は1回あたりのままです。
1024×1024の単発リクエストを2026年9月9日と10月14日に測定したところ、medium で約20〜70秒、high で23〜49秒、xhigh で46〜77秒、max で73〜156秒でした。同じ品質では、SunburstのほうがFlareより遅くなります。クライアントのタイムアウトは300秒以上に設定し、再送する前に呼び出しログを確認してください。 標準外のサイズは調整されることがあります。たとえば、1023x1024 を指定すると 1024x1024 が返る場合があります。ピクセル数を厳密に合わせたいときは、上記の条件を満たすサイズを指定し、返された画像の寸法を確認してください。

VIPモデルで生成する

gpt-image-2-vip を使っている既存の連携は、ベースURL、認証、エンドポイント、結果の処理をそのまま使えます。変更するのは model だけです。次のリクエストは2Kの正方形画像を生成します。このセクションの例は、前述の「画像を保存して確認する」のスクリプトで結果を保存します。

VIPモデルで編集する

編集には /v1/images/edits を使い、multipart形式は gpt-image-2-vip と同じです。ローカルの source.png をアップロードして、変更内容を指示します。

透過PNGの出力

どちらのVIPモデルも、背景を透過した画像の生成と、アップロードした画像から被写体だけを残して背景を除去する処理ができます。生成ではJSON、編集ではmultipartのフォームフィールドとして、次の2つのフィールドを指定します。

背景を透過した画像を生成する

アップロードした画像の背景を除去する

ローカルの source.png をアップロードして、残したい被写体を指示します。
どちらの例も、2つのVIPモデルのどちらでも動作します。保存したPNGにはアルファチャンネルが保たれるため、被写体を別の背景に重ねられます。JPEGに変換すると透過が失われるので、変換しないでください。 これらの例と動作確認は1024×1024で行っています。ほかのサイズを使うときは、いくつかの出力でアルファチャンネルを確認してから使ってください。
透過背景と、mask による範囲指定の編集は別の機能です。2つのVIPモデルは mask に対応していません。背景を除去するときは、上の例のように、background="transparent" と、残す被写体を説明したプロンプトを組み合わせてください。

Webルート:gpt-image-2.5-web

gpt-image-2.5-web は、GPT Image 2.5のWebルートです。
  • 回数課金です。
  • 生成(/v1/images/generations)と編集(/v1/images/edits)に対応し、size を指定できます。
  • ネイティブで描画できるのは最大約2Kです。4Kの size を指定すると、指定どおりの寸法の画像が返りますが、細部は約2K相当を拡大したものです。4Kの細部が必要な場合は、-vip か公式フォワードのモデルを使ってください。
  • FlareとSunburstは選べません。特定のバリアントを使うには、公式フォワードか -vip のモデルIDを指定してください。
使えるパラメーターは、コンソールの設定と実際の結果によって変わります。使う前に、トークンの権限と返された画像を確認してください。
gpt-image-2.5-web と gpt-image-2-web は別のルートです。ルーティングやパラメーターが共通だとは想定しないでください。
  • gpt-image-2-web は、既存の連携が使っている旧来のWebルートのIDです。
  • こちらも回数課金で、生成と編集(/v1/images/edits)の両方に対応し、ネイティブで描画できるのも最大約2Kです。

よくある質問

OpenAIアカウントは必要ですか?

必要ありません。LaoZhang APIのキーだけで使えます。3つのルートとも、OpenAI互換のImagesエンドポイントを使うので、OpenAI SDKの既存コードは base_url とキーを変えるだけで動作します。

GPT Image 2.5 APIを最も安く使うには?

VIPモデル(gpt-image-2.5-flare-vip または gpt-image-2.5-sunburst-vip)を、1枚$0.03で使います。サイズ(1Kから4K)、品質(low から max)、生成か編集かで料金は変わりません。 同じ1024×1024の画像を max で生成すると、公式フォワードの出力トークン料金は約$0.21で、VIPの7倍です。公式フォワードではサイズが大きいほどトークンが増えますが、VIPは$0.03のままです。前述の「品質ごとの1枚あたりの料金」を参照してください。

VIPの4Kはネイティブ生成ですか?

はい、ネイティブです。2つの -vip モデルは、指定した size で2Kや4Kの画像を直接生成します。小さい画像を描画してから拡大する方式ではないので、拡大表示しても細部が保たれます。横長の4Kは 3840x2160、縦長は 2160x3840 を指定してください。 Webルートの gpt-image-2.5-web は、ネイティブで描画できるのが最大約2Kです。4Kの細部が必要なときは、-vip モデルを使ってください。

バッチ処理でレート制限はかかりますか?

かかりません。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なく、リクエストは複数の上流ルートへフェイルオーバーします。まれに返る 429 は上流の処理能力に由来し、課金されません。少し待ってから再試行できます。詳しくは同時実行と429エラーを参照してください。

FlareとSunburstはどう使い分けますか?

料金は同じです。2つの公式フォワードのモデルはトークン料金が共通で(前述の「公式フォワードの課金」を参照)、2つの -vip モデルも1回あたりの料金が同じです。そのため、結果で選んでください。
  • Flare:日常的な高速生成に向いています。
  • Sunburst:元画像のディテールを保ちたい編集に向いています。
どちらも生成と編集ができるので、利用者に両方を提供することもできます。 2026年10月14日に同じプロンプトを max で実行したところ、出力トークンは両モデルとも7,024でした。Flareは73秒、Sunburstは156秒で返りました。
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と、観葉植物とノート。GPT Image 2.5 Flare VIPをmax品質で生成

Flare VIP、1024×1024、max:73秒

窓際の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と、ノートパソコンと本。GPT Image 2.5 Sunburst VIPをmax品質で生成

Sunburst VIP、1024×1024、max:156秒

1枚あたりはVIPと公式のどちらが安い?

