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# GPT Image 2 APIの料金とグループ：ネイティブ4Kも$0.03

> gpt-image-2とgpt-image-2-vipを使い続けるためのガイドです。トークングループごとの課金の違い、VIPルートのサイズと品質、生成と編集のコードをまとめています。

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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)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](https://docs.laozhang.ai/ja/faq/api-concurrency.md)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](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)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。

> [!WARNING]
>
> **`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](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。

## 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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2-5)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。

1. [トークン管理](https://api.laozhang.ai/token)で、従量課金のトークンを新しく作成します。
2. グループに `OpenAI Official` か `OpenAI Official Enterprise` を選びます。
3. `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。

```bash theme={null}
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。

```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",
    "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。

```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-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。

```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",
    "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。

```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。

```bash theme={null}
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](https://api.laozhang.ai/log)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

```bash theme={null}
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

```bash theme={null}
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。

```bash theme={null}
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](https://api.laozhang.ai/log)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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2-5)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。

1. `OpenAI Official` か `OpenAI Official Enterprise` で従量課金のトークンを作成します。
2. `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。
3. 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](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md)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](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2-5.md)と、そのページの「よくある質問」を参照してください。

## 関連ドキュメント

* [GPT Image 2.5](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/gpt-image-2-5.md) — 新しい連携におすすめ
* [Images API](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) — すべての画像モデルの比較
* [AIモデルのAPI料金一覧](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md) — 現在の料金とグループ
* [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

## 参考資料

* [OpenAI GPT Image 2](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2)
* [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)
* [LaoZhang APIコンソールのモデルと料金](https://api.laozhang.ai/account/pricing)


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