> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.laozhang.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT Image 2.5 APIの料金と使い方：ネイティブ4K、1枚$0.03 > FlareとSunburstをLaoZhang APIのキーで呼び出す手順です。VIPの回数課金、公式APIフォワーディング、画像編集、透過PNG、同時実行の扱いをコード付きで説明します。 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 | ルート | モデルID | トークングループ | 料金 | | - | - | - | - | | 公式APIフォワーディング | `gpt-image-2.5-flare`、`gpt-image-2.5-sunburst` | 公式フォワード用グループ | トークン従量 | | VIP（回数課金） | `gpt-image-2.5-flare-vip`、`gpt-image-2.5-sunburst-vip` | `default` またはその他の画像グループ | 1回\$0.03 | | Webルート | `gpt-image-2.5-web` | `default` またはその他の画像グループ | 1回\$0.03 | * 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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2.md)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](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)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。 | `quality` | 画像出力トークン | 公式フォワード（1枚あたり） | VIP（1回あたり） | | - | -: | -: | -: | | `low` | 196 | \$0.0059 | \$0.03 | | `medium` | 439 | \$0.0132 | \$0.03 | | `high` | 1,756 | \$0.0527 | \$0.03 | | `xhigh` | 3,122 | \$0.0937 | \$0.03 | | `max` | 7,024 | \$0.2107 | \$0.03 | * 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](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/YuJHjB7ivlJQODe0/images/samples/gpt25-en-generate.jpg?fit=max\&auto=format\&n=YuJHjB7ivlJQODe0\&q=85\&s=c5d4c6e87ffcd637d3eaa141a35e70da) 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](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/YuJHjB7ivlJQODe0/images/samples/gpt25-en-edit.jpg?fit=max\&auto=format\&n=YuJHjB7ivlJQODe0\&q=85\&s=943ccfe7d860344b062b888ba14d42c6) 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. | 機能 | VIP（回数課金） | 公式フォワード | | - | - | - | | OpenAIアカウント | 不要。LaoZhang APIのキーだけ | 不要 | | テキストからの画像生成と画像編集 | どちらも同じ料金 | どちらもトークン従量 | | 透過PNG | 対応。`output_format="png"` と `background="transparent"` を指定 | 対応。OpenAIと同じパラメーター | | 参照画像 | アップロードした画像を編集。`image[]` で複数枚を送信可。`mask` は使えない | 最大16枚、`mask` も使える | | サイズと品質 | 1辺3840 pxまでの任意サイズ、2Kと4Kはネイティブ出力。`low` から `max` まで同一料金 | OpenAIのサイズと品質 | | 同時実行とレート制限 | キーごとの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し。`429` は上流の処理能力に由来します。詳しくは[同時実行と429エラー](https://docs.laozhang.ai/ja/faq/api-concurrency.md) | 同左 | | 可用性 | 上流ルートが停止しても、複数のルートへ自動でフェイルオーバー | 同左 | | 失敗したリクエスト | 200以外の応答は課金されません。詳しくは[課金と失敗時の扱い](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/image-billing-and-failures.md) | 同左 | ## 公式フォワードのモデルとグループ | リクエストのモデルID | 現在のスナップショット | 向いている用途 | | - | - | - | | `gpt-image-2.5-flare` | `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08` | 日常的な、高速で高品質な生成 | | `gpt-image-2.5-sunburst` | `gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08` | 編集の精度を最優先する生成と編集 | 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](https://api.laozhang.ai/token)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。 ```bash theme={null} export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_OFFICIAL_FORWARD_GROUP_KEY" export BASE_URL="https://api.laozhang.ai/v1" ``` ### Flareで生成する ```bash theme={null} curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light", "size": "1024x1024", "quality": "medium" }' \ -o generation.json ``` ### Sunburstで編集する カレントディレクトリに `source.png` を置いてから、次を実行します。 ```bash theme={null} curl --fail-with-body "$BASE_URL/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue." \ -F "size=1024x1024" \ -F "quality=medium" \ -o edit.json ``` 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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)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。 ```python save_images.py theme={null} 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} に画像が含まれていません: {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、不足している = 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}") ``` ```bash theme={null} python3 save_images.py generation.json generation python3 save_images.py edit.json edit ``` 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](https://api.laozhang.ai/log)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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-reference/images.md)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。 | 用途 | 100万トークンあたりの料金 | | - | - | | テキスト入力 | \$5 | | キャッシュ済みテキスト入力 | \$1.25 | | 画像入力 | \$8 | | キャッシュ済み画像入力 | \$2 | | 画像出力 | \$30 | これらの料金は、[OpenAIが公開しているトークン価格](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)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](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)と[コンソール](https://api.laozhang.ai/account/pricing)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](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/gpt-image-2-5-vip-restored-2026-09-22.md)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。 | パラメーター | 値 | 備考 | | - | - | - | | `size` | `WIDTHxHEIGHT` 形式（例：`2048x2048`） | 標準サイズと、下記の条件内のカスタムサイズ | | `quality` | `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max` | 両モデルとも5段階すべてに対応 | 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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)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。 | 例 | `size` | アスペクト比 | | - | - | - | | 1K正方形 | `1024x1024` | 1:1 | | 横長 | `1536x1024` | 3:2 | | 縦長 | `1024x1536` | 2:3 | | 2K正方形 | `2048x2048` | 1:1 | | 4K横長 | `3840x2160` | 16:9 | | 4K縦長 | `2160x3840` | 9:16 | > [!TIP] > > 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](https://api.laozhang.ai/log)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。 ```bash theme={null} export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_DEFAULT_GROUP_KEY" curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare-vip", "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a gray desk in soft natural light", "size": "2048x2048", "quality": "medium" }' \ -o vip-generation.json python3 save_images.py vip-generation.json vip-generation ``` ### 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。 ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=Keep the mug shape, composition, and lighting. Change only the mug body to dark blue." \ -o vip-edit.json python3 save_images.py vip-edit.json vip-edit ``` ### 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。 ```json theme={null} { "background": "transparent", "output_format": "png" } ``` #### 背景を透過した画像を生成する ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.5-flare-vip", "prompt": "銀色のキャップが付いた、コバルトブルーのガラス製香水瓶が1つ。輪郭がはっきりした状態で中央に置き、周囲に十分な余白を取る。文字、透かし、市松模様は入れない。", "size": "1024x1024", "quality": "medium", "background": "transparent", "output_format": "png" }' \ -o transparent-generation.json python3 save_images.py transparent-generation.json transparent-generation ``` #### 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。 ```bash theme={null} curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.png" \ -F "prompt=背景をすべて除去し、カップとそのラベルだけを残してください。カップの形、色、文字はそのままにしてください。被写体の外側にテーブル、壁、影は残さないでください。" \ -F "size=1024x1024" \ -F "quality=medium" \ -F "background=transparent" \ -F "output_format=png" \ -o transparent-edit.json python3 save_images.py transparent-edit.json transparent-edit ``` 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。 > [!NOTE] > > 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。 > [!WARNING] > > **`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](https://docs.laozhang.ai/ja/faq/api-concurrency.md)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](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/OW_Sg0uu2VZHhNxY/images/samples/gpt25-en-flare-max.jpg?fit=max\&auto=format\&n=OW_Sg0uu2VZHhNxY\&q=85\&s=9c96ca8e6c085890834be2ad65ddd190) 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](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/OW_Sg0uu2VZHhNxY/images/samples/gpt25-en-sunburst-max.jpg?fit=max\&auto=format\&n=OW_Sg0uu2VZHhNxY\&q=85\&s=2aa6d8f86f21535fc141f62eaa49efd6) 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](https://api.laozhang.ai/log)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](https://api.laozhang.ai/log)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](https://api.laozhang.ai/log)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。 ```bash theme={null} curl --fail -sS -o source.jpg "https://cdn.example.com/your-photo.jpg" curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \ -F "model=gpt-image-2.5-sunburst-vip" \ -F "image=@source.jpg" \ -F "prompt=人物と構図はそのままにして、背景を夕暮れのビーチに置き換えてください。" \ -o edit.json ``` * 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 * [GPT Image 2のガイド](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2.md)：既存の `gpt-image-2` と `gpt-image-2-vip` の連携 * [Images APIリファレンス](https://docs.laozhang.ai/ja/api-reference/images.md)：共通のリクエストとレスポンスの形式 * [画像APIの比較](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/image-generation-guide.md)：GPT Image 2.5とほかの画像モデルの比較 * [呼び出しログ](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md)：リクエストごとのモデル、グループ、課金額の確認 * [モデルと料金](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)：最新の価格とグループ ## 参考資料 * [OpenAI image generation guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) * [OpenAI Images API reference](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images) * [OpenAI GPT Image 2.5 Flare](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare) * [OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst) * [コンソールのLaoZhang APIモデルと料金](https://api.laozhang.ai/account/pricing) * [GPT Image 2.5の提供開始のお知らせ](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/gpt-image-2-5-2026-09.md) This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.