品質によって変わります。前述の「品質ごとの1枚あたりの料金」を参照してください。1024×1024では、low と medium は公式フォワードのほうが安く、high 以上はVIPのほうが安くなります。high 以上では、トークン課金の画像がすでに$0.05を超えています。また、VIPは2Kや4Kの出力、参照画像付きの編集でも$0.03のままです。

編集や参照画像で追加料金はかかりますか?

VIPルートでは、かかりません。image[] で1枚または複数の参照画像を送る編集でも、1回$0.03です。公式フォワードでは、参照画像が画像入力トークン(100万トークンあたり$8)として出力トークンに加算されるため、同じ品質でも編集は生成より高くなります。

gpt-image-2の品質設定は引き継げますか?

low、medium、high の値は引き続き使えます。ただし、同じ設定でもGPT Image 2と2.5では出力トークン数が異なる場合があります。OpenAIによると、2つのモデルの画像出力トークンの単価は同じですが、同じ品質設定でのトークン数は異なることがあります。 切り替えたあとは、公式フォワードのルートで自分のプロンプトを実行し直し、レスポンスの usage か呼び出しログでコストと待ち時間を比較してください。 GPT Image 2.5では xhigh と max も使えます。GPT Image 2は high までです。VIPモデルは回数課金なので、5段階すべてで料金が同じで、変わるのは細部の描写と待ち時間だけです。

公式フォワードの料金が変わる理由は?

1枚あたりの固定料金はなく、実際に使ったトークンに対して、前述の「公式フォワードの課金」の単価で支払います。 同じリクエストなのに料金が違うときは、quality が未指定か quality="auto" になっていることが多いです。この場合、モデルが生成する画像に応じて品質の段階を選ぶため、同じリクエストでも段階が分かれ、出力トークン数が変わります。 予算を読みやすくするには、size と quality を明示し、代表的なリクエストを数回実行して、レスポンスの usage から1枚あたりの料金を見積もってください。各リクエストの実際の課金額は呼び出しログで確認できます。

失敗やタイムアウトでも課金されますか?

200以外のステータスを返したリクエストは、課金されません。無効なパラメーター、モデレーションによるブロック、認証の失敗、レート制限も含みます。画像が生成されて返された場合は、公式フォワードのルートでは実際のトークン数に対して、-vip モデルとWebモデルでは1回分が課金されます。 クライアントのタイムアウトや切断では、サーバー側の生成は取り消されず、完成した画像は課金されます。高解像度や高品質ほど時間がかかるので、クライアントのタイムアウトは長めに設定してください。 タイムアウトしたあとは、再試行する前に呼び出しログで先のリクエストを確認し、二重に生成して支払うことを避けてください。実際の課金額も呼び出しログに表示されます。

Base64ではなくURLで受け取るには?

公式フォワードのルートはOpenAIの仕様に従います。GPT Imageモデルは常にBase64の画像データを返し、DALL·E時代のパラメーターである response_format には対応していません。送信すると無効なパラメーターのエラーになることがあるため、削除してください。リンクが必要なときは、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ます。 回数課金(-vip)のモデルでは、response_format で出力形式を選べます。
  • b64_json:Base64の画像データのみ。data[0].b64_json に入ります。
  • url:画像のリンク。リンクには有効期限があるため、すぐにダウンロードして自分のストレージにコピーしてください。
  • 省略:通常はBase64ですが、まれにリンクが返ります。コードが b64_json しか読まない場合は、response_format: "b64_json" を明示してください。
このページの save_images.py は、どちらのフィールドも保存できます。前述の「画像を保存して確認する」を参照してください。

複数の参照画像やマスクは使えますか?

公式フォワードのルートでは使えます。OpenAIの仕様に従います。
  • multipartリクエストで image[] フィールドを繰り返すと、最大16枚の参照画像を送れます。画像入力トークンとして課金されるので、参照が多いほど料金が増えます。
  • mask は、最初の画像にだけ適用されます。その画像と同じ形式とサイズで、アルファチャンネルを含める必要があります。4 MB未満のPNGのマスクを使い、元画像は50 MB未満にしてください。
  • マスクはあくまで目安として扱われ、境界が正確に守られないことがあります。使う前に、数回のリクエストで結果を確認してください。
2つの -vip モデルは、image[] を繰り返して複数の参照画像を1回のリクエストで送れますが、mask には対応していません。マスクした範囲だけに編集を限定することが、安定してできないためです。背景を除去するには、前述の「透過PNGの出力」の設定を使ってください。

編集エンドポイントに画像URLを渡せますか?

渡せません。/v1/images/edits が受け付けるのは、multipartフォームデータでアップロードした画像ファイルです。JSON本文で image_url を送ったり、フォームフィールドにURLを入れたりすると、エラーになります。画像がCDNにある場合は、先にダウンロードしてからファイルとしてアップロードしてください。
  • リクエスト全体を20 MB以内に収めてください。大きな写真は縮小するかJPEGに変換してからアップロードします。ファイルが大きいほど、アップロードと処理に時間がかかります。
  • multipartはファイルの生のバイト列を送るので、同じ画像をBase64にしたときより、サイズが約4分の1小さくなります。

関連ドキュメント

参考資